Impacto del uso de residuos en el diseño y operación de una cadena de suministros para la producción de etanol

Autores
Montagna, Jorge Marcelo; Fumero, Yanina; Vanzetti, Nicolás; Corsano, Gabriela
Año de publicación
2015
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión aceptada
Descripción
En este trabajo se desarrolla un modelo multiobjetivo (maximizar ganancias-minimizar impacto ambiental) para el diseño óptimo de una cadena de suministro para la producción de etanol a partir de mieles provenientes de diversas plantas de azúcar. Simultáneamente se obtiene el diseño de cada planta instalada y la programación detallada de su producción, esto último modelado mediante campañas mixtas de producción. El impacto ambiental causado por la producción de etanol es medido a través de los efluentes generados en cada planta. Para minimizar este impacto, se propone producir levaduras de dos tipos. De esta forma, el problema multiobjetivo es resuelto maximizando la función económica para diferentes valores permitidos de efluentes, generando un conjunto de soluciones posibles. A través de un caso de estudio, se muestra la potencialidad del enfoque propuesto, que sirve como herramienta al momento de diseñar una cadena sustentable y permite analizar diferentes escenarios.
VIII CAIQ 2015- AAIQ Buenos Aires
Fil: INGAR. CONICET- UTN (FRSF); Argentina
Peer Reviewed
Materia
Cadena de suministros
Diseño y planificación
Optimización multiobjetivo
Etanol
Residuos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
2018-09-10T15:05:47Z
Repositorio
Repositorio Institucional Abierto (UTN)
Institución
Universidad Tecnológica Nacional
OAI Identificador
oai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/3098
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VIII CAIQ 2015- AAIQ Buenos Aires
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Corsano, G., Fumero, Y., Montagna J.M. (2014). Integrated decision making for the optimal bioethanol supply chain. Energy Conversion Management, 88, 1127 – 1142
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Fumero Y., Montagna J.M., Corsano G. (2012a) Simultaneous design and scheduling of a semicontinuous/batch plant for ethanol and derivatives production. Comp. Chem. Eng., 36, 342-357.
Fumero Y., Montagna J.M., Corsano G. (2012b Scheduling of multistage multiproduct batch plants operating in a campaign-mode. Ind. Eng. Chem. Res., 51 (10), 3988–4001.
Giarola S, Zamboni A, Bezzo F. (2012). Environmentally conscious capacity planning and technology selection for bioethanol supply chains. Renewable Energy, 43, 61-72.
Grossmann IE, Guillén G. (2012). Scope for the application of mathematical programming techniques in the synthesis and planning of sustainable processes. Comp. Chem. Eng., 34, 1365–1376.
Kallrath, J. (2000). Mixed integer optimization in chemical industry processes: experience, potential and future. Chem. Eng. Res. Des., 78(6), 809-822.
Marvin, W. A., SchmidtL.D., Beenjafar, S., Tiffany, D., Daoutidis, P. (2012). Economic optimization of a lignocellulosic biomass-to-ethanol supply chain. Chemical Engineering Science, 67, 68-79.
Mele, F.D., Kostin, A.M., Guillén-Gosálbez, G., Jiménez, L. (2011). Multiobjective model for more sustainable fuel supply chains. A case study of the sugar cane industry in Argentina. Ind. Eng. Chem. Res., 50, 4939-4958.
Voudouris V.T., Grossmann I.E. (1996). MILP model for scheduling and design of a special class of multipurpose batch plants. Comp. Chem. Eng., 32, 1335-1360.
Zamboni, A., Bezzo, F., Shah, N. (2009). Spatially explicit static model for the strategic design of future bioethanol production system. 1. Cost minimization. Energy & Fuel, 23, 5121– 5133.
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