Trade-Offs between Economic and Environmental Optimization of the Forest Biomass Generation Supply Chain in Inner Mongolia, China
Notice bibliographique
Résumé
The utilization of forest residue to produce forest biomass energy can mitigate CO2 emissions and generate additional revenue for related eco-enterprises and farmers. In China, however, the benefit of this utilization is still in question because of high costs and CO2 emissions in the entire supply chain. In this paper, a multi-objective linear programming model (MLP) is employed to analyze the trade-offs between the economic and environmental benefits of all nodes within the forest biomass power generation supply chain. The MLP model is tested in the Mao Wu Su biomass Thermoelectric Company. The optimization results show that (1) the total cost and CO2 emissions are decreased by US$98.4 thousand and 60.6 thousand kg, respectively; 3750 thousand kg of waste-wood products is reduced and 3750 thousand kg of sandy shrub stubble residue is increased; (2) 64% of chipped sandy shrub residue is transported directly from the forestland to the power plant, 36% of non-chipped sandy shrub residue is transported from the forestland to the power plant via the chipping plant; (3) transportation and chipping play a significant role in the supply chain; and (4) the results of a sensitivity analysis show that the farmer’s average transportation distance should be 84.13 km and unit chipping cost should be $0.01022 thousand for the optimization supply cost and CO2 emissions. Finally, we suggest the following: (1) develop long-term cooperation with farmers; (2) buy chain-saws for regularly used farmers; (3) build several chipping plants in areas that are rich in sandy shrub.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».