方賽銀，邱榮祖，李明

(1.福建農(nóng)林大學，福建　福州350002；2.西南林業(yè)大學，云南　昆明650224)

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林木生物質(zhì)能供應鏈決策建模與優(yōu)化研究綜述*

方賽銀1,2，邱榮祖1，李明2

(1.福建農(nóng)林大學，福建福州350002；2.西南林業(yè)大學，云南昆明650224)

摘要：為了應對日益嚴峻的能源危機和溫室氣體排放，林木生物質(zhì)能已成為極具潛力的可再生能源產(chǎn)品，有效的供應鏈管理已成為其產(chǎn)業(yè)化發(fā)展面臨的主要障礙。在分析總結(jié)現(xiàn)有研究資料的基礎(chǔ)上，從影響因素、決策尺度、建模方法等方面闡述了林木生物質(zhì)能供應鏈決策建模與優(yōu)化方面的研究進展與發(fā)展趨勢，最后提出符合我國國情的發(fā)展方向和建議。

關(guān)鍵詞：溫室氣體排放；清潔能源；線性規(guī)劃(LP)；整數(shù)規(guī)劃(IP)；混合整數(shù)線性規(guī)劃(MILP)

溫室氣體排放的負面影響以及化石能源危機導致現(xiàn)在亟須發(fā)展可替代、可持續(xù)發(fā)展的清潔能源，其中生物質(zhì)能得到了特別的關(guān)注，不僅因為其原料來源豐富，以中國為例，每年有48×108t石油當量的可用生物質(zhì)資源[1]，而且與水力、風力和太陽能相比，生物質(zhì)原料更便于貯藏和運輸[2]。由于生物質(zhì)生長過程通過光合作用進行碳封存，與轉(zhuǎn)化過程中的碳排放相均衡[3]，為此生物質(zhì)能同時被認為是碳中和的可持續(xù)發(fā)展再生能源。

生物質(zhì)燃料是生物質(zhì)能發(fā)展和利用最為成功的典范之一。第一代生物燃料在減少溫室氣體排放和增強國內(nèi)能源安全方面做出了顯著的貢獻，但是由于采用糧食作物作為生物質(zhì)原料，對糧食市場的價格和供應產(chǎn)生負面影響而備受指責[4]。為此，第二代生物燃料轉(zhuǎn)化技術(shù)以富含木質(zhì)纖維素的非糧生物質(zhì)作為原料。在非糧生物質(zhì)原料中，林木生物質(zhì)資源受到日益廣泛的關(guān)注，林木生物質(zhì)主要包括林地生產(chǎn)剩余物、林業(yè)生產(chǎn)“三剩物”(采伐、造材、加工剩余物)以及能源林采伐物[5]。全球估計有38.7×108hm2的森林資源，森林地面生物質(zhì)儲量達4 200×108t，全球生物質(zhì)能源潛力大致為100 EJ/a，其中木質(zhì)生物質(zhì)達41.6 EJ/a[6]，面對如此巨大的資源，林木生物質(zhì)能發(fā)展?jié)摿Φ玫搅顺浞值目隙ā?/p>

生物質(zhì)能供應鏈在本質(zhì)上有別于常規(guī)生產(chǎn)供應鏈，后者通常只關(guān)注供應鏈終端消費市場的不確定性，而生物質(zhì)能供應鏈更注重上游原料供應的不確定問題。為此，構(gòu)建高效的可持續(xù)發(fā)展的供應鏈網(wǎng)絡(luò)及其優(yōu)化模型，成為有效控制原料成本、促進生物質(zhì)能產(chǎn)業(yè)大規(guī)模市場化的關(guān)鍵所在[7]。

1林木生物質(zhì)能供應鏈決策建模與優(yōu)化

目前，生物化學和熱化學處理是最適合將包括林木生物質(zhì)在內(nèi)的含木質(zhì)纖維素生物質(zhì)轉(zhuǎn)化為能源和化學產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化技術(shù)。通過發(fā)酵等生化處理生產(chǎn)液體或氣體燃料，常見的熱化學處理包括燃燒、氣化、熱解等，主要用于生產(chǎn)燃料、熱能和電能[8]。因為轉(zhuǎn)化技術(shù)的資本投資較高，規(guī)模經(jīng)濟非常重要，但是生產(chǎn)規(guī)模在技術(shù)上受生物質(zhì)原料供應數(shù)量限制，經(jīng)濟上受生物質(zhì)原料采運成本限制，林木生物質(zhì)能大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化亟須可靠的高成本效益的林木生物質(zhì)能供應鏈保障。

依據(jù)供應鏈管理的相關(guān)定義，廣義的生物質(zhì)能供應鏈主要由上游、中游和下游3個部分供應鏈組成，上游供應鏈包括生物質(zhì)從產(chǎn)地到生物質(zhì)能轉(zhuǎn)化設(shè)施的傳送過程，中游供應鏈考慮生物質(zhì)能轉(zhuǎn)化過程本身，下游供應鏈主要包括生物質(zhì)能產(chǎn)品的存儲與分配。在構(gòu)建分析上游供應鏈時，通常將轉(zhuǎn)化設(shè)施中的生物質(zhì)能轉(zhuǎn)化過程視為黑箱，輸入是生物質(zhì)輸出是生物能[9]。林木生物質(zhì)能供應鏈通常包括采購、貯藏、運輸、預處理、轉(zhuǎn)化等5個基本過程，由于林木生物質(zhì)原材料密度較低(通常在400～900 kg/m3)且含水率高，所以通常在采集后需要通過切片等預處理后再進行傳送[10]，因此，通常林木生物質(zhì)能供應鏈也就是廣義生物質(zhì)能供應鏈的上游供應鏈部分，也有個別研究把生物質(zhì)能和生物質(zhì)產(chǎn)品分配作為第6個過程，對應著廣義生物質(zhì)能供應鏈的上游和下游兩部分供應鏈。

1.1　供應鏈設(shè)計的主要影響因素

林木生物質(zhì)能供應鏈管理除了追求利益最大化的傳統(tǒng)目標外，還必須考慮對環(huán)境和社會的影響，為此在進行供應鏈決策建模和優(yōu)化之前，必須了解影響供應鏈設(shè)計的因素，主要包括技術(shù)和經(jīng)濟、環(huán)境以及社會影響因素。

影響林木生物質(zhì)使用的技術(shù)和經(jīng)濟因素主要包括林木生物質(zhì)原料的質(zhì)量、可獲得性以及采購成本，其中質(zhì)量指標主要包括原料所含能量、水分含量、顆粒大小、灰塵和污染物含量等[11]。采購成本包括所有采集、貯藏、預處理和運輸相關(guān)的成本。影響林木生物質(zhì)利用經(jīng)濟價值的另一個重要因素是產(chǎn)品分配成本，熱能和電能通常用于滿足國內(nèi)能源需求，然而對于生物燃料和化學產(chǎn)品，就需要考慮分配計劃。譬如對于生物燃料產(chǎn)品，利用現(xiàn)有燃料管線運輸是最經(jīng)濟的，但是由于有些生物燃料對管線有腐蝕作用，所以無法通過現(xiàn)有管線運輸，這樣就要對火車、駁船或卡車運輸加以規(guī)劃[12]。有效的林木生物質(zhì)能供應鏈設(shè)計取決于原料的來源和種類、貯藏、預處理和運輸(包括運輸方式、運量和位置)、轉(zhuǎn)化技術(shù)的類型、容量和選址、產(chǎn)品種類及市場定位、原料和產(chǎn)品物流等特定的技術(shù)和經(jīng)濟決策因素。

林木生物質(zhì)利用考慮的主要環(huán)境因素是碳平衡、溫室氣體排放和森林生態(tài)健康。林木生物質(zhì)能之所以受到日益廣泛的關(guān)注，主要是因為其是環(huán)境友好的可持續(xù)發(fā)展能源，特別是林木生物質(zhì)燃料能顯著減少化石燃料對環(huán)境的影響。碳平衡是指碳排放凈值為零，從長遠來看林木生物質(zhì)能是碳平衡的，植被在生長過程中封存空氣中的碳，作為能源原料燃燒時釋放CO2，再被下一代樹木封存，從而保持碳平衡。但是能源生產(chǎn)會立即產(chǎn)生溫室氣體排放，而下一代樹木生長則需要數(shù)十年，從而造成諸如“間接二氧化碳排放”、“碳債務”(carbon debt)[13]。所以短期來看這種平衡關(guān)系是不成立的，并且在整個林木生物質(zhì)能生產(chǎn)過程中，還要考慮因為生產(chǎn)、采集、處理、運輸過程中的化石燃料的碳排放[14]。

在森林生態(tài)健康方面，林木生物質(zhì)能產(chǎn)業(yè)主要的生態(tài)考慮是林木生物質(zhì)項目在維持森林生態(tài)系統(tǒng)健康方面所處的角色?？菽竞蜕謿堄辔锏攘帜旧镔|(zhì)可以維持森林土壤和地力，保持土壤酸性，進而維持森林產(chǎn)量水平，并且有利于維持生物多樣性[15]。林木生物質(zhì)還會影響森林水分質(zhì)量，同時為森林微生物提供食物和庇護，所以森林生物質(zhì)采集可能會產(chǎn)生降低森林生產(chǎn)率、改變下游水流、影響枯木需求物種、增強入侵物種傳播等負面影響[16]。

林木生物質(zhì)能項目會對特定地區(qū)和區(qū)域產(chǎn)生多重社會影響，包括改變?nèi)藗兊纳罘绞?、文化、政策、環(huán)境、健康、福利[17]。但是，其中的許多因素是無法量化的，在供應鏈優(yōu)化中通常就業(yè)和創(chuàng)造的收入是可以量化的，創(chuàng)造就業(yè)機會的數(shù)量和質(zhì)量取決與森林生物質(zhì)供應鏈設(shè)計[18]。所以林木生物質(zhì)能供應鏈通常以就業(yè)機會作為社會因素考慮。

1.2　供應鏈決策建模與優(yōu)化方法

生物質(zhì)能供應鏈主要分為戰(zhàn)略、戰(zhàn)術(shù)、操作3個決策層面。其中，戰(zhàn)略決策層是包括生物質(zhì)資源選址與采購、工廠及倉儲選址、設(shè)備容量等的長期投資性決策。戰(zhàn)術(shù)決策是介于6個月-1年的中期決策方式，具體時間取決于戰(zhàn)略決策層，戰(zhàn)術(shù)決策主要關(guān)注物流管理計劃以及庫存計劃。操作層面重點在于庫存管理、車輛路徑優(yōu)化等短期決策[7]。目前生物質(zhì)能供應鏈的優(yōu)化目標主要包括經(jīng)濟目標、社會目標和環(huán)境目標。

數(shù)學規(guī)劃方法是最常用的生物質(zhì)能供應鏈決策建模方法。根據(jù)目標函數(shù)、決策變量和約束條件的不同，數(shù)學規(guī)劃可以分為線性規(guī)劃(LP)、整數(shù)規(guī)劃(IP)、混合整數(shù)線性規(guī)劃(MILP)和非線性規(guī)劃(NLP)。目前，MILP是最常用的決策建模方法，可以用在所有決策層，NLP和IP只用于優(yōu)化戰(zhàn)略決策。目前生物質(zhì)能供應鏈決策建模和優(yōu)化主要集中在戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)層面，因為操作層面只涉及短期的庫存管理和車輛路徑優(yōu)化，可以直接采用現(xiàn)有的優(yōu)化方法加以解決。

MILP融合LP和IP模型特點，允許部分決策變量是整數(shù)且目標函數(shù)和約束條件都是線性的，廣泛應用在生物質(zhì)能供應鏈建模和優(yōu)化中。在戰(zhàn)略決策層面，最常用的是將上游生物質(zhì)能供應鏈看成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通常MILP模型優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并根據(jù)所規(guī)定的經(jīng)濟、能量和環(huán)境目標，優(yōu)化生物質(zhì)原料每年的流量和工廠選址[22]。

Srisuwan等考慮戰(zhàn)略層的時變性，建立了一個多周期MILP模型，在利益最大化和運輸成本最低的目標下，優(yōu)化每個生物質(zhì)原料產(chǎn)地每個周期內(nèi)的原料生產(chǎn)計劃[23]。Dunnett等針對纖維素乙醇生產(chǎn)企業(yè)，提出一種生產(chǎn)和物流聯(lián)合的MILP模型，用于優(yōu)化多個工廠的配置[24]。Walther等同時考慮供應鏈管理中的不確定性，提出了多周期、多階段MILP模型用于戰(zhàn)略層面的優(yōu)化[25]。Chen等針對不確定決策環(huán)境，提出了兩階段統(tǒng)計MILP模型以支持生物質(zhì)能供應鏈系統(tǒng)戰(zhàn)略規(guī)劃和原料資源分配優(yōu)化，其中二進制決策變量用于選址，連續(xù)型變量用于確定設(shè)備和生物質(zhì)原料流通容量[26]。Kim等針對林木生物質(zhì)燃料加工，提出了用于轉(zhuǎn)化技術(shù)、容量、生物質(zhì)物流方式優(yōu)化選擇的MILP模型，通過優(yōu)化一定區(qū)域內(nèi)加工廠的數(shù)量、選址及容量以及一定周期、一定區(qū)域內(nèi)生物質(zhì)運輸總量，最終達到利潤最大化的目標[27]。同時，針對原料供應、市場需求和價格、處理技術(shù)中存在的不確定性對投資決策的影響，提出用于不確定環(huán)境下的供應鏈網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的兩階段隨機MILP模型，第一階段作為加工廠規(guī)模和選址的投資決策，第二階段用于生物質(zhì)和產(chǎn)品流通方式?jīng)Q策[28]。

非線性規(guī)劃NLP在生物質(zhì)能供應鏈決策和優(yōu)化中也有應用。Corsano等考慮生物質(zhì)能轉(zhuǎn)化過程，通過增加相應的非線性約束，在優(yōu)化供應鏈的同時優(yōu)化乙醇廠的設(shè)計[29]。Bai等考慮交通擁堵的影響，提出具有非線性目標函數(shù)的MILP模型，以優(yōu)化工廠選址和運輸路線[30]。Singh等利用NLP模型優(yōu)化生物質(zhì)發(fā)電廠的選址及優(yōu)化原料收集中心和半徑[31]。Cucek等采用NLP模型在最大化經(jīng)濟指標的同時，最小化碳排放引起的環(huán)境影響[32]。

另外，智能優(yōu)化算法也被用于生物質(zhì)能供應鏈優(yōu)化。Venema通過對決策變量進行二進制編碼，采用基因算法優(yōu)化生物質(zhì)能供應鏈的工廠選址問題[33]。Ayoub等聯(lián)合基因算法和模糊聚類方法，以最小化運輸成本和碳排放為目標，優(yōu)化倉儲和工廠規(guī)模[34]。Izquierdo等采用PSO算法制定生物質(zhì)能供應鏈的戰(zhàn)略規(guī)劃，主要針對森林生物質(zhì)，提出最優(yōu)采集量和最佳的生物質(zhì)能轉(zhuǎn)化技術(shù)[35]。

雖然國外在生物質(zhì)能供應鏈建模與優(yōu)化方面開展了大量研究，但是所提出的供應鏈模型往往只適用于某個特定區(qū)域，而且在建立決策模型時，通常只圍繞某些特殊的經(jīng)濟和環(huán)境目標。這些供應鏈模型無法直接應用于中國林木生物質(zhì)能供應鏈發(fā)展，但在一定程度上提供了較好的借鑒，特別是在供應鏈建模方法、優(yōu)化目標和約束條件制定等方面提供了大量參考資料。

1.3　中國林木生物質(zhì)能供應鏈研究現(xiàn)狀

國內(nèi)與生物質(zhì)能供應鏈相關(guān)的研究主要集中在生物質(zhì)資源統(tǒng)計與分布研究。孫培勤等通過與國外比較分析，提出生物質(zhì)能-農(nóng)產(chǎn)品和/或生物質(zhì)能-林產(chǎn)品聯(lián)合生產(chǎn)系統(tǒng)，應成為中國生物燃料產(chǎn)業(yè)的主要發(fā)展方向[36]。吳進等人認為中國已初步形成了以沼氣利用、生物質(zhì)成型固體燃料、燃料乙醇、生物柴油和生物質(zhì)發(fā)電等多種形式的生物質(zhì)能源利用模式[37]。王芳等通過GIS技術(shù)對廣東省生物質(zhì)能總量及空間分布格局進行了估算和分析[38]。江荷等通過分析國外林業(yè)非糧生物質(zhì)原料標準化狀況，提出中國林業(yè)非糧生物質(zhì)能源原料標準體系構(gòu)建的主要依據(jù)、原則和方法[39]。張永等提出建立農(nóng)戶、企業(yè)與政府三者之間的互動協(xié)調(diào)機制的構(gòu)想，以優(yōu)化生物質(zhì)能供應鏈并減少原料成本[40]。隨后運用系統(tǒng)動力學遠離對生物質(zhì)能供應鏈的運作進行模擬，建立政府、企業(yè)和農(nóng)民協(xié)調(diào)關(guān)系的動態(tài)反饋模型[41]。

關(guān)于生物質(zhì)能供應鏈建模與優(yōu)化的研究非常少見。鮑香臺等在考慮壓縮策略、車輛策略和壓縮方式3個因素的影響下，通過仿真分析不同參數(shù)設(shè)定對秸稈收集運輸過程的影響[42]。宋志偉等針對云南景谷縣生物質(zhì)發(fā)電項目，從優(yōu)化原料成本出發(fā)，構(gòu)建了原料收集成本與收集半徑的關(guān)系模型[43]。高聰?shù)仍诩僭O(shè)生物質(zhì)能源年需求量及可用原料供應量已知的前提下，采用美國非糧作物乙醇精煉廠的生產(chǎn)成本，考慮玉米秸稈原料產(chǎn)量、精煉廠生產(chǎn)能力和消費需求約束的基礎(chǔ)上，以供應鏈總成本最小作為優(yōu)化目標，建立精煉廠選址、規(guī)模及產(chǎn)量優(yōu)化靜態(tài)MILP模型[44]。劉喆軒等以總折現(xiàn)利潤、平均單位能量生物燃料的溫室氣體排放和化石能源投入為優(yōu)化目標，將非線性約束轉(zhuǎn)化為線性約束，建立多期生物燃料混合整數(shù)線性規(guī)劃(MILP)模型[45]。

2中國林木生物質(zhì)能供應鏈研究展望

雖然林木生物質(zhì)能產(chǎn)業(yè)發(fā)展短期仍困難重重，但是著眼長遠其發(fā)展已成必然趨勢，特別是隨著目前第二代生物質(zhì)燃料轉(zhuǎn)化技術(shù)的日趨成熟，林木生物質(zhì)能產(chǎn)業(yè)已經(jīng)達到了大規(guī)模市場化的基本條件，林木生物質(zhì)能供應鏈管理不僅是未來林木生物質(zhì)能產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的準備，也是該產(chǎn)業(yè)市場化的最后一道屏障。國外許多國家特別是森林資源相對豐富的國家和地區(qū)21世紀初開始就已經(jīng)開展了大量相關(guān)研究，中國在這方面進展相對較慢，主要是因為此類能源產(chǎn)品尚不具備價格優(yōu)勢，相應的產(chǎn)業(yè)化進程非常緩慢，這也是導致林木供應鏈管理方面研究欠缺的主要原因。

中國近幾年來正逐漸重視生物質(zhì)能的開發(fā)與利用，2005年頒布《中華人民共和國可再生能源法》、2007年制定了《可再生能源中長期發(fā)展規(guī)劃》、2012年國家林業(yè)局又推出《全國林業(yè)生物質(zhì)能發(fā)展規(guī)劃》(2011-2020年)，這些相關(guān)政策法規(guī)的實施為我中國林木生物質(zhì)能產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)造了難得的機遇，為了更加有效地利用森林資源發(fā)展能源產(chǎn)品，除了在技術(shù)上不斷完善，中國還應在林木生物質(zhì)能供應鏈方面加強以下幾個方面的研究與探討：

(1)加強中國林木生物質(zhì)能原料資源分布與潛力研究

目前雖然已有關(guān)于中國森林生物質(zhì)資源分布的相關(guān)研究，但是針對生物質(zhì)能原料的森林生物質(zhì)資源分布還沒有詳細的研究報道，因為并不是所有森林生物質(zhì)都可以用作林木生物質(zhì)能生產(chǎn)原料，特別針對中國東北、西南等森林資源豐富的地區(qū)，需要通過對采伐、采集、運輸、預處理等經(jīng)濟成本評價后，確定中國林木生物質(zhì)能資源分布狀況和開發(fā)潛力，從而為林木生物質(zhì)能供應鏈研究提供基本的資料與數(shù)據(jù)。

(2)發(fā)展符合中國國情的林木生物質(zhì)能供應鏈決策模型

林木生物質(zhì)能產(chǎn)業(yè)具有非常顯著的區(qū)域特點，因為不同國家和地區(qū)的資源分布、運輸成本、政策法規(guī)、甚至環(huán)境評價標準都不盡相同。雖然現(xiàn)在國外有不少關(guān)于林木生物質(zhì)能供應鏈決策建模與優(yōu)化方面的研究資料，但是這些研究都是針對某一個特定的區(qū)域，不能直接用于中國林木生物質(zhì)能供應鏈管理，所以中國亟待建立符合中國國情的林木生物質(zhì)能產(chǎn)業(yè)決策模型，特別是戰(zhàn)略決策模型及其優(yōu)化方法，為中國林木生物質(zhì)能項目立項、選址、規(guī)模設(shè)定等提供戰(zhàn)略投資依據(jù)。

(3)加強林木生物質(zhì)能供應鏈智能網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究

中國地域遼闊且地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展差異明顯，傳統(tǒng)集散式供應鏈結(jié)構(gòu)容易因“牛鞭效應”造成產(chǎn)品積壓和資源浪費等負面影響。然而對于林木生物質(zhì)能供應鏈，這種浪費不僅僅造成經(jīng)濟上的損失，更關(guān)鍵的是可能會對環(huán)境造成不可挽回的破壞，從而違背了發(fā)展林木生物質(zhì)能產(chǎn)業(yè)的初衷。為此，借鑒現(xiàn)代智能產(chǎn)品和智能供應鏈的構(gòu)建原理和方法，采用條形碼、二維碼、無線射頻等技術(shù)構(gòu)建可重構(gòu)的柔性林木生物質(zhì)能供應鏈結(jié)構(gòu)是未來發(fā)展的重要方向。

3結(jié)論

面對日益嚴峻的化石能源危機和不斷惡化的溫室效應，大力發(fā)展生物質(zhì)能源產(chǎn)品已成為全球能源發(fā)展的必然選擇，特別是合理利用豐富的森林生物質(zhì)資源發(fā)展林木生物質(zhì)能產(chǎn)業(yè)，不僅可以緩解對化石能源的過度依賴，還為可再生能源的可持續(xù)發(fā)展提供有效的解決途徑。目前供應鏈決策與優(yōu)化幾乎已經(jīng)成為新一代林木生物質(zhì)能產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的最主要障礙，許多國家和地區(qū)自本世紀初開始就已經(jīng)開展了相關(guān)研究，本研究主要通過回顧相關(guān)研究論文，介紹林木生物質(zhì)能供應鏈決策建模和優(yōu)化研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，同時結(jié)合中國國情，提出相應的發(fā)展建議和研究方向。

參考文獻：

[1]Wu C.Z,Yin X.L,Yuan Z.H,etal.The development of bioenergy technology in China[J].Energy,2010,35(11)：4445-4450.

[2]Mabee W.E,Gregg D.J,Saddler J.N.Assessing the emerging biorefinery sector in Canada[C].In Twenty-Sixth Symposium on Biotechnology for Fuels and Chemicals,2005,pp.765-778.

[3]Vanhala P,Repo A,Liski J.Forest bioenergy at the cost of carbon sequestration?[J].Current Opinion in Environmental Sustainability,2013,5(1)：41-46.

[4]Ewing M,Msangi S.Biofuels production in developing countries：assessing tradeoffs in welfare and food security[J].Environmental Science & Policy,2009,12(4)：520-528.

[5]劉剛,沈鐳.中國生物質(zhì)能源的定量評價及其地理分布[J].自然資源學報,2007,22(1)：9-18.

[6]Parikka,Matti.Global biomass fuel resources [J].Biomass and Bioenergy,2004,27(6)：613-620.

[7]Sharma B,Ingalls R.G,Jones C.L,etal.Biomass supply chain design and analysis：Basis,overview,modeling,challenges,and future[J].Renewable and Sustainable Energy Reviews,2013,24：608-627.

[8]Caputo A.C,Palumbo M,Pelagagge P.M,etal.Economics of biomass energy utilization in combustion and gasification plants：effects of logistic variables[J].Biomass and Bioenergy,2005,28(1)：35-51.

[10]Iakovou E,Karagiannidis A,Vlachos D,etal.Waste biomass-to-energy supply chain management：a critical synthesis[J].Waste Management,2010,30(10)：1860-1870.

[12]Marvin W.A,Schmidt L.D,Benjaafar S，etal.Economic optimization of a lignocellulosic biomass-to-ethanol supply chain[J].Chemical Engineering Science,2012,67(1)：68-79.

[13]Vanhala P,Repo A,Liski J.Forest bioenergy at the cost of carbon sequestration?[J].Current Opinion in Environmental Sustainability,2013,5(1)：41-46.

[14]Cherubini F,Bird N.D,Cowie A，etal.Energy-and greenhouse gas-based LCA of biofuel and bioenergy systems：Key issues,ranges and recommendations[J].Resources,Conservation and Recycling,2009,53(8)：434-447.

[15]Lehtikangas P.Quality properties of pelletised sawdust,logging residues and bark [J].Biomass and Bioenergy,2001,20(5)：351-360.

[16]Lattimore B,Smith C.T,Titus B.D,etal.Environmental factors in woodfuel production：Opportunities,risks,and criteria and indicators for sustainable practices[J].Biomass and Bioenergy,2009,33(10):1321-1342.

[17]Vanclay F.International principles for social impact assessment [J].Impact Assessment and Project Appraisal,2003,21(1):5-12.

[18]Sovacool B.K,Mukherjee I.Conceptualizing and measuring energy security：a synthesized approach [J].Energy,2011,36(8)：5343-5355.

[21]Frombo F,Minciardi R,Robba M,etal.Planning woody biomass logistics for energy production：A strategic decision model[J].Biomass and Bioenergy,2009,33(3)：372-383.

[22]Mol R.Jogems,M.A.H,Van Beek P,etal.Simulation and optimization of the logistics of biomass fuel collection[J].NJAS Wageningen Journal of Life Sciences,1997,45(1):217-228.

[23]Srisuwan P,Dumrongsiri A.Mathematical model of production and logistics planning for crops producting E-20 biofuel[C].In second international conference on economics,trade and development,Bangkok,Thailand,2012,pp.17-22.

[24]Dunnett A.J,Adjiman C.S,Shah N.A spatially explicit whole-system model of the lignocellulosic bioethanol supply chain：an assessment of decentralised processing potential[J].Biotechnology for Biofuels,2008,1(1):1-17.

[25]Walther G,Schatka A,Spengler T.S.Design of regional production networks for second generation synthetic bio-fuel-A case study in Northern Germany[J].European Journal of Operational Research,2012,218(1):280-292.

[26]Chen C.W,Fan Y.Bioethanol supply chain system planning under supply and demand uncertainties[J].Transportation Research Part E：Logistics and Transportation Review,2012,48(1):150-164.

[27]Kim J,Realff M.J,Lee J.H,etal.Design of biomass processing network for biofuel production using an MILP model[J].Biomass and Bioenergy,2011,35(2):853-871.

[28]Kim J,Realff M.J,Lee J.H.Optimal design and global sensitivity analysis of biomass supply chain networks for biofuels under uncertainty[J].Computers & Chemical Engineering,2011,35(9):1738-1751.

[29]Corsano G,Vecchietti A.R,Montagna J.M.Optimal design for sustainable bioethanol supply chain considering detailed plant performance model[J].Computers & Chemical Engineering,2011,35(8):1384-1398.

[30]Bai Y,Hwang T,Kang S,etal.Biofuel refinery location and supply chain planning under traffic congestion[J].Transportation Research Part B:Methodological,2011,45(1):162-175.

[31]Singh J,Panesar B.S,Sharma S.K.Geographical distribution of agricultural residues and optimum sites of biomass based power plant in Bathinda,Punjab[J].Biomass and Bioenergy,2011,35(10):4455-4460.

[33]Venema H.D,Calamai P.H.Bioenergy systems planning using location-allocation and landscape ecology design principles[J].Annals of Operations Research,2003,123(1-4):241-264.

[34]Ayoub N,Martins R,Wang K,etal.Two levels decision system for efficient planning and implementation of bioenergy production[J].Energy Conversion and Management,2007,48(3):709-723.

[35]Izquierdo J,Minciardi R,Montalvo I,etal.Particle Swarm Optimization for the biomass supply chain strategic planning[C].In Proceedings of the International Congress on Environmental Modelling and Software,2008,pp.1272-1280.

[36]孫培勤,孫紹暉,常春,等.我國生物質(zhì)能源現(xiàn)代化應用前景展望(一)——生物質(zhì)資源和供給[J].中外能源,2014,19(6):21-28.

[37]吳進,閔師界,胡啟春,等.典型生物質(zhì)能技術(shù)比較分析[J].中國沼氣,2011,29(5):21-28.

[38]王芳,黎夏.農(nóng)作物生物質(zhì)能的遙感估算——以廣東省為例[J].自然資源學報,2006,21(6):870-878.

[39]江荷,彭祚登.我國林業(yè)非糧生物質(zhì)能源原料標準體系的構(gòu)建[J].中國農(nóng)業(yè)大學學報,2014,19(2):51-60.

[40]張永,陳曉嬌,景月明.生物質(zhì)能供應鏈協(xié)調(diào)機制研究[J].物流技術(shù),2009,28(3):58-63.

[41]張永,陳曉嬌,景月明.生物質(zhì)能供應鏈的系統(tǒng)動力學建模研究[J].物流技術(shù),2009,28(10):114-116.

[42]鮑香臺,張永,林哲建,等.生物質(zhì)能供應鏈收集運輸方式的仿真優(yōu)化研究[J].物流技術(shù),2012,30(12):165-168.

[43]宋志偉,朱麗艷,路飛,等.林木生物質(zhì)原料收集半徑分析——以景谷縣生物質(zhì)發(fā)電項目為例[J].林業(yè)建設(shè),2014(6):66-68.

[44]高聰,楊潔,關(guān)志民,等.非糧質(zhì)生物能源供應鏈優(yōu)化設(shè)計研究——以遼寧地區(qū)為研究對象[J].工業(yè)工程,2014,17(1):99-104.

[45]劉喆軒,邱彤,陳丙珍.多期生物燃料供應鏈網(wǎng)絡(luò)建模與多目標優(yōu)化[J].化工學報,2014,65(7):2802-2812.

The Review of Research on Decision Modeling and Optimization of

Forest Biomass Based Bio-energy Supply Chain

FANG Sai-yin1,2，QIU Rong-zu1，LI Ming2

(1.Fujian Agriculture and Forestry University,Fuzhou Fujian 350002,R.P.China;

2.Southwest Forestry University，Kunming Yunnan 650224,R.P.China)

Abstract:Forest biomass based bioenergy is a promising renewable energy products to deal with the serious problem of energy crisis and greenhouse gas emission,however,the main obstacle forits industrial development comes from lack of an effective supply chain and management.Based onreview of relevant researches and data collections,this study illustrates the research progress and its tendencies on supply chain decision-making modeling and optimization of forest biomass based bioenergy from perspectives of influence factors,decision-making scales,and modeling and optimization approaches.Relevant suggestions and recommendations on development direction in China are also proposed in the final part.

Key words:greenhouse gas emission;clean energy;linear programming(LP)；integer programming (IP);mixed integer linear programming (MILP)

通訊作者簡介：邱榮祖(1961-)，男，教授，博士，主要從事供應鏈管理與優(yōu)化研究。E-mail:qrz1010@yahoo.com

作者簡介：第一方賽銀(1981-)，女，副教授，碩士，主要從事供應鏈管理與優(yōu)化研究。E-mail:704564543@qq.com

基金項目：國家自然科學基金項目(31100424)。

*收稿日期：2015-06-08

中圖分類號：TK 6

文獻標識碼：A

文章編號：1672-8246(2016)01-0131-06