Modeling of Biofuel Supply Chain Under Uncertainties and Different Criteria

Abstract

글로벌 기후 위기가 심화되고 화석 연료가 고갈됨에 따라 재생 가능 에너지원이 더욱 매력적으로 대두되고 있다. 바이오 연료는 식량 안보를 위협하지 않는 한 다양한 바이오매스 공급원에서 생산되는 유망한 에너지 중 하나이다. 이러한 방향으로, 이 논문은 공급과 수요의 불확실성 하에서 복수의 원료를 이용하는 바이오 연료 공급망의 최적 설계와 계획을 다루기 위한 선형 계획법 모델에 초점을 맞추고 있다. 이 모델은 다양한 전환 기술, 원료 계절성과 변동성, 지리적 다양성, 바이오매스 품질저하와 수요 변동을 설명한다. 공급망의 목표는 바이오매스 재배, 운송, 투자 및 기술 운영 비용을 포함한 총 비용을 최소화하면서 수요를 충족시키는 것이다. 각 기간 동안 모델은 최적의 네트워크 설계, 기술 선택, 생산 계획 및 물류 관리 판단을 결정합니다. 또한 위험 회피를 고려하기 위해 위험의 조건부 값을 채택한다. 1장은 논문의 주제를 이해하는 데 필요한 모든 정의와 함께 문제를 제시한다. 바이오 연료 공급망의 일반적인 개념과 활동에 대한 소개 후 산업 공급망과의 주요 차이점, 주요 기능 및 가정, 고려되는 원료와 저장, 그리고 마지막으로 목적과 제약 조건이 설명된다. 2장에서는 2세대 및 3세대 바이오 연료 공급망을 설계하기 위해 세 가지 유형의 바이오매스를 동시에 통합하는 다중 기간 혼합 정수 선형 계획법 모델을 개발한다. 이 모델은 각 공급 원료에 대한 기준 경로를 정의하여 원료의 선택, 생산 설비의 위치 지정, 저장 설비의 배치 및 최적의 물질 흐름 식별을 통해 총 연간 비용을 최소화한다. 3장에서 다중 기간 다중 원료 바이오 연료 공급망은 다단계 확률론적 선형 계획법으로 공식화된다. 3장에서는 제안된 바이오 연료 공급망 모델의 불확실성을 설명하기 위해 확률론적 선형 계획법이 여러 단계에서 사용된다. 전체 계획 기간 동안 불확실성을 처리하기 위해 시나리오 트리가 구성된다. 또한 위험 회피를 고려하기 위해 새로운 위험 부담 가치법을 채택하였다. 다양한 수치 실험이 수행되었으며 한국을 대상으로 한 사례 연구가 모델 및 알고리즘의 효율성을 보여주었다. 마지막으로 4장에서는 본 논문에서 수행한 다양한 작업을 요약하고 향후 작업에 대한 전망을 제시함으로써 논문을 마무리 짓는다.

As the global climate crisis worsens and fossil fuels deplete, renewable energy sources have become more appealing. Biofuel is one of the promising sources produced from multiple biomass sources, as long as it does not compromise food security. In this direction, this thesis focuses on linear programming model to address the optimal design and planning of multiple feedstock-based biofuel supply chains under supply and demand uncertainties. The model accounts for diverse conversion technologies, feedstock seasonality and fluctuation, geographical diversity, biomass degradation, demand variation. The aim is to minimize the total costs, including biomass cultivation, transportation, investment, and operation of technologies costs, while satisfying the demand. In each period the model determines the optimal network design, technology selection, production planning, and logistics management decisions. In addition, the conditional value at risk is adopted to consider the risk hedge. Chapter 1 presents the problem with all the definitions necessary to understand the subject. After an introduction to some general concepts and typical activities of biofuel supply chains, the main differences between industrial and biofuel supply chains, the main features and assumptions, the raw materials considered, storages and finally objectives and constraints are explained. In chapter 2, a multiperiod mixed-integer linear programming model incorporating three types of biomass simultaneously is developed to provide a second- and third-generation biofuel supply chain. The proposed model minimizes the total annualized cost by selecting raw materials, locating production facilities, placing storage facilities, and identifying optimal material flows by defining a deference path for each feedstock. In chapter 3, a multi-period multi-feedstock biofuel supply chain is formulated as a multi-stage stochastic linear programming. In chapter 3, in order to account for uncertainties in the proposed biofuel supply chain model, stochastic linear programming is used in multiple stages. For the entire planning horizon, a tree of scenarios is organized to deal with uncertainties. In addition, the new method of the conditional value at risk is adopted to consider the risk hedge. Various numerical experiments have been conducted and a case study based on South Korea settings has shown the effectiveness of the model and algorithm. Finally, a general conclusion concludes the manuscript by summarizing the various works accomplished in this thesis and proposing perspectives for future works in chapter 4.