Diseño de un modelo de optimización para la localización estratégica de biorrefinerías en Colombia: Un enfoque sostenible con biomasa residual. Trabajo de grado (2025)
RESUMEN : El modelo desarrollado demostró ser una herramienta eficaz y flexible para modelar y, de esta manera, promover la sostenibilidad ambiental en la planificación de cadenas de suministro de biomasa residual en Colombia. Basado en programación lineal entera mixta (MILP) y desarrollado en Python, optimiza la localización de biorrefinerías y puntos de acopio considerando criterios económicos, ambientales y sociales. Fue probado con cascarilla de arroz como biomasa principal, utilizando parámetros como rendimientos tecnológicos, costos logísticos y emisiones de CO₂ evitadas. Se evaluaron distintos escenarios con variaciones en el número de biorrefinerías (2, 5 y 10), el horizonte de inversión (5, 7, 10, 15 y 20 años) y el costo social del carbono (5, 25 y 132 USD/ton CO₂). Los resultados indican que un horizonte de inversión de 20 años con 10 biorrefinerías es la configuración más rentable, alcanzando un Valor Presente Neto (VPN) positivo en USD y una Tasa Interna de Retorno (TIR) superior al 23 %. El costo social del carbono influye directamente en la viabilidad del sistema: con 5 USD/ton CO₂, la rentabilidad depende de la venta de nanopartículas de sílice (NPS), mientras que con 132 USD/ton CO₂, la producción de biochar se prioriza por su alto impacto en la reducción de emisiones. El modelo muestra que valorar mejor los costos ambientales no solo hace que el proyecto sea más rentable, sino que también contribuye a su sostenibilidad a largo plazo. Se recomienda que en futuras investigaciones se diversifique la producción y se ajuste el costo social del carbono para alinear el modelo con estándares internacionales, optimizando su viabilidad económica y ambiental.