Incertezas e Erros na Literatura

Uma característica notada na revisão da literatura sobre o tema, é a grande variação numérica dos dados e resultados relatados para o mesmo parâmetro ou sobre resultados. Não que cada autor relate alta incerteza nos seus resultados, mas autores diferentes que estudam um mesmo tema relatam resultados muito diferentes, mesmo com metodologias semelhantes. Como a maioria se especializa em estudar uma fração da cadeia produtiva inteira, simplesmente usam os dados relatados por outros autores

1 _{PT Pressão e Temperatura para caracterização do estado do vapor e portanto a sua energia interna} 2

Este valor de 87 (usado nos estudos do Macedo (2004) que gerou um EROI de 9,3 como ponto de partida) está muito acima dos valores recentes relatados por CONAB (2016a).

3 _{Possívelmente erro de impressão e o valor correto seja 7,8% de excedente de bagaço. No entanto, este}

63 que estudam trechos complementares da cadeia produtiva. Sem verificação dos dados, verificação de consistências, dados conflitantes de referências diferentes, relacionamento dos dados ao contexto, etc. Ao se basear em dados não verificados, chegam a conclusões nem sempre corretas.

O Ciclo Produtivo pode ser dividido em Fases: Agrícola, Industrial, e Distribuição, conforme detalhado na Seção 3-6. Para cada Fase são necessários Dados Primários de produtividade, consumo energético, consumo quantitativo, dados de manutenção. Com estes dados, podemos calcular os Dados Secundários para cada atividade de cada Fase, calculando um “Vetor Energia1” para cada Atividade.

A pesquisa bibliográfica foi feita orientado para levantamento de dados específicos para cada Fase usada em Materiais e Métodos.

Na fase Agrícola são necessários os dados Primários: produtividade da cana, consumo de insumos agrícolas, uso de máquinas agrícolas e recursos humanos, distâncias percorridas.

Na fase Industrial são necessários os dados Primários: produtividade industrial de E1G (sem melaço de açúcar), consumo de energia de processo, consumo de energia mecânica, consumo de insumos industriais.

Na fase Distribuição são necessários os dados Primários: capacidade de veículos, consumo de diesel da frota, distâncias percorridas.

A produtividade da cana, medida em toneladas de colmos por hectare, varia bastante conforme a referência. MACEDO (2004) relata produtividades de 90 a 100 ton/ha, usando dados de fazendas do Estado de São Paulo, relatados por entidade de classe, sem verificação no campo. Segundo CONAB (2016a) a produtividade média brasileira é de 71 ton/ha em 2016. A produtividade do campo influencia diretamente e proporcionalmente EROI final No cenário de longo prazo sem energia fóssil, o correto é usar a média brasileira, não uma produtividade regional.

A produtividade industrial de E1G, em litros/ton cana, também varia conforme a referência. Muitos autores usam os dados líquidos fornecidos pela usina anexa, que inclui implicitamente entre 12 a 15 litros por tonelada de cana, chegando a um pico de 23 litros/ton cana, ao processar o melaço resultando da produção do açúcar na usina anexa. (NOGUEIRA, 2008; MUTTON, 2012; MACHADO, 2012).

1

Vetor Energia é um vetor com 9 componentes com diferentes usos de energia para cada atividade. Detalhamento do vetor e seus componentes estão no Quadro 3-1. Esta padronização sistemático em vetor energia permite análises de energia por atividade e por tipo de uso independentemente da atividade ou fase.

64 Algumas referências usam a produtividade bruta em litros/hectare, com valores informados por associações de classe, variando de 8.100 litros/ha (ANDREOLI, 2014) a 4.336 litros/ha (MACEDO, 1992), passando por valores como 7.000 litros/ha (TONON FILHO, 2013) a 7.199,5L/ha (SALLA, 2009).

A fronteira do sistema sendo analisado varia muito, gerando indicadores muito diferentes para a mesma cadeia produtiva. Como exemplo, a energia indireta de aços varia de 20MJ/kg (SOUZA, 2010) até mais de 60MJ/kg (MACEDO, 2004), até 80MJ/kg para metais específicos para motores e caixa de câmbio (BOUSTANI, 2010).

Muitos autores usam dados temporalmente defasados, como rendimento de biomassa em um ano antigo como média para anos recentes, ou dados de outros países sem a devida correção de contexto.

A grande maioria dos estudos é especializado em um setor da cadeia produtiva, como exploração, extração, beneficiamento ou refino. Um autor especializado em produção industrial não necessáriamente entende o que é um Fator F, ou que a energia de nitrogenados depende da formulação do nitrogenado, e com isso usar dados de energia numéricamente errados. Ou simplesmente não verifica a consistência dos dados referenciados dentro do mesmo estudo, mas de fontes diferentes.

Por exemplo ZUURBIER (2008) na página 123 referencia valores de consumo de NPK mas não informa se é por safra, se é por ano calendário, nem se os dados são do mesmo ano. Uma produtividade de 8.100 litros de etanol por hectare está muito acima das médias brasileiras (aproximadamente 5.900 litros por hectare (CONAB, 2016a )). Enquanto isso, 25kg de nitrogênio elemental é muito baixo para as necessidades médias relatadas pela maioria dos estudos brasileiros (VITTI, 2005; VITTI 2009; VITTI 2010). Outro exemplo, MACEDO (2007) relata dados conforme a Tabela 2-2, adaptada da Tabela 6 da referência, onde fica evidente que a energia devido ao transporte dos insumos por centenas de quilômetros até a fazenda, não foi levando em consideração (SOARES, 2009; SILVA, 2013; GARCIA, 2011),

65 Tabela 2-2 Tabela correlação entre Demanda Energia e Emissão CO2eq

Demanda Energia1 Fator Emissão2 MJ/GHG3

MJ/kg kg C/kg MJ/C

Nitrogênio 56,3 3,97 14,18

Fosforo P2O5 7,5 1,30 5,77

Potassio K2O 7,0 0,71 9,86

Calcário 0,1 0,01 10,00

Fonte: MACEDO (2007) com adaptações pelo autor

Como está implítico que foi usada energia fóssil para a produção dos insumos agrícolas, e a mesma referência cita na tabela 4 os valores de emissão de C (carbono) por MJ por tipo de energia fóssil usada, variando os valores entre 22,3g/MJ até 27,5g/MJ, as variações de 5,77 até 14,18 na columa calculada por este autor não se justifica pela variação de uso de energia fóssil. Esta inconsistência é levada até o fim, resultando em um indicador de emissão de CO2eq incorreto. Embora este caso em particular não influa no calculo de EROI, os seus dados, usados por outros autores como dados primários sem verificação de consistência, ajuda a propagar erros de indicadores pela literatura pesquisada.

Limitação de fronteira reduz muito a energia indireta de insumos agrícolas como adubos e corretivos de solo, pois não contabiliza energia indireta que já está embutida nos preços dos insumos, mas não é refletida nos balanços de energia.

Muitas estimativas de intensidade de energia são feitas usando a intensidade média de energia por setor ou pela economia inteira. Para ambiente americano recente, é aceito o valor de 8,4MJ/$ de PIB americano, enquanto que no setor de energia fóssil o valor aceito é de 20MJ/$ (HALL, 2011).

Esta metodologia pode ser usado para estimar a energia indireta em um equipamento de infraestrutura, como uma sonda ou torre de perfuração marítima. Uma plataforma com custo de 1 bilhão de dólares, em princípio teria uma energia indireta média de 20 bilhões de MJ. Com uma massa aproximada de 50.000 toneladas, temos uma intensidade de energia de 400MJ/kg de metal estrutural da plataforma, muito acima dos valores médios de 20MJ/kg a 80MJ/kg usados pela maioria dos autores Na indústria

1 _{Energia demandada por kg de insumo. Não se entende por que o valor para Calcário está tão abaixo}

dos fosfatos e potássio, uma vez que os três são minerados e transportados por longas distâncias até a fazenda

2

Autor da referência bilbiográfica não explica se este C é carbono puro, ou se é CO2eq

3 _{Relação calculado pelo autor desta dissertação, dividindo o valor da Demanda de Energia pelo valor da}

66 pesada a energia de conformação do metal às vezes supera a energia indireta da produção do metal (BOUSTANI, 2010; SULLIVAN, 2010; ZVI, 2015).

Pelas incertezas explicitadas acima, neste trabalho só foram coletados dados primários da literatura, documentados no Apêndice A1, após verificação de consistência do valor adotado. Todos os dados secundários são recalculados, com metodologia explícita e documentada no Apêndice A2. Se um determinado dado primário tem valores relatados por autores diversos, em uma faixa muito grande de valores, um esforço é feito para ampliar a fronteira na cadeia produtiva do insumo ou atividade sob análise, conforme documentado no Apêndice A1. Por exemplo, foi necessário ampliar a fronteira no levantamento de energia indireta do aço e energia indireta dos compostos nitrogenados, energia indireta de movimentações de produtos e insumos.

Cada dado primário foi registrado com valor máximo e mínimo com referências bibliográficas, quando disponíveis. O valor adotado foi registrado com justificativa. Desta maneira, Apêndice A1 forma uma base de dados confiável para uso posterior por outros autores.

O excedente de energia na Fase Industrial relatada na literatura varia de 5% (diversos autores) a 6,7% (MACEDO, 2004) a 78% (CORTEZ, 2016) da energia bruta total gerada pela queima do bagaço de cana, enquanto outros relatam o excedente energético em kWh de eletricidade líquida, já descontadas as perdas de cogeração. Alguns autores relatam o excedente em energia diretamente pelo PCI1 do bagaço, deixando de lado todas as perdas de processos de conversão do bagaço em vapor, do vapor em energia mecânica da turbina, da turbina até o gerador, e com isso gerando resultados excessivamente otimistas.

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