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Programação linear inteira aplicada ao aproveitamento do palhiço da cana-de-açúcar /Tolentino, Gilmar, 1976- January 2007 (has links)
Orientador: Helenice de Oliveira Florentino Silva / Banca: Antonio Roberto Balbo / Banca: Hideto Arizono / Resumo: O Brasil é o maior produtor de cana-de-açúcar do mundo. Esta cultura é primariamente produzida para obtenção de álcool e açúcar. A produção brasileira de canade- açúcar na safra 2006/2007 é estimada em 471,2 milhões de toneladas, superior em 9,2% a da safra anterior. Este aumento é devido ao clima, aos investimentos ocorridos nas indústrias atraídas pela crescente produção nacional de carros bicombústiveis e pelo aumento da venda de açúcar e álcool ao mercado externo. O crescimento acelerado dessa cultura fez com que alguns problemas surgissem como exemplo, a poluição ambiental, causada com a queima dos canaviais, para posterior colheita da cana-de-açúcar, tornando-se necessário a implantação de leis estaduais e federais proibindo esta prática. Com a proibição das queimadas nos canaviais, o palhiço derivado da colheita de cana-de-açúcar sem queima prévia, tornou-se foco para os pesquisadores e produtores. As vantagens no seu recolhimento, recuperação e aproveitamento têm mobilizado pesquisadores de universidades, gerentes e diretores de usinas, que estão interessados em encontrar a maneira mais produtiva, econômica e eficaz para este manejo. O presente trabalho propõe o uso da programação linear inteira binária para auxílio no estudo do balanço da energia e da viabilidade econômica do aproveitamento do palhiço para a produção de energia. Para isto, foram propostos modelos matemáticos para escolha das variedades de cana-de-açúcar que deverão ser plantadas nas áreas agrícolas da usina, que derivem palhiços com mínimo custo de manejo (enfardamento, recolhimento e transporte até a usina) e modelos para escolha das variedades de cana-de-açúcar que deverão ser plantadas nas áreas agrícolas da usina que ofereça um balanço ótimo de energia da biomassa. Os modelos satisfazem as restrições de área para plantio e as necessidades... (Resumo completo, clicar aesso eletrônico abaixo) / Abstract: Brazil is the larger sugarcane producer of the word. This culture is primarily produced to obtain alcohol and sugar. The Brazilian production in the season 2006/2007 is estimated in 471,2 million tones, above 9,2% of the season previous. This increase is due to the climate, to the investments occurred in the industries attracted by the increasing national production dual fuel cars and by the increase of the sugar and alcohol sales to the international market. The accelerated growing of this culture appeared as environmental problems as environmental pollution, caused by burning of the sugarcane plantation for sugarcane harvest, being necessary the state and federal law implementation prohibiting this practical. With the burning limiting in the sugarcane plantations, the derivative trash of sugarcane harvest without previous burning, became focus to the researches and farmers. The advantages in its collecting, recuperation and utilization has mobilized university researches, plant manager and directors that are interested in find the form more productive, economic and effective for this management. The present work propose the use of the binary entire linear programming to aid in the energy balance and trash utilization economic viability study to energy production. For this, were proposed mathematical models to choose the sugarcane varieties that will must be planted in the agricultural areas of the plant, that derives trash with the minimum management cost (packing, collecting and transport until the plant) and models to choose of the sugarcane varieties that will must be planted in the agricultural areas of the plant, that offer a optimum biomass energy balance. The models satisfy the restrictions of planting area and the necessities of the plant to attend the sugar, alcohol demand and energy production. In this study were used Entire Linear Programming technical to formulation and resolution of the optimization model. / Mestre
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