开发和评估一个计算机仿真模型的帆布横幅再利用

Eugênio de Oliveira Simonetto, Glauco Oliveira Rodrigues, C. Bender, Marta Regina Lopes Tocchetto, Elijeane dos Santos Sales
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摘要

一般而言,与废物处理有关的问题,特别是与那些对环境有重大影响的问题,如合成帆布横幅,需要寻求管理解决方案,如回收利用。横幅有许多实用性,媒体的多功能性为其使用提供了便利,媒体被广泛用于科学和商业活动,但同时,在使用后,它向环境传递的负荷超过了它所能承受的负荷。在本文中,我们分析了RELona项目,该项目使用将被丢弃的横幅画布生产产品。因此,利用南里奥格兰德州高等教育机构两次活动的组织者提供的电子表格数据以及生产横幅的公司的官方文件,构思了一个计算模型,以线性化丢弃横幅的行为,向决策者提出可通过重复使用产生的新产品的建议。产生了三种情景——当前、乐观和不确定性——作为定义当前稳健战略的一种方式。作为产品,有人提议将横幅重新用于生产袋子和IPAD箱子。关于结果,除了与废物产生相关的变量外,乐观情景在几乎所有方面都优于不确定性情景,其中不确定性情景表现出更高的性能。
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Desenvolvimento e avaliação de um modelo de simulação computacional para reaproveitamento de banners de lona
Problemáticas ligadas ao descarte de resíduos, em geral, e principalmente no que tange àqueles que tem um grande impacto ambiental, como é o caso das lonas sintéticas dos banners, exigem a busca por soluções gerenciais, como por exemplo a reciclagem. Os banners apresentam inúmeras utilidades e tem seu uso facilitado pela versatilidade da mídia, sendo amplamente utilizados em eventos científicos e comerciais, porém, simultaneamente, após seu uso, transfere-se ao meio ambiente uma carga maior do que ele pode suportar.Neste artigo, analisou-se o Projeto RElona, que confecciona produtos utilizando a lona de banners que seriam descartados. Assim, concebeu-se uma modelagem computacional, utilizando dados de planilhas disponibilizadas por organizadores de dois eventos de uma IES do Rio Grande do Sul, além de documentos oficiais de empresas produtoras de banners, de forma a linearizar o comportamento do descarte de banners, apresentando aos decisores sugestões de novos produtos que podem ser gerados por meio do reaproveitamento. Foram gerados três cenários – atual, otimista e incerteza – como forma de definir estratégias robustas do presente. Como produtos, foram propostos o reaproveitamento de banner para geração de bolsas e produção de cases de IPAD. Em relação aos resultados, o cenário otimista foi superior em quase todos os aspectos, com exceção da variável referente à geração de resíduos, onde o cenário incerteza demonstrou-se com maior desempenho.
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