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Enregistrement W4407742191 · doi:10.1016/j.eswa.2025.126944

Gaseous fuel supply chain configuration selection: A life cycle thinking-based decision support framework

2025· article· en· W4407742191 sur OpenAlexafffund
Ravihari Kotagodahetti, Kasun Hewage, Ezzeddin Bakhtavar, Rehan Sadiq

Notice bibliographique

RevueExpert Systems with Applications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueHybrid Renewable Energy Systems
Établissements canadiensLaurentian UniversityOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesFortisBCMitacs
Mots-clésSupply chainComputer scienceDecision support systemSelection (genetic algorithm)Chain (unit)Supply chain risk managementLife-cycle assessmentProcess managementOperations researchRisk analysis (engineering)Artificial intelligenceSupply chain managementBusinessService managementMicroeconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper analyzes the impact of stakeholder priorities and causal relationships between decision criteria when determining the most suitable renewable natural gas (RNG) and hydrogen gaseous fuels production path. The criteria indicators were defined to reflect the life cycle of environmental desirability and economic feasibility . The study introduces a framework-based approach using fuzzy multi-objective optimization by ratio analysis (FMOORA) with an integrated causality and importance weighting system. The core novelty of this study is the novel criterion weighting system that simultaneously considers the impacts of the internal and external causal relationships and the criteria importance arising from stakeholder priorities to derive a more realistic weighting scheme. Weighting schemes using fuzzy cognitive maps and the best-worst method were provided to consider the decision-maker’s priorities in highlighting each causality or importance weighting concept. Accordingly, the highest importance values of 0.152 and 0.267 were obtained for levelized cost of energy with fuzzy cognitive maps and the best-worst method, respectively. The profitability index scored the least importance values in both methods (fuzzy cognitive map – 0.071 and best-worst method – 0.038). Accordingly, RNG from livestock with pressure swing adsorption was ranked first under all weighting schemes. Hydrogen from steam methane reforming achieved the best spot under hydrogen production routes, with ranks varying from 8 to 12 when both RNG and hydrogen production scenarios are considered. The findings indicate that the proposed framework is useful for conducting preliminary feasibility assessments of gaseous fuel investment strategies. Additionally, the integrated weighting system can be considered in conjunction with other multi-criteria decision-making techniques to make more reliable decisions in different problems.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,244 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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