Exportação concluída — 

Modelagem multifatorial para triagem e seleção de clusters e hubs industriais de CCS no contexto brasileiro

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Almeida, Beatriz Rodrigues de
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
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
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
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.
id UFPB_d628e9f518360c0b04ace2affa11e0dd
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpb.br:123456789/36934
network_acronym_str UFPB
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB
repository_id_str
spelling 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
dc.title.none.fl_str_mv Modelagem multifatorial para triagem e seleção de clusters e hubs industriais de CCS no contexto brasileiro
title Modelagem multifatorial para triagem e seleção de clusters e hubs industriais de CCS no contexto brasileiro
spellingShingle Modelagem multifatorial para triagem e seleção de clusters e hubs industriais de CCS no contexto brasileiro
Almeida, Beatriz Rodrigues de
Cadeia de valor do CCS
Armazenamento geológico de carbono
Clusters e hubs industriais
Análise geoespacial
CCS value chain
Geological carbon storage
Industrial clusters and hubs
Geospatial analysis
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
title_short Modelagem multifatorial para triagem e seleção de clusters e hubs industriais de CCS no contexto brasileiro
title_full Modelagem multifatorial para triagem e seleção de clusters e hubs industriais de CCS no contexto brasileiro
title_fullStr Modelagem multifatorial para triagem e seleção de clusters e hubs industriais de CCS no contexto brasileiro
title_full_unstemmed Modelagem multifatorial para triagem e seleção de clusters e hubs industriais de CCS no contexto brasileiro
title_sort Modelagem multifatorial para triagem e seleção de clusters e hubs industriais de CCS no contexto brasileiro
author Almeida, Beatriz Rodrigues de
author_facet Almeida, Beatriz Rodrigues de
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Oliveira, Gustavo Charles Peixoto de
http://lattes.cnpq.br/2612838955804083
dc.contributor.author.fl_str_mv Almeida, Beatriz Rodrigues de
dc.subject.por.fl_str_mv Cadeia de valor do CCS
Armazenamento geológico de carbono
Clusters e hubs industriais
Análise geoespacial
CCS value chain
Geological carbon storage
Industrial clusters and hubs
Geospatial analysis
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
topic Cadeia de valor do CCS
Armazenamento geológico de carbono
Clusters e hubs industriais
Análise geoespacial
CCS value chain
Geological carbon storage
Industrial clusters and hubs
Geospatial analysis
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
description 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.
publishDate 2025
dc.date.none.fl_str_mv 2025-12-19T13:22:10Z
2025-08-26
2025-12-19T13:22:10Z
2025-07-25
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/36934
url https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/36934
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal da Paraíba
Brasil
Engenharia Mecânica
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
UFPB
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal da Paraíba
Brasil
Engenharia Mecânica
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
UFPB
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB
instname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)
instacron:UFPB
instname_str Universidade Federal da Paraíba (UFPB)
instacron_str UFPB
institution UFPB
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)
repository.mail.fl_str_mv diretoria@ufpb.br|| bdtd@biblioteca.ufpb.br
_version_ 1854304288499564544