Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Decisión multicriterio para la restauración de balsas de fosfoyeso en Huelva
Año:2019
Áreas de investigación
  • Investigación operativa,
  • Ciencias de la computación y tecnología informática
Datos
Descripción
In this work we apply MCDM tools for the restoration of the phosphorous ponds of Huelva estuary, where the two mainly phosphoric acid production plants in Spain are located, which apply the wet production route through digestion of the phosphate rock by sulphuric acid. For this, we take into account economic, social, environmental and radiological aspects. We consider a multi-attribute utility model that accounts for imprecision concerning the remediation alternative impacts and uncertainty about the DMs preferences by means of a linguistic term scale, ordinal information about the relative importance of criteria and fuzzy and interval values. Different remediation alternatives are analysed, such as the remediation in situ, using the conditioning of the pounds and vegetation cover and other alternatives, the removal of this waste to landfills of conventional waste or its reuse in other applications as material to amend soils, construction, roads. . .
Internacional
No
Nombre congreso
XXXVIII Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Universidad Politécnica de Valencia, Alcoy, España
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-84-09-13580-6
DOI
Fecha inicio congreso
03/09/2019
Fecha fin congreso
06/09/2020
Desde la página
94
Hasta la página
94
Título de las actas
Libro de actas del XXXVIII Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Antonio Jimenez Martin (UPM)
  • Autor: Alfonso Mateos Caballero (UPM)
  • Autor: Danyl Pérez Sánchez (CIEMAT)
  • Autor: Roser Sala (CIEMAT)
  • Autor: Silvia Germán (CIEMAT)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Grupo de análisis de decisiones y estadística
  • Departamento: Inteligencia Artificial
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