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2020美赛E题真题淹没在塑料中解题 [复制链接]

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ProblemErowninginPlastic

自年以来,塑料的生产呈指数型增长,其中9%的塑料实现了回收,每年总共有万-万吨塑料垃圾进入海洋。按照目前塑料的生产趋势推测,到年,海洋中的塑料将比鱼多(原文是moreplasticthanfish,可能是指体积之间的比较)。

其中,塑料的有效期(可能是指使用时间,比如包装纸撕掉后就算无效了,不能用了)远小于我们处理塑料废品的时间(可能指废弃塑料的回收和无害化处理等等),此处原文是“Italsosuggeststhattheamountoftimetheproductisusefulissignificantlyshorterthanthetimeittakestoproperlymitigatetheplasticwaste”。

您的团队被聘请,请指定计划以实现“塑料垃圾的完全消除(eliminate)或减少(reduce)”。

中文翻译

问题1:

建立一个模型来评估“无害化处理塑料垃圾的最大程度(themaximumlevelsofsingle-useordisposableplasticproductwastethatcansafelybemitigatedwithoutfurtherenvironmentaldamage)”,从中我们需要考虑“废塑的原料”、“当前废塑问题的其他影响程度(extent)”以及“废物资源的回收以后的可用性”关键字:“无害化处理(处理垃圾而不会进一步造成环境污染)”、“最大程度”、“一次性塑料”、“废塑原料”、“问题延伸影响”和“回收可利用性”。“无害化处理”:这里要去了解一下什么是无害化处理,是否对处理塑料有一定的技术指标上的要求,比如塑料的处理可能有掩埋或焚烧,而同时考虑到问题所要求的“无害化最大程度”,应该就是指处理方式对后续环境影响的程度要尽量减小,不要因为过多焚烧污染空气、不要因为掩埋而进一步污染了水源等等。PS:或许存在生物分解或化学分解等绿色环保的处理方式,但是肯定消耗的资金肯定多,不然为什么现在还有焚烧垃圾存在。因此,既要兼顾环境又要考虑成本;“最大程度”:上一小点提到过了,应该就是指尽可能的无害化处理垃圾而又尽量不影响环境的程度(可以用最终处理垃圾的体积作为指标衡量、资金消耗多少或者对后代环境的影响等各方面指标来衡量);“一次性塑料”:查资料的时候不要查错了,一次性塑料也是有定义的,有些塑料就不属于一次性塑料,比如塑料垃圾桶什么的,那些塑料虽然可能不能回收利用,但也不属于一次性塑料(具体定义不清楚,也许我这里有误,请仔细查证,此处仅做参考);“废塑原料”:由于要建立模型,所以肯定会涉及到废弃垃圾塑料的变量,因此,这里提到了“废塑的原料(thesourceofthiswaste)”,这应该是指垃圾是属于何种类型,比如聚乙烯塑料或聚丙烯塑料,这些可能会对题目造成影响,要谨慎;“问题延伸影响”:这个应该指的是我前面提到的,处理方式对后续工作或环境造成的影响,比如资金或后代生态环境等;“回收可利用性”:回收垃圾自然还得考虑回收后是否能够再利用,可持续利用是持续发展的主题。这里,可利用性也许也可以作为无害化处理最大程度的指标之一。

解题思路1

首先,建立废塑的评价指标,“是哪类废塑?”、“有哪些处理方式?”、“可利用性如何”等等;然后,建立无害化处理的方程模型,可以建立以垃圾种类为自变量(该自变量可包括体积、生成速度等),“目前有哪些处理方式?”、“每种方式资金消耗如何?”、“对周遭环境影响如何?”、“每种方式能处理的垃圾体积有多少?”、“处理速度有多快?”等等为因变量;最后,题目要求的是“处理垃圾”并且“无害化程度最大”,所以此时还要对问题求解。如果此处是二次曲线、抛物线那种,自然很好求解,但具体问题可能没那么简单,可能涉及“高维求解”或“投机取巧”。其中,1高维求解可能需要用MATLAB,比如智能算法(粒子群、遗传、蚁群算法都是智能算法)求解高维问题,一般只能求非劣解,最优解可能求不出来2投机取巧就是自己设定自变量的取值范围,然后在范围内求解,这样可能会减小计算量。PS:而且,就算不投机取巧,方程也得有取值范围!

针对问题1

我暂时提出一种不完善的方法供大家参考,抛砖引玉,欢迎指正!参考思路1:比如我们选取自变量是“垃圾种类”、“垃圾体积”,然后因变量是“产生废气”、“消耗经费”,这样的话,就可以开始建立方程了。f1(垃圾体积)=产生废气=y1,这是每立方垃圾能产生多少废气;f2(垃圾体积)=消耗经费=y2,这是处理垃圾需要的经费;f3(垃圾种类)=产生废气=y3,这是不同的塑料垃圾产生的废气的不同;f4(垃圾体积)=消耗经费=y4,这是处理一定体积垃圾需要花的钱。然后,g(y1,y2,y3,y4)=对环境的污染程度=z,这个值当然越小越好,其中g这个方程,可以表示成ay1+by2+cy3+dy4=z,即用不同的系数来表示变量的权重。

问题2:

减少多大程度的废塑可以达到环境的安全要求?这需要考虑影响废塑污染程度的因素,包括但不限于:“一次性或一次性塑料的来源和用途”、“塑料替代品的可用性”、“对公民生活的影响”、“各个城市、地区、国家和大陆的关于减少一次性或一次性塑料的*策”、和“上述这些*策的有效性”关键字:“最大程度”,“影响废塑污染程度的因素(包含上述那么多,不重复列举了)”。

“最大程度”:首先要定义环境的安全要求是多少,可能不同地区的标准不同。其次,第一问求解的是最大值,而这一问仅需要满足环境的安全要求即可,但是这并不意味着比第一问简单,因为它还有附加的需要考虑的因素,它列举的一定要用的上,没有列举的可以自己加。

“影响废塑污染程度的因素”:前面解释了,这些因素都需要用的上。另外,如果是题目所要求的“仅仅满足环境安全要求即可”的话,可以在处理方式上“做手脚”,因为第一问是竭尽全力无害化最优处理,所以各个指标都要最好(也不一定,根据具体的建模方程来定,此处是我的假设),但是在第二问可以在某些处理上“偷工减料”,比如为了减少开支,尽量使用焚烧,暂时不顾及后代环境了(这也许就是当今环境在恶化的原因,钱和资源的矛盾无法调和。棘手!),或者良心满满、大慈大悲,那就可劲花钱,不顾资金,只为了后世安康。此处自己在方程里面协调。

解题思路2

首先,根据第一问建立的无害化处理模型,增添上第二问题目所要求的因素,完善方程;然后,根据自己拟定的环境安全要求,设定相应的环境安全阈值(即因变量或Y值或函数值),通过协调方程模型的各个自变量,以满足要求。PS:这一问就和实际生活比较相符了,比第一问的理想状态要实际得多,当然也难得多。

问题3:

根据前两问的结果,为“[全球废塑产品的浪费程度]的[最低可达水平]设定一个目标(setatargetfor[theminimalachievablelevel]of[globalwasteofsingle-useordisposableplasticproducts])”。PS:非常拗口,难以理解,翻译如果有误,请指正。然后,还要讨论达到这一目标所带来的影响,比如“对人生活方式的改变”、“环境的影响(大概率上是有益的)”、“对美国塑料工业的影响(可能会有抑制作用,但如果回收利用技术发达了吗,也许反而会促进塑料工业的改革升级)”关键字:“设定目标”、和“实现目标所带来的影响”。“设定目标”:应该是指全球人类生产生活所必需的最低要求,首先必须满足所有日常生活和工业用品的需要,其次就可以考虑减少不必要的浪费了,比如减少一次性塑料袋等。而且,设定最低要求的时候要注意,查阅目前生产生活和工业用品的需要,用较为准确的数值定量计算,如果条件允许,还可以根据目前社会发展速度预测今后时间内的塑料使用速度,来修正公式模型。“实现目标带来的影响”:这一问的话,可以使用“语文建模法”,纯语言叙述,即做定性判断;当然也可以定量计算,不过可能计算量比较大,比如用目前的塑料使用速度和目前的生活方式相结合,做一个离散模型,塑料用量速度为多少的时候把人生活方式离散处理、定性判断(简单举例,塑料用量大的时候,人们生活很方便,吃时,用一次性餐具;衣服,用一次性塑料装饰;住时:一次性塑料装饰???可能没有吧嘿嘿嘿;出行:暂时想不出来。)。总之就是把两者映射成离散方程。对“环境”和“美国工业”的影响与上述同理,其中环境的影响可以用空气质量状况或海洋水质等建立“定量的连续方程”。

解题思路3

首先,建立生产、生活所需塑料的用量的方程,再结合问题1、2的模型,设定你认为合适的最低目标。即,把问题1、2的模型中加入“生产、生活所需塑料用量”这一变量;然后,就可以对人类生活方式、环境或者工业的影响进行判断了。其中,环境和工业是否会变好还是变坏,自圆其说、言之有理即可,不一定要千篇一律,有时候出奇才能致胜!

问题4:

虽然环境问题是全球问题,但对各个国家和地区的实质上的影响却不同。关键词:“碳排放(仅以此为例)”。“碳排放”:在全球变暖提到联合国议程上后,各国都需要对自己国家的碳排放做一定限制,原本的协议是公平的,或根据国家生产水平或根据污染程度,让国家可以控制碳排放,但是,碳排放这是一种“商品”,可以在国家之间交易,比如我可以出钱买你的碳排放,我多生产一些物资,然后你拿着我的钱,把你们国家的工厂都关掉。总体上来看,地球碳排放不变,但是这会造成国家之间的经济发展状况的不同,发达的国家更发达,不发达的没法生产。

解题思路4

因此,这一问的话,可以语文建模,也可以以碳排放为例(还可以用别的,比如E题的塑料问题,或许你可以拟定一个“联合国塑料排放协议”)建一个模型,来说明不同国家之间会因此受到什么影响。

问题5

写一个备忘录,也就是小报告,和摘要同等重要,内容要精练、全面。

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