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Record W7120636752

Economic Evaluation of a Biodiesel Plant Under the Aegis of the RenovaBio Program: Case Study Focused on Substitution of Soybean Oil by Beef Tallow.

2023· dissertation· pt· W7120636752 on OpenAlexfundno aff
Fabio Christino França

Bibliographic record

VenueDigital Library of Theses and Dissertations (Universidade de São Paulo) · 2023
Typedissertation
Languagept
FieldEngineering
TopicBiodiesel Production and Applications
Canadian institutionsnot available
FundersUniversidade de São PauloCanadian Bureau for International Education
KeywordsBiodieselEconomic feasibilitySoybean oilSubstitution (logic)Economic analysisGovernment (linguistics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Entre as bases conceituais de qualquer instrumento de gestão ambiental está a da responsabilidade de cada poluidor pela degradação ambiental do planeta. Particularmente no caso do setor de transportes, observa-se que seu rápido crescimento ao redor do mundo, aspecto alicerçado na ampla oferta de petróleo e seus combustíveis líquidos derivados, resultou em considerável aumento das emissões de particulados e Gases de Efeito Estufa (GEE) na atmosfera. Neste contexto, o biodiesel, um combustível renovável e biodegradável, é tipicamente utilizado no abastecimento de veículos em substituição ao óleo Diesel. O biodiesel representa importante oferta energética alternativa para o segmento de combustíveis e, concomitantemente, seu emprego significa relevante estratégia de abatimento das emissões de GEE e, assim, contribui para a mitigação das mudanças climáticas e de seu mais proeminente fenômeno precursor, o aquecimento global. O Brasil apresenta uma ampla diversidade de matérias-primas para a produção de biodiesel. No intuito de fomentar a produção e o consumo de biocombustíveis, o governo federal instituiu o Programa RenovaBio. No âmbito do programa o óleo de soja e o sebo bovino respondem por notas de eficiência energética distintas. Sob a égide de tais considerações, o objetivo da presente Dissertação de Mestrado foi avaliar o quanto o uso de sebo bovino, ou resíduos, no âmbito da produção de biodiesel para o programa RenovaBio, pode se converter em geração de renda e, concomitantemente, em redução de emissões, quando comparado com a utilização de óleo de soja para a produção análoga. Para tanto, avaliou-se o preço da matéria-prima entre janeiro de 2017 e abril de 2023, a produção de CBIOs (Crédito de Descarbonização) através do uso da Renovacalc e a correlata mitigação da emissão de CO2eq. A metodologia adotada foi um comparativo econômico entre as matérias-primas devido a receita de CBIOs, com a base dos dados representada por uma usina hipotética localizada no Estado de São Paulo. Concluiu-se que a produção de biodiesel com sebo bovino produziu 0,7 mais CBIOs que o óleo de soja, o que implicou numa maior receita, ou seja, de R$ 64,58/ton ou 1,63%, podendo ser considerado, assim, como um benefício inerente ao consumo de resíduo para produção, tornando na arbitragem para aquisição de matéria-prima um redutor de custo. Mesmo com a redução do custo de aquisição da gordura animal pela receita de CBIOs, notou-se que houve um impacto positivo; porém, esta externalidade econômica positiva, de fato, não foi o suficiente para reduzir o spread nos momentos em que o resíduo foi mais caro que o óleo de soja no período. Analisando-se a redução de emissões de CO2eq da produção, notou-se que o biodiesel produzido de óleo de soja reduziu em 55% as emissões, e o sebo bovino 94%, quando comparado ao combustível fóssil (óleo Diesel). Assim faz-se necessário cada vez mais estudos na área, que possam trazer luz ao desenvolvimento sustentável no país, com uma transição energética segura, que garanta o abastecimento, e promova o desenvolvimento social na agricultura.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.037
Threshold uncertainty score0.074

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.259
Teacher spread0.231 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

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Published2023
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