Need for Optimization Under Uncertainty: Designing Flow Exchanges in Eco-Industrial Parks
Notice bibliographique
Résumé
Eco-Industrial Parks (EIPs) and Industrial Symbioses (IS) have provided several cost-effective and environmental friendly solutions for the economic growth of countries. The need for excessive materials, water and energy can be reduced by exchanging wastes, by-products and energy among different clusters of industries, which is the fundamental goal of establishing synergies among industries. Symbioses design looks for the best set of connections among industries to satisfy defined objectives. However, there are not enough data to support the design of a new EIP for some industries. The existing research contains multiple objective optimization methods, but lacks details in the real industrial world to consider comprehensive criteria in design of flow exchanges due to the large cost and long establishment time for those synergies. This paper presents a multi-objective model to decide the best network of industries for several exchanges among them. The model helps minimizing costs for multiple product exchanges while considering environmental impacts to be reduced. Moreover, this paper investigates uncertainties affecting synergies within EIPs by incorporating in a modeling process. The presented models are validated through optimizing symbioses in an EIP. The efficiency of single and multiple objective models is analyzed for effects of the selected uncertainties. Future research directions are also discussed.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».