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Reverse supply chain of residual wood biomass

Reverse supply chain of residual wood biomass

Nysret Musliu (ORCID: 0000-0002-3992-8637)
  • Grant-DOI 10.55776/I5443
  • Förderprogramm Einzelprojekte International
  • Status beendet
  • Projektbeginn 01.02.2022
  • Projektende 31.01.2026
  • Bewilligungssumme 152.124 €

CEUS: Österreich - Polen - Slowenien - Tschechien

Wissenschaftsdisziplinen

Informatik (50%); Mathematik (50%)

Keywords

    Reverse Logistics, Supply Chain, Biomass, Network Optimization

Abstract

Nachhaltigkeit und Umweltbewusstsein werden zu einem immer wichtigeren Thema, und Fragen des Recyclings und der Wiederverwendung erfahren in letzter Zeit mehr und mehr Aufmerksamkeit. Obwohl Biomasse eine wichtige erneuerbare Ressource ist und viele Formen annehmen kann (von landwirtschaftlichen Rückständen über Lebensmittelabfälle bis hin zu forstwirtschaftlichen Rückständen und Bau-/Holzverarbeitungsrückständen), werden Biomasseabfälle überwiegend für die Erzeugung von Bioenergie in Betracht gezogen. Je nach der genauen Art der Biomassereste können jedoch auch Alternativen für ihre Nutzung bestehen. So ist etwa die Bewirtschaftung von Restholzbiomasse ein wichtiger Bereich, mit dem sich neben der Nutzung für Bioenergie bisher nicht viele Studien befasst haben. Es gibt mehrere verschiedene Problemklassen, die in den Rückwärtslogistikprozessen von Holz untersucht werden können. Die Optimierung der Aktivitäten dieser Lieferkette und die Identifizierung ihrer besonderen Merkmale ist sowohl für die Verringerung der Umweltauswirkungen als auch für die Steigerung der Effizienz und des Gewinns der Unternehmen von Bedeutung. Hauptziel dieses Projekts ist es, die möglichen alternativen Reverse-Logistics-Prozesse von Biomassereststoffen zu untersuchen, wobei wir uns auf Holzreststoffe als Anwendungsfall konzentrieren. Wir planen, wichtige Optimierungsprobleme im Zusammenhang mit der Sammlung, der Sortierung, dem Transport, der Lagerung und der Verarbeitung dieser Biomasse zu formulieren und effiziente Modelle und Algorithmen für ihre Lösung zu entwickeln. Wir werden neue Ansätze erforschen, die auf hybriden Algorithmen und maschinellem Lernen basieren.

Forschungsstätte(n)
  • Technische Universität Wien - 100%
Internationale Projektbeteiligte
  • Arkadiusz Kawa, Poznan University of Economics and Business - Polen
  • Jakub Sandak, InnoRenew CoE - Slowenien

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