In modern times, the interest in renewable energy has been increasing considerably in response to the growing energy demand and to the simultaneous concern about global warming effects. The urgency of this issue is related to dissociation between the perspective of a steady growth in demand for fuel and its supply, which is projected to become ever more uncertain and expensive. The phenomenon of climate change is widely recognized as a consequence of the increased concentration of greenhouse gases (GHG) in the atmosphere caused by anthropogenic activity, and to which the transport sector is a significant contributor. Among biofuels, biomass-based ethanol has been in a leading position for substituting petroleum-based road-fuels. Even if its actual carbon footprint is still debated, it is generally acknowledged a reduction in net GHG emissions with respect to oil. The complexity of the context discussed previously, guides us to the transition towards a more sustainable transport system which requires the adoption of effective quantitative tools able to encompassing the problem to the whole production chain (supply chain), that may help defining a more comprehensive view of biofuels. In dealing with such problems involving high decisional level, the analytical modelling is recognized as the best optimization option, particularly in the initial phase of design of unknown infrastructures in order to cope with a comprehensive management of production systems taking into account all supply chain stages. Mixed Integer Linear Programming (MILP) in particular, emerges as one of the most suitable tools in determining the optimal solutions of complex supply chain design problems where multiple alternatives are to be taken into account. In this sense, the multi-objective MILP (moMILP) enables simultaneous consideration of conflicting criteria (i.e., financial, environmental) to assist the decisions of interested parties on biofuels industry at strategic and tactical levels. Moreover, this complex analysis is addressed effectively by incorporating the principles of Life Cycle Analysis (LCA) within supply chain analysis techniques aiming at a quantitative assessment of the environmental burdens of each supply chain stage. Accordingly, the main purpose of the research presented in this Thesis is to cover this gap of knowledge in the literature. In the context of the development and adoption of bioenergy systems, the overall objective of this work is to provide quantitative and deterministic tools to analyze and optimize the supply chain as whole, to thereby identify the most suitable and feasible strategies for the development of future road transport systems. In this sense, the research design for this Thesis begins with the development and analysis of a multi-period moMILP modelling framework for the design and the optimization of bioethanol supply chain where economics and environmental sustainability (GHG emissions reductions potential) for first generation ethanol is addressed, considering possibilities of several technologies integration (including biogas production). Then, the analysis is focused on the general interactions of market policies under the European Emission Trading System in order to enhance the bioethanol market development trends to boost sustainable production of bioethanol. Next, a comprehensive modelling analysis to predict commodity price evolution dynamics and to extend the price forecasts to other goods related to bioethanol production is addressed. An assessment of the impact on the supply chain design of the recent proposed by the European Commission to amend the existing Directive in terms of accountability technique for biofuels is analyzed and discussed. Besides, multi-criteria decision making tools to support strategic design and planning on biofuel supply chains including several Game Theory features are evaluated. Finally to close up, the main achievements of the Thesis are exposed as well as the main shortfalls and possible future research lines are outlined. Models capabilities in steering decisions on investments for bioenergy systems are evaluated in addressing real world case studies referring to the emerging bioethanol production in Northern Italy.

La domanda energetica mondiale è in continuo aumento. Il sistema energetico attuale è fortemente dominato dai combustibili fossili (petrolio, carbone, gas) e questo determina l'incremento delle emissioni di gas a effetto serra (greenhouse gases, GHG). Le crescenti preoccupazioni legate all’incertezza delle forniture energetiche e agli effetti climatici derivanti dall’utilizzo di combustibili fossili spingono verso una necessaria ridefinizione del sistema di approvvigionamento energetico globale. In particolare, il settore dei trasporti è particolarmente critico in quanto presenta un minor numero di alternative disponibili. In risposta alla crescente domanda energetica, l’interesse per le fonti di energia rinnovabili è cresciuto considerevolmente nell’epoca moderna per cercare di ridurre la dipendenza dai combustibili fossili e contribuire alla mitigazione del riscaldamento globale. Tra i biocarburanti, il bioetanolo da biomassa è ritenuto una delle migliori alternative per la sostituzione dei combustibili fossili. Attualmente, la produzione di bioetanolo si basa sulla cosiddetta tecnologia di prima generazione, che produce il bioetanolo a partire da mais, canna da zucchero o altre biomasse tradizionalmente utilizzate in campo alimentare. Tuttavia, le preoccupazioni legate alla competizione tra la produzione energetica e la produzione di cibo, assieme a dubbi riguardanti la reale sostenibilità energetica ed ambientale dei processi di prima generazione, ha fortemente limitato lo sviluppo di tale tecnologia e la sua accettazione sociale. In questo contesto i carburanti di seconda generazione, ottenuti a partire da materiale lignocellulosico (non impiegato in ambito alimentare), stanno riscuotendo notevole interesse. La loro applicazione su larga scala è tuttavia limitata dagli alti costi di investimento e di produzione legati a questa tecnologia. La complessità del contesto precedentemente discusso impone di avviare una transizione verso un sistema di trasporti più sostenibile, che richiede l'adozione di strumenti quantitativi efficaci in grado di rappresentare il problema per l'intera filiera di produzione (supply chain). Nell'affrontare questi problemi che coinvolgono un alto livello decisionale, la modellazione analitica è riconosciuta come la migliore opzione di ottimizzazione. Essa è utilizzata soprattutto nella fase iniziale di progettazione di infrastrutture sconosciute per far fronte ad una gestione completa dei sistemi di produzione, tenendo conto di tutte le fasi della filiera di produzione. Il Mixed Integer Linear Programming (MILP) in particolare, costituisce uno degli strumenti più idonei per determinare le soluzioni ottimali di problemi di progettazione delle filiere di produzione complesse in cui devono essere prese in considerazione più alternative. In questo senso, la tecnica multi-obiettivo (MoMILP) consente di studiare in maniera simultanea i criteri in conflitto (i.e., finanziario, ambientale) per agevolare le decisioni a livello strategico e tattico delle parti interessate nell'industria dei biocarburanti. Inoltre, l'analisi è affrontata efficacemente incorporando i principi di analisi del ciclo di vita (Life Cycle Analysis, LCA) all'interno dell'analisi della filiera di produzione (Supply Chain Analysis, SCA) in modo tale da avere una valutazione quantitativa degli oneri ambientali di ciascuno studio della filiera di produzione. Di conseguenza, l'obiettivo principale della ricerca presentata in questa Tesi è quello di colmare questo gap di conoscenza nella letteratura. Nell'ambito dello sviluppo e dell'adozione di sistemi di bioenergia, lo scopo generale di questo lavoro è quello di fornire strumenti quantitativi e deterministici per analizzare e ottimizzare la filiera di produzione nel suo complesso, al fine di individuare le strategie più idonee e fattibili per lo sviluppo di futuri sistemi di autotrasporto. La struttura generale di questa Tesi è stata ideata tenendo in considerazione la problematica discussa precedentemente ed stata sviluppata secondo il seguente schema concettuale. Il Capitolo 2 si propone di offrire uno strumento decisionale per la progettazione del sistema di produzione di bioetanolo da mais, che tenga conto degli aspetti ambientali e che consideri l’integrazione di diverse tecnologie. Il modello si basa su una modellazione multi-periodo e MoMILP per la progettazione e l’ottimizzazione di SC di prima generazione e analizza la sostenibilità economica e ambientale dell’intero processo produttivo. Il modello è in grado di valutare l’effetto dell’introduzione del mercato delle quote di emissione di carbonio e l’effetto di queste ultime sulla sostenibilità economica del bioetanolo di prima generazione. L’analisi è fatta nell’ipotesi che tutti i terreni a riposo presenti nel territorio preso in esame siano impiegati nella produzione di colture energetiche. Il Capitolo 3 si propone di definire dei modelli per prevedere l'andamento dei prezzi delle commodity e di tutti gli altri beni legati alla produzione di bioetanolo. Il sistema di approvvigionamento ottimale è stato identificato per diversi scenari in modo di valutare la robustezza delle prestazioni economiche rispetto alla variazione dei prezzi delle materie prime. Il Capitolo 4 valuta l'impatto sulla progettazione della filiera di produzione della recente proposta della Commissione Europea di modificare la direttiva esistente. Questa proposta ha cambiato considerevolmente la modalità di conteggio per i biocarburanti, e di conseguenza si prevedono importanti modifiche nella progettazione della filiera di produzione. Le variazioni nella domanda di biocarburanti e nei limiti imposti per ciascuna tecnologia implicano una revisione del modello di filiera di produzione. Infine, il Capitolo discute vantaggi e svantaggi delle modifiche proposte alla Direttiva in vigore. Il Capitolo 5 estende il framework di modellazione MILP presentato nel Capitolo 2. In particolare, vengono introdotti nel modello alcuni concetti di teoria dei giochi. Lo strumento di supporto decisionale coinvolge agricoltori e produttori di biocarburanti che possono agire in modo cooperativo o competitivo in relazione all'andamento del mercato alimentare e dei combustibili. Una formulazione stocastica sarà implementata per rappresentare l'effetto dell'incertezza sul prezzo della biomassa. Nel Capitolo 6 si sviluppa una generalizzazione dei concetti di equilibrio di Nash su una generica filiera di produzione multi-enterprise. In questo Capitolo viene presentato un approccio generale MILP per determinare quale sia il livello di prezzo di trasferimento tra i siti di produzione di biomassa e i centri di produzione di biocarburanti più appropriato. Il Capitolo 7 conclude la Tesi riassumendo i principali risultati della ricerca e delineandone le principali lacune. Vengono infine indicate delle prospettive di lavoro futuro.

Strategic analysis and optimization of bioethanol supply chains / Ortiz Gutiérrez, Ricardo Andrés. - (2015 Jan 30).

Strategic analysis and optimization of bioethanol supply chains

Ortiz Gutiérrez, Ricardo Andrés
2015

Abstract

La domanda energetica mondiale è in continuo aumento. Il sistema energetico attuale è fortemente dominato dai combustibili fossili (petrolio, carbone, gas) e questo determina l'incremento delle emissioni di gas a effetto serra (greenhouse gases, GHG). Le crescenti preoccupazioni legate all’incertezza delle forniture energetiche e agli effetti climatici derivanti dall’utilizzo di combustibili fossili spingono verso una necessaria ridefinizione del sistema di approvvigionamento energetico globale. In particolare, il settore dei trasporti è particolarmente critico in quanto presenta un minor numero di alternative disponibili. In risposta alla crescente domanda energetica, l’interesse per le fonti di energia rinnovabili è cresciuto considerevolmente nell’epoca moderna per cercare di ridurre la dipendenza dai combustibili fossili e contribuire alla mitigazione del riscaldamento globale. Tra i biocarburanti, il bioetanolo da biomassa è ritenuto una delle migliori alternative per la sostituzione dei combustibili fossili. Attualmente, la produzione di bioetanolo si basa sulla cosiddetta tecnologia di prima generazione, che produce il bioetanolo a partire da mais, canna da zucchero o altre biomasse tradizionalmente utilizzate in campo alimentare. Tuttavia, le preoccupazioni legate alla competizione tra la produzione energetica e la produzione di cibo, assieme a dubbi riguardanti la reale sostenibilità energetica ed ambientale dei processi di prima generazione, ha fortemente limitato lo sviluppo di tale tecnologia e la sua accettazione sociale. In questo contesto i carburanti di seconda generazione, ottenuti a partire da materiale lignocellulosico (non impiegato in ambito alimentare), stanno riscuotendo notevole interesse. La loro applicazione su larga scala è tuttavia limitata dagli alti costi di investimento e di produzione legati a questa tecnologia. La complessità del contesto precedentemente discusso impone di avviare una transizione verso un sistema di trasporti più sostenibile, che richiede l'adozione di strumenti quantitativi efficaci in grado di rappresentare il problema per l'intera filiera di produzione (supply chain). Nell'affrontare questi problemi che coinvolgono un alto livello decisionale, la modellazione analitica è riconosciuta come la migliore opzione di ottimizzazione. Essa è utilizzata soprattutto nella fase iniziale di progettazione di infrastrutture sconosciute per far fronte ad una gestione completa dei sistemi di produzione, tenendo conto di tutte le fasi della filiera di produzione. Il Mixed Integer Linear Programming (MILP) in particolare, costituisce uno degli strumenti più idonei per determinare le soluzioni ottimali di problemi di progettazione delle filiere di produzione complesse in cui devono essere prese in considerazione più alternative. In questo senso, la tecnica multi-obiettivo (MoMILP) consente di studiare in maniera simultanea i criteri in conflitto (i.e., finanziario, ambientale) per agevolare le decisioni a livello strategico e tattico delle parti interessate nell'industria dei biocarburanti. Inoltre, l'analisi è affrontata efficacemente incorporando i principi di analisi del ciclo di vita (Life Cycle Analysis, LCA) all'interno dell'analisi della filiera di produzione (Supply Chain Analysis, SCA) in modo tale da avere una valutazione quantitativa degli oneri ambientali di ciascuno studio della filiera di produzione. Di conseguenza, l'obiettivo principale della ricerca presentata in questa Tesi è quello di colmare questo gap di conoscenza nella letteratura. Nell'ambito dello sviluppo e dell'adozione di sistemi di bioenergia, lo scopo generale di questo lavoro è quello di fornire strumenti quantitativi e deterministici per analizzare e ottimizzare la filiera di produzione nel suo complesso, al fine di individuare le strategie più idonee e fattibili per lo sviluppo di futuri sistemi di autotrasporto. La struttura generale di questa Tesi è stata ideata tenendo in considerazione la problematica discussa precedentemente ed stata sviluppata secondo il seguente schema concettuale. Il Capitolo 2 si propone di offrire uno strumento decisionale per la progettazione del sistema di produzione di bioetanolo da mais, che tenga conto degli aspetti ambientali e che consideri l’integrazione di diverse tecnologie. Il modello si basa su una modellazione multi-periodo e MoMILP per la progettazione e l’ottimizzazione di SC di prima generazione e analizza la sostenibilità economica e ambientale dell’intero processo produttivo. Il modello è in grado di valutare l’effetto dell’introduzione del mercato delle quote di emissione di carbonio e l’effetto di queste ultime sulla sostenibilità economica del bioetanolo di prima generazione. L’analisi è fatta nell’ipotesi che tutti i terreni a riposo presenti nel territorio preso in esame siano impiegati nella produzione di colture energetiche. Il Capitolo 3 si propone di definire dei modelli per prevedere l'andamento dei prezzi delle commodity e di tutti gli altri beni legati alla produzione di bioetanolo. Il sistema di approvvigionamento ottimale è stato identificato per diversi scenari in modo di valutare la robustezza delle prestazioni economiche rispetto alla variazione dei prezzi delle materie prime. Il Capitolo 4 valuta l'impatto sulla progettazione della filiera di produzione della recente proposta della Commissione Europea di modificare la direttiva esistente. Questa proposta ha cambiato considerevolmente la modalità di conteggio per i biocarburanti, e di conseguenza si prevedono importanti modifiche nella progettazione della filiera di produzione. Le variazioni nella domanda di biocarburanti e nei limiti imposti per ciascuna tecnologia implicano una revisione del modello di filiera di produzione. Infine, il Capitolo discute vantaggi e svantaggi delle modifiche proposte alla Direttiva in vigore. Il Capitolo 5 estende il framework di modellazione MILP presentato nel Capitolo 2. In particolare, vengono introdotti nel modello alcuni concetti di teoria dei giochi. Lo strumento di supporto decisionale coinvolge agricoltori e produttori di biocarburanti che possono agire in modo cooperativo o competitivo in relazione all'andamento del mercato alimentare e dei combustibili. Una formulazione stocastica sarà implementata per rappresentare l'effetto dell'incertezza sul prezzo della biomassa. Nel Capitolo 6 si sviluppa una generalizzazione dei concetti di equilibrio di Nash su una generica filiera di produzione multi-enterprise. In questo Capitolo viene presentato un approccio generale MILP per determinare quale sia il livello di prezzo di trasferimento tra i siti di produzione di biomassa e i centri di produzione di biocarburanti più appropriato. Il Capitolo 7 conclude la Tesi riassumendo i principali risultati della ricerca e delineandone le principali lacune. Vengono infine indicate delle prospettive di lavoro futuro.
30-gen-2015
In modern times, the interest in renewable energy has been increasing considerably in response to the growing energy demand and to the simultaneous concern about global warming effects. The urgency of this issue is related to dissociation between the perspective of a steady growth in demand for fuel and its supply, which is projected to become ever more uncertain and expensive. The phenomenon of climate change is widely recognized as a consequence of the increased concentration of greenhouse gases (GHG) in the atmosphere caused by anthropogenic activity, and to which the transport sector is a significant contributor. Among biofuels, biomass-based ethanol has been in a leading position for substituting petroleum-based road-fuels. Even if its actual carbon footprint is still debated, it is generally acknowledged a reduction in net GHG emissions with respect to oil. The complexity of the context discussed previously, guides us to the transition towards a more sustainable transport system which requires the adoption of effective quantitative tools able to encompassing the problem to the whole production chain (supply chain), that may help defining a more comprehensive view of biofuels. In dealing with such problems involving high decisional level, the analytical modelling is recognized as the best optimization option, particularly in the initial phase of design of unknown infrastructures in order to cope with a comprehensive management of production systems taking into account all supply chain stages. Mixed Integer Linear Programming (MILP) in particular, emerges as one of the most suitable tools in determining the optimal solutions of complex supply chain design problems where multiple alternatives are to be taken into account. In this sense, the multi-objective MILP (moMILP) enables simultaneous consideration of conflicting criteria (i.e., financial, environmental) to assist the decisions of interested parties on biofuels industry at strategic and tactical levels. Moreover, this complex analysis is addressed effectively by incorporating the principles of Life Cycle Analysis (LCA) within supply chain analysis techniques aiming at a quantitative assessment of the environmental burdens of each supply chain stage. Accordingly, the main purpose of the research presented in this Thesis is to cover this gap of knowledge in the literature. In the context of the development and adoption of bioenergy systems, the overall objective of this work is to provide quantitative and deterministic tools to analyze and optimize the supply chain as whole, to thereby identify the most suitable and feasible strategies for the development of future road transport systems. In this sense, the research design for this Thesis begins with the development and analysis of a multi-period moMILP modelling framework for the design and the optimization of bioethanol supply chain where economics and environmental sustainability (GHG emissions reductions potential) for first generation ethanol is addressed, considering possibilities of several technologies integration (including biogas production). Then, the analysis is focused on the general interactions of market policies under the European Emission Trading System in order to enhance the bioethanol market development trends to boost sustainable production of bioethanol. Next, a comprehensive modelling analysis to predict commodity price evolution dynamics and to extend the price forecasts to other goods related to bioethanol production is addressed. An assessment of the impact on the supply chain design of the recent proposed by the European Commission to amend the existing Directive in terms of accountability technique for biofuels is analyzed and discussed. Besides, multi-criteria decision making tools to support strategic design and planning on biofuel supply chains including several Game Theory features are evaluated. Finally to close up, the main achievements of the Thesis are exposed as well as the main shortfalls and possible future research lines are outlined. Models capabilities in steering decisions on investments for bioenergy systems are evaluated in addressing real world case studies referring to the emerging bioethanol production in Northern Italy.
Bioenergy, Bioethanol, MILP, supply chain, optimization
Strategic analysis and optimization of bioethanol supply chains / Ortiz Gutiérrez, Ricardo Andrés. - (2015 Jan 30).
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