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अमूर्त

ओनित्शा उत्तर स्थानीय सरकारी क्षेत्र, अनाम्ब्रा राज्य, नाइजीरिया में अपशिष्ट से ऊर्जा सुविधा के लिए साइट उपयुक्तता विश्लेषण

मुहम्मद इस्माइल

अनम्ब्रा राज्य में ओनित्शा उत्तर, दक्षिण पूर्वी नाइजीरिया में एक औद्योगिक और वाणिज्यिक शहर है, जो वर्तमान में खराब अपशिष्ट प्रबंधन और अनियमित बिजली आपूर्ति की दोहरी समस्याओं का सामना कर रहा है। अपशिष्ट से ऊर्जा (WTE) तकनीक के माध्यम से क्षेत्र में विशाल अपशिष्ट ऊर्जा क्षमताओं का दोहन एक कुशल और टिकाऊ अपशिष्ट प्रबंधन रणनीति है जिसे क्षेत्र में ऊर्जा आपूर्ति मिश्रण को बढ़ावा देने के लिए तैनात किया जा सकता है। हालाँकि, WTE अपनाने की व्यवहार्यता की जाँच नहीं की गई है, क्योंकि क्षेत्र में विशाल संभावनाओं के बावजूद WTE क्षमता का दोहन करने के लिए बुनियादी भौगोलिक जानकारी का वर्तमान में अभाव है। इस समस्या को संबोधित करने के लिए पहले और महत्वपूर्ण कदम के रूप में, इस अध्ययन ने क्षेत्र में WTE अपनाने की व्यवहार्यता निर्धारित करने के उद्देश्य से ओनित्शा उत्तर में WTE सुविधा के लिए उपयुक्त साइटों की पहचान करने के लिए भौगोलिक सूचना प्रणाली (GIS) और बहु-मानदंड निर्णय विश्लेषण (MCDA) तकनीकों को जोड़ा। विश्लेषणात्मक पदानुक्रम प्रक्रिया (AHP) का उपयोग करके प्रासंगिक भौगोलिक कारकों को भार दिया गया और अध्ययन क्षेत्र में WTE सुविधा के लिए उपयुक्तता मानचित्र तैयार करने के लिए ArcGIS वातावरण में भारित ओवरले विधि का उपयोग करके उनका विश्लेषण किया गया। निष्कर्षों से विभिन्न प्रकार की उपयुक्तता का पता चला है, जिसमें मध्यम रूप से उपयुक्त और सीमांत रूप से उपयुक्त क्षेत्रों से लेकर कम उपयुक्त और डब्ल्यूटीई सुविधा के लिए अनुपयुक्त क्षेत्र शामिल हैं। अध्ययन ने ओनित्शा उत्तर में सतत विकास के लिए अपशिष्ट ऊर्जा क्षमता का दोहन करने के लिए आवश्यक बुनियादी जानकारी प्रदान की है। डब्ल्यूटीई प्रौद्योगिकी को लागू करने के लिए बुनियादी जानकारी की कमी ने क्षेत्र में विशाल अपशिष्ट ऊर्जा क्षमताओं के दोहन में बाधा उत्पन्न की है। इस अध्ययन से पता चला है कि क्षेत्र में औद्योगिकीकरण और आर्थिक गतिविधियों के लिए वैकल्पिक ऊर्जा स्रोत प्रदान करने के लिए डब्ल्यूटीई को वैकल्पिक कुशल अपशिष्ट प्रबंधन रणनीति के रूप में अपनाया जा सकता है। जीआईएस और एमसीडीए तकनीकों का संयोजन साइट उपयुक्तता विश्लेषण में कुशल साबित हुआ है; इसलिए इसे बहु-मापदंड निर्णय समस्याओं को हल करने में लागू किया जा सकता है।