A comprehensive bi-objective optimization model to design circular supply chain networks for sustainable electric vehicle batteries
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<abstract> <p>As electric vehicles (EVs) continue to advance, there is a growing emphasis on sustainability, particularly in the area of effectively managing the lifecycle of EV batteries. In this study, an efficient and novel optimization model was proposed for designing a circular supply chain network for EV batteries. In doing so, a comprehensive, bi-objective, mixed-integer linear programming model was employed. It is worth noting that the current model outlined in this paper involved both forward and reverse flows, illustrating the process of converting used batteries into their constituent materials or repurposing them for various applications. In line with the circular economy concept, the current model also minimized the total costs and carbon emission to develop an inclusive optimization framework. The LP-metric method was applied to solve the presented bi-objective optimization model. We simulated six problems with different sizes using data and experts' knowledge of a lithium-ion battery manufacturing industry in Canada, and evaluated the performance of the proposed model by simulated data. The results of the sensitivity analysis process of the objective functions coefficients showed that there was a balance between the two objective functions, and the costs should be increased to achieve lower emissions. In addition, the demand sensitivity analysis revealed that the increase in demand directly affects the increase in costs and emissions.</p> </abstract>
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle