Gestión de la cadena de abastecimiento del biodiésel: una revisión de la literatura

Biodiesel supply chain management: A survey paper

Autores/as

  • Manuel Barón Universidad Católica
  • Isaac Huertas Universidad Católica
  • Javier Arturo Orjuela Castro Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Palabras clave:

Biomass, Biofuels, Biodiesel, Supply Chain Management (SCM). (en).

Palabras clave:

biomasa, biocombustibles, biodiésel, gestión de la cadena de suministro. (es).

Referencias

DUFEY, Annie. (2006). Producción y comercio de biocombustibles y desarrollo sustentable: los grandes temas. Instituto Internacional para el Medio Ambiente y Desarrollo. Londres. Documento de Discusión Número 2 de Mercados Sustentables. [2] ARÍSTEGUI, Juan Pablo. (2009). Los biocombustibles desde la perspectiva del comercio internacional y del derecho de la organización mundial del comercio. Revista de Derecho (Austral), vol. XXII, núm. 1, julio, 2009, pp. 113-134 Universidad Austral de Chile. [3] ORJUELA, Javier. HUERTAS , Isaac. FIGUEROA, Juan. KALENATIC, Dusko. CADENA, Katerine. (2011). Potencial de producción de bioethanol a partir de caña panelera: Dinámica enre contaminación, seguridad alimentaria y uso del suelo. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Revista de Inge-niería Vol 16, N° 1. Bogotá. [4] BALAT , Mustafa. (2010). Potential alternatives to edible oils for biodiesel production – A review of current work. Trabzon, Turquía. Energy Conversion and Management 52 1479–1492. [5] IICA. (2010). Atlas de la Agroenergía y los Biocombustibles en las Américas: II Biodiesel. - Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura. Costa Rica. [6] KRAWCZYK, T. (1996). Biodiesel - alternative fuel makes inroads but hurdles remain. INFORM;7:800–15 [7] BENJUMEA, Pedro. AGUDELO, John. RÍOS, Luis. (2009). Biodiésel: Producción, calidad y caracterización. Editorial Universidad de Antioquia. Medellín, Colombia. [8] NG, J.-H. NG, Hoon Kiat, GAN, S. (2009). Recent trends in policies, socioeconomy and future directions of the biodiesel industry. Malasia. Clean Techn Environ Policy 12: 213–238. [9] DEMIRBAS, Ayhan. (2009). Progress and recent trends in biodiesel fuels. Trabzon, Turquía. Energy Conversion and Management 50 14–34. [10] USDA. (2012). Oilseeds: World Markets and Trade. United States Department of Agriculture. Foreign Agricultural Service. Circular Series FOP 06-12. [11] CEPAL. (2011). Análisis comparativo de patentes en la cadena de producción de biocombustibles entre América Latina y el resto del mundo. Santiago, Chile. Comisión económica para América Latina y el Caribe. Diálogo de Políticas sobre desarrollo institucional e innovación en biocombustibles en América Latina y el Caribe Santiago de Chile, 28 y 29 de marzo, 2011. [12] ORJUELA, Javier. RAMÍREZ, Carmen. LINARES, Karina. (2010). Procesos productivos para la obtención de agro combustibles. Universidad Católica de Colombia. Studiositas, edición de diciembre, vol5, núm.3. [13] PAPAPOSTOLOU, Christiana. KONDILI, Emilia. KALDELLIS, John K. (2011). Development and implementation of an optimisation model for biofuels supply chain. Grecia. Energy 36 6019 - 6026. [14] MITTELBACH, M. REMSCHMIDT, C. (2004). Biodiesels – the comprehensive handbook. Graz, Austria: Karl-Franzens University Press. [15] KNOTHE, G. SHARP, CA. RYAN, TW. (2006). Exhaust emissions of biodiesel, petrodiesel, neat methyl esters, and alkanes in a new technology engine. Energy Fuels; 20:403–8. [16] DEMIRBAS, Ayhan. (2007). Importance of biodiesel as transportation fuel. Trabzon, Turquía. Energy Policy 35 4661–4670. [17] DEMIRBAS, Ayse Hilal. DEMIRBAS, Imren. (2007). Importance of rural bioenergy for developing countries. Trabzon, Turquía. Energy Conversion and Management 48 2386–2398. [18] YEE, Kian Fei. TAN, Kok Tat, ABDULLAH. Ahmad Zuhairi. LEE, Keat Teong. (2009). Life cycle assessment of palm biodiesel: Revealing facts and benefits for sustainability. Pulau Pinang, Malasia. Applied Energy 86 S189–S196. [19] FAZAL, M.A. HASEEB, A.S.M.A. MASJUKI, H.H. (2010). Biodiesel feasibility study: An evaluation of material compatibility; performance; emission and engine durability. Kuala Lumpur, Malasia. Renewable and Sustainable Energy Reviews 15 1314–1324. [20] CHOUINARD, Pascale. BRADT, Laura. PONCE José M. EL-HALWAGI, Mahmoud M. (2010). Incorporation of process integration into life cycle analysis for the production of biofuels. USA y Mexico. Clean Technologies and Environmental Policy. Volume 13, Number 5, 673-685. [21] BALA, BK. (2005) Studies on biodiesels from transformation of vegetable oils for diesel engines. Energy Educ Sci Technol.15:1–43. [22] AJANOVIC, A. HAAS, R. (2010). Economic challenges for the future relevance of biofuels in transport in EU countries. Austria. Energy 35 3340 - 3348. [23] FEDEBIOCOMBUSTIBLES. (2012). Cifras Informativas del Sector Biocombustibles - biodiésel de palma de aceite. Federación nacional de biocombusti-bles de Colombia. [24] MINAGRICULTURA. (2009). Política Nacional de Biocombustibles - Visión desde el sector Agropecuario. Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural de la República de Colombia. [25] RODRÍGUEZ, Isaías. ORJUELA, Javier. (2009).Panorama de las políticas y leyes del gobierno colombiano frente a la producción de alimentos agropecua-rios y de producción de agrocombustibles. Estudios en derecho y gobierno, Vol. 2, N° 2. Universidad Católica de Colombia. [26] GUALTEROS S, Juan Manuel. (2011). Estudio prospectivo de la cadena productiva del biodiésel a partir de palma africana en Colombia. Universidad Nacional. Bogotá, Colombia. [27] NACEPT. (2007). Strategic Framework for Biofuels Efforts. National Advisory Council for Environmental Policy and Technology. Washington DC, Esta-dos Unidos.

AWUDU , Iddrisu. ZHANG, Jun. (2012). Uncertainties and sustainability concepts in biofuel supply chain management: A review. Estados Unidos. Renewable and Sustainable Energy Reviews 16 1359– 1368. [29] HUANG, Yongxi. CHEN, Chien-Wei. FAN, Yueyue. (2010). Multistage optimization of the supply chains of biofuels. Estados Unidos. Transportation Research Part E 46 820–830. [30] AN, Heungjo. WILHELM, Wilbert E. SEARCY, Stephen W. (2011). Biofuel and petroleum-based fuel supply chain research: A literature review. Estados Unidos. biomass and bioenergy 35 3763 – 3774. [31] GALLIS, Christos TH. (1996). Activity oriented stochastic computer simulation of forest biomass logistics in Greece. Forest Engineering Researcher, Greece. Biomass and Eioenergy Vol. 10. Nos 516, pp. 377-382. [32] TRONCOSO, Juan J. GARRIDO, Rodrigo A. (2005). Forestry production and logistics planning: an analysis using mixed-integer programming. Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago de Chile, Chile. Forest Policy and Economics 7: 625– 633. [33] MARTINS, Isabel. CONSTANTINO, Miguel. BORGES, José G. (2005). A column generation approach for solving a non-temporal forest harvest model with spatial structure constraints. Lisboa, Portugal. European Journal of Operational Research 161: 478–498. [34] CONSTANTINO, Miguel. MARTINS, Isabel. BORGES, José G. (2008). A New Mixed-Integer Programming Model for Harvest Scheduling Subject to Maxi-mum Area Restrictions. Lisboa, Potugal. OPERATIONS RESEARCH, Vol. 56, No. 3, May–June, pp. 542–551. [35] ZHANG, Huizhen. CONSTANTINO, Miguel. FALCÃO, André. (2011). Modeling forest core area with integer programming. Centro de Investigação Ope-racional, Universidade de Lisboa, Portugal. Ann Oper Res 190:41–55. [36] CUNDIFF, John S. DIAS, Neil. SHERALI, Hanif D. (1996). A linear programming approach for designing a herbaceous biomass delivery system. Virginia Polytechnic Institute and State University, Blacksburg, VA, USA. Bioresource Technology 59: 47-55. [37] KUMAR, Amit. SOKHANSANJ Shahab. (2007). Switchgrass (Panicum vigratum, L.) delivery to a biorefinery using integrated biomass supply analysis and logistics (IBSAL) model. Bioresource Technology 98 (2007) 1033–1044. [38] ZHU, Xiaoyan. LI, Xueping. YAO, Qingzhu. CHEN, Yuerong. (2011).Challenges and models in supporting logistics system design for dedicated-biomass-based bioenergy industry. USA. Bioresource Technology 102. 1344–1351. [39] GIGLER, J.K. HENDRIX, E.M.T. HEESEN, R.A. VAN DEN HAZELKAMP, V. MEERDINK, G. (2002). On optimisation of agri chains by dynamic programming. Wageningen, Netherlands. European Journal of Operational Research 139: 613–625. [40] HIGGINS, Andrew J. POSTMA, Steve. (2004). Australian Sugar Mills Optimise Siding Rosters to Increase Profitability. Australia. Annals of Operations Research 128, 235–249. [41] LEJARS, Caroline. LE GAL, Pierre-Yves. AUZOUX, Sandrine. (2008). A decision support approach for cane supply management within a sugar mill area. Francia. computers and electronics in agriculture 60: 239–249. [42] EKŞIOĞLU, Sandra D. PETROLIA, Daniel. (2010). Analyzing the Impact of Intermodal Facilities to the Design and Management of Biofuels Supply Chain. Mississippi State University, USA. [43] FLÓREZ B., Ana M. , FRANCO C., Carlos J. , IDYNER, saac . (2010). Análisis de la producción de biocombustibles en Colombia. Universidad Nacional de Colombia. 8º Congreso Latinoamericano y 8º Encuentro Colombiano de Dinámica de Sistemas. [44] ORJUELA C, Javier A., CADENA O., Katherine, BERNAL H., Milena, FIGUEROA G., Juan C. HUERTAS, Isaac . (2011). Dinámica de Producción de Bioetanol a partir de la Caña Panelera, Incidencia en la Seguridad Alimentaria. IX Congreso Latinoamericano de Dinámica de sistemas y II Congreso Brasileño de Dinámica de Sistemas. [45] RAVULA, Poorna P. GRISSO, Robert D, CUNDIFF John S. (2008). Cotton logistics as a model for a biomass transportation system. Biological Systems Engineering, Virginia Tech, USA. BIOMASS AND BIOENERGY 32: 314 – 325. [46] Sebastián ZAPATA R. Carlos J. FRANCO C. Ana M. FLÓREZ B. (2010). Modelo de producción de palma de aceite. 8º Congreso Latinoamericano y 8º Encuentro Colombiano de Dinámica de Sistemas. [47] KIM, Jinkyung. REALFF Matthew J. LEE, Jay H. WHITTAKER Craig. FURTNER, Ludwig. (2011). Design of biomass processing network for biofuel produc-tion using an MILP model. Biomass and bioenergy 35 853 – 871. [48] SOKHANSANJ Shahab, KUMAR Amit, TURHOLLOW, Anthony F. (2006). Development and implementation of integrated biomass supply analysis and logistics model (IBSAL). Biomass and Bioenergy 30: 838–847. [49] EKŞIOĞLU, Sandra D. ACHARYA, Ambarish. LEIGHTLEY, Liam E. ARORA, Sumesh. (2009). Analyzing the design and management of biomass to biorefi-nery supply chain. USA. Computers & Industrial Engineering 57: 1342–1352. [50] DE MOL, R.M. JOGEMS, M.A.H. VAN BEEK, P. GIGLER, J.K. (1997). Simulation and optimization of the logistics of biomass fuel collection. Wageningen, Netherlands. Netherlands Journal of Agricultural Science 45: 219-228. [51] GUNNARSSON, Helene. RÖNNQVIST, Mikael. LUNDGREN, Jan T. (2004). Supply chain modelling of forest fuel. Linköping Institute of Technology, Suecia. European Journal of Operational Research 158: 103–123. [52] DUNNETT, A. ADJIMAN, C. SHAH, N. (2007). Biomass to heat supply chains Applications of Process Optimization. Centre for Process Engineering, Department of Chemical Engineering, Imperial College, London, UK. [53] CHEN, Chien-Wei. FAN, Yueyue. (2011). Bioethanol supply chain system planning under supply and demand uncertainties. Universidad de California. USA. Transportation Research Part E 48 150–164.

Cómo citar

APA

Barón, M., Huertas, I., & Orjuela Castro, J. A. (2013). Gestión de la cadena de abastecimiento del biodiésel: una revisión de la literatura. Ingeniería, 18(1). https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.reving.2013.1.a05

ACM

[1]
Barón, M., Huertas, I. y Orjuela Castro, J.A. 2013. Gestión de la cadena de abastecimiento del biodiésel: una revisión de la literatura. Ingeniería. 18, 1 (jun. 2013). DOI:https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.reving.2013.1.a05.

ACS

(1)
Barón, M.; Huertas, I.; Orjuela Castro, J. A. Gestión de la cadena de abastecimiento del biodiésel: una revisión de la literatura. Ing. 2013, 18.

ABNT

BARÓN, M.; HUERTAS, I.; ORJUELA CASTRO, J. A. Gestión de la cadena de abastecimiento del biodiésel: una revisión de la literatura. Ingeniería, [S. l.], v. 18, n. 1, 2013. DOI: 10.14483/udistrital.jour.reving.2013.1.a05. Disponível em: https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/reving/article/view/4895. Acesso em: 13 abr. 2021.

Chicago

Barón, Manuel, Isaac Huertas, y Javier Arturo Orjuela Castro. 2013. «Gestión de la cadena de abastecimiento del biodiésel: una revisión de la literatura». Ingeniería 18 (1). https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.reving.2013.1.a05.

Harvard

Barón, M., Huertas, I. y Orjuela Castro, J. A. (2013) «Gestión de la cadena de abastecimiento del biodiésel: una revisión de la literatura», Ingeniería, 18(1). doi: 10.14483/udistrital.jour.reving.2013.1.a05.

IEEE

[1]
M. Barón, I. Huertas, y J. A. Orjuela Castro, «Gestión de la cadena de abastecimiento del biodiésel: una revisión de la literatura», Ing., vol. 18, n.º 1, jun. 2013.

MLA

Barón, M., I. Huertas, y J. A. Orjuela Castro. «Gestión de la cadena de abastecimiento del biodiésel: una revisión de la literatura». Ingeniería, vol. 18, n.º 1, junio de 2013, doi:10.14483/udistrital.jour.reving.2013.1.a05.

Turabian

Barón, Manuel, Isaac Huertas, y Javier Arturo Orjuela Castro. «Gestión de la cadena de abastecimiento del biodiésel: una revisión de la literatura». Ingeniería 18, no. 1 (junio 30, 2013). Accedido abril 13, 2021. https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/reving/article/view/4895.

Vancouver

1.
Barón M, Huertas I, Orjuela Castro JA. Gestión de la cadena de abastecimiento del biodiésel: una revisión de la literatura. Ing. [Internet]. 30 de junio de 2013 [citado 13 de abril de 2021];18(1). Disponible en: https://revistas.udistrital.edu.co/index.php/reving/article/view/4895

Descargar cita

Visitas

1235

Dimensions


PlumX


Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

GESTIÓN DE LA CADENA DE ABASTECIMIENTO DEL BIODIÉSEL: UNA REVISIÓN DE LA LITERATURA

BIODIESEL SUPPLY CHAIN MANAGEMENT: A SURVEY PAPER

Manuel Barón, Universidad Católica. Bogotá, Colombia. mjbaron@ucatolica.edu.co

Isaac Huertas, Universidad Católica. Bogotá, Colombia. ihuertas@ucatolica.edu.co

Javier Orjuela, Universidad Distrital. Bogotá, Colombia. jaorjuela@etb.net.co

Recibido: 16/03/2013 - Aceptado: 14/06/2013


RESUMEN

Los beneficios asociados a los biocombustibles se ven reflejados en un creciente número de países, introduciendo o planeando introducir, políticas para incrementar la proporción de su producción dentro de su matriz energética. Actualmente, sólo pequeñas cantidades de biocombustibles se transan en los mercados internacionales ya que la mayoría se consume domésticamente. Sin embargo, se espera que el comercio de biocombustibles se expanda rápidamente dado que numerosos países no tendrán la capacidad doméstica para abastecer sus mercados internos.

Con base en el tendiente crecimiento del negocio de los biocombustibles, tanto a nivel mundial como local, resulta pertinente contar con herramientas técnicas que apoyen la toma de decisiones en la gestión agroindustrial para aprovechar de mejor manera un mercado por ahora naciente, pero que a mediano y largo plazo se escenifica como un gran sector productivo que podrá generar desarrollo a las regiones productivas. Este trabajo tiene el fin de presentar un estado del arte sobre la cadena de abastecimientodel biodiésel y los modelos matemáticos desarrollados para apoyar la toma de decisiones en la gestión de la cadena de suministro.

Palabras clave: biomasa, biocombustibles, biodiésel, gestión de la cadena de suministro.

ABSTRACT

The benefits of biofuels have been reflected in an increasing number of countries that are introducing (or planning to introduce) policies to increase the proportion of biofuels in their energy mix. Currently, only small quantities of biofuels are traded on international markets because most of these fuels are consumed domestically. However, a rapid expansion of bio-fuel trade is expected since many countries have no domestic capacity to supply their own demand. Based on the expected-growth trend of the bio-fuels business, both globally and locally, it seems appropriate to have the technical tools to support decision making in agribusiness management so as to make better use of a so-far nascent market; yet knowing that in the medium and long term, such a market may become a large manufacturing sector that brings development to its productive regions. This paper attempts to present a comprehensive survey of the bio-diesel supply chain together with mathematical models intended to support decision-making in supply chain management.

Key words: Biomass, Biofuels, Biodiesel, Supply Chain Management (SCM).


1. INTRODUCCIÓN

Los combustibles de origen fósil han sido útiles en el desarrollo de la sociedad; en Colombia por ejemplo, han sido histó-ricamente su mayor fuente de energía. Sin embargo, la diversificación de fuentes de energía primarias favorece la seguridad energética al disminuirse la dependencia de una sola fuente. Se hace importante fomentar la diversificación tecnológica para usos de combustibles diferentes a los tradicionales, principalmente la referente a fuentes renovables, tales como: hidroeléctrica, geotérmica, eólica, solar, mareomotriz, biomasa, biogás y cultivos energéticos.

El desarrollo de los sistemas de bioenergía requiere de la acción multidisciplinaria de diversos sectores involucrados en la cadena productiva: productos agrícolas y energéticos. Se requiere pues, plantear lineamientos y estrategias para el desarrollo de la industria del biocombustible biodiesel, lo cual depende de las condiciones locales específicas como son el clima, la disponibilidad de agua y las condiciones del suelo, infraestructura, capacidades de logística y procesamiento industrial de productos, subproductos y residuos orgánicos, necesidades del sector energía y aspectos agronómicos, económicos y socia-les implicados en el desarrollo rural sustentable.

En los últimos años, los biocombustibles han comenzado a ser considerados mundialmente como una alternativa seria frente al petróleo [1]. Esto básicamente, obedece a dos razones: se estima que la disponibilidad de las reservas de petróleo llegará pronto a su fin (aproximadamente 100 años) y el precio del crudo, el cual tiende a aumentar.

Ante el panorama anterior, el mercado de los biocombustibles surge como alternativa viable, aunque se encuentra en sus primeros estadios y se localiza principalmente a nivel nacional o regional [2]. La producción, en países en vía de desarrollo (asiáticos y suramericanos) y la refinación concentrada en naciones tecnificadas industrialmente (Norteamérica y Europa del Este). En cuanto a los países de América Latina, estos presentan condiciones ideales para la producción de biocombustibles tales como el alto porcentaje de áreas húmedas (40%) y los recursos hídricos renovables, los bajos costos de producción en las zonas tropicales o a sus bajos costos salariales [3]. La producción refinación del biodiésel es un área en progreso de la industria de los combustibles, que reclama logros tecnológicos debido a la relevancia y ventajas ambientales [4].

No obstante, un aspecto que todavía es debatido en el mundo, es si el balance energético del biodiésel es positivo entendido como la diferencia entre la energía que produce un kilogramo de combustible (biodiésel en este caso) y la energía necesaria para producirlo, lo cual incluye extracción (cultivo, en este caso), procesamiento, transporte y refinado de la materia prima, entre otros [5].

Este artículo se limita a la cadena productiva del biocombustible biodiesel obtenido a partir de la palma de aceite. Aquí se abordan elementos económicos, ambientales y energéticos pertinentes para avanzar en el desarrollo de una cade-na productiva del biocombustible biodiésel. El análisis abarca la cadena productiva del biocombustible desde la producción de palma hasta su utilización como biodiesel, identificando temas que requieren atención por parte de los sectores privado y público.

El artículo se organiza de la siguiente forma. La Sección 2 explica la metodología utilizada para realizar al revisión. La Sección 3 describe el biodiésel como fuente de energía alternativa frente a los combustibles fósiles, sus diferentes formas de producción, sus ventajas y desventajas, su evolución y futuro y, finalmente, su impacto ambiental (uno de los temas más controversiales). La Sección 4 trata la Cadena Productiva del Biodiésel, considerando sus eslabones y estructura, y los indicadores de eficiencia respectivos. Finalmente, la Sección 5, hace una descripción de las herramientas utilizadas para la gestión de la cadena, apoyándose en modelos matemáticos de Programación Matemática, Dinámica de sistemas, Simulación y otros.

2. METODOLOGÍA

Este documento inicia con la construcción del contexto del biodiesel, para lo cual se recurrió a la recolección, procesamiento y análisis de información secundaria proveniente de: bases de datos científicas (ScienceDirect, SpringerLink, EBSCO-HOST, Scielo y Scopus) y congresos (Congreso Latinoamericano de Dinámica de Sistemas); los Ministerios colombianos de Agricultura y del Medio Ambiente; entes nacionales como Fedebiocombustibles; entes internacionales como USDA (Departamento de Agricultura de Estados Unidos) y NACEPT (Consejo Consultivo Nacional de Políticas Ambientales y Tecnología) y organizaciones multinacionales como IICA (Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura) y Cepal (Comisión Económica para América Latina y el Caribe). El consolidado de número de artículos por fuente se observa en la Figura 1.

Finalmente se realizó la revisión, análisis y clasificación de modelos matemáticos de SCM (Supply Chain Management) para cadenas productivas de biodiesel y cadenas afines: bioetanol, y otras de biomasa (caña de azúcar, cultivos forestales, entre otros). La fuente de información utilizada fueron las bases de datos científicas enunciadas.

3. CONTEXTO DEL BIODIÉSEL

3.1. Definición

El biodiésel se ha definido como ésteres monoalquílicos de ácidos grasos de cadena larga, obtenidos a partir de lípidos renovables, tales como aceites vegetales o grasas animales, para su uso en motores por compresión (motores Diesel) [6] [7]. Se trata de un combustible biodegradable, cuyo uso disminuye las emisiones de gases de efecto invernadero y óxidos de azufre y la cantidad de hidrocarburos totales no quemados [5].

El biodiésel es actualmente puesto a la vanguardia como el combustible alternativo viable para los motores de combustión interna, puede ser producido a partir de fuentes renovables, a través de transesterificación , compatible con las infra-estructuras tecnológicas existentes [8]. Puede ser usado en cualquier mezcla con el diesel obtenido de petróleo, debido a que tiene características similares, con menores emisiones de gases de escape [9].

Aunque potencialmente se pueden usar múltiples fuentes alternativas para obtenerlo, casi la totalidad del biodiésel que se produce actualmente proviene de los aceites de origen vegetal y, en particular, de tres cultivos: la palma, la soja y la colza (Figura 2). Estos tres cultivos proveen el 76% de la oferta mundial de aceite. El restante 24% se origina en cultivos como maní, algodón, oliva y girasol [5] [10].

3.2. Producción del biodiésel

Las principales etapas en la producción de los biocombustibles, dentro de las cuales se encuentra el biodiésel, se presentan en la Tabla I.

Según la Tabla I, el biodiesel puede provenir de plantas oleaginosas como Soja, Palma de aceite, Colza y Jatropha. Los procesos incluyen inicialmente el tratamiento de los cultivos, posteriormente un prensado o extracción del aceite y finalmente transesterificación. También, el biodiesel se puede obtener de biomasa lignocelulósica pero con un proceso más complejo.

Las materias primas más utilizadas en los procesos productivos para la obtención de biocombustibles se relacionan en la Tabla II.

Por su parte, las principales etapas usualmente incorporadas en la BSC (Biofuels Supply Chain) son los siguientes (ver Figura 3): producción de materias primas (que se relaciona con la disponibilidad de tierras y la idoneidad, la eficiencia del suelo asociado a diferentes tipos de plantas); la producción de biocombustibles (que se refiere a la transformación de las materias primas en biocombustibles a través de diversos procesos de conversión); mezcla (en el caso de que los biobiocombustibles se proporcionan a los consumidores finales se mezcla con los combustibles convencionales); el transporte de biocombustibles; y finalmente, el consumo en la red de distribución.

El biodiésel puede ser producido económicamente en un amplio rango de lugares, tanto de asentamiento rural como urbano, y en diferentes escalas dependiendo de los requerimientos específicos: pequeñas para autoconsumo o comerciales para usos industriales [5]. En consecuencia, el biodiésel es actualmente considerado como el combustible alternativo más viable para los motores [8].

Los costos de producción para el biodiésel, varían ampliamente de un proceso a otro y de una región a otra: estas diferencias se deben, fundamentalmente, a costos de las materias primas, tipo de energía usado para el procesamiento, tanto calórica como eléctrica, a precios obtenidos para los subproductos derivados durante el proceso de producción [2]. La estructura del costo de producción del biodiesel se presenta en la Figura 4.

Ng et al. [8] sugiere que las estrategias requeridas para una industria de biodiésel estable y sostenida deberán estar basadas principalmente en los principios del libre mercado con un mínimo de “intervenciones artificiales”, por lo que hacen necesarias las políticas pertinentes y los avances tecnológicos apropiados en técnicas de producción y obtención de mate-rias primas para mantener su competitividad económica.

3.3. Ventajas

Según Mittelbach y Remschmidt [14] y Knothe et al. [15], las principales ventajas del biodiésel son su potencial para re-ducir la dependencia de una determinada economía en el petróleo, biodegradabilidad, alto punto de inflamación y lubrici-dad. Por su parte, Knothe et al. [15] proponen otras ventajas del biodiésel tales como: portabilidad, facilidad de obtención, renovación, mayor eficiencia de la combustión, menores contenidos de azufre y compuestos aromáticos.

Para Demirbas [16], la mayor ventaja que el biodiésel tiene sobre el diésel del petróleo es su respeto al medio ambiente. Trae beneficios económicos que incluirían el valor agregado a la materia prima, un mayor número de empleos en la manu-factura rural, un aumento de impuestos sobre la renta y la inversión en maquinaria y equipo. El biodiésel puede ofrecer otros beneficios, incluyendo la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero, el desarrollo regional y la estructura social, especialmente a los países en desarrollo [17].

Demirbas [9] resalta que el biodiésel tiene mejores propiedades que el combustible diésel de petróleo; es renovable, biodegradable, no tóxico y esencialmente libre de azufre y compuestos aromáticos.

En igual sentido, Yee et al. [18] sostiene que la producción de biodiésel de palma y de colza no trae consecuencias negativas para el medio ambiente, ya que la cantidad de CO2 emitido a la atmósfera es mucho menor que el CO2 absorbido por esta. Adicionalmente, argumenta que la combustión de biodiésel de palma es más favorable al medio ambiente que la de los derivados del petróleo, con una reducción significativa del 38% de las emisiones de CO2, por cada litro consumido.

Por su parte Fazal et al. [19] en diferentes investigaciones de laboratorio, encontró que: el biodiésel proporciona mejor lubricación que el de combustible fósil diésel; puede mejorar la combustión y, por lo tanto, tiene un mayor rendimiento térmico que el diésel proveniente del petróleo. La potencia del motor se reduce un poco o nada en absoluto, porque el consumo de biodiésel aumenta lo suficiente para compensar su menor valor de calefacción. No obstante, en general, el biodiésel permite un rendimiento aceptable del motor y podría mejorarse aún más si la viscosidad puede ser reducida.

Por último, Chouinard et al. [20] afirma que el total de gases de efecto invernadero (GEI) de los biocombustibles son reducidos en comparación con los de combustibles fósiles, por absorción de dióxido de carbono por la biomasa durante el crecimiento de las plantas. Por otra parte, mientras que las reservas de combustibles fósiles están disminuyendo y la de-manda mundial de energía va en aumento, la biomasa pasa a ser un recurso renovable.

3.4. Desventajas

Según Bala [21], el biodiésel es más caro de producir que el diésel de petróleo, lo que parece ser el factor principal en la no generalización de su uso. La producción actual mundial de aceite vegetal y grasa animal no es suficiente para reemplazar el uso de combustibles líquidos fósiles.

Igualmente, para Ng et al. [8], el biodiésel todavía no es económicamente viable para la adopción a gran escala en el día de hoy, debido principalmente al alto costo de las materias primas convencionales. Estudios de factibilidad realizados han demostrado que el biodiésel no es tan competitivo económicamente como el diésel fósil sin la intervención de los responsables políticos.

Respecto a la producción del biodiesel, Demirbas [9] sostiene que en el proceso se libera glicerina, la cual todavía consti-tuye un problema por su contenido tóxico (aunque éste es moderado) y contaminante. Según IICA [5] el biodiesel aporta un 10% más de óxidos nitrosos a la atmósfera (causantes de la lluvia ácida) con respecto a los combustibles fósiles.

3.5. Evolución y futuro del biodiesel

3.5.1. En el contexto mundial

La producción mundial de biodiésel se mantuvo relativamente estable entre dos y tres millones de toneladas anuales hasta el 2004 (Figura 5). En el 2005 la producción aumenta alcanzando un nivel de 20 mil millones de litros en el 2010 [11] [5].

A pesar de que en la actualidad los biocombustibles representan poco más del 1% de la demanda total de combustible para transporte (y entre el 4% y el 7% para el 2030 según las proyecciones de la Agencia Internacional de Energía, AIE), los biocombustibles parecen una buena oportunidad frente a los elevados precios del crudo internacional [2].

Hoy en día los costos de producción del biodiésel son entre 1, 5 y 3 veces más altos que para el diésel fósil. No obstante, cuando esto se haya atenuado, el biodiésel será un combustible de motor razonablemente disponible en un futuro cercano [9]. Igualmente, debido al incremento de los precios de la gasolina y el diesel fósil en todos los escenarios internacionales, y teniendo en cuenta el resto de exenciones fiscales, los biocombustibles se volverán competitivos en próximos años [22].

El reciente aumento en el uso potencial de biodiésel se debe no sólo al incremento del número de plantas productoras, sino también al tamaño de las instalaciones utilizadas en su producción. El crecimiento en la industria del biodiésel se espera que tenga un impacto significativo en el precio de las materias primas del biodiésel. Este crecimiento en la industria del biodiésel aumentará la competencia [9].

Con la inminente disponibilidad comercial de la futura generación de biodiésel, económicamente cada vez más factible, este combustible debe permanecer como un sustituto del diesel fósil que potencialmente puede satisfacer a mediano plazo las necesidades de energía para formar parte de la solución total a la energía en todo el mundo y los problemas ambientales [8]. Según Bala [21], el biodiésel es más caro de producir que el diésel de petróleo, lo que parece ser el factor principal en la no generalización de su uso. La producción actual mundial de aceite vegetal y grasa animal no es suficiente para re-emplazar el uso de combustibles líquidos fósiles.

3.5.2. En Colombia

La producción de biodiesel en Colombia se presenta en la Figura 6 [23]. Como se observa, la producción de Biodiesel co-mienza en el año 2008 y su nivel ha aumentado hasta superar las 440.000 toneladas en el año 2011. La producción para el año 2012 se proyecta considerando la producción hasta el mes de Julio donde se alcanza un total de 282.600 toneladas.

En 2011 el biodiesel se constituyó en el principal mercado local para el aceite de palma. Las plantas de refinación de biodiesel y sus capacidades se presentan en la Tabla III [23] [24].

Adicionalmente existen dos plantas de una producción mucho menor: una en Tumaco (Nariño), con una capacidad de 3.000 litros/día, y otra en Zulia (Norte de Santander) con una capacidad de 20.000 litros/día.

En Colombia se observa una tendencia favorable para los productores de biocombustibles en cuanto a legislación y políticas [25]. Colombia regula mediante la ley 939 de 2004 la producción de biodiesel y bioetanol los cuales deben ser usados en una mezcla con gasolina que irá aumentando a través de los años [3].

También es relevante la clara intención gubernamental por ganar mercado y competitividad en el campo internacional. Sin embargo, se evidencian los conflictos entre las políticas agrícolas y las de biocombustibles [25].

3.6. Aspecto Ambiental

Los biocombustibles podrían brindar mayores ganancias económicas, desarrollo rural, reducción de la pobreza y menores emisiones de gases con efecto invernadero respecto de los combustibles fósiles. La producción de cultivos energéticos podría llevar a una expansión de la frontera agrícola, deforestación, monocultivos, contaminación del agua, difusión de organismos genéticamente modificados, problemas sobre la seguridad alimentaria y un empeoramiento de las condiciones laborales, son entre otras las preocupaciones de su crecimiento [1].

Contrario a algunos reportes que cuestionan la sostenibilidad del aceite obtenido de palma africana como fuente ecológica de energía, los resultados de este estudio del Análisis del Ciclo de Vida, ACV, han demostrado que el diesel de palma tiene el potencial para convertirse en la principal energía renovable en el futuro, con una relación de energía positiva y una reducción significativa de las emisiones de CO2. Una investigación encontró que la utilización de biodiésel de palma podría generar una tasa de rendimiento de energía de 3.53 (la producción de energía / energía de entrada), lo que indica una energía positiva neta [18].

Sin embargo, Dufey [1] sostiene que los beneficios y costos de los biocombustibles varían ampliamente, de acuerdo al tipo de cultivo energético, método de cultivo, tecnología de conversión y las condiciones naturales de cada país o subregión. El uso de biodiésel debe permitir un equilibrio que debe buscarse entre la agricultura, el desarrollo económico y el medio ambiente [16].

Conviene resaltar que las políticas relativas a la producción de biocombustibles requieren ser analizadas en Colombia, así como en otros países de América del Sur, debido a que la población de este continente presenta altos niveles de hambre y la utilización de suelo para los dos propósitos pondría en riesgo la seguridad alimentaria [3].

4. CADENA PRODUCTIVA DEL BIODIESEL

Gualteros [26] a partir de la información recopilada de la cadena productiva del biodiésel en diferentes países y del estado actual de la cadena en Colombia, propone un esquema de la cadena productiva del biodiésel a partir de palma africana, en el cual se incluyen no solo los eslabones de producción de biodiésel sino el entorno institucional y organizacional de la cadena, con el fin de tener una visión global del proceso y poder, además, identificar los posibles actores de la cadena que puedan participar en el estudio de la misma.

La Figura 7 describe la estructura detallada de la cadena. En ella se destacan los diferentes eslabones pertenecientes al proceso productivo, a la comercialización del biodiésel y a sus interacciones. Como se puede apreciar, la cadena productiva se divide en tres grandes sectores: el Agrícola, el Industrial y el de Servicios; y cada uno de ellos se subdivide en otros esla-bones los cuales conforman la totalidad de la cadena.

Según Gualteros [26], en Colombia las materias primas de biomasa son transportadas generalmente en camiones desde las fincas a la planta de refinación de biocombustibles. Las instalaciones de almacenamiento son necesarias entre las fincas y las biorrefinerías. El almacenamiento de pre-tratamiento también se proporciona para garantizar la frescura de las materias primas y aumentar la tasa de rendimiento. En la mayoría de los casos, la materia prima o las materias primas son transportadas desde las fincas directamente a la refinería. Las materias primas de biomasa se convierten en productos terminados. Una breve descripción del funcionamiento de los elementos o subsistemas de la cadena de suministro de biocombustibles se presenta en la Tabla IV [27].

Según IICA [5], se reconocen cuatro grandes sectores interrelacionados en la cadena productiva de biodiésel: 1) Un sector productor del aceite, materia prima fundamental para la obtención del biodiésel, el cual comprende dos subcomponentes: un subsector de producción de las fuentes, vegetales y animales, de aceite, y otro subsector que transforma la fuente en aceite. 2) Un sector de producción de biodiésel, en el cual se procesa el aceite para la producción de biodiésel. 3) Un sector de mercado de biodiésel, donde se documenta el consumo aparente de biodiésel a nivel nacional, definido como consumo + (importaciones - exportaciones). Y 4) El marco legal y regulatorio, fundamental para el funcionamiento de la industria de producción y consumo sostenible de biodiésel.

Awudu y Zhang [28] proponen, como se observa en la Figura 8, el marco general de la cadena de suministro de biocombustibles. Los principales elementos de la cadena de suministro de bio-combustibles que se consideraron son los siguientes: (1) granjas o fincas, (2) instalaciones de almacenamiento, (3) plantas de biorrefinería, (4) instalaciones de mezcla, (5) puntos de venta y el transporte (estación).

De una manera más simplificada, Huang et al. [29] representa la cadena productiva de biocombustibles como una típica cadena de suministro. Por lo tanto, el problema de diseño de sistemas de biocombustibles lo considera dentro de la categoría general de los problemas de localización de la cadena de suministro (Figura 9).

Para An et al. [30], la estructura de flujo de red basada en materias primas de biomasa agrícola se muestra en la Figura 10. Esta red multinivel muestra las potenciales ubicaciones y capacidades de las fincas (F) y sitios de almacenamiento de la biomasa (S); pre-instalaciones de procesamiento (P), biorrefinerías (R), centros de distribución (D); y estaciones de servicio (G), que abastecen a los clientes (C). Los posibles lugares para los inventarios se denotan por I (Ss, Ds y Gs son los inventarios por naturaleza).

5. HERRAMIENTAS MATEMÁTICAS UTILIZADAS PARA LA GESTIÓN DE LA CADENA PRODUCTIVA DEL BIODIESEL

5.1. Clasificación

An et al. [30] en su artículo de revisión sobre modelos aplicados a la cadena productiva de biocombustibles y combustibles fósiles, concluyen que los estudios sobre biodiésel se relacionan principalmente con los procesos en los niveles superiores de la cadena, o los procesos “upstream”, (es decir, de los proveedores de biomasa a las plantas de conversión) especialmente a niveles de decisión operacional o integrados (de estratégico a operacional). La razón es que inicialmente las investigaciones se han enfocado en evaluar varios tipos de materias primas y probar la eficiencia de la logística del mismo.

En la revisión de la literatura no se encontraron estudios que optimicen las operaciones de conversión, en los niveles medios de la cadena o “midstream”, porque muchas tecnologías están todavía siendo desarrolladas y evaluadas. Adicionalmente, los autores afirman que varios estudios se han basado en un modelo de programación lineal entera mixta (MILP por sus siglas en inglés) de producción / distribución.

Una clasificación de los 30 artículos revisados por An et al. [30] se muestra en la Figura 11. En la figura se clasifican los modelos matemáticos según el nivel de la cadena productiva (upstream, midstream y downstream) y nivel de decisión (estratégico, táctico, operativo e integral).

En el presente estudio se revisaron 26 artículos sobre modelos matemáticos para apoyar la toma de decisiones en cadenas de biodiesel, y cadenas productivas con características semejantes a las de la cadena del biodiesel (bioetanol y biomasa en general), hasta abril de 2012. Los artículos, país y herramienta matemática utilizada se recopilan en la Tabla V.

En la medida de los años recientes se ha notado un incremento en el número de artículos escritos con modelos matemáticos para SCM de biocombustibles y afines (Biomasa, Bioetanol, entre otras), tal como se presenta en la Tabla VI.

En ella se observaque el país con mayor cantidad de estudios es USA, con un total de 10 artículos (38% del total de artículos revisados), mientras que la mayoría de los artículos restantes son de países de Europa (38%). El porcentaje restante (24%) se distribuye entre el Pacífico Sur y Suramérica. Algunos estudios fueron realizados colaborativamente entre dos países: USA - Canadá, USA — Corea del sur y Portugal — China. (En este caso se han asignado al país con más artículos). En los dos últimos casos, se observa una participación de países asiáticos como China y Corea del sur.

Dentro de los artículos revisados, nueve van destinados a cadenas de Biomasa Lignocelulosica y ocho a biomasa de residuos. Estas biomasas pueden ser utilizadas para la obtención de biodiesel, bioetanol, generación de calor u otros usos. Cinco artículos estudian la biomasa procedente de cultivos de azúcar y almidón, para la producción de bioetanol y alimento. Finalmente, cuatro artículos se refieren a biomasa de plantas oleaginosas para la producción de biodiesel y alimento. En la Figura 12 se representa el porcentaje correspondiente a las cadenas tratadas en los artículos.

En la Tabla VII se observa que la herramienta más utilizada para la formulación de modelos matemáticos es la programación matemática, y dentro de esta, la más utilizada es la programación lineal entera mixta (MILP) (con un 50% de los artículos revisados). En segunda instancia, la herramienta más utilizada es la simulación y dinámica de sistemas (31%), teniendo en cuenta que se han desarrollado en diferentes aplicaciones computacionales.

El diseño y gestión de la cadena es el objetivo utilizado con mayor frecuencia en los modelos de SCM evaluados (35% del total de artículos revisados). En segunda instancia se encuentran modelos con objetivos varios (Otros) los cuales corresponden a análisis y cuantificación de variables en las cadenas productivas, evaluadas principalmente por las herramientas simulación y dinámica de sistemas.

Los objetivos de los modelos matemáticos encontrados se presentan detalladamente en la Tabla VIII. Se observa que la mayoría de los modelos se dirigen a optimizar los costos o ganancia de la cadena, independientemente si el modelo busca el diseño, gestión o programación de la cadena.

Las características y variables de decisión de cada uno de los modelos evaluados se relacionan en la Tabla IX. Se encuentra que la mayoría de modelos incluyen variables relacionadas con el flujo de mercancía (materias primas, productos intermedios y productos terminados) a través de la red, y variables relacionadas con la ubicación y tamaño (capacidad) de las instalaciones.

5.2. Cronología de los modelos matemáticos para la gestión de la cadena productiva del biodiésel

A partir de la revisión de la literatura sobre modelos matemáticos para la gestión de la cadena de biodiesel y cadenas afines que este documento ha considerado, se presenta una taxonomía de los mismos, basándose en la clasificación dada por CEPAL [11]. En la Figura 14, las líneas punteadas representan estudios aplicados a una cadena productiva específica, por lo que va referida a un número, que corresponde al número del artículo (ver Tabla V). Las líneas continuas representan la clasificación genérica de los tipos de biomasa y sus usos.

En la Tabla X, se presentan los autores, las herramientas y el tipo de biomasa trabaja en los modelos estudiados en el presente estudio.

5.2.1. Biomasa Lignocelulósica

En este grupo se muestran nueve artículos, de los cuales cinco tratan de biomasa forestal, entendiéndose ésta como biomasa de bosque. Los otros artículos, se refieren a cadenas de Sauce y Switchgrass (conocido también como pasto varilla). A su vez, la mayoría de estos modelos se enfocan en la cadena productiva de la biomasa, sin especificar el uso final; sólo tres se dirigen a usos concretos, como obtención de bioetanol, generación de calor y la industria de la madera (clasificados como otros usos).

  • Biomasa Forestal
  • En 1996 Gallis [31], en Grecia, realizó un modelo de simulación de la cadena de biomasa forestal de Grecia, que constituye uno de los recursos renovables existentes de las materias primas no sólo para la generación de energía, sino también para la industria de transformación de la madera. El objetivo fue evaluar los efectos de variables logísticas sobre el costo de la cadena mediante la observación de varios escenarios.

    En 2005, Troncoso y Garrido [32], en Chile, proponen un modelo MILP de producción y logística de la industria forestal, donde se consideran variables de decisión sobre: el flujo de la cadena; el diseño de la cadena, como tamaño y ubicación de las facilidades logísticas; y de producción, como el momento de cosecha de cada sección (parcela) de cada tipo de terreno.

    De manera independiente, en 2005 en Portugal, Martins et al. [33], proponen un modelo MILP para la programación de cosechas, con el fin de maximización del volumen de madera cortada. A diferencia de los anteriores estudios realizados, este modelo se centra en la parte operativa de la cadena productiva de la madera. Para resolver el mismo problema de programación de cosechas de madera, en 2008, Constantino et al. [34] presentaron un nuevo modelo que comprende un número polinomial de variables y restricciones, utilizando la técnica “bifurcación y acotamiento” para solucionarlo. Como último estudio realizado en cadenas forestales se encuentra el de Zhang et al. [35] en 2011 en el cual presenta un modelo MILP para el diseño y gestión de la cadena maximizando su Valor Presente Neto, disminuyendo el impacto causado al hábitat forestal y asegurando la sostenibilidad de los flujos de madera.

  • Otra biomasa lignocelulósica
  • Cundiff [36], en 1996, plantea su modelo de programación lineal para la minimización del costo de la cadena de biomasa herbácea, aplicándolo en la cadena de switchgrass, considerando los costos de transporte, almacenamiento, y los costos de incertidumbre (faltante y exceso) de la producción causada por la variación del clima.

    En 2007, Kumar y Sokhansanj [37] describen un modelo IBSAL (Integrated Biomass Supply Analysis and Logistics) para cuantificar variables ecológicas como energía utilizada y huella de carbono en la cadena de biomasa de switchgrass.

    Zhu et al. [38], en 2011, proponen un modelo matemático para la gestión de la cadena de biomasa a la biorrefinería, para la producción de biocombustible, en el cual se integran decisiones estratégicas para la planeación (a un año) y decisiones tácticas de programación de cosechas. Incluye características propias de la cadena de switchgrass: frecuencia y temporada de cosecha, variación del contenido de la biomasa según las condiciones del tiempo, efectos del clima y la distribución dispersa de los cultivos.

    En 2002, Gigler et al. [39] desarrollaron un modelo de programación dinámica (PD) para la optimización de costos de agrocadenas, aplicándolo a biomasa de Sauce. Este modelo se basa en dos características propias de los productos agrícolas: Presentación en cada etapa de la cadena (árbol, tronco, trozos o astillas) y Calidad del producto, influenciada por las actividades de procesamiento, transporte y almacenamiento de la biomasa.

5.2.2. Cultivos de azúcar o almidón

En este grupo se enuncian cuatro artículos, de los cuales dos tratan la cadena productiva de la caña de azúcar para la producción de azúcar (alímentos). El otro se refiere a la cadena productiva de maíz para la producción de bioetanol.

En 2004, Higgins y Postma [40], de Australia, presentaron un modelo de MILP para la programación de cosechas, procesamiento primario y transporte de caña de azúcar, con el objetivo de maximización la rentabilidad, haciendo el mejor uso de sus recursos.

Lejars et al. [41], de Francia, en 2008 utilizaron simulación para planificar la cosecha de caña de azúcar con el fin de mejorar el rendimiento de esta, y por lo tanto, aumentar la ganancia de la cadena.

Posteriormente, en 2010, Eksioglu y Petrolia [42], desarrollaron otro modelo para el diseño y coordinación de la cadena de biomasa para la producción de biocombustibles, pero esta vez analizaron el impacto de diferentes modos de transporte en la cadena. El modelo se aplicó para la producción de bioetanol a partir de maíz.

Igualmente en 2010, Flórez et al. [43] exponen un modelo de dinámica de sistemas para analizar las políticas actuales de producción de biocombustibles y los cambios posibles para alcanzar la producción esperada. En este modelo se trabaja la producción de biocombustibles, siendo fuente de etanol la caña y la yuca.

En 2011, Orjuela et al. [3] presentan una caracterización de la caña panelera en Colombia, así como los proyectos vigentes y el desarrollo para la producción de biocombustibles en este país. Los datos históricos son tratados con estadística multivariada y redes neuronales, con el fin de predecir el comportamiento futuro de la producción de caña panelera. Tam-bién se presenta un diagrama causal donde se identifican los factores y variables relevantes en este sistema productivo.

En el mismo año, Orjuela et al. [44] mediante dinámica de sistemas realizan un análisis de factores y variables relevantes en lo que respecta a la problemática sobre la repercusión que tienen los cultivos de caña panelera para bioetanol sobre la seguridad alimentaria de la población colombiana.

5.2.3. Plantas oleaginosas

En este grupo se muestran dos artículos. Uno hace referencia a la cadena de biomasa de algodón, sin especificar su uso final; el otro trata la cadena productiva de biodisel de primera generación a partir de diferentes materias primas.

En 2008, Ravula et al. [45] de Estados Unidos, desarrollaron un modelo de simulación discreta de la cadena de biomasa de algodón, con el fin de disminuir el tiempo de recolección (desde los cultivos hacia las instalaciones de procesamiento) de la biomasa con restricciones de equipos especializados para la cosecha.

Flórez et al. [43] en 2010 en su modelo de dinámica de sistemas sobre producción de biocombustibles en Colombia, (ex-plicado en la sección 5.2.2 de cultivos de azúcar/almidón) también consideran la producción de biodiesel a partir de palma de aceite. Igualmente, Zapata et al. [46] hacen un análisis en dinámica de sistemas específico sobre la producción de bio-diesel en Colombia a partir de palma de aceite. Éste modelo pretende probar políticas nacionales que contribuyan al au-mento de la oferta de biodiesel buscando no afectar lo que se dedica para el consumo humano.

Kim et al. [47], en 2011, plantearon un modelo MILP para el diseño y gestión de la cadena de biocombustibles, esta vez aplicado a la producción de biodiesel a partir de fuentes como residuos forestales, raleo, podas, hierbas y virutas. A diferencia del modelo de Papapostolou et al. [13], este modelo se enfocó en biomasa lignocelulósica, la cual requiere un proceso diferente del biodiesel de primera generación.

5.2.4. Subproductos y residuos

En este grupo se encuentran ocho artículos, de los cuales seis tratan la cadena productiva de biomasa de residuos; uno la de subproductos (rastrojo de maíz); y el otro, trata conjuntamente la de residuos y subproductos. A su vez, la mayoría de estos modelos dirigen la biomasa a un uso específico: en esta caso para la producción de biodiesel, bioetanol o para generación de calor.

Sokhansanj et al. [48] en 2006, describen un modelo IBSAL para cuantificar los recursos necesarios y el costo de operación en el abastecimiento y transporte de la biomasa. Este modelo fue aplicado a la biomasa del rastrojo de maíz.

En 2009, Eksioglu et al. [49], proponen un modelo matemático para la cadena de biomasa dirigida a biorrefinerías para la producción de biocombustibles. En este modelo se toman en cuenta variables de decisión a largo plazo (diseño de la cadena) y a mediano y corto plazo (gestión de la cadena), integrando estos dos niveles de decisión. El modelo es aplicado para la obtención de bioetanol a partir de rastrojo de maíz y biomasa leñosa (residuos forestales, pulpa de madera y madera de aserrío).

En 1997 De Mol et al. [50], desarrollaron dos modelos: uno de simulación, para cuantificar los costos y consumo de energía en la cadena, y otro de optimización MILP, para Minimización el costo de la cadena. El objetivo de los modelos era el diseño de cadenas de biomasa de diferentes residuos de papel, madera, podas, raleo y sanitario para plantas de energía.

Gunnarsson et al. [51] en 2004, en Suecia, desarrollaron un modelo de programación lineal entera mixta (MILP por sus siglas en inglés) donde también trabajo la cadena de biomasa forestal para obtener combustible forestal, pero esta vez la fuente fue residuos forestales. El objetivo de este modelo fue minimización el costo total generando una estrategia de distribución y procesamiento de los residuos.

Dunnet et al. [52] en 2007, presentaron un modelo MILP enfocado al diseño de la cadena de biomasa para centrales de combustión en la que se asignan las facilidades logísticas a utilizar en cada momento de tiempo, especificando sus capaci-dades y tareas asignadas: recolección, compresión, secado, almacenamiento y transporte de la biomasa.

Por su parte, Huang et al. [29] en 2010 formularon un modelo MILP para la planeación de operaciones en un horizonte de tiempo determinado, para la producción de biocombustibles a partir de biorresiduos. Este modelo se aplicó para evaluar el potencial económico y las necesidades de infraestructura para la producción de bioetanol a partir de residuos de biomasa en California, USA.

Así mismo, Papapostolou et al. [13], en Grecia, en 2011, propusieron un modelo MILP genérico aplicado al diseño y gestión de la cadena de biocombustibles, considerando opciones de producción o importación de materias primas. El modelo se implementó en Grecia, en la cadena de biodiesel de primera generación, proveniente de materias primas como colza, algodón, girasol, cynara y soya.

Por último Chien y Fan [53], en 2011, plantearon un modelo de programación estocástica entera mixta para soportar la planeación estratégica de cadenas productivas de bioetanol a partir de residuos. Este modelo involucra tanto el diseño de la cadena (localización y capacidad de refinerías y terminales) y coordinación de la cadena (plan de transporte) en un ambiente de decisión, bajo incertidumbre.

6. CLASIFICACIÓN DE LOS MODELOS MATEMÁTICOS PARA SCM DE PETROCOMBUSTIBLES

An et al. [30] en 2011 evalúan artículos referentes a modelos matemáticos aplicados a cadenas productivas de combustible basado en petróleo. Al igual que con los modelos de biocombustibles, los artículos son categorizados de acuerdo a dos dimensiones (nivel en la cadena de suministro y nivel de decisión) como se muestra en la Figura 13.

Los modelos matemáticos desarrollados para la toma de decisiones en las cadenas productivas de combustible basado en petróleo se enfocan principalmente con los niveles medio y bajo de la cadena, es decir, “midstream” y “downstream”, co-rrespondientes a los procesos de refinado y distribuión a las estaciones de servicio. Adicionalmente, se evidencia una ma-yor concentración en modelos que apoyan las decisiones a nivel táctico; sin embargo, también se presentan modelos para los niveles operativo e integrado y ninguno para el nivel estratégico.


7. CONCLUSIONES

En la revisión de la literatura no se encontraron artículos científicos de modelos matemáticos de SCM de biocombustibles. La mayoría de artículos provienen de países refinadores de biocombustibles, como USA y varios países de la Unión Europea. Pero prácticamente nada de los países más productores de biomasa son Malasia, Indonesia (Oriente), México, Brasil y Argentina (América). Así mismo, no se encontró ningún artículo para el diseño de la cadena productiva de biodiesel a partir de palma de aceite. En razón de lo anterior, se presenta una referencia importante en este trabajo.

Es evidente que la herramienta más utilizada en el diseño de modelos matemáticos de SCM es la programación lineal entera mixta (MILP). La mayor parte de los modelos buscan apoyar la toma de decisiones en el diseño de la cadena (localización y plan de ampliación de capacidades), en las cuales se utilizan variables de decisión booleanas (variables enteras); y en la gestión de la cadena que contemplan los flujos a lo largo de la cadena desde materias primas, productos intermedios y productos terminados (como variables continuas).

Los modelos matemáticos para la cadena de los biocombustibles son diferentes a los de la cadena de los combustibles basados en petróleo. Mientras los modelos matemáticos para el biocombustible se concentran en un nivel alto de la cadena (upstream), los combustibles basados en petróleo se concentra en los niveles medio y bajo de la cadena (downstream y midstream). Esto probablemente debido a que mientras en la producción del biocombustible son importantes las decisiones relacionadas con la materia prima (a nivel operativo, táctico y estratégico), en el petróleo las decisiones en la cadena de los petro-combustibles se dirigen a los procesos de refinamiento y distribución, y a la extracción en yacimientos.

A partir de la revisión realizada en este estudio, se evidencia que la mayoría de modelos matemáticos se concentran en al diseño y gestión de cadenas de biomasa de residuos y plantas lignocelulósicas. Pocos modelos tratan cadenas de biocom-bustibles de primera generación (plantas oleaginosas para la producción de biodiesel y de azúcar o almidón para la producción de etanol). Lo anterior sugiere un campo de investigación abierto en relación a desarrollar modelos matemáticos de SCM para el biodiesel, que sirvan para apoyar la toma de decisiones en el diseño y gestión de estas cadenas productivas.


REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

  1. DUFEY, Annie. (2006). Producción y comercio de biocombustibles y desarrollo sustentable: los grandes temas. Instituto Internacional para el Medio Ambiente y Desarrollo. Londres. Documento de Discusión Número 2 de Mercados Sustentables.
  2. ARÍSTEGUI, Juan Pablo. (2009). Los biocombustibles desde la perspectiva del comercio internacional y del derecho de la organización mundial del comercio. Revista de Derecho (Austral), vol. XXII, núm. 1, julio, 2009, pp. 113-134 Universidad Austral de Chile.
  3. ORJUELA, Javier. HUERTAS , Isaac. FIGUEROA, Juan. KALENATIC, Dusko. CADENA, Katerine. (2011). Potencial de producción de bioethanol a partir de caña panelera: Dinámica enre contaminación, seguridad alimentaria y uso del suelo. Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Revista de Ingeniería Vol 16, No 1. Bogotá.
  4. BALAT , Mustafa. (2010). Potential alternatives to edible oils for biodiesel production — A review of current work. Trabzon, Turquía. Energy Conversion and Management 52 1479—1492.
  5. IICA. (2010). Atlas de la Agroenergía y los Biocombustibles en las Américas: II Biodiesel. - Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura. Costa Rica.
  6. KRAWCZYK, T. (1996). Biodiesel - alternative fuel makes inroads but hurdles remain. INFORM;7:800—15
  7. BENJUMEA, Pedro. AGUDELO, John. RÍOS, Luis. (2009). Biodiésel: Producción, calidad y caracterización. Editorial Universidad de Antioquia. Medellín, Colombia.
  8. NG, J.-H. NG, Hoon Kiat, GAN, S. (2009). Recent trends in policies, socioeconomy and future directions of the biodiesel industry. Malasia. Clean Techn Environ Policy 12: 213—238
  9. DEMIRBAS, Ayhan. (2009). Progress and recent trends in biodiesel fuels. Trabzon, Turquía. Energy Conversion and Management 50 14—34.
  10. USDA. (2012). Oilseeds: World Markets and Trade. United States Department of Agriculture. Foreign Agricultural Service. Circular Series FOP 06-12.
  11. CEPAL. (2011). Análisis comparativo de patentes en la cadena de producción de biocombustibles entre América Latina y el resto del mundo. Santiago, Chile. Comisión económica para América Latina y el Caribe. Diálogo de Políticas sobre desarrollo institucional e innovación en biocombustibles en América Latina y el Caribe Santiago de Chile, 28 y 29 de marzo, 2011.
  12. ORJUELA, Javier. RAMÍREZ, Carmen. LINARES, Karina. (2010). Procesos productivos para la obtención de agro combustibles. Universidad Católica de Colombia. Studiositas, edición de diciembre, vol5, núm.3.
  13. PAPAPOSTOLOU, Christiana. KONDILI, Emilia. KALDELLIS, John K. (2011). Development and implementation of an optimisation model for biofuels supply chain. Grecia. Energy 36 6019 - 6026.
  14. MITTELBACH, M. REMSCHMIDT, C. (2004). Biodiesels — the comprehensive handbook. Graz, Austria: Karl-Franzens University Press.
  15. KNOTHE, G. SHARP, CA. RYAN, TW. (2006). Exhaust emissions of biodiesel, petrodiesel, neat methyl esters, and alkanes in a new technology engine. Energy Fuels; 20:403—8.
  16. DEMIRBAS, Ayhan. (2007). Importance of biodiesel as transportation fuel. Trabzon, Turquía. Energy Policy 35 4661—4670.
  17. DEMIRBAS, Ayse Hilal. DEMIRBAS, Imren. (2007). Importance of rural bioenergy for developing countries. Trabzon, Turquía. Energy Conversion and Management 48 2386—2398.
  18. YEE, Kian Fei. TAN, Kok Tat, ABDULLAH. Ahmad Zuhairi. LEE, Keat Teong. (2009). Life cycle assessment of palm biodiesel: Revealing facts and benefits for sustainability. Pulau Pinang, Malasia. Applied Energy 86 S189—S196.
  19. FAZAL, M.A. HASEEB, A.S.M.A. MASJUKI, H.H. (2010). Biodiesel feasibility study: An evaluation of material compatibility; performance; emission and engine durability. Kuala Lumpur, Malasia. Renewable and Sustainable Energy Reviews 15 1314—1324.
  20. CHOUINARD, Pascale. BRADT, Laura. PONCE José M. EL-HALWAGI, Mahmoud M. (2010). Incorporation of process integration into life cycle analysis for the production of biofuels. USA y Mexico. Clean Technologies and Environmental Policy. Volume 13, Number 5, 673-685.
  21. BALA, BK. (2005) Studies on biodiesels from transformation of vegetable oils for diesel engines. Energy Educ Sci Technol.15:1—43.
  22. AJANOVIC, A. HAAS, R. (2010). Economic challenges for the future relevance of biofuels in transport in EU countries. Austria. Energy 35 3340 - 3348.
  23. FEDEBIOCOMBUSTIBLES. (2012). Cifras Informativas del Sector Biocombustibles - biodiésel de palma de aceite. Federación nacional de biocombustibles de Colombia.
  24. MINAGRICULTURA. (2009). Política Nacional de Biocombustibles - Visión desde el sector Agropecuario. Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural de la República de Colombia.
  25. RODRÍGUEZ, Isaías. ORJUELA, Javier. (2009).Panorama de las políticas y leyes del gobierno colombiano frente a la producción de alimentos agropecuarios y de producción de agrocombustibles. Estudios en derecho y gobierno, Vol. 2, No 2. Universidad Católica de Colombia.
  26. GUALTEROS S, Juan Manuel. (2011). Estudio prospectivo de la cadena productiva del biodiésel a partir de palma africana en Colombia. Universidad Nacional. Bogotá, Colombia.
  27. NACEPT. (2007). Strategic Framework for Biofuels Efforts. National Advisory Council for Environmental Policy and Technology. Washington DC, Estados Unidos.
  28. AWUDU , Iddrisu. ZHANG, Jun. (2012). Uncertainties and sustainability concepts in biofuel supply chain management: A review. Estados Unidos Renewable and Sustainable Energy Reviews 16 1359— 1368.
  29. HUANG, Yongxi. CHEN, Chien-Wei. FAN, Yueyue. (2010). Multistage optimization of the supply chains of biofuels. Estados Unidos. Transportation Research Part E 46 820—830.
  30. AN, Heungjo. WILHELM, Wilbert E. SEARCY, Stephen W. (2011). Biofuel and petroleum-based fuel supply chain research: A literature review. Estados Unidos. biomass and bioenergy 35 3763 — 3774.
  31. GALLIS, Christos TH. (1996). Activity oriented stochastic computer simulation of forest biomass logistics in Greece. Forest Engineering Researcher, Greece. Biomass and Eioenergy Vol. 10. Nos 516, pp. 377-382.
  32. TRONCOSO, Juan J. GARRIDO, Rodrigo A. (2005). Forestry production and logistics planning: an analysis using mixed-integer programming. Pontificia Universidad Católica de Chile, Santiago de Chile, Chile. Forest Policy and Economics 7: 625— 633.
  33. MARTINS, Isabel. CONSTANTINO, Miguel. BORGES, José G. (2005). A column generation approach for solving a non-temporal forest harvest model with spatial structure constraints. Lisboa, Portugal. European Journal of Operational Research 161: 478—498.
  34. CONSTANTINO, Miguel. MARTINS, Isabel. BORGES, José G. (2008). A New Mixed-Integer Programming Model for Harvest Scheduling Subject to Maximum Area Restrictions. Lisboa, Potugal. OPERATIONS RESEARCH, Vol. 56, No. 3, May—June, pp. 542—551.
  35. ZHANG, Huizhen. CONSTANTINO, Miguel. FALCÃO, André. (2011). Modeling forest core area with integer programming. Centro de Investigação Operacional, Universidade de Lisboa, Portugal. Ann Oper Res 190:41—55.
  36. CUNDIFF, John S. DIAS, Neil. SHERALI, Hanif D. (1996). A linear programming approach for designing a herbaceous biomass delivery system. Virginia Polytechnic Institute and State University, Blacksburg, VA, USA. Bioresource Technology 59: 47-55.
  37. KUMAR, Amit. SOKHANSANJ Shahab. (2007). Switchgrass (Panicum vigratum, L.) delivery to a biorefinery using integrated biomass supply analysis and logistics (IBSAL) model. Bioresource Technology 98 (2007) 1033—1044.
  38. ZHU, Xiaoyan. LI, Xueping. YAO, Qingzhu. CHEN, Yuerong. (2011).Challenges and models in supporting logistics system design for dedicated-biomass-based bioenergy industry. USA. Bioresource Technology 102. 1344—1351.
  39. GIGLER, J.K. HENDRIX, E.M.T. HEESEN, R.A. VAN DEN HAZELKAMP, V. MEERDINK, G. (2002). On optimisation of agri chains by dynamic programming. Wageningen, Netherlands. European Journal of Operational Research 139: 613—625.
  40. HIGGINS, Andrew J. POSTMA, Steve. (2004). Australian Sugar Mills Optimise Siding Rosters to Increase Profitability. Australia. Annals of Operations Research 128, 235—249.
  41. LEJARS, Caroline. LE GAL, Pierre-Yves. AUZOUX, Sandrine. (2008). A decision support approach for cane supply management within a sugar mill area. Francia. computers and electronics in agriculture 60: 239—249.
  42. EKŞIOǦLU, Sandra D. PETROLIA, Daniel. (2010). Analyzing the Impact of Intermodal Facilities to the Design and Management of Biofuels Supply Chain. Mississippi State University, USA.
  43. FLÓREZ B., Ana M. , FRANCO C., Carlos J. , IDYNER, saac . (2010). Análisis de la producción de biocombustibles en Colombia. Universidad Nacional de Colombia. 8° Congreso Latinoamericano y 8° Encuentro Colombiano de Dinámica de Sistemas.
  44. ORJUELA C, Javier A., CADENA O., Katherine, BERNAL H., Milena, FIGUEROA G., Juan C. HUERTAS, Isaac . (2011). Dinámica de Producción de Bioetanol a partir de la Caña Panelera, Incidencia en la Seguridad Alimentaria. IX Congreso Latinoamericano de Dinámica de sistemas y II Congreso Brasileño de Dinámica de Sistemas.
  45. RAVULA, Poorna P. GRISSO, Robert D, CUNDIFF John S. (2008). Cotton logistics as a model for a biomass transportation system. Biological Systems Engineering, Virginia Tech, USA. BIOMASS AND BIOENERGY 32: 314 — 325.
  46. Sebastián ZAPATA R. Carlos J. FRANCO C. Ana M. FLÓREZ B. (2010). Modelo de producción de palma de aceite. 8° Congreso Latinoamericano y 8° Encuentro Colombiano de Dinámica de Sistemas.
  47. KIM, Jinkyung. REALFF Matthew J. LEE, Jay H. WHITTAKER Craig. FURTNER, Ludwig. (2011). Design of biomass processing network for biofuel production using an MILP model. Biomass and bioenergy 35 853 — 871.
  48. SOKHANSANJ Shahab, KUMAR Amit, TURHOLLOW, Anthony F. (2006). Development and implementation of integrated biomass supply analysis and logistics model (IBSAL). Biomass and Bioenergy 30: 838—847.
  49. EKŞIOǦLU, Sandra D. ACHARYA, Ambarish. LEIGHTLEY, Liam E. ARORA, Sumesh. (2009). Analyzing the design and management of biomass to biorefinery supply chain. USA. Computers & Industrial Engineering 57: 1342—1352.
  50. DE MOL, R.M. JOGEMS, M.A.H. VAN BEEK, P. GIGLER, J.K. (1997). Simulation and optimization of the logistics of biomass fuel collection. Wageningen, Netherlands. Netherlands Journal of Agricultural Science 45: 219-228.
  51. GUNNARSSON, Helene. RÖNNQVIST, Mikael. LUNDGREN, Jan T. (2004). Supply chain modelling of forest fuel. Linköping Institute of Technology, Suecia. European Journal of Operational Research 158: 103—123.
  52. DUNNETT, A. ADJIMAN, C. SHAH, N. (2007). Biomass to heat supply chains Applications of Process Optimization. Centre for Process Engineering, Department of Chemical Engineering, Imperial College, London, UK.
  53. CHEN, Chien-Wei. FAN, Yueyue. (2011). Bioethanol supply chain system planning under supply and demand uncertainties. Universidad de California. USA. Transportation Research Part E 48 150—164.

Este trabajo está autorizado por una Licencia Attribution-NonCommercial-NoDerivs CC BY-NC-ND.

Artículos más leídos del mismo autor/a