GIS method to design and assess the transportation performance of a decentralized biorefinery supply system and comparison with a centralized system: case study in southern Quebec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A decentralized supply chain that integrates biomass depots as an intermediate pre‐processing hub may be an efficient way to obtain stable and dense non‐food carbohydrate commodities that are economically transportable over long distances. This paper presents an integrated geographic information systems (GIS) method based on transport optimization to design and compare the performance of a decentralized versus a centralized biorefinery supply system. The method determines the suitable locations, allocations, sizing, and number of depots according to different demand location scenarios. The method is exemplified by a real case study in southern Quebec. In the design, the biomass depot generates raw sugar, shipped to the biorefinery, and co‐products that are used on site without transportation as animal feed and bioenergy. This diversification strategy provided by a joint production permits savings amounting to two‐thirds of the tonnage on the second transportation arc. The results present the average travel time performance in minutes in different scenarios. In the centralized configuration, the optimized stand‐alone biorefinery location scenario is 45% (59 min) and 58% (100 min) more efficient in terms of transportation than the two biorefineries located in existing industrial parks. However, the latter have a decentralized configuration that is more efficient than their centralized equivalents. In the decentralized configuration, depending on farmer participation, the biorefineries located in the existing industrial park have a transportation performance 16–42% (27–55 min) that is more efficient than their respective centralized configuration. Smaller depots and the use of numerous depots tend to reduce the average impedance as biomass availability increases. This is due to the economies of transportation related to a denser and more meshed network. © 2019 Society of Chemical Industry and John Wiley & Sons, Ltd
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».