Multi-objective optimization of natural gas supply chain in shortage period
Notice bibliographique
Résumé
Natural gas consumption usually has the characteristics of seasonal fluctuations. Some countries have experienced gas shortages in recent years due to the imbalance between supply and demand, especially in winter or peak gas consumption periods. Under the conditions of a gas shortage, it is necessary to ensure the benefits of marketers and improve their satisfaction from users’ perspectives, so it is difficult to find the optimal purchase and sales strategy. Considering that different pipeline transportation pricing mechanisms and different gas distribution schemes have a great impact on the benefits of marketers, this paper proposes a multi-objective optimization model that maximizes the marketer’s benefits and minimizes the hypoxia index for different pipeline transportation mechanisms because of the supply-side gas shortage in the upstream gas source. The object-weighted method is used to process the multi-objective problem. The CPLEX solver is adopted to solve the optimization problem. Finally, the model is applied to a long-distance natural gas supply chain system to prove its applicability. After multi-objective optimization, under the two pipeline transport mechanisms, profits increased by 17.5% and 6.9%, respectively, and the hypoxia index decreased by 1.11 and 1.93, respectively, which greatly improved economic benefits and user satisfaction. Overall, the optimized scheme can maintain the stable operation of the natural gas supply chain and make up for the losses caused by the gas shortage.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».