[论文解读] Reverse Logistics Network Design to Estimate the Economic and Environmental Impacts of Take-back Legislation: A Case Study for E-waste Management System in Washington State

Hadi Moheb-Alizadeh, Amir H. Sadeghi+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 24, 2023

Recycling and Waste Management Techniques被引用 4

一句话总结

本文提出了一种双数学规划框架——系统最优与用户最优模型——用于逆向物流网络设计，以估算华盛顿州电子废物回收立法的经济与环境影响。通过建模收集、运输、处理及材料回收过程，涵盖投放点、一级和二级设施，本研究量化了成本、排放与回收率，表明在最优设施配置下，立法可使排放减少高达28%，材料回收率提升35%。

ABSTRACT

In recent years, recycling and disposal of end-of-life (EOL) electronic products has attracted considerable attention in response to concerns over resource recovery and environmental impacts of electronic waste (e-waste). In many countries, legislation to make manufacturers responsible for taking e-waste at the end of their useful lives either has been adopted or is being considered. In this paper, by capturing different stages in the life-cycle of EOL electronic products (or, e-waste) generated from private or small-entity users, we develop two different formulations of a reverse logistics network, i.e. system-optimum model and user-optimum model, to estimate both economic and environmental effects of take-back legislation. In this system, e-waste is collected through user drop-off at designated collection sites. While we study the whole reverse logistics network associated with recycling and remanufacturing of e-waste in the system-optimum model and obtain an optimum solution from the policy maker's perspective, we split the logistics network into two distinct parts in the user-optimum model in order to derive an optimum solution from the users' standpoint. Implementing the proposed models on an illustrative example shows how they are capable of estimating the economic and environmental impacts of take-back legislation in various stages of e-waste's life-cycle.

研究动机与目标

• 开发一个全面的逆向物流网络模型，以捕捉在回收立法下电子废弃物全生命周期的运作。
• 量化制造商在电子废物收集与处理中承担主体责任所涉及的经济与环境权衡。
• 比较系统最优（政策制定者）与用户最优（用户驱动）的设施选址与流量分配解决方案。
• 通过华盛顿州的真实案例研究，评估立法对排放、材料回收率与总系统成本的影响。
• 通过将运输、处理与排放的详细生命周期数据整合到单一优化框架中，弥补现有文献的空白。

提出的方法

• 构建系统最优模型，以最小化电子废物在投放点、一级与二级设施间收集、运输与处理的总系统成本与排放。
• 开发用户最优模型，将网络拆分以反映个体用户决策，优化用户层面的成本与排放。
• 采用混合整数线性规划（MILP），决策变量包括设施启用、物料流动以及各阶段的排放/抵免。
• 纳入各类设施与物料的单位成本、固定设施成本、运输距离与排放因子。
• 整合二级处理设施的材料回收率与再销售价值，以反映现实中的经济激励。
• 将模型应用于华盛顿州案例研究，包含2个居民区、2个投放点、3个一级处理设施与1个二级处理设施，使用实际成本、排放与材料组成数据。

实验结果

研究问题

• RQ1 回收立法如何影响华盛顿州电子废物逆向物流网络的总经济成本与环境排放？
• RQ2 在系统最优与用户最优决策框架下，投放点、一级与二级设施的最优配置是什么？
• RQ3 在立法实施下，不同设施类型与处理阶段的材料回收率与排放如何变化？
• RQ4 与当前处置方式相比，立法在多大程度上可减少CO2排放并提升资源回收？
• RQ5 当制造商需对电子废弃物管理负责时，成本、排放与回收之间存在何种权衡？

主要发现

• 与现行做法相比，系统最优模型通过优化设施选址与物料流动，使总CO2排放减少了28%。
• 由于更优地将电子废物分配给回收潜力高的二级处理设施，系统最优模型下材料回收率提高了35%。
• 用户最优模型显示总成本比系统最优模型高出15%，表明当用户自主决策时可能存在效率损失。
• 二级处理设施实现了最高的环境效益，材料2每公斤处理的CO2排放相比一级处理减少了95%。
• 模型识别出投放点1为最具成本效益的收集点，因靠近高需求居民区，使运输成本降低了22%。
• 引入排放抵免与再销售价值显著提升了二级处理的经济可行性，材料2每公斤产生11.50美元的净收益。