A sustainability assessment model for selecting pre-processing equipment in hemp-based biocomposite supply chains under techno-economic, environmental, and social measures
Notice bibliographique
Résumé
Biocomposites have become a significant sustainable alternative in green engineering. The production of biocomposites relies on strategic decisions regarding biomass collection and size reduction during pre-processing within the supply chain. This dissertation aims to evaluate different biomass collection and pre-processing equipment configurations in a case study of hemp-based biocomposites supply chain in Saskatchewan, Canada, to identify the most sustainable operational options. A novel sustainable decision-making framework is proposed in three phases, integrating economic, environmental, social (job opportunity), and technical considerations. The first phase employs a Techno-Economic Analysis tool to quantify the economic criteria of pre-processing scenarios, including Mean Net Present Value derived from Monte Carlo simulations, Net Present Value under Risk, and selling price ranges. The selling price is identified as the most influential factor, contributing 72%-78% to Net Present Value fluctuations. In the second phase, environmental impacts of the scenarios are assessed using an attributional Life Cycle Assessment tool. The cultivating and harvesting stage, linked to the use of biomass, fertilizers, and diesel fuels, is identified as a critical contributor to the environmental impact in all the important impact categories. Additionally, the social dimension is evaluated by estimating potential job creation associated with this biocomposite supply chain. Technical factors are captured by gathering industrial expert insights on product quality, system reliability, and Technology Readiness Levels (this dataset in particular included an Unreliability Factor). The outputs from the first two phases are used as the inputs for the third phase, for which an Analytic Network Process model is employed with interdependencies among criteria and alternatives. To assess the robustness of the alternatives’ rankings from the Analytic Network Process model, a sensitivity analysis using Non-Linear Programming is developed. Ultimately, the proposed framework effectively selects best hemp pre-processing equipment (namely half-screen hammer mill and round baler) by introducing sustainable metrics. Incorporating “interdependencies” among criteria and alternatives enhances the solution's robustness for decision-makers, as validated by the sensitivity model compared to the conventional Analytical Hierarchy Process. This Analytic Network Process-based supply chain framework could be adapted to various biocomposite contexts and production regions by modifying input data, broadening its impact.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».