An effective methodology is reported for determining the optimal lot size of batch processing and storage networks which include uncertain demand forecasting. We assume that any given storage unit can store one material type which can be purchased from suppliers, internally produced, infernally consumed, transported to or from other sites and/or sold to customers. We further assume that a storage unit is connected to all processing and transportation stages that consume/produce or move the material to which that storage unit is dedicated. Each processing stage transforms a set of feedstock materials or intermediates into a set of products with constant conversion factors. A batch transportation process can transfer one material or multiple materials at once between sites. The objective for optimization is to minimize the probability averaged total cost composed of raw material procurement, processing setup, transportation setup and inventory holding costs as well as the capital costs of processing stages and storage units. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the storage inventory. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two sub-problems. The first yields analytical solutions for determining lot sires while the second is a separable concave minimization network flow subproblem whose solution yields the average material flow rates through the networks for the given demand forecast scenario. The result of this study will contribute to the optimal design and operation of the global supply chain.
International journal of advanced smart convergence
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제7권1호
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pp.42-47
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2018
Recently, as the demand for limited resources continues to rise and problems of resource depletion rise worldwide, the importance of renewable energy is gradually increasing. In order to solve these problems, various methods such as energy conservation and alternative energy development have been suggested, and biogas, which can utilize the gas produced from biomass as fuel, is also receiving attention as the next generation of innovative renewable energy. New and renewable energy using biogas is an energy production method that is expected to be possible in large scale because it can supply energy with high efficiency in compliance with energy supply method of recycling conventional resources. In order to more efficiently produce and manage these biogas, a biogas plant has emerged. In recent years, a large number of biogas plants have been installed and operated in various locations. Organic wastes corresponding to biogas production resources in a biogas plant exist in a wide variety of types, and each of the incoming raw materials is processed in different processes. Because such a process is required, the case where the biogas plant process is inefficiently operated is continuously occurring, and the economic cost consumed for the operation of the biogas production relative to the generated biogas production is further increased. In order to solve such problems, various attempts such as process analysis and feedback based on the feedstock have been continued but it is a passive method and very limited to operate a medium/large scale biogas plant. In this paper, we propose "CNN-based production yield prediction algorithm for increasing process efficiency of biogas plant" for efficient operation of biogas plant process. Based on CNN-based production yield forecasting, which is one of the deep-leaning technologies, it enables mechanical analysis of the process operation process and provides a solution for optimal process operation due to process-related accumulated data analyzed by the automated process.
The purpose of this study is to find analytic solution of determining the optimal capacity (lot-size) of multiproduct acyclic multistage production and inventory system to meet the finished product demand under the constraint of finite intermediate storage. Intermediate storage is a practical way to mitigate the material flow imbalance through the line of supply and demand chain. However, the cost of constructing and operating storage facilities is becoming substantial because of increasing land value, environmental and safety concern. Therefore, reasonable decision-making about the capacity of processes and storage units is an important subject for industries. The industrial solution for this subject is to use the classical economic lot sizing method, EOQ/EPQ(Economic Order Quantity/Economic Production Quantity) model, incorporated with practical experience. But EOQ/EPQ model is not suitable for the chemical plant design with highly interlinked processes and storage units because it is developed based on single product and single stage. This study overcomes the limitation of the classical lot sizing method. The superstructure of the plant consists of the network of serially and/or parallelly interlinked non-continuous processes and storage units. The processes transform a set of feedstock materials into another set of products with constant conversion factors. A novel production and inventory analysis method, PSW(Periodic Square Wave) model, is applied to describe the detail material flows among equipments. The objective function of this study is minimizing the total cost composed of setup and inventory holding cost. The advantage of PSW model comes from the fact that the model provides a set of simple analytic solutions in spite of realistic description of the material flows between processes and storage units. the resulting simple analytic solution can greatly enhance the proper and quick investment decision for the preliminary plant design problem confronted with economic situation.
Suleiman, Bilyaminu;Abdulkareem, Saka A.;Afolabi, Emmanuel A.;Musa, Umaru;Mohammed, Ibrahim A.;Eyikanmi, Tope A.
Advances in Energy Research
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제4권1호
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pp.69-86
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2016
The quest to reduce the level of overdependence on fossil fuel product and to provide all required information on proven existing alternatives for renewable energy has resulted into rapid growth of research globally to identify efficient alternative renewable energy sources and the process technologies that are sustainable and environmentally friendly. The present study is aimed at production and characterization of bioethanol produced from sugarcane juice using a $2^4$ factorial design investigating the effect of four parameters (reaction temperature, time, concentration of bacteria used and amount of substrate). The optimum bioethanol yield of 19.3% was achieved at a reaction temperature of $30^{\circ}C$, time of 72 hours, yeast concentration of 2 g and 300 g concentration of substrate (sugarcane juice). The result of statistical analysis of variance shows that the concentration of yeast had the highest effect of 7.325 and % contribution of 82.72% while the substrate concentration had the lowest effect and % contribution of -0.25 and 0.096% respectively. The bioethanol produced was then characterized for some fuel properties such as flash point, specific gravity, cloud point, pour point, sulphur content, acidity, density and kinematic viscosity. The results of bioethanol characterization conform to American society for testing and materials (ASTM) standard. Hence, sugarcane juice is a good and sustainable feedstock for bioethanol production in Nigeria owing relative abundance, cheap source of supply and available land for large scale production.
지난 세기 동안 무분별한 화석자원의 남용과 중국 등 개발도상국에서의 수요급증은 불안정한 유가문제를 야기하였고, 막대한 양의 비가역적 이산화탄소 배출은 지구온난화 문제를 발생시켰다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 석유자원을 대체할 수 있는 재생 및 지속사용 가능 자원에 대한 관심이 커지고 있다. 본 논문에서는 재생 및 지속사용 가능 자원으로서 식물성 바이오매스 공급원을 활용하여 석유화학제품 대체하고자 하는 연구개발 동향을 접착소재의 관점에서 고찰하였다.
Recently microalgae have been proposed as a promising biodiesel feedstock, owing to their higher lipid productivity and non-arable land based cultivation system. Biomass and lipid productivities of microalgae are largely affected by various environmental and nutritional factors. In this study, the effects of nitrogen (nitrate and ammonium) and organic carbon (glucose and glycerol) sources on the cell growth and lipid production of Chlorella sp. KR-1 were examined in flask cultures. Under autotrophic culture conditions for 15 days, overall cell growth and lipid (fatty acid methyl ester, FAME) production with nitrate were better than those of ammonium, resulting in 1.06 g cell/L and 333 mg FAME/L, respectively. Maximal intracellular lipid contents (348 - 352 mg FAME/g cell) were observed at low concentrations of 1 mM for both nitrate and ammonium. In the supply of light, addition of glucose in the range of 1 - 20 g/L showed higher cell densities than the autotrophic cell growth condition. Higher lipid accumulation of 375 mg FAME/g cell could achieved at 5 g glucose/L albeit of relatively short incubation of 7 days. With glycerol, intracellular lipid contents were ~1.9 times lower than glucose cases although similar cell growths were observed for both carbon sources.
High temperature co-electrolysis of H2O-CO2 mixtures using solid oxide cells has attracted attention as promising CO2 utilization technology for production of syngas (H2/CO), feedstock for E-fuel synthesis. For direct supply to E-fuel production such as hydrocarbon and methanol, the outlet gas ratio (H2/CO/CO2) of co-electrolysis should be controlled. In this work, current voltage characteristic test and product gas analysis were carried out under various reaction conditions which could attain proper syngas ratio.
Domestic companies supplying electricity must increase obligatory duty to use renewable energy annually. If not met with obligatory allotment, the electricity-supply companies must pay RPS (Renewable Portfolio Standards) penalty. Although the power plants using a pulverizing coal firing boiler could co-fire up to around 3 per cent with wood pellets mixed in with coal feedstock without any major equipment revamps, they recorded only about 60 per cent fulfillment of RPS. Consequently, USD 46 million of RPS penalty was imposed on the six power supplying subsidiaries of GENCOs in 2014. One of the solutions to reduce the RPS penalty is that the power supply companies adopt the co-firing of torrefied lignocellulosic biomass in coal plants, which may contribute to the use of over 30 per cent of torrefied biomass mixed with bituminous coals. Extra binder was required to form pellets using torrefied biomass such as wood chips, PKS (Palm Kernel Shell) and EFB (Empty Fruit Bunch). Instead of corn starch, 30, 50 and 70 per cent of Larix saw dusts were respectively added to the torrefied feedstocks such as Pinus densiflora chips, PKS and EFB. The addition of saw dusts led to the decrease of the calorific values of the pellets but the forming ability of the pelletizer was exceedingly improved. Another advantage from the addition of saw dusts stemmed from the reduction of ash contents of the pellets. Finally, it was confirmed that torrefied oil palm biomass such as PKS and EFB could be valuable feedstocks in making pellets through improved binding ability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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