Development of an integrated tactical and operational planning model for supply of feedstock to a commercial‐scale bioethanol plant
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, a new modeling approach is proposed to integrate the tactical and operational planning levels in the biomass supply chain. The proposed approach includes an optimization model and a simulation model. The integration is made between these models (i) to assure the fulfillment of the daily biomass demand year‐round for a commercial‐scale cellulosic ethanol plant and (ii) to reduce biomass delivery costs. The optimization model prescribes the design of the supply area in a way that the annual biomass demand is met at a minimum delivery cost for a five‐year planning horizon. Given the design of the supply area, the simulation model schedules the flow of multi‐biomass in the supply chain to meet the daily biomass demand of the ethanol plant subject to the dynamics and uncertainties in the supply chain. If the daily demand cannot be met, the outputs of the simulation model are used to adjust the design in the optimization model to assure the fulfillment of the daily demand. The application of the integrated model to a proposed commercial‐sized bioethanol plant shows the efficiency of the integrated approach to design the supply area in a way that the daily biomass demand is met at the minimum delivery cost possible. The results of the sensitivity analysis reveal that the most influential parameter on the design is biomass yield. In addition, bale bulk density, in‐farm and road transportation operations, and farmer participation rates have the highest impact on delivery cost compared to other input parameters. © 2013 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».