A Switchgrass-based Bioethanol Supply Chain Network Design Model under Auto-Regressive Moving Average Demand
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 172
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JREE-3-3_001
تاریخ نمایه سازی: 10 آبان 1402
چکیده مقاله:
Switchgrass is known as one of the best second-generation lignocellulosic biomasses for bioethanol production. Designing efficient switchgrass-based bioethanol supply chain (SBSC) is an essential requirement for commercializing the bioethanol production from switchgrass. This paper presents a mixed integer linear programming (MILP) model to design SBSC in which bioethanol demand is under auto-regressive moving average (ARMA) time series models. In this paper, how a SBSC design is affected by ARMA time series structure of bioethanol demand is studied. A case study based on North Dakota state in the United States demonstrates application of the proposed approach in designing the optimal SBSC. Moreover, SBSC optimal design is forecasted for the time horizon of ۲۰۱۳ to ۲۰۲۰ with the bioethanol demand acquired from the ARMA models to provide insights for designing and minimizing total cost of SBSC in the future efficiently. Finally, in order to validate the proposed approach, a reproduction behavior test is done. Also, a comparative analysis based on a SBSCND model from the recent literature is elaborated to show the performance of the proposed approach.
کلیدواژه ها:
switchgrass ، bioethanol supply chain ، network design ، mixed integer linear programming ، Auto-Regressive Moving Average Time Series
نویسندگان
Hamid Ghaderi
School of Industrial Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
Mona Asadi
School of Industrial Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
Saeed Shavalpour
School of Progress Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :