MODELO PREDITIVO PARA ANÁLISE DO CICLO DE VIDA NO CONTEXTO DO PROGRAMA NACIONAL DE BIOCOMBUSTÍVEIS

doi:10.47094/978-65-284-0132-1/35-45

MODELO PREDITIVO PARA ANÁLISE DO CICLO DE VIDA NO CONTEXTO DO PROGRAMA NACIONAL DE BIOCOMBUSTÍVEIS

As metas globais de descarbonização estabelecidas no âmbito da UNFCCC impulsionaram o desenvolvimento de instrumentos de regulação baseados no mercado. No Brasil, o Renovabio instituiu os Créditos de Descarbonização como mecanismo de incentivo à produção e uso de biocombustíveis com menor Intensidade de Carbono. Neste estudo, avaliamos a potencial redução de emissões de gases de efeito estufa na etapa agrícola da cadeia do etanol de cana-de-açúcar de primeira geração na região Centro-Sul do Brasil, a partir da modelagem de Análise de Ciclo de Vida e técnicas de Aprendizado de Máquina Automatizado.

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MODELO PREDITIVO PARA ANÁLISE DO CICLO DE VIDA NO CONTEXTO DO PROGRAMA NACIONAL DE BIOCOMBUSTÍVEIS

Doi: 10.47094/978-65-284-0132-1/35-45

PALAVRAS CHAVE: Biocombustíveis. Aprendizado de Máquina. Análise do Ciclo de Vida.

KEYWORDS: Biofuels. Machine Learning. Life-cycle Assessment.

ABSTRACT:
Global decarbonization targets established under the UNFCCC have driven the development of market-based regulatory instruments. In Brazil, Renovabio introduced Decarbonization Credits as an incentive mechanism for the production and use of biofuels with lower Carbon Intensity. In this study, we assess the potential reduction of greenhouse gas emissions in the agricultural stage of the first-generation sugarcane ethanol production chain in Brazil’s central-southern region, using Life Cycle Assessment modeling and Automated Machine Learning techniques.

Autores

Alvaro Luz Alves Coutinho

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