Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Modelos de Simulacion. Vensim. Dinamica de Sistemas. Vensim.

Dinámica de Sistemas

Boletín de Dinámica de Sistemas


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.

Producción de Biodiesel a partir de Algas


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.

Producción de Biodiesel a partir de Algas


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.

Producción de Biodiesel a partir de Algas


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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