Giải pháp phân loại rác thải đô thị đa lớp với mạng lưới LORA và AI
Nhóm: Thành Phố Xanh
Nhóm: Thành Phố Xanh
Giới thiệu giải pháp:
Dự án không chỉ tập trung vào giải quyết vấn đề ô nhiễm rác nhựa mà còn đóng góp vào chiến lược phát triển thành phố sinh thái. Nếu mô hình thành công, lượng rác thải nhựa chôn lấp hoặc đổ ra môi trường sẽ giảm đến 30-40% trong vòng 5 năm, giúp tiết kiệm hàng chục tỷ đồng chi phí xử lý rác mỗi năm. Ngoài ra, mô hình "Giải pháp phân loại rác thải đô thị đa lớp với mạng lưới LORA và AI" còn góp phần thúc đẩy nền kinh tế tuần hoàn, tạo việc làm mới trong lĩnh vực tái chế và công nghệ môi trường. Theo Ngân hàng Thế giới, nếu Việt Nam giảm được 50% rác nhựa, GDP có thể tăng thêm 1,5% từ các ngành tái chế và sản xuất xanh.
Xuất xứ giải pháp:
Do nhóm sinh viên nghiên cứu đến từ 2 trường đại học: Đại học Bách Khoa Đà Nẵng và Đại học Kinh tế Đà Nẵng
Tính sáng tạo và đổi mới:
Các công nghệ được áp dụng như:
1)THÙNG RÁC THÔNG MINH:
AI, IOT: Nhận diện phân loại rác thải nhựa, tính toán tích điểm,...
Camera phân loại: Thu thập dữ liệu hình ảnh để phân loại.
Cảm biến siêu âm: Nhận biết thùng rác đầy và báo về hệ thống quản lý để tiến hành thu gom.
Cảm biến hồng ngoại: Phát hiện người sử dụng trong phạm vi bán kính 1m - 1.5m khi tương tác với thùng rác (tăng mức độ thân thiện với người dùng bằng hệ thống loa, đọc hướng dẫn phân loại).
Tích hợp công nghệ mạng không dây Lora: để truyền tín hiệu về hệ thống quản lý (Báo cáo mức độ đầy, tích điểm và vị trí của thùng rác)
Màn hình hiển thị: giúp hiển thị các thông tin về việc phân loại rác thải và hiển thị mã QR khi người sử dụng đã phân loại rác đúng thùng.
Hệ thống đèn: Phát sáng vào ban đêm để tăng mức độ phát hiện thùng rác. Khi hệ thống camera nhận diện rác thì đèn sẽ sáng lên ở 1 trong 3 thùng giúp tăng khả năng phân loại rác.
Tính ứng dụng:
1) Sự nổi bật và cấp thiết của đề tài "Giải pháp phân loại rác thải đô thị đa lớp với mạng lưới LORA và AI":
Mô hình "Giải pháp phân loại rác thải đô thị đa lớp với mạng lưới LORA và AI" với thùng rác thông minh tích hợp AI hứa hẹn sẽ tăng tỷ lệ tái chế nhựa từ 10% hiện nay lên 50-60% trong vòng 5 năm. Với lượng rác nhựa hiện tại khoảng 180 tấn/ngày (Sở Tài nguyên và Môi trường Đà Nẵng), nếu mô hình này đạt hiệu quả, nó sẽ giúp tái chế thêm 72-90 tấn rác nhựa/ngày, tương đương với việc giảm khoảng 26.000-32.000 tấn nhựa mỗi năm. Điều này không chỉ giảm áp lực lên các bãi rác mà còn hạn chế rác thải nhựa trôi ra biển, bảo vệ hệ sinh thái ven bờ, nơi đóng vai trò quan trọng với ngành du lịch và đánh bắt thủy sản của thành phố.
2) Tạo động lực thay đổi hành vi cộng đồng:
Một trong những yếu tố đột phá của đề tài là hệ thống tích điểm và đổi quà, kết hợp với các chiến dịch truyền thông sáng tạo để thay đổi hành vi phân loại rác. Theo nghiên cứu từ UNDP, 78% người dân sẵn sàng thay đổi thói quen nếu có cơ chế khuyến khích phù hợp. Trong thực tế, chỉ cần 10% người dân thay đổi ý thức và thực hiện phân loại rác nhựa đúng cách, Đà Nẵng có thể giảm được ít nhất 6.500 - 7.000 tấn rác nhựa mỗi năm.
Đề tài cũng hướng đến đối tượng trẻ (14-35 tuổi), chiếm phần lớn dân số thành phố, với các hoạt động tương tác qua mạng xã hội và các ứng dụng thân thiện với giới trẻ. Những thay đổi nhỏ từ cá nhân, được tích hợp vào hệ thống thông minh, sẽ tạo nên sự chuyển đổi lớn cho toàn cộng đồng.
3) Hướng đến mục tiêu phát triển bền vững:
Dự án không chỉ tập trung vào giải quyết vấn đề ô nhiễm rác nhựa mà còn đóng góp vào chiến lược phát triển thành phố sinh thái. Nếu mô hình thành công, lượng rác thải nhựa chôn lấp hoặc đổ ra môi trường sẽ giảm đến 30-40% trong vòng 5 năm, giúp tiết kiệm hàng chục tỷ đồng chi phí xử lý rác mỗi năm. Ngoài ra, mô hình "Giải pháp phân loại rác thải đô thị đa lớp với mạng lưới LORA và AI" còn góp phần thúc đẩy nền kinh tế tuần hoàn, tạo việc làm mới trong lĩnh vực tái chế và công nghệ môi trường. Theo Ngân hàng Thế giới, nếu Việt Nam giảm được 50% rác nhựa, GDP có thể tăng thêm 1,5% từ các ngành tái chế và sản xuất xanh.
Tính hiệu quả:
1) Tính Khả thi về môi trường:
Giảm lượng rác nhựa chôn lấp:
Hiện trạng: Đà Nẵng phát sinh khoảng 1.200 tấn rác/ngày, trong đó 15% là rác nhựa (180 tấn/ngày) (Theo Sở Tài nguyên và Môi trường Đà Nẵng).
Dự kiến: Nếu mô hình phân loại đạt hiệu quả 40%, lượng rác nhựa chôn lấp giảm
180 × 40% × 365 = 26.280 tấn/năm.
Lợi ích: Giảm ô nhiễm đất, nước, giảm chi phí xử lý tại các bãi rác.
Tăng tỷ lệ rác tái chế:
Hiện trạng: Tỷ lệ tái chế tại Đà Nẵng chỉ đạt 15% (khoảng 180 tấn/ngày từ tổng số 1.200 tấn).
Dự kiến: Với hệ thống thùng rác thông minh, tỷ lệ tái chế có thể đạt 40%, tương ứng 480 tấn/ngày hoặc 175.200 tấn/năm.
Cách tính: (1.200 × 40%) - (1.200 × 15%) = 300 tấn/ngày (có thể tăng thêm).
Giảm phát thải CO2:
Hiện trạng: Mỗi tấn rác chôn lấp phát thải 1.2 tấn CO2 (Nguồn từ IPCC).
Dự kiến: Nếu giảm được 40% lượng rác chôn lấp (480 tấn/ngày), sẽ giảm phát thải
480 × 365 × 1.2 = 210.240 tấn CO2/năm.
2) Tính Khả thi về kinh tế:
Tiết kiệm chi phí xử lý rác:
Hiện trạng: Chi phí xử lý rác tại Đà Nẵng là 350.000 đồng/tấn (theo Sở TNMT).
Dự kiến: Giảm 40% lượng rác chôn lấp (480 tấn/ngày) sẽ tiết kiệm:
480 × 365 × 350.000= 61.320.000.000 VND/năm
Lợi ích: Phân bổ nguồn vốn vào các dự án khác như phát triển thùng rác thông minh.
Thúc đẩy kinh tế tái chế:
Dự kiến: Lượng rác tái chế tăng thêm 175.200 tấn/năm. Nếu mỗi tấn rác tái chế tạo ra lợi nhuận 2 triệu đồng (giấy, nhựa, kim loại), lợi nhuận ước tính:
175.200 × 2.000.000 = 350.400.000.000 VND/năm
3) Tính Khả thi về công nghệ:
Thùng rác thông minh:
Dự kiến chi phí: Một thùng rác thông minh chi phí khoảng 3 - 7 triệu đồng
(Tham khảo từ mô hình tại Nhật Bản). Triển khai 1.000 thùng trên toàn thành phố:
1.000 × 5.000.000 = 5.000.000.000 VND
Lợi ích: Độ chính xác phân loại cao (90%-95%), giảm sai sót từ con người.
Hệ thống tích điểm:
Chi phí: Phát triển hệ thống website và ứng dụng dự kiến khoảng 5 tỷ đồng (bao gồm thiết kế, duy trì 3 năm đầu).
Lợi ích: Tạo động lực cho cộng đồng, tăng tỷ lệ phân loại rác từ 15% lên 40%-60%.
4)Tính Khả thi về Xã hội:
Hành vi cộng đồng:
Dự kiến: Với 50% dân số tham gia tích cực, tỷ lệ phân loại rác có thể đạt 60% trong 3-5 năm (Tham khảo từ các quốc gia phân loại rác Hàn Quốc và Đức).
Chiến lược: Tuyên truyền qua trường học, mạng xã hội, và tổ chức sự kiện.
Vai trò chính quyền:
Chính sách khuyến khích (khen thưởng, miễn giảm thuế cho doanh nghiệp tái chế) đã chứng minh hiệu quả tại các thành phố như Singapore và Tokyo.
5)Tính Khả thi về quy mô triển khai:
Triển khai thí điểm:
Quy mô: 200 thùng tại khu vực trung tâm Đà Nẵng.
Thời gian: 1 năm (2024-2025).
Chi phí: 200 × 5.000.000 = 1.000.000.000 VND
Nhân rộng:
Dự kiến: Sau giai đoạn thí điểm, mở rộng toàn thành phố với tổng 1.000 thùng. Tối ưu hóa chi phí nhờ giảm giá thành công nghệ.
Tiềm năng phát triển:
1) Chính sách và cam kết mạnh mẽ
Chính phủ Việt Nam đã cam kết giảm 75% rác thải nhựa ra môi trường vào năm 2030, với các quy định cụ thể từ Luật Bảo vệ Môi trường 2020 và Quy hoạch tổng thể của Đà Nẵng đến năm 2045. Mục tiêu này được hỗ trợ bằng các chính sách khuyến khích doanh nghiệp và cộng đồng thực hiện phân loại rác tại nguồn.
2) Ý thức cộng đồng đang thay đổi tích cực
Một nghiên cứu của WWF năm 2023 cho thấy, hơn 78% người dân Đà Nẵng sẵn sàng thay đổi thói quen tiêu dùng nhựa nếu có các chương trình khuyến khích như tích điểm đổi quà, giảm giá sản phẩm hoặc các hoạt động môi trường cộng đồng.
3) Sự phát triển của công nghệ và sáng kiến thông minh
Mô hình "Giải pháp phân loại rác thải đô thị đa lớp với mạng lưới LORA và AI" với thùng rác thông minh tích hợp AI và hệ thống tích điểm đổi quà tạo cơ hội lớn để thay đổi hành vi phân loại rác nhựa ngay tại nguồn. Dự kiến, nếu triển khai rộng rãi, mô hình này có thể tăng tỷ lệ phân loại rác từ 15% hiện nay lên 60% trong 3-5 năm, giảm được khoảng 400-500 tấn rác nhựa mỗi năm.
Tiêu chí về cộng đồng:
Cơ sở hạ tầng:
Thành phố có sử dụng mạng Lora, người dân có sử dụng điện thoại, sự ủng hộ của cơ quan chính quyền tại thành phố, có khả năng truyền thông tốt,...
Khoảng thời gian triển khai: 3 tháng
Website: danangxanh.top
Tài liệu mô tả kỹ thuật https://drive.google.com/drive/folders/1sSTrC-aLoT_I7NaOb0qaO_T7caF1AytT?usp=sharing
Số người tham gia: 5
