Mapping the Sustainability of Waste-to-Energy Processes for Food Loss and Waste in Mexico—Part 2: Environmental and Economic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Mexico generated 8.9 million tons of food loss and waste (FLW) in the year 2022, which was primarily managed through linear economy schemes where final disposal sites are predominant, leading to significant contributions to climate change and economic losses. This study, as a continuation of a prior work (Part 1), aims to evaluate the economic and environmental feasibility of implementing waste-to-energy anaerobic digestion (WtE-AD) plants for FLW management across Mexico, identifying the key factors that influence the competitiveness of these systems compared to conventional waste management practices. Using the outcomes of an energy feasibility analysis (Part 1), alongside life cycle assessment (LCA), geographic information systems, and cost engineering, this research analyzes the eco-efficiency and viability of WtE-AD for FLW valorization throughout the Mexican territory. The results indicate that, with a conventional waste management fee of USD 35.4 t−1, only the largest WtE-AD plant in the State of Mexico (treatment capacity of 2536.8 t FLW d−1) achieved a positive net present value (NPV) of USD 70.1 million, while all the other plants remained economically unviable. Conversely, under an optimistic scenario with a fee of USD 139 t−1, plants processing over 50 t FLW d−1 achieved profitability, with the largest plant reaching an NPV of USD 1.15 billion. The environmental assessment showed that larger plants effectively act as carbon sinks, with the largest plant reducing emissions by up to −89.8 kg CO2 eq t−1 of FLW. These findings emphasize the need for appropriate waste management fees and governmental incentives to ensure the economic viability of WtE-AD plants. This study provides valuable insights for policymakers, highlighting the potential of WtE-AD technologies to contribute to Mexico’s energy transition and the shift toward a circular economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».