Transport optimization of an anaerobic digestion co-product in a closed-loop supply chain
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This research explores the opportunities and challenges of integrated logistics, covering both the inbound (supply) and outbound (distribution) transportation to/from an anaerobic digestion plant involving several types of suppliers and customers in a region of Quebec (Canada). All participants supply organic residues (in liquid or solid form), and some are also customers who require to receive and use the co-product. The residues are transported to the plant by two types of truck (tanker and solid bulk) of different capacities, where they are transformed by anaerobic digestion. The resulting co-product, a digestate used as an organic fertilizer, must then be efficiently distributed to the customers. The main objective of this project is to size a fleet of trucks adapted to the needs and capacity of the plant under study and minimize transportation costs. After defining and modeling the problem by using mathematical optimization, several scenarios reflecting different transportation strategies (backhauling and heterogeneous truck fleet configuration) have been tested. This article presents and compares the results of the different scenarios, highlighting the economic benefits and suggesting future research avenues. The preliminary results show that substantial transportation cost savings can be obtained by using backhauling and a heterogeneous fleet, reaching up to 17% when both are combined while decreasing the traveled distance by up to 42%.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle