Designing a resilient hydrogen hub under disruption risks and non-stationary demand distribution
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen is a viable and sustainable energy alternative. It offers a solution to mitigate greenhouse gases and fortify energy security. However, its supply chain faces many uncertainties and challenges, including demand fluctuations and sourcing disruptions. This paper introduces an innovative two-stage stochastic model to plan hydrogen hub procurement, storage, and sales. In the first stage, the model optimises the order quantities by considering real-time inventory levels. This forward-thinking strategy aims to improve operational efficiency and adaptability. In the second stage, the model refines the hub operations by incorporating supplier resilience, exploration of alternative markets, emission considerations from each source, and terminal connection planning. Integrating these elements contributes to a comprehensive framework for robust hydrogen hub scheduling. This paper adopts a Benders decomposition algorithm to address the mathematical complexity of the model. This approach is necessary to ensure a smooth and efficient computational process. Empirical testing and validation of the developed model, along with the robustness of the solution methodology, emphasise its effectiveness in handling uncertainties and disruptions. This paper contributes to the existing literature by shedding light on critical facets of disruption management, supplier resilience, and emissions reduction within the hydrogen supply chain design.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».