PLANIFICACIÓN ÓPTIMA DE BIORREFINERÍAS...

Facultad de Ingenier ía Química,

Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo

PLANIFICACIÓN ÓPTIMA DE

BIORREFINERÍAS SUSTENTABLES

José Ezequiel Santibañez-Aguilar, José María Ponce-Ortega

Red Temática de Bioenergía (RTB) del CONACYT

Facultad de Ingenier ía Química, Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo

PlaNIFIcacIóN óPtIMa de bIorreFINeríaS SUSteNtableS

José Ezequiel Santibañez-Aguilar, José María Ponce-Ortega

Red Temática de Bioenergía (RTB) del CONACYT

Planificación óptima de biorrefinerías sustentables

Publicación de la Red Temática de Bioenergía (RTB) del CONACYT.

© 2016, José Ezequiel Santibañez-Aguilar© 2016, José María Ponce-Ortega

© Facultad de Ingeniería Química, Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo,

Santiago Tapia 403, Centro Morelia.Michoacán México, C.P. 58000

© 2016, Imagia Comunicación S. de RL. de CV.Por características tipográficas y diseño editorial.

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mático y la distribución de ejemplares de ella mediante cualquier alquiler o préstamos públicos.

ISBN: 978-607-8116-61-4

Impreso en México / Printed in Mexico

íNdIce

Resumen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

Introducción . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

Casos analizados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

Planificación óptima de un sistema de biorrefinerías distribuido considerando aspectos económicos y ambientales . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

Planificación óptima de un sistema distribuido de biorrefinerías sustentables considerando aspectos económicos, ambientales y sociales . . . . 20

Otros casos de estudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

5

reSUMeN

En este cuaderno temático se presenta un análisis de los principales con-

ceptos involucrados en la planificación de cadenas de valor asociadas a

biorrefinerías sustentables. Para satisfacer las necesidades energéticas

a través de un sistema de biorrefinerías, se requiere determinar las materias pri-

mas más adecuadas, así como la localización de las plantas de procesamiento y

transporte de productos. En este sentido, una cadena de valor de una biorrefi-

nería debe incluir un sistema distribuido que abarca todas las tareas y activida-

des desde la producción, transporte, pretratamiento y procesamiento de mate-

rias primas para producir biocombustibles y otros productos de valor agregado,

así como el transporte de productos y subproductos, además del tratamiento

de los desechos involucrados. Por lo tanto, en la planificación sustentable de

un sistema distribuido de biorrefinerías se deben considerar simultáneamente

aspectos económicos, ambientales y sociales. Así, en este documento se pre-

senta una discusión de los trabajos desarrollados por socios de la Red Temáti-

ca de Bioenergía (RTB) del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt)

adscritos a la Facultad de Ingeniería Química de la Universidad Michoacana de

San Nicolás de Hidalgo (UMSNH) para la planificación óptima de biorrefinerías

sustentables en México.

7

INtrodUccIóN

Una biorrefinería es una instalación industrial donde se producen múltiples productos (por ejemplo, biocom-bustibles, químicos especializados, polímeros, etc.) a partir de una amplia gama de biorrecursos (como re-siduos lignocelulósicos, biodesperdicios, granos, etc.). La figura 1 es una representación esquemática del concepto de una biorrefinería y sus diferencias con una refinería a base de petróleo. Actualmente, las biorre-finerías han ganado una atención considerable porque contribuyen significativamente a mejorar la sustenta-bilidad, así como a aminorar la dependencia a los combustibles fósiles y sus consecuencias (agotamiento de las reservas, altas emisiones de gases de efecto invernadero [GHG], enormes descargas de desechos, etc.), lo cual se muestra en la figura 2.

Figura 1. Comparación entre biorrefinerías y refinerías a base de petróleo.

co2

co2

Combustibles

Polímeros

Químicos especiales

Materias primas

Combustibles

Polímeros

Químicos especiales

Materias primas

Disminución del petróleo

AltasEmisiones

CO2 Capturado

bIorreFINería

reFINería

8

Planificación óPtima de Biorrefinerías sustentaBles

Figura 2. Formas de captura de CO2 asociadas a refinerías y biorrefinerías.

La tasa de captura de dióxido de carbono es muy lenta

Millones de años

CO2

CO2

Uso petróleo

Uso biomasa

La tasa de captura de dióxido de carbono es muy rápida

Productos con características similares


9

El primer punto a considerar en la planificación de una biorrefinería es que existe gran cantidad de materias primas que pueden seleccionarse para producir diversos productos (ver la figura 3), lo que hace necesario plantear un método de optimización para determinar la mejor ruta de procesamiento para cada caso espe-cífico.

Figura 3. Ejemplo para determinar las opciones de configuración de una biorrefinería.

ProdUctoS

A B C D E F G H I

M

J

K

L

N O P

SR T

AC

Q U V W X Y AA AB AD

componentes

(A) Maíz(B) Trigo(C) Yuca(D) Sorgo(E) Remolacha azucarera(F) Jatropha(G) Palma africana(H) bagazo de caña(I) Paja de trigo(J) Microalgas(K) Almidón(L) Azúcares fermentables(M) Hemilcelulosa(N) Celulosa(O) Lignocelulosa(P) Lípidos(Q) Metanol(R) Aceite(S) Biocrudo(T) Gas de síntesis(U) Bioetanol(V) Fenoles(W) Queroseno(X) Gasoil(Y) Turbosina(AA) Diésel(AB) Hidrógeno(AC) Biodíesel(AD) Glicerol

tecnología

(1) Trituración/extracción(2) Trituración/extracción(3) Trituración/extracción(4) Trituración/extracción(5) Solución(6) Solución(7) Extracción(8) Extracción(9) Trituración/extracción(10) Extracción(11) Extracción(12) Extracción(13) Extracción(14) Hidrólisis ácida(15) Hidrólisis enzimática(16) Hidrólisis ácida(17) Hidrólisis enzimática(18) Hidrólisis ácida(19) Hidrólisis enzimática(20) Hidrotratamiento (24) Transesterificación(25) Digestión anaerobia(26) Fermentación/extracción(27) Síntesis de metanol(28) Separación(29) Hidrogenación(30) Hidrogenación(31) Proceso Fisher-Tropsch(32) Proceso Fisher-Tropsch(33) Separación(34) Extracción(35) Extracción(36) Pirólisis(37) Pirólisis

MaterIa PrIMa

10


biocombustibles

tratamiento

Materia prima

Químicos

Reciclo y reúso

Procesamiento

SeparaciónPre-procesamiento

Reciclo directo

Cosecha

Caña de azúcar

Materia orgánica

Maíz

Trigo

Madera

Paja

La figura 4 muestra los principales pasos involucrados en la operación de biorrefinerías, y que incluyen el cultivo de biorrecursos. Este paso se realiza en campos de cultivo, lo que genera una enorme cantidad de empleos en áreas rurales e impacta positivamente a la sociedad. Los biorrecursos necesitan cosecharse y transportarse a las biorrefinerías donde son procesados para separarlos y obtener los productos que se en-vían a los centros de distribución para los mercados donde se encuentran sus consumidores finales. Un punto importante a tomar en cuenta es el alto consumo de recursos naturales como agua, tierras de cultivo y fer-tilizantes, entre otros, lo que motiva a considerar la opción de integrar la biorrefinería para tener esquemas sustentables

Figura 4. Puntos clave a considerar en la planificación de biorrefinerías sustentables.


11

Cabe resaltar que existe gran cantidad de tipos de biomasa disponible para producir diversos productos de alto valor agregado en esquemas de biorrefinerías. Asimismo, hay muchas tecnologías para transformar la biomasa, y cada una involucra diferentes factores de conversión, costos y límites de procesamiento. Estas tecnologías pueden ser evaluadas y seleccionadas tomando en cuenta su viabilidad técnico-económica, su impacto ambiental y su impacto social. Además, cada sistema de conversión de la biomasa tiene límites es-pecíficos para su procesamiento. Debido a que las materias primas usadas en las biorrefinerías usualmente se encuentran en áreas rurales, mientras que los consumidores se localizan en áreas urbanas, es necesario diseñar un sistema distribuido de biorrefinerías (ver la figura 5) donde se determine la localización óptima de cada una de las etapas involucradas.

Figura 5. Representación esquemática de una cadena de valor asociada a un sistema distribuido de biorrefinerías.

Flujo de producto

Flujo de materia prima

Poblado

Poblado

Almacén

Planta

Almacén

Campo

CampoCampo

Campo

Planta

Almacén

Almacén

Planta

Poblado

Planta

Planta central

12


En este cuaderno se analizan varios aspectos asociados a cadenas de valor de sistemas distribuidos de biorre-finerías sustentables, los cuales se resaltan a continuación:

• Economías de escala: En este caso, las cadenas de valor son consideradas como sistemas distribuidos para disminuir los costos de transporte. Debido a que las plantas de procesamiento tienen diferentes capacidades de producción, los costos de operación y de capital dependen de la capacidad de las plan-tas. Existen dos tipos de plantas de procesamiento: plantas de procesamiento centrales (de gran tama-ño y localizadas en centros urbanos con toda la infraestructura disponible) y plantas de procesamiento secundarias (de tamaño pequeño o moderado, localizadas en los lugares rurales, con limitaciones de infraestructura) (ver la figura 4). Cabe resaltar que los costos de procesamiento en las plantas centrales son menores que en las secundarias debido a las economías de escala. Sin embargo, los costos de trans-portar grandes volúmenes de materias primas son reducidos en las plantas de procesamiento secunda-rias. Por lo anterior, se requiere de un modelo de optimización para determinar el mejor esquema de procesamiento para cada caso específico.

• Dependencia estacionaría: Un punto clave en las cadenas de valor asociadas de los sistemas de biorrefi-nerías distribuidos es la variabilidad estacional asociada a la disponibilidad y precio de los biorrecursos. Esto se atribuye principalmente a la inestabilidad del clima asociada a las diferentes estaciones del año. Por lo tanto, se requiere considerar el almacenamiento óptimo de biorrecursos y productos en las dife-rentes localidades asociadas a la cadena de valor del sistema distribuido de biorrefinerías.

• Dependencia estacionaría: Un punto clave en las cadenas de valor asociadas de los sistemas de biorrefi-nerías distribuidos es la variabilidad estacional asociada a la disponibilidad y precio de los biorrecursos. Esto se atribuye principalmente a la inestabilidad del clima asociada a las diferentes estaciones del año. Por lo tanto, se requiere considerar el almacenamiento óptimo de biorrecursos y productos en las dife-rentes localidades asociadas a la cadena de valor del sistema distribuido de biorrefinerías.

• Sustentabilidad de las cadenas de valor de los sistemas distribuidos de biorrefinerías: Los criterios de sustentabilidad impactan drásticamente las cadenas de valor asociadas a biorrefinerías sustentables. Por lo tanto, es necesario implementar una metodología de optimización multiobjetivo para obtener la configuración óptima de la cadena de valor de un sistema distribuido de biorrefinerías consideran-do de manera simultánea objetivos económicos, ambientales y sociales. En este contexto, el objetivo económico puede ser el maximizar la ganancia neta durante el tiempo de operación del sistema. El impacto ambiental puede estar asociado a la minimización del impacto ambiental global del sistema considerando diferentes factores como son el impacto a la salud humana, a los recursos y al ecosistema. Mientras que el impacto social se puede medir mediante la maximización de la generación de empleos o la minimización del riesgo potencial a accidentes asociado a la implementación del sistema.


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El propósito de este documento es presentar aspectos considerados en los modelos de optimización para establecer cadenas de valor asociadas de biorrefinerías sustentables desarrolladas por nuestro grupo de in-vestigación en la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo. En cada modelo propuesto se pretende dar respuesta a las siguientes preguntas:

¿Qué productos se deben producir? ¿Qué tecnologías se deben utilizar? ¿Dónde se deben localizar las plantas de procesamiento? ¿Qué tamaño deben tener las plantas de procesamiento? ¿Qué mercados deben satisfacerse? ¿Cuáles son los costos de transporte? ¿Qué incentivos fiscales se requieren?

La figura 6 destaca las cuatro dimensiones de la sustentabilidad que deben tomarse en cuenta en la plani-ficación óptima de biorrefinerías sustentables.

Figura 6. Cuatro dimensiones de la sustentabilidad consideradas en la planificación óptima de biorrefinerías sustentables.

tiempo

Impacto ambiental

Impacto económico

Impacto social

ProceSo SUSteNtable

ambi

enta

l

econ

ómic

o

Socia

l

14


Existen distintas maneras de considerar la dimensión ambiental, una de las más aceptadas es la medida del impacto ambiental por medio del Eco-indicador 99, que está basado en el análisis del ciclo de vida y se puede aplicar a una sustancia, un proceso o una actividad. El Eco-indicador 99 es un método enfocado al daño, el cual se divide en tres categorías principales: daño a la salud humana, daño al ecosistema y daño a los recur-sos, que a su vez se subdividen en las once categorías de impacto que se señalan a continuación:

1. Daño a la salud humana debido a:a. Sustancias carcinógenas.b. Sustancias orgánicas que dañan la respiración.c. Sustancias inorgánicas que dañan la respiración.d. Cambio climático.e. Agotamiento de la capa de ozono.

2. Daño al ecosistema debido a:a. Sustancias ecotóxicas.b. Acidificación y eutrofización.c. Uso y conversión de la tierra.

3. Daño a los recursos por la extracción de:a. Recursos minerales.b. Combustibles fósiles.

caSoS aNalIZadoS

Se presentan dos casos para la planificación óptima de sistemas de biorrefinerías distribuidos. El primero considera la planificación de un sistema de biorrefinerías considerando aspectos económicos y ambientales, y el segundo involucra la planificación óptima de sistemas de biorrefinerías distribuidos incluyendo aspectos de estacionalidad y sociales en conjunto con aspectos económicos y ambientales.

Planificación óptima de un sistema de biorrefinerías distribuido considerando aspectos económicos y ambientales.

En uno de los primeros trabajos desarrollados en nuestro grupo de investigación asociado a la planificación óptima de biorrefinerías sustentables, fuimos pioneros en considerar simultáneamente objetivos económi-cos y ambientales en estos esquemas (ver la figura 7). Este trabajo corresponde al reportado por Santibañez-Aguilar et al. (2011) y se basa en la superestructura presentada en la figura 8, que corresponde a un modelo de


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programación lineal. Se analizó un caso de estudio de México en el que se consideraron 21 materias primas disponibles, con los tres productos principales que se presentan en la figura 9. Además, se toman en cuenta diez rutas de procesamiento. Debido a que en este caso se encontró que los objetivos económicos se con-traponen con los objetivos ambientales, conviene presentar los resultados mediante curvas de Pareto para que el tomador de decisiones seleccione la solución más conveniente (ver figura 10). Para ver los detalles de formulación del modelo se sugiere consultar el trabajo de Santibañez-Aguilar et al. (2011).

Figura 7. Objetivos considerados en la optimización de las cadenas de valor de biorrefinerías sustentables.

trabajos anteriores(considerando solo uno de los dos objetivos)

este trabajo(considerando ambos objetivos)

Aspectos económicos

Aspectos ambientales

Metodología





aspectos económicos

aspectos ambientales

SE PROPONE

16


Figura 8. Superestructura implementada por Santibañez-Aguilar et al. (2011).

En esta parte se utiliza un factor de conversión de biorrecursos a subproductos ß (k, r, m, b)

En esta parte se utiliza un factor de conversión de biorrecursos a productos α (k, r, m, b)

Biorrecurso 1

Biorrecurso 2

Biorrecurso 3

Biorrecurso 4

Biorrecurso m

Ruta de procesamiento 1





Ruta de procesamiento r

Producto 1

Producto 2

Producto 3

Producto 4

Producto k

Subproducto 1

Subproducto 2

Subproducto 3

Subproducto 4

Subproducto b


17

Figura 9. Descripción de materias primas y productos analizados en el primer caso de estudio.

BIOETANOL

HIDRÓGENOBIODIÉSEL

Astilla de madera

Palma ShellGrano de maízTrigo

Paja de trigo

Soya

Raíz de yucaColza Aceite de ricino

Remolacha

Aserrín

Jatropha Palma africana

Palma de arroz

Girasol Cartamo Sorgo dulce Algodón

Madera comercial

Grano de sorgo Caña de

azucar

MaterIa PrIMa

PRODUCTOS

18


Figura 10. Resultados de la curva Pareto del trabajo de Santibañez-Aguilar et al. (2011).

En la curva de Pareto de la figura 10 se puede observar que el punto B corresponde a una solución que com-pensa adecuadamente ambos objetivos, y cuya solución se identifica en la figura 11.

a

b

cPunto infactible

Impacto ambiental (107 puntos de ecoindicador 99)

Mínimo impacto ambiental Mínima ganancia anual

Impacto ambiental intermedio25% máximo impacto ambiental

Ganancia anual intermedia75% máxima ganancia anual

Curva pareto

Punto subóptimo Re

gión

subó

ptim

a

Regió

ninf

actib

le

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

Gan

anci

a an

ual (

mill

ones

de

dóla

res)

0 25 50 75 100 125 150 175 200 225

Máximo impacto ambiental Máxima ganancia anual


19

Figura 11. Configuración óptima para el punto B de la figura 10.

100 % de astilla de madera

100 % de paja de trigo 52 % de caña de azúcar

100 % de grano de sorgo

100 % de palma africana 100 % de girasol 100 % de jatropa

100 % de colza

Pretatamiento, hidrólisis

ácida y fermentación

100 % de aserrín

100 % de maderacomercial

Pretratamiento, gasificación y biosíntesis

Pretatamiento, extracción y

transesterificación

Cr2O3

100 % de la demanda de etanol

Cu-MCM-4I

12 % de la demanda de biodiésel

.011 % de la demanda de hidrógeno

20


Planificación óptima de un sistema distribuido de biorrefinerías sustentables considerando aspectos económicos, ambientales y sociales

Este trabajo corresponde al reportado por Santibañez-Aguilar et al. (2014) y es una extensión del anterior, ya que además de sus objetivos económicos y ambientales, incluye aspectos sociales mediante la maximización de los empleos generados en la cadena de valor asociada. Para probar el modelo de optimización propuesto se considera un caso de estudio de México, con 9 biorrecursos disponibles (ver la figura 12) para producir bioetanol y biodiesel a través de cuatro diferentes rutas de procesamiento. El modelo resultante corresponde a un problema de programación matemática del tipo mixto entero lineal.

Figura 12. Materias primas analizadas en el segundo caso de estudio.

MaterIaPrIMa

Sorgo dulce

Madera

Caña de azúcar

Grano de sorgo

Grano de maíz

Palma africana

Jatropa

Cártamo

Astilla de madera


21

De forma similar, se pueden generar curvas de Pareto para objetivos sociales y ambientales, como lo muestra la figura 14, así como para los objetivos sociales y económicos, como lo muestra la figura 15. Lo importante a destacar de estas curvas es que a través de ellas es posible identificar soluciones óptimas que compensen los diferentes objetivos considerados y que el tomador de decisiones puede seleccionar la que mejor satisfaga sus necesidades específicas; cabe resaltar que cada punto de estas curvas corresponde a una configuración del sistema de biorrefinerías distribuido, con biorrecursos específicos seleccionados, así como rutas de pro-cesamiento propias.

Figura 13. Curva de Pareto de Santibañez-Aguilar et al. (2014) para los objetivos económicos y ambientales.

Diferencia de Ganancia

Gan

anci

a an

ual (

dóla

res/

año)

Sin penalización

1767 empleos2686 empleos 3748 empleos

1767 empleos2686 empleos

3748 empleos

1767 empleos2686 empleos

3748 empleos

0.5 % de penalización por

demanda insatisfecha

1 % de penalización por


esta es una región con ganancia

negativa

0.00e+00 1.00e+08 2.00e+08 3.00e+08 4.00e+08 5.00e+08 6.00e+08 7.00e+08

Gran diferencia de impacto ambiental

Impacto ambiental (puntos de ecoindicador 99/año)

6.00e+07

5.00e+07

4.00e+07

3.00e+07

2.00e+07

1.00e+07

0.00e+07

-1.00e+07

-2.00e+07

-3.00e+07

-4.00e+07

22


Figura 14. Curva deSantibañez-Aguilar et al. (2014) para los objetivos económicos y ambientales.

De forma similar, se pueden generar curvas de Pareto para objetivos sociales y ambientales, como lo muestra la figura 14, así como para los objetivos sociales y económicos, como lo muestra la figura 15. Lo importante a destacar de estas curvas es que a través de ellas es posible identificar soluciones óptimas que compensen los diferentes objetivos considerados y que el tomador de decisiones puede seleccionar la que mejor satisfaga sus necesidades específicas; cabe resaltar que cada punto de estas curvas corresponde a una configuración del sistema de biorrefinerías distribuido, con biorrecursos específicos seleccionados, así como rutas de pro-cesamiento propias

2500

2000

1500

1000

500

0

empl

eos g

ener

ados

(em

pleo

s/añ

o)

0.00e+00 1.00e+08 2.00e+08 3.00e+08 4.00e+08 5.00e+08 6.00e+08 7.00e+08

Impacto ambiental (puntos de ecoindicador 99/año)

Ésta región tiene ganancia negativa

Ganancia mayor que cero

Ganancia mayor que 2 x 107 dólares/año

Ganancia mayor que 4 x 107 dólares/año

a


23

Figura 15. Curva de Pareto para objetivos sociales y económicos de Santibañez-Aguilar et al. (2014).

empl

eos g

ener

ados

por

año

2500

2000

1500

1000

500

0

0.00e+00 1.00e+07 2.00e+07 3.00e+07 4.00e+07 5.00e+07

Ganancia anual (dólares/año)

el = punto de ecoindicador 996.92 x 108 EI

6.85 x 108 EI

6.75 x 108 EI

6.82 x 108 EI

6.75 x 108 EI

6.65 x 108 EI

6.73 x 108 EI

6.66 x 108 EI

Sin penalización

0.5 % de penalización por demanda insatisfecha

1 % de penalización por


este es el límite entre los empleos generados y la máxima ganancia (en esta región los empleos generados disminuyen)

24


Figura 16. Representación de una cadena de suministro distribuida basada en lirio acuático.

Transporte de biomasa

Transporte de agua

Transporte de producto

Cosecha y tratamiento de agua

Plantas de procesamiento secundario

Plantas de procesamiento principal

Cuerpos de agua

Consumidores de agua

Consumidores de productos

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otroS caSoS de eStUdIo

En nuestro grupo de investigación también se han abordado otros casos diferentes. Entre ellos se destacan la planificación de cadenas de valor de biorrefinerías sustentables con base en lirio acuático presente en los ríos y lagos de México (véase la figura 16), o basadas en los residuos de la industria del tequila (ver figura 17).

Figura 17. Esquema del caso de estudio para la optimización de la cadena de suministro para la obtención de bioetanol a partir de los residuos del agave en México.

Finalmente, para conocer los detalles técnicos de los modelos de optimización, se sugiere ver los trabajos de Bowling et al. (2011), El-Halwagi et al. (2013), Martínez-Guido et al. (2015), Murillo-Alvarado et al. (2014a; 2014b) y Santibañez-Aguilar et al. (2011; 2013; 2014a; 2014b; 2015).

Áreas de cultivo 1. Guanajuato 2. Guerrero 3. Jalisco 4. Michoacan 5. Morelos 6. Nayarit 7. Oaxaca 8. Puebla 9. Zacatecas

Plantas distribuidas 1. Chilpancingo 2. Morelia 3. Cuernavaca 4. Tepic 5. Puebla 6. Fresnillo

Plantas centrales 1. Tequila 2. Oaxaca 3. Irapuato

Área de cultivo

Mercados con Demanda de bioetanol

Sugerencia:Sería conveniente que aquí hubiera una foto para aprovecha

27

coNclUSIoNeS

• En nuestro grupo de investigación de la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hi-dalgo hemos desarrollado diversas metodologías de optimización para la planificación sustentable de sistemas distribuidos de biorrefinerías sustentables.

• En este trabajo se presentaron modelos para la planificación y calendarización de siste-mas distribuidos de biorrefinerías basados en múltiples alimentaciones, considerando aspectos económicos, ambientales y sociales, los cuales son medidos a través de la ca-dena de valor global para identificar la mejor solución. Debido a que estos objetivos se contraponen, es necesario presentar los resultados a través de curvas de Pareto, donde el tomador de decisiones puede seleccionar la solución que mejor satisfaga sus necesi-dades específicas. Este enfoque de planificación de sistemas distribuidos de biorrefine-rías sustentables ha posicionado al grupo de investigación del Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo como pionero esta área al considerar en sus casos de estudio situaciones específicas de México.

• Los resultados muestran que los modelos pueden ayudar a resolver problemas respec-to a la producción de biocombustibles a partir de materias primas de grado alimenticio, ya que éstas no fueron seleccionadas en las soluciones óptimas reportadas debido a que se consideró el impacto ambiental que tiene el uso y conversión de tierra para la producción de éstos cultivos.

• Además, se ha demostrado que es posible obtener procesos sustentables con la consi-deración de aspectos sociales, ambientales y económicos, por medio de modelos para la planificación y calendarización óptima de sistemas distribuidos de producción de biorrefinerías.

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reFereNcIaS

bowling, I. M., Ponce-ortega, J. M., y el-Halwagi, M. M. (2011). Facility location and supply chain optimiza-tion for a biorefinery. Industrial and Engineering Chemistry Research, 50 (10): 6276-6286.

el-Halwagi, a., rosas, c., Ponce-ortega, J. M., Jiménez-Gutiérrez, a., Mannan, M. S., y el-Halwagi, M. M. (2013). Multi-objective optimization of biorefineries with economic and safety objectives. AIChE Journal, 59 (7): 2427-2434.

Martínez-Guido, S. I., González-campos, J. b., Ponce-ortega, J. M., Nápoles-rivera, F., y el-Halwagi, M. M. (2015). Optimal reconfiguration of a sugar cane industry to yield an integrated biorefinery. Accepted in Clean Technologies and Environmental Policy.

Murillo-alvarado, P. e., Santibañez-aguilar, J. e., Ponce-ortega, J. M., castro-Montoya, a. J., Serna-González, M., y el-Halwagi, M. M. (2014a) Optimization of the supply chain associated to the production of bioethanol from residues of agave from the tequila process in Mexico. Industrial and Engineering Chemis-try Research, 53(13), 5524-5538.

Murillo-alvarado, P. e., Guillén-Gosálbez, G., Ponce-ortega, J. M., castro-Montoya, a. J., Serna-Gonzá-lez, M., y Jiménez, l. (2014b) Multi-objective optimization of the supply chain of biofuels from residues of the tequila industry in Mexico. Accepted in Journal of Cleaner Production.

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Santibañez-aguilar, J. e., rivera-toledo, M., Flores-tlacuahuac, a., y Ponce-ortega, J. M. (2015). A Mi-xed-Integer Dynamic optimization approach for the optimal planning of distributed biorefineries. Accepted in Computers and Chemical Engineering.

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