Modeling the woody biomass supply chain for energy production in northwestern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Efficient procurement and optimal utilization of woody biomass for bioenergy production requires a good understanding of biomass supply-chain management. The general objective of this research is to develop decision support models for analyzing and aiding decision-making for optimal woody biomass supply chain management for energy production in northwestern Ontario (NWO). The specific objectives are: exploration of data sources and methods for assessing woody biomass availability, assessment of availability of woody biomass feedstock for energy production in the forest management units (FMUs) of NWO; development of a road network optimization model to optimize woody biomass feedstock transportation from forest cells (1 km x 1 km grid) to power plants; and development of optimization models for analyzing the optimal woody biomass supply from forest cells to one power plant with monthly production schedules (dynamic mathematical programming model) and to four competing power plants (modeling the woody biomass competition issues) in NWO. \nThe spatial assessment study found that in the 19,315 depletion cells (the forest areas where some level of timber harvest took place during 2002-2009) within the study area about 2.1 million green tonnes (gt) of forest harvest residue and 7.6 million gt of underutilized wood are technically available, which is enough to supply the annual biomass demand (2.21 million gt) of the four power plants were they to convert to using only renewable energy sources.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».