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
Planificación óPtima de Biorrefinerías sustentaBles
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
Planificación óPtima de Biorrefinerías sustentaBles
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.
Planificación óPtima 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
Planificación óPtima de Biorrefinerías sustentaBles
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.
Planificación óPtima de Biorrefinerías sustentaBles
13
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
Planificación óPtima de Biorrefinerías sustentaBles
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
Planificación óPtima de Biorrefinerías sustentaBles
15
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
Aspectos ambientales
Aspectos económicos
aspectos económicos
aspectos ambientales
SE PROPONE
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Planificación óPtima de Biorrefinerías sustentaBles
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 2
Ruta de procesamiento 3
Ruta de procesamiento 4
Ruta de procesamiento 5
Ruta de procesamiento r
Producto 1
Producto 2
Producto 3
Producto 4
Producto k
Subproducto 1
Subproducto 2
Subproducto 3
Subproducto 4
Subproducto b
Planificación óPtima de Biorrefinerías sustentaBles
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
Planificación óPtima de Biorrefinerías sustentaBles
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
Planificación óPtima de Biorrefinerías sustentaBles
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 Biorrefinerías sustentaBles
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
Planificación óPtima de Biorrefinerías sustentaBles
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
demanda insatisfecha
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
Planificación óPtima de Biorrefinerías sustentaBles
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
Planificación óPtima de Biorrefinerías sustentaBles
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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
demanda insatisfecha
este es el límite entre los empleos generados y la máxima ganancia (en esta región los empleos generados disminuyen)
24
Planificación óPtima de Biorrefinerías sustentaBles
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
25
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
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.
28
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.
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