《Environmental Research》：Blockchain-Enhanced Reinforcement Learning: A Sustainable Solution for Optimized Municipal Solid Waste Management
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市政固体废物管理通过融合强化学习优化路线与区块链保障数据透明，显著提升效率并降低碳排放。实验显示材料节省395,342.6 kg，能源节约142,763.8 kWh，减排35,589.4 kg CO?eq，成本节约达281万美元。
作者：Le Yuan Zhang、Arwa A. AL-Huqail、Azher M. Abed、Ameni Brahmia
所属机构：扬州大学光亮学院，中国扬州
摘要
城市固体废物（MSW）管理始终是一个严峻的挑战，现有系统常常受到效率低下、运营成本高昂以及环境影响等因素的制约。尽管以往的研究分别应用了优化技术或数字技术，但仍然缺乏能够同时兼顾运营效率、透明度和可持续性的综合方法。本研究通过提出一种新型框架来填补这一空白，该框架将强化学习（RL）用于路线优化，并结合区块链技术实现废物管理中交易记录的安全性与透明度。研究采用了包含1000个收集点的合成但真实的数据集，其中涵盖了废物类型、体积、运输距离、燃料使用量和运营成本等参数。RL模型通过处理这些输入数据来确定最优的运输路线，以最小化运输距离（TD）和排放量并提升效率。优化后的路线信息、废物体积、成本及排放量均被记录在区块链上，从而确保了数据的透明性和不可篡改性。实验设计将RL-区块链框架与传统收集方法进行了对比，评估指标包括材料节约（MS）、能源节约、二氧化碳减排量（CER）以及成本效率。结果表明，与传统方法相比，该集成系统实现了395,342.6公斤的废物处理量、142,763.8千瓦时的能源节约、35,589.4公斤二氧化碳当量的减排量，以及2,812,476.3美元的成本节约。总体而言，本研究为城市废物管理提供了一种可扩展、透明且可持续的决策支持模型，对于希望降低成本、减轻环境负担并提升责任感的市政机构具有实际应用价值。
引言
自人类社会诞生以来，固体废物的产生与生成就一直存在。许多人类活动都会产生各种类型的垃圾。由于城市化进程以及过去人口规模相对较小，垃圾问题并未被视为严重问题[1]。此外，垃圾产生量与一个国家创造收入的能力之间存在显著关联：低收入国家仅占全球垃圾总量的5%，而高收入国家则分别占比29%、32%和34%[2,3]。全球每年产生的垃圾量已超过10亿吨，并且仍在持续增长。主要产生垃圾的地区包括东亚和太平洋地区（4.68亿吨）、欧洲和中亚（3.92亿吨）以及南亚（3.34亿吨）[2,4]。研究表明，即使在发展中国家，快速的城市化也极大地推动了垃圾产量的增加。在亚洲，城市居民每天产生的固体废物量约为7.6亿吨，预计到2025年这一数字将上升至180万吨[5,6]。以往的研究主要集中在数字金融的经济影响[7]、测量技术[8]、影响因素[9]以及发展模式[10]等方面。这些研究为探讨数字金融的生态和环境影响奠定了基础。微观层面的研究表明，数字金融有助于降低金融壁垒[11]、鼓励环保投资[12]，并增加了对高素质劳动力的需求[13]。研究还强调了数字金融在促进区域技术进步和产业结构升级[14]、减少污染和温室气体（GHG）排放[15,16]方面的作用。为进一步提高生产效率[17]、鼓励节能和减排[18]以及改善环境质量[19]，理解影响全要素能源效率（GTFEE）的各种因素至关重要。Morrissey和Browne[20]将城市废物管理决策过程分为成本效益分析、生命周期分析和多标准决策分析；Costi等人[21]提出了一个用于综合废物管理的混合整数非线性规划模型；Badran和El-Haggar[22]开发了一个关注收集和运输成本的混合整数线性规划模型；Fiorucci等人[23]则提出了一个适用于市政层面的最优废物管理决策模型。优化固体废物收集路线对于降低整体处置成本和提高效率至关重要[24]。
区块链技术为废物管理带来了多项优势[26]：它通过提供去中心化且不可篡改的账本记录了所有相关交易和流程，从而增强了透明度和问责性。RL的试错学习方法使其能够发现最大化累积奖励的策略，从而提升长期性能。此外，RL能够处理高维感官输入数据，适用于需要实时处理和决策的应用场景，如自动驾驶车辆、机器人技术及个性化推荐系统。RL通过与环境互动直接学习，而非依赖预先设定的模型和人工特征[25]。
结论
本研究将强化学习（RL）与区块链技术相结合，旨在优化废物管理流程，提升效率、可持续性和透明度。实验结果表明，该系统实现了700公斤的废物处理量、300千瓦时的能源节约以及600公斤二氧化碳当量的减排量，带来了显著的环境效益。经济效益方面，成本节约达到了2000美元，收集和处理成本从8.13美元降至6.54美元，证明了该系统的长期财务可行性。区块链技术确保了100%的数据完整性、透明度和问责性。
未来研究方向
当前系统实施过程中仍存在一些效率低下问题，需要进一步改进以提升整体性能。此外，本研究结果的普遍性有限，具体案例可能无法代表所有城市环境，因此需要在不同背景下进行更多研究和测试以验证和优化该系统。总之，RL与区块链相结合的废物管理系统展现了巨大的应用潜力。
作者贡献声明
**Le Zhang**：负责撰写、审稿与编辑、资料收集、项目管理和方法论设计、概念构建。
**Ameni Brahmia**：负责撰写、审稿与编辑、验证工作以及软件开发。
**Azher M. Abed**：负责撰写、审稿与编辑以及资源协调。
**Arwa A. Huqail**：负责数据调查和正式分析。
利益冲突声明
作者声明：他们没有已知的可能影响本文研究的财务利益冲突或个人关系。
