Coupling greenhouse gas credits with biofuel production cost in determining conversion plant size
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<ja:p>Biofuel plant size is one of the key variables in biofuel supply chain analysis as it plays a pivotal role in controlling the efficacy of both feedstock supply and feedstock-to-biofuel conversion. The unit production cost and greenhouse gas (GHG) balance of biofuels vary with plant size. We develop an analytical framework for integrating biofuel production costs and GHG balance derived from life-cycle analysis into supply chain optimization, followed by its application to ethanol production using forest biomass in the southern United States. We derive formulas for determining the optimal biofuel plant size and the corresponding feedstock supply radius based on the minimization of biofuel production costs less GHG benefits. Our results indicate that though biofuel plant size and feedstock supply radius should be augmented by considering GHG benefits, the GHG price will have a more significant impact on net biofuel production costs than on conversion plant size or feedstock supply radius. With a rise in the GHG price the net biofuel production cost tends to increase while the directions of change in plant size and feedstock supply radius are uncertain, depending upon the costs and GHG emissions of biomass transport and feedstock-to-fuel conversion. Combining GHG offset values with biofuel production costs enables us to more holistically examine the biofuel supply chain.</ja:p>
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle