Designing a sustainable supply chain for battery PVC cases: A multi-objective optimization approach
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, Polyvinyl Chloride (PVC) and its derivatives are being used in a wide range of products, including car battery cases, due to their corrosion resistance and exceptional durability. As PVC production has grown, the amount of non-hazardous waste generated from PVC products has dramatically increased. In this context, incorporating PVC waste management into the PVC supply chain can effectively address the PVC waste generation issue. This study investigates the design of the Polyvinyl Chloride Closed-Loop Supply Chain (PVCCLSC) based on a triple-objective model for Abadan Petrochemical Company. The first objective aims to minimize the total cost of PVCCLSC, the second objective focuses on minimizing environmental impact, and the third objective maximizes the improvement of Occupational Health and Safety (OHS). In this study, an integrated solution approach is developed encompassing four main phases: (i) Developing an accelerated K-means clustering algorithm, along with the Elbow Method (EM) and Average Silhouette Method (ASM), to estimate the quality of returned PVC products, (ii) Employing a robust optimization method to capture the uncertainty, (iii) Implementing an augmented ε-constraint method to solve the proposed multi-objective model, and (iv) Applying a Bender's Decomposition Algorithm (BDA) to solve the model and determine optimal solutions. As a result of the proposed BDA, relative optimality gaps have been reduced from 4.56 % in the conventional solution to zeros, and runtime has been reduced from 55 min to 20 min. Furthermore, as a result of this study, more than 44 % of returned PVC products should be recycled using the tertiary method to fulfill environmental requirements.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».