Development of conceptual models for the formation of industrial symbiosis with the participation of higher education institutions

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

the article is dedicated to the analysis of existing models of industrial symbiosis and the characteristics of the transformation of these models with the participation of higher education institutions as a crucial element of collaborative innovative cooperation. The presence of secondary recycling products and innovative technologies in the field of circular economy within universities can serve as a foundation for joint projects with partners from industry, government bodies, and the scientific-educational sphere. This collaboration may lead to the creation of new effective methods that not only improve environmental conditions but also open new opportunities for economic growth and enhance the competitiveness of enterprises. Furthermore, the application of the industrial symbiosis concept can foster the development of an internal innovative environment within universities by increasing the efficiency of project management activities. Within the framework of this research, a comparative analysis of existing models of industrial symbiosis and the directions for utilizing artificial intelligence in this collaboration has been conducted, and an author's approach to implementing the concept of industrial symbiosis involving universities within existing cooperative models has been proposed.

About the authors

D. Yu Mironova

ITMO University

Email: Dy.mironova@itmo.ru

E. A Pavlova

ITMO University

Email: eapavlova@itmo.ru

V. E Korytova

ITMO University

Email: ve_korytova@itmo.ru

A. G Budrin

ITMO University

Email: agbudrin@itmo.ru

References

  1. Аврора M.P. Экологическая экономика и экономика окружающей среды: генезис, соотношение и проблемы // II Творчество молодых ученых. 2017. № 1-3. С. 161 – 166.
  2. Дружинина А.Р., Канунникова К.И., Голубева А.С., Волков А.Р., Павлова Е.А. Ответственное потребление и производство в системе целей устойчивого развития: комплексный подход в системе утилизации отходов // Экономика, предпринимательство и право. 2021. Т. 11. № 11. С. 2471 – 2484
  3. Budrin A., Soldatova A., Vorobeva A., Korytova V. Responsible consumption in the context of ESG transformation of the economy // E3S Web of Conferences. 2024. Vol. 531. P. 05029. DOI: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202453105029
  4. Golubeva A.S., Pavlova E.A., Volkov A. Perspectives on Energy Security in the Russian Federation: A Comparative Analysis of Renewable Energy Sources // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2022. Vol. 990. № 1. P. 012021
  5. Ashton W.S., Chertow M.R., Althaf S. Industrial Symbiosis: Novel Supply Networks for the Circular Economy // Circular Economy Supply Chains: From Chains to Systems, Emerald Publishing Limited, Leeds. 2022. P. 29 – 48. https://doi.org/10.1108/978-1-83982-544-620221002
  6. Vahidzadeh R., Bertanza G., Sbaffoni S., Vaccari M. Regional industrial symbiosis: A review based on social network analysis // Journal of Cleaner Production. 2020. P. 124054. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.124054
  7. Mortensen L., K?rn?v L. Critical factors for industrial symbiosis emergence process // Journal of Cleaner Production. 2019. № 212. P. 56 – 69. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.11.222
  8. Haq H., V?lisuo P., Niemi S. Modelling Sustainable Industrial Symbiosis // Energies. 2021. № 14. P. 1172. https://doi.org/10.3390/en14041172https://doi.org/10.3390/en14041172
  9. Zhang Y., Zheng H., Chen B. et al. A review of industrial symbiosis research: theory and methodology // Front. Earth Sci. 2015. № 9. P. 91 – 104. https://doi.org/10.1007/s11707-014-0445-8
  10. Mallawaarachchi H, Karunasena G, Sandanayake Y, Liu C. Conceptualising a Model to Assess the Optimum Water Flow of Industrial Symbiosis (IS) // Sustainability. 2023. № 15 (11). P. 8627. https://doi.org/10.3390/su15118627
  11. Белых А.Л. Модели формирования промышленного симбиоза // Управление. 2023. Т. 11. № 1. С. 51 – 63. doi: 10.26425/2309-3633-2023-11-1-51-63
  12. Паспорт отраслевой программы "Применение вторичных ресурсов и вторичного сырья из отходов в промышленном производстве" (утв. Правительством РФ 17 ноября 2022 г. № 13493п-П11). URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/405781899/
  13. Davis C., Aid G. Machine learning?assisted industrial symbiosis: Testing the ability of word vectors to estimate similarity for material substitutions // J Ind Ecol. 2022. № 26. P. 27 – 43. https://doi.org/10.1111/jiec.13245
  14. Gatzioura A, S?nchez-Marr? M, Gibert K. A Hybrid Recommender System to Improve Circular Economy in Industrial Symbiotic Networks // Energies. 2019; 12(18):3546. https://doi.org/10.3390/en12183546
  15. Chatzidimitriou T., Gentimis T., Michalopoulos C., Kokossis A. et al. Intelligent Management Platform for Material Exchange Optimization and Industrial Symbiosis // Computer Aided Chemical Engineering. 2021. P. 761. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-88506-5.50119-4
  16. Zhu Q., Hu S. Improved interactive inference approach for constructing a complex multi-industrial symbiosis network // Environ Sci Pollut Res 28, 55401-55418 (2021). https://doi.org/10.1007/s11356-021-14416-1
  17. ГК РФ Статья 50. Коммерческие и некоммерческие организации // "Гражданский кодекс Российской Федерации (часть первая)" от 30.11.1994 N 51-ФЗ (ред. от 11.03.2024). URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_5142/3a585d0351c74adc4c9878b6019d704cdd9d3699/
  18. Федеральный закон от 12.01.1996 N 7-ФЗ (ред. от 26.02.2024) "О некоммерческих организациях". URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_8824/87a16eb8a9431fff64d0d78eb84f86accc003448/
  19. Синенко О.А. Регулирование экологических аспектов в особых экономических зонах // Известия ДВФУ. Экономика и управление. 2018. № 2. С. 128 – 136. DOI: https://dx.doi.org/10.24866/2311-2271/2018-2/128-136
  20. Aiwen W., Research on University-Industry Cooperation of Vocational Colleges under the Background of Artificial Intelligence // 2022 2nd International Conference on Big Data Engineering and Education (BDEE), Chengdu, China, 2022. P. 228 – 232. doi: 10.1109/BDEE55929.2022.00046.
  21. Chertow M., Lombardi D Rachel Quantifying Economic and Environmental Benefits of Co-Located Firms // Environmental Science & Technology. 2005. Vol. 39. № 17. P. 6535 – 6541.
  22. Шадрина Е.В., Кашин Д.В. Циркулярные закупки в России. Данные исследования закупок 2019 г. // Госзаказ: управление, размещение, обеспечение. 2020/21. № 62. С. 50 – 57.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».