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Enregistrement W2526417712 · doi:10.5539/mas.v11n1p23

Assessment of Biomass Energy Sources in Electricity Generation Using Analytic Network Process Method

2016· article· en· W2526417712 sur OpenAlexvenueno aff
Mojtaba Safari, Fatemeh Joghataee, Mahtab Afsari

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass (ecology)Renewable energyElectricityEnvironmental scienceEnergy sourceElectricity generationProcess (computing)AgricultureEnvironmental economicsWaste-to-energyAgricultural engineeringRenewable resourceMunicipal solid wasteWaste managementComputer sciencePower (physics)EngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this Paper is to assess and select the preferable and optimum biomass energy source using Analytic Network Process (ANP) for making an efficient Policy in Iran electricity generation industry. There are four major biomass energy sources in Iran comprising agriculture and forest wastes, biodegradable municipal waste, animal manure, and Municipal and industrial wastewater. In this paper, we assess and compare these resources, systematically, based on different Criteria and Sub-criteria derived from literatures and expert’s views to choose the most preferable biomass source for producing required fuel for power plants. The required data will be gathered from experienced experts in Iran Renewable Energy Organization (SUNA). Results show that the criterion “economic and legal factors” has the highest importance (weight) among other identified criteria used in biomass source assessment. In addition, “biodegradable municipal waste” recognized as the most preferable biomass energy source for generating electricity in Iran power plants.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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