Economic implications of moisture content and logging system in forest harvest residue delivery for energy production: a case study
Notice bibliographique
Résumé
The need for improving the cost effectiveness of forest harvest residue utilization for bioenergy production has been widely recognized. A number of studies show that reducing residue moisture content presents advantages for transportation and energy content. However, previous research has not focused on the relative advantages of in-forest drying depending on the residue characteristics from different logging systems, comminution, and equipment mobilization. Residue drying curves were developed using finite element analysis for two primary Pacific Northwest logging systems. These curves were applied to a case study in Oregon in which mixed integer mathematical programming was used to optimize residue delivery to a hypothetical co-generation plant with a generating capacity of 6 megawatt-hours (MWh). Assuming that rear-steered trailers can access cable logging units, approximately 98% of the harvest residue generated by cable logging was delivered to the plant, compared with only 56% of residue generated with a ground-based system, mainly because collection costs incurred with ground-based system residues exceed cost benefits of drier material. By considering the energy content of drier residues, the amount of oven-dried metric tonnes (ODMT) needed to supply the plant can be reduced by 16% without affecting the energy output over a 24-month planning horizon. Lower ODMT demand and shifting to drier material decreases the overall production cost by 20.4%.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».