Ricardo Andrés Ortiz Gutiérrez

MODELIZACIÓN Y OPTIMIZACIÓN BAJO CARACTERÍSTICAS ESPACIALMENTE
EXPLÍCITAS DE CADENAS DE SUMINISTRO DE BIOETANOL.
Ricardo Andrés Ortiz Gutiérrez, Fabrizio Bezzo
CAPE-Lab, Departamento de Ingenieria Industrial,Universidad de Pádua,via Marzolo 9, 35131, Pádua, Italia.
*
E-mail: ricardoandres.ortizgutierrez@studenti.unipd.it
Abstract
El presente trabajo propone un modelo de Programación Entera Mixta (MILP) espacialmente
explícito representando la evolución dinámica de una cadena de sumininistro (SC) de bioetanol
sujeta a un incremento de la demanda de biocombustible y bajo un esquema de reducción de gases
de efecto invernadero (GEI) con el tiempo, concebido como un problema de optimización
requiriéndose que la totalidad del sistema cumpla con el doble objetivo: i) la maximización de los
resultados financieros de la empresa (valor actual neto, VAN) y ii) reducción al mínimo del impacto
sobre el calentamiento global (en términos de las emisiones totales de GEI) en la operación del
sistema. La producción de bioetanol en el norte de Italia es elegida como caso de estudio
demostrativo.
Keywords: MILP optimization, ethanol supply chains, carbon trading, biogas.
1. Introducción.
Los biocombustibles fueron indicados primero como una opción para proporcionar un trasporte de
bajo consumo energético, contribuyendo al mismo tiempo un consumo más seguro, competitivo y
sostenible de combustibles. Las Directivas de la Unión Europea (UE) en materia de energía
renovable, han establecido ambiciosos objetivos para todos los miembros de la UE con el propósito
de alcanzar una cuota del 10% de energía procedente de fuentes renovables para el año 2020 en el
sector del transporte. Como meta de sostenibilidad se ha establecido la reducción de gases de efecto
invernadero (GEI) arribando a un límite mínimo del 35% a partir de 2009, el 50% a partir de 2017 y
del 60% a partir de 2018. El bioetanol producido de primera generación se ha indicado
primeramente como la solución mas competitiva. El aspecto económico de la producción de
bioetanol de primera generación depende en gran medida de los costos del suministro de materias
primas [1,2]. Además, la rentabilidad del negocio recae profundamente en i) los ingresos
secundarios provenientes del uso final de los subproductos (i.e. los granos secos de destilería con
solubles, DDGS), así como ii) en los subsidios gubernamentales usualmente desplegados para
apoyar la industria de biocombustibles. Herramientas de toma de decisiones que abarquen toda la
supply chain (SC) son necesarias para dirigir este cambio de paradigma hacia infraestructuras más
sostenibles. El objetivo de este trabajo es proponer un modelo MILP para optimizar
simultaneamente el comportamiento ambiental y financiero de una SC de producción de bioetanol.
Dentro de la formulación son incorporadas características espacialmente explícitas, de multiperiodo y multi-nivel para orientar las decisiones e inversiones a través de un enfoque global,
integrando el análisis de SC (SCA) con las técnicas de análisis de ciclo de vida (LCA) [3,4].
2. Supuestos y Métodos.
Este trabajo aborda el diseño estratégico y la planeación de una SC general de biocombustible a lo
largo de un tiempo de 15 años, dividido en cinco intervalos de tiempo (de tres años de longitud cada
uno)[5], considerando un amplio set de tecnologías alternativas de producción las cuales se
presentan en la Tabla 1.
Tabla 1. Identificación y descripción del producto de cada tecnología pertenecientes al set k.
k
Proceso
Productos
DGP DGP-CHP ADWS ADTS
Ethanol DDGS Power
1
x
x
x
2
x
x
x
3
x
x
x
4
x
x
x
x
Las variables principales a ser optimizadas a lo largo del plazo planeado con la mejor configuración
de la SC de bioetanol en terminos de (i) la localización geográfica de los sitios de producción de
biomasa (local o importada) y la taza de producción, (ii) selección de la(s) tegnología(s), ubicación
y tamaño de las plantas planeadas, (iii) caracterización de la logística de transporte, (iv) rendimiento
financiero del sistema, y (v) el impacto sobre el calentamiento global.
3. Caso de estudio.
La emergente producción de etanol a base de biomasa en el Norte de Italia durante el periodo de
2012 a 2026 será evaluado como caso estudio para ilustrar la aplicabilidad y capacidades del
enfoque propuesto en dirección del diseño estratégico y planeación de sistemas, tales como las
cadenas de suministro de biocombustibles. Se presentarán solo los resultados para el caso del
óptimo económico.
4. Resultados y Discusión.
El problema fue resuleto por medio del resulotor CPLEX con la herramienta de modelado GAMS®.
La tendencia de los resultados pone de manifiesto el conflicto entre el desempeño ambiental y
económico para hacer frente a la producción de biocombustibles. La configuración óptima en
términos de rendimiento económico implica un VAN marginal de 1.19 €/GJetOH contra un impacto
ambiental global de 60.7 kg de CO2-eq./GJetOH correspondiendo a una reducción de GEI de un
29% en comparación con la gasolina, esto sería insuficiente para alcanzar la meta 2017 (al 50%) y
la reducción del 60% exigido para el 2020. El diseño del sistema implicaría el establecimiento de
plantas de producción estándar DGP (k=1) y la tecnología que implica la digestión anaerobia de la
vinaza fina (k=4). El potencial de reducción de ese impacto representa en la alrededor del 84% de
reducción de GEI siendo suficiente para satisfacer el objetivo tanto del 2017 y 2020 (50% y 60%,
respectivamente). Cabe destacar que la tecnología de DGP no se ha seleccionado, esto nos permite
deducir que la inclusión del sistema anaerobio ha mejorado la cadena de suministro económica y
ambientalmente. La figura 1 ilustra el diseño y la estrategia de planificación que incluye el sistema
de transporte detallada de la solución óptima para el rendimiento económico en el final del
horizonte de tiempo. La solución para la configuración económica del diseño del sistema (Figura 1)
implicaría el establecimiento de seis plantas de producción basados en la tecnología ADTS (k=4) y
el DGP (k=1), donde las tres primeras de ellas se pondría en operación durante el primer periodo de
tiempo (t=1). La más grande, la planta 2, correspondiente a una capacidad de producción nominal
de alrededor de 233 kt/año se encuentra en la zona industrial de Porto Viro (g=43). La planta 3 se
instala en el puerto de Génova (g=46) con una capacidad nominal de producción de 215 kt/año, que
al igual que la planta 2 situada a lo largo de las costas se alimentan a través del maíz importado.
Figura 1 Diseño y estrategia de planificación (t=5) para el caso óptimo económico.
La última planta creada durante el período inicial se encuentra dentro de la zona industrial de
Venecia (g=32) con una capacidad de producción nominal de 110 kt/año, permitiendo la entrada de
biomasa importada del extranjero. Eventualmente, son necesarias otras trés plantas para satisfacer la
demanda en el Norte de Italia durante los últimos periodos de tiempo. La siguiente planta es
localizada en la zona industrial de Turín (g=25), a ésta se le asigna un tamaño pequeño de
producción de etanol de alrededor de 110 kt/año, produciéndose la biomasa necesaria de manera
local. Inmediatamente después, es necesario establecer una planta en la zona portuaria de Ravena
(g=52) lo que le permite la facilidad de aceptar biomasa importada, con una capacidad nominal de
110 kt/año. La planta número 6, establecida en los últimos periodos debe ser situada en la zona
vecina a Milán (g=27) con una capacidad de produccón de 185 kt/año donde la materia prima es
cosechada localmente. Es notable que para la configuración óptima del caso económico la biomasa
es principalmente importada desde el extranjero (69%), lo que permite un mejor desempeño
económico en términos de costos de suministro de la biomasa, debido al bajo precio del maíz
importado y de los ingresos globales positivamente afectados por los grandes ingresos provenientes
del negocio paralelo con el sub-producto DDGS. En cuanto al sistema de transporte se refiere, se
prefieren las trayectorias de agua (barcazas y buques) siempre que sean viables, de lo contrario el
ferrocarril es elegido para el suministro de la biomasa y productos.
5. Conclusiones.
En este trabajo se ha presentado y discutido una estructura de modelización multi-objetivo MILP
espacialmente explícito y multi-periodo para el diseño y planificación viable y sostenible de una SC
de biocombustibles multi-escalón. El propósito del estudio ha sido construir una herramienta de
toma de decisiones que pueda ser útil para orientar y dirigir la transición hacia una producción mas
sostenible de biocombustibles bajo criterios tanto económicos como ambientales. Los resultados de
optimización demuestran cómo la integración del sistema de digestión anaerobia en las
infraestructuras de primera generación podría asegurar un equilibrio viable entre el desempeño
económico y ambiental.
6. Agradecimientos.
R. A. Ortiz Gutiérrez agradece al Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT) por la
beca de doctorado otorgada.
Referencias
[1] Petrou, E.C.,&Pappis,C.P. Energy & Fuels, 23, (2009), 1055–1066.
[2] Solomon, B.D.,&Johnson,N.H. Ecological Economics, 68, (2009), 2137–2144.
[3] Delucchi, M.A. University of California: Davis,(2006) U.S.A.
[4] Hugo A, Pistikopoulos EN. J Cleaner Prod.,13, (2005), 1471e91.
[5] Giarola, S., Zamboni, A., Bezzo, F., Comput. Chem. Eng., 35, (2011), 1782–1797.