Um modelo de simulação discreta para analisar o sistema integrado de colheita de cana-de-açúcar e aproveitamento de biomassa

O Brasil é um dos maiores produtores mundiais de cana-de-açúcar, com processamento superior a 620 milhões de toneladas na safra 2010/2011. A perspectiva para os próximos anos é de forte crescimento da produção de açúcar e de etanol, impulsionada pelo aumento das vendas decorrentes do baixo custo de produção e do aumento do consumo de etanol, interno e externo, em substituição ao uso de combustíveis fósseis. Simultaneamente, a maior preocupação ambiental levou à implantação de leis que estipulam a redução gradativa da queima controlada, tradicionalmente utilizada no manejo da cana-de-açúcar previamente ao corte manual. Este fato estabeleceu uma mudança de cenário, pois, a biomassa que outrora era queimada, surgiu como subproduto passível de utilização, seja para a fabricação de etanol, por tecnologias ainda em desenvolvimento para escala comercial, ou para a geração de energia, da mesma forma que o bagaço (cogeração). Independente da destinação, o processamento da cana-de-açúcar e de sua biomassa caracteriza um sistema logístico complexo, pois grandes volumes de material são movimentados, utilizando equipamentos de alto custo e com algo grau de interação. Diversos sistemas podem ser configurados com a finalidade de processamento da cana e da biomassa, variando equipamentos e operações. A seleção destas opções constitui uma das principais tarefas da gestão das operações das usinas. Com o objetivo de auxiliar tomadas de decisão, neste trabalho desenvolveu-se um modelo de simulação de eventos discretos dos sistemas de colheita de cana-de-açúcar com aproveitamento da biomassa. Os processos de colheita de cana-de-açúcar com limpeza convencional e colheita com limpeza parcial foram representados em um único modelo, bem como as alternativas de recolhimento e entrega da biomassa. As características operacionais dos sistemas foram parametrizadas, sendo possível configurar cenários de interesse por meio de planilhas eletrônicas, que interagem com o modelo e facilitam a inserção de dados e a análise de resultados. Ensaios de campo foram conduzidos para testar o desempenho dos equipamentos e gerar dados para o modelo de simulação, que foi usado para realizar dois estudos. No primeiro estudo simularam-se três alternativas de sistemas de colheita de cana-deaçúcar e processamento de biomassa diferentemente, reproduzindo as condições operacionais observadas em cada ensaio de campo. No segundo estudo, os três sistemas foram novamente comparados, porém em igualdade de condições, com o mesmo conjunto de premissas, de forma a poder compará-los. Em todos os cenários adotou-se como padrão uma usina com capacidade de processamento de dois milhões de toneladas de cana por safra. O modelo permitiu avaliar os sistemas selecionados, tanto do ponto de vista operacional, com análise das produções de cana-de-açúcar e de biomassa, como também do ponto de vista econômico.Brazil is one of the greatest sugarcane producers of the world, with figures that exceeds 620 million tons in 2010/2011 harvest season. There is an expectation of strong increase of Brazilian sugarcane production in next years due to increase in sales estimulated by the low production cost of sugar and alcohol and also the increase of the internal and external demands for ethanol, in substitution to fossil fuels. At the same time, environmental issues led the publication of a specific legislation that established a schedule to the next years to stop sugarcane burning previous to hand cutting, a traditional activity. This legal restriction brought a new scenario, as an increasing amount of biomass, that used to be burnt, will be available for other uses such as ethanol extra production, by technologies still in development or to energy generation, similar to what is done with bagasse (by means of cogeneration). Independent of its use, sugarcane and its biomass processing configures a complex operation as big volumes of materials are handled using high cost equipment which a high interaction among them. Several systems can be configured to do this task, varying equipments and settings of the operations performed by them. The selection of equipment and operational proceedings is one of the main tasks of managers at sugarcane mills. In order to help in decision taking situations, in this study, a discrete event simulation model was designed and modeled to represent sugarcane harvesting systems with biomass recovery. Conventional sugarcane harvesting and partial cleaning sugarcane harvesting were represented in a unique simulation model, as well as the correspondent alternatives of biomass recovery and delivery at mills. The operational characteristics of these systems were previously set in the model and can be modified through electronic spreadsheets, interfaced with the simulation model that manages the input and output of data. Field tests were done to evaluate equipment performance and generate data to the simulation model, which was used in two studies. In the first study, three sugarcane harvesting and biomass recovery systems were simulated using the data collected at each field test, representing those systems differently, under their own observed conditions. In the second study, the three systems were again compared, however, under the same conditions, with the same set of assumptions, in order to permit their comparison in equal basis. All scenarios considered a typical mill operation that processes two million tons of sugarcane per harvest season. The simulation model enabled the evaluation of the selected systems considering sugarcane and biomass production as well as their economic evaluation