An adaptive simulation-based inventory optimisation approach to enhancing biomass supply chain resilience: a case study of remote communities
Notice bibliographique
Résumé
Bioenergy conversion presents a promising pathway for enhancing energy security and promoting the circular economy. However, biomass supply chains (BSCs) are inherently stochastic and vulnerable to supply-demand imbalances and operational disruptions. Therefore, effective inventory management is essential for improving the reliability of BSCs, as it affects material flow and network performance. This study proposes a hybrid approach that integrates simulation modelling with optimisation techniques to address inventory-related decisions in multi-echelon BSCs. This framework captures the dynamic interplay among intertwined network agents and explores the interaction between energy generation and operational decisions while accounting for uncertainty factors. Through a case study of remote, off-grid communities in Quebec, the impact of balancing inventory under dual sourcing strategies and transportation time windows on system reliability, cost, and CO2 emissions is examined. The findings indicate that integrating biomass into the energy network can reduce electricity unit costs by almost 14% and cut CO2 emissions by 49% compared to a diesel-only scenario. Adaptive inventory monitoring intervals further improve system performance, as shorter periods increase bioenergy share at demand points by 11% and reduce emissions by 10%. The model helps decision-makers balance trade-offs among cost, resilience, and sustainability objectives when planning biomass-based energy systems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».