Multi‐spatial analysis of forest residue utilization for bioenergy
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
Abstract The alternative energy sector is expanding quickly in the USA since passage of the Energy Policy Act of 2005 and the Energy Independence and Security Act of 2007. Increased interest in wood‐based bioenergy has led to the need for robust modeling methods to analyze woody biomass operations at landscape scales. However, analyzing woody biomass operations in regions like the US Inland Northwest is difficult due to highly variable terrain and wood characteristics. We developed the Forest Residue Economic Assessment Model ( FREAM ) to better integrate with Geographical Information Systems and overcome analytical modeling limitations. FREAM analyzes wood‐based bioenergy logistics systems and provides a modeling platform that can be readily modified to analyze additional study locations. We evaluated three scenarios to test the FREAM ’s utility: a local‐scale scenario in which a catalytic pyrolysis process produces gasoline from 181 437 Mg yr −1 of forest residues, a regional‐scale scenario that assumes a biochemical process to create aviation fuel from 725 748 Mg yr −1 of forest residues, and an international scenario that assumes a pellet mill producing pellets for international markets from 272 155 Mg yr −1 of forest residues. The local scenario produced gasoline for a modeled cost of $22.33 GJ −1 * , the regional scenario produced aviation fuel for a modeled cost of $35.83 GJ −1 and the international scenario produced pellets for a modeled cost of $10.51 GJ −1 . Results show that incorporating input from knowledgeable stakeholders in the designing of a model yields positive results. © 2016 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd
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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 | 0,001 |
| 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 découle