METODOLOGIA DE AVALIAÇÃO DE EFICIÊNCIA ENERGÉTICA EM VEÍCULOS LEVES E SEUS IMPACTOS EM TERMOS DE USO DE COMBUSTÍVEIS, EMISSÕES DE GASES DE EFEITO ESTUFA E USO DA TERRA William Frederic Schmitt Alexandre Szklo, D.Sc. Rio de Janeiro, 26 de Novembro de 2010
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METODOLOGIA DE AVALIAÇÃO DE EFICIÊNCIA … · MCI Gasolina MCI Etanol MCI Flexfuel MCI Diesel 4% 27% 7% 62% Frota 2008: 24,5 milhões veículos-10,0 15,0 20,0 25,0 1970 1972 1974
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METODOLOGIA DE AVALIAÇÃO DE EFICIÊNCIA ENERGÉTICA EM VEÍCULOS LEVES E
SEUS IMPACTOS EM TERMOS DE USO DE COMBUSTÍVEIS, EMISSÕES DE GASES DE
EFEITO ESTUFA E USO DA TERRA
William Frederic Schmitt
Alexandre Szklo, D.Sc.
Rio de Janeiro, 26 de Novembro de 2010
Introdução
• Motivação
• Segurança Energética, Emissões de GEE e Uso do Solo.
• Trilema mencionado Tilman et al., 2009:
1) Energia;
2) Meio ambiente;
3) Alimento.
183%
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95%91%87%
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Dependência Energética
Razão de Auto-suficiência
Justificativa
• Setor de Transporte: 25% do consumo mundial de energia primária e
de emissões de GEE (concentrado em petróleo).
• O Segmento Rodoviário é o mais relevante em termos de uso final de
energia e emissões atmosféricas.
• Em 2030 o segmento rodoviário seja responsável por 75% das
emissões de GEE (IEA, 2009).
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Transporte
Rodoviário
(Energia
Consumida)
Transporte
Rodoviário
(Emissões de
CO2)
Justificativa
• Os Veículos Leves dominam o setor de transporte rodoviário em
termos de consumo de combustíveis.
• Expectativa de aumento da dominância fora OCDE em 2030.
Justificativa
• China = maior quantidade de vendas anuais de veículos em 2009
(iCET, 2009);
• Brasil = vendas de VL ultrapassaram os 3,0 milhões de veículos em
2009 (1,5 milhão a mais que a média anual da década 1995-2004).
• Tendência de Médio Prazo: aumento da oferta de combustíveis
líquidos, incluindo os biocombustíveis e políticas mais rigorosas para
eficiência dos veículos.
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MCI Gasolina MCI Etanol MCI Flexfuel MCI Diesel
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Frota 2008: 24,5 milhões veículos
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Gasolina A
Etanol
Justificativa
• Segmento de Veículos Leves no Brasil: pouca dependência energética
externa; matriz energética bastante renovável.
• Características do etanol brasileiro: insumo, maturidade, competitividade, etc.
• Sustentabilidade dos biocombustíveis (uso indireto do solo): estudo de
SEARCHINGER et al. (2008) sobre etanol de milho = biocombustíveis podem
emitir mais CO2 que rotas tradicionais se consideradas mudanças diretas e
indiretas no uso da terra.
• Brasil em condição mais favorável: eficiência energética do etanol de cana +
área disponível => porém, usar etOH de forma mais eficiente... libera mais
área + impactos ambientais positivos
• Como forma de unir os três elos identificados no trilema, uma abordagem
interessante seria avaliar a complementaridade entre uso de eficientes
veículos leves e seus impactos em termos de emissões, energia e uso do solo.
Objetivo
• OBJETIVO: desenvolver uma metodologia de avaliação de eficiência
energética em veículos leves e os impactos no uso de combustíveis, nas
emissões de gases de efeito estufa e no uso da terra.
• Metodologia implementada em ambiente computacional, de forma integrada a
um software de simulação dinâmica de veículos
CARACTERÍSTICAS DA METODOLOGIA
1. SDVL integrada e seqüencial com cenários de energia, emissões e uso da
terra.
2. Permite simular difusão de tecnologias incrementais e radicais;
3. Permite otimizar a participação de mercado das vendas de veículos leves;
4. Obtém valores de autonomia por litro a partir de qualquer ciclo de condução;
5. Estima a frota circulante;
6. Estima o uso de combustíveis, as emissões de GEE e a quantidade de área
plantada de cana-de-açúcar.
Estado da Arte
• Utilização de técnicas de Simulação Dinâmica de Veículos Leves (SDVL)
• Basicamente, essa técnica tem sido empregada para auxiliar em questões
relativas a dois temas:
Simular, avaliar e otimizar
tecnologia de veículos leves
Avaliar políticas
energéticas e ambientais
Modelagem Dinâmica de
Veículos Leves (MDVL)
Estado da Arte
O primeiro tema é muito difundido, com estudos desde a década de 80 no BR:
• STAVROPOULOU (1981) apresenta um modelo computacional para avaliar o
comportamento de um veículo híbrido com flywheel.
• Em 1998, BISCARRI et al. (1998) apresentam uma ferramenta computacional
desenvolvida para simular VEH e que permitia avaliar os fluxos de energia em
um veículo híbrido série, incluindo a estimativa de consumo de combustível.
• PRIMO JÚNIOR (2002) propõe um sistema de propulsão para veículo híbrido
série com regulação da demanda de energia e WINNISHOFER (2004)
apresenta uma modelagem de VEH série para transporte coletivo.
• Em 2005, um engenheiro da Ford Brasil apresentou uma dissertação de
mestrado comparando as configurações híbridas série e paralelo, utilizando
um simulador de veículos denominado ADVISOR (Advanced Vehicle
Simulator), em um veículo nacional com motor 1,0 litro (Ford Ka).
• Em termos mundiais vasta literatura sobre o assunto.
Estado da Arte
Estudos que abordam políticas energéticas e de emissões geralmente não
incluem os aspectos relacionados à simulação dinâmica dos veículos.
• MATTOS (2001) analisa o impacto do setor de transporte da cidade do Rio de
Janeiro em termos de aquecimento global, por contas das emissões de CO2 na
atmosfera. (sem SDVL)
• MORAES (2005) analisou as tendências da demanda de energia no setor de
transportes no Brasil, abrangendo todos os modais (aéreo, ferroviário,
hidroviário e rodoviário) e os combustíveis automotivos utilizados
(combustíveis fósseis, álcool e eletricidade). As projeções são realizadas
utilizando o modelo MAED. (sem SDVL)
• ROOM (2006) coloca em discussão as tecnologias mais promissoras para
superar os desafios de redução de consumo e emissões de GEE em veículos
leves, mas não analisa em detalhe o comportamento dos veículos.
Estado da Arte
• Estudos que incluem a segunda vertente de SDVL
• Principais grupos de pesquisa encontram-se no Laboratório de Termodinâmica
da Universidade de Aristóteles (Grécia) e no Instituto Tecnológico de
Massachussetts (MIT).
• FONTARAS et al. (2007): um dos primeiros estudos que empregou a
simulação, em software, de veículos leves com objetivo para avaliar as
medidas de controle de emissão de CO2 definidas pela União Européia.
• Simulações de consumo e emissões de forma não integrada: ADVISOR
(simulação de veículos) e TREMOVE (estimar as reduções nas emissões de
CO2).
• FONTARAS e SAMARAS (2010) empregam uma metodologia de SDVL para
avaliar possibilidades de se atingir a meta estipulada pela União Européia em
termos de emissões em veículos leves de passageiros.
• CHEAH et al. (2007), pertencentes ao grupo do MIT, utilizaram SDVL para
demonstrar que é possível aumentar a eficiência média do veículos leves
vendidos em 2035 nos EUA em duas vezes (sem rupturas).
Estado da Arte
• BANDIVADEKAR et al. (2008), pertencentes ao grupo do MIT, apresentam
uma metodologia para avaliar as reduções potenciais de combustível e de
emissões de GEE da frota americana de veículos leves.
• A abordagem feita por BANDIVADEKAR et al. (2008) inclui os efeitos
intensidade, estrutura e atividade, mas não contempla questões relativas ao
uso do solo.
• KROMER et al. (2010), pertencentes ao grupo do MIT, apresentam uma
análise integrada para redução de consumo e de emissões de GEE em
veículos leves nos Estados Unidos a partir da redução de combustíveis à base
de petróleo.
Estado da Arte
• Comparação entre metodologias que integram SDVL às análises de políticas
energéticas e ambientais no segmento transporte rodoviário.
ADVISOR
Modelos Intensidade a
Estrutura b Atividade Energia Emissões
Uso do
Solo c
FONTARAS et al.
(2006)2 SIM NÃO NÃO SIM SIM NÃO
FONTARAS e
SAMARAS (2008)6 SIM NÃO NÃO SIM SIM NÃO
CHEAH et al. (2006) 3 SIM NÃO NÃO SIM SIM NÃO
BANDIVADEKAR et
al. (2008)3 SIM SIM SIM SIM SIM NÃO
WILLIAM (2010) 18 SIM SIM NÃO SIM SIM SIM
b: O efeito estrutura utilizado por BANDIVADEKAR et al. (2008) considera mudanças entre as duas
categorias de veículos leves americana (passageiros e caminhões "SUVs"). William et. al (2010) leva em
consideração a desagregação dentro do segmento leve de passageiros (13 modelos) e comerciais (5
modelos).
c: O impacto do consumo de biocombustíveis em relação à ocupação do solo, abordando de alguma
forma o trilema identificado por Tilman et al. (2009), é avaliado somente na metodologia de WILLIAM
(2010).
TRILEMAEFEITOS
METODOLOGIAS
a: Todas as metodologias utilizam simulação dinâmica de modelos de veículos leves criados no software
ADVISOR.
METODOLOGIA
• ATIVIDADE: depende da frota, da mobilidade associada a pass-km ou ton-km
e ao fator de carga (MORAES, 2005).
• ESTRUTURA: função do tipo de modal empregado: ferroviário, aéreo,
rodoviário e hidroviário.
• INTENSIDADE: depende da eficiência energética no uso final.
Efeito Atividade
• Estimar a frota circulante de veículos leves no Brasil
• Quantos modelos devem ser criados para formarem um conjunto
representativo de veículos leves da frota brasileira?
• Necessidade de desagregação em níveis que permitem avaliar os progressos
tecnológicos, utilizando a técnica de SDVL.
• Os modelos foram criados no ADVISOR levando-se em consideração (1) as
categorias oficiais, (2) tipo de MCI (gasolina, flexfuel, álcool ou diesel) e (3)
volume do MCI.
• Foram criados 18 modelos de veículos leves no ADVISOR para o Ano Base.
• A partir desses 18 modelos foram avaliados os impactos da difusão
tecnológica incremental e radical no consumo de combustíveis, nas emissões
de GEE e na área plantada de cana-de-açúcar.
Modelos de Veículos
• Classificação oficial: Resolução n° 15 do CONAMA de 13/12/1995.
• A Portaria n° 391 do INMETRO, de 04/11/2008, definiu categorias de veículos
leves ciclo Otto com base na Resolução acima.
• Para identificar a representatividade de cada uma das 8 (oito) categorias
dentro da frota nacional, pode-se recorrer a duas fontes de dados:
Departamento Nacional de Trânsito (DENATRAN) e/ou ANFAVEA.
CRITÉRIO a
Subcompacto
(SBC)
Compacto
(CPT)
Médio
(MDO)
Grande
(GDE)
Conforme Resolução CONAMA 15/95.
a A = Área Superior do Veículo (Largura x Comprimento)
Carga
(CRG)
Veículo para o transporte de carga derivado de um
veículo de passageiros, conforme o art. 1º, §1º da
Fonte: INMETRO (2008), CONAMA (1995).
Comercial
(COM)
Veículo comercial conforme o art. 1º, §2º da
Resolução CONAMA 15/95
Esportivo
(ESP)Conforme Resolução CONAMA 15/95.
Off-road (OFR)
CATEGORIA
Passageiros
Veículo de passageiros, com área até 6,5 +/- 0,10 m2;
Veículo de passageiros, com área de 6,5 +/- 0,10 m2
até 7,0 +/- 0,10 m2
Veículo de passageiros, com área de 7,0 +/- 0,10 m2
até 8,0 +/- 0,10 m2
Veículo de passageiros com área superior a 8,0 +/-
0,10 m2
Modelos de Veículos
• 8 categorias oficiais, sendo 6 representativas em volume de licenciamentos.
• 6 categorias são desagregadas em 18 modelos, em função do volume do MCI
e esses são os modelos criados no ADVISOR.
1%
2%
37%
37%
16%
8%VL - PASSAGEIROS SUBCOMPACTO
VL - PASSAGEIROS COMPACTO
VL - PASSAGEIROS MÉDIO
VL - PASSAGEIROS GRANDE
VL - CARGA
VL - COMERCIAL
MCI POT. MASSA CX
(tipo) (unidades) (%) (kW) (kg)
1 SBC 1.0 615.108 27,5% 52 921 0,33
2 SBC 1.4 92.840 4,1% 61 1.010 0,33
3 SBC 1.6 119.838 5,4% 76 1.008 0,35
4 CPT 1.0 421.084 18,8% 52 938 0,35
5 CPT 1.4 185.737 8,3% 66 1.124 0,31
6 CPT 1.6 136.951 6,1% 73 1.065 0,35
7 CPT 1.8 47.935 2,1% 83 1.183 0,35
8 CPT 2.0 27.704 1,2% 85 1.158 0,35
9 MDO 1.0 33.333 1,5% 52 1.076 0,36
10 MDO 1.6 95.473 4,3% 76 1.176 0,35
11 MDO 1.8 113.335 5,1% 95 1.253 0,29
12 MDO 2.0 116.025 5,2% 98 1.280 0,30
13 Gasoline GDE 2.3 17.044 0,8% 127 1.432 0,33
14 CGA 1.4 123.264 5,5% 61 1.082 0,38
15 CGA 1.6 32.046 1,4% 75 1.035 0,38
16 CGA 2.4 16.584 0,7% 104 1.639 0,45
17 Flexfuel COM 1.6 27.099 1,2% 74 1.204 0,36
18 Gasoline COM 2.0 16.103 0,7% 113 1.568 0,40
2.237.503 100,0%
VL Comerciais
TOTAL
VL de Carga Flexfuel
VL de PassageirosFlexfuel
NCATEGORIA
OFICIALMODELOS
LICENCIAMENTOS
Frota Circulante
• Frota circulante é igual ao somatório do produto entre os licenciamentos
anuais de veículos e sua respectiva taxa de sucateamento
• Ao longo dos anos os veículos mais antigos vão sendo excluídos da frota
circulante (roubo, batida, etc.)
• Curva de sucateamento clássica criada por MATTOS e CORREIA (1996) e
aplicada em diversos estudos MCT (2002), WILLS (2008), entre outros.
).(..)(tdcebeatFSF
0
10
20
30
40
50
60
70
80
2007 2010 2015 2020 2025 2030
Ano
Fro
ta E
sti
ma
da
(Milh
õe
s d
e U
nid
ad
es
)
MCI Gasolina MCI Álcool
MCI Flexfuel MCI Diesel
Distância Média Percorrida
• A distância média percorrida por veículo (em km/ano) está associada ao nível
de mobilidade e tem impactos significativos na demanda por combustíveis.
• Os dados utilizados nesse estudo foram obtidos a partir da validação do
consumo de combustível entre o Cenário Base da tese e o Cenário Base do
PDEE 2008-2017 MME (2009).
0
3
6
9
12
15
18
21
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40
Idade (anos)
Dis
tân
cia
Mé
dia
Pe
rco
rrid
a
(km
/an
o)
Veículos Leves Veículos Leves de Passageiros 1990 1995 2000 2005
Estados Unidos 16.800 18.000 19.000 19.200
Japão 10.700 9.900 9.750 9.170
OECD Europa 13.000 12.700 12.400 12.000
Fonte: adaptado de IEA (2009b).
Efeito Estrutura
• Geralmente função dos diferentes modais de transporte, por exemplo,
rodoviário, ferroviário, hidroviário ou aéreo.
• Dentro do segmento rodoviário pode ser avaliado em termos de: veículos
privados (automóveis) ou coletivos (ônibus).
• Nesse estudo foi avaliado o efeito estrutura dentro do segmento de leves.
• No Brasil, já houve uma grande mudança na estrutura da frota de veículos
leves a partir da década de 1990 (Szklo et al., 2005).
Tipo MCI Volume MCI (cm3) Taxa (IPI) %
MCI < 1,000 7%
1,000 <= MCI < 2,000 13%
2,000 <= MCI 25%
MCI < 1,000 7%
1,000 <= MCI < 2,000 11%
2,000 <= MCI 18%
Diesel Todos 25%
Gasolina
Etanol ou Flexfuel
Otimizador
• Aumentar a autonomia média por litro dos veículos vendidos em determinado
ano pode-se atuar: (1) no aumento de eficiência dos veículos e/ou (2) na
estrutura de licenciamentos de veículos
Onde:
CEVL30 = Consumo Energético Ponderado dos veículos vendidos no ano 2030.
CEMOD30(i) = Consumo Energético do Modelo i,
LicMOD30(i) = Vendas do modelo i em 2030, in %.
• Função Objetivo: foi construída com base no produto entre a energia
consumida pelos modelos considerados na análise e a participação de
mercado desses modelos.
• Conjunto de Restrições: estabelecidas em termos de participação de vendas e
considerando os valores teto e piso do histórico desde 1999 até 2008
(ANFAVEA, 2009).
N
i
MODMODVL iLiciCECE1
303030 )().(
Efeito Intensidade
• Autonomia por litro (km/l) utilizada como variável para calcular o Efeito
Intensidade.
• Os valores de autonomia são geralmente obtidos por meio de procedimentos
normatizados (ABNT 6601, ABNT 7024, NEDC, FTP-75) e nas projeções são
utilizados poucos modelos de veículos.
EFEITO INTENSIDADE
• ADVISOR necessita de mapas de consumo dos MCI bem ajustados para cada
modelo a ser simulado, ou seja, para os 18 modelos.
• Esses mapas são função da rotação (rpm) e do torque (Nm) do MCI
• Basicamente, eles podem ser obtidos de duas formas: medidos em
dinamômetros de chassi e pela modelagem do MCI
Velocidade do Motor (rmp)
To
rque
(Nm
)
Potência (kW)
Máximo Gradiente de Potência
Velocidade do Motor (rmp)
To
rque
(Nm
)
Potência (kW)
Máximo Gradiente de Potência
EFEITO INTENSIDADE
• Assumiu-se que os 18 modelos de veículos utilizam 7 MCI, são eles: 1,0 litro