[pt] Com a crescente demanda – nacional e internacional – por biocombustíveis e a pressão internacional para redução da emissão de gases de efeito estufa, o Brasil teria muito a ganhar, do ponto de vista econômico e ambiental, com um aumento na eficiência e oferta de biocombustíveis. O advento da produção de biocombustíveis produzidos em fazendas de alga possibilita uma relação de simbiose com usinas de cana-de-açúcar. Tais algas se alimentam, entre outras substâncias, de dióxido de carbono, e a abundante biomassa de cana queimada em caldeiras, aliada à incidência solar privilegiada no Brasil, fazem da utilização de algas em usinas de cana uma possibilidade de conversão de emissões de gás de efeito estufa em biocombustível. Essa dissertação tem como objetivo estimar o resultado da implantação de uma fazenda de algas em uma usina de cana-de-açúcar. A usina em questão sofreu vistoria e fez-se o levantamento da produção de energia renovável e as emissões atmosféricas dos principais gases de efeito estufa (CH4, N2O e CO2), através da metodologia de Avaliação de Ciclo de Vida (ACV). A meta, a partir desta análise e com o uso de dados primário de uma empresa que instala fazendas de alga, é estimar o acréscimo de biocombustível gerado por algas e o decréscimo das emissões de GEE no processo produtivo. Os resultados obtidos na Usina Estudada mostram que caso a mesma implantasse uma fazenda de algas em seu parque industrial, sua eficiência energética na produção de energia através do etanol quase triplicaria ao passo em que emitiria quatro vezes menos poluentes em sua cadeia de produção. Caso a usina optasse por gerar exclusivamente Biodiesel, produziria Biodiesel (B100) para 19 anos de subsistência com um combustível 78,4 por cento menos poluente em termos de GEE. Aproximações mostram que caso a totalidade da lavoura de cana implante fazendas de algas no Brasil, apenas o Biodiesel gerado neste processo seria equivalente à quase 70 por cento da produção Brasileira de diesel de 2012. / [en] With the demand for Biofuels growing – in Brazil and abroad – and with worldwide efforts to reduce greenhouse gas (GHG) emissions, Brazil would have much to gain, from an environmental and economic point of view, from increasing the efficiency and offer of biofuels. The advent of biofuels produced in algae farms enabled a symbiotic relationship with ethanol plants. Such algae feeds off, among other things, Carbon Dioxide, and the abundant biomass burned in ethanol plants boilers, along with Brazil s privileged solar incidence, and this regime permits such farms to convert GHG to biofuel. The objective of this study was to investigate an ethanol plant as a productive system to understand how the addition of an algae farm could change the status quo of energy efficiency and emission of pollutant gases. The system analyzed includes the sugarcane sowing, the plantation handling, the harvesting, the industrial activities, and the Ethanol distribution. The goal, from this analysis and using primary data from a company that installs algae farms, is to estimate the increase of biofuel generated by algae and decrease GHG emissions in the production process. The results obtained in Plant Studied show that an algae farm in its industrial grounds would better its energy efficiency in almost threefold, while generating four times less atmospheric pollution in their production chain. If the plant chose to produce exclusively Biodiesel, production of B100 Biodiesel would be enough for the industry s diesel needs for 19 years, with a 78.4 percent cleaner fuel in terms of GHG emissions. Approximations show that if all the sugar cane fields implant algae farms in Brazil, the Biodiesel generated in this process would be equivalent to almost 70 percent of the Brazilian production of diesel from 2012.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:35665 |
| Date | 23 November 2018 |
| Creators | VICTOR CABRAL DA HORA A DE CARVALHO |
| Contributors | MARCOS SEBASTIAO DE PAULA GOMES |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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