Vazba na hlavní cíl zadávací dokumentace:
Analýza vývoje a potenciálu odpadového a oběhového hospodářství ČR v kontextu strategického směřování ČR, predikce dalšího rozvoje a stanovení priorit vsouladu s hlavními politikami ČR a EU.
Dlouhodobým cílem WP je vytvoření odborných kapacit, která poskytne nezbytné know–how pro podporu tvorby strategických dokumentů ČR v oblasti sledování a řízení oběhového (ObH) a odpadového hospodářství (OH). WP vedle své vlastní odbornosti také integruje dílčí znalosti ostatních WPs, s cílem tyto znalosti využít pro systematické plánování a analýzy na úrovni ČR a následně i nižších úrovní pro relevantnější výstupy a vhodnější zacílení navrhovaných opatření. Činnost WP je založena na efektivní analýze dostupných a sbíraných dat ČR, kdy se využívají pokročilé výpočtové (simulační a optimalizační) nástroje. Jako základní datový zdroj o produkci odpadů bude sloužit databáze ISOH. Analýza současného stavu a modelování scénářů budoucího vývoje je prováděna s ohledem na ekonomiku, environmentální dopady a sociální aspekty.
Činnosti WP propojují více subjektů, kdy každý z nich poskytuje odbornost v určité vymezené oblasti:
VUT – vyvíjí a aplikuje výpočtové nástroje, zodpovídá za statistické zpracování dat a technologie energetického využití odpadů, koordinuje celý pracovní balík.
CENIA – zajištuje vstupní data, provádí jejich analýzu, podílí se na definici cílů výzkumu a struktuře plánovaných výsledků. Provádí expertízu v oblasti technické ochrany životního prostředí, inventarizace emisí skleníkových plynů, integrované prevence a omezování znečištění, včetně hodnocení použití nejlepších dostupných technik (BAT) a informací z oblasti hodnocení vlivů na životní prostředí (EIA/SEA).
VŠCHT – integruje problematiku dopadů na životní prostředí (odbornost v oblasti LCA analýz) a přispívá k diskusi indikátorů efektivnosti oběhového hospodářství
ÚCHP – garantuje odbornost pro technologie pro materiálové využití a technologie termického rozkladu.
UK COŽP – vyvíjí a aplikuje indikátory efektivnosti oběhového hospodářství
MUNI – provádí hodnocení dopadů konceptů a strategií z pohledu ekonomiky obcí.
Úkolem WP je výrazným způsobem rozšířit možnosti analýzy a interpretace dostupných sbíraných dat o OH. Dostupná data budou detailně a systematicky analyzována s pomocí unikátních výpočtových nástrojů (zahrnující metody statistické analýzy a operačního výzkumu), což povede k získání hlubší informace o fungování systému OH a ObH v ČR. Řešitelský tým synergicky naváže na projekt Dlouhodobé mezisektorové spolupráce DMS „Strategické partnerství pro environmentální technologie a produkci energie“ reg. č. CZ.02.1.01/0.0/0.0/16_026/0008413“ (2018–2023). Projekt DMS se zaměřuje na orientovaný základní výzkum na úrovni TRL 1 až 3 (před aplikační výzkum) a je řešen VUT ve spolupráci s ÚCHP a dalšími partnery. Cílem WP je aplikace znalostí v oblasti modelování a jejich implementace pro řešení konkrétních potřeb MŽP jako aplikačního garanta.
V oblasti monitoringu současného stavu bude u vybraných odpadových skupin provedena analýza dat a následně proveden výpočet rekonstrukce toku odpadů v ČR, což lze považovat za jistý druh MFA (materiál flow analysis). Znalost toku hmoty bude doplněna analýzou indikátorů dopadů na životní prostředí a ekonomiku – emise z klíčových zařízení systému (doprava, skládky, energetické využití – synergické efekty).
Současně bude WP reprezentovat dlouhodobě a systematicky zaměřenou platformu pro expertízu v oblasti monitorování vývoje OH a jeho přechodu k principům oběhového hospodářství v ČR a následně účinnosti realizovaných opatření (včetně modelování jejich dopadů v budoucnosti) v kontextu (ObH). Jedná se o důležitou oblast na úrovni EU a obecně mezinárodních závazků ČR, kde je patrné velké úsilí věnované na stanovení a výběru skupin indikátorů pro sledování cirkularity vč. hodnocení efektivity využití odpadů a druhotných surovin jako základního pilíře národního hospodářství.
Nedílnou součástí analýz OH a ObH je prognóza produkce a nakládání s odpady. V oblasti prognózy odpadů WP naváže na činnosti projektu TIRSMZP719 Prognózování produkce odpadů a stanovení složení komunálního odpadu (2019–2021).
V oblasti analýzy budoucího stavu nakládání se předpokládá hlavní zaměření na komunální odpad a jeho dílčí toky, který tvoří nejvýznamnější druh odpadu ve vztahu k nutnosti vybudování nových kapacit pro jeho zpracování v období po uplatnění významného omezení skládkování. Analýza vyjde se ze současného stavu a budou modelovány možné scénáře budoucího vývoje, které ukážou, jak jednotlivé přístupy a koncepty povedou k naplnění cílů EU vycházejících zejména z CEP (příspěvky k plnění hierarchie nakládání s odpady). Atributy navrženého řešení/přístupu jsou:
Navržené řešení zohledňuje možnosti regionů, resp. národní cíle se promítají do cílů na úrovni nižších územních cílů, kde existuje velká vzájemná variabilita a aplikace nediferenciovaných řešení by mohla mít negativní důsledky
Je sledován současný state–of–the–art u klíčových technologií použitých systémů
Již na úrovni koncepčního plánování je zohledněna logistika odpadů (cena a dopad na kvalitu života).
| Odpovědný koordinátor balíčku |
|
| Spoluřešitelé |
|
Výstupy publikované v rámci balíčku
1.F - Šomplák R., Pluskal J., Pavlas M., Valta J. - Přístup k modelování toku odpadů na území ČR
Souhrnná výzkumná zpráva
1.F - Šomplák R., Pluskal J., Pavlas M., Valta J. - Analýza stávající sítě v krajích a v ČR
Souhrnná výzkumná zpráva
1.F - Šomplák, R.; Smejkalová, V.; Rosecký, M.; Szásziová, L.; Nevrlý, V.; Hrabec, D.; Pavlas, M. Comprehensive Review on Waste Generation Modeling. Sustainability 2023, 15, 3278
Odborný článek: https://doi.org/10.3390/su15043278
1.F - Pluskal J., Šomplák R., Němcová L., Valta J., Pavlas M.: Mathematical modelling of waste flows and treatment based on reconstruction of historical data: Case of wastewater sludge in Czech Republic
Odborný článek: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.138393
1.F - Šomplák R., Pavlas M., Pluskal J., Valta J., Bulková G. (2023): Datová základna pro komplexní modelování stavu odpadového a oběhového hospodářství v ČR
Souhrnná výzkumná zpráva
1.F - Pluskal J., Šomplák R., Pavlas M. (2023): Nástroj pro rekonstrukci vybraných toků odpadů na území ČR
Neveřejný výstup - nelze použít prostřednictvím webových stránek, jelikož uživatel musí mít přístup k datům ISOH.
1.F - Pluskal J., Šomplák R., Pavlas M. (2023): REVEDATO. Nástroj pro rekonstrukci vybraných toků odpadů na území ČR
Souhrnná výzkumná zpráva
1.F - Kovanda J., Pavlas M., Valta J., Korotenko E. (2023): Indikátory pro systematické sledování stavu oběhového hospodářství
Souhrnná výzkumná zpráva
1.F - Smejkalová V, Šomplák R, Rosecký M, Šramková K. Machine Learning Method for Changepoint Detection in Short Time Series Data. Machine Learning and Knowledge Extraction. 2023; 5(4):1407-1432. https://doi.org/10.3390/make5040071
Odborný článek: https://www.mdpi.com/2504-4990/5/4/71
1.F - Rosecký, M., Pluskal, J. & Šomplák, R. Network flow problem heuristic reduction using machine learning. Optim Eng (2023). https://doi.org/10.1007/s11081-023-09838-4
Odborný článek: https://link.springer.com/article/10.1007/s11081-023-09838-4
1.F - Šomplák R, Smejkalová V, Rosecký M, Szásziová L, Nevrlý V, Hrabec D, Pavlas M. Comprehensive Review on Waste Generation Modeling. Sustainability. 2023; 15(4):3278. https://doi.org/10.3390/su15043278
Odborný článek: https://www.mdpi.com/2071-1050/15/4/3278
1.F - Eryganov, I., Šomplák, R., Hrabec, D. et al. Bilevel programming methods in waste-to-energy plants' price-setting game. Oper Res Int J 23, 32 (2023)
Odborný článek: https://doi.org/10.1007/s12351-023-00775-9
1.F - Viktorin A., Hrabec D., Nevrlý V., Šomplák R., Šenkeřík R. (2023): Hierarchical clustering-based algorithms for optimal waste collection point locations in large-scale problems: A framework development and case study, Computers & Industrial Engineering, Volume 178, 2023, 109142, ISSN 0360-8352 (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360835223001663)
Odborný článek: https://doi.org/10.1016/j.cie.2023.109142.
1.F - Jaroslav Pluskal, Radovan Šomplák, Lenka Szásziová, Jerguš Suja, Martin Pavlas, Post-consumer plastic sorting infrastructure improvements planning: Scenario-based modeling of greenhouse gas savings with sustainable costs, Journal of Environmental Management, Volume 325, Part A, 2023, 116567, ISSN 0301-4797 (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0301479722021405)
Odborný článek: https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2022.116567
1.F - Rosecký, M., Pluskal, J. & Šomplák, R. Network flow problem heuristic reduction using machine learning. Optim Eng 25, 93–119 (2024)
Odborný článek: https://doi.org/10.1007/s11081-023-09838-4