Modelli e metodi per la valutazione strategica, l’ottimizzazione e la sostenibilità ambientale di asset per la gestione dei rifiuti

The research project focuses on the in-depth study of decision support models and methods for the strategic evaluation of medium and long-term choices related to waste management assets with application both to case studies of the company Iren Ambiente (company where the Industrial Ph.D. took place) and other datasets. The first part of the research focuses on development and implementation of operational research and linear programming models for the location and sizing of plants. The results of the work (Chapter 1) concern the formulation of a mixed integer linear programming model that minimizes CO2 emissions thanks to an efficient distribution of transport flows and the identification of additional intermediate transfer facilities. The model was applied to a real-world case study with significant reduction in CO2 emissions. The above study continues (Chapter 2) extending the model to the bi-objective formulation whereby the costs of the logistics network are minimized as well as the CO2 emissions. This work provides both single- and multi-period mixed integer linear programming model. A weighted sum approach and an approximated ϵ-constraint algorithm were applied to solve the models on two real-world case studies, obtaining approximated-but-well-structured Pareto sets of non-dominated solutions. The efficacy of the models is also confirmed by further computational experiments on randomly created instances. The last part of the research (Chapter 3) focuses on the evaluation of long-term company strategies and policies related to the vehicle replacement in the waste management industry. Some scenarios, characterized by different green policies in terms of choice of traction fuels for new vehicles, are compared from both the financial point of view and the environmental impact related to CO2 emissions.

Il progetto di ricerca è incentrato sull’approfondimento di modelli e metodi di supporto alle decisioni per la valutazione strategica di scelte di medio e lungo periodo relative ad asset per la gestione dei rifiuti, con applicazione sia a casi di studio della società Iren Ambiente (azienda presso cui viene svolto il Dottorato Industriale) che ad altri dataset. La parte iniziale dello studio ha come focus lo sviluppo e implementazione di modelli di ricerca operativa e programmazione lineare per la localizzazione e il dimensionamento di impianti. Il primo risultato del lavoro (Capitolo 1) riguarda la formulazione di un modello di programmazione lineare intera mista che minimizza le emissioni di CO2 grazie ad una distribuzione efficiente dei flussi di trasporto e l’identificazione di ulteriori impianti intermedi di trasferimento. Il modello è stato applicato un caso reale con una significativa riduzione delle emissioni di CO2. Lo studio prosegue (Capitolo 2) estendendo il modello alla formulazione bi-obiettivo in cui vengono minimizzati sia i costi della rete logistica sia le emissioni di CO2. Il lavoro fornisce un modello di programmazione lineare intera mista sia mono-periodo che multi-periodo. Un approccio weighted sum e un algoritmo ϵ-constraint approssimato sono stati applicati per risolvere i modelli su due casi reali, ottenendo un fronte di Pareto di soluzioni non dominate, approssimato ma ben strutturato. L'efficacia dei modelli è confermata anche da ulteriori esperimenti computazionali su istanze generate in modo random. L'ultima parte della ricerca (Capitolo 3) si concentra sulla valutazione delle strategie e delle politiche aziendali di lungo termine relative al rinnovo della flotta veicoli nel settore della gestione dei rifiuti. Alcuni potenziali scenari aziendali, caratterizzati da diverse politiche “verdi” riguardo alle tipologie di alimentazione dei nuovi veicoli, vengono messi a confronto tra loro sia dal punto di vista finanziario che dell'impatto ambientale legato alle emissioni di CO2.