简介:摘要:随着城市化进程的加快,垃圾处理问题愈发严重。垃圾分类作为一种有效的解决方案,不仅能够减少垃圾处理成本,还能提高资源回收利用率。本论文通过对垃圾分类与资源回收利用模式进行分析,探讨其在现代城市管理中的重要性及实际应用。研究发现,科学合理的垃圾分类模式能够显著提高资源回收效率,减少环境污染,同时推动循环经济的发展。然而,目前的垃圾分类工作仍存在一些问题,如公众参与度不高、分类标准不统一等,需要进一步完善和改进。
简介:摘要:垃圾分类处理虽已倡导若干年,但并没有得到很好地实施。高校内,垃圾分类落实不到位,垃圾“一桶扔”现象随处可见,影响校园形象,污染校园环境。因此建立校园垃圾回收站不仅可以深入推进校园垃圾分类工作,提高校园垃圾分类投放的质量,还可以改善校园环境,提高学生环保意识,优化垃圾处理,推进垃圾资源化发展的进程。 关键词:垃圾分类;校园垃圾回收站;校园环境 一、引言 随着人类文明进程的加快和经济的增长,我们不断地用“文明”的方式增加大自然的负荷。校园内的垃圾具有生产量大、不同教学区域垃圾种类不同、各个寝室内垃圾种类繁多等特点。大学校园普遍面积较大,进行垃圾分类不仅需要靠大学生本身,更加需要建立一个专业化的垃圾回收站来进行垃圾处理,使垃圾处理更加专业化、制度化、资源化。 二、校园垃圾回收站建立的意义 1.垃圾分类回收站的建立能响应国家号召,提高学生环保意识 在高校进行垃圾分类有利于学生了解垃圾分类知识,亲身体验垃圾分类对环境带来的改变,养成垃圾分类的生活习惯,从而改变对垃圾分类的错误看法,使他们更加了解垃圾分类的重要性,让他们知道保护环境人人有责,大家都应该为改善校园环境环境而努力。 2.垃圾分类回收站建立有利于优化垃圾处理,促进校园环境治理 高校是人员比较密集的场所,每天会产生大量的生活垃圾。在高校实行垃圾分类回收不仅有利于师生养成垃圾分类投放的良好卫生习惯,更有利于校园环境的美化和治理。 3.垃圾分类回收站建立能提高综合利用率,推进垃圾资源化进程 在校园内,单纯的进行垃圾分类效果并不是很明显,其实其中还有一部分的垃圾可以进行回收,有一定的利用价值,所有建立校园回收站不仅可以促进学生的自觉性,美化校园,还会给校园带来经济效益。 三、当今校园内垃圾分类现状及回收站建立的可行性 1.当今各高校垃圾分类现状 1.1当代大学生对垃圾分类概念较为模糊。 目前大部分高校对于垃圾分类方面知识的教学和校园垃圾分类的宣传落实程度都还不够到位,我们通过调查六百多个同学,得知约百分之六十的同学对于垃圾分类细则是十分模糊的,他们根本就不能清楚地区分干湿垃圾,不能够正确地进行垃圾分类。 1.2大部分高校对垃圾分类的重视程度有欠缺。 各个高校并没有对学生垃圾分类进行有效的宣传教育,各学校职能部门规划力度不够,这在一定程度上影响高校学生参与垃圾分类的积极性,不利于学生们对垃圾分类意识的提高。 1.3校园垃圾品种繁多、更新换代快、数量庞大。 随着经济水平的提升,同学们对生活品质的要求也逐渐提高,网购早已成了校园内靓丽的风景线,衣物更新换代速度加快,学校没有正规的回收处理,大量的废旧衣物无法得到落实,大部分衣物只能如废旧垃圾一起处理,造成资源浪费。 1.4校园垃圾回收站的建立受到部分职能部门的支持。 目前各高校内勤工俭学学生较多,但是学校能提供给勤工俭学的学生的职位有限,通过调查发现建立校园垃圾回收站受到绝大部分勤工俭学的学生支持,建立校园垃圾回收站可以提供大量勤工俭学的工作机会,既能够解决学生助学问题,也能够帮助学校职能部门对校园环境进行有效管理。 1.5校园垃圾分类回收监督尚有欠缺 续国家对垃圾分类政策颁布后,各高校虽然也有所行动,但目前校园垃圾回收效果仍不明显,学校关于垃圾分类的相关规定尚不健全未对师生垃圾分类方面的知识进行强制性指导与教育,缺乏专业人员的指导以及专业的人员进行垃圾分类回收的监督。
简介:摘要:自2020年习近平总书记提出碳达峰、碳中和目标以来,关于“双碳”的政策文件陆续出台,无一不体现着我国各级各部分在实现“双碳”达标方面所做出的努力及决心。生活垃圾分类工作开展以来,再生资源回收利用成为垃圾实现减量化的重要抓手,本文通过概述生活垃圾分类和再生资源回收利用两张网现状,分析存在问题,探索出通过完善政策法规体系、依托“互联网+”的两网融合之路。
简介:摘要:为了推进我国的环境保护,我国正大力推广垃圾分类。由于垃圾品类复杂繁多,且分类垃圾桶设计简单,大部分仅为贴有分类标签的普通垃圾桶,需要人为识别垃圾种类,因此造成垃圾分类工作效率偏低。本文提出了基于深度学习算法,将图像识别、迁移学习和嵌入式开发应用到垃圾分类当中,设计了一种智能分类垃圾桶,实现了垃圾识别、自动分拣的功能。符合当下社会环境保护和发展的形势,同时为智能制造市场填补上重要的一环,具有较强的创造性意义。目前我国对于智能化垃圾分类回收仍处于完善推广阶段。文中应用重构优化后的YOLOv5神经网络模型,搭配YOLOv5.s权重,TensorRT加速等手段能取得良好的智能垃圾分类识别效果,在其自建数据集准确率达95.23%以上,移动端部署识别速度达120 fps以上,同时搭配多级分类机构和物联网云平台等手段,能较好地实现智能垃圾分类系统社区化部署。有望解决日常生活中生活垃圾的自动分类问题,进一步缓解了日益增加的垃圾种类多、分类困难的问题,促进了垃圾分类的普及。本文则是基于深度学习的智能垃圾分类与回收系统做出研究与分析。