Sustainable management and design of the energy‐water‐food nexus using a mathematical programming approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Global primary and secondary resources are important for economic growth. Resource management and environment conservation are currently frequently discussed topics worldwide. In this study, a discrete optimization model formulation is presented for an integrated energy, water, and food (EWF) supply chain problem. The optimization model examines the temporal and spatial integration of the EWF supply chain elements to provide optimal infrastructure capacity expansion of essential commodities within the EWF system, and their corresponding periodic optimal supply for a given region. Furthermore, the model considers endogenous demand between the EWF elements that reflect the interdependency of nexus elements. A mixed integer linear programming model is developed to assist in the process of optimal infrastructure capacity expansion and operation of the EWF system. A case study is given to show the application of the proposed mathematical programming model. Several scenarios are assumed for the case study under different commodity prices and climate change conditions. In addition, diversification in the energy and agriculture sectors is examined by shifting from international refined sugar trading to bioethanol production. The results show economic gains of ~10% under the emergence of bioethanol production compared with the business‐as‐usual scenario. Production dynamic exits for the production of refined sugar, bioethanol, and power from sugarcane and bagasse resources over time in the considered sale price range for the refined sugar and bioethanol products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».