Emissões e eficiência energética na indústria de etanol

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Motta, Beatriz Bignardi Vieira da
• Orientador(a): Rodrigues, Luciano
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: RenovaBio; Etanol; Cana-de-açúcar; Milho; Descarbonização
• Palavras-chave em Inglês: Clustering; Ethanol; Sugarcane; Corn; Decarbonization
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/10438/35176

Diante do objetivo global de limitar os impactos das mudanças climáticas, o RenovaBio surge como parte da estratégia brasileira de redução de emissões. A política é baseada em metas nacionais de descarbonização que são individualizadas entre os distribuidores de combustíveis para que sejam cumpridas através da compra de CBios, emitidos através da produção certificada de biocombustíveis. O desempenho das usinas é avaliado por meio da RenovaCalc, que calcula a Nota de Eficiência Energético-Ambiental (NEEA) dos biocombustíveis para a geração de CBios. A maioria das plantas certificadas no âmbito do RenovaBio são produtoras de etanol, o que reforça a relevância do biocombustível em termos de potencial de descarbonização da matriz energética nacional. Para quantificar a energia gerada e as emissões evitadas por hectare de biomassa cultivada para a produção de etanol, foram levantadas todas as certificações vigentes em dezembro de 2022. Em seguida, foram criados o Indicador de Conversão de Energia em Biocombustíveis (ICBio) e o Indicador de Descarbonização por Superfície Agrícola Utilizada (IEE), ajustados de acordo com o mix energético (MIX) das usinas para isolar a proporção de matéria-prima alocada na produção de biocombustíveis. A metodologia também envolveu a análise de agrupamentos para classificar as empresas em grupos homogêneos de acordo com as variáveis: ICBioaj, IEEaj, MIX e elegibilidade. O algoritmo K-Means de clustering não hierárquico foi executado no software R e, através da análise da soma de erros quadráticos de dentro dos clusters, foram empregados quatro agrupamentos. O cluster 1 apresentou maior eficiência energética e ambiental, mas menor mix energético, possuindo potencial subaproveitado de geração de CBios. Os clusters 2 e 3 apresentaram desempenho intermediário, se diferenciando pela proporção de matéria-prima alocada para a produção de biocombustíveis. E o cluster 4 apresentou os menores valores de eficiência e elegibilidade, concentrando a maioria das usinas de milho. No eixo NorteNordeste, predominam as usinas do cluster 4, enquanto o desempenho do Centro-Sul é mais variado, com destaque positivo para o norte de São Paulo e triângulo mineiro. Como a rastreabilidade do milho é mais complexa e os indicadores criados não consideram que a área para seu cultivo é aproveitada para duas safras, futuras pesquisas poderiam explorar essas características para a comparação entre as usinas de cana e de milho.