Modelagem multifatorial para triagem e seleção de clusters e hubs industriais de CCS no contexto brasileiro
| Ano de defesa: | 2025 |
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| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal da Paraíba
Brasil Engenharia Mecânica Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica UFPB |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/36934 |
Resumo: | Carbon Capture and Storage (CCS) technologies constitute a relevant strategy for mitigating emissions from hard-to-abate sectors. When combined with the hub-and-clusters model, these technologies enable the integration of emission sources, CO2 transport systems, and underground geological reservoirs, optimizing the operational efficiency and economic viability of decarbonization chains. This dissertation aims to develop a multifactor model for screening and selecting CCS industrial clusters and hubs in the Brazilian context, integrating the identification of emission sources, offshore sinks, and the analysis of CO2 transport logistics. The methodology integrated geospatial analysis, mathematical modeling, and a heuristic approach to map and prioritize CCS hubs and clusters in the states of Rio de Janeiro and São Paulo. As a result, 59 industrial plants in hard-to-abate sectors were identified, concentrated primarily in São Paulo (81%) and Rio de Janeiro (19%). A total of 387 offshore wells eligible for CO2 storage were also mapped, distributed across the Campos and Santos basins. These wells were grouped into macrofields strategically positioned near areas of high emissive density, reducing logistical distances between sources and sinks taking into account the existing infrastructure. The results indicate priority regions in the Southeast with infrastructure and potential for initial deployment of CCS hubs and clusters in Brazil. |
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Modelagem multifatorial para triagem e seleção de clusters e hubs industriais de CCS no contexto brasileiroCadeia de valor do CCSArmazenamento geológico de carbonoClusters e hubs industriaisAnálise geoespacialCCS value chainGeological carbon storageIndustrial clusters and hubsGeospatial analysisCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICACarbon Capture and Storage (CCS) technologies constitute a relevant strategy for mitigating emissions from hard-to-abate sectors. When combined with the hub-and-clusters model, these technologies enable the integration of emission sources, CO2 transport systems, and underground geological reservoirs, optimizing the operational efficiency and economic viability of decarbonization chains. This dissertation aims to develop a multifactor model for screening and selecting CCS industrial clusters and hubs in the Brazilian context, integrating the identification of emission sources, offshore sinks, and the analysis of CO2 transport logistics. The methodology integrated geospatial analysis, mathematical modeling, and a heuristic approach to map and prioritize CCS hubs and clusters in the states of Rio de Janeiro and São Paulo. As a result, 59 industrial plants in hard-to-abate sectors were identified, concentrated primarily in São Paulo (81%) and Rio de Janeiro (19%). A total of 387 offshore wells eligible for CO2 storage were also mapped, distributed across the Campos and Santos basins. These wells were grouped into macrofields strategically positioned near areas of high emissive density, reducing logistical distances between sources and sinks taking into account the existing infrastructure. The results indicate priority regions in the Southeast with infrastructure and potential for initial deployment of CCS hubs and clusters in Brazil.Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqAs tecnologias de Captura e Armazenamento de Carbono (CCS) constituem uma estratégia relevante para a mitigação das emissões provenientes dos setores denominados como de difícil abatimento. Quando associadas a modelos de hubs e clusters, essas tecnologias permitem a integração entre fontes emissoras, sistemas de transporte de CO2 e reservatórios geológicos subterrâneos, otimizando a eficiência operacional e a viabilidade econômica das cadeias de descarbonização. Esta dissertação tem como objetivo desenvolver uma modelagem multifatorial para a triagem e seleção de clusters e hubs industriais de CCS no contexto brasileiro, integrando a identificação de fontes emissoras, sumidouros offshore e a análise da logística de transporte de CO2. A metodologia integrou análise geoespacial, modelagem matemática e abordagem heurística para mapear e priorizar hubs e clusters de CCS nos estados do Rio de Janeiro e São Paulo. Como resultado foram identificadas 59 plantas industriais, concentradas principalmente em São Paulo (81%) e no Rio de Janeiro (19%). Também foram mapeados 387 poços offshore elegíveis para armazenamento de CO2, distribuídos nas bacias de Campos e Santos. Esses poços foram agrupados em macrocampos estrategicamente posicionados próximos a áreas de alta densidade emissiva, reduzindo distâncias logísticas entre fontes e sumidouros levando em conta a infraestrutura existente. Os resultados indicam regiões prioritárias no Sudeste com infraestrutura e potencial para implantação inicial de hubs e clusters de CCS no Brasil.Universidade Federal da ParaíbaBrasilEngenharia MecânicaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaUFPBOliveira, Gustavo Charles Peixoto dehttp://lattes.cnpq.br/2612838955804083Almeida, Beatriz Rodrigues de2025-12-19T13:22:10Z2025-08-262025-12-19T13:22:10Z2025-07-25info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/36934porAttribution-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2025-12-20T06:12:36Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/36934Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| bdtd@biblioteca.ufpb.bropendoar:2025-12-20T06:12:36Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false |
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