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<journal-title><![CDATA[Revista internacional de contaminación ambiental]]></journal-title>
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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Captura y almacenamiento de carbono para mitigar el cambio climático: modelo de optimización aplicado a Brasil]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Currently, climate change and its consequences for the world economy have attracted a lot of multidisciplinary research. In this article, we study the carbon capture and storage (CCS) problem as one of the technological alternatives proposed by the scientific community to mitigate climate change. We present a mixed integer linear programming model to design the infrastructure supply chain network that makes possible the capture and storage of carbon, considering both, the technical and economic aspects involved in the problem. We use the proposed model to study the case of the cement industry in Brazil. Two scenarios of CO2 reductions are considered: 5 Mt and 10 Mt per year. In addition, regarding the required investments to reach the desired reductions, a synthesis of the findings is reported, which includes the reservoirs to be activated as well as the pipeline networks that should be constructed.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  	    <p align="center"><font face="verdana" size="4"><b>Captura y almacenamiento de carbono para mitigar el cambio clim&aacute;tico: modelo de optimizaci&oacute;n aplicado a Brasil</b></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="3"><b>Carbon capture and storage to mitigate climate change: An optimized model applied for Brazil</b></font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="center"><font face="verdana" size="2"><b>Ernesto D.R. SANTIBA&Ntilde;EZ GONZ&Aacute;LEZ</b></font></p>     <p align="center">&nbsp;</p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Departamento de Computa&ccedil;&atilde;o, Universidade Federal de Ouro Preto, Morro do Cruzeiro s/n, Ouro Preto, MG. Brasil</i>. Correo electr&oacute;nico: <a href="mailto:santibanez.ernesto@gmail.com" target="_blank">santibanez.ernesto@gmail.com</a></font></p> 	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>Recibido marzo 2013;    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> 	aceptado mayo 2014</i></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>RESUMEN</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Uno de los temas m&aacute;s investigados actualmente es el problema del cambio clim&aacute;tico y sus consecuencias para la econom&iacute;a mundial. En este art&iacute;culo investigamos la captura y almacenamiento de CO<sub>2</sub> (CCS, por sus siglas en ingl&eacute;s), como una de las estrategias tecnol&oacute;gicas propuestas por la comunidad cient&iacute;fica para mitigar el cambio clim&aacute;tico. Presentamos un modelo de programaci&oacute;n lineal mixta entera para dise&ntilde;ar la red de una cadena de suministros que permita realizar la captura y almacenamiento de CO<sub>2</sub> considerando los aspectos t&eacute;cnicos y econ&oacute;micos del problema. Usamos el modelo propuesto para estudiar el caso de la industria del cemento en Brasil. Proponemos dos escenarios de reducci&oacute;n de CO<sub>2</sub>: 5 Mt y 10 Mt por a&ntilde;o. Presentamos las conclusiones respecto a las inversiones necesarias para alcanzar esas reducciones, la aplicabilidad del modelo, las plantas de captura de CO<sub>2</sub> que deben ser instaladas, los reservorios geol&oacute;gicos que deben activarse y las redes de tuber&iacute;as para transporte de CO<sub>2</sub> que deben construirse.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave</b>: cambio clim&aacute;tico, captura y almacenamiento de CO<sub>2</sub>, optimizaci&oacute;n lineal.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>ABSTRACT</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Currently, climate change and its consequences for the world economy have attracted a lot of multidisciplinary research. In this article, we study the carbon capture and storage (CCS) problem as one of the technological alternatives proposed by the scientific community to mitigate climate change. We present a mixed integer linear programming model to design the infrastructure supply chain network that makes possible the capture and storage of carbon, considering both, the technical and economic aspects involved in the problem. We use the proposed model to study the case of the cement industry in Brazil. Two scenarios of CO<sub>2</sub> reductions are considered: 5 Mt and 10 Mt per year. In addition, regarding the required investments to reach the desired reductions, a synthesis of the findings is reported, which includes the reservoirs to be activated as well as the pipeline networks that should be constructed.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>Key words</b>: climate change, carbon capture and storage, linear optimization.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>INTRODUCCI&Oacute;N</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para la comunidad mundial, el cambio clim&aacute;tico es una de las preocupaciones m&aacute;s importantes que existen hoy en d&iacute;a, pues sus consecuencias van m&aacute;s all&aacute; de empresas o pa&iacute;ses, afectando la econom&iacute;a mundial, el ambiente y la salud de la poblaci&oacute;n. El calentamiento global, como resultado del constante aumento de las concentraciones de carbono (CO<sub>2</sub>) en la atm&oacute;sfera, ha sido uno de los temas interdisciplinarios m&aacute;s debatidos en los &uacute;ltimos tiempos. Para resolver este problema y alcanzar niveles aceptables de CO<sub>2</sub> en la atm&oacute;sfera es necesario el esfuerzo interdisciplinario de la sociedad cient&iacute;fica en la implementaci&oacute;n de tres acciones mitigantes: (1) mejorar la eficiencia en la generaci&oacute;n de energ&iacute;a, (2) reemplazar fuentes de energ&iacute;a por otras con menores niveles de emisi&oacute;n de CO2 y (3) secuestrar (almacenar) CO<sub>2</sub>. Sin duda, el &eacute;xito depende de la implementaci&oacute;n coordinada de estas tres opciones.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este art&iacute;culo atacamos el problema de la captura y almacenamiento de CO<sub>2</sub> como una de esas estrategias para mitigar el calentamiento global. Para tener una idea del esfuerzo que demanda la implementaci&oacute;n de esta estrategia consideramos algunos datos de referencia. En el escenario base se espera que las emisiones de CO<sub>2</sub> equivalente (CO2e, una composici&oacute;n de gases que causan el efecto invernadero y que considera el CO<sub>2</sub>) aumenten de las 40 Gt CO<sub>2</sub>e (a&ntilde;o base 2002) por a&ntilde;o a las 53 Gt CO<sub>2</sub>e aproximadamente para el a&ntilde;o 2020 (IEA 2009). Para reducir las emisiones de CO<sub>2</sub> en 3.7 Gt CO<sub>2</sub> ser&iacute;a necesario capturar y secuestrar las emisiones de CO<sub>2</sub> equivalentes a un conjunto de plantas de carb&oacute;n con capacidad para generar 800 GW (Pacala y Socolow 2004). Esta cifra es 2.5 veces mayor que la capacidad total de generaci&oacute;n de las plantas de carb&oacute;n de los Estados Unidos considerando como a&ntilde;o base 2010 (EIA 2011).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">De manera resumida, el problema tecnol&oacute;gico de captura y almacenamiento de CO<sub>2</sub> (CCS) consiste de tres etapas b&aacute;sicas (1) capturar las emisiones de CO<sub>2</sub> desde diferentes fuentes como plantas generadoras de electricidad en base carb&oacute;n, empresas de gas o petr&oacute;leo, productoras de cemento, acero y/o fierro, refiner&iacute;as de petr&oacute;leo, entre otras, (2) comprimir y transportar el CO<sub>2</sub> capturado y (3) inyectarlo y almacenarlo en diferentes reservorios geol&oacute;gicos, los cuales pueden ser, acu&iacute;feros salinos a grandes profundidades en la tierra, pozos agotados de petr&oacute;leo o gas y pozos profundos en el oc&eacute;ano. En este trabajo consideramos que la tecnolog&iacute;a para CCS existe, como se muestra en los trabajos de Middleton y Bielicki (2009a), Klokk <i>et al.</i> (2010) y Keating <i>et al.</i> (2011). Por tanto, estamos interesados en dise&ntilde;ar la red de una cadena de suministro (SC, por sus siglas en ingl&eacute;s) en los t&eacute;rminos definidos por Klibi <i>et al.</i> (2010), que permita capturar y almacenar CO<sub>2</sub> con las m&iacute;nimas inversiones en los costos de operaci&oacute;n y de transporte, necesarias para cumplir con el objetivo de reducir las emisiones de CO<sub>2</sub>. Planteamos el dise&ntilde;o de esta red como un problema de programaci&oacute;n lineal entero&#45;mixto (MILP, por sus siglas en ingl&eacute;s). El enfoque que usamos para modelar el dise&ntilde;o de la red puede compararse en ciertos aspectos al empleado para los problemas de localizaci&oacute;n de instalaciones y de dise&ntilde;o de redes capacitadas (Melkote y Daskin 2001). La relaci&oacute;n de este tema con otros citados en la literatura, como es el caso de la optimizaci&oacute;n de redes con costo fijo y los de localizaci&oacute;n, se enmarca dentro de los problemas de la clase NP&#45;hard. La problem&aacute;tica de CCS ha sido abordada de acuerdo con sus diferentes directrices con metodolog&iacute;as espec&iacute;ficas (MIT CCSTP 2007). Asimismo, existen autores que han propuesto modelos matem&aacute;ticos en los que integran el uso de sistemas de informaci&oacute;n (Middletonn <i>et al.</i> 2012). Sin embargo, todav&iacute;a hace falta investigaci&oacute;n sobre modelos matem&aacute;ticos que consideren la complejidad real en el dise&ntilde;o de la red de una cadena de suministro para CCS. De manera general, se deber&iacute;an considerar m&uacute;ltiples fuentes emisoras de CO<sub>2</sub>, as&iacute; como alternativas de caminos para transportar el CO<sub>2</sub> capturado desde un punto a otro, diferentes dimensiones de tuber&iacute;as para realizar la transferencia del CO<sub>2</sub>, opciones de sitios geol&oacute;gicos que funjan como reservorios y sus capacidades para almacenarlo, inversiones que pueden ser realizadas en un horizonte de planificaci&oacute;n de varios a&ntilde;os e incertidumbre respecto de las capacidades de los sitios disponibles para almacenar el CO<sub>2</sub>, entre otros.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El modelo que proponemos en este art&iacute;culo considera los resultados de investigaciones previas y ampl&iacute;a, en algunos aspectos, los trabajos realizados por Middleton y Bielicki (2009b) y Middleton <i>et al.</i> (2012). Para validar el modelo propuesto realizamos un estudio de caso basado en la industria del cemento en Brasil.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En comparaci&oacute;n con investigaciones anteriores podemos decir que en este art&iacute;culo presentamos dos importantes contribuciones: (1) formulamos un modelo MILP alternativo que limita la cantidad de fuentes de almacenamiento (reservorios) de CO<sub>2</sub> que pueden ser abiertas. Hasta el momento, no existen modelos MILP que analicen e integren el impacto de esas limitaciones sobre el dise&ntilde;o de la red de una cadena de suministro para CCS, (2) es la primera vez que en Brasil se analiza y valida un modelo MILP de captura y almacenamiento de CO<sub>2</sub>. Los datos utilizados en la simulaci&oacute;n del modelo para la industria del cemento en Brasil fueron reales para algunos estados del pa&iacute;s.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El art&iacute;culo aborda los siguientes temas: una secci&oacute;n en la que explicamos en qu&eacute; consiste el problema de dise&ntilde;o de la red de una cadena de suministros para la captura y almacenamiento de CO<sub>2</sub>. Posteriormente presentamos una revisi&oacute;n de la literatura sobre el tema. M&aacute;s adelante formulamos el modelo matem&aacute;tico para el problema de dise&ntilde;o que tratamos en este trabajo. Asimismo, discutimos la aplicaci&oacute;n del modelo para un caso de estudio en la industria del cemento de Brasil para, finalmente, presentar las conclusiones del trabajo.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>EL PROBLEMA DE DISE&Ntilde;O DE LA RED DE UNA CADENA DE SUMINISTRO PARA CCS</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este art&iacute;culo estudiamos el dise&ntilde;o de la red de una cadena de suministro para CCS como una de las alternativas para ayudar a resolver el problema de calentamiento global producido por las emisiones de CO<sub>2</sub>. El planteamiento considera la identificaci&oacute;n de algunos datos b&aacute;sicos como los siguientes: (1) demanda: definida como la cantidad de emisiones de CO<sub>2</sub> que debe ser reducida, es decir, que no sea emitida a la atm&oacute;sfera, (2) oferta: caracterizaci&oacute;n de las diversas fuentes emisoras del gas, que est&aacute;n geogr&aacute;ficamente dispersas; cada una con un potencial de emisi&oacute;n de CO<sub>2</sub> y por tanto con un l&iacute;mite de emisiones que pueden ser reducidas, (3) fuentes de demanda: identificamos los diversos lugares potenciales (reservorios) geogr&aacute;ficamente dispersos donde puede ser inyectado y atrapado el CO<sub>2</sub>, cada uno con una capacidad de almacenamiento, (4) identificamos diferentes tipos de tuber&iacute;as factibles de transportar el CO<sub>2</sub>, las cuales se diferencian por su di&aacute;metro y capacidad de transporte y (5) caracterizamos las trayectorias posibles (rutas) entre las fuentes que emiten CO<sub>2</sub> y los sitios que potencialmente pueden almacenarlo.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Con esta informaci&oacute;n establecimos el siguiente razonamiento matem&aacute;tico: (a) decidir qu&eacute; fuentes de emisi&oacute;n activar y cu&aacute;nto CO<sub>2</sub> capturar de esas fuentes, (b) qu&eacute; sitios potenciales de captura de CO<sub>2</sub> activar y la capacidad necesaria, (c) qu&eacute; tipo de tuber&iacute;as usar y (d) qu&eacute; rutas construir. Para ello, el modelo debe disminuir las emisiones de CO<sub>2</sub> en la cantidad (demandada) establecida, minimizando (1) las inversiones necesarias para la habilitaci&oacute;n de las fuentes de emisiones, sitios de captura, compra de tuber&iacute;as y construcci&oacute;n de caminos en conjunto con (2) los costos de operaci&oacute;n de cada fuente y reservorio y con (3) los costos de transporte.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Desde el punto de vista pr&aacute;ctico las fuentes de emisi&oacute;n de CO<sub>2</sub> son diversas, incluyendo generadoras de electricidad con base en gas y petr&oacute;leo, empresas productoras de cemento, fierro y acero, refiner&iacute;as de petr&oacute;leo, entre otras. En el caso de los reservorios potenciales para captura de CO<sub>2</sub>, estos pueden ser acu&iacute;feros salinos ubicados en el subsuelo a unos 800 m de profundidad, yacimientos de explotaci&oacute;n de gas o petr&oacute;leo ya agotados, o dep&oacute;sitos profundos en el mar. En relaci&oacute;n con las trayectorias o rutas posibles para conectar una fuente de emisi&oacute;n con un reservorio para secuestro de CO<sub>2</sub>, &eacute;stas dependen de la geograf&iacute;a del terreno, de la existencia de lagos, r&iacute;os, monta&ntilde;as y zonas urbanas, entre otros factores. Cada uno de esos factores puede tener incidencia en el precio de construcci&oacute;n. En algunos casos se tendr&aacute;n que considerar los costos de expropiar o arrendar algunas &aacute;reas por donde pasar&iacute;an las tuber&iacute;as que transportar&aacute;n el CO<sub>2</sub>, como sucede actualmente en la industria de transporte de petr&oacute;leo y gas.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este art&iacute;culo nos centramos en el modelaje y soluci&oacute;n del problema desde un enfoque matem&aacute;tico, con la idea de que sirva como punto de partida para futuras discusiones sobre las alternativas tecnol&oacute;gicas viables para capturar, comprimir, transportar y almacenar CO<sub>2</sub>, entre otros importantes aspectos. El modelo propuesto es generalista, lo que permitir&aacute; manipular diferentes estructuras de costos, sin importar la forma pr&aacute;ctica en que &eacute;stos sean calculados. En dicho modelo cada factor es considerado como un insumo: los costos, el n&uacute;mero, la ubicaci&oacute;n y la capacidad de cada fuente emisora de CO<sub>2</sub>, el sitio del reservorio potencial, la trayectoria y el tipo de tuber&iacute;a para transportar el CO<sub>2</sub>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>REVISI&Oacute;N DE LA LITERATURA</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Diversos autores han abordado el dise&ntilde;o de una red para CCS, centr&aacute;ndose en algunos aspectos del problema ya sea en forma aislada, simplificando el problema, o integrando varias perspectivas en el an&aacute;lisis. Para resumir esos trabajos, sin pretender discutir todos ellos, podemos clasificarlos de la siguiente forma:</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">(1) Modelos para evaluaci&oacute;n de proyectos de inversi&oacute;n. Donde encontramos trabajos con metodolog&iacute;as simples centradas en la evaluaci&oacute;n t&eacute;cnica y econ&oacute;mica de un proyecto de inversi&oacute;n para resolver el problema de transporte e inyecci&oacute;n de CO<sub>2</sub>. Por ejemplo, en MIT CCSTP (2007, 2009), se toman en cuenta las fuentes emisoras y los sitios para almacenar el CO<sub>2</sub> y se dimensionan los di&aacute;metros de las alternativas de tuber&iacute;as. La conclusi&oacute;n para resolver el problema de CCS fue definir rutas directas de conexi&oacute;n entre las fuentes emisoras y los sitios para secuestro de CO<sub>2</sub> a trav&eacute;s de la construcci&oacute;n e instalaci&oacute;n de tuber&iacute;as entre la fuente emisora y el reservorio a expensas de la cantidad m&aacute;xima que se puede secuestrar en el destino o capturar en la fuente. Por otro lado, una vez definidos los costos de instalaci&oacute;n, de construcci&oacute;n, de transporte, de operaci&oacute;n y de un horizonte de planificaci&oacute;n, se evalu&oacute; el proyecto de inversi&oacute;n a trav&eacute;s de una tasa de descuento de referencia. En este trabajo no es propuesto un modelo matem&aacute;tico que considere simult&aacute;neamente los m&uacute;ltiples aspectos del problema, como la combinaci&oacute;n de distintas soluciones fuente&#45;reservorio con diferentes soluciones viables de trayectorias para unir cada par fuente&#45;reservorio con distintos tipos de tuber&iacute;as (Energy 2010). En el trabajo mencionado (MIT CCSTP 2007, 2009) definen una ruta central con alta capacidad de transporte entre dos puntos, uno de esos puntos est&aacute; localizado cerca de las fuentes emisoras y es el que colecta el CO<sub>2</sub> que viene de esas fuentes, y otro punto de destino intermedio, localizado cerca de los reservorios de destino para secuestrar el CO<sub>2</sub>. La opci&oacute;n en este caso fue construir una trayectoria con una tuber&iacute;a de gran capacidad entre esos puntos intermedios. Cada una de las fuentes emisoras se conecta al punto intermedio m&aacute;s pr&oacute;ximo a trav&eacute;s de tuber&iacute;as de menor capacidad de transporte de CO<sub>2</sub>. Lo mismo se realiza en la trayectoria de los reservorios de destino.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">(2) Modelos de programaci&oacute;n lineal entera. Estos trabajos consideran el uso de modelos de programaci&oacute;n lineal (PL) y MILP para definir la red de tuber&iacute;as, con sus distintas dimensiones y capacidades, que permitir&aacute; capturar el CO<sub>2</sub> en las fuentes y transportarlo hasta los destinos donde ser&aacute; almacenado. Esta fue justamente la l&iacute;nea que seguimos en esta investigaci&oacute;n. Uno de los trabajos que abordan este tema es el de Middleton y Bielicki (2009b), en el que propusieron un MILP para su an&aacute;lisis matem&aacute;tico. Ellos describen el sistema de infraestructura escalable &#45;llamado SimCCS&#45; que utiliza un modelo MILP para realizar una optimizaci&oacute;n geoespacial y econ&oacute;mica para dise&ntilde;ar la red CCS. El MILP propuesto por los autores determina la infraestructura de redes de tuber&iacute;as que debe ser construida y operada para capturar, transportar y secuestrar un definido volumen de CO<sub>2</sub>. El modelo es est&aacute;tico, es decir, no considera un horizonte de planificaci&oacute;n y es determinista, pues no toma en cuenta el grado de incertidumbre en alguno de los aspectos del planteamiento. Sin embargo, el modelo permite decidir la cantidad y la fuente emisora para capturar CO<sub>2</sub>, as&iacute; como el reservorio en el que se inyectar&aacute; el CO<sub>2</sub> y la cantidad que se secuestrar&aacute;. Otros aspectos, como d&oacute;nde construir la red de tuber&iacute;as, la trayectoria que debe seguir, su capacidad (di&aacute;metro) y el c&aacute;lculo de los menores costos de inversi&oacute;n, construcci&oacute;n, operaci&oacute;n y transporte para el nivel definido de captura de CO<sub>2</sub>, tambi&eacute;n son considerados en el modelo. Dicho modelo fue presentado y aplicado por los autores para resolver un problema hipot&eacute;tico de dise&ntilde;o de red CCS en el estado de California&#45;EUA (Middleton y Bielicki 2009a). Adicionalmente, existen otros trabajos en a&ntilde;os subsecuentes que utilizan estos mismos modelos (Keating <i>et al.</i> 2011, Kuby <i>et al.</i> 2011).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En Broek <i>et al.</i> (2010), se describe una herramienta que integra el uso de un sistema de informaci&oacute;n geogr&aacute;fica (ArcGis) con funcionalidades espaciales y de ruteamiento con un modelo de planificaci&oacute;n energ&eacute;tica del tipo abajo&#45;arriba (bottom&#45;up) &#45;llamado MARKAL&#45; basado en optimizaci&oacute;n linear. Esta misma l&iacute;nea de investigaci&oacute;n se encuentra en el trabajo de Strachan <i>et al.</i> (2011).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Klokk <i>et al.</i> (2010), propusieron un modelo matem&aacute;tico para la planificaci&oacute;n de la cadena de valor del CO<sub>2</sub>. El modelo maximiza el valor presente neto de los ingresos generados por recuperaci&oacute;n de petr&oacute;leo y de los ahorros obtenidos por no pago de multas relacionadas al CO<sub>2</sub>. Adicionalmente, tambi&eacute;n contemplaron los costos de inversi&oacute;n y operaci&oacute;n para dise&ntilde;ar la infraestructura de transporte que conecta las fuentes emisoras de CO<sub>2</sub> con los reservorios para almacenarlo. Los autores aplican este modelo para resolver un caso de estudio en Noruega, considerando en total cinco fuentes emisoras de CO<sub>2</sub>, catorce pozos de petr&oacute;leo y dos acu&iacute;feros. A diferencia de los modelos propuestos previamente, Klokk <i>et al.</i> presentaron un MILP que permite considerar inversiones en infraestructura en el tiempo, perfeccionando la red de transporte. El modelo fue resuelto usando como optimizador XPress versi&oacute;n 19.00. El caso base se resolvi&oacute; satisfactoriamente en 496 s. Han y Lee (2011), propusieron un MILP para resolver un problema de CCS con algunas variantes interesantes respecto a los modelos desarrollados hasta entonces. En este caso, ellos modelaron variables de localizaci&oacute;n a nivel de industria, planta y tipo de producci&oacute;n de cada planta. Adem&aacute;s, ajustan la localizaci&oacute;n de diferentes tipos de instalaciones para la captura de CO<sub>2</sub>. Finalmente, incorporan la posibilidad de capturar el CO<sub>2</sub> en diferentes estados f&iacute;sicos. El modelo es determinista y est&aacute;tico (sin horizonte de planificaci&oacute;n).</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Middleton <i>et al.</i> (2012), mejoraron el MILP presentado previamente en varios aspectos (Middleton y Bielicki 2009b, Kuby <i>et al.</i> 2011). Esta nueva versi&oacute;n del modelo SimCCS considera la posibilidad de que las inversiones en infraestructura sean realizadas a lo largo de un horizonte de planificaci&oacute;n. Adicionalmente, consideran la construcci&oacute;n de varios pozos (con una capacidad m&aacute;xima) por cada sitio potencial (reservorio) de almacenamiento de CO<sub>2</sub> y la posibilidad de instalar varias unidades de captura de CO2 por cada fuente emisora. El nuevo modelo es probado en un caso de reducci&oacute;n de emisiones de CO<sub>2</sub> en Texas. En esta zona geogr&aacute;fica podemos encontrar un conjunto de nueve fuentes emisoras de CO<sub>2</sub> y tres posibles reservorios para almacenamiento.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Finalmente est&aacute; el trabajo de Morbee <i>et al.</i> (2012), quienes propusieron un MILP para resolver de manera &oacute;ptima el problema de planificaci&oacute;n de una red de tuber&iacute;as capaz de transportar el CO<sub>2</sub> capturado desde fuentes emisoras hasta reservorios de CO<sub>2</sub>. Este trabajo pone un mayor &eacute;nfasis en algunos m&eacute;todos de soluci&oacute;n para reducir la complejidad del problema.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">A manera de resumen, podemos decir que de los trabajos realizados hasta el momento, el problema de dise&ntilde;o de la red de una cadena de suministro para la CCS es abordado por diferentes metodolog&iacute;as y con diferentes nombres. Sin embargo, s&oacute;lo algunos de esos autores abordan el problema de optimizaci&oacute;n del dise&ntilde;o de la red de una cadena de suministro de manera integral usando modelos tipo MILP. El problema en cuesti&oacute;n, desde el punto de vista pr&aacute;ctico, es uno de los m&aacute;s importantes actualmente, dado los objetivos de reducci&oacute;n de las emisiones de CO<sub>2</sub> y la consecuente mitigaci&oacute;n del calentamiento global de la Tierra. Debemos recordar que nuestro problema de optimizaci&oacute;n combinatoria es complejo de resolver y por su relaci&oacute;n con otros problemas similares puede ser clasificado como un problema NP&#45;hard. Si bien algunos autores han abordado el factor de la incertidumbre en la capacidad de almacenamiento de los reservorios, esos estudios no han integrado dicha incertidumbre a los otros aspectos del problema en los modelos propuestos. La incertidumbre ha sido analizada de forma aislada para posteriormente integrar los resultados a los modelos MILP. Para concluir, recordemos que nuestra contribuci&oacute;n en esa l&iacute;nea es la siguiente: considerar el tema de planificaci&oacute;n de las inversiones necesarias para operar un sistema de captura y secuestro de CO<sub>2</sub> como un problema de optimizaci&oacute;n del dise&ntilde;o de la red de una cadena de suministro. As&iacute; como considerar las inversiones en un horizonte de planificaci&oacute;n definido, con limitaciones en la cantidad de plantas de captura a instalar y la cantidad de reservorios a abrir.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>FORMULACI&Oacute;N MATEM&Aacute;TICA</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El problema de dise&ntilde;o de la red de una cadena de suministro para la captura y secuestro de CO<sub>2</sub> puede ser definido de la siguiente forma:</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Sea <i>N<sup>sourc</sup></i> el conjunto de todas las fuentes emisoras de CO<sub>2</sub>; <i>N<sup>sink</sup></i> el conjunto de todos los lugares candidatos (reservorios) donde es posible secuestrar CO<sub>2</sub>; <i>N</i> el conjunto de todos los lugares candidatos a formar parte de un camino <i>p; P</i> el conjunto de todos los caminos posibles <i>p</i> que conectan una fuente emisora de CO<sub>2</sub> con un reservorio; <i>E</i> el conjunto de todas las aristas <i>e=(i,j)</i> donde <i>i,j </i><sub>&#8712;</sub> N; <i>R</i> el conjunto de todas las alternativas de tuber&iacute;a <i>r</i> que se diferencian por su di&aacute;metro (capacidad). Observe que <i>N<sup>sourc</sup></i> y <i>N<sup>sink</sup></i> son subconjuntos de N. Adem&aacute;s cada fuente emisora <i>i &#8712; N<sup>sourc</sup></i> tiene una capacidad de captura (oferta) <i>K<sub>i</sub></i> y cada reservorio <i>j e N<sup>sink</sup></i> tiene una capacidad de secuestro <i>Kj.</i> Para que un camino p, comenzando en <i>i</i> y finalizando en <i>j,</i> sea viable, debe ocurrir que al menos un <i>i </i>&#8712;<i> N<sup>sourc</sup></i> y un <i>j e N<sup>sink</sup>;</i> adem&aacute;s las tuber&iacute;as tipo <i>r</i> instaladas en ese camino deben tener capacidad suficiente <i>(K<sub>r</sub><sup>max</sup>)</i> para transportar un flujo <i>Xj</i> de CO<sub>2</sub> y una capacidad m&iacute;nima de operaci&oacute;n <i>(K<sub>r</sub><sup>min</sup>),</i> y para todo <i>i &#8712; N<sup>sourc</sup>, j </i>&#8712;<i> N<sup>sink</sup></i> el flujo total saliendo desde <i>i</i> debe ser menor o igual a <i>K<sub>i</sub></i> y el flujo total llegando a <i>j</i> debe ser menor o igual a <i>Kj.</i> Considere <i>fy<sub>r</sub></i> los costos de instalaci&oacute;n de la tuber&iacute;a <i>r en f</i> los costos fijos de activar una tecnolog&iacute;a de captura <i>(w)</i> de CO<sub>2</sub> en la fuente i; f los costos fijos de activar un reservorio <i>j (wj)</i> para secuestro de CO<sub>2</sub>; <i>cij</i> el costo de transportar CO<sub>2</sub> entre <i>i</i> y <i>j, coi</i> el costo de capturar CO<sub>2</sub> en la fuente <i>i e N<sup>sourc</sup>; cdj</i> el costo de inyectar y operar el reservorio <i>j </i>&#8712;<i> N<sup>sink</sup>.</i></font></p>      <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Observe tambi&eacute;n, que en nuestro problema queremos evaluar el impacto de limitar el n&uacute;mero de reservorios a instalar (T<sup>sink</sup>). El problema consiste en encontrar, para un determinado volumen <i>D</i> de CO<sub>2</sub> a transportar, los caminos viables <i>p</i> de menor costo de operaci&oacute;n y transporte. Dicho de otra forma, encontrar una red de costo m&iacute;nimo que sea capaz de transportar todo el flujo <i>D</i> de CO<sub>2</sub>. Este problema puede ser caracterizado como un problema de optimizaci&oacute;n de flujo en redes con costos fijos y variables, como es el caso de otros problemas de cadena de suministros. Respecto a las variables de decisi&oacute;n:</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><i>w<sub>i</sub>,</i> es 1 si la planta de captura de CO<sub>2</sub> es instalada en <i>i </i><sub>&#8712;</sub><i> N<sup>sourc</sup>,</i> 0 caso contrario;    <br> 	</font><font face="verdana" size="2"><i>Wj,</i> es 1 si un reservorio para almacenar CO<sub>2</sub> es abierto en <i>j </i><sub>&#8712;</sub><i> N<sup>sink</sup>,</i> 0 caso contrario;    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> 	</font><font face="verdana" size="2">Xj, es el flujo (Kt/a&ntilde;o) de CO<sub>2</sub> entre los puntos <i>i</i> y j; <i>yijr,</i> es 1 si un tubo de tipo <i>r</i> (di&aacute;metro) es construido entre <i>i</i> y <i>j,</i> 0 caso contrario;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Matem&aacute;ticamente, formulamos este problema como uno de programaci&oacute;n lineal entera mixta (MILP) de la siguiente forma:</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Minimizar</font></p>  	    <p align="center"><img src="/img/revistas/rica/v30n3/a1e1.jpg"></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Sujeto a</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Restricci&oacute;n de flujo y operaci&oacute;n</font></p>  	    <p align="center"><img src="/img/revistas/rica/v30n3/a1e3.jpg"></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Restricci&oacute;n de capacidad en la fuente emisora</font></p>  	    <p align="center"><img src="/img/revistas/rica/v30n3/a1e5.jpg"></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Restricci&oacute;n de capacidad en el reservorio</font></p> 	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><i><font size="2" face="verdana"><img src="/img/revistas/rica/v30n3/a1e6.jpg"></font></i></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Restricci&oacute;n de construir y operar tuber&iacute;as</font></p>  	    <p align="center"><img src="/img/revistas/rica/v30n3/a1e7.jpg"></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Restricci&oacute;n de equilibrio en flujos</font></p> 	    <p align="center"><i><font size="2" face="verdana"><img src="/img/revistas/rica/v30n3/a1e8.jpg"></font></i></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Restricci&oacute;n n&uacute;mero m&aacute;ximo de reservorios activos</font></p>  	    <p align="center"><img src="/img/revistas/rica/v30n3/a1e9.jpg"></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Restricci&oacute;n de flujo m&iacute;nimo</font></p>  	    <p align="center"><img src="/img/revistas/rica/v30n3/a1e10.jpg"></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Restricciones de padrones de variables binarias y no negativas</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><img src="/img/revistas/rica/v30n3/a1e11.jpg"></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Los t&eacute;rminos en la funci&oacute;n objetivo minimizan los costos de inversi&oacute;n y construcci&oacute;n (1), y los costos de transporte de CO<sub>2</sub> m&aacute;s los costos de operaci&oacute;n de captura y almacenamiento de CO<sub>2</sub> (2).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las restricciones (3) y (4) garantizan que el flujo de CO<sub>2</sub> entre dos puntos <i>i</i> y <i>j</i> s&oacute;lo es posible si est&aacute; construida y operando una tuber&iacute;a con capacidad suficiente.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La restricci&oacute;n (5) asegura que el total de emisiones capturadas en cada fuente sea menor que la capacidad total de generaci&oacute;n de CO<sub>2</sub> en esa fuente.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La restricci&oacute;n (6) garantiza que la cantidad total de emisiones de CO<sub>2</sub> almacenadas en el reservorio no supere su capacidad.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La restricci&oacute;n (7) obliga a construir como m&aacute;ximo un tipo de tuber&iacute;a por cada arista.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La restricci&oacute;n (8) refleja el equilibrio de flujo que debe existir en cada lugar que no es fuente ni reservorio.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La restricci&oacute;n (9) garantiza que no se instalen m&aacute;s de un determinado n&uacute;mero de reservorios para almacenamiento de CO<sub>2</sub>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La restricci&oacute;n (10) obliga a capturar una cantidad total m&iacute;nima de emisiones de CO2. El restante de las restricciones (11) a (13) son las restricciones est&aacute;ndares sobre las variables no negativas y binarias.</font></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">En la <b><a href="/img/revistas/rica/v30n3/a1f1.jpg" target="_blank">figura 1(a)</a></b> se muestra una red inicial con las diferentes alternativas de conexi&oacute;n entre fuentes emisoras de CO<sub>2</sub>, lugares o puntos de transici&oacute;n y reservorios potenciales. Los puntos de transici&oacute;n son lugares potenciales que pueden formar parte del camino uniendo fuentes a reservorios.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En la <b><a href="/img/revistas/rica/v30n3/a1f1.jpg" target="_blank">figura 1(b)</a></b> se muestra una soluci&oacute;n factible para el problema de dise&ntilde;o de la red de una cadena de suministro para captura y almacenamiento de CO<sub>2</sub>. Observe que las l&iacute;neas en azul son de diferente grosor y est&aacute;n uniendo los distintos puntos formando un camino desde fuentes emisoras hasta los reservorios para el almacenamiento del CO<sub>2</sub>. El grosor ilustra que las tuber&iacute;as van aumentando su di&aacute;metro para transportar m&aacute;s CO<sub>2</sub>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>UN ESTUDIO DE CASO: CAPTURA Y ALMACENAMIENTO DE CO<sub>2</sub> EN LA REGI&Oacute;N SURESTE DE BRASIL</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">A continuaci&oacute;n presentamos la aplicaci&oacute;n del modelo propuesto a la regi&oacute;n sureste de Brasil. Nuestro inter&eacute;s es reducir las emisiones de CO<sub>2</sub> provenientes de la industria cementera, considerado a nivel mundial uno de los sectores industriales que m&aacute;s genera CO<sub>2</sub>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Seg&uacute;n datos publicados por el Sindicato Nacional de la Industria de Cementos de Brasil (SNIC 2012), la industria de fabricaci&oacute;n de cemento est&aacute; formada por 14 grupos empresariales y un total de 79 f&aacute;bricas distribuidas en varios estados del pa&iacute;s. Seg&uacute;n el mismo SNIC, entre junio de 2011 y mayo de 2012, se vendieron un total de 66.8 millones de toneladas de cemento. Para nuestro estudio de caso consideramos f&aacute;bricas con una capacidad de producci&oacute;n media anual de entre 800 mil toneladas (t) y 2.5 millones de toneladas. Esos datos fueron obtenidos de la informaci&oacute;n publicada por el SNIC (2012).</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El estudio de caso considera una regi&oacute;n comprendida por los estados de Minas Gerais y el suroeste de S&aacute;o Paulo, incluyendo la Cuenca de San Francisco. Nuestro objetivo fue dise&ntilde;ar la red de una cadena de suministro para la captura y almacenamiento de CO<sub>2</sub> producido por la industria cementera de esa regi&oacute;n.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las fuentes emisoras corresponden a diez plantas de fabricaci&oacute;n de cemento ubicadas en el &aacute;rea en estudio. Considerando como referencia otros estudios de caso realizados en los Estados Unidos de Norteam&eacute;rica (EUA) y Europa, definimos en 90 % la eficiencia en la captura de CO<sub>2</sub> en las plantas. La capacidad de producci&oacute;n espec&iacute;fica de cada f&aacute;brica considerada en nuestro estudio, fue asignada aleatoriamente usando el dato de capacidad de producci&oacute;n media anual (entre 800 mil y 2.5 millones de toneladas). Los datos de energ&iacute;a consumida y emisiones de CO<sub>2</sub> por cada tonelada de cemento producida, f&oacute;rmulas para estimaci&oacute;n de capacidad de planta generadora de energ&iacute;a en cada planta, inversi&oacute;n en instalaciones de captura, inversi&oacute;n en compra y construcci&oacute;n de tuber&iacute;as, entre otros datos, se encuentran disponibles con el autor. Consideramos una inversi&oacute;n de 3080 d&oacute;lares EUA/kW (MIT CCSTP 2007). Los datos de inversi&oacute;n y emisiones de CO<sub>2</sub> de cada planta se muestran en el <b><a href="#c1">cuadro I</a>.</b></font></p> 	    <p align="center"><a name="c1"></a></p> 	    <p align="center"><img src="/img/revistas/rica/v30n3/a1c1.jpg"></p>  	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="justify"><font face="verdana" size="2">Las tres alternativas de reservorios geol&oacute;gicos para secuestro de CO<sub>2</sub> fueron identificados como acu&iacute;feros salinos en la Cuenca de San Francisco (2) y Paran&aacute;&#45;Baur&uacute; (1). La capacidad total de almacenamiento de CO<sub>2</sub> de las diferentes cuencas de Brasil es de 2035 Gt (Rockett <i>et al.</i> 2011). La Cuenca de San Francisco posee el 10 % de la capacidad total de almacenamiento de CO<sub>2</sub> de los acu&iacute;feros salinos, mientras que la Cuenca de Paran&aacute; supera las 400 Gt. Para nuestro estudio, hemos supuesto una capacidad de almacenamiento muy inferior, menos del 1 % del total, distribuida entre los potenciales reservorios. Consideramos que las capacidades de almacenamiento de CO<sub>2</sub> son de 10 000, 16 000 y 8000 Kt/a&ntilde;o paras las cuencas de San Francisco 1, San Francisco 2 y Paran&aacute; 1, respectivamente. Todos los reservorios son acu&iacute;feros salinos ubicados a 800 m de profundidad. Las tuber&iacute;as para transporte de CO<sub>2</sub> y los datos asociados a ellas se muestran en el <b><a href="#c2">cuadro II</a>.</b> Observe que artificialmente disminuimos a 400 kT/a&ntilde;o la capacidad m&iacute;nima de transporte de la tuber&iacute;a de 8 pulgadas, pues caso contrario algunas plantas no tendr&iacute;an c&oacute;mo despachar el CO<sub>2</sub> capturado. Los costos de inversi&oacute;n, operaci&oacute;n y transporte fueron obtenidos desde diversas fuentes (MIT CCSTP 2007, Energy 2010). Consideramos para nuestro estudio un horizonte de 25 a&ntilde;os con los costos actualizados a una tasa de inter&eacute;s del 10 %.</font></p> 	    <p align="center"><a name="c2"></a></p> 	    <p align="center"><img src="/img/revistas/rica/v30n3/a1c2.jpg"></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La <b><a href="/img/revistas/rica/v30n3/html/a1figura2.html" target="_blank">figura 2(a)</a></b> muestra el &aacute;rea de estudio con las diferentes fuentes emisoras y los reservorios potenciales. Observe que existen varias plantas de cemento a menos de 40 km de distancia una de otra y que, debido a la escala usada en el mapa, no son adecuadamente diferenciadas. Por ese motivo, la <b><a href="/img/revistas/rica/v30n3/html/a1figura2.html" target="_blank">figura 2(b)</a></b> no est&aacute; a escala e ilustra la red potencial de caminos que conecta las diferentes fuentes, lugares de transici&oacute;n y reservorios potenciales. En este tipo de proyectos es normal definir una funci&oacute;n que contabilice diferentes factores como tipo de terreno y pago de derechos de paso para el costo de construcci&oacute;n de una tuber&iacute;a.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para facilitar la lectura del estudio y visualizar las aplicaciones potenciales del modelo propuesto, hemos simplificado algunos datos y detalles t&eacute;cnicos que no afectan el prop&oacute;sito principal de este art&iacute;culo. Por ejemplo, la compresi&oacute;n para alcanzar una presi&oacute;n de CO<sub>2</sub> necesaria para el transporte (10 MPa), las ca&iacute;das de presi&oacute;n durante el transporte, la capacidad de inyecci&oacute;n del reservorio determinada por sus condiciones geol&oacute;gicas (porosidad y espesura) y la presi&oacute;n de llegada del CO<sub>2</sub>. Todos estos aspectos t&eacute;cnicos han sido resueltos y comentados por otros autores (Middleton y Bielicki 2009), por lo que pueden ser incorporados en el modelo. Por ejemplo, la ca&iacute;da de presi&oacute;n del CO<sub>2</sub> durante el transporte en la red puede ser resuelta con la instalaci&oacute;n, cada cierta cantidad de kil&oacute;metros de estaciones de compresi&oacute;n. Respecto de los costos, tanto los de la fuente como los del reservorio, han sido expresados en un s&oacute;lo valor fijo y otro variable. As&iacute;, los costos fijos incluyen los de inversi&oacute;n en las plantas de captura de CO<sub>2</sub>, estaciones de compresi&oacute;n, bombeo y otras necesarias. Para los costos fijos en el reservorio, hemos tambi&eacute;n incluido en un s&oacute;lo valor los costos de evaluaci&oacute;n y sondeo, los costos por cada pozo de perforaci&oacute;n, construcci&oacute;n, represurizaci&oacute;n y bombeo entre otros. El modelo permite descomponer esos costos y realizar sensibilizaciones en caso que se requiera.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">La contribuci&oacute;n de este modelo de programaci&oacute;n linear mixto entero es que permite evaluar en forma integrada las fuentes de emisi&oacute;n y los lugares de almacenamiento de CO<sub>2</sub>, las distintas rutas de transporte y las alternativas de ductos, los costos de emisi&oacute;n, captura, transporte e instalaci&oacute;n de plantas de captura y el impacto de limitar la cantidad de fuentes de almacenamiento de CO<sub>2</sub> que pueden ser abiertas. Observe que, como se mencion&oacute; previamente, tambi&eacute;n hemos introducido el concepto de dise&ntilde;o de la red de una cadena de suministro para CCS, integrando el impacto de limitar el n&uacute;mero de fuentes emisoras de CO<sub>2</sub> abiertas, cuesti&oacute;n no considerada anteriormente en otros modelos.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>RESULTADOS PARA EL ESTUDIO DE CASO</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El modelo descrito anteriormente fue programado en el paquete GAMS y usando el optimizador CPLEX 12.3. Todos los resultados fueron obtenidos usando una PC modelo i5 de 2.3 GHz y 2Gb RAM. Con el fin de ilustrar los resultados del modelo se evaluaron dos escenarios. Un escenario (A) con una meta de captura de CO<sub>2</sub> de 5000 Mt/a&ntilde;o y limitado a una cantidad de reservorios para activar y otro escenario (B) con meta de 10 000 Mt/a&ntilde;o y limitado a dos reservorios. El <b><a href="#c3">cuadro III</a>,</b> en las primeras l&iacute;neas, muestra los resultados para el escenario A. Puede observarse que el costo total (fijo m&aacute;s variable) es de 570 589 millones de d&oacute;lares EUA.</font></p> 	    <p align="center"><a name="c3"></a></p> 	    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><img src="/img/revistas/rica/v30n3/a1c3.jpg"></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">El reservorio de San Francisco 2 (12), tiene una capacidad total de 10 000 Mt/a&ntilde;o, por lo tanto anualmente es usado s&oacute;lo el 50 % de su capacidad. Para cumplir con la meta de captura de CO<sub>2</sub>, es necesario instalar plantas de captura en las f&aacute;bricas 6, 8, 9 y 10. En la planta 9 es capturado el 77 % del CO<sub>2</sub> generado por ella. En las otras plantas es capturado el 100 % del CO<sub>2</sub>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Como se puede observar en la <b><a href="/img/revistas/rica/v30n3/a1f3.jpg" target="_blank">figura 3(a)</a></b> la red de una cadena de suministro considera instalar tuber&iacute;as de 16 pulgadas entre la planta 6 y el reservorio San Francisco 2, pues desde ese punto se transporta el total anual (5000 Mt/a&ntilde;o) de CO<sub>2</sub>. Tambi&eacute;n son construidas tuber&iacute;as de 8 pulgadas (desde las plantas 8 a 6 y 10 a 8) y de 12 pulgadas (entre las plantas 9 y 10). El costo medio de capturar, transportar y almacenar CO<sub>2</sub> es superior a 110 d&oacute;lares EUA/t. Observe tambi&eacute;n que, como ha ocurrido en estudios realizados en otros pa&iacute;ses (EUA y Europa), la mayor inversi&oacute;n es realizada en la instalaci&oacute;n de las plantas de captura de CO<sub>2</sub>.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">Para el escenario B, nuestro objetivo es mostrar las capacidades de conformaci&oacute;n de redes m&aacute;s complejas de una cadena de suministro para CCS, que consideran m&aacute;s tuber&iacute;as para construir, m&aacute;s plantas de captura para activar y m&aacute;s reservorios. Observamos que la inversi&oacute;n total actualizada alcanza $1 129 919.63 millones de d&oacute;lares EUA. Comparado con el escenario A, esta suma es casi el doble. Tambi&eacute;n, podemos notar que la red de la cadena de suministro, como se esperaba, es m&aacute;s compleja. Como puede observarse en el <b><a href="#c3">cuadro III</a>,</b> en este escenario se abren dos reservorios: San Francisco 2 (12) y Paran&aacute; 1 (13). San Francisco 2 es usado hasta un 83 % de su capacidad anual, mientras que Paran&aacute; 1 es usado poco m&aacute;s de un 30 % de su capacidad anual. En total se instalaron ocho plantas de captura de CO<sub>2</sub>, en las f&aacute;bricas 3 a 10. La red de la cadena de suministro es m&aacute;s compleja, con ocho conexiones que deben ser construidas, formando en la pr&aacute;ctica dos subredes <b>(<a href="/img/revistas/rica/v30n3/a1f3.jpg" target="_blank">Fig. 3b</a>).</b> Para la construcci&oacute;n de la red son usadas las tuber&iacute;as de 8 pulgadas de di&aacute;metro (entre 3 y 9; 4 y 8; 5 y 13; 7 y 12), de 12 (entre 9 y 10; 10 y 8) y de 16 (entre 6 y 12; 8 y 6). La planta 5 env&iacute;a el total de CO<sub>2</sub> capturado al reservorio Paran&aacute; 1. El resto de las plantas env&iacute;an el CO<sub>2</sub> capturado al reservorio San Francisco 2. De esas plantas es capturado el 100 % del CO<sub>2</sub>, excepto en la planta 3 donde se captura el 79 %.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>CONCLUSIONES</b></font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">En este art&iacute;culo estudiamos el problema de captura y secuestro de CO<sub>2</sub> como una de las alternativas planteadas por la comunidad cient&iacute;fica para mitigar los efectos del cambio clim&aacute;tico en el mundo. Con base en la literatura m&aacute;s reciente sobre el tema, proponemos un modelo de programaci&oacute;n lineal mixto entero, que considera aspectos t&eacute;cnicos y econ&oacute;micos para resolver el problema de capturar CO<sub>2</sub> desde fuentes emisoras, transportarlo y finalmente almacenarlo en reservorios geol&oacute;gicos. Para validar el potencial de aplicaci&oacute;n de la metodolog&iacute;a propuesta usamos como estudio de caso la industria de cementos de Brasil. En particular, analizamos el dise&ntilde;o de la red de una cadena de suministro para la CCS de f&aacute;bricas de cemento localizadas en un &aacute;rea comprendida entre el noroeste del estado de Sao Paulo y el Sur del estado de Minas Gerais, incluyendo reservorios geol&oacute;gicos potenciales localizados en el &aacute;rea oriental de la Cuenca de Paran&aacute; y en la Cuenca de San Francisco. Concluimos, respecto a la inversi&oacute;n actualizada necesaria para capturar 5 Mt CO<sub>2</sub>/a&ntilde;o y 10 Mt CO<sub>2</sub>/a&ntilde;o, que: 1) Observamos que al aumentar la cantidad de CO<sub>2</sub> que debe capturarse y como consecuencia de las emisiones de CO<sub>2</sub> de las f&aacute;bricas de cemento, as&iacute; como de la localizaci&oacute;n espacial de &eacute;stas y de los reservorios, el resultado es una red de tuber&iacute;as m&aacute;s compleja (cadena de suministro). En esta cadena de suministro se requiere instalar un mayor n&uacute;mero de plantas de captura de CO<sub>2</sub> y activar tambi&eacute;n un mayor n&uacute;mero de reservorios. Con ello, tambi&eacute;n aumenta la inversi&oacute;n. 2) En el dise&ntilde;o de la red de una cadena de suministro para CCS, uno de los aspectos con mayor grado de incertidumbre es la capacidad de almacenamiento de los reservorios. Este aspecto podr&iacute;a ser analizado y profundizado en una investigaci&oacute;n futura para dimensionar su impacto econ&oacute;mico sobre la red de una cadena de suministro para CCS.</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2">&nbsp;</font></p>  	    <p align="justify"><font face="verdana" size="2"><b>REFERENCIAS</b></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Broek M. A. van den Brederode E., Ram&iacute;rez&#45;Ram&iacute;rez A., Kramers L., Kuip M. van der, Wildenborg A. F. B., Turkenburg W. C. y Faaij A. P. C. (2010). Designing a cost&#45;effective CO<sub>2</sub> storage infrastructure using a GIS based linear optimization energy model. Environ. Modell. Softw. 25, 1754&#45;1768.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229382&pid=S0188-4999201400030000100001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">EIA (2011). DOE/EIA&#45;0226 (2011/03) Electric Power Annual 2010. Energy Information Administration. Reporte. Washington, DC. 97 pp. &#91;en l&iacute;nea&#93;. <a href="http://www.eia.gov/electricity/capacity/" target="_blank">http://www.eia.gov/electricity/capacity/</a>.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229384&pid=S0188-4999201400030000100002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">ENERGY (2010). CO<sub>2</sub> pipeline infraestructure: An analysis of global challenges and opportunities. Element Energy Limited. Reporte. Cambridge, Reino Unido. 134 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229386&pid=S0188-4999201400030000100003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Han J.&#45;H. y Lee I.&#45;B. (2011). Development of a scalable and comprehensive infrastructure model for carbon dioxide utilization and disposal. Ind. Eng. Chem. Res. 50, 6297&#45;6315.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229388&pid=S0188-4999201400030000100004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">IEA (2009). World Energy Outlook 2009. International Energy Agency. Reporte. Par&iacute;s. 698 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229390&pid=S0188-4999201400030000100005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Keating G. N., Middleton R. S., Stauffer P. H., Viswanathan H. S., Letellier B. C., Pasqualini D., Pawar R. J. y Wolfsberg A. V. (2011). Mesoscale carbon sequestration site screening and CCS infrastructure analysis. Environ. Sci. Technol. 45, 215&#45;22.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229392&pid=S0188-4999201400030000100006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Klibi W., Martel A. y Guitouni A. (2010). The design of robust value&#45;creating supply chain networks: A critical review. Eur. J. Oper. Res. 203, 283&#45;293.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229394&pid=S0188-4999201400030000100007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Klokk 0., Schreiner P. F., Pag&eacute;s&#45;Bernaus A. y Tomas&#45;gard A. (2010). Optimizing a CO<sub>2</sub> value chain for the Norwegian continental shelf. Energ. Policy. 38, 6604&#45;6614.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229396&pid=S0188-4999201400030000100008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Kuky M. J., Middleton R. S. y Bielicki J. M. (2011). Analysis of cost savings from networking pipelines in CCS infrastructure systems. Energy Procedia. 4, 2808&#45;2815.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229398&pid=S0188-4999201400030000100009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p> 	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Melkote S. y Daskin M. S. (2001). Capacitated facility location&#45;network design problems. Eur. J. Oper. Res. 129, 481&#45;495.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229400&pid=S0188-4999201400030000100010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Middleton R. S. y Bielicki J. M. (2009a). A comprehensive carbon capture and storage infrastructure model. Energy Procedia. 1, 1611&#45;1616.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229402&pid=S0188-4999201400030000100011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Middleton R. S. y Bielicki J. M. (2009b). A scalable infrastructure model for carbon capture and storage: SimCCS. Energ. Policy 37, 1052&#45;1060.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229404&pid=S0188-4999201400030000100012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Middleton R. S., Kuby M. J., Wei R., Keating G. N. y Pawar R. J. (2012). A dynamic model for optimally phasing in CO<sub>2</sub> capture and storage infrastructure. Environ. Modell. Softw. 37, 193&#45;205.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229406&pid=S0188-4999201400030000100013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">MIT CCSTP (2007). MIT CO2 pipeline transport and cost model version 1. Carbon Capture and Sequestration Technologies Program. Massachusetts Institute of Technology. Reporte. Boston, MA. 21 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229408&pid=S0188-4999201400030000100014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">MIT CCSTP (2009). Carbon management GIS: CO<sub>2</sub> pipeline transport costs estimation. Carbon Capture and Sequestration Technologies Program. Massachusetts Institute of Technology. Reporte. Boston, MA. 16 pp.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229410&pid=S0188-4999201400030000100015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Morbee J., Serpa J. y Tzimas E. (2012). Optimised deployment of a European CO<sub>2</sub> transport network. Int. J. Greenh. Gas. Con. 7, 48&#45;61.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229412&pid=S0188-4999201400030000100016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Pacala S. y Socolow R. (2004). Stabilization wedges: solving the climate problem for the next 50 years with current technologies. Science 305, 968&#45;72.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229414&pid=S0188-4999201400030000100017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Rockett G. C., Machado C. X., Ketzer J. M. M. y Centeno C. I. (2011). The CARBMAP project: Matching CO<sub>2</sub> sources and geological sinks in Brazil using geographic information system. Energy Procedia. 4, 2764&#45;2771.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229416&pid=S0188-4999201400030000100018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">SNIC (2012). Sindicato Nacional da Ind&uacute;stria do Cimento &#45; Brasil. A industria de fabricaci&oacute;n de cemento no Brasil &#91;en l&iacute;nea&#93;. <a href="http://www.snic.org.br/" target="_blank">http://www.snic.org.br/</a>. 23.11.2012.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229418&pid=S0188-4999201400030000100019&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>  	    <!-- ref --><p align="justify"><font face="verdana" size="2">Strachan N., Hoefnagels R., Ram&iacute;rez A., Broek M. A. van den, Fidje A., Espegren K., Seljom P., Blesl M., Kober T. y Grohnheit P. E. (2011). CCS in the North Sea region: A comparison on the cost&#45;effectiveness of storing CO<sub>2</sub> in the Utsira formation at regional and national scales. Int. J. Greenh. Gas. Con. 5, 1517&#45;1532.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=7229420&pid=S0188-4999201400030000100020&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>      ]]></body><back>
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