Stochastic Programming of Sustainable Waste Cooking Oil for Biodiesel Supply Chain under Uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
As an important emission reduction source for the transportation industry, biofuel has received strong support from the Chinese government. However, the development of the biofuel industry is still struggling. The high degree of uncertainty makes the development of the industry face huge challenges. Kitchen waste, as a biodiesel raw material with a large yield, has good development prospects. Reuse of kitchen waste can solve public health and safety problems. This paper proposes a two-stage stochastic programming model under supply disturbance to optimize the supply chain from the perspective of contract. Then current three main flow directions of kitchen waste are analysed and the reasonable price for biodiesel operators to purchase is determined. By signing contracts with the biodiesel operators, restaurant is guaranteed and encouraged to provide a certain percentage of kitchen waste to meet the demand for biodiesel production. Using actual case in the Yangtze River Delta region, the performance of the stochastic programming model under disturbance was compared. Through the sensitivity analysis of different parameters, this paper determines the influence of its supply chain network design and expected total system cost. Through the optimization of the waste cooking oil (WCO) for biodiesel supply chain, this paper can effectively improve the efficiency of the supply chain, reduce system costs, increase the profits of biofuel operators, and promote the sustainable development of the biofuel industry.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».