A Two-Stage DSS to Evaluate Optimal Locations for Bioenergy Facilities
Notice bibliographique
Résumé
Research Highlights: A set of 128 potential bioenergy facility locations is established and evaluated based on the transport cost to select optimal locations. Background and Objectives: The identification of optimal facility locations to process recovered forest biomass is an important decision in designing a bioenergy supply chain at the strategic planning level. The result of this analysis can affect supply chain costs and the overall efficiency of the network, due to the low density and dispersed nature of forest biomass and the high costs associated with its logistics operations. In this study, we develop a two-stage decision support system to identify the optimal site locations for forest biomass conversion based on biomass availability, transport distance and cost. Materials and Methods: In the first stage, a GIS-based analysis is designed to identify strategic locations of potential bioenergy sites. The second stage evaluates the most cost-effective locations individually using a transportation cost model, based on the results from stage one. The sensitivity of inputs, such as maximum allowable transport cost, the distance of transport and their relations to the profit balance, and changes in fuel price are tested. The method is applied to a real case study in the state of Queensland, Australia. Results and Conclusions: The GIS analysis resulted in 128 strategic candidate locations being suggested for bioenergy conversion sites. The logistics analysis estimated the optimal cost and transportation distance of each one of the locations and ranked them according to the overall performance between capacities of 5 and 100 MW.
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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 ».