MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406229710 · doi:10.1016/j.jclepro.2025.144709

Developing a GIS-based MINLP framework for optimizing the waste-to-energy supply chain with plant scale considerations

2025· article· en· W4406229710 sur OpenAlex
Mashum Billal, Roshni Mary Sebastian, Amit Kumar

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Cleaner Production · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMunicipal Solid Waste Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundCanada Research ChairsNatural Resources CanadaUniversity of AlbertaEnvironment and Climate Change CanadaSuncor Energy IncorporatedAlberta InnovatesCenovus Energy
Mots-clésScale (ratio)Waste-to-energyEnvironmental scienceEnergy (signal processing)Waste managementEngineeringCivil engineeringEnvironmental economicsMunicipal solid wasteComputer scienceEnvironmental engineeringGeographyMathematicsCartographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Municipal solid waste (MSW) can be used to reduce reliance on fossil fuels and help transition towards a circular economy. The MSW supply chain is complex and needs to be optimized to minimize total supply chain costs. There are few studies on the integrated optimization of the MSW supply chain with a waste-to-energy (WtE) conversion facility. This study develops a framework to optimize various cost parameters, including feedstock collection, transportation, capital, maintenance, and operations costs simultaneously through an integrated GIS-based mixed-integer nonlinear programming (MINLP) model considering the WtE conversion facility scale. A GIS location-allocation analysis using the fuzzy analytic hierarchy process (FAHP) approach was used to identify candidate sites for WtE facilities based on environmental, economic, and social criteria. GIS origin-destination cost functions were used to determine the precise distances from transfer stations by road and rail to candidate facilities and subsequently landfills. These outputs were then used for the MINLP framework to optimize the number, location, and size of WtE facilities. A case study for Western Canada was conducted considering 447 landfills in 4 provinces. More than 5800 candidate locations and 598 transfer stations were screened. The results show that at a discount rate of 10%, the electricity production cost is competitive at only 10.99 $/MWh when the gate fee (charged by a WtE facility for processing waste) of 35 $/tonne and a carbon credit of 15 $/tonne are considered as a source of revenue, accounting for all cost factors. The optimal site is in Foothills County, Alberta, and it has a size of 183 MW. The sensitivity analysis shows the most sensitive parameters on the per-unit electricity production cost are plant efficiency, capital cost, and gate fees. The associated uncertainties in the cost of electricity production are 10.99±6.88 $/MWh. The results of the study can help in making investment decisions and policy formulation. • An integrated GIS-based MINLP model is developed for the biomass supply chain • Framework includes plant scales, actual biomass collection points and distances • The optimal plant site is in Foothills County, Alberta, Canada, at a size of 183 MW • The electricity production cost is competitive at only 10.99±6.88 $/MWh • Key sensitivity parameters are plant efficiency, capital cost, and gate fee on EPCs

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.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,736
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · 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