• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة الميكانيكية والصناعية
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • الهندسة الميكانيكية والصناعية
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    An eco-friendly closed-loop supply chain facing demand and carbon price uncertainty

    Thumbnail
    التاريخ
    2022
    المؤلف
    Xu, Zhitao
    Pokharel, Shaligram
    Elomri, Adel
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    The greenhouse gas emissions due to the energy use in production and distribution in a supply chain are of interest to industries aiming to achieve decarbonization. The industry subjected to carbon regulations require recycling and reusing materials to promote a circular economy through a closed-loop supply chain (CLSC). In this research, we propose a two-stage stochastic model to design the CLSC under a carbon trading scheme in the multi-period planning context by considering the uncertain demands and carbon prices. We also provide a four-step solution procedure with scenario reduction that enables the proposed model to be solved using popular commercial solvers efficiently. This solution makes the proposed model distinguished from the existing models that assume the firms can purchase or sell carbon credits without quantity limitation. The application of the proposed model is demonstrated via simulation-based analysis of the aluminum industry. The results that the proposed stochastic model generates a network with capacity redundancy to cope with the varying customer demands and carbon prices, while only a slight increase in cost and emission is observed compared with the deterministic model. Furthermore, using scenario reduction, the model solved with 80% of the scenarios share the same CLSC network configuration with the model with full scenarios, while the deviation of the total costs is less than 0.53% and the computational burden can be diminished by more than 40%. This research is expected to be useful to solve optimization problems facing large-scale scenarios with known occurrence probabilities aiming for energy conservation and emissions reduction. 2021, The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1007/s10479-021-04499-x
    http://hdl.handle.net/10576/36675
    المجموعات
    • الهندسة الميكانيكية والصناعية [‎1503‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video