Custo Do Vapor Em Agroindústria

CUSTO DO VAPOR EM AGROINDÚSTRIA

Krishnamurti Simon Evaristo[1]

Reginaldo Santana Figueiredo[2]

O vapor em uma planta industrial é responsável pela transmissão de calor para os processos em que é exigido aquecimento.

A geração de energia térmica, em forma de vapor, está associada à uma fonte de energia química através da reação de combustão. Para tanto são necessários combustíveis oriundos de diversas formas como os fósseis (óleo combustível – O.C., gás GLP, gás natural – GN) ou as biomassas (bagaço de cana, lenha em tora, cavaco de lenha), entre outras que fazem parte de uma matriz energética.

A caldeira, que é o equipamento responsável pela geração do vapor, tem o consumo de combustível em função de três variáveis, a pressão de geração do vapor, a temperatura da água de alimentação e o rendimento térmico. Este último representa a eficiência do equipamento na geração de energia térmica (vapor).

A determinação do custo do vapor envolve uma série de variáveis que se comportam de maneira aleatória ou estocástica, para tanto foi desenvolvido um modelo de simulação que trata a maior parte das variáveis, de maneira probabilística, simulando diversos cenários do custo do vapor.

O modelo de simulação tem como objetivo auxiliar a indústria na definição do custo do vapor e em tomadas de decisões relacionadas ao seu processo de geração. Lançando mão de uma metodologia chamada System Dynamics e baseado em dados de uma agroindústria de atomatados, foi desenvolvido um modelo estocástico de apuração do custo do vapor, uma poderosa ferramenta para gestores e gerentes de qualquer tipo de indústria que consuma vapor.

O modelo de simulação, apresentado no esquema 1, é composto por quatro módulos: o módulo "demandador de vapor", o módulo "matriz energética", o módulo "ofertador de vapor" e o módulo "financeiro".

Esquema 1: Estrutura do modelo de simulação do sistema de custeio do vapor saturado.

Os resultados apresentados aqui são frutos da pesquisa desenvolvida dentro de uma agroindústria de automatizados do Estado de Goiás que serviu de suporte para desenvolvimento da dissertação de mestrado em Agronegócios do programa de pós-graduação da Universidade Federal de Goiás – UFG, defendida em 31 de março de 2006.

A agroindústria em questão tem em sua matriz energética uma combinação (mix) de fontes energéticas composto por, aproximadamente, 54% de bagaço de cana, 35% de cavaco de lenha, 7% de lenha em tora e 4 % de óleo combustível, tomado neste estudo como padrão.

Foram escolhidos três cenários distintos para análises. Cada cenário foi simulado levando em conta os períodos "ano-inteiro", "entressafra" e "safra", e diferentes combinação apresentadas a seguir:

a)Cenário 1: com o mix de fontes energéticas padrão e rendimento térmico da caldeira em 68% nos períodos;

b)Cenário 2: com o mix de fontes energéticas padrão e rendimento térmico da caldeira em 80% nos períodos; e

c)Cenário 3: 100% com óleo combustível e rendimento térmico da caldeira em 80% nos períodos;

A tabela 1 apresenta os custos médios e seus respectivos desvios padrões obtidos pela simulação do modelo levando em conta os três cenários.

Tabela 1 Médias e desvios padrões, do custo total do vapor em R$ por tonelada, de três cenários, em períodos diferentes do sistema de custeio de vapor de uma agroindústria de atomatados do estado de Goiás.

Analisando os resultados encontrados na tabela 1, nota-se que na entressafra o vapor fica mais caro devido sua baixa produção. No entanto, quando se trata do ano-inteiro, o custo por tonelada fica menor que o da entressafra, porém maior que o custo da safra, ocasião em que os custos fixos são diluídos pela alta produção de vapor.

Observa-se que entre os cenários 1 e 2, ambos com a mesma composição de combustível, ocorre um aumento em torno de 11% do custo médio total quando a caldeira apresenta um rendimento térmico inferior, normal em situações de não limpeza das tubulações, que deveriam ser feitas no mínimo duas vezes ao ano nas manutenções preventivas.

Esta diferença de 11% do custo representa, aproximadamente, R$ 4,50 por tonelada de vapor, considerando a produção anual de vapor da agroindústria de atomatados em questão, 294.100 ton por ano, tem-se um aumento no custo na ordem de R$ 1.323.450,00 por ano.

Os resultados apresentados na tabela 2 permitem comparar o custo total do vapor de diferentes fontes energéticas. O uso de óleo combustível apresenta um custo maior que o dobro do custo quando se utiliza as outras fontes energéticas.

Tabela 2 Custos médios totais de vapor de diferentes fontes energéticas, de um ano, em uma agroindústria de atomatados do estado de Goiás.

Ao realizar uma análise de sensibilidade entre três variáveis, umidade do bagaço de cana, preço do bagaço de cana e temperatura da água de alimentação, variando ambas em 30% em função do custo do vapor, notou-se que a umidade do bagaço de cana é a variável mais sensível ao custo do vapor, os resultados seguem na tabela 3.

Tabela 3 Resultados das análises de sensibilidade de três variáveis em função do custo médio total por tonelada de vapor de uma agroindústria de atomatados.

Desta forma o controle de umidade, não somente do bagaço de cana, mas também nas outras fontes de biomassa, é sem dúvida um ponto muito importante pela sua influência no custo total.

Sabe-se inclusive, que algumas agroindústrias têm negociado a compra destes combustíveis de biomassa estipulando um limite de umidade ou até mesmo pagando por unidade de poder calorífico inferior (kcal/kg) e não por peso que é o mais comum.

Conclui-se então que a geração de vapor para as empresas é algo que envolve muitas variáveis para controle e monitoramento, mas algumas são chaves para o processo, por exemplo, a umidade das biomassas e as manutenções preventivas e corretivas que influenciam o rendimento térmico da caldeira.

O modelo desenvolvido prove ao gestor de custos de uma agroindústria, uma visão sistêmica de todo o processo, permitindo entender as fontes de variação do custo de vapor e o relacionamento entre elas. Em cada instante, dada a mudança dos preços relativos as fontes energéticas, ele pode, utilizando o modelo, simular cenários para encontrar a combinação de fontes energéticas alternativas que leva a um menor custo médio e menor desvio padrão. Possibilita, também, identificar as maiores fontes de variabilidade e analisar a viabilidade de investimento para o seu controle e minimizar seu efeito sobre o custo médio.

---