Producción de biodiesel a partir de algas
Basado en un modelo de simulación con Vensim
Fernando Navarrete et al.
nando354@gmail.com
La Argentina se encuentra ante un crecimiento
importante en los últimos años en materia de
biocombustibles, en especial de biodiesel. Tanto
es así que la ley 26.093, sancionada en el año
2006, estableció que a todo combustible que se
comercialice en territorio argentino debe
incorporarse un porcentaje de biocombustible.
El biodiesel puede producirse a partir de diversos
oleaginosos como la soja o el maíz, pero también
puede producirse a partir del aceite extraído de
micro algas, cuyo papel en el actual modelo
energético motivó al desarrollo de este estudio.
El biodiesel en la Argentina se obtiene en su
mayoría a partir de la semilla de soja, lo cual
implica que muchos sectores agrícolas y
económicos se ven afectados por el uso en grandes
cantidades de esta semilla. La producción de
biodiesel a partir de algas es una oportunidad
para ingresar a competir en el mercado del
biodiesel.
Las algas son de rápido crecimiento y una buena
productividad de aceite y la ventaja imbatible es
que no entran en conflicto por las tierras agrícolas
y no tiene conflictos con las normas sobre el uso
de alimentos para la producción de
biocombustibles. La posibilidad de cultivar estas
algas en piletas al aire libre, con diferentes
condiciones hídricas, elimina la necesidad de
tierra cultivable de los oleaginosos.
Como principales desafíos a la explotación de
algas para producción de combustibles se
encuentra la falta de conocimientos respecto a
estirpes o variedades de algas de alto rendimiento,
así como una estructura de costos no muy atractiva
para inversiones de de explotación a gran escala.
Las barreras tecnológicas también representan un
problema, pero varias empresas argentinas han
tomado la iniciativa en este tipo de recurso y han
desarrollado técnicas que contribuyen a mejorar la
productividad, llegando incluso a la fabricación de
máquinas “llave en mano” para producción de
biodiesel de algas a nivel PyME.
El presente trabajo consiste en la realización de un
modelo de simulación de la producción actual de
biodiesel a partir de algas en la Argentina. Este
modelo se basa en la Dinámica de Sistemas,
disciplina que permite el análisis de sistemas
complejos de subsistemas interrelacionados,
donde la realimentación de información cumple un
papel fundamental. Utilizando datos técnicos e
información oficial del mercado energético del
país se pueden construir escenarios que permiten
evaluar el futuro de la actividad.
El proceso de obtención de biodiesel a partir de
algas comienza con el cultivo de las mismas en
estanques y lagos artificiales. Este método se
conoce como “sistema abierto” y es el más
utilizado a nivel mundial. Otros métodos son
instalaciones de estanques dentro de invernaderos,
y la utilización de fotobiorreactores, de un alto
rendimiento pero costos elevados.
Las algas luego son sometidas a estrés ambiental
con el objetivo de maximizar su acumulación de
lípidos. Esto se logra mediante reducir el nivel de
nitrógeno que reciben las algas, o modificar la
temperatura, pH del medio acuoso, entre otras.
El siguiente paso es la extracción del aceite. Se
retira las algas de su medio de cultivo y se obtiene
su aceite mediante el uso de prensas, solventes,
enzimas, entre otros métodos. El aceite obtenido
debe pasar por un proceso de transesterificación,
que consiste en la utilización de un catalizador
mediante el cual la composición química del
aceite cambia y se torna menos viscoso, logrando
obtener el biodiesel.
El modelo de simulación computacional incorpora
las variables que intervienen en este proceso,
además de los ciclos de comercialización y costos
derivados de la actividad.
Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.
Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.
Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:
Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.
Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.
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