Assessment of Moisture Effect in Simulating Forestry Biomass Supply Chain Strategy: Case Study of New Brunswick, Canada
Notice bibliographique
Résumé
In order to investigate the effect of variation of the moisture content of forest biomass residues on a supply chain strategy, a simulation was performed using integrated biomass supply analysis and logistics modeling. A simple supply chain strategy was chosen and applied for Miramichi and Plaster Rock, two different regions in New Brunswick, Canada. These regions are selected based on three criteria: annual potential harvest of forest biomass residues, annual production potential of electric and thermal energy and distribution of transportation zones. The moisture content of forest biomass residues was dependant on the weather conditions of the selected regions. The results show that the moisture content of the biomass in Plaster Rock was more stable but higher than the biomass in the Miramichi region. In simulating the supply chain strategy, particular attention is given to harvest, baling, storage and transportation of the biomass. The simulation results show that, during harvest and baling of the biomass, the moisture content affects the dry matter loss and, as a consequence, the customer and ownership costs of the operations. It also affects the energy input and the quantity of carbon dioxide released in the atmosphere. However, dry matter loss and accordingly the cost of the operations are the main parameters affecting the storage and transportation of forest biomass residues.
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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 ».