José Ezequiel Santibañez Aguilar
Artículo de Divulgación

¿Qué haces cuando pides algún platillo en un restaurante y no resulta como esperabas?, ¿pides un nuevo platillo?, ¿no te lo comes? o ¿te lo comes sin disfrutarlo? Cualquiera que sea la respuesta, involucra que no lo aprovechas como deberías; si pides otro platillo, gastarás más dinero, si no te lo comes se desperdiciará un recurso, y si te lo comes sin desearlo, no percibirás el mismo placer.

Este mismo problema se presenta cuando se desea instalar una planta de procesamiento de biomasa. Si la planta no es ubicada en el lugar idóneo implicará mayor costo y probablemente no se aproveche a su máxima capacidad. Además, las plantas normalmente no se reubican, ya que se desperdiciarían una gran cantidad de recursos. Por ello es necesario tener una herramienta que nos permita facilitar el proceso de toma de decisiones, y esta herramienta son los sistemas de información geográfica.

Cuando pides un platillo, consideras diferentes aspectos tales como el costo, los ingredientes, la porción, entre otros. Cuando tratas de ubicar una planta de procesamiento se deben considerar las condiciones del terreno, la disponibilidad de materia prima, la cercanía a las vías de comunicación, distancia a los recursos naturales y áreas protegidas, así como la distancia hacia los centros urbanos y rurales. Este último criterio es importante ya que, si está muy lejos, nadie irá a trabajar, mientras que si se encuentra muy cerca, muchas personas detestarán a esa planta.

Un aspecto que he observado en los restaurantes es que, si pido el mismo platillo en el mismo restaurante más de una vez, este platillo no sabe igual. Lo mismo ocurre en las plantas de procesamiento basadas en biomasa, ya que la materia prima puede verse afectada fácilmente por sequías, huracanes, granizo u otros fenómenos. Por lo tanto, los sitios en donde se ubique la planta de procesamiento tienen que contar con la capacidad de hacer frente a estas variaciones manteniendo su producción.

Otro problema al momento de decidir que platillo pedir es el tamaño de la carta, pues si la carta es pequeña, la elección será más rápida. Asimismo, la decisión de donde instalar una planta es compleja, pero se puede facilitar si reducimos la cantidad de opciones.

Metodología geográfica

Para precisar la localización de una planta lo mejor es desarrollar una metodología basada en sistemas de información geográfica que permita disminuir el número de opciones viables para la instalación, considerando la pendiente del terreno, la ubicación de los cuerpos de agua, la localización de los centros urbanos y rurales, la red de infraestructura eléctrica y de transporte, la exclusión de áreas naturales protegidas y el riesgo de que la biomasa disponible cambie a través del tiempo.

Como ejemplo se analizó un caso hipotético para México, en donde el maíz se produce en más de 2 mil municipios (consecuentemente, su residuo también) y, en cada uno de estos lugares podría ubicarse una planta de procesamiento de rastrojo de maíz.

La metodología desarrollada para este caso utiliza los criterios preestablecidos para reducir el número de opciones a un poco más de 200, todas con un alto nivel de viabilidad y poca variación en la disponibilidad de materia prima acorde a los criterios tomados en cuenta. Es decir, el sistema de información geográfica redujo en casi un 90% las opciones iniciales.

Esta metodología permite considerar todos los factores simultáneamente; ya que se basa en la intersección espacial de diferentes capas de información para dar como resultado los sitios con alta viabilidad y disponibilidad de materia prima.

Es como si, cuando vas a un restaurante, alguien conociera tus gustos y te ayudara a elegir recomendándote sólo las mejores opciones del menú.

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Para saber más:

José Ezequiel Santibañez Aguilar forma parte del Laboratorio Binacional de Energía y del Grupo de Investigación con Enfoque Estratégico en Energía y Cambio Climático.

• Revisa el artículo científico completo Facilities Location for Residual Biomass Production System Using Geographic Information System under Uncertainty

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