Simulation modeling of forest biomass operations and harvest residue moisture content
Notice bibliographique
Résumé
In order to limit the effects of anthropogenic climate change the world is moving away from the use of fossil fuels as a primary energy source. Bioenergy is expected to form a substantial contribution to this transitional strategy. In order to increase bioenergy production, underutilized forest harvest residues are being targeted as a fuel source. Even with favorable policies in place to encourage their use, the processing and collection of these previously disregarded resources is often prohibitively expensive. Quality factors such as material moisture content also impact the viability of harvest residues for fuel purposes. As a result, careful operational planning is of great importance to sourcing high quality, economically feasible biomass. To gain a better understanding of the forest biomass supply chain, a simulation model was developed for a case study located in coastal British Columbia, Canada. A seasonal moisture content trend was identified and incorporated to help develop a strategy for sourcing high quality materials. It was found for BC’s coastal temperate rainforest environment that by delaying biomass collection until the second summer after timber harvest an average delivered moisture content of 28% can be achieved rather than 38% is operations proceed in the first summer. This reduction in delivered moisture content also led to a decrease in delivered cost from $72.08 to $67.95 per oven dried tonne. Trucking and equipment configurations were also examined to identify least cost approaches to biomass collection under varying conditions. Comparing high productivity and low productivity equipment configurations showed a $26.08/ODT cost increase when switching to less productive equipment. By employing an electric centralized grinder transporting unprocessed harvest residues, costs were shown to decrease for all cutblock groups with a cycle time of less than four and a half hours. Least cost fleet size was found to be largely dependent on the average cycle time to the biomass source. And the volume of available biomass at a given cutblock was found to have an impact on delivered costs with a 20% increase in biomass volume resulting in a cost decrease of greater than $2/ODT.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».