Análise e otimização da distribuição de combustíveis da aviação no Brasil

Abstract

Nos últimos anos, o setor do transporte aéreo no Brasil apresentou uma taxa de crescimento muito elevada. Estima-se que esse desenvolvimento prossiga a um ritmo elevado. Uma consequência direta desta tendência é o aumento do consumo dos combustíveis da aviação. No entanto, a capacidade de oferta das refinarias não acompanhou o crescimento da procura. Neste estudo são descritos modelos de otimização determinísticos, a curto e longo prazo, e um modelo estocástico a longo prazo. Estes visam identificar e resolver os estrangulamentos existentes na cadeia de distribuição de combustíveis de aviação no Brasil, apoiando a tomada de decisão sobre a melhor forma de distribuição e localização de infraestruturas. Para cada solução, o modelo de otimização procura as rotas e modos de transporte com custo mínimo que garantam o abastecimento dos aeroportos em estudo. O tratamento estatístico do tráfego de passageiros em cada aeroporto permite estimar a procura e estabelecer diversos cenários. O modelo estocástico inclui, no processo de decisão, a incerteza associada ao consumo de combustíveis de aviação, através da análise de cenários.

In recent years, the air transport industry in Brazil presented a very high growth rate. It is estimated that this development will continue at a high pace. A direct consequence of this trend is the increased consumption of jet fuel. However, refineries supply capacity did not follow the demand growth. This study describes deterministic optimization models, for short and long term, and a stochastic model for long term. These models aim to identify and solve bottlenecks in the Brazilian jet fuel supply chain, supporting decision-making on the distribution routes and infrastructure location. For each solution, the optimization model searches for minimum cost routes and transport modes that ensure the supply of jet fuel to the airports in study. Statistical analysis of passenger traffic at each airport allows to estimate the demand and to create several scenarios. The stochastic model includes, in decision-making, the uncertainty associated with jet fuel consumption, through scenario analysis.