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Title: Modelo para tomada de decisão das rotas de produção do hidrogênio
Authors: Santos, Gustavo de Souza dos
metadata.dc.contributor.advisor: Pessoa, Fernando Luiz Pellegrini
metadata.dc.contributor.referees: Santos, Alex Álisson Bandeira Santos
Hartmann, Daniela
Keywords: Hidrogênio;Avaliação técnica-econômica-ambiental;Modelagem de processos;Cadeia do hidrogênio;Ferramenta de suporte a tomada de decisão
Issue Date: 5-Apr-2024
Publisher: Centro Universitário SENAI CIMATEC
Citation: SANTOS, Gustavo de Souza. Modelo para tomada de decisão das rotas de produção do hidrogênio. Orientador: Fernando Luiz Pellegrini Pessoa. 2024. 168 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial) – Centro Universitário SENAI CIMATEC, Salvador, 2024.
metadata.dc.description.resumo: A implementação eficaz da economia do hidrogênio enfrenta desafios consideráveis, principalmente relacionados à sua produção, armazenamento e distribuição. No contexto brasileiro, o hidrogênio possui grande potencial frente a maioria dos países do mundo, dada a riqueza de recursos naturais principalmente com energias de fontes renováveis, disponibilidade de terra e abundância em água. Dessa forma, podendo desempenhar um papel fundamental no mercado global de hidrogênio, exigindo uma exploração estratégica de suas capacidades de produção e consumo. Diante disso, foi desenvolvida uma abordagem integrada que considera aspectos econômicos e ambientais. O uso de modelagem matemática e análise técnico-econômico-ambiental é utilizada para avaliar as rotas de produção e distribuição do hidrogênio fazendo uso de um método eficiente e econômico capaz de identificar diferentes cenários e condições. Como resultado, foi desenvolvida uma ferramenta de suporte a tomada de decisão, chamada de Decision Making Model for Hydrogen (DMMH2), capaz de gerar informações up to date utilizando uma extensa base de dados da literatura, fornecedores e simuladores de processo. Os valores de resultado do custo mostraram-se condizentes com outras ferramentas de análise. Além disso, foi possível preencher lacunas no método de modelagem da cadeia do hidrogênio, considerando etapas e heurísticas necessárias aos sistemas de análise como o ajuste de escala para comparação de diferentes tecnologias, correção do ano de análise e sistematização do processo de modelagem da cadeia de suprimentos de forma integrada. Ao total, a ferramenta possui a capacidade de auxiliar e gerar insights em projetos de cadeia de suprimentos do H2 com a representação de 33 rotas de produção, 7 tecnologias de armazenamento e 26 configurações de transporte.
Abstract: The effective implementation of the hydrogen economy faces considerable challenges, primarily related to its production, storage, and distribution. In the Brazilian context, hydrogen has great potential compared to most countries in the world, given the wealth of natural resources, especially from renewable energy sources, land availability, and water abundance. Thus, it can play a key role in the global hydrogen market, requiring strategic exploration of its production and consumption capabilities. Considering this, an integrated approach that considers economic and environmental aspects has been developed. The use of mathematical modeling and technical-economic-environmental analysis is utilized to evaluate the production and distribution routes of hydrogen using an efficient and economical method capable of identifying different scenarios and conditions. As a result, a decision support tool called the Decision Making Model for Hydrogen (DMMH2) was developed, capable of generating up-to-date information using an extensive database from literature, suppliers, and process simulators. The result values of the cost were shown to be consistent with other analysis tools. Furthermore, it was possible to fill gaps in the modeling method of the hydrogen chain, considering stages and heuristics necessary for analysis systems such as scale adjustment for comparing different technologies, correction of the analysis year, and systematization of the supply chain modeling process in an integrated manner. Overall, the tool can assist and generate insights in H2 supply chain projects with the representation of 33 production routes, 7 storage technologies, and 26 transport configurations.
URI: http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1915
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado (PPG MCTI)

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