Escenarios de revalorización energética de residuos agrícolas

Querétaro

Encuentro; Encuentro Iberoamericano en Biomasa y Bioenergía ? Bioeconomía Sustentable y Circular Rumbo al Desarrollo Sostenible; 2022

Los residuos agrícolas de cosecha son una fuente de energía con alta dispersión y geográficamente dependientes, que pueden utilizarse para la producción de energía. Entre los principales obstáculos para su revalorización se encuentra la disponibilidad, almacenamiento y transporte de los recursos hacia los centros de transformación. La localización óptima del centro de transformación (biofacility) es clave desde la perspectiva económica, dado que debe minimizar los costos de transporte y propender a una completa evacuación de la energía. Por otro lado, la gestión para disponer los residuos debe respetar criterios socio-ambientales. Entre estos últimos se encuentran, la cobertura natural del suelo, la reserva para alimento, entre otros. Claramente un problema de optimización de funciones del tipo multivariable.El objetivo de este trabajo es presentar nuestros recientes avances en el desarrollo de una metodología que permite elaborar y analizar escenarios para la revalorización energética de Residuos Agrícolas de Cosecha, estimando la disponibilidad, volumen, transporte, y optimizando la ubicación de los centros de transformación. La metodología combina geodata digitalizada en un sistema de información geográfica, datos estadísticos de áreas sembradas, cosechadas y de producción, mapas de exclusión, algoritmos de categorización y optimización.La potencialidad es demostrada elaborando escenarios para la provincia de Córdoba-Argentina, analizando la ubicación de los principales Centros de Transformación para residuos agrícolas. Entre los principales resultados obtenidos se encuentran la elaboración de mapas de la potencialidad de los rastrojos que pueden ser revalorizados sin afectar la sostenibilidad del suelo, y aquellos que pueden ser transportados (económicamente viables) a los Centros de Transformación. El algoritmo de optimización permitió jerarquizar los principales centros de transformación para rastrojos, dimensionando la masa acumulada, la distancia recorrida para su transporte, y otras variables técnicas-económicas. El esquema planteado puede ser extensible a otras regiones y tipos de biomasa, si se dispone del data-set con la distribución espacial y temporal del mismo.