| 姓名 |
余昌翰(Chang-Han Yu)
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畢業系所 |
營建管理研究所 |
| 論文名稱 |
建築工程產生廢棄物數量推估之研究
(Quantity Estimation of A Building’s C & DW)
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| 摘要(中) |
台灣地區每年產生大量之建築廢棄物，在永續發展之國際潮流發展趨勢下，目前政府正朝建築廢棄物減量與再利用之方向努力。而準確掌握建築物於新建時廢棄物產生之數量，方能落實廢棄物流向與處理之管制，達成建築廢棄物減量與再利用之管理目標。
建築廢棄物產生量之推估不似土方可以體積做簡易計算，較難有簡易之估算標準，舉如建築物之構造形式、樓地板面積大小、使用分區、建築用途、工程造價、裝修材料、拆除要項等，亦或是工程合約中之工程項目、設計圖說等諸多條件均影響建築廢棄物之產生量計算。目前相關推估研究只考慮將建築面積與用途納入影響因子當中，並未將其他影響因子（如構造種類等）考慮至建築廢棄物產生量之計算，如此將造成推估數據上的偏差。根據現地施工單位表示，利用現行較常使用之推估係數推估所得與實際產生之建築廢棄物數量有顯著落差，使廢棄物數量無法明確掌握，不但造成施工單位不便，也使政府單位難以管控廢棄物後續之流向與處理，如此在缺乏適當管控情況下，更不利地球之永續發展。
因此本研究透過專家訪談之方式，彙整現行影響建築廢棄物產生量之主要因子為樓地板總面積、構造種類、建築用途、工程金額、裝修材料、施工法與施工管理。並蒐集工程現地實際調查統計之建築廢棄物產生量加以分析篩選，利用近年來解決預測問題上有較佳成效之類神經網路進行訓練與測試，建立新建工程建築廢棄物產生量推估之模式。
透過類神經網路之訓練，所得訓練準確率為91.6％，測試準確率為80％，並與國內各界常使用之推估係數（0.1345m3/m2）作比較，可發現利用現行所使用之推估係數推估廢棄物產生量，所得結果較實際產生量偏高，反之利用本研究推估模式所推估之結果，較能符合實際產生量，與現行推估係數所產生之誤差相比較小，這可顯示本研究模式已改善現行推估係數推估之不準確，使廢棄物數量於推估時，更容易掌握實際產生量。另本研究亦透過敏感度分析出較易影響建築廢棄物產生量之因子，依序為樓地板總面積、建築用途、工程金額與構造總類。
本研究之結果可供政府機關於建築新建工程施工時所產生之廢棄物數量作有效之掌握，並可結合與強化現行「營建剩餘土石方資訊系統」作業申報系統，健全現行建築廢棄物總量申報管控作業，避免違規棄置情形發生，再配合我國所實施之各項再生利用之措施，可促使國內建築廢棄物減量與再利用之目標得以有效落實。 |
| 摘要(英) |
According to study, there is more than 12,000,000 tons of building construction and demolition wastes (CD&W) generated each year in Taiwan. Since those wastes are neither accepted in most of the regular landfills, nor accepted in the incinerators in Taiwan, many of them is dumped illegally and create hazards to the environment. With the global trend of sustainable development, recycling and reuse of building CD&W gradually become a regular practice in those advanced countries such as United States, Japan, Canada, and European countries. More than 50% of recycling rate is reported for those countries. Japan and England even have a recycling rate more than 80%. Most of them are reused for roadway base and backfill, or for land backfill. Some of them are used for replacement of concrete aggregate to make various kinds of concrete products. |
| 關鍵字(中) |
★ 營建廢棄物
★ 產生量推估
★ 類神經網路 |
關鍵字(英) |
★ quantity estimation
★ Neural Networks
★ building construction and demolition wastes |
| 論文目次 |
摘要 I
誌 謝 II
目 錄 IV
表 目 錄 VI
圖 目 錄 VII
一、緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的與方法 2
1.3研究範圍 2
1.4研究流程與內容 3
1.5預期成果 5
二、文獻回顧 6
2.1國內外廢棄物定義與國內新建工程廢棄物處理狀況 6
2.1.1國內廢棄物種類與定義 6
2.1.2國外廢棄物種類與定義 6
2.1.3小結 8
2.1.4國內建築廢棄物處理現況 10
2.2.1營建混合物申報管理情形 12
2.2.2流向管制違規之處置 13
2.2.3現行管理制度之檢討 14
2.2.4小結 15
2.2現行國內外建築工程廢棄物推估方式 15
2.2.1事業廢棄物機構儲存清除處理設施列管計劃 16
2.2.2建築產業廢棄物再利用推估方式之研究 17
2.2.3建築施工過程廢棄物產生量之推估 18
2.2.4美國建築工程施工與拆除產生之廢棄物概述 19
2.2.5各推估方式之比較 20
2.2.6小結 21
2.3類神經網路之簡介 22
2.3.1類神經網路概述 22
2.3.2類神經網路之分類 24
2.3.3類神經網路之基本架構 26
2.3.4類神經網路之特性 27
2.3.5倒傳遞演算法 28
2.3.6類神經網路於土木營建工程之應用 32
2.3.7小結 36
三、影響建築廢棄物產生因子之探討與資料蒐集 38
3.1影響新建工程廢棄物產生量因素之探討 38
3.2營建工程現地案例資料蒐集 41
3.3資料分析與篩選 43
四、建築廢棄物產生量推估模式之建構 46
4.1資料之尺度化處理 46
4.2建築廢棄物產生量推估模式之建立 46
4.2.1建築廢棄物產生量推估模式之網路架構 47
4.2.2類神經網路參數之測試 50
4.2.3小結 52
4.3建築廢棄物產生量推估模式之架構 53
4.4建築廢棄物產生量推估模式之訓練與驗證 54
4.4.1建築廢棄物產生量推估模式之訓練 54
4.4.2建築廢棄物產生量推估模式之驗證 56
4.5與現行推估係數比較 57
五、影響因子敏感度分析與系統開發使用 59
5.1輸入因子變數影響程度之比較 59
5.1.1單一因子變數影響程度之比較 59
5.1.2二因子輸入變數影響程度之比較 60
5.1.3三因子輸入變數影響程度之比較 61
5.1.4影響因子影響程度之綜合比較分析 62
5.1.5小結 67
5.2推估模式系統開發 67
5.3推估模式系統之操作使用 68
六、結論與建議 70
6.1結論 70
6.2建議 71
參考文獻 72 |
| 參考文獻 |
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| 指導教授 |
黃榮堯(Rong-Yau Huang)
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審核日期 |
2004-7-16 |
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