Cuantificación y Optimización del Aprovechamiento Energético de Biomasa Agrícola Regional

¿Cómo se cuantifican los recursos de biomasa agrícola disponibles en una región para el aprovechamiento energético?

La evaluación de los recursos de biomasa agrícola para su aprovechamiento energético implica varios pasos clave:

• Tipificación y caracterización previa: Identificar los tipos de biomasa presentes.
• Cuantificación: Estimar la cantidad de cada tipo de biomasa.
• Análisis de dispersión y producción zonal: Mapear dónde se genera la biomasa.
• Análisis de estacionalidad: Determinar cuándo está disponible la biomasa a lo largo del año.
• Análisis de disponibilidad/accesibilidad: Evaluar qué parte de la biomasa generada es realmente utilizable.

La cuantificación es, por tanto, una fase esencial de la caracterización. Para llevarla a cabo en una zona específica, se emplean coeficientes calculados anualmente:

• CRs (Coeficiente de generación superficial): Expresado en toneladas de residuo seco (t res) por km². Se usa principalmente para residuos de poda de cultivos leñosos.
• CRp (Coeficiente de generación en función de la producción agrícola): Expresado en toneladas de residuo seco (t res) por tonelada de fruto (t fruto). Aplicable a residuos de cultivos herbáceos y subproductos de industrias agroalimentarias.
• CRp/CRmp (Coeficiente de generación en función de indicadores de la producción): Relaciona la generación de residuos con indicadores como la facturación o el consumo de materia prima en industrias.

Cuantificación según el origen de la biomasa:

• Cultivos agrícolas herbáceos: Se utiliza principalmente el CRp.
• Cultivos agrícolas leñosos: Se aplica el CRs, debido a las podas periódicas.
• Residuos de industrias agroalimentarias: Pueden usarse tanto CRp como CRs, dependiendo del proceso y residuo.
• Residuos forestales: Requieren coeficientes específicos para biomasa forestal.
• Cultivos energéticos: La biomasa no es de carácter residual, su cuantificación se basa en rendimientos esperados por superficie (similar al CRs).

¿Qué consideraciones es conveniente realizar en cuanto a la disponibilidad?

La cantidad teórica de biomasa cuantificada debe ajustarse para obtener la cantidad realmente aprovechable. Esta cantidad final se ve minorada por factores de accesibilidad y disponibilidad, que se calculan mediante coeficientes correctores:

• Cc1 (Coeficiente de usos alternativos): Considera otros usos competitivos de la biomasa (alimentación animal, enmiendas de suelo, etc.).
• Cc2 (Coeficiente de gestión de residuos): Tiene en cuenta las prácticas actuales de gestión (quema controlada, abandono en campo, etc.).
• Ctp (Coeficiente por tamaño de parcela): Refleja la dificultad logística de recolectar biomasa en parcelas pequeñas o dispersas.
• B (Bonificación por ciclo de vida): Puede ajustar la disponibilidad considerando aspectos ambientales o de sostenibilidad a largo plazo (aunque su aplicación es menos estándar).

La disponibilidad real suele estimarse entre un 30% y un 50% de la biomasa teórica total, multiplicando la cantidad inicial por estos coeficientes (principalmente Cc1, Cc2 y Ctp).

Descripción breve de qué debe tener en cuenta una metodología de optimización del aprovechamiento integral de biomasa en una región

Una metodología robusta debe proporcionar una herramienta integral para:

1. Evaluar los recursos de biomasa disponibles.
2. Analizar la viabilidad económica, tecnológica y ambiental de distintas alternativas de aprovechamiento energético (electricidad, calor, pellets, etc.).

Esta metodología generalmente incluye:

• Una fase de cuantificación y caracterización de los recursos (como se describió anteriormente).
• Un proceso de optimización, que a su vez consta de dos etapas principales:
  • Etapa 1: Evaluación logística y de transporte. Se evalúan y preseleccionan las mejores ubicaciones potenciales para las plantas de biomasa desde el punto de vista logístico (minimizar costes de transporte). Involucra los módulos M1 y M2.
  • Etapa 2: Evaluación técnico-económica y ambiental. Se evalúan las plantas de biomasa preseleccionadas, considerando la cantidad y características de la biomasa asignada a cada una. Se realiza un análisis de viabilidad económica (ej. payback o VAN) y un balance de emisiones de CO₂. Involucra todos los módulos (M1 a M6).

El objetivo final es lograr una optimización tanto económica como ambiental del aprovechamiento de la biomasa.

Módulos clave de la metodología:

• M1 - Recursos de Biomasa: Evalúa y caracteriza cuantitativa y cualitativamente los recursos de biomasa residual disponibles en la región.
• M2 - Logística: Evalúa todas las posibles ubicaciones para la planta de transformación y selecciona aquellas con menor coste de transporte asociado.
• M3 - Tecnologías: Contiene la base de datos de las tecnologías de aprovechamiento, incluyendo características clave como eficiencia eléctrica y térmica, capacidad de producción (ej. pellets), costes de inversión inicial y costes de operación y mantenimiento.
• M4 - Demanda Energética: Realiza una estimación de la demanda energética potencial local (térmica, eléctrica) que podría ser cubierta con la biomasa.
• M5 - Emisiones: Evalúa las emisiones de referencia de los combustibles fósiles actuales, lo que permitirá calcular los ahorros de CO₂ logrados mediante la sustitución por biomasa.
• M6 - Optimización y Escenarios: Integra la información de los módulos anteriores para evaluar la viabilidad económica global, el balance neto de emisiones y definir diferentes escenarios de aprovechamiento bajo distintas restricciones y parámetros.

¿Cómo puede medirse la estacionalidad de la biomasa y cómo afecta a los costes de transporte?

La estacionalidad se mide analizando las fechas específicas en las que se realizan las labores agrícolas que generan cada tipo de residuo. Por ejemplo, la poda en cultivos leñosos (invierno) o la recolección de la paja en cultivos herbáceos (verano).

Conociendo estas fechas, se pueden generar gráficos de frecuencia de disponibilidad de biomasa para cada zona. Si una labor se realiza durante 'n' meses, se asume que el 100% de los residuos generados por esa labor se distribuyen equitativamente entre esos 'n' meses.

La estacionalidad de un único tipo de residuo puede ser muy marcada (concentrada en pocos meses). Sin embargo, a nivel comarcal o regional, al agregar diferentes tipos de biomasa con distintos calendarios, la disponibilidad total tiende a suavizarse. Una menor estacionalidad (suministro más constante) permite optimizar la logística y disminuir los costes de transporte y almacenamiento.

Un indicador numérico de la estacionalidad es la desviación estándar de los 12 valores mensuales de aportación de biomasa.

Impacto en los costes de transporte y la función FCTM

La estacionalidad afecta directamente a los costes logísticos. Una alta estacionalidad puede implicar:

• Necesidad de mayor capacidad de transporte y maquinaria en picos de disponibilidad.
• Infrautilización de la infraestructura logística durante los meses de baja disponibilidad.
• Mayores necesidades y costes de almacenamiento para asegurar suministro continuo a la planta.

La Función de Costes de Transporte Marginales (FCTM) se utiliza para modelar estos costes. Se define generalmente como:

FCTM = (CF * n_viajes) + (CD * DTRi)

Donde:

• FCTM: Coste marginal del transporte (sin incluir inversión inicial en maquinaria).
• CF (Costes Fijos por viaje): Incluyen costes asociados a cada viaje independientemente de la distancia, como:
  • CF1: Costes de carga y descarga.
  • CF2: Costes de compactación (si aplica).
• n_viajes: Número de viajes necesarios.
• CD (Costes Variables por distancia): Costes que dependen de la distancia recorrida (combustible, mantenimiento proporcional, mano de obra por tiempo).
• DTRi (Distancia Total Recorrida): Distancia del viaje (a menudo se considera solo la ida si el retorno es en vacío o se calcula aparte).

Tanto los CF como los CD pueden verse afectados por la estacionalidad, ya que una logística infrautilizada (debido a la falta de biomasa en ciertos periodos) incrementa el coste efectivo por tonelada transportada.