Optimization of wood energy plant supply

In questi anni il crescente interesse all’utilizzo di fonti energetiche rinnovabili in sostituzione a fonti energetiche fossili è stato determinato dalla consapevolezza della necessità di salvaguardare l’ambiente e di comportarsi in maniera sostenibile. Tra le varie fonti energetiche rinnovabili, le biomasse legnose svolgono un ruolo importante, grazie alla loro locale ed omogenea distribuzione. L’utilizzo di biomasse legnose permette la riduzione delle emissioni di gas serra, l’utilizzo di risorse locali disponibili e sostenibili, la riduzione della dipendenza riguardo alle importazioni di energia, la maggior sicurezza dell’approvvigionamento di combustibili, il rispetto degli impegni assunti nel corso della Conferenza Internazionale di Kyoto. Inoltre l’utilizzo delle biomasse legnose forestali favorisce l’incremento delle attività, introiti ed occupazione nelle aree rurali. Per una corretta progettazione di un impianto è essenziale fare un’indagine sulla presenza di risorse disponibili sul territorio. La valutazione e la conoscenza della disponibilità di materia prima a livello locale e la logistica dell’approvvigionamento sono essenziali per evitare una competizione intrasettoriale e l’importazione di biocombustibili da altre regioni o stati. Quando si pianifica la posizione adatta per impianti o centri di stoccaggio è essenziale considerare l’uso attuale del territorio, la legislazione vigente e aspetti sociali ed economici. Nella catena di approvvigionamento di biomasse legnose le operazioni di trasporto sono quelle che, a parità di tipologia di materia prima, maggiormente determinano la differenza di costo. Ottimizzare i trasporti significa utilizzare il minor sforzo di trasporto possibile per soddisfare una domanda di combustibile con le risorse disponibili. I trasporti possono essere minimizzati utilizzando in maniera ottimale la capacità di carico dei mezzi di trasporto e scegliendo la strada più corta verso la destinazione finale. Le alternative di approvvigionamento che minimizzano i trasporti privilegiando le risorse di combustibile locali sono maggiormente sostenibili anche da un punto di vista socio-economico. Lo studio e l’ottimizzazione dell’approvvigionamento in piccole realtà locali, o anche a grande scala, può essere un valido strumento di supporto alle decisioni che il gestore di un impianto deve intraprendere per assicurare il funzionamento dell’impianto stesso e minimizzare i costi. All’interno di questo lavoro di ricerca è stata realizzata una metodologia che combina l’utilizzo della programmazione lineare con i sistemi informativi geografici. Nello studio sono state prese in considerazione diverse modalità di approvvigionamento per le differenti tipologie di materiale disponibile sul territorio. Per il cippato forestale sono stati considerate tutte le fasi e relativi costi di approvvigionamento da bordo strada all’impianto. Per conoscere offerta e domanda di combustibile, sono state raccolte informazioni sulle fonti e sulla destinazione del combustibile attraverso interviste e attingendo a banche dati. Attraverso una elaborazione di “network analysis” effettuata con gli strumenti GIS, sono stati individuati i costi di trasporto da ogni fonte di biomassa (bosco o segherie) fino alle potenziali destinazioni. Nella programmazione lineare sono stati presi in considerazione le limitazioni di disponibilità di combustibile, i costi di approvvigionamento e le capacità massime delle varie fasi delle catene di approvvigionamento per soddisfare la domanda di energia degli impianti. Il risultato dell’elaborazione eseguita con il software “LINGO” evidenzia le destinazioni ottimali del combustibile, che vengono poi visualizzate su mappe in GIS. La metodologia è stata applicata allo studio dell’ottimizzazione dell’approvvigionamento di due impianti termici a cippato situati in Val di Fiemme (Provincia di Trento). E’ stato simulato l’approvvigionamento di biomassa nel corso di un decennio con materiale proveniente da scarti di imprese di prima lavorazione del legno e da residui delle utilizzazioni forestali. Un’altra simulazione ha riguardato lo studio dell’approvvigionamento di cippato, nel corso di un anno e su scala bimestrale, in base alla domanda stagionale da parte degli impianti e alla disponibilità di residui nel corso dei periodi temporali considerati. In questo ultimo studio è stata considerata anche la possibilità di utilizzare un centro di stoccaggio del materiale. Sono state testate tre localizzazioni del centro di stoccaggio allo scopo di verificare la posizione più strategica, dal punto di vista economico. L’andamento dell’essicazione del materiale stoccato e dell’incremento della sua densità energetica è stato modellizzato dopo essere stato studiato con prove in campo. Alcune analisi di sensitività sono state realizzate allo scopo di verificare l’influenza dei diversi parametri considerati dal modello sul risultato finale. La metodologia applicata può essere utilizzata come strumento per decidere la localizzazione ottimale di impianti o centri di stoccaggio del materiale nel corso della loro progettazione. Una metodologia simile, per studiare l’approvvigionamento di materiale su grande scala, è stata applicata nella regione della Finlandia Centrale in particolare per rifornire una centrale e una bioraffineria. I due impianti presi in esame hanno una domanda elevata di combustibile e quindi con una forte competizione per le materie prime. L’ottimizzazione dell’utilizzo delle risorse evidenzia le aree di destinazione delle varie forme di biomassa disponibile. Ponendo dei limiti di disponibilità a pagare da parte di un impianto, si vuole studiare l’effetto sull’area di approvvigionamento. Nell’ottimizzazione dell’approvvigionamento nei dieci anni, la tipologia di approvvigionamento ottimale è la cippatura a bordo strada o in bosco ed il trasporto di materiale cippato all’impianto. Il cippato rimasto ad essiccare un anno è preferito, in quanto ha più elevato contenuto energetico. Per quanto riguarda lo studio dell’ottimale localizzazione di un centro di stoccaggio, tra le tre localizzazioni del terminal non si registrano differenze significative in termini di costo totale di approvvigionamento. Questo può essere dovuto alla piccola scala dell’area considerata. Inoltre ulteriori limitazioni sui volumi di trasporto dovrebbero essere prese in considerazione, magari adottando variabili binarie al posto di variabili continue. Per quanto riguarda le analisi di sensitività, la più utile anche dal punto di vista della logistica è quella del volume di trasporto di combustibile. Aumentando la capacità di trasporto dell’autocarro trasportante residui non cippati, questa modalità di approvvigionamento viene preferita. Diminuendo il contenuto idrico il cippato forestale è preferito a quello di segheria. Ne caso finlandese preso in esame, la modalità di approvvigionamento ottimale risulta essere per entrambi gli impianti l’utilizzo di residui forestali trasportati tal quali fino a una distanza di 60 km e imballati per distanze maggiori. Ponendo limitazioni sulla disponibilità a pagare da parte di un impianto, l’altro ne trae vantaggio in quanto si approvvigiona da un’area più vicina. Il modello matematico che è stato sviluppato, attraverso la programmazione lineare ed in particolare il “problema dei trasporti”, ricalca la problematica di approvvigionamento da risolvere. Un modello così sviluppato può fornire soluzioni più flessibili rispetto alla semplice pianificazione manuale e allo stesso tempo permette di testare diverse strategie e diversi possibile scenari. Grazie all’utilizzo del GIS è possibile visualizzare chiaramente da un punto di vista geografico le soluzioni ottenute, altrimenti consultabili leggendo una lista di numeri difficilmente comprensibile. L’utilizzo della programmazione lineare assieme ai sistemi informativi geografici sono un utile metodo per determinare la migliore localizzazione di strutture o l’approvvigionamento ottimale di materie prime. Le diverse analisi di sensitività permettono di capire i fattori che maggiormente influenzano la logistica dell’approvvigionamento.