Developing a versatile simulation, scheduling and economic model framework for bioenergy production systems
Notice bibliographique
Résumé
Modelling is an effective way of designing, understanding, and analysing bio-refinery supply chain systems.The supply chain is a complex process consisting of many systems interacting with each other.It requires the modelling of the processes in the presence of multiple autonomous entities (i.e.biomass producers, bio-processors and transporters), multiple performance measures and multiple objectives, both local and global, which together constitute very complex interaction effects.In this paper, simulation models for recovering biomass from the field of the biorefinery are developed and validated using some industry data and the minimum biomass recovery cost is established based on different strategies employed for recovering biomass.Energy densification techniques are evaluated for their net present worth and the technologies that offer greater returns for the industry are recommended.In addition, a new scheduling algorithm is also developed to enhance the process flow of the management of resources and the flow of biomass.The primary objective is to investigate different strategies to reach the lowest cost delivery of sugarcane harvest residue to a sugar factory through optimally located bio-refineries.A simulation /optimisation solution approach is also developed to tackle the stochastic variables in the bioenergy production system based on different statistical distributions such as Weibull and Pearson distributions.In this approach, a genetic algorithm is integrated with simulation to improve the initial solution and search the near-optimal solution.A case study is conducted to illustrate the results and to validate the applicability for the real world implementation using ExtendSIM Simulation software using some real data from Australian Mills.
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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) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».