《Recycling》：Circular Economy Approaches for Sustainable Waste Management: A Review on Integration of AI, Advanced Technologies and Policy Recommendations
填埋仍是全球范围内主导的废物处置方式，尤其在发展中国家，引发严重的环境、健康与气候挑战。低效的操作实践、薄弱的监管体系以及非工程化填埋场导致大量温室气体（GHG）排放与资源流失。向循环经济（CE）转型为可持续废物管理提供了变革性路径。通过闭合物质循环、回收能源、城市采矿（Urban Mining）、控制排放等策略，循环经济可将传统填埋场转化为生态高效系统。人工智能（AI）的融入进一步强化了这一转型进程，实现实时监测、预测性管理与优化资源回收，从而最大化环境效益与经济效益。本综述提出了一种涵盖微观（单个组织）、中观（产业网络）和宏观（国家及国际）三个层级的循环经济框架，旨在从废物流中提取最大价值并缓解气候影响。所提出的策略展现了大幅降低温室气体排放、通过废物转化能源（WtE）路径促进清洁能源发展、以及助力实现可持续发展目标（SDGs）第7、11、12、13和15项目标的潜力。通过整合技术、创新管理与战略规划，本研究强调了人工智能驱动的循环经济路径如何将填埋场从环境负债转变为可持续发展与气候行动的引擎。在实施各层级循环经济策略过程中，面临着技术、社会经济、伦理、政策及非预期后果等多方面的挑战，这些因素均对可持续发展倡议产生影响。本综述全面讨论了循环经济实施中的相关挑战，并识别出技术进步、社会意识提升以及基于数据驱动的人工智能/机器学习（AI/ML）建模等关键要素，这些因素可确保循环经济的成功实施，并最终在长期内遏制气候变化的影响。
**1 引言**
气候变化指由温室气体（GHG）累积所致的气候格局转变。近几十年来，前所未有的温室气体排放导致全球地表温度上升，引发全球变暖，进而增加洪水、雪崩、干旱等环境灾害的发生频率。此类排放源于火山、湿地、海洋等自然系统以及能源生产、工业运营和土地利用变化等人类活动。联合国环境规划署（UNEP）2022年发布的《排放差距报告》指出，2010至2019年间全球温室气体排放年均达54.4 Gt CO
2e（含土地利用、土地利用变化和林业，LULUCF）；2021年不含LULUCF的排放量为52.8 Gt CO
2e，略高于2019年水平。2015年，《联合国气候变化框架公约》（UNFCCC）通过了《巴黎协定》，旨在加速实现可持续低碳未来，核心目标为将全球升温控制在1.5 °C以内。废物管理对温室气体排放和气候变化贡献显著。据联合国环境规划署《全球环境展望》（GEO-7）及《全球甲烷评估报告》，市政固体废物（MSW）处理通过填埋甲烷排放、露天处置和无控焚烧显著加剧气候变化。甲烷的全球变暖潜势（GWP）远高于二氧化碳，使得减少填埋处置、优化生物废物处理、强化回收利用等循环经济（CE）措施成为应对气候变化和实现净零目标的关键。全球废物产生量预计将从2016年的水平激增70%，至2050年达到每年34亿吨。亚洲产生全球约三分之一的固体废物，中国和印度为主要贡献国。在经济持续增长和快速城市化的背景下，若不能妥善处理，大量固体废物的产生将引发严重环境后果。在土地资源充裕的国家，填埋仍被视为经济的固体废物处置方式，尽管存在固有风险与挑战。从废物管理过程中回收热能、燃料和电能近期受到广泛关注，包括热化学与水热工艺、填埋气回收、厌氧消化（AD）产氢等路径。为推广循环经济、最小化废物产生并闭合物质输入-输出循环，全球各国已启动政策框架。欧盟2014年推出第7期环境行动计划（EAP），目标2030年实现"零废物排放"；其《循环经济行动计划》（CEAP）优先推进可持续资源管理、废物减量、先进回收目标及净零企业系统，并强化生产者责任延伸制度（EPR）、工业生态设计实践及特定废物（如塑料、电池、电子废物）的强制循环经济目标。美国1976年颁布的《资源保护与回收法》（RCRA）及其D副标题支持各州制定非危险工业废物和市政固体废物管理计划，并禁止露天倾倒。尽管已采取诸多预防措施并建立 robust 政策法规，固体废物管理及其相关温室气体排放仍是全球性议题，可持续发展解决方案尚待明确。
**2 填埋场与气候变化的关系**
**2.1 填埋场作为温室气体排放源**
卫生填埋场是设计用于接收废物并控制生物化学降解产物的处理处置系统，以防止其对环境和人类健康构成威胁。在多数发展中国家和/或全球南方国家，填埋场是最大的环境污染人为源之一。填埋过程中有机废物的厌氧降解涉及水解、酸化、产乙酸和产甲烷四个阶段，产甲烷阶段由产甲烷菌利用乙酸盐和氢气生成甲烷。填埋气典型组成为55–60%甲烷（CH
4）和40–45%二氧化碳（CO
2）。尽管工程化填埋场配备气体收集系统，覆盖层裂缝导致的逸散性甲烷排放仍是重大挑战。填埋场甲烷排放具有高度时间和空间变异性，受气候条件、地形地貌、覆盖系统类型与寿命、废物特性及现场监管质量等因素影响。鉴于加速甲烷排放、逸散性温室气体排放及其增温影响的紧迫性，填埋场甲烷减排或其能源化利用亟需推进。
**2.2 遏制填埋诱导温室气体排放的策略**
限制填埋场甲烷排放对于将全球升温控制在1.5 °C以内至关重要。《全球甲烷承诺》目标2030年前减少全球甲烷排放至少30%，仅此即可在2050年前降低全球升温约0.2 °C。甲烷减排策略分为两类：一是能源化利用，通过燃烧产热；二是生物减排。生物过滤器和生物覆盖层是常用的甲烷氧化技术，其中生物过滤器为三相生物反应器，微生物通过附着生长过程接触并氧化甲烷，可实现超90%的甲烷氧化效率。生物覆盖层由改良堆肥和气体分布层组成，优化嗜甲烷菌活性，将甲烷作为食物能源消耗。近期研究表明，全规模填埋场采用矿山废物、天然矿土和污水污泥堆肥按3:1:1比例配比的生物覆盖层，可在放置5–6年后实现稳定的甲烷氧化。在循环经济实施和气候变化减缓适应情景下，政府需强制推行高效应用此类解决方案的法规，包括设定废物填埋转移目标、能源回收计划，并将碳信用激励机制与生物能源利用挂钩，以促进填埋部门循环性的平稳转型。
**3 循环经济与气候变化：技术作用、 proposed 解决方案与新兴趋势**
能源可及性在近几十年改变了人类行为与消费模式。能源需求部门是温室气体排放的最大贡献者并引发气候变化。当前80%的能源需求由化石燃料满足，这严重消耗日益减少的化石燃料储备并造成有害环境影响。预计到2035年全球能源消费年均将达到约778 EJ，对传统资源施加额外压力。
**3.1 废物制氢技术：潜力与挑战**
氢被广泛认可为清洁多功能能源载体，为工业过程、交通和发电脱碳提供有前景的路径。将废物制氢（W2H）技术整合入循环经济框架，不仅为创新性能源回收路径，更通过最大化资源效率来增值市政、工业和农业残余物。废物物流中的有机组分、塑料和污泥蕴含可观能源潜力，可通过热化学过程（如气化、热解和等离子体辅助转化）和生物方法（如暗发酵和厌氧消化）转化为氢气。W2H技术的潜在效益多方面：减少化石燃料依赖、降低温室气体排放和空气污染；从废物中回收能源创造经济价值；系统模块化和可扩展性支持分布式能源生产。工业共生（IS）可显著提升W2H系统的有效性和经济可行性，允许固体废物、氢气和工业副产物的多部门利用。然而，高资本成本、复杂反应器设计和能源密集型预处理仍是重大障碍；废物流的异质性影响氢气产率和工艺效率；生命周期环境影响和政策框架的不完善也制约着大规模应用。未来研究应聚焦优化混合W2H系统，结合生物和热化学路径以提高氢气产率、能源效率和环境绩效。
**3.2 废物转化能源发电厂：多目标优化**
废物转化能源（WtE）发电厂在将市政和工业固体废物转化为可持续能源方面至关重要，提供减少填埋体积和发电供热的双重效益。现代WtE系统采用多目标优化策略，平衡能源回收、温室气体减排和运营效率。渗滤液回灌加速有机废物降解、提高沼气产量，并维持微生物活性的最佳含水率。该做法不仅增加甲烷捕集，还降低后处理成本和填埋场长期环境负担。将焚烧或AD的余热回收与渗滤液优化相结合，支持综合能源管理，最大化电力和热能产出。然而，高资本和运营成本、废物成分异质性以及防止空气和水污染的高级监测系统需求仍是挑战。多目标建模、生命周期评估和技术经济评价对确保可持续部署至关重要。
**3.3 市政固体废物能源化：特性、管理策略与循环经济作用**
市政固体废物（MSW）能源化技术涵盖焚烧、气化、热解和厌氧消化，各有独特特性、效率水平和环境影响。有效管理策略包括源头分类、预处理、物质回收和综合能源转化。源头分类确保高质量原料、减少排放并提高能源产出；预处理（破碎、干燥或造粒）提升工艺效率；物质回收实现可回收物分离，契合循环经济原则。MSW能源化在循环经济中的作用超越能源回收，通过减少填埋降低温室气体排放、缓解土壤和水体污染、实现资源增值。经济收益包括能源成本抵消、绿色就业创造和可持续城市发展促进。在技术方面，厌氧消化（AD）被视为高含水废物的经济可行生物处理，平准化能源成本（LCOE）约为68–254 USD/MWh；而热化学技术（气化和W2H）因预处理、合成气生产和氢气纯化等要求，资本和运营投资（CAPEX和OPEX）显著更高，热化学转化制氢的LCOE在优化操作下为1.4–5.2 USD/kg H
2，等离子体气化联合碳捕获方案则为8–13 USD/kg H
2。
**3.4 循环废物管理的最新进展与新兴趋势**
循环废物管理领域正快速发展，技术创新和政策干预塑造全球可持续实践。近期发展包括W2H技术、等离子体辅助废物增值和混合厌氧-热转化系统，提供更高能源回收、更低排放和增强资源效率。数字技术集成，如AI驱动废物分选、填埋气排放实时监测和WtE工厂预测性维护，正转变运营效率和可扩展性。政策和监管框架也在演进，包括WtE项目碳信用机制、生物能源生产补贴、电子废物和塑料的EPR计划等。创新商业模式如工业共生（IS）涌现，使某设施的废物流成为另一设施的输入，在区域尺度闭合物质循环。社会创新方面，社区回收项目、非正规部门整合和循环经济意识 campaign 确保可持续性努力的公平性、包容性和韧性。
**3.5 循环经济的三阶段解决方案**
循环经济日益被认可为应对全球变暖同时促进地方、区域和国家层面可持续发展的战略工具。与"获取-制造-处置"的线性经济模型不同，循环经济强调资源高效利用、闭合物质循环和从废物中回收能源。其实施可在减缓气候影响的同时催化长期经济增长。循环经济策略可在多尺度应用：微观层面，单个企业或家庭可采用回收、再利用和修复实践；中观层面，工业共生和协作网络使组织交换废物或副产品；宏观层面，国家政策、区域合作和国际协议通过气候合作政策、碳信用机制和综合废物管理策略促进大规模循环经济采用。工业共生（IS）与综合固体废物管理（ISWM）存在区别：ISWM系统聚焦于系统和工业废物的组织化管理，包括分类、收集、运输、回收和废物特定处理及环境友好处置，主要目标是显著降低环境影响并增强物质能源回收；而IS则促进各行业间废物物料、能源、水和工业副产品的协作共享，其中一单元的废物成为另一单元的可用资源。基于AI和物联网（IoT）的MSW管理系统与分散式废物分类和生物甲烷化工厂集成的案例显示，孟买某试点工厂通过AI和IoT传感器优化路径实现燃料需求降低20–35%。微观层面产生的实时数据显著贡献于宏观层面循环经济政策制定。
**4 循环经济对可持续发展目标（SDGs）达成的贡献：效益与挑战**
循环经济是强调共享、回收、翻新和重复利用材料和产品的生产消费模式，旨在通过三大基本原则应对废物产生、生物多样性丧失、气候变化和环境污染等全球挑战：自然系统再生、废物处理系统重新设计、优先使用可回收和可重复使用材料。循环经济框架按"9R"层级推进：拒绝（Refuse）、反思（Rethink）、减少（Reduce）、再利用（Reuse）、修复（Repair）、翻新（Refurbish）、再制造（Remanufacture）、重新用途（Repurpose）、回收（Recycle）和回收能源（Recover）。3R（拒绝、减少、再利用）为高层级策略，通过固体废物减量和减少原始材料使用提供环境和气候变化减缓优势。
**4.1 循环经济的效益：减排与经济洞察**
循环经济策略在环境和经济效益方面贡献显著。艾伦·麦克阿瑟基金会和麦肯锡预测，循环利用、延长产品生命周期、回收和再制造等循环经济解决方案到2030年可提升欧洲资源效率约3%，每年节省约�6000亿，扩大财务效益至约�1.8万亿。丹麦卡伦堡生态工业园示范工业共生，每年获取约300万m
3地下水、100万m
3地表水、17万吨石膏，实现直接节省约1500万美元。美国再制造/翻新产品的循环经济策略显示，再制造/翻新产品仅需新产品约15%的资源，每年可节省约400万亿BTU能源并避免约2800万吨潜在污染。铝回收比初级生产节能约90%，钢铁废料回收显著减少矿石和煤炭原料需求。
**4.2 循环经济实施的挑战**
**4.2.1 技术、基础设施与可扩展性挑战**
循环经济策略的成功实施取决于技术创新、支撑基础设施及其在不同背景下的可扩展性和适应性。技术障碍包括高昂的前期投资成本、先进回收设施有限、数字监测工具集成不足。基础设施相关挑战在废物管理系统薄弱地区尤为突出，收集和分类效率低下阻碍循环经济采用。可扩展性和普遍适用性问题同样关键：发达地区的大规模采用常由先进工业共生网络、数字可追溯性和生产者责任延伸计划促进；而发展中或资源受限环境中，可扩展解决方案可能源于加强非正规回收部门、推广本地修复系统和支持资源共享倡议。循环经济广泛采用到2030年可产生高达约�1.8万亿的净年利润，但转型成本（包括研发、资产保护、补贴、数字建设和搁浅线性资产）相当可观且不确定，成为行业广泛采用的经济障碍。
**4.2.2 社会经济、文化、伦理、政治与非预期后果**
循环经济途径的成功高度依赖消费者行为和文化接受度。根深蒂固的习惯、低环境意识和变革阻力可能阻碍有效回收和废物减量。应对策略包括针对性教育和意识 campaign、用户友好回收基础设施、经济或社会激励（如押金返还计划）、以及突出成功 initiative 的媒体 campaign。强有力的连贯政策法规框架至关重要，包括经济工具（补贴、税收优惠）、监管指令（强制回收配额、EPR计划、填埋税）和治理机制（利益相关者参与平台、监测工具、公私合作伙伴关系）。需审慎管理的非预期后果包括：非正规 waste worker 的 displacement、因回收材料需求上升导致的自然资源过度开发、以及市场优势不均衡导致弱势 actor 边缘化。政策应配套包容性社会政策，将非正规 waste worker 正规化、提供再培训和就业机会、保障生计。伦理考量确保低收入社区和边缘化 population 不承担过重的循环经济实施成本。
**5 人工智能在循环经济与气候变化减缓中的作用**
机器学习（ML）和人工智能的最新进展为强化循环经济策略提供新机遇。ML算法日益应用于预测废物产生、优化收集路线、提升回收和回收系统效率。图像识别模型实现更精确的自动化废物分类，减少回收物流污染。预测性ML模型用于优化厌氧消化和气化等生物过程，从而最大化能源和氢气产出同时最小化排放。
**5.1 人工智能在填埋场运营中的应用**
在运营层面，AI提供预测性监测和优化填埋场过程的先进工具。ML和AI算法可分析来自填埋场传感器、废物组成记录、气象输入和运营参数的历史和实时数据，生成预测性洞察。例如，AI模型可预测甲烷、二氧化碳和其他痕量气体的产生，使填埋场 operator 及时实施气体收集和处理措施；预测渗滤液量和污染物浓度，调整收集和处理系统以防止土壤和地下水污染；分析废物分解速率，识别有机 matter 降解加速或延迟的热点，优化含水率、曝气策略或覆盖层放置。AI驱动的自动分选和识别系统通过实时准确识别和分离塑料、金属、有机物和纸张等可回收物，最小化污染并最大化物质回收。与物联网传感器集成支持温度、湿度、气体组成和渗滤液质量的连续监测，AI模型提供可行性建议、实时警报和动态运营调整。在能源回收方面，AI通过优化运营参数和减少环境影响来增强WtE和W2H过程的能源回收。预测性ML模型分析废物组成、温度、含水率和反应动力学的历史和实时数据，确定厌氧消化、气化和热解系统的最佳条件，从而最大化能源产出、提高氢气生产并降低二氧化碳排放。AI还实现过程整合和资源分配，将废物产生模式与潜在能源回收关联，设计环境和经济高效的循环基础设施。
**5.2 真实案例与全球倡议：全球洞察、挑战与机遇**
多个全球倡议展示了AI推进循环经济策略和增强可持续性成果的实际作用。爱尔兰在废物、建筑和生物经济领域的AI应用促进了循环实践、提升了资源效率并实现了数据驱动 policymaking。全球城市中心中，AI与IoT技术的集成优化了废物收集路线、自动化分选操作、减少填埋体积并最大化回收效率。预测性分析使市政当局能够预判废物产生模式、优化WtE和W2H过程的能源回收、显著减少温室气体排放。工业4.0技术的广泛采用，将AI与IoT、大数据和云计算结合，实现工业共生、供应链循环性和城市代谢等多循环经济领域的无缝监测和优化。
尽管AI在循环经济应用中具有变革潜力，有效实施仍面临诸多挑战。数据可用性和质量至关重要，预测性分析和过程优化依赖高分辨率、连续和准确的数据集。互操作性复杂，需要AI系统在不同平台、利益相关者和基础设施间的无缝集成。技术专长和资源差距（包括熟练人员、财务投资和机构能力）限制AI enabled 解决方案的设计、部署和验证。监管和政策对齐必不可少，协调的治理框架必须确保AI驱动的循环实践符合环境法规和可持续性目标。AI full-scale 应用的现实的和技术瓶颈包括：高质量、精确、标记的 solid waste stream 数据集稀缺；MSW的高异质性和强烈时空变异性导致区域模型难以转移；深度学习和计算机视觉模型对计算资源、大量标注数据集和高性能硬件的需求；训练复杂AI架构的计算能耗和关联碳足迹可能抵消部分环境和 process 优化收益；AI平台、IoT网络和MSW数据集之间缺乏互操作性阻碍同步集成。标准化全球数据集和区域特定AI模型校准对于广泛应用势在必行。
**6 结论与建议**
在当前城市化、人口快速增长和气候变化的情景下，固体废物管理仍是全球关键挑战。本综述展示了循环经济替代方案的 strategic 实施如何将传统填埋主导系统转变为可持续、资源高效和低排放模式。填埋气收集和回收系统、废物能源生产和改进的回收为减少温室气体排放、保存原材料以及从废弃材料中产生经济价值提供了重要解决方案。成功的线性到循环转型将缓解环境问题、增强城市发展的可持续性并培育回收材料的商业机会。
综述指出，循环经济在废物管理部门的实施面临多层级挑战，故其解决方案必须分层实施。因此，需要在微观、中观和宏观层级实施三层循环经济推广方案。为实现循环经济在废物管理领域的 actual 实现，前瞻性研究应聚焦：整合生命周期评估（LCA）研究、技术经济评价和参数优化以评估 proposed 技术的长期性能；评估循环经济解决方案的社会经济结果，特别是对非正规 waste worker 和弱势社区的影响，以保障包容和公平结果；热化学转化和生物技术在循环经济链中处理可燃和可生物降解废物并生产有价值资源（包括合成气、生物燃料、生物甲烷等）的重要作用，以及作为混合系统运行的关键性。
AI和ML在填埋场运营中的作用可预测 process intensification 在现有处置物流中的长期影响。基于IoT的参数监测和基于AI的废物分类集成可转变填埋场运营，数据集预测将 lead to 预见性问题的 upfront 解决方案。预测性建模应考虑废物产生和城市化挑战，以确保 withstand 的循环经济解决方案。
具体建议包括：优化回收和循环利用，投资先进废物分选、回收和再利用计划；部署集成混合技术，整合热化学、生物和机械处理；强化政策、治理和激励框架，制定和实施严格、 robust 的政策干预、经济利益和有效治理；纳入社会、伦理和公平考量，确保保护弱势 population、正规化非正规 worker 并促进公平利益；促进创新和前瞻性研究，探索新兴技术、生态设计方法、区域特定废物影响、生命周期评估和适应性策略；制定同时应对循环经济和气候变化减缓解决方案的集成政策框架，涵盖技术、社会环境和社会经济措施，EPR政策必须 mandate 生产者对电子废物、电池废物、废弃光伏板和风力涡轮机叶片从收集 to 报废管理的责任，并辅以数字追溯；针对填埋依赖和甲烷排放控制，当局必须实施严格的废物转移目标、推进填埋税收政策、与甲烷 containment 关联的碳信用机制以及生物能源回收激励；促进分散式循环经济系统的政策影响，包括在发展中国家的厌氧消化、物质回收单元和堆肥设施，以更好适应废物异质性；通过指南支持IoT enabled 和AI驱动的数字监测系统、GIS系统和预测分析，促进废物数据、实时 waste monitoring 和 smart governance；技术经济评估应成为任何循环经济解决方案实施的 compulsory 前置条件；在社会循环性方面，公正转型法规应促进非正规部门与正式循环经济系统的正式整合，同时确保职业健康与安全、社会保障和非正规 waste worker 的技能发展。
