Compilación y análisis de inventario de ciclo de vida (I - PowerPoint Presentation

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Compilación y análisis de inventario de ciclo de vida (ICV) de la flota anchovetera industrial peruana:Niveles de detalle óptimos y fuentes de variabilidad en consumos de combustible

Rosa Vinatea, Universidad Nacional Federico VillarrealDr. Pierre Fréon, IRDMs. Angel Avadi, IRDMs. Rocío Joo, IRDFederico Iriarte, Universidad Nacional Federico Villarreal

DISCOH Scientific Workshop

March 2012Slide2

Análisis de Ciclo de Vida- Análisis del inventario de ciclo de vida.ProblemaObjetivoMateriales y MétodosResultadosConclusiones PreliminaresSlide3

Análisis de Ciclo de Vida - LCAAnálisis del Inventario

Objetivo y AlcanceImpactos AsociadosInterpretació

nSlide4

*Fuente PRODUCE 2011Slide5

Problema:¿Cómo compilar de manera correcta un adecuado inventario de Ciclo de vida de la flota anchovetera industrial peruana?Slide6

Objetivo PrincipalSlide7
Slide8

Resultados:1° Análisis de las encuestas del Inventario (ICV).2°Análisis del Consumo de Combustible (2000-2003,

2008-2010).3° Análisis de los datos VMS (2000-2009).Slide9

1° Análisis de las encuestas del Inventario (ICV)

Light Ship (t) =    132.9 + 0.84 Arqueo bruto + 0.55 CBOD (m3) + -7.17 Eslora (m)

El inventario esta compuesto por 679 ítems.

Tenemos un total de 135 embarcaciones Slide10

2°

Análisis del Consumo de Combustible (2000-2003, 2008-2010).ANOVA.res=aov(galTM~ANO+CATBOD+CIA+EP+EdadEP+ANO*CATBOD+CATBOD*EdadEP)R2= 0.7400825Slide11

Impacto de la Ley de cuotas en el Consumo de Combustible: Slide12

ANOVA.res=aov(galTM~ANO+CATBOD+ANO*CATBOD+EP+CATBOD*MotElect+CATBOD*BULBO)

VariablesDFSum

Sq

Mean SqF value

Pr(>F)

AÑO

2

15.10

7.5480

8.1022

0.0003944***

Categoría de CBOD

8

70.64

8.8300

9.4784

2.294e-11***

Embarcación

231

533.95

2.3115

2.4812

3.665e-12***

Motor Eléctrico

1

3.03

3.0295

3.2520

0.0726021

Año : Categoría de CBOD m3

14

27.19

27.19

1.9419

0.0133394*

Residuals

238

221.72

0.9316

R2 = 0.7400136

R2 = 0.7400136Slide13

3° Análisis de los datos VMS (2000-2009)Viajes por añoSlide14
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ANALISIS DE COMBUSTIBLE Y DATOS DE VMS (DATOS SATELITALES)

ANOVA.res=aov(galTM~ANO+CATBOD+EP+ANO*CATBOD+DTV+DTR,data= matriz2)Variables

DF

Sum SqMean Sq

F

value

Pr(>F)

AÑO

5

1318.59

263.719

199.9313

<2.2e-16***

Categoría

de CBOD

m3

9

68.87

7.652

5.8012

3.015e-07***

Embarcación

175

566.32

3.236

2.4534

1.667e-10***

DTV

(

Duración

Total de

viaje

)

1

65.48

65.479

49.6410

2.295e-11***

Año : Categoría de CBOD m3

23

64.83

2.819

2.1369

0.002633**

Residuals

222

292.83

1.319

Signif

. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

R2 = 0.88Slide16
Slide17

Se considero que el peso de acero del barco se puede estimar con el Light ship weight, lo cual se puede estimar a partir de la Capacidad de Bodega, arqueo bruto y eslora.El consumo de combustible, varía de acuerdo al año según la abundancia, distribución del recurso y a partir del 2009 por la ley de cuotas.Otra variable significativa es la Capacidad de Bodega de la embarcación, en donde se aprecia consumo de combustible más alto en las categorías de bodega: 75-155m

3 porque tienen un efecto de escala. 635-875m3 porque tienen dificultad de llenar la bodega.Se encontró una interacción alta entre AÑO*Categoría de Capacidad de Bodega, lo que nos dice que el patrón de consumo de combustible según Categoría de Capacidad de bodega varía de un año a otro.Otras fuente de variabilidad es la embarcación, esto es dado por la habilidad del capitán, tripulación, las variaciones de las zonas de pesca y la temporada.El consumo de combustible no varia mucho según la compañía, edad de la embarcación, presencia y ausencia de bulbo o motor electrónico.Los principales ítems a tomar en cuenta es encontrar el peso de acero del barco, consumo de combustible y sus principales variaciones, datos del antifouling que se usa en la obra viva de la embarcación.

CONCLUSIONES PRELIMINARES:Slide18

Muchas Gracias!Preguntas?