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Enregistrement W4410963733 · doi:10.1002/bbb.2806

Delivered cost of switchgrass pellets transported from depots to a biorefinery in the Piedmont, <scp>USA</scp>

2025· article· en· W4410963733 sur OpenAlexaff
Jonathan P. Resop, John S. Cundiff, Shahabaddine Sokhansanj

Notice bibliographique

RevueBiofuels Bioproducts and Biorefining · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioenergy crop production and management
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiorefineryPelletsPanicum virgatumBioenergyBiomass (ecology)BiotechnologyBiofuelEnvironmental scienceBiologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The southeast region of the USA has the potential to be a significant producer of biobased products; however, research is needed to demonstrate the most cost‐effective feedstock delivery system. This study considers a distributed network of five pellet depots to supply feedstock (i.e., switchgrass pellets) for the operation of a hypothetical biorefinery located near South Boston, VA, USA. The study was divided into four main categories: (1) feedstock delivery from satellite storage locations (SSLs) to the pellet depots; (2) pellet production at the depots; (3) pellet storage at the depots, and (4) pellet delivery to the biorefinery to supply a continuous operation 24 h per day, 7 days per week, and 48 weeks per year. The cost analysis begins with round bales in SSLs and ends when a load of pellets arrives at the biorefinery. This study does not include a farmgate payment to grow, harvest, and store round bales in SSLs, and it also does not include receiving facility operations at the biorefinery. The weighted average cost for annual delivery to the biorefinery from the five depots was USD 129.32 per Mg pellets. The division of this cost was 51% feedstock delivery, 38% pelleting, 2% pellet storage, and 9% pellet delivery. The cost for the smallest depot was USD 145.37 per Mg pellets, in comparison with USD 115.22 per Mg pellets for the largest depot. These results indicate an economy‐of‐scale influence; there was a 21% reduction in cost as the depot size increased from 66 450 to 140 430 Mg pellets per year.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,204 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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'admission1
Résumé présentoui

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