Hızlı kentleşme ve nüfus artışı, kentsel katı atık (KKA) sorunlarını artırmış, geleneksel, reaktif yönetim sistemlerini verimsiz ve çevresel açıdan sürdürülemez hale getirmiştir. Fiziksel sistemlerin dinamik sanal kopyaları olarak tanımlanan Dijital İkiz (Dİ) teknolojisi, gerçek zamanlı izleme ve simülasyon ile dönüştürücü bir çözüm sunmaktadır; ancak KKA alanındaki uygulaması henüz başlangıç aşamasındadır. Bu çalışma, verimliliği ve sürdürülebilirliği artırmak amacıyla Dİ teknolojisini kentsel atık operasyonlarına entegre etmek için kapsamlı bir kavramsal çerçeve önermektedir. Metodoloji, tüm atık yaşam döngüsünü optimize etmek için IoT sensörlerini, yapay zeka güdümlü tahminsel modellemeyi ve simülasyon araçlarını entegre eden dört katmanlı bir mimarinin ana hatlarını çizmektedir. Önerilen çerçeve; optimize edilmiş güzergâh planlaması, kestirimci bakım ve enerji analizini kolaylaştırmaktadır. Sonuçlar, bu modelin uygulanmasının, senaryo testleri ve veriye dayalı karar verme yoluyla işletme maliyetlerini önemli ölçüde düşürebileceğini, sera gazı emisyonlarını azaltabileceğini ve döngüsel ekonomi ilkelerini destekleyebileceğini göstermektedir. Mevcut teknik ve ekonomik engellere rağmen, çalışma, Dİ'lerin dayanıklı, akıllı kentsel atık sistemlerine doğru hayati bir yol sağladığı sonucuna varmaktadır. Bunun yanında nicel çevresel ve ekonomik faydaları doğrulamak için gerçek dünya pilot çalışmaları yapılmasını önermektedir.
Dijital ikiz Kentsel katı atık yönetimi Enerji verimliliği Akıllı şehirler Sürdürülebilirlik Döngüsel ekonomi.
Rapid urbanization and population growth have escalated municipal solid waste (MSW) challenges, rendering traditional, reactive management systems inefficient and environmentally unsustainable. Digital Twin (DT) technology—dynamic virtual replicas of physical systems—offers a transformative solution for real-time monitoring and simulation, yet its application in MSW management remains nascent. This study proposes a comprehensive conceptual framework for integrating DT technology into municipal waste operations to enhance efficiency and sustainability. The methodology outlines a four-layer architecture integrating IoT sensors, AI-driven predictive modeling, and simulation tools to optimize the entire waste lifecycle. The proposed framework facilitates optimized routing, predictive maintenance, and energy analysis. The results suggest that implementing this model can significantly lower operational costs, mitigate greenhouse gas emissions, and support circular economy principles by enabling scenario testing and data-driven decision-making. Despite existing technical and economic barriers, the study concludes that DTs provide a vital pathway toward resilient, smart urban waste systems and recommends future real-world pilot studies to validate quantitative environmental and economic benefits.
Digital twin Municipal solid waste management Energy efficiency Smart cities Sustainability Circular economy.
| Birincil Dil | İngilizce |
|---|---|
| Konular | Çevre Mühendisliği (Diğer), Makine Mühendisliğinde Optimizasyon Teknikleri, Sistem Mühendisliği |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 5 Aralık 2025 |
| Kabul Tarihi | 22 Aralık 2025 |
| Yayımlanma Tarihi | 31 Aralık 2025 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 2 Sayı: 40 |