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智能垃圾桶助力垃圾回收,打造智慧城市

2021-05-24 10:45 来源:物联网世界

现在许多城市到处都有垃圾桶,也有许多地方政府已经将“智能垃圾桶”引入了智慧城市中使用。

但是在日本,很多城市都是没有垃圾桶的,家庭垃圾只能堆放着,等待每天定时来收取垃圾的垃圾车的到来。因此“智能垃圾桶”已经开始在大学,主题公园和大型商业设施等私人土地上使用。

“智能垃圾桶”是一种在实现智慧城市时经常出现的解决方案,它可以通过利用物联网和云解决方案使垃圾桶变得更智能,并有效地收集垃圾。

为什么需要智能垃圾桶

到2025年,据估计,有43亿城市居民每天将产生3磅(1.5千克)的城市垃圾,即每年22亿吨。

最初在西班牙巴塞罗那市谈论,在道路上设置了一个巨大的垃圾桶,并定期由重型卡车收集。

但是,在收集工作中道路被堵塞,垃圾桶散落在许多人居住的地方,因此收集工作的负担增加了,交通拥堵是一个主要的社会问题。

通过在垃圾桶中安装传感器并将垃圾收集时间从固定时间更改为垃圾收集时间,这成功地减少了垃圾收集时间。

这减轻了收集工作量,从而减轻了交通拥堵。

智能垃圾桶的好处

可以通过IoT使用云中的服务来感知垃圾的堆积状态并实时可视化。

这使得可以将垃圾收集时间从固定时间减少到累积时间。

也可以减少收集垃圾的人员的数量,并且可以优化垃圾桶的布置。

这也导致成本降低。

智能垃圾桶的缺点

智能垃圾桶通常比垃圾桶更昂贵。

当然,它不仅是一个盒子,而且还具有数据获取机制,通信功能,垃圾堆积状态的可视化功能以及跳过警报的功能,因此数量不会相同。

因此,重点是如何涵盖成本因素。

另外,如果用户想将其安装在室外,则必须对垃圾桶本身采取防水和防尘之类的措施。

智能垃圾桶如何工作

如上图所示,通常,智能垃圾桶具有内置传感器,该传感器可掌握垃圾的堆积状态。在大多数情况下,需要收集信息时会通知管理人员和现场人员。

一个垃圾桶

垃圾桶传感器

云平台

比较智能垃圾桶的要点

自然能源的利用

首先,尽管需要传感和数据通信,但智能垃圾桶通常在其位置没有电源。因此,重要的是利用诸如太阳能发电的自然能源来驱动。

当尝试减少垃圾收集的频率时,可以通过具有从上方压缩累积的垃圾的机制来累积更多的垃圾,但是为了实现这种机制,电动机还需要移动它的动力。

另一方面,如果实现了这样的机制,则成本自然会增加。

除了感测积聚的灰尘量之外,还必须正确可视化并发出警报。

可视化和警报功能

例如,如果在地图上标出了垃圾桶的布置,并且一眼就能看到现在需要收集的垃圾桶,那么负责收集的人就可以立即开始使用智能手机等工作。

如果在适当的时间根据权限发出警报,则不仅使收集者而且管理员都更容易了解情况。

分析和状态监控

另外,如果具有按天,周几,月等来报告垃圾的累积状态的功能,则可以掌握诸如垃圾在一周中的哪一天,哪一天可能累积的趋势。在制定将来的安装计划时非常有用。

另一方面,如果实现了复杂的机制,则有必要监视其状态。例如,当碰巧不能正确地感测到垃圾的状态时,除非能够掌握传感器是错误的还是电力不足,否则很难将其广泛地安装。

成本

此外,成本问题也很大。

由于必须将安装成本和运行成本都控制在当前水平以下,因此有必要采取措施,例如用广告包裹垃圾桶。

当用作一般废物时,存在分类问题。

功能/机制

自动压缩

传感器检测到容量,并在充满后自动压缩

垃圾桶的内部容量约为125L,压缩后约为600L。

发电/储存

太阳能电池板产生必要的电能,进行存储并使用。

主机顶部配有控制板,蓄电池和通信模块

管理/通知

与云合作提供诸如容量管理,通知和统计之类的信息

在仪表板屏幕上,可以显示智能垃圾桶的位置信息和收集状态。

在详细确认屏幕上,还将显示发电状态,系统日志,压缩计数,门开/关计数等。

案例分析1

在美国,它在全球超过45个国家/地区中使用,包括费城(500或更多)和波士顿(600或更多)等城市。

在费城推出之前,费城市共有33名工作人员,每周17次在该市收集700个垃圾桶。由于用“大肚皮”代替了700个中的500个,因此降低了以下成本。

垃圾收集频率从每周17次减少到每周3次(减少70%)

垃圾收集器的数量从33个减少到9个(优惠73%)

垃圾收集器的转换次数从3个转换为1个转换(67%OFF)

年度成本从230万美元减少到720,000美元(降低70%)

案例研究2,西班牙

NEC正在与西班牙垃圾收集服务提供商ASCAN合作,通过使用传感器和大数据分析来使西班牙桑坦德的垃圾收集管理服务更加智能化。

在该项目中,将传感器安装到城市的垃圾收集容器中,并通过垃圾收集器实时收集大量信息(大数据),例如容器中收集的垃圾量和容器的位置。网络。此外,在城市的管理中心对收集到的信息进行分析,并在垃圾车中安装的监视器上显示最佳的收集路线和时间。

结果:

劳动力成本降低15%

减少80%的交通拥堵

责任编辑:潘一大