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Enregistrement W4224986705 · doi:10.18280/mmep.090217

Mobile Chipper Scheduling in the Production of Fuel Chips

2022· article· en· W4224986705 sur OpenAlexvenueno aff
Anna Voronova, Oľga Kunickaya, Daria A. Burmistrova, Тамара Стородубцева, Svetlana Chzhan, Valentina Nikiforova, Viktoria Shvetsova, Evgenii Kalita

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Science Foundation
Mots-clésBoiler (water heating)Raw materialScheduleComputer scienceScheduling (production processes)Wood fuelSupply chain optimizationProcess engineeringWaste managementEnvironmental scienceEngineeringOperations managementSupply chainBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to economic and environmental factors, boiler houses are forced to switch to wood fuel, which is very popular in the modern world. The most practical way to supply them with wood fuel is to mobilize mobile chippers that can move between different boiler houses and save money on additional chipping equipment. This paper seeks to build a mathematical model to optimize the movement of a mobile chipper between multiple boiler houses and its operation during the heating season. The model was designed for long-term planning, and it relies on a simplex algorithm. It considers three crucial parameters: machine capacity, feedstock amount, and traveled distance, and is suitable for schedule modeling purposes in the presence of fewer than 12 nodes. The number of nodes can be higher after a heuristic rule is applied. The proposal can be help schedule the biomass feedstock development at the regional level and switch to the local types of fuel. In addition, it will reduce the cost of thermal energy and increase the volume of wood waste chipped.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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