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dc.contributor.advisor1Fonseca, Leonardo Goliatt da-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.brpt_BR
dc.contributor.referee1Campos, Luciana Conceição Dias-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.brpt_BR
dc.contributor.referee2Xavier, Carolina Ribeiro-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.brpt_BR
dc.creatorSoares, Sara Crislei de Souza-
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.brpt_BR
dc.date.accessioned2024-11-29T15:56:55Z-
dc.date.available2024-11-29-
dc.date.available2024-11-29T15:56:55Z-
dc.date.issued2024-10-08-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/17844-
dc.description.abstractEfficient solid waste management is paramount for environmental preservation and public health. The collection and transportation phases play a pivotal role in solid waste management, often consuming up to 80% of all available resources. These costs stem from labor expenses, high fuel consumption, and vehicle maintenance. Furthermore, the intensive use of vehicles in these activities leads to significant energy consumption, atmospheric pollutant emissions, and increased urban congestion. Route planning can serve as a solution to mitigate both costs and emissions associated with this process. Route optimization, also known as the vehicle routing problem (VRP), offers a structured approach to route planning. This study aimed to develop a computational model for optimizing collection and transportation routes for a small Brazilian municipality, Sapucaia. The proposed optimization problem was addressed using two tools: the Open Source Routing Machine (OSRM) and the Vehicle Routing Open-source Optimization Machine (VROOM). Additionally, estimates of greenhouse gas (GHG) emissions resulting from fuel combustion during the process were calculated. For this purpose, a GHG emissions calculation methodology based on the Brazilian GHG Protocol was adopted. As a means to mitigate the impact of such emissions, the number of trees required to offset these emissions was also calculated. The results obtained through optimization demonstrated an 18% reduction in the distance traveled, compared to the current scenario. The reduction in distance traveled also reduced fuel consumption, resulting in an average annual saving of approximately R$ 17,000. The decrease in fuel consumption also reduced GHG emissions. Compared to the current scenario, equivalent CO2 emissions were approximately 18% lower when adopting the optimized routes. Moreover, it was found that approximately 214 trees would need to be planted to offset the average annual equivalent CO2 emissions generated in the process when adopting the optimized routes. If the collection scenario were not altered, 261 trees would be required to offset these emissions.pt_BR
dc.description.resumoA gestão eficiente de resíduos sólidos é fundamental para a preservação do meio ambiente e a garantia da saúde pública. As etapas de coleta e transporte de resíduos desempenham um papel essencial na gestão de resíduos sólidos, chegando a consumir até 80% de todos os recursos disponíveis. Estes custos resultam das despesas com mão de obra, elevado consumo de combustível e manutenção dos veículos. Além disso, o uso intensivo dos veículos nessas atividades leva a um grande consumo de energia, à emissão de poluentes atmosféricos e ao aumento do congestionamento nas áreas urbanas. O planejamento de rotas pode ser uma solução para diminuir tanto os custos quanto as emissões relacionadas a esse processo. A otimização de rotas, também conhecida como problema de roteamento de veículos (VRP), oferece uma abordagem organizada para o planejamento de rotas. Este estudo teve como objetivo desenvolver um modelo computacional para otimização de rotas de coleta e transporte de resíduos para um pequeno município brasileiro, Sapucaia. O problema de otimização proposto foi abordado utilizando duas ferramentas: a Open Source Routing Machine (OSRM) e a Vehicle Routing Open-source Optimization Machine (Vroom). Além disso, foram calculadas estimativas das emissões de gases de efeito estufa (GEE) resultantes da combustão dos combustíveis utilizados durante o processo. Para tanto, foi adotada uma metodologia de cálculo de emissões de GEE baseada no Programa Brasileiro GHG Protocol. Como uma forma de tentar amenizar o impacto gerado por tais emissões, também foi realizado o cálculo da quantidade de árvores que deveriam ser plantadas para neutralizar essas emissões. Os resultados obtidos através da otimização mostraram uma redução de 18% na distância percorrida, em comparação com o cenário praticado atualmente. A redução na distância percorrida também reduziu a quantidade de combustível consumida, gerando uma economia anual média de aproximadamente R$ 17.000,00. A redução na quantidade de combustível consumida também reduziu as emissões dos GEE. Se comparadas com o cenário praticado atualmente, as emissões de CO2 equivalente foram aproximadamente 18% menores ao se adotar as rotas otimizadas. Além disso, verificou-se que seria necessário plantar cerca de 214 árvores para compensar a emissão média anual de CO2 equivalente gerada no processo, quando adotadas as rotas otimizadas. Caso o cenário de coleta não fosse alterado, seriam necessárias 261 árvores para compensar estas emissões.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICE – Instituto de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Modelagem Computacionalpt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-ShareAlike 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/*
dc.subjectGerenciamento de resíduos sólidospt_BR
dc.subjectRedução dos custospt_BR
dc.subjectRedução das emissõespt_BR
dc.subjectOSRMpt_BR
dc.subjectVroompt_BR
dc.subjectSolid waste managementpt_BR
dc.subjectCost reductionpt_BR
dc.subjectEmissions reductionpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.titleOtimização de rotas como uma ferramenta para redução de custos e emissões no transporte de resíduos: um estudo de caso da cidade de Sapucaia, RJpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
Appears in Collections:Mestrado em Modelagem Computacional (Dissertações)



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