El maíz, ejemplo de planta utilizada para la fabricación de biocombustibles. Fuente: photoXpress.
Un incremento en la productividad de distintas tipologías de biocombustibles será posible gracias a la aplicación de un nuevo modelo informático desarrollado por ingenieros de la Universidad de Illinois, en Estados Unidos. La aplicación informática apunta principalmente a simplificar los pasos relacionados con el pasaje de los cultivos a las biorrefinerías, aportando información clave en este aspecto e incrementando la efectividad de todo el ciclo productivo.
El modelo computacional es capaz de ejecutar millones de simulaciones, buscando por ejemplo la optimización de las operaciones para reducir costes, las acciones necesarias para disminuir las emisiones de gases de efecto invernadero o los cambios que deben concretarse para alcanzar otros objetivos.
Entre las múltiples variables que el nuevo modelo computacional tiene en cuenta destacan el tiempo requerido para la cosecha y la tecnología a emplear para obtener el producto buscado, por ejemplo en cuanto al tipo de cosechadora o con relación al método a utilizar en la cosecha.
El avance obtenido por los especialistas de Illinois ha sido difundido a través de una nota de prensa de la Universidad de Illinois y, dada su importancia, también en diversos artículos publicados en varias revistas especializadas, como Biofuels, Bioproducts and Biorefining, Biological Engineering, Biomass and Bioenergy, Computers and Electronics in Agriculture y BioEnergy Research.
El modelo computacional es capaz de ejecutar millones de simulaciones, buscando por ejemplo la optimización de las operaciones para reducir costes, las acciones necesarias para disminuir las emisiones de gases de efecto invernadero o los cambios que deben concretarse para alcanzar otros objetivos.
Entre las múltiples variables que el nuevo modelo computacional tiene en cuenta destacan el tiempo requerido para la cosecha y la tecnología a emplear para obtener el producto buscado, por ejemplo en cuanto al tipo de cosechadora o con relación al método a utilizar en la cosecha.
El avance obtenido por los especialistas de Illinois ha sido difundido a través de una nota de prensa de la Universidad de Illinois y, dada su importancia, también en diversos artículos publicados en varias revistas especializadas, como Biofuels, Bioproducts and Biorefining, Biological Engineering, Biomass and Bioenergy, Computers and Electronics in Agriculture y BioEnergy Research.
Del campo a la biorrefinería
La investigación sobre los cultivos de biocombustibles se ha centrado principalmente hasta el momento en la forma de desarrollar estos cultivos y en las tecnologías necesarias para convertirlos en combustibles. Sin embargo, el paso del campo o de la granja a la biorrefinería resulta vital, y hasta hoy ha sido relativamente menospreciado.
Según los ingenieros de la Universidad de Illinois, las ventajas teóricas de un cultivo para su aplicación energética no se apreciarán por arte de magia en el proceso de biorrefinación. Es necesario tener en cuenta diferentes variables que potenciarán estas virtudes durante el paso de un contexto a otro.
Los principales responsables de la investigación que ha dado lugar al nuevo modelo informático, han sido el ingeniero K.C. Ting, jefe del departamento de ingeniería agrícola y biológica de la Universidad de Illinois, el profesor Yogendra Shastri del Energy Biosciences Institute y los profesores Alan Hansen y Luis Rodríguez. Además, se contó con la colaboración del Institute for Genomic Biology de Illinois.
El objetivo del modelo informático es contar con una herramienta en el campo de la industria de los biocombustibles que permita considerar todas las operaciones necesarias en el proceso de producción al mismo tiempo, y que contemple no sólo datos aislados para elegir la mejor cosechadora o el mejor método de almacenamiento, sino un sistema que trabaja en conjunto para lograr un propósito fijado de antemano.
La investigación sobre los cultivos de biocombustibles se ha centrado principalmente hasta el momento en la forma de desarrollar estos cultivos y en las tecnologías necesarias para convertirlos en combustibles. Sin embargo, el paso del campo o de la granja a la biorrefinería resulta vital, y hasta hoy ha sido relativamente menospreciado.
Según los ingenieros de la Universidad de Illinois, las ventajas teóricas de un cultivo para su aplicación energética no se apreciarán por arte de magia en el proceso de biorrefinación. Es necesario tener en cuenta diferentes variables que potenciarán estas virtudes durante el paso de un contexto a otro.
Los principales responsables de la investigación que ha dado lugar al nuevo modelo informático, han sido el ingeniero K.C. Ting, jefe del departamento de ingeniería agrícola y biológica de la Universidad de Illinois, el profesor Yogendra Shastri del Energy Biosciences Institute y los profesores Alan Hansen y Luis Rodríguez. Además, se contó con la colaboración del Institute for Genomic Biology de Illinois.
El objetivo del modelo informático es contar con una herramienta en el campo de la industria de los biocombustibles que permita considerar todas las operaciones necesarias en el proceso de producción al mismo tiempo, y que contemple no sólo datos aislados para elegir la mejor cosechadora o el mejor método de almacenamiento, sino un sistema que trabaja en conjunto para lograr un propósito fijado de antemano.
De izquierda a derecha: Yogendra Shastri, Alan Hansen y K.C. Ting, responsables del nuevo modelo computacional. Fuente: Brian Stauffer. Universidad de Illinois.
Objetivos concretos
Por ejemplo, un objetivo específico puede ser reducir al mínimo el coste total del sistema de producción, o disminuir las emisiones contaminantes generadas. Fijado ese propósito, el modelo informático relaciona todos los datos y variables y aporta pistas a seguir para realizar los cambios necesarios en el sistema, hasta obtener los resultados deseados.
El nuevo modelo computacional, denominado Biofeedback, se puede optimizar con la inclusión de más de 300.000 variables, como por ejemplos horarios de recolección y cosecha, selección de equipos, características del almacenamiento requerido, distancias de transporte, logística del traslado de la biomasa y muchos otros temas.
A modo de prueba, los investigadores utilizaron el modelo informático para optimizar la producción de biomasa para una región de 13 condados en el sur de Illinois. Cabe destacar que Biofeedback puede adaptarse para analizar cualquier región del planeta, ya que incorpora la información por zonas.
Entre los resultados obtenidos, el modelo reveló que si la cosecha se realiza en noviembre, un período no empleado hasta ese momento, sería posible reducir significativamente los costes relacionados con las inclemencias del clima.
Asimismo, se descubrió que el almacenamiento de las hierbas recolectadas en un establo o en un sitio protegido dentro de las fincas usadas para el cultivo podría reducir el coste total del proceso, en mayor medida que si las hierbas se almacenan al descubierto en una granja o en una instalación centralizada.
Por ejemplo, un objetivo específico puede ser reducir al mínimo el coste total del sistema de producción, o disminuir las emisiones contaminantes generadas. Fijado ese propósito, el modelo informático relaciona todos los datos y variables y aporta pistas a seguir para realizar los cambios necesarios en el sistema, hasta obtener los resultados deseados.
El nuevo modelo computacional, denominado Biofeedback, se puede optimizar con la inclusión de más de 300.000 variables, como por ejemplos horarios de recolección y cosecha, selección de equipos, características del almacenamiento requerido, distancias de transporte, logística del traslado de la biomasa y muchos otros temas.
A modo de prueba, los investigadores utilizaron el modelo informático para optimizar la producción de biomasa para una región de 13 condados en el sur de Illinois. Cabe destacar que Biofeedback puede adaptarse para analizar cualquier región del planeta, ya que incorpora la información por zonas.
Entre los resultados obtenidos, el modelo reveló que si la cosecha se realiza en noviembre, un período no empleado hasta ese momento, sería posible reducir significativamente los costes relacionados con las inclemencias del clima.
Asimismo, se descubrió que el almacenamiento de las hierbas recolectadas en un establo o en un sitio protegido dentro de las fincas usadas para el cultivo podría reducir el coste total del proceso, en mayor medida que si las hierbas se almacenan al descubierto en una granja o en una instalación centralizada.