Обоснование и выбор оптимальных вариантов функционирования системы обращения твердых коммунальных отходов для целей эффективной инсинерации

Введение. В современном мире процесс урбанизации населения происходит высокими темпами. По данным ООН на 2024 год уровень урбанизации Европы составил 75,8 %, Северной Америки (США и Канада) — 83,4 %, России — 75 %⁴. Рост городского населения России, согласно Росстату за период 2000–2024 годов, составил 25 %, что однозначно свидетельствует о смещении образа жизни населения в сторону городских агломераций⁵. Современные условия урбанизации, обеспечивая комфорт проживания и формируя возрастающие потребности городского населения, всё чаще требуют соблюдения принципов рационального обращения с образующимися в ходе жизнедеятельности человека твердыми коммунальными отходами — их значительное накопление и недостаточная утилизация способствуют стремительному ухудшению экологической обстановки.

Под твердыми коммунальными отходами (ТКО) понимают отходы, образующиеся в жилых помещениях в процессе потребления физическими лицами, а также товары, утратившие свои потребительские свойства в ходе использования физическими лицами в жилых помещениях для удовлетворения личных и бытовых нужд⁶. В странах ЕС и США доля захоронений не превышает 40 %, а уровень переработки достигает 60 %. Ведущими странами ЕС в сфере переработки отходов являются государства Скандинавии, Нидерланды, Германия и Бельгия — утилизация достигает 50–68 %, при этом захоронение составляет лишь 1 %⁷.

Выбор конкретного способа утилизации ТКО в разных странах определяется особенностями экономического развития, государственной политикой в области раздельного сбора отходов, а также площадью территории государства и плотностью его населения. Основными общепринятыми видами утилизации ТКО являются: полигонное захоронение, биологическая утилизация и сжигание (инсинерация).

Согласно данным Росстата⁸ и Росприроднадзора⁹ в России на полигонное захоронение направляется в среднем 82 % от общего объёма ТКО. За последние 5 лет доля отсортированных отходов выросла до рекордной отметки и составляет 53 %. Однако следует отметить, что основная масса этих отходов всё равно подвергается захоронению. Приведённые цифры ясно демонстрируют отставание процессов утилизации ТКО в России по сравнению с ведущими мировыми практиками. Следовательно, разработка эффективной системы обращения с ТКО представляет собой важную задачу федерального уровня, что подтверждено отраслевым документом «Стратегия развития промышленности по обработке, утилизации и обезвреживанию отходов производства и потребления в России на период до 2030 года»¹⁰, целью которого является создание эффективной отрасли переработки отходов.

На сегодняшний день теоретические и практические вопросы, связанные с эффективным обращением с ТКО и рассматриваемые в открытой литературе, развиваются в нескольких основных направлениях. Одно из них связано с построением технико‑экономической системы обращения с ТКО [1] и созданием организационно‑логистической цепочки — от сбора и первичной сортировки отходов в городской агломерации, через транспортировку и вторичную сортировку в специальных сортировочных комплексах до последующей утилизации [2]. В указанных исследованиях основной упор делается на первичную сортировку и своевременный вывоз мусора. Для плотнонаселённых агломераций развитие этого направления остаётся актуальной практической задачей. Несмотря на принимаемые меры по сортировке, они практически не влияют на уменьшение как легальных, так и нелегальных полигонов захоронения отходов [3].

Другое направление направлено на разработку и внедрение технологий переработки ТКО с целью получения вторичного сырья (ткани, строительные материалы и т. п.) и вторичной энергии — альтернативного топлива с высокой теплотой сгорания [4], рассматриваемого как энергоноситель [5]. Наиболее распространённым и технически отработанным методом промышленной переработки ТКО для получения вторичной энергии является сжигание [6]. Основным преимуществом термической переработки отходов является относительно малое воздействие на земельные и водные ресурсы, тогда как основными недостатками являются загрязнение атмосферы значительными объёмами отходящих газов и летучей золы [7], а также негативное влияние выбросов на биоразнообразие. В контексте проблемы сжигания мусора [8] в литературе преимущественно рассматривается строительство мусоросжигательных заводов [9]. Лишь немногие авторы учитывают специфику эффективности инсинерации с учётом морфологического состава ТКО [10]. В то же время недостаточно изучена нестабильность морфологического состава ТКО и взаимосвязь между эффективной сортировкой и последующими вариантами утилизации, включая термическую.

Цель работы — определение оптимальных вариантов сортировки ТКО с позиции дальнейшей инсинерации на основе учёта теплоты сгорания и выбросов загрязняющих веществ.

Исходя из поставленной цели сформулированы следующие задачи:

• сбор и анализ статистических данных системы обращения и состава ТКО;
• моделирование регрессионных взаимосвязей между объёмами вывозимых и отсортированных отходов и численностью населения;
• имитационное моделирование допустимого множества альтернативных вариантов сортировки ТКО;
• определение оптимальных вариантов сортировки ТКО для целей дальнейшей инсинерации.

Материалы и методы. В рамках поставленных задач был осуществлен сбор и анализ статистических данных и функционирования системы обращения ТКО на региональном уровне. В качестве источников использовалась открытая информация Федеральной службы государственной статистики и Федеральной службы по надзору в сфере природопользования. Были изучены и проанализированы данные и отчеты IFC (International Finance Corporation)¹¹ и публичной правовой компании «Российский экологический оператор» (РЭО)¹², а также материалы, полученные другими авторами при исследовании в южных [11] и центральных [12] регионах России.

В рамках поставленных задач данного исследования были реализованы следующие процедуры:

• получены зависимости объемов вывозимых и отсортированных отходов от суммарного количества собираемых отходов и численности населения;
• сформировано исходное множество альтернативных вариантов сортировки ТКО в зависимости от их морфологического состава, рассчитаны объемы выбросов загрязняющих веществ (в т.ч. углеродного следа) для различной производительности установок инсинерации;
• осуществлен поиск оптимальной альтернативы сортировки ТКО по сформированному множеству оценочных критериев энергетической ценности и количеству выбросов загрязняющих веществ при инсинерации методом идеальной точки.

Основная последовательность проведения исследований заключалась в следующих действиях:

1. На основе регрессионного анализа значений сформированной статистической выборки были получены регрессионные зависимости объема отходов от численности населения и объема отсортированных отходов от суммарного объема собираемых отходов. Полученные модели проверены на адекватность и статистическую значимость с использованием коэффициентов корреляции (R² > 0,75), Стьюдента и F-критерия Фишера (p > 0,95).

2. На основе использования справочной информации был сформирован ранжированный ряд удельной теплоты сгорания ТКО по морфологическому составу, определенному в рамках сбора статистических данных. Проранжированные значения были разделены на две основные группы: I — теплота сгорания 22–45×10³ кДж/кг; II — теплота сгорания 17–21×10³ кДж/кг (рис. 1).

В такой постановке сжигание всего объема собираемых отходов зачастую является нецелесообразным и неэффективным, поскольку, наряду с экономической выгодой от получаемой энергии, возникает серьезная проблема загрязнения окружающей среды продуктами горения [13].

3. С целью оценки предпочтительности многоальтернативного выбора вариантов сортировки ТКО было сформировано исходное множество критериев оценки выбросов/сбросов загрязняющих веществ, основанное на идее выявления структуры предпочтений вариантов сортировки твердых коммунальных отходов [14]. В качестве альтернативных вариантов сортировки в задаче выбора выступало последовательное изменение доли групп ТКО (I и II группы) соответственно в условно принятых соотношениях (10/90, 30/70, 50/50, 70/30, 90/10).

4. Решена многокритериальная задача выбора оптимального варианта сортировки ТКО для целей дальнейшей инсинерации. Одним из подходов, позволяющих решить данную задачу, является метод построения функций ценности [15], а поиск наилучшей альтернативы осуществлялся не основе метода «идеальной» точки. Функция ценности определяет степень приближения полученного решения к идеальной точке, в качестве координат которой может быть использованы максимальные (минимальные) значения отдельных критериев, т.е. наилучшие значения. Как правило, полученные значения критериев нормируются к единице по следующей формуле (1):

(1)

где Z_iнорм — нормированное значение критерия Z_i; Z_imin, Z_imax — максимальное и минимальное значения i-го критерия соответственно.

Моделирование осуществлялось для определенного морфологического состава твердых коммунальных отходов, в отношении которого были разработаны варианты сортировки и утилизации (инсинерации), характеризующиеся максимальной энергетической ценностью (получение электроэнергии) исходя из теплоты сгорания отдельных компонентов и минимальным объемом выбросов загрязняющих веществ (в т. ч. углеродным следом (парниковые газы)) (таблица 1).

Исследование проводилось в программах MS Exсel и Statistica (модули анализ данных и регрессионного анализа).

Результаты исследования. Согласно статистическим данным выявлено, что морфологический состав ТКО за последние 5 лет оставался относительно стабильным с незначительными сезонными колебаниями и включал в себя (приведены данные среднего и стандартного отклонения): органических отходов — 49,3±5,4 %; вторичных отходов (пластик —10,2±2,1 %, бумага — 10,2±5,3 %, металлы — 10,2±3,1 %, стекло — 8,1±2,2 %, другие отходы — 12±4 %). При этом наблюдалась четкая корреляция между численностью населения (ЧН) и объемами накопления отходов (ООт). На основании метода наименьших квадратов, используя данные собранной статистики, была получена зависимость (ООт = 442ln (ЧН) — 5585,5, R² = 0,67) с последующим расчетом коэффициента парной корреляции (рис. 2).

Кроме того, на полигонах ТКО была выявлена ещё одна проблема, связанная с процессом сортировки отходов. Проведённый анализ показал, что при объёмах собираемых отходов (СО), превышающих 600 тыс. тонн, количество отсортированных отходов (ОО) практически не изменяется ((ОО) = 37484(СО)⁰˙²⁰⁶²; R² = 0,79), что, в свою очередь, отражается на показателях эффективности дальнейшей утилизации и рециклинга (рис. 3). Данный вывод дополнительно подтверждает целесообразность и актуальность выполненных прикладных исследований, связанных с анализом системы обращения ТКО, структурной сортировкой по морфологическому составу и адаптивным формированием мусоропотоков.

Как уже отмечалось выше, одним из наиболее распространённых методов промышленной переработки отходов является инсинерация, а базовым показателем её эффективности считается количество получаемой в результате сжигания энергии, характеризуемое удельной теплотой сгорания того или иного вида ТКО [16].

В ходе проведённых исследований был выполнен расчёт функции, определяющей степень приближения каждой из рассматриваемых альтернатив сортировки к идеальному значению (идеальной точке). В качестве такого значения использовались минимальные показатели выбросов (летучая зола, оксид серы, оксид азота, оксид углерода), а также максимальная величина теплоты сгорания (энергетическая ценность ТКО, определяемая исходя из морфологического состава). При вычислении расстояния до идеальной точки вес (значимость) каждого из оценочных критериев принимался равнозначным. При необходимости модель может быть дополнена экспертно-моделирующими процедурами, устанавливающими весовые коэффициенты для специфических задач сортировки и инсинерации. В область оптимальных альтернатив по данному методу вошли варианты 3–5 (рис. 4). Ввиду наличия разноразмерных величин предварительно осуществлялась процедура нормировки и расчёт коэффициентов чувствительности модели множественной линейной регрессии — функции теплоты сгорания ТКО при инсинерации от показателей выбросов загрязняющих веществ (таблица 2).

Таким образом, в ходе проведённых исследований были получены оптимальные варианты сортировки ТКО с позиции дальнейшей инсинерации на основе учёта теплоты сгорания и выбросов загрязняющих веществ (в том числе показателей углеродного следа).

Для формирования совокупности параметров модели эффективности инсинерации, подлежащих, согласно исходной постановке, варьированию по результатам предполагаемой сортировки с учётом морфологического состава ТКО, помимо коэффициентов чувствительности, определены статистические характеристики вариации и корреляции. На основе анализа полученных коэффициентов чувствительности модели эффективности инсинерации ТКО установлены максимально возможные абсолютные значения указанных коэффициентов и сформулированы выводы о необходимости учёта при сортировке ТКО тех структурных элементов морфологического состава, сжигание которых обеспечит наименьшие выбросы загрязняющих веществ в атмосферу.

Обсуждение. Полученные в ходе исследования результаты позволяют сформулировать ряд важных положений, касающихся оптимизации процесса сортировки ТКО для целей инсинерации.

Выявленная логарифмическая зависимость между численностью населения и объемом вывозимых отходов (R² = 0,67) согласуется с результатами исследований других авторов при исследовании в южных [11] и центральных [12] регионах России, в которых также отмечался нелинейный характер накопления ТКО в урбанизированных территориях. Полученный коэффициент корреляции свидетельствует о наличии устойчивой связи, однако значение R² < 0,7 указывает на влияние дополнительных факторов (уровень потребления, сезонность, экономическая активность), не учтенных в модели. Это ограничение требует в дальнейших исследованиях расширения набора переменных для повышения точности прогнозирования объемов образования ТКО.

Особый интерес представляет обнаруженная степенная зависимость объема отсортированных отходов от суммарного количества собираемых (R² = 0,79), демонстрирующая эффект насыщения при превышении порога в 600 тыс. тонн. Данный результат объясняется ограниченной пропускной способностью существующих сортировочных комплексов и недостаточным развитием инфраструктуры переработки в регионах с высоким уровнем образования отходов. Похожие выводы были сделаны в работе [17], где авторы указывали на технологические и организационные барьеры масштабирования процессов сортировки. Выявленное ограничение подчеркивает необходимость не только наращивания мощностей сортировочных станций, но и внедрения системы раздельного сбора на уровне первичных источников образования ТКО.

Относительная стабильность морфологического состава ТКО за пятилетний период (органические отходы — 49,3±5,4 %; вторичные материалы — около 50 %) соответствует общемировым тенденциям для стран с развивающейся системой обращения с отходами [5]. Преобладание органической фракции характерно для регионов с невысоким уровнем раздельного сбора, что отличает российскую практику от стран Скандинавии и Западной Европы, где доля органики снижена до 20–30 % благодаря активному компостированию и биологической переработке [11]. Это различие объясняет более низкую среднюю теплоту сгорания российских ТКО по сравнению с европейскими аналогами.

Применение метода идеальной точки для многокритериального выбора оптимальных вариантов сортировки представляет собой адаптацию классического подхода теории принятия решений к специфической задаче управления отходами. Полученные оптимальные варианты (соотношения I/II группы: 50/50, 70/30, 90/10) демонстрируют компромисс между максимизацией энергетической ценности (теплота сгорания от 8532 до 14031 кДж/кг) и минимизацией экологического ущерба от выбросов. Важно отметить, что увеличение доли высококалорийных фракций (I группа) приводит к пропорциональному росту валовых выбросов загрязняющих веществ — летучей золы с 0,22 до 0,39 кг/ч; SO₂ с 0,15 до 0,23 кг/ч; N₂O с 0,64 до 1,10 кг/ч и CO₂ с 1,18 до 1,96 кг/ч. Это согласуется с фундаментальными закономерностями термической переработки, описанными в работах Хантимирова [6], Коновалова [7], Вайтикунене [13] и других авторов, где показано, что материалы с высокой теплотой сгорания (пластик, резина) генерируют больше токсичных продуктов горения.

Рассчитанные коэффициенты чувствительности модели (таблица 2) позволяют количественно оценить влияние каждого типа выбросов на энергетическую эффективность инсинерации. Наибольшую чувствительность теплота сгорания демонстрирует к изменению выбросов оксида азота (коэффициенты от 8314,19 до 15910,12), что объясняется спецификой окислительных процессов при высокотемпературном горении азотсодержащих компонентов ТКО. Полученные значения коэффициентов корреляции моделей (0,76–0,89) свидетельствуют о достаточной надежности регрессионных зависимостей, хотя вариант 4 показал относительно более низкое значение (0,76), что может указывать на нелинейные эффекты при данном соотношении компонентов.

Принятое в исследовании допущение о равнозначности весовых коэффициентов всех оценочных критериев является упрощением, которое может быть оправдано на начальном этапе анализа, но требует уточнения для конкретных практических задач. В зависимости от региональных экологических приоритетов и нормативов качества атмосферного воздуха может потребоваться дифференцированный подход к учету различных видов выбросов. Например, в городских агломерациях с напряженной экологической обстановкой критерий выбросов CO₂ (углеродный след) может иметь больший вес в связи с климатическими обязательствами России.

Ограничением представленной модели является базовая производительность установки инсинерации (0,5 т/ч), которая характерна для малых и средних мусоросжигательных комплексов. При масштабировании на крупные заводы (производительность 10–50 т/ч) потребуется корректировка параметров выбросов с учетом эффекта масштаба и применения современных систем газоочистки. Кроме того, в модели не учтены экономические аспекты сортировки и инсинерации — капитальные и операционные затраты, стоимость электроэнергии, что ограничивает возможности практического применения результатов без дополнительного технико-экономического обоснования.

Практическая значимость полученных результатов заключается в возможности их использования при планировании и оптимизации системы обращения с ТКО на региональном уровне. Определенные оптимальные варианты сортировки могут служить целевыми ориентирами для операторов по обращению с отходами при формировании технических заданий для сортировочных комплексов и согласовании мусоропотоков между сортировочными станциями и мусоросжигательными заводами. Рассчитанные коэффициенты чувствительности позволяют оперативно оценивать изменение экологических и энергетических показателей при корректировке морфологического состава сортируемых ТКО.

Сравнение полученных результатов с международной практикой показывает, что предложенный подход соответствует тенденциям интеграции экологических критериев в процесс управления отходами [8]. Однако для достижения показателей ведущих европейских стран (утилизация 50–68 %, захоронение 1 %) необходима комплексная трансформация всей системы обращения с ТКО, включающая не только оптимизацию сортировки для инсинерации, но и развитие альтернативных методов переработки — компостирования органики, рециклинга вторичных материалов, производства RDF-топлива.

Дальнейшие исследования целесообразно направить на разработку динамических моделей, учитывающих сезонную изменчивость морфологического состава ТКО, а также на интеграцию экспертных оценок для определения весовых коэффициентов критериев в зависимости от региональной специфики. Перспективным направлением является создание цифровых платформ для мониторинга и управления мусоропотоками в режиме реального времени с использованием полученных регрессионных зависимостей и оптимизационных моделей.

Заключение. В ходе выполнения работы достигнута поставленная цель — определены оптимальные варианты сортировки твердых коммунальных отходов для целей инсинерации на основе учета теплоты сгорания и выбросов загрязняющих веществ.

Решены следующие задачи:

1. Собраны и проанализированы статистические данные системы обращения с ТКО, установлена относительная стабильность морфологического состава отходов за пятилетний период (органические — 49,3±5,4 %, вторичные материалы — около 50 %).
2. Получены регрессионные зависимости объема вывозимых отходов от численности населения (логарифмическая, R² = 0,67) и объема отсортированных отходов от суммарного количества собираемых (степенная, R²= 0,79), выявлен эффект насыщения сортировочных мощностей при объемах свыше 600 тыс. тонн.
3. Сформировано множество из пяти альтернативных вариантов сортировки ТКО по соотношению групп с различной теплотой сгорания (I группа: 22–45×10³ кДж/кг; II группа: 17–21×10³ кДж/кг), рассчитаны объемы выбросов загрязняющих веществ (летучая зола, SO₂, N₂O, CO₂) для каждого варианта при базовой производительности установки 0,5 т/ч.
4. С применением метода идеальной точки определены три оптимальных варианта сортировки ТКО (соотношения групп I/II: 50/50, 70/30, 90/10), обеспечивающие компромисс между максимизацией энергетической ценности (теплота сгорания 8 532–14 031 кДж/кг) и минимизацией экологического воздействия.

Рассчитаны коэффициенты чувствительности модели эффективности инсинерации, показывающие наибольшее влияние выбросов оксида азота на энергетические характеристики процесса. Полученные регрессионные модели обладают достаточной статистической значимостью (коэффициенты корреляции 0,76–0,89).

Результаты исследования могут быть использованы региональными операторами по обращению с отходами при планировании работы сортировочных комплексов и мусоросжигательных заводов, а также при формировании стратегий развития инфраструктуры переработки ТКО в соответствии с целями «Стратегии развития промышленности по обработке, утилизации и обезвреживанию отходов до 2030 года»¹³.

Перспективы дальнейших исследований включают разработку динамических моделей с учетом сезонной изменчивости состава ТКО, внедрение экспертных процедур определения весовых коэффициентов критериев и технико-экономическое обоснование полученных вариантов сортировки для различных масштабов производства.