MENSURAÇÃO DA NECESSIDADE DE ENERGIA NO PORTO DE SANTOS...

MENSURAÇÃO DA NECESSIDADE DE ENERGIA

NO PORTO DE SANTOS PARA ATENDIMENTO

DAS NORMAS DA MARPOL

Jean Ricardo Araújo Liberato

Rafael Henrique Salta Pedrosa

Projeto de Graduação apresentado ao Curso de

Engenharia de Produção da Escola Politécnica,

Universidade Federal do Rio de Janeiro, como parte

dos requisitos necessários à obtenção do título de

Engenheiro de Produção.

Orientador: Lino Guimarães Marujo D.Sc.

Rio de Janeiro

Novembro 2016

i

MENSURAÇÃO DA NECESSIDADE DE ENERGIA NO PORTO DE SANTOS PARA

ATENDIMENTO DAS NORMAS DA MARPOL



PROJETO DE GRADUAÇÃO SUBMETIDO AO CORPO DOCENTE DO CURSO DE

ENGENHARIA DE PRODUÇÃO DA ESCOLA POLITÉCNICA DA UNIVERSIDADE

FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS

PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE ENGENHEIRO DE PRODUÇÃO.

Examinada por:

Prof. Lino Guimarães Marujo, D.Sc. (Orientador)

Prof. Virgílio José Martins Ferreira Filho, D.Sc.

Prof. Cíntia Machado Oliveira, M.Sc

RIO DE JANEIRO, RJ - BRASIL

Dezembro de 2016

ii

Liberato, Jean Ricardo Araújo

Pedrosa, Rafael Henrique Salta

Mensuração da Necessidade de Energia no Porto de Santos

para Atendimento das Normas da Marpol/ Jean Ricardo Araújo

Liberato e Rafael Henrique Salta Pedrosa. – Rio de Janeiro: UFRJ/

Escola Politécnica, 2016.

X, 56 p.: il.; 29,7 cm.

Orientador: Prof. Lino Marujo (D.Sc.)

Projeto de Graduação – UFRJ / Escola Politécnica / Curso

de Engenharia de Produção, 2016.

Referências Bibliográficas: p. 56-57.

1 – Simulação, 2 – Logística, 3 – Porto de Santos, 4 –

Mensuração de Necessidade Energética, 5 – Marpol

I. Marujo, Lino. II. Universidade Federal do Rio

de Janeiro, Escola Politécnica, Curso de Engenharia

de Produção. III. Mensuração da Necessidade de

Energia no Porto de Santos para Atendimento das

Normas da Marpol

iv

“No final, brilha a estrela”

v

Resumo do Projeto de Graduação apresentado à Escola Politécnica/ UFRJ como parte dos

requisitos necessários para a obtenção do grau de Engenheiro de Produção.

MENSURAÇÃO DA NECESSIDADE DE ENERGIA NO PORTO DE SANTOS PARA

ATENDIMENTO DAS NORMAS DA MARPOL



Dezembro/2016

Orientador: Prof. Lino Guimarães Marujo (D.Sc.)

Curso: Engenharia de Produção

O presente trabalho utiliza das disciplinas de Engenharia de Produção, em especial a

disciplina de Simulação, para avaliar a necessidade energética do Porto de Santos para

eventual cumprimento das normas estabelecidas pela Organização Internacional Marítima

através da convenção internacional para a prevenção da poluição por navios. O grande desafio

foi conceber o modelo, se valendo das informações disponíveis na própria organização

internacional marítima e também informações operacionais do porto, encontradas na Agencia

Nacional de Transportes Aquaviários. A partir da formulação do modelo, onde foi utilizado

o software Arena, foi possível obter os resultados desejados, tanto da quantidade energética

necessária para suportar a operação atual nos parâmetros estabelecidos pela organização,

quanto da quantidade de gases poluentes que serão gerados pelo porto, seguindo os mesmos

parâmetros. Também foi brevemente discutido algumas das tecnologias mais promissoras

para a geração limpa dessa energia.

Palavras-chave: Simulação. Logística Portuária. Porto de Santos. Eficiência Energética.

Transporte Marítimo. Sustentabilidade

vi

Abstract of Undergraduate Project presented to POLI/UFRJ as a partial fulfillment of the

requirements for the degree of Engineer.

MEASUREMENT OF THE ENERGY NEEDS IN SANTOS PORT FOR

MARPOL STANDARDS



December/2016

Advisor: Prof. Lino Guimarães Marujo (D.Sc.) Course:

Industrial Engineering

The present work uses the discipline of Production Engineering, in particular the Simulation

discipline, to evaluate the energy needs of the Port of Santos for the possible fulfillment of

the standards established for the International Maritime Organization through the

international convention for the prevention of pollution from ships. The big challenge was to

design the model, using the information available in the international maritime organization

itself and also operational information of the port, found in the National Waterway

Transportation Agency. From the model, which was constructed using Arena software, it is

possible to obtain both results the energy quantity required to support the current operation

in the parameters established by the organization, and the quantity of pollutant gases that will

be generated by the port as well. We also briefly discussed some of the most promising

technologies for the clean generation of this energy.

Keywords Simulation. Port Logistics. Port of Santos. Energy Efficiency. Maritime transport.

Sustainability

vii

Sumário

1 Introdução............................................................................................................................ 1

1.1 Apresentação ................................................................................................................ 2

1.2 Justificativa .................................................................................................................. 3

1.3 Objetivos ...................................................................................................................... 4

1.3.1 Objetivo Geral ...................................................................................................... 4

1.3.2 Objetivos Específicos ........................................................................................... 4

1.4 Estrutura do Trabalho .................................................................................................. 4

2 Contextualização ................................................................................................................. 6

2.1 Demanda do Transporte Marítimo ............................................................................... 6

2.2 Desdobramento Ambiental .......................................................................................... 8

2.3 Marpol ........................................................................................................................ 11

2.3.1 Marpol Anexo VI ............................................................................................... 11

2.4 Brasil .......................................................................................................................... 15

2.5 Porto de Santos .......................................................................................................... 15

3 Revisão Bibliográfica ........................................................................................................ 17

3.1 Portos ......................................................................................................................... 17

3.2 Planejamento e Alocação de Berços .......................................................................... 18

3.3 Simulação ................................................................................................................... 18

4 Descrição do Modelo ........................................................................................................ 20

4.1 Coleta e Análise de Dados de entrada ....................................................................... 22

4.2 Variáveis .................................................................................................................... 26

4.3 Modelo no Arena ....................................................................................................... 37

5 Resultados e Validação ..................................................................................................... 39

5.1 Validação ................................................................................................................... 39

5.2 Limitações .................................................................................................................. 42

viii

5.3 Resultados .................................................................................................................. 43

6 Tecnologias para mitigação das emissões ......................................................................... 51

7 Conclusão .......................................................................................................................... 55

8 Bibliografia........................................................................................................................ 56

9 Apêndices .......................................................................................................................... 58

Apêndice A – Gráficos Berço 2 ................................................................................................ 58

Apêndice B – Modelo ............................................................................................................... 61

9

Lista de Figuras

Figura 1: Evolução da Frota Marítima 1914-2007 ..................................................................... 7

Figura 2: Evolução dos porta-contêineres ao longo do tempo ................................................... 8

Figura 3: Emissões de gCO2/ton*km por modal ..................................................................... 10

Figura 4: Evolução das Regras do Anexo VI ........................................................................... 12

Figura 5: Reduções dos limites do EEDI.................................................................................. 13

Figura 6: Fatores de Emissão exigidos nas ECAs .................................................................... 14

Figura 7: Mapa ECAs 2015 ...................................................................................................... 14

Figura 8: Operações de um Terminal de Contêiner .................................................................. 18

Figura 9: Esquema lógico do modelo ....................................................................................... 21

Figura 10: Sumário de Distribuição - Chegada de Navios Berço 1.......................................... 23

Figura 11: Sumário de Distribuição - Espera Berço 1 .............................................................. 24

Figura 12: Sumário de Distribuição - Processo de Carregamento e Descarregamento Berço 1

.................................................................................................................................................. 24

Figura 17: Sumário de Distribuição - Processo de Desatracação Berço 1 ............................... 25

Figura 18: Modelo de Funcionamento de um Porto ................................................................. 38

Figura 19: Fases de um Projeto de Simulação .......................................................................... 39

Figura 20: O sistema OPS ........................................................................................................ 51

Figura 21: Fazenda de Vento Offshore .................................................................................... 54

Figura 23: Sumário de Distribuição - Chegada de Navios Berço 2.......................................... 58

Figura 25: Sumário de Distribuição - Espera Berço 2 .............................................................. 59

Figura 27: Sumário Executivo- Processo de Carregamento e Descarregamento – Berço 2 .... 59

Figura 29: Sumário de Distribuição - Processo de Desatracação Berço 1 ............................... 60

Figura 30: Modelo .................................................................................................................... 61

10

Lista de Gráficos

Gráfico 1: Evolução das Importação Brasileira .......................................................................... 2

Gráfico 2: Evolução das Exportações Brasileiras....................................................................... 3

Gráfico 3: Evolução das Exportações Mundiais......................................................................... 6

Gráfico 4: Evolução do Volume de Produtos Comercializados ............................................... 15

Gráfico 5: Movimentação de mercadorias no Porto de Santos ................................................ 16

Gráfico 6: Chegada de Navios Berço 1 .................................................................................... 23

Gráfico 7: Espera Berço 1 ........................................................................................................ 23

Gráfico 8: Processo de Carregamento e Descarregamento – Berço 1 ...................................... 24

Gráfico 9: Processo de Desatracação - Berço 1 ........................................................................ 25

Gráfico 10: Entrada diária de navios no berço 1 ...................................................................... 44

Gráfico 11: Entrada diária de navios no berço 2 ...................................................................... 45

Gráfico 12: Saída diária de navios no berço 1 .......................................................................... 45

Gráfico 13: Saída diária de navios no berço 2 .......................................................................... 45

Gráfico 14: Chegada de Navios Berço 2 .................................................................................. 58

Gráfico 15: Espera Berço 2 ...................................................................................................... 58

Gráfico 16: Processo de Carregamento e Descarregamento – Berço 2 .................................... 59

Gráfico 17: Processo de Desatracação - Berço 2 ...................................................................... 59

1

Lista de Tabelas

Tabela 1: Emissões de CO2 (MM ton) ..................................................................................... 10

Tabela 2: MCR ......................................................................................................................... 26

Tabela 3: Fatores de Emissão g/kW-h ...................................................................................... 26

Tabela 4: Numero de saída de Navios para duas replicações ................................................... 40

Tabela 5: Estatísticas Descritivas do berço 1 ........................................................................... 41

Tabela 6: Estatísticas Descritivas do berço 2 ........................................................................... 41

Tabela 7: Resultado das médias diárias de saídas de navios no berço 1 .................................. 41

Tabela 8: Resultado das médias diárias de saídas de navios no berço 2 .................................. 42

Tabela 9: Correlação entre número de contêineres e número de navios no berço 1 ................ 43

Tabela 10: Correlação entre número de contêineres e número de navios no berço 2 .............. 44

Tabela 11: Correlação entre o número de navios e emissões em quilos de CO2 no berço 1 ... 46

Tabela 12: Correlação entre o número de navios e emissões em quilos de CO2 no berço 2 ... 46

Tabela 13: Correlação entre o número de navios e emissões de NO no berço 1...................... 47

Tabela 14: Correlação entre o número de navios e emissões de NO no berço 2...................... 47

Tabela 15: Correlação entre NO e Energia no berço 1 ............................................................. 48

Tabela 16: Correlação entre NO e Energia no berço 2 ............................................................. 48

Tabela 17: Resultado final para replicações 1, 2 e 3 ................................................................ 49



Tabela 20: Resultado final para replicações 10, 11 e 12 .......................................................... 50

Tabela 21: Resultado final para replicações 13, 14 e 15 .......................................................... 50

Tabela 22: Portos que utilizam OPS ......................................................................................... 53

2

1 Introdução

1.1 Apresentação

Nos últimos anos, com o aumento contínuo da globalização e, consequentemente, do

volume de recursos transacionados entre os países de todo o mundo, houve uma notória

elevação da demanda por meios de transportes, principalmente o marítimo, no cenário do

comercio mundial.

No Brasil, apesar dos conhecidos problemas de infraestrutura e balanceamento de sua

matriz de transporte, o volume de recursos transacionados apresentou grande crescimento nos

últimos anos. Em 2015, apesar da crise econômica enfrentada pelo país, o volume total

movimentado, em dólares, pelas importações e exportações brasileiras foi 89% superior ao

volume movimentado 10 anos antes, em 2005, alcançando o patamar de US$ 362,6 bilhões

movimentados.

Gráfico 1: Evolução das Importação Brasileira

Fonte: Aliceweb/MDIC

3

Gráfico 2: Evolução das Exportações Brasileiras


Porém, apesar de natural e positivo, o crescimento da demanda por transporte,

relacionada à evolução das transações por recursos ao decorrer dos anos, provoca também um

efeito indesejado: o aumento do impacto ambiental, por meios diversos, tais como emissões de

gases poluentes, poluição das águas, devastação das matas etc. Dessa forma, a sociedade está

cada vez mais atenta às tecnologias e soluções que possam minimizar tal impacto.

1.2 Justificativa

Durante a presente década, e o início da próxima, entrará em vigor uma série de normas

acordadas no Anexo VI da Convenção Internacional para a Prevenção da Poluição por Navios

(MARPOL), uma das mais importantes convenções ambientais internacionais, da qual o Brasil

é signatário.

Apesar da área onde o Brasil se encontra não ser incluída como área de obrigatoriedade

das medidas propostas pelo anexo, referentes à prevenção da poluição do ar pelos navios, as

embarcações que atracam e desatracam em seus portos muito provavelmente também

comercializam em áreas obrigatórias, mostrando que as tecnologias necessárias para a adoção

dessas medidas, se já não se encontram, sem dúvidas estarão presentes nesses navios no futuro.

Além disso, como a cada ano o tema de sustentabilidade fica mais em voga, é razoável

intuir que, no futuro, áreas como a que o Brasil se encontra, onde não há exigência de adoção

dessas normas, venham se tornar áreas obrigatórias. Dessa forma, o presente estudo é uma

tentativa de antecipar as necessidades energéticas que podem obstruir o cumprimento dessas

normas.

4

1.3 Objetivos

1.3.1 Objetivo Geral

O presente trabalho tem por objetivo geral mensurar a necessidade energética, com o

auxílio de um modelo de simulação, das atividades realizadas por navios no terminal de

contêineres de Santos, de modo a permitir ao porto a adequação do mesmo às regras

estabelecidas pela Convenção Internacional para a Prevenção da Poluição por Navios

(MARPOL).

1.3.2 Objetivos Específicos

Os objetivos específicos desse projeto envolvem etapas intermediárias importantes que

se complementam para a construção do objetivo geral, descrito no tópico anterior. E essas

etapas são expressas abaixo:

Utilizar de simulação para mensuração do gasto energético das atividades dos navios

no cenário atual;

Utilizar de simulação para mensuração do gasto energético das atividades dos navios

de acordo com as regras estabelecidas pela MARPOL;

Verificar a redução das emissões dos gases do efeito estufa com a implementação

das regras estabelecidas pela MARPOL;

Identificar e descrever as principais tecnologias existentes que permitam gerar a

energia necessária para o funcionamento adequado da operação do porto;

1.4 Estrutura do Trabalho

Para a realização dos objetivos descritos anteriormente, o trabalho deverá seguir um

fluxo coeso de etapas complementares. Tais etapas, apresentadas sob a forma de capítulos,

serão resumidas nos parágrafos a seguir.

O primeiro capítulo, no qual essa seção reside, consiste na introdução do projeto. Além

de uma breve apresentação do assunto estudado, esse capítulo contará com a justificativa do

tema escolhido, a descrição dos objetivos perseguidos, gerais e específicos, e, por fim, o resumo

da estrutura que constitui o trabalho.

O segundo capítulo apresentará uma contextualização do cenário do transporte

marítimo, sob a óptica do crescimento da demanda, observada nos últimos anos, ocorrendo

também o desdobramento desse crescimento na esfera ambiental. Ainda nesse capítulo, outro

5

assunto abordado será a MARPOL, contextualizando a sua criação e evidenciando as mudanças

propostas pelo documento e como tais mudanças podem influenciar no funcionamento das

operações portuárias brasileiras.

O terceiro capítulo consistirá na revisão bibliográfica, onde será explorado mais a fundo

duas áreas de conhecimento que sustentam todo o projeto. A primeira área de conhecimento a

ser trabalhada será referente aos portos. Já a segunda, discorrerá sobre o tema de Simulação.

A descrição do modelo, envolvendo suas variáveis e a origem dos dados será o cerne do

quarto capítulo. Além disso, também será expressa, de maneira conceitual, através de um

esquema lógico, a forma como o modelo tenta representar a realidade, assim como a origem

dos dados utilizados em cada uma das etapas.

Os resultados produzidos pelo modelo proposto e a subsequente validação desse modelo

serão os assuntos abordados no quinto capítulo. Nesse capítulo teremos uma estimativa da

quantidade de energia necessária ao Porto de Santos para sustentar a operação.

No sexto capítulo serão abordadas algumas das tecnologias que, na visão dos autores,

possam auxiliar não somente na transmissão, assim como, na geração da energia necessária de

forma mais sustentável.

Por fim, o sétimo capítulo, serão discutidas as principais conclusões do projeto à luz dos

resultados alcançados nas etapas anteriores.

6

2 Contextualização

2.1 Demanda do Transporte Marítimo

Durante as últimas décadas, a crescente industrialização e globalização mundial

promoveram grandes mudanças socioeconômicas, entre elas o aumento exponencial do

comércio entre as nações, vide figura abaixo. Como consequência dessas novas relações

comerciais, houve um aumento, na mesma proporção, da demanda por transporte.

Gráfico 3: Evolução das Exportações Mundiais

Fonte: World Trade Organization

Dentre os modais de transporte existentes, porém, há uma grande diferença entre suas

participações relativas, com destaque para o transporte marítimo. Apesar de existir diversas

fontes com diferentes proporções e métricas, como Sardinha (2013, p.04), que afirma que o

transporte marítimo representa cerca de 90% de toda movimentação mundial de mercadorias, e

Kumar e Hoffmann (2002), que projetaram uma participação do transporte marítimo de mais

de 65% em relação ao total de toneladas métricas no comércio mundial em 2002, fato é que o

transporte marítimo sempre aparece como o modal de maior representatividade nas relações

comerciais, assim sendo, é o modal mais impactado pelas variações do comercio mundial,

afirmação que pode ser observada na figura abaixo, à luz da evolução das exportações mundiais

mostrada anteriormente.

7

Figura 1: Evolução da Frota Marítima 1914-2007

Fonte: Lloyd's Register, Statistical Tables, World fleet statistics 2000

Dentre os avanços que impulsionaram o transporte marítimo como principal modal de

transporte de mercadorias internacional, podemos citar quatro desses, como os mais relevantes:

os motores a vapor, que tornaram os navios independentes do vento; o casco de metal, que,

além de oferecer maior proteção para carga, permitiram a construção de navios maiores e,

consequentemente o aumento da economia de escala, fator essencial do Shipping Business; os

propulsores em forma de hélice, que incrementaram a navegabilidade dos navios; e, finalmente,

os cabos submarinos, que encurtaram distâncias, propiciando uma comunicação mais veloz

entre os comerciantes e os donos dos navios (Stopford, 2009). Porém, além desses quatro

avanços, um quinto veio a mudar a forma como o negócio era feito.

Já no século XX, estava claro para o setor de transporte marítimo, principalmente no

caso das companhias que transportavam carga geral, que sofriam grandes prejuízos com os

congestionamentos e atrasos causados pela falta de padronização da carga, que a demanda por

produtos, especialmente nas rotas que ligavam os Estados Unidos à Europa, ultrapassaria a

capacidade de processamento dos portos existentes.

Dessa maneira, em 1960, as transportadoras marítimas decidiram unitizar a carga, ou

seja, unir mercadorias de peso, tamanho e volume distintos, transformando-as em cargas de

mesmo volume, o que permitia a padronização dos processos de carregamento e

descarregamento, armazenagem e transporte em todos os portos do mundo. Esse processo

8

acabou então dando origem ao contêiner como meio padronizado de acomodação da carga.

Com a crescente adoção do contêiner como meio padrão de armazenamento e

acondicionamento de mercadorias, os tamanhos dos navios porta-contêineres acabaram por

ficar cada vez maiores com o passar do tempo. Segundo Tozer (2005), até meados dos anos 80

o tamanho desses navios era limitado pelas dimensões do Canal do Panamá, cujos maiores

navios tinham a alcunha de Panamax, a partir de então o desenvolvimento da frota Pós-

Panamax, ou seja, navios que extrapolam as dimensões do Canal do Panamá, tem alcançado

crescimento surpreendente. A imagem abaixo retrata a evolução dos porta-contêineres ao longo

do tempo:

Figura 2: Evolução dos porta-contêineres ao longo do tempo

Fonte: Contêiner Transportation

Atualmente a conteinerização extrapolou o transporte marítimo e está presente em todas

as entidades das cadeias de negócios e logística, excluindo as commodities como minérios,

cerais e petróleo que são transportadas como graneis.

2.2 Desdobramento Ambiental

Esse aumento da demanda por transporte geral foi acompanhado, como era de se

esperar, pelo aumento das emissões de gases poluentes, fenômeno constatado em praticamente

todos os setores econômicos. Esse fato fez com que a comunidade científica, através de

pesquisas, reuniões e tratados, começasse a ficar alerta sobre os prejuízos que a poluição pode

9

causar e a construir uma mentalidade voltada ao desenvolvimento sustentável.

Dessa maneira, em 1972, na conferência das nações unidas sobre o desenvolvimento

humano, realizada em Estocolmo, Suécia, foram acordados 26 princípios que defendem a

preservação dos recursos naturais para as gerações futuras. Dentre esses princípios adotados,

cabe destacar o princípio 21, que estabelece:

Em conformidade com a Carta das Nações Unidas e com os princípios de direito

internacional, os Estados têm o direito soberano de explorar seus próprios recursos

em aplicação de sua própria política ambiental e a obrigação de assegurar-se de que

as atividades que se levem a cabo, dentro de sua jurisdição, ou sob seu controle, não

prejudiquem o meio ambiente de outros Estados ou de zonas situadas fora de toda

jurisdição nacional. (UN, 1972)

Após essa conferência, a Organização das Nações Unidas (ONU) sinalizou à

comunidade internacional que as nações poderiam ser responsabilizadas por atividades

exploratórias danosas pelo meio ambiente. Posteriormente, esse princípio influenciou um dos

principais documentos reguladores do comércio marítimo internacional, a Convenção das

Nações Unidas sobre o Direito do Mar (CNUDM), que em seu artigo 194, parágrafo segundo,

estabelece:

Os Estados dever tomar todas as medidas necessárias para garantir que as atividades

sob sua jurisdição ou controle se efetuem de modo a não causar prejuízos por poluição

a outros Estados e ao seu meio ambiente, e que a poluição causada por incidentes ou

atividades sob sua jurisdição ou controle não se estenda além das áreas onde exerçam

direitos de soberania, de conformidade com a presente Convenção. (UN, 1982)

O transporte marítimo, por características próprias, pode fazer amplo uso da economia

de escala, movendo grandes quantidades de produtos com variações mínimas de emissão de

gases, o que o torna além de economicamente atrativo, um dos modais menos poluentes

existentes, como mostra o gráfico abaixo, onde o transporte marítimo é representado pela cor

roxa:

10

Figura 3: Emissões de gCO2/ton*km por modal

Fonte: Second IMO GHG Study 2009

Mesmo assim, por representar mais de 90% das movimentações de mercadorias no

mundo, o transporte marítimo tem significativa responsabilidade nas emissões mundiais de

gases do efeito estufa, produzindo mais de um bilhão de toneladas de carbono por ano

(SARDINHA, 2013). A tabela 1 mostra a evolução das emissões de CO2, em milhões de

toneladas, entre os anos de 2007 e 2012.

Ano Global Transporte Marítimo

2007 31.409 1.100

2008 32.204 1.135

2009 32.047 978

2010 33.612 915

2011 34.723 1.022

2012 35.640 938

Tabela 1: Emissões de CO2 (MM ton)

Fonte: Third IMO GHG Study 2014

Deve-se observar que, apesar da diminuição do lançamento de gases, pelo modal

marítimo, no período analisado, ter sido representativa, saindo de 3,5% para 2,6%, do total de

emissões, há, certamente, a influência da crise mundial de 2008 nesse resultado. Ou seja, a

queda das emissões deveu-se também à desaceleração do crescimento econômico das nações e

não somente pela implementação de práticas sustentáveis da indústria. Segundo Sardinha

(2003), as emissões totais de carbono do setor deverão alcançar cerca de 5% do total emitido

em 2050, se nada for feito.

11

2.3 Marpol

A Organização Marítima Internacional (IMO), em 1978, instaurou a Convenção

Internacional para a Prevenção da Poluição por Navios (MARPOL), que estabelece regras

operacionais as quais os donos dos navios devem seguir para evitar a poluição de mares e

oceanos.

Tal documento, com o passar do tempo, foi sofrendo alterações e ganhando novos

anexos sempre que os órgãos reguladores desta indústria identificavam a necessidade de

modernização das normas e regulamentações, a fim de preservar tanto os seres humanos

envolvidos, quanto o ambiente marítimo.

O anexo I do documento, por exemplo, cobre medidas preventivas e emergenciais que

devem ser tomadas para evitar ou amenizar os impactos causados pelo vazamento de

combustíveis. Sendo revisado em 1992, depois do famoso acidente do Exxon Valdez, que

despejou milhares toneladas de petróleo no Alaska, uma emenda a este anexo tornou

obrigatório, a todos os petroleiros, possuir casco duplo, o que causou grande impacto no design

dos navios produzidos e nas relações de negócio do setor.

Em seu anexo II podem ser encontradas regras para o controle e transporte seguro de

250 substâncias líquidas nocivas, bem como o processo correto para o descarte deste material

de forma segura e sustentável.

O anexo III, intitulado Proteção para Poluição de Substâncias Perigosas carregadas pelo

Mar em Embalagens, contém regras para o empacotamento seguro, correta sinalização,

documentação necessária e quantidades máximas para o transporte de carga.

O próximo anexo, trata sobre as boas práticas para descarte dos esgotos sanitários dos

navios, proibindo a liberação dessas substâncias no mar, exceto quando o navio é dotado de um

sistema de tratamento.

O quinto anexo discorre sobre regras de manejo e eliminação dos restos de alimentos

gerados durante o transporte marítimo.

2.3.1 Marpol Anexo VI

O anexo VI da convenção, chamado Regras para a Prevenção da Poluição do Ar por

12

Navios, contém as regras que mais se enquadram no presente estudo, e, por isso, será melhor

detalhado nesta seção.

Este anexo foi primeiramente adotado em 1997, limitando as emissões de óxidos

sulfúricos (SOx) e óxidos nitrosos (NOx). Porém, depois de quase uma década em vigor, o

Comitê de Proteção do Ambiente Marinho (MEPC), vinculado à IMO, decidiu revisá-lo à luz

das tecnologias mais modernas, principalmente aquelas relacionadas a energia renovável, e da

experiência de implementação.

Sendo assim, após 3 anos de estudos, novas regras para as emissões de gases foram

elaboradas e entraram e vigor em 2010. A figura abaixo mostra a evolução das normas

defendidas pelo anexo VI.

Figura 4: Evolução das Regras do Anexo VI

Fonte: IMO Train the Trainer (TTT) Course

As alterações mais relevantes do documento foram feitas no capítulo 4, que passou a

conter dois novos mecanismos obrigatórios para o transporte marítimo, são eles:

Energy Efficiency Design Index (EEDI) para novos navios: este indicador tem por

objetivo mensurar a eficiência energética em termos de gCO2 /tons.milhas para

cada tipo de navio. Os limites desse índice serão reduzidos progressivamente

13

durante os próximos anos, como mostra a figura 4, para estimular os construtores

de navios a adotar tecnologias cada vez mais sustentáveis em seus projetos

Ship Energy Efficiency Management Plan (SEEMP), para todos os navios: é uma

ferramenta de gestão que auxilia os donos de navios a aumentar a eficiência

energética destes durante seu ciclo de vida.

Figura 5: Reduções dos limites do EEDI


Outra grande mudança foi a definição das áreas de controle de emissões (ECAs), que

são áreas no mundo onde as emissões dos navios devem cumprir rígidas regras de emissões de

gases, de acordo com o ano de fabricação do navio, sob o risco de pesadas multas caso as

normas sejam desrespeitadas.

Existem 3 categorias, com diferentes fatores de emissão exigidos nestas áreas, como

mostra a figura abaixo. Futuramente, todos os países participantes da convenção deverão se

adequar a categoria Tier III.

14

Figura 6: Fatores de Emissão exigidos nas ECAs

Fonte: IMO

Todas essas mudanças, definidas no Anexo VI da MARPOL, têm impacto direto na

dinâmica do mercado de shipping, pois, no médio prazo, os portos precisarão oferecer novos

serviços para os novos navios, cada vez menos dependentes dos hidrocarbonetos, devido à

migração para fontes de energia renováveis. Portanto, fica claro que a adequação dos portos a

essas novas necessidades será imprescindível, pois, além dos fatores tradicionais para escolha

de um porto, como confiabilidade e preço, as shipping lines também considerarão os portos

capazes de prover os serviços necessário para o cumprimento das regras sustentáveis, evitando

assim vultuosas multas.

Figura 7: Mapa ECAs 2015

Fonte: Dupont

15

2.4 Brasil

Como foi observado no início deste trabalho, o Brasil, assim como foi visto no mundo,

apresentou grande evolução, nas últimas décadas, no volume de mercadorias comercializadas

internacionalmente. De fato, nos últimos 10 anos, houve um aumento de 160% do volume

comercializado, saindo de 491 para 784 milhões de toneladas movimentadas.

Gráfico 4: Evolução do Volume de Produtos Comercializados


Desse total, grande parte dessa movimentação foi feita através do modal marítimo, que

apresentou proporção um pouco superior à média mundial, nos últimos anos, com cerca de 94%

de participação, em média, no volume comercializado.

Dessa forma, como no caso global, apesar do transporte marítimo ser, inegavelmente,

um dos modais de menor impacto ambiental, devido à grande participação que apresenta, o

mesmo acaba por ter influência destacada nas emissões de gases do efeito estufa no meio

ambiente brasileiro.

2.5 Porto de Santos

O Porto de Santos, administrado pela Companhia Docas do Estado de São Paulo

(CODESP), é o maior porto brasileiro e a terceira maior instalação portuária do país, em termos

de movimentação de carga, ficando apenas atrás dos Terminais de Uso Privativo (TUPs) de

Tubarão e de Ponta da Madeira.

O fornecimento próprio de energia elétrica, provida por uma usina situada em Itatinga,

16

possibilita, dessa maneira, que o porto tenha operação noturna diferenciada, com o terminal de

contêineres e alguns pátios dotados de tomadas para ligação de contêineres frigoríficos. Além

disso, outro grande diferencial é a integração do porto com as malhas ferroviárias paulista e

sudeste.

Segundo a ANTAQ, no ano de 2015, o Porto de Santos movimentou cerca de 101

milhões de toneladas, cerca de 10% do total de cargas movimentadas no Brasil nesse mesmo

ano, representando uma evolução de 8,7% em relação ao total movimentado em 2010. Esse

número se torna ainda mais expressivo, quando comparado ao segundo maior porto, nesse

mesmo critério, o Porto de Itaguaí, que movimentou cerca de 45 milhões de toneladas, menos

da metade movimentada por Santos. Do total movimentado, destacam-se as participações dos

graneis sólidos (52%), e da carga conteinerizada (33%).

Gráfico 5: Movimentação de mercadorias no Porto de Santos

Fonte: ANTAQ

17

3 Revisão Bibliográfica

3.1 Portos

Os portos têm desempenhado historicamente muitas funções diferentes na sociedade,

para os navegantes sempre foi visto como um lugar seguro das intemperes climáticas e da ação

de ladrões, onde é possível carregar e descarregar mercadorias e pessoas, fazer manutenções e

ganhar dinheiro (Institute of Chartered Shipbrokers, 2013).

Por outro lado, para os donos de mercadorias e para os passageiros, os portos

representam o elo entre o transporte terrestre e marítimo, onde é possível, essencialmente,

armazenar, enviar ou receber carga, ou viajar para outros lugares (Institute of Chartered

Shipbrokers, 2013).

As necessidades descritas acima representam as funções naturais dos portos, porém, sua

importância tem crescido e, hoje, os portos tem papel fundamental na Cadeia de Suprimentos

da maioria dos países no mundo, impactando diretamente as economias nacionais.

O funcionamento eficiente dos portos é fundamental para atrair exportadores e

importadores, estimulando o comércio de toda sua hinterlândia, isto é, a área territorial

influenciada por determinada instalação, ou seja, um portal para os benefícios do comércio

internacional.

Porém, por se tornarem tão importantes para a saúde econômica dos países, os portos se

transformaram em áreas extremamente sensíveis e complexas, atraindo também atividades

indesejadas e, atualmente, não é incomum ouvir histórias de portos que são alvos de terroristas

e narcotraficantes.

Para cumprir suas funções primárias é necessário que os recursos dos quais os portos

dispõem sejam utilizados de forma ótima, o que por sua vez exige organização e previsibilidade.

As instalações portuárias possuem 4 processos de planejamento (Institute of Chartered

Shipbrokers, 2013):

Planejamento operacional: está associado à alocação de recursos como berços,

portêineres e transferências de píer. O horizonte de planejamento nesse caso é o de

um dia.

18

Planejamento anual: este é o planejamento financeiro anual, engloba a revisão de

fontes de rendas e de despesas, bem como investimentos e lucros, todos dentro do

período de exercício de um ano.

Planejamento de médio prazo: contém orientações estratégicas para os próximos 3

ou 5 anos. Previsões de mercado são analisadas e algumas ações são definidas.

Planejamento mestre ou de longo prazo: o horizonte de planejamento pode ser de

algumas décadas. Esse documento engloba o desenvolvimento de novas

infraestruturas, como terminais, armazéns e conexões intermodais.

3.2 Planejamento e Alocação de Berços

Normalmente as atividades portuárias são divididas em áreas e macroprocessos, os quais

possuem seus respectivos recursos humanos especializados e seus planos de operação. Essa

divisão é feita com base na localização de determinado produto no sistema, ou seja, as

atividades são definidas de acordo com o fluxo da mercadoria, até seguir para o próximo elo da

cadeia de suprimentos e deixar o porto.

Na figura abaixo, são apresentados todos os macroprocessos de um terminal de

containers. Como o foco do presente estudo envolve somente as operações de berço e de

guindaste, essas serão abordadas no modelo descrito nos próximos capítulos.

Figura 8: Operações de um Terminal de Contêiner

Fonte: IMO

3.3 Simulação

Atualmente, a simulação computacional tem sido amplamente utilizada para entender e

otimizar os sistemas logísticos portuários.

19

Em sua grande maioria, os modelos de simulação desenvolvidos para os portos estão

orientados a reduzir o tempo de espera dos berços, pois esta é uma das operações mais críticas

neste mercado, devido às onerosas multas, conhecidas como demurrage, que são aplicadas caso

o tempo gasto pelo navio no porto seja maior que o tempo previamente definido.

Sendo assim, a possibilidade de reduzir, ou eliminar, essa despesa e aumentar o nível

de serviço oferecido, constitui, até o presente momento, os principais motivos para a concepção

de diversos modelos de otimização e simulação no setor portuário.

Esse padrão pode ser observado em (Lin, 2014), no qual um modelo flexível, que

considera tipos de navios, portêineres e alocação dinâmica dos berços, é proposto para

determinar o conjunto de parâmetros ótimos, visando minimizar custos e manter o mesmo nível

de serviço.

Com um objetivo parecido, em (Osman Kulak, 2013), por causa da recente crise

mundial, o terminal de containers estudado enfrentava um problema de excesso de capacidade

instalada. Kulak lançou mão das vantagens da simulação para localizar os gargalos de um

sistema complexo e integrado como um terminal de containers. Uma vez com um modelo

confiável, aderente, portanto, à realidade, Osman Kulak montou vários cenários, com

estratégias de alocação de recursos distintas, descobrindo qual dessas seria a mais adequada

para aquele terminal.

Ainda na área portuária, a simulação é amplamente utilizada em projetos de expansão

dos pátios. Chamma e Heringer (2013) tinham por objetivo estimar a eficiência do terminal de

containers do Rio de Janeiro, caso a administradora do porto investisse em um aumento do

pátio, na construção de outro berço e na aquisição de novos guindastes.

As técnicas de simulação são muito adequadas para esse tipo de projeto, pois as soluções

geradas são confiáveis e relativamente baratas, se comparadas ao montante necessário para um

investimento dessa magnitude.

20

4 Descrição do Modelo

O cálculo das emissões dos gases foi feito a partir de um modelo de simulação

computacional de eventos discretos, detentor de complexidade compatível com a operação real

do terminal de containers de Santos, a partir dos dados disponibilizados pela ANTAQ. O

software utilizado para a construção e execução do modelo foi o software de simulação Arena.

O esquema abaixo representa, de forma lógica, o passo a passo seguido para o dimensionamento

das emissões dos gases de efeito estufa em cada berço.

21

Figura 9: Esquema lógico do modelo

Fonte: Elaboração própria

22

A análise do esquema permite, além de uma visão simples e holística do método de

cálculo, identificar a origem dos dados, a metodologia seguida pelos autores e os principais

processos englobados pelo modelo.

O modelo é composto por seis etapas que englobam desde a chegada do navio ao porto

até a sua saída. Cada uma dessas etapas tem seu funcionamento simulado de acordo com as

informações coletadas em fontes específicas, por exemplo, para a determinação de quantos

navios chegam a um berço específico foram coletados dados históricos desse berço junto à

ANTAQ.

Os resultados oriundos do modelo construído são, essencialmente, a energia necessária

para o funcionamento do navio nas etapas anteriores e a quantidade de gases emitidos nas

mesmas etapas. Dessa maneira, seguindo os parâmetros propostos pela MARPOL, e

comparando com os resultados dos parâmetros atuais, podemos obter a energia necessária ao

porto para o seguimento da norma.

4.1 Coleta e Análise de Dados de entrada

A construção do modelo começa com a busca dos dados necessários para a simulação

dos processos envolvidos nas operações de berço e no cálculo das emissões de gases. Abaixo

estão descritas as operações de berço consideradas no modelo, e a consequente variável atrelada

a elas:

Chegada de navios - Taxa de chegada dos navios;

espera - Tempo que o navio aguarda a alocação do berço;

processo de carregamento e descarregamento - Operação de guindastes;

desatracar - Tempo gasto para desatracação e saída do terminal.

Os dados de cada uma das variáveis listadas acima foram retirados das séries temporais

do porto em questão, disponibilizadas online pela ANTAQ.

Para cada uma das operações descritas e para cada berço, foi feita uma inferência

estatística, com o auxílio da ferramenta Input Analyzer do programa Arena Simulation, com o

objetivo de descobrir qual distribuição melhor descreve os dados reais, de acordo com o menor

erro padrão.

23

A seguir estão os gráficos referentes ao berço 1, os gráficos referentes ao berço 2 podem

ser analisados no apêndice A.

Gráfico 6: Chegada de Navios Berço 1

Fonte: Elaboração Própria

Figura 10: Sumário de Distribuição - Chegada de Navios Berço 1


Gráfico 7: Espera Berço 1


24

Figura 11: Sumário de Distribuição - Espera Berço 1


Gráfico 8: Processo de Carregamento e Descarregamento – Berço 1


Figura 12: Sumário de Distribuição - Processo de Carregamento e Descarregamento Berço 1


25

Gráfico 9: Processo de Desatracação - Berço 1


Figura 13: Sumário de Distribuição - Processo de Desatracação Berço 1


O cálculo de emissões de gases foi feito de acordo com Cullinane, Tseng e Wilmsmeier

(2006), onde o cálculo é baseado em estudos anteriores, que defendem que para as operações

de berço, quando somente o motor auxiliar está funcionando, as emissões são resultado da

seguinte fórmula:

𝐸 = 𝑇𝑏𝑒𝑟ç𝑜 𝑖 × (𝑀𝐶𝑅 × 0,025 + 250) × 𝐿𝐹 × 𝐸𝐹 (1)

Onde E corresponde às emissões dos navios em toneladas, T é o tempo gasto em

determinada operação, MCR (Maximum Continuous Rating) do motor em kW, que

multiplicado por 0,025 e somado 250, equivale a potência do motor auxiliar, como mostra a

tabela 2, LF (Load Factor) é uma proporção constante no valor de 75%, definida para todos os

tipos de navios de contêiner (Deniz, 2010) e, finalmente, EF (Emisson Factor) é o fator de

26

emissão, em g/kW-h, da combustão de cada gás analisado, que pode ser consultado na tabela

3.

MCR motor principal >10000 kW <10000 kW

Potencia motor auxiliar (𝑀𝐶𝑅 × 0,025) + 250 (𝑀𝐶𝑅 × 0,05)

Tabela 2: MCR

Fonte: IMO

O cálculo da emissão nas operações de manobra é um pouco diferente, pois neste caso

o motor principal está funcionando. Sendo assim as emissões são definidas pela seguinte

fórmula:

E = 𝑇𝑚𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎 × [𝑀𝐶𝑅 × 𝐿𝐹𝑝𝑟𝑖𝑛𝑐𝑖𝑝𝑎𝑙 + (𝑀𝐶𝑅 × 0,025 + 250) × 𝐿𝐹𝑎𝑢𝑥𝑖𝑙𝑖𝑎𝑟] × 𝐸𝐹 (2)

Os fatores da formula (2) são iguais aos explicados na fórmula (1), exceto pelos fatores

de carregamento que, apesar de também serem constantes, devido ao funcionamento dos dois

motores, foram divididos entre principal e auxiliar correspondendo, respectivamente, a 40% e

75%.

Gás NOx CO CO2 PM10 PM2,5 SO2 HC

Fator de Emissão 14,00 1,10 722 1,11 1,02 13,30 0,40

Tabela 3: Fatores de Emissão g/kW-h

Fonte: Dolphin & Melcer (2008) e US EPA (2010)

4.2 Variáveis

Compõe o modelo proposto cerca de 80 variáveis que serão, nesta seção, dividas entre

auxiliares e principais, com o objetivo de facilitar o entendimento de cada uma dessas.

Dessa maneira, as variáveis classificadas como auxiliares são utilizadas para o cálculo

das emissões. Por outro lado, as variáveis denominadas como principais correspondem às

emissões de gases já calculadas, oriundas de 3 etapas: espera e manobra, berço e desatracação

e saída.

27

Além disso, obviamente, as emissões totais, que correspondem à soma das emissões

dessas três etapas, também foram classificadas como variáveis principais.

Como os dois berços modelados possuem a mesma estrutura, ou seja, mesmas variáveis,

a explicação de cada uma foi feita de maneira genérica, como podemos observar nas próximas

linhas:

As variáveis auxiliares são:

v_ShipID: Código de identificação para cada navio atribuído assim que o navio

entra no sistema.

FE NOx: Fator de Emissão de gases NOx

FE CO: Fator de Emissão de gases CO

FE HC: Fator de Emissão de gases HC

FE SO2: Fator de Emissão de gases SO2

FE PM10: Fator de Emissão de gases PM10

PM2.5: Fator de Emissão de gases PM2.5

FE CO2: Fator de Emissão de gases PMCO2

MCR: Potência no motor principal (kW)

FC Manobra: Fator de carregamento em operações de manobra

FC Manobra_Aux: Fator de carregamento em operações de manobra paro o

motor auxiliar

FC Berco: Fator de carregamento em operações de berço (hotelling)

Tier 2 NOx: Fator de emissão de gases NOx exigidos pela IMO

TEU_Berco i: Essa variável é definida pela fórmula:

. 𝑇𝐸𝑈_𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜 𝑖 + 𝑎_𝑇𝑒𝑢 (3)

Onde fator a_Teu é o atributo que aloca uma quantidade de containers para cada navio

atracado no berço i. Esse atributo é resultado de uma inferência estatística das séries históricas

28

da ANTAQ, assim como explicado na sessão anterior. Sendo assim essa variável constitui o

somatório de todos os TEUs processados no berço i. Esse cálculo acontece no Bloco TEUs

TECON i.

As variáveis principais são:

Emissao Manobrai_NOx: calcula a emissão de gases NO na etapa de espera e manobra para

futura alocação no berço i. Essa emissão é dada pela seguinte formula:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜_𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖_𝑁𝑂

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜_𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖_𝑁𝑂 + (𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝐸𝑠𝑝𝑒𝑟𝑎

− 𝑀𝑎𝑟𝑘_𝐸𝑛𝑡𝑟𝑎𝑛𝑐𝑒) ∗ (𝑀𝐶𝑅 ∗ 0.025 + 250) ∗ 𝐹𝐶 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎_𝐴𝑢𝑥

+ 𝑀𝐶𝑅 ∗ 𝐹𝐶 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎 ∗ 𝐹𝐸 𝑁𝑂)/1000

(4)

O atributo Tempo de Espera representa o instante em que o processo de espera termina

e é calculado no bloco Emissões de manobra, já o atributo Mark_Entrance é o instante em que

o processo de espera começa, que é registrado no bloco Tempo de Entrada Berço i. Portanto a

subtração desses atributos representa o período de tempo dispendido na espera e manobra do

navio. De posse dessa informação, aplicamos a fórmula para o cálculo de emissão anteriormente

explicada e dividimos o resultado por 1000, para obter o resultado em quilogramas. Esse

resultado é sempre somado à emissão do navio anterior, de forma recursiva, por meio da

variável Emissao Manobrai_NOx constituindo o somatório total, em quilos, de gases NO

emitidos nesta fase.

Emissao Manobrai_CO:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖_𝐶𝑂

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖_𝐶𝑂 + ((𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝐸𝑠𝑝𝑒𝑟𝑎

− 𝑀𝑎𝑟𝑘_𝐸𝑛𝑡𝑟𝑎𝑛𝑐𝑒 ) ∗ (𝑀𝐶𝑅 ∗ 0.025 + 250) ∗ 𝐹𝐶 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎_𝐴𝑢𝑥

+ 𝑀𝐶𝑅 ∗ 𝐹𝐶 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎 ∗ 𝐹𝐸 𝐶𝑂)/1000

(5)

29

Emissao Manobrai_CO2:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖_𝐶𝑂2

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖_𝐶𝑂2 + ((𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝐸𝑠𝑝𝑒𝑟𝑎

− 𝑀𝑎𝑟𝑘_𝐸𝑛𝑡𝑟𝑎𝑛𝑐𝑒) ∗ (𝑀𝐶𝑅 ∗ 0.025 + 250)

∗ 𝐹𝐶 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎_𝐴𝑢𝑥 + 𝑀𝐶𝑅 ∗ 𝐹𝐶 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎

∗ 𝐹𝐸 𝐶𝑂2)/1000

(6)

Emissao Manobrai_PM10:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖_𝑃𝑀10

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎1_𝑃𝑀10 + ((𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝐸𝑠𝑝𝑒𝑟𝑎



∗ 𝐹𝐸 𝑃𝑀10)/1000

(7)

Emissao Manobrai_PM2.5:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖_𝑃𝑀2.5

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖_𝑃𝑀2.5 + ((𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝐸𝑠𝑝𝑒𝑟𝑎



∗ 𝑃𝑀2.5)/1000

(8)

30

Emissao Manobrai_SO2:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖_𝑆𝑂2

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖_𝑆𝑂2 + ( 𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝐸𝑠𝑝𝑒𝑟𝑎

− 𝑀𝑎𝑟𝑘_𝐸𝑛𝑡𝑟𝑎𝑛𝑐𝑒 ) ∗ (𝑀𝐶𝑅 ∗ 0.025 + 250)


∗ 𝐹𝐸 𝑆𝑂2)/1000

(9)

Emissao Manobrai_HC:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖_𝐻𝐶

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖_𝐻𝐶 + (𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝐸𝑠𝑝𝑒𝑟𝑎



∗ 𝐹𝐸 𝐻𝐶)/1000

(10)

Emissao Manobrai_Tier2_NOxx:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖_𝑇𝑖𝑒𝑟2_𝑁𝑂𝑥

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖_𝑇𝑖𝑒𝑟2_𝑁𝑂𝑥 + (𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝐸𝑠𝑝𝑒𝑟𝑎



∗ 𝑇𝑖𝑒𝑟 2 𝑁𝑂𝑥)/1000

(11)

31

Emissao Bercoi_NOx: esta variável representa a quantidade de gases NO em quilos emitidos

nas operações de carregamento e descarregamento. O cálculo é similar ao cálculo de emissões

de manobra dado pela fórmula:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑁𝑂

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑁𝑂 + (( 𝑎_𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜

− 𝑎_𝑡𝑒𝑚𝑝𝑜𝐸𝑛𝑡𝑟𝑎𝑑𝑎𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜 ) ∗ (𝑀𝐶𝑅 ∗ 0.025 + 250)

∗ 𝐹𝐶 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜 ∗ 𝐹𝐸 𝑁𝑂𝑥)/1000

(12)

Os atributos a_TempoBerco e - a_tempoEntradaBerco representam o término e o início

do processo de carregamento ou descarregamento e são registrados nos blocos Emissões no

berco e Tempo de entrada no berco.

Emissao Bercoi_CO:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝐶𝑂

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝐶𝑂 + (( 𝑎_𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜


∗ 𝐹𝐶 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜 ∗ 𝐹𝐸 𝐶𝑂)/1000

(13)

Emissao Bercoi_CO2:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝐶𝑂2

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝐶𝑂2 + (( 𝑎_𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜


∗ 𝐹𝐶 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜 ∗ 𝐹𝐸 𝐶𝑂2)/1000

(14)

32

Emissao Bercoi_PM10:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑃𝑀10

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑃𝑀10 + (( 𝑎_𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜


∗ 𝐹𝐶 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜 ∗ 𝐹𝐸 𝑃𝑀10)/1000

(15)

Emissao Bercoi_PM2.5:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑃𝑀2.5

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑃𝑀2.5 + (( 𝑎_𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜


∗ 𝐹𝐶 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜 ∗ 𝐹𝐸 𝑃𝑀2.5)/1000

(16)

Emissao Bercoi_SO2:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑆𝑂2

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑆𝑂2 + (( 𝑎_𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜


∗ 𝐹𝐶 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜 ∗ 𝐹𝐸 𝑆𝑂2)/1000

(17)

Emissao Bercoi_HC:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝐻𝐶

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝐻𝐶 + (( 𝑎_𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜


∗ 𝐹𝐶 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜 ∗ 𝐹𝐸 𝐻𝐶)/1000

(18)

33

Emissao Bercoi_Tier2_NOxx:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑇𝑖𝑒𝑟2_𝑁𝑂𝑥

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑇𝑖𝑒𝑟2_𝑁𝑂𝑥 + (( 𝑎_𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜


∗ 𝐹𝐶 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜 ∗ Tier 2 NOx)/1000

(19)

Emissao Desatracacaoi_NOx: assim como nas fases anteriores, as emissões na desatracação

são calculadas partindo do mesmo conceito. Através da fórmula abaixo, as emissões, em quilos,

de gases NO são mensuradas.

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝑁𝑂

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝑁𝑂

+ ((𝑎_𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜

− 𝑎_𝑇𝑒𝑚𝑝𝑜𝐸𝑛𝑡𝑟𝑎𝑑𝑎𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑟) ∗ (𝑀𝐶𝑅 ∗ 0.025 + 250)

∗ 𝐹𝐶 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎_𝐴𝑢𝑥 + 𝑀𝐶𝑅 ∗ 𝐹𝐶 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎 ∗ 𝐹𝐸 𝑁𝑂)/1000

(20)

A diferença entre os atributos a_TempoDesatracacao e a_TempoEntradaDesatracar

representa o tempo gasto pelos navios para a destracação e saída do berço. Esses tempos são

registrados respectivamente pelos blocos Emissões no Berco e Emissões na Destracacao.

Emissao Desatracacaoi_CO:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝐶𝑂

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝐶𝑂



∗ 𝐹𝐶 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎_𝐴𝑢𝑥 + 𝑀𝐶𝑅 ∗ 𝐹𝐶 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎 ∗ 𝐹𝐸 𝐶𝑂)/1000

(21)

34

Emissao Desatracacaoi_CO2:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝐶𝑂2

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝐶𝑂2




∗ 𝐹𝐸 𝐶𝑂2)/1000

(22)

Emissao Desatracacaoi_PM10:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝑃𝑀10

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝑃𝑀10




∗ 𝐹𝐸 𝑃𝑀10)/1000

(23)

Emissao Desatracacaoi_PM2.5:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝑃𝑀2.5

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝑃𝑀2.5




∗ 𝐹𝐸 𝑃𝑀2.5)/1000

(24)

35

Emissao Desatracacaoi_SO2:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝑆𝑂2

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝑆𝑂2




∗ 𝐹𝐸 𝑆𝑂2)/1000

(25)

Emissao Desatracacaoi_HC:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝐻𝐶

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝐻𝐶



∗ 𝐹𝐶 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎_𝐴𝑢𝑥 + 𝑀𝐶𝑅 ∗ 𝐹𝐶 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎 ∗ 𝐹𝐸 𝐻𝐶)/1000

(26)

Emissao Desatracacaoi_Tier2_NOx:

𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_Tier2_NOx

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_Tier2_NOx




∗ 𝐹𝐸 Tier2_NOx)/1000

(27)

TotalBercoi_NOx: essa variável é a soma das emissões de gases NO no berço 1 de cada etapa

explicadas acima cujo resultado é obtido pela fórmula:

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑁𝑂𝑥

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑁𝑂𝑥 + 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝑁𝑂𝑥

+ 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖 _𝑁𝑂𝑥

(28)

36

TotalBercoi_CO:

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝐶𝑂

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝐶𝑂 + 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝐶𝑂

+ 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖 _𝐶𝑂

(29)

TotalBercoi_CO2:

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝐶𝑂2

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝐶𝑂2 + 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝐶𝑂2

+ 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖 _𝐶𝑂2

(30)

TotalBercoi_SO2:

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑆𝑂2

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑆𝑂2 + 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝑆𝑂2

+ 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖 _𝑆𝑂2

(31)

TotalBercoi_HC:

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝐻𝐶

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝐻𝐶 + 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝐻𝐶

+ 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖 _𝐻𝐶

(32)

TotalBercoi_PM10:

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑃𝑀10

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑃𝑀10

+ 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝑃𝑀10

+ 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖 _𝑃𝑀10

(33)

37

TotalBercoi_PM2.5:

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑃𝑀2.5

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_𝑃𝑀2.5

+ 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_𝑃𝑀2.5

+ 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖 _𝑃𝑀2.5

(34)

TotalBercoi_Tier2_NOx:

𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_Tier2_NOx

= 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐵𝑒𝑟𝑐𝑜𝑖_Tier2_NOx

+ 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑡𝑟𝑎𝑐𝑎𝑐𝑎𝑜𝑖_Tier2_NOx

+ 𝐸𝑚𝑖𝑠𝑠𝑎𝑜 𝑀𝑎𝑛𝑜𝑏𝑟𝑎𝑖 _Tier2_NOx

(35)

4.3 Modelo no Arena

Abaixo está a parte do modelo correspondente ao berço 1 com as variáveis calculadas

em cada bloco. O Berço 2 foi modelado exatamente da mesma maneira o que torna

desnecessária mostrar outra figura semelhante.

38

Figura 14: Modelo de Funcionamento de um Porto


39

5 Resultados e Validação

Seguindo as fases tradicionais de um projeto de Simulação, agora serão expostas as

técnicas utilizadas para a validação do modelo, suas restrições e finalmente as análises dos

resultados.

Figura 15: Fases de um Projeto de Simulação

Fonte: Lino Marujo

5.1 Validação

A fase de validação tem por objetivo confirmar se o modelo experimental representa

satisfatoriamente a realidade no contexto estudado, identificar possíveis erros e, se preciso,

realimentar o modelo com as informações levantas tornando-o mais preciso. As análises de

validação, aqui feitas, serão referentes à variável de saída de navios do modelo.

A primeira análise dessa fase é em relações ao número de replicações. Cada vez que o

modelo é rodado um resulto diferente é obtido, sendo assim, para aprimorar a confiabilidade e

acurácia do modelo, se faz necessária a determinação de um número ótimo de replicações.

Devido à natureza dos dados históricos, as replicações foram dimensionadas para durarem

8.760 horas, o equivalente a um ano.

Para isso, foi utilizada uma técnica baseada nos resultados obtidos, primeiramente com

40

um número qualquer de replicações (ROSSETTI, 2016), e, posteriormente, para um

determinado nível de confiança, é aplicada a seguinte fórmula:

𝑛 = 𝑛0 (

ℎ0

ℎ)

2

(36)

Onde “n” representa o número de replicações, “n0” é o número de replicações iniciais,

“h” é a precisão desejada, o tamanho do intervalo de confiança desejado, e h0 é a precisão

obtida com os dados originais.

Neste modelo, para a determinação do número de replicações, foram definidos o número

de replicações iniciais sendo 2, que é o mínimo possível de se alcançar algum resultado no

modelo, e o nível de confiança de 95%. O resultado da média de navios que saíram do sistema

nas duas primeiras replicações foi 836, com ℎ0 = 114,35, como mostra a figura abaixo:

Tabela 4: Numero de saída de Navios para duas replicações

Portanto, aplicando a fórmula (36), tem-se:

𝑛 = 2 (114,35

41,8) ≅ 14,96

Como o número de replicações pertence aos naturais e inteiros este resultado foi

arredondado para cima, obtendo-se então 15 replicações. Após a nova rodada de replicações,

obtemos ℎ = 4,4 que é menor que 5% da média do número de saída de navios.

Após descobrir o número ótimo de replicações, passa-se a estudar os resultados do

modelo, afim de compará-los com os dados históricos do terminal de contêineres. Dessa

maneira, após um estudo estatístico das séries históricas diárias, entre janeiro de 2010 até

outubro de 2016, de cada berço, foram definidos intervalos de confiança de 95% para validar o

modelo.

Média 836,00

h0 114,35

Média dos Mínimos 827,00

Média dos Máximos 845,00

Saídas de Navios do Sistema

41

Estatísticas Descritivas - Berço 1

Média 0,89

Erro padrão 0,02

Mediana 0,90

Modo 0,90

Desvio padrão 0,21

Variância da amostra 0,04

Curtose -0,88

Assimetria -0,43

Intervalo 0,73

Mínimo 0,50

Máximo 1,23

Soma 64,27

Contagem 72,00

Maior(1) 1,23

Menor(1) 0,50

Nível de confiança(95,0%) 0,048

Tabela 5: Estatísticas Descritivas do berço 1


Estatísticas Descritivas - Berço 2

Média 0,88

Erro padrão 0,02

Mediana 0,93

Modo 0,97

Desvio padrão 0,19

Variância da amostra 0,03

Curtose -0,44

Assimetria -0,27

Intervalo 0,87

Mínimo 0,40

Máximo 1,27

Soma 69,80

Contagem 79,00

Maior(1) 1,27

Menor(1) 0,40

Nível de confiança(95,0%) 0,041

Tabela 6: Estatísticas Descritivas do berço 2


41

Analisando a tabela 4, originada dos dados históricos encontrados na ANTAQ, pode-se

definir os intervalos de confiança, relativo ao número de navios atendidos, para cada berço

como:

𝐼𝐶95𝐵1 = (0,84 < 0,89 < 0,94);

𝐼𝐶95𝐵2 = (0,84 < 0,88 < 0,95)

Sendo assim, se a média diária de navios dada pelo modelo estiver dentro desse

intervalo, este pode ser considerado confiável, assim como seus resultados.

Como foi dito anteriormente, as rodadas de simulação simularam o funcionamento do

porto por 8.760 horas, porém nenhum porto no mundo, apesar do expediente durar 24 horas,

inclusive nos feriados, trabalha um ano sem interrupções. Os motivos dessas paralisações são

diversos como, por exemplo: intemperes climáticas, variações bruscas nas marés e manutenção

de equipamentos.

Para solucionar esse problema e tornar o modelo mais acurado, foi feita uma

transformação linear na matriz-resultado do modelo com base nos dados históricos de horas

operacionais, também retirados da ANTAQ. Nas tabelas seguintes estão os resultados das

médias diárias de saídas de navios, após esse tratamento.

Média Diárias Saídas - Berço1

Replicação Média

1 0,90

2 0,91

3 0,90

4 0,91

5 0,89

6 0,92

7 0,89

8 0,91

9 0,90

10 0,90

11 0,91

12 0,91

13 0,91

14 0,91

15 0,91

Tabela 7: Resultado das médias diárias de saídas de navios no berço 1


42

Média Diárias Saídas - Berço 2

Replicações Média

1 0,85

2 0,87

3 0,89

4 0,87

5 0,85

6 0,88

7 0,86

8 0,89

9 0,88

10 0,88

11 0,88

12 0,89

13 0,89

14 0,89

15 0,89

Tabela 8: Resultado das médias diárias de saídas de navios no berço 2


Como podemos analisar na tabela 21, em nenhuma das replicações obtidas os valores

de número diário de navios não estiveram dentro do intervalo calculado. Dessa maneira,

podemos assegurar a validade do modelo, dando sequência ao restante do trabalho.

5.2 Limitações

Durante o projeto diversas dificuldades foram transpostas através de pesquisas e

orientações, porém algumas limitações inevitáveis impactaram o modelo final. A principal

delas é a versão de estudante do sotfware Rockwell Arena Simulation, que impunha limites ao

tamanho do modelo e número de variáveis e entidades possíveis de serem criadas no sistema.

Este problema foi um direcionador determinante da lógica do modelo que obrigatoriamente

atendeu à versão acadêmica do programa.

Outra limitação importante foi a falta de dados específicos de cada navio atendido pelo

terminal de contêineres do Porto de Santos. A carência de dados tais como: peso bruto,

capacidade máxima, tipo de motor e combustível, utilizados fez com que dados mais genéricos,

como consignação média e técnicas de análises e dimensionamento de emissões confiáveis,

porém não ideais fossem usadas.

43

5.3 Resultados

Com o modelo validado, já é possível expor os resultados. As análises foram baseadas

nas correlações dos números de contêineres e navios, bem como as emissões dos tipos de gases

englobados pelo modelo e o cálculo de energia, que sugere quanto deve ser fornecido aos navios

para cumprir as determinações da IMO, explícitas no documento da MARPOL.

Foram feitas uma série de correlações entre as diversas variáveis do modelo, a fim de

comprovar se a lógica construída está realmente funcionando e se seus resultados são

confiáveis. As correlações entre a quantidade de contêineres e o número de navios entrantes no

porto estão dentro do esperado, ambas são positivas e fortes, variando entre 0,76 e 0,84 para o

berço 1 e entre 0,79 e 0,85 para o berço 2, como mostra a tabela abaixo.

Correlação Contêineres e Nº Navios – Berço 1

Replicação Correlação R-quadrado

1 0,79 0,62

2 0,79 0,62

3 0,80 0,64

4 0,76 0,58

5 0,80 0,64

6 0,80 0,64

7 0,81 0,66

8 0,80 0,64

9 0,82 0,67

10 0,80 0,64

11 0,84 0,70

12 0,81 0,66

13 0,81 0,66

14 0,82 0,67

15 0,81 0,66

Tabela 9: Correlação entre número de contêineres e número de navios no berço 1


44

Correlação Contêineres e Nº Navios – Berço 2


1 0,79 0,63

2 0,78 0,61

3 0,83 0,68

4 0,82 0,67

5 0,79 0,63

6 0,84 0,71

7 0,84 0,70

8 0,80 0,63

9 0,81 0,66

10 0,83 0,69

11 0,80 0,64

12 0,85 0,72

13 0,80 0,65

14 0,85 0,72

15 0,81 0,65

Tabela 10: Correlação entre número de contêineres e número de navios no berço 2


O gráfico da entrada e saída diária de navios evidencia o equilíbrio do modelo,

reforçando a confiabilidade deste. O gráfico de chegada, tanto do berço 1, quanto do berço 2,

indicam que em média cada berço recebe aproximadamente 1 navio por dia, sendo que houve

um dia que os berços receberam até 3 novos navios.

Gráfico 10: Entrada diária de navios no berço 1


0

1

2

3

4

1

13

25

37

49

61

73

85

97

10

9

12

1

13

3

14

5

15

7

16

9

18

1

19

3

20

5

21

7

22

9

24

1

25

3

26

5

27

7

28

9

30

1

31

3

32

5

33

7

34

9

36

1

Nú

me

ro d

e N

avio

s

45

Gráfico 11: Entrada diária de navios no berço 2


Os gráficos de saída também apresentam média aproximadamente igual 1 e uma saída

máxima de 3 navios para o berço 1 e 4 navios para o berço 2, comprovando o bom

funcionamento do sistema, sem filas exageradas.

Gráfico 12: Saída diária de navios no berço 1


Gráfico 13: Saída diária de navios no berço 2


0

1

2

3

4

1

13

25

37

49

61

73

85

97

10

9

12

1

13

3

14

5

15

7

16

9

18

1

19

3

20

5

21

7

22

9

24

1

25

3

26

5

27

7

28

9

30

1

31

3

32

5

33

7

34

9

36

1

Nú

me

ro d

e N

avio

s

0

1

2

3

4

5

1

13

25

37

49

61

73

85

97

10

9

12

1

13

3

14

5

15

7

16

9

18

1

19

3

20

5

21

7

22

9

24

1

25

3

26

5

27

7

28

9

30

1

31

3

32

5

33

7

34

9

36

1

Nú

me

ro d

e N

avio

s

0

1

2

3

4

5

1

13

25

37

49

61

73

85

97

10

9

12

1

13

3

14

5

15

7

16

9

18

1

19

3

20

5

21

7

22

9

24

1

25

3

26

5

27

7

28

9

30

1

31

3

32

5

33

7

34

9

36

1

Nú

me

ro d

e N

avio

s

46

Já em relação às emissões de CO2, as correlações foram, apesar de positivas, menores,

na média, que as correlações anteriores, atingindo 0,71 no berço 1 e 0,64 no berço 2. Essa

redução pode ser atribuída a carência de dados relacionados aos motores dos navios, o

combustível utilizado, além de características específicas, como peso bruto e capacidade de

carga.

Correlação CO2 x Nº Navios – Berço 1


1 0,72 0,52

2 0,76 0,58

3 0,69 0,48

4 0,67 0,44

5 0,71 0,51

6 0,73 0,53

7 0,69 0,47

8 0,71 0,50

9 0,68 0,46

10 0,69 0,48

11 0,74 0,55

12 0,72 0,51

13 0,70 0,48

14 0,68 0,47

15 0,72 0,51

Tabela 11: Correlação entre o número de navios e emissões em quilos de CO2 no berço 1


Correlação CO2 x Nº Navios – Berço 2


1 0,55 0,30

2 0,73 0,53

3 0,68 0,46

4 0,63 0,39

5 0,62 0,38

6 0,57 0,33

7 0,67 0,45

8 0,63 0,40

9 0,67 0,45

10 0,62 0,39

11 0,66 0,44

12 0,63 0,39

13 0,63 0,40

14 0,65 0,43

15 0,68 0,47

Tabela 12: Correlação entre o número de navios e emissões em quilos de CO2 no berço 2


47

As emissões de NO tiveram comportamento similar ao exposto acima, na análise de

emissões de CO2, o que reforça o impacto das mesmas limitações de dados nos resultados do

modelo. A correlação no número de navios atendidos pelo sistema e as emissões de NO

variaram de 0,68 a 0,77 no berço 1, já no berço 2 a variação ficou entre 0,55 e 0,70.

Correlação NO x Nº Navios – Berço 1


1 0,73 0,54

2 0,77 0,59

3 0,70 0,49

4 0,68 0,47

5 0,72 0,52

6 0,74 0,55

7 0,70 0,49

8 0,71 0,51

9 0,69 0,48

10 0,71 0,50

11 0,75 0,56

12 0,72 0,53

13 0,71 0,50

14 0,70 0,49

15 0,72 0,52

Tabela 13: Correlação entre o número de navios e emissões de NO no berço 1


Correlação NO x Nº Navios – Berço 2


1 0,55 0,30

2 0,68 0,47

3 0,70 0,48

4 0,64 0,41

5 0,63 0,40

6 0,58 0,34

7 0,69 0,47

8 0,65 0,42

9 0,69 0,47

10 0,63 0,40

11 0,68 0,46

12 0,64 0,41

13 0,66 0,44

14 0,68 0,46

15 0,70 0,49

Tabela 14: Correlação entre o número de navios e emissões de NO no berço 2


48

Ainda, a lógica do modelo indica que quanto mais poluição emitida mais energia será

necessário produzir para se adequar à nova lei. Sendo assim foi feita uma correlação entre a

quantidade diária de NO emitido e a energia diária necessária para compensar essa poluição.

Como mostra a tabela abaixo, essas variáveis estão bem correlacionadas comprovando o bom

funcionamento do modelo.

Correlação NO x Energia - Berço 1


1 0,95 0,90

2 0,94 0,91

3 0,94 0,91

4 0,95 0,94

5 0,95 0,92

6 0,93 0,90

7 0,94 0,91

8 0,95 0,92

9 0,93 0,87

10 0,94 0,91

11 0,95 0,92

12 0,94 0,91

13 0,95 0,93

14 0,96 0,94

15 0,94 0,91

Tabela 15: Correlação entre NO e Energia no berço 1


Correlação NO x Energia - Berço 2


1 0,96 0,93

2 0,94 0,88

3 0,93 0,87

4 0,96 0,92

5 0,95 0,90

6 0,96 0,93

7 0,93 0,86

8 0,93 0,87

9 0,95 0,90

10 0,94 0,89

11 0,93 0,87

12 0,94 0,89

13 0,93 0,87

14 0,94 0,88

15 0,94 0,88

Tabela 16: Correlação entre NO e Energia no berço 2


49

Como resultado final, o modelo informa não apenas as emissões dos gases do efeito

estufa, mas também quanto de energia o terminal tem que gerar para cumprir as determinações

do Anexo VI da MARPOL. As tabelas abaixo expõem as emissões de cada tipo gás em

toneladas em um ano e, em sua última linha, está a quantidade de energia necessária, também

no período de um ano, que precisa ser fornecida ao terminal para esse ser considerado eficiente

energeticamente e sustentável aos olhos das autoridades marítimas.

Replicações 1 2 3

Tier 2 NO 692,11 1.050,19 567,32

NO 1.258,37 1.909,42 1.031,49

CO 98,87 150,03 81,05

CO2 64.897,00 98.472,00 53.195,00

PM10 98,87 150,03 81,05

PM2,5 91,68 139,12 75,15

SO2 1.195,46 1.813,95 979,91

HC 35,95 54,56 29,47

Energia

(MW) 40.447,14 61.373,57 33.155,00

Tabela 17: Resultado final para replicações 1, 2 e 3


Replicações 4 5 6

Tier 2 NO 665,91 555,84 796,02

NO 1.210,76 1.010,62 1.447,32

CO 95,13 79,40 113,72

CO2 62.440,00 52.119,00 74.640,00

PM10 95,13 79,40 113,72

PM2,5 88,21 73,63 105,45

SO2 1.150,22 960,09 1.374,95

HC 34,59 28,87 41,35

Energia

(MW) 38.917,86 32.484,29 46.521,43



50

Replicações 7 8 9

Tier 2 NO 529,02 604,69 642,84

NO 961,86 1.099,44 1.168,79

CO 75,57 86,38 91,83

CO2 49.604,00 56.699,00 60.277,00

PM10 75,57 86,38 91,83

PM2,5 70,08 80,10 85,15

SO2 913,76 1.044,47 1.110,36

HC 27,48 31,41 33,39

Energia

(MW) 30.917,14 35.339,29 37.567,86



Replicações 10 11 12

Tier 2 NO 603,60 681,29 694,22

NO 1.097,45 1.238,71 1.262,22

CO 86,23 97,33 99,17

CO2 56.597,00 63.882,00 65.095,00

PM10 86,23 97,33 99,17

PM2,5 79,96 90,25 91,96

SO2 1.042,58 1.176,77 1.199,11

HC 31,36 35,39 36,06

Energia

(MW) 35.275,00 39.815,71 40.571,43



Replicações 13 14 15

Tier 2 NO 637,20 642,27 595,40

NO 1.158,55 1.167,76 1.082,54

CO 91,03 91,75 85,06

CO2 59.749,00 60.224,00 55.828,00

PM10 91,03 91,75 85,06

PM2,5 84,41 85,08 78,87

SO2 1.100,62 1.109,38 1.028,41

HC 33,10 33,36 30,93

Energia

(MW) 37.239,29 37.535,00 34.795,71



51

6 Tecnologias para mitigação das emissões

Onshore Power Supply (OPS): essa tecnologia consiste na substituição da energia

gerada pelo motor auxiliar do navio por energia proveniente de uma fonte limpa, em terra.

Quando atracado no berço, o navio demanda energia elétrica para operações de carga e

descarga, aquecimento e iluminação, controle de estabilidade e outras atividades de bordo. Essa

energia é, atualmente, na maioria dos casos, gerada por motores auxiliares à base de

hidrocarbonetos, o que acaba por contribuir para a emissão de gases do efeito estufa.

Uma vez instalado, o OPS atua como o elo entre o navio e a rede de distribuição

energética, que pode ser independente, ou seja, privativa do porto, ou pública. A energia

demandada depende do tipo, do tamanho e do tempo gasto pelo navio no berço assim a ordem

de grandeza da energia consumida pode variar de kW a MW.

Sua principal vantagem é a redução da emissão de poluentes, principalmente NOx, SOx

e PM. O uso desse sistema permite o desligamento do motor auxiliar, o que, além de impactar

as emissões, ajuda outras operações do navio e do porto. Portanto, o sistema tem capacidade de

influenciar também no custo operacional do navio, gerando eventualmente economia e

efetividade.

Para o bom funcionamento desse sistema são necessários alguns componentes, como

mostra a figura 20. A descrição de cada componente é feita a seguir.

Figura 16: O sistema OPS


52

Transformador: reduz o potencial energético de uma voltagem eficientemente

distribuível, 12 kV, para as duas voltagens mais utilizadas atualmente, 11 kV e 6,6 kV.

Switchgear: esse dispositivo tem como principal objetivo garantir a segurança do

sistema. Sua atuação ocorre pela interrupção automática do fornecimento de energia,

assegurando que não haja energia nos cabos que deverão ser manejados e conectados ao navio.

Conversor de Frequência: na maioria dos casos os navios atualmente operam com uma

frequência de 60 Hz, que pode ser diferente da frequência em que algumas redes elétricas

baseiam seu funcionamento, comumente 50 Hz. Nesse caso, a adoção de um conversor se torna

indispensável para o bom funcionamento do sistema.

Sistemas de Controle e Automação: a conexão entre o navio e o porto precisa de

automação e sistemas de monitoramento e comunicação para ser gerenciada com segurança e

efetividade.

Apesar de não existir regulações especializadas para o uso do OPS, a IMO, no anexo

VI da MARPOL, sugere algumas alternativas para incentivar o uso dessa tecnologia. Essas

propostas incluem a avaliação dos benefícios ambientais e do custo benefício do uso da energia

gerada localmente.

Essas medidas influenciaram muitos portos a adotarem o OPS em seus berços. Porém,

o OPS é efetivo quando o navio opera sob um contrato de longo prazo e utiliza o porto com

certa periodicidade, como acontece em um terminal de containers.

Outro fator a ser considerado para o bom funcionamento desse sistema é a relação entre

o tempo gasto no berço e frequência energética. O consumo de energia de cada navio é oriundo

da frequência energética e o tempo no berço, um navio cruzeiro turístico, por exemplo,

despende pouco tempo atracado, mas por ter tem uma frequência muito alta, acaba necessitando

de grandes quantidades de energia.

53

Ano da

Introdução Porto

Capacidade

(MW)

Frequência

(Hz)

Voltagem

(kV)

Tipo de

Navio

Berços

eletrificados

Utilização

anual do

OPS

(navios)

2000-2010 Gothenburg 1.25-2.5 50 & 60 6.6 & 11 RoRo,

ROPAX 6 1515

2000 Zeebrugge 1.25 50 6.6 RoRo 1 200

2001 Juneau 07/set 60 6.6 & 11 Cruzeiro 1

2004 Los Angeles 7.5-60 60 6.6 Cruzeiro 24 46

2005-2006 Seattle 12.8 60 6.6 & 11 Cruzeiro 2 83

2006 Kemi 50 6.6 ROPAX

2006 Kotka 50 6.6 ROPAX

2006 Oulu 50 6.6 ROPAX

2008 Antwerp 0.8 50 & 60 6.6 Container

2008 Lübeck 2.2 50 6 ROPAX

2009 Vancouver 16 60 6.6 & 11 Cruzeiro 2 104

2010 San Diego 16 60 6.6 & 11 Cruzeiro 3 18

2010 San Francisco 16 60 6.6 & 11 Cruzeiro 1 38

2010 Verkö,

Karlskrona 2.5 50 Cruzeiro

2011 Long Beach 16 60 6.6 & 11 Cruzeiro 1 118

2011 Oslo 4.5 50 11 Cruzeiro 1 360

2011 Prince Rupert 7.5 60 6.6 1

2012 Rotterdam 2.8 60 11 ROPAX 2

2012 Ystad 6.25-10 50 & 60 11 Cruzeiro

2013 Trelleborg 0-3.2 50 10.5 6

Tabela 22: Portos que utilizam OPS

Fonte: http://www.ops.wpci.nl/

Além dos fatores anteriormente citados, para garantir a efetividade e boa gerencia do

sistema OPS, os portos devem estar atentos aos custos de implementação e preparação do cais.

As mudanças necessárias no cais para dotar o berço com essa capacidade têm grande impacto

no custo total do projeto o que gera uma grande variação. De acordo com a IMO, baseado na

realidade dos portos canadenses e americanos, o custo de implementação pode variar entre 1 e

15 milhões de dólares. Essa discrepância se deve às reformas específicas do cais, área para

instalação dos equipamentos e à distância entre os equipamentos e o berço.

A eficiência energética do OPS está diretamente relacionada às fontes de energia

utilizadas e, ainda, para se atingir as metas de emissão é essencial que uma fonte renovável e

limpa seja escolhida. Sendo assim, existem algumas fontes mais comuns e cada vez mais

viáveis: eólica, solar, oceanográfica e biomassa. A primeira é mais indicada para portos

industriais longe de áreas urbanas, pois exige grandes espaços para os coletores, porém há

possiblidade de instalar os coletores no mar, o que, apesar de encarecer o projeto, resolve o

54

problema de espaço.

Figura 17: Fazenda de Vento Offshore

Fonte: McAuley

Já a energia solar possui uma utilização menos complexa, pois consiste em aproveitar a

grande área de telhado dos armazéns e instalações, instalando-se placar fotovoltaicas. Porém,

nesse caso, são necessários milhares de painéis para abastecer o sistema OPS. Um exemplo

desse sistema poderá ser visto no porto de Shoreham, na Inglaterra, onde planeja-se instalar

cerca de 15 mil painéis para alimentação do sistema.

O modo oceanográfico é o mais promissor, porém ainda precisa de algumas pesquisas

e desenvolvimento para se tornar uma realidade. Os aparelhos necessários para captar energia

de ondas, já existem, mas precisam se tornar mais eficientes para serem usados em larga escala.

55

7 Conclusão

A partir das informações operacionais oriundas das estatísticas disponibilizadas pela

ANTAQ e do modelo de simulação formulado para representar as principais atividades dentro

de um porto de contêineres, o presente trabalho conseguiu alcançar a maioria dos objetivos

inicialmente propostos.

O objetivo geral, de mensurar a necessidade energética que o Porto de Santos

necessitaria devido à redução dos gases poluentes proposta pela IMO na MARPOL, foi a grande

contribuição, na visão dos autores, do presente estudo. Apesar disso, sabemos que os resultados

poderiam ser melhores, dada as limitações enfrentadas, principalmente relacionadas ao

software utilizado para simular o modelo.

No que tange aos objetivos específicos, também pode-se concluir que todos esses foram

alcançados, uma vez que, além de mensurar a quantidade de energia necessária para o

funcionamento do porto, também pode-se mensurar o quanto o porto geraria de gases poluentes,

segundo os parâmetros da MARPOL.

Também foram destacadas algumas das mais promissoras tecnologias, situadas tanto no

estado da arte, como por exemplo o modo oceanógrafo, quanto no estado da técnica, como

exemplo do sistema de geração de energia eólica e solar.

Por fim, destaca-se que esse trabalho de conclusão, devido ao assunto relacionado a

portos, também foi de grande valia para os autores, possibilitando o aprofundamento de seus

conhecimentos nesse tema.

56

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http://www.ops.wpci.nl.

58

9 Apêndices

Apêndice A – Gráficos Berço 2

Gráfico 14: Chegada de Navios Berço 2

Figura 18: Sumário de Distribuição - Chegada de Navios Berço 2

Gráfico 15: Espera Berço 2

59

Figura 19: Sumário de Distribuição - Espera Berço 2

Gráfico 16: Processo de Carregamento e Descarregamento – Berço 2

Figura 20: Sumário Executivo- Processo de Carregamento e Descarregamento – Berço 2

Gráfico 17: Processo de Desatracação - Berço 2

60

Figura 21: Sumário de Distribuição - Processo de Desatracação Berço 1

61

Apêndice B – Modelo

Figura 22: Modelo

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