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Rosa Vinatea, Universidad Nacional Federico Villarreal Dr. Pierre Fréon , IRD

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 Villarreal Dr. Pierre Fréon , IRD Ms. Angel Avadi , IRD

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Rosa Vinatea, Universidad Nacional Federico Villarreal Dr. Pierre Fréon , IRD

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  1. 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 Villarreal Dr. Pierre Fréon, IRD Ms. Angel Avadi, IRD Ms. RocíoJoo, IRD Federico Iriarte, Universidad Nacional Federico Villarreal DISCOH Scientific Workshop March2012

  2. Análisis de Ciclo de Vida- Análisis del inventario de ciclo de vida. • Problema • Objetivo • Materiales y Métodos • Resultados • Conclusiones Preliminares

  3. Análisis de Ciclo de Vida - LCA Objetivo y Alcance Interpretación Impactos Asociados Análisis del Inventario

  4. *Fuente PRODUCE 2011

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

  6. Objetivo Principal

  7. 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).

  8. 1° Análisis de las encuestas del Inventario (ICV) • El inventario esta compuesto por 679 ítems. • Tenemos un total de 135 embarcaciones Light Ship (t) =    132.9 + 0.84 Arqueobruto + 0.55 CBOD (m3) + -7.17 Eslora (m)

  9. 2° Análisis del Consumo de Combustible (2000-2003, 2008-2010). ANOVA.res=aov(galTM~ANO+CATBOD+CIA+EP+EdadEP+ANO*CATBOD+CATBOD*EdadEP) R2= 0.7400825

  10. Impacto de la Ley de cuotas en el Consumo de Combustible:

  11. ANOVA.res=aov(galTM~ANO+CATBOD+ANO*CATBOD+EP+CATBOD*MotElect+CATBOD*BULBO)ANOVA.res=aov(galTM~ANO+CATBOD+ANO*CATBOD+EP+CATBOD*MotElect+CATBOD*BULBO) R2 = 0.7400136 R2 = 0.7400136

  12. 3° Análisis de los datos VMS (2000-2009) Viajes por año

  13. ANALISIS DE COMBUSTIBLE Y DATOS DE VMS (DATOS SATELITALES) ANOVA.res=aov(galTM~ANO+CATBOD+EP+ANO*CATBOD+DTV+DTR,data= matriz2) Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 R2 = 0.88

  14. CONCLUSIONES PRELIMINARES: • Se considero que el peso de acero del barco se puede estimar con el Light shipweight, 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: 75-155m3 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.

  15. Muchas Gracias! Preguntas?

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