Modeling the importance of biomass qualities in biomass supply chains for bioenergy production
Notice bibliographique
Résumé
A tactical-operational level quantitative model can be an important decision support tool for bioenergy producers. Goal programming approach can help analyze the costs and volume implications of various competing goals in terms of biomass characteristics on part of the bioenergy producers. One cost and six quality characteristics goals, namely moisture and ash contents, and thermal values of two types of biomass (forest harvest residue and un/under-utilized species) are selected for the four bioenergy producers in northwestern, Ontario, Canada. We run four models cenarios: i) benchmark total cost and ceilings of mean values of six biomass qualities (Initial Goals), ii)relaxing the quality goals by 10% from the Initial Goals scenario, iii) increasing the conversion efficiency by 10%, and iv) all goals as in Initial Goals except the Atikokan Generating Station (AGS)being supplied with only un/under-utilized biomass. The smaller power plants have relatively less per unit biomass procurement cost. While per unit procurement costs increased, the total costs and biomass volume required to produce the same amount of bioenergy for each power plant decreased in all scenarios compared to the benchmark costs. The goal programming approach, and the results thereof are found to be useful in making effective decisions in the biomass supply chains for bioenergy production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».