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J-GLOBAL ID：202202224251418192   整理番号：22A0801007

材料リサイクルと収集の提案された技術による持続可能なプラスチック製造の強化【JST・京大機械翻訳】

Enhancements of sustainable plastics manufacturing through the proposed technologies of materials recycling and collection

著者 (1件)： Wu Haishang (Faculty of Technology, University of Sunderland, Sunderland SR6 0DD, UK)
資料名： Sustainable Materials and Technologies  (Sustainable Materials and Technologies)
巻： 31  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3019A  ISSN： 2214-9937  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 技術と持続可能性認識の進歩により,持続可能な製造は傾向となり,製造業の転換は避けられない。中でも,材料リサイクルプロセス設計は,持続可能性に影響する挑戦である。本研究では,製造変換をサポートし,プロセスシミュレーションおよび改善を支援するための収集-リサイクル-製造(CRM)モデルを提案した。さらに,本研究では,材料廃棄物,コスト,輸送,エネルギーおよびCO_2排出量の削減を目的とした。さらに,リサイクル施設管理を最適化し,材料リサイクル施設(MRF)トポロジー設計および輸送距離計算における一般的公式を生産するためのシミュレーション技術を適用した。この手順により,輸送,エネルギー消費およびCO_2排出量のコストでMRF数の最適化による運転の予測が可能になった。さらに,この方法はリサイクルプロセスを強化し,産業主流になる前に付加製造(AM)ギャップを埋める。全体として,本研究は,MRFトポロジー設計および輸送距離における最適化シミュレーション技術を提案することによって,材料リサイクルカバレッジを想定し,市場を貫通するために,CRMモデル統合にAMを完全に利用した。一方,それは,変換を流し,持続可能な製造をサポートするための強化計画によってサポートされたAM限界を同定する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  シミュレーション ,  *プラスチック ,  製造 ,  廃棄物 ,  プロセス設計 ,  工程 ,  資源再生 ,  輸送 ,  性質 ,  排出量 ,  *リサイクル ,  プロセスシミュレーション ,  付加製造
準シソーラス用語： 持続可能性 ,  施設管理 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 持続可能性 ,  製造 ,  材料リサイクル ,  プラスチック ,  シミュレーション ,  技術

分類 (1件)： 資源回収利用  (SC05060V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 材料リサイクル ,  収集 ,  提案 ,  プラスチック ,  強化