Otimização multiobjetivo para o planejamento integrado do cultivo da cana-de-açucar e da cana-energia visando a produção de sacarose e fibra

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Tolentino, Gilmar [UNESP]
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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: http://hdl.handle.net/11449/210861
Resumo: Este trabalho propõe uma metodologia para a construção de um planejamento otimizado que integre o processo de plantio e colheita da cana-de-açúcar e da cana-energia com o intuito de obter sacarose e fibra dessas culturas para a produção de açúcar, etanol e bioeletricidade. Neste sentido, são propostos três modelos multiobjetivos que determinam variedades de cana-de-açúcar e cana-energia, obtendo um calendário de plantio e colheita, visando maximizar a produção de sacarose e fibra e, simultaneamente, minimizar o custo operacional de cultivo. O primeiro modelo multiobjetivo considera o plantio e primeira colheita, obtendo sacarose a partir da cana-de-açúcar e fibra através da cana-energia; o segundo modelo multiobjetivo também considera o plantio e primeira colheita, obtendo sacarose a partir da cana-de-açúcar e fibra através da cana-de-açúcar e cana-energia; o terceiro modelo multiobjetivo considera o plantio e múltiplas colheitas, obtendo sacarose e fibra a partir da cana-de-açúcar e cana-energia. Nos modelos propostos são consideradas restrições técnicas das usinas, como demanda mensal de sacarose e fibra e capacidade de moagem, para cada mês de colheita, em todos os períodos considerados de colheitas. Para a resolução, os modelos multiobjetivos foram transformados pelo método das restrições canalizadas progressivas (MRCP) em um conjunto de problemas mono-objetivos, os quais, foram implementados na linguagem OPL ( Optimization Programming Language) e resolvidos pelo software CPLEX Optimizer. Os modelos foram simulados com dados de diferentes instâncias e variedades de cana-de-açúcar e cana-energia e os resultados obtidos monstram um cronograma de plantio e colheita das variedades selecionadas bem como, a produtividade de sacarose e fibra e o custo operacional de cultivo, colheita e transporte destas plantas, auxiliando o tomador de decisões no planejamento deste processo.
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Neste sentido, são propostos três modelos multiobjetivos que determinam variedades de cana-de-açúcar e cana-energia, obtendo um calendário de plantio e colheita, visando maximizar a produção de sacarose e fibra e, simultaneamente, minimizar o custo operacional de cultivo. O primeiro modelo multiobjetivo considera o plantio e primeira colheita, obtendo sacarose a partir da cana-de-açúcar e fibra através da cana-energia; o segundo modelo multiobjetivo também considera o plantio e primeira colheita, obtendo sacarose a partir da cana-de-açúcar e fibra através da cana-de-açúcar e cana-energia; o terceiro modelo multiobjetivo considera o plantio e múltiplas colheitas, obtendo sacarose e fibra a partir da cana-de-açúcar e cana-energia. Nos modelos propostos são consideradas restrições técnicas das usinas, como demanda mensal de sacarose e fibra e capacidade de moagem, para cada mês de colheita, em todos os períodos considerados de colheitas. Para a resolução, os modelos multiobjetivos foram transformados pelo método das restrições canalizadas progressivas (MRCP) em um conjunto de problemas mono-objetivos, os quais, foram implementados na linguagem OPL ( Optimization Programming Language) e resolvidos pelo software CPLEX Optimizer. Os modelos foram simulados com dados de diferentes instâncias e variedades de cana-de-açúcar e cana-energia e os resultados obtidos monstram um cronograma de plantio e colheita das variedades selecionadas bem como, a produtividade de sacarose e fibra e o custo operacional de cultivo, colheita e transporte destas plantas, auxiliando o tomador de decisões no planejamento deste processo.This work proposes a methodology for the construction of an optimized planning that integra tes the process of planting and harvesting of the sugarcane and energy-cane, in order to obtain sucrose and fiber from these cultures, for the production of sugar, ethanol and bioelectricity. In this sense, multiobjective models are proposed to choose varieties of sugarcane and energy-cane, obtaining a planting and harvesting scheduling, aiming to maximize the production of sucrose and fiber and, simultaneously, minimize the operational cost of cultivation. Three multiobjective models are proposed, of which, the first selects varieties of sugarcane in order to obtain sucrose and varieties of energy-cane for the use of fiber, considering the first harvest of the selected va rieties; the second model chooses varieties of sugarcane to obtain sucrose and fiber and, from selected varieties of energy-cane is explored its fiber. This model also considers the first harvest of the selected varieties. The third model selects varieties of sugarcane and energy-cane for the utilization of the sucrose and fiber, considering multiple harvest periods. In the proposed models, technical constraints of the plants are considered, such as monthly demand of the sucrose and fi ber and grinding capacity, for each month of harvest, in all considered harvesting periods. For the resolution, the multiobjective models were transformed by the progressive bounded constraints method (PBCM) into a set of mono-objective problems, which were implemented in the OPL (Optimization Programming Language) and solved by the CPLEX Optimizer software. The mo dels were simulated with data from different instances and sugarcane and energy-cane varieties and the results obtained show a schedule of planting and harvesting of selected varieties, as well as the productivity of sucrose and the operational cost of growing, harvesting and transportation these plants, helping the decision maker in planning this process.Universidade Estadual Paulista (Unesp)Balbo, Antonio Roberto [UNESP]Poltronieri, Sonia CristinaUniversidade Estadual Paulista (Unesp)Tolentino, Gilmar [UNESP]2021-06-29T00:01:17Z2021-06-29T00:01:17Z2021-04-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/11449/21086133004056087P2porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNESPinstname:Universidade Estadual Paulista (UNESP)instacron:UNESP2025-08-28T05:03:17Zoai:repositorio.unesp.br:11449/210861Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unesp.br/oai/requestrepositoriounesp@unesp.bropendoar:29462025-08-28T05:03:17Repositório Institucional da UNESP - Universidade Estadual Paulista (UNESP)false
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