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Enregistrement W2731487300 · doi:10.15017/1809681

Modeling and Optimization of Biomass Supply Chain for Energy, Chemicals and Materials Productions

2016· article· en· W2731487300 sur OpenAlexaff
Ali Elkamel

Notice bibliographique

RevueKyushu University Institutional Repository (QIR) (Kyushu University) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainBiomass (ecology)Environmental scienceProcess engineeringPulp and paper industryBusinessEngineeringAgronomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the growing concerns towards global environmental qualities and sustainable feedstocks supplies, scientific and technological efforts were intensified to utilize alternative renewable resources. In this regard, biomass appeared to be one of the potential feedstocks because it is generally carbon neutral and essentially renewable. Furthermore, biomass is virtually found in every part of the world in abundance and could provide socio-economic benefits. However, if it is not managed properly, biomass will be less competitive due to several issues that are associated with its supply chain. Typical biomass supply chain has a series of activities such as growing, harvesting, transporting, aggregating, and conversion which systematic and efficient flows of materials from the fields to the users are highly important. Biomass has competing uses, different kinds and origins which are potentially exploitable, poor geographic distributions for retrieving and transporting, and variations in physical and chemical properties. It is difficult to make informed decision for any biomass utilization project without having an optimal supply chain. This presentation addresses these issues and presents models for the biomass supply chain for manufacturing energy, chemicals, and materials based on their respective processing routes. The aim is not only to focus on energy production from biomass but also to include chemicals and materials because of several factors such as an emerging cost competitive energy resource such as shale gas, highly volatile energy prices, and customer’s preparedness and acceptances. Furthermore, it also could leverage biomass plantations on the producers’ sides. The models consider annual profitability of producing products as the performance indicator. Profitability was based on revenues of selling the products and takes costs into consideration as well (e.g. biomass cost, transportation cost, production cost, and emission treatment costs). All processing options are presented in a superstructure of alternatives over which an optimal search was conducted to yield the optimal utilization of biomass for producing materials and energy, while a single ownership was assumed for the whole supply chain’s facilities.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,636
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,151 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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