Cenários para instalação de usinas de biomassa florestal em Minas Gerais

Abstract

Devido a questões ambientais e estratégicas, a biomassa vem despontando como uma das alternativas para a diversificação da matriz energética no mundo todo. A biomassa florestal é abundante no estado de Minas Gerais; porém, seu uso para geração de energia ainda é um nicho a ser explorado. O planejamento geográfico da produção da energia da biomassa é de extrema importância para a garantia de distribuição de energia barata e limpa. Este trabalho apresenta uma metodologia desenvolvida em ambiente SIG para a prospecção de unidades energéticas à base de biomassa florestal em Minas Gerais. Primeiramente, foi feito o zoneamento de aptidão para o desenvolvimento da atividade, combinando diversos fatores ambientais, sociais e de infraestrutura do estado, por meio da lógica fuzzy. Em um segundo momento, foi gerado um modelo de localização-alocação envolvendo as áreas de elevada aptidão para o empreendimento, a distribuição espacial da disponibilidade de matéria-prima e a malha viária do estado. Simularam-se vários cenários com diferentes números de usinas bioenergéticas, utilizando-se um modelo de localização-alocação capacitado, de modo a consumir metade do estoque de madeira do estado. As localidades ótimas e o número ideal de usinas foram determinados de modo a minimizar as distâncias de transporte da matéria- prima até as fábricas.

Modern society is dependent on energy use in several ways. Due to environmental and strategic issues, biomass is emerging as an alternative for the diversification of energy sources worldwide. Forest biomass is abundant in the state of Minas Gerais, but its usage for power generation is still a niche to be exploited. The geographical planning of biomass energy production is of utmost importance to guarantee the distribution of cheap and clean energy. This study presents a GIS-based methodology GIS for prospecting of forest biomass power plants in the state of Minas Gerais, Brazil. First, the suitable zones for the development of the activity were identified by combining various environmental and social factors, along with State road network infrastructure, applying fuzzy logic. In a second step, a location-allocation model was generated considering only the most suitable areas for the plants development, the spatial availability of raw materials and the existing road network. Various scenarios were simulated with different numbers of bioenergy plants, using a capacitated location- allocation model, in order to consume half of the state forests biomass stock. The best locations and the optimum number of power plants were found by minimizing transport distances of raw material to the factories.