Propuesta para la gestión de la huella de carbono en el relleno sanitario Nuevo Mondoñedo
Bibliographic record
Abstract
El presente trabajo de grado tiene como fin, proponer el sistema de gestión para la huella de carbono del Relleno Sanitario Nuevo Mondoñedo, localizado en el Municipio de Bojacá- Cundinamarca vía Mosquera – La Mesa, el cual presta el servicio de disposición final de residuos sólidos generados en más de sesenta municipios y quince entidades privadas del Departamento de Cundinamarca. Para su desarrollo se emplearon las metodologías planteadas por el Panel Intergubernamental para el Cambio Climático IPCC, la EPA y la Unidad de Planeación Minero Energética UPME, con base en los parámetros planteados por la Norma ISO 14064-1 y la herramienta RetScreen de Natural Resources Canada para finalmente evaluar la prefactibilidad del proyecto. El desarrollo del mismo se fundamenta en la cuantificación de emisiones de CO2 en Ton CO2 eq relacionadas con las actividades propias de la organización, estimándose un total 1.492,77 Ton CO2 eq distribuidas en un 50,9 % por disposición de residuos sólidos, 36,38 % por consumo de combustible, 12,63% por consumo de energía y 0,06 % por uso de extintores solkflam y de CO2, por lo cual se establecen alternativas para mitigar las emisiones de CH4 generadas por descomposición anaerobia, por consumo de energía y de combustible, que son priorizadas de acuerdo con su rentabilidad, siendo la conducción eficiente la de mayor ahorro Los análisis de costos relacionados con la efectividad permiten priorizar el orden de implementación para cada una de las alternativas propuestas y valoradas en términos técnicos, financieros y ambientales, donde los ahorros se estiman en el siguiente orden siendo $ 8.486.641,26 por Ton CO2 reducida por el programa de capacitación en conducción, $1.769.298,89 / Ton CO2 por el cambio de reflectores halógenos a reflectores LED con sensor de movimiento, $ 1.238.273,75 / Ton CO2 reducida por el cambio de luminarias de Sodio a luminarias tipo LED, $ 1.229.030,00 / Ton CO2 por cambio de tubos fluorescentes a tubos LED, $ 880.783,21 / Ton CO2 por aprovechamiento de biogás a través de motores de combustión interna y finalmente $ 2.213,11 por Ton CO2 capturado por alnus acuminata sp en 5 ha de terreno disponibles dentro del relleno.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".