Holistic Biomass Transport Model for Sustainable Development of Cellulosic Biofuel
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable development of the cellulosic biofuel sector will require biomass supply strategies that can minimize the cost of cellulosic biomass. While the conversion cost of cellulosic biofuel has come down significantly in the last decade, there has not been as significant change in biomass cost. Several studies have provided optimization models for minimizing biomass cost. However, most of the existing models have focused on a modelling approach to optimize a single component of biomass cost, using an integrated biomass transportation model. While separate studies have provided a model on farmer supply response that includes farmer participation and the incentives offered by biorefineries. However, there is a gap in understanding the linkage between transport cost, farmer participation and farmer incentives on biomass cost. As a result most optimization models available in literature are focused on reducing biomass transport cost. This study shows that a strong linkage exists between biomass transport cost and incentives offered to farmers. A holistic biomass supply model is developed that incorporates an integrated biomass transportation model, as well as the relationship between farmer incentives and farmer participation using data from some recent surveys. The holistic model enables a trade-off between increase in incentives and reduction in transport cost. This will help companies develop sustainable long term supply contracts between biorefineries and farmers. The study shows that biorefineries that focus on minimizing biomass cost through optimization of transport cost alone, without considering its relationships with farmer supply response will incur 15 to 20% higher biomass cost.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».