UFES propõe método de análise da ecoeficiência para locomotivas diesel-elétricas

17/04/2017 08:05
Imagem: locomotiva diesel-elétrica da EFVM

Imagem: locomotiva diesel-elétrica da EFVM

Um estudo desenvolvido pela Universidade Federal do Espirito Santo (UFES) avaliou a ecoeficiêcia de locomotivas diesel-elétricas com auxilio de um método baseado nas métricas do Conselho Empresarial Mundial para o Desenvolvimento Sustentável (World Business Council for Sustainable Development (WBCSD)). O método foi aplicado em locomotivas utilizadas na Estrada de Ferro Vitória a Minas (EFVM), que transporta quase metade de todo o volume de carga que passam pelas ferrovias brasileiras. Foram desenvolvidos, testados e analisados diferentes cenários com diferentes fontes de combustível e tecnologias.

As emissões foram avaliadas por sete medidas: (1) Consumo total de energia, (2) Consumo total de energia renovável, (3) Emissões de dióxido de carbono, (4) Emissões de monóxido de carbono, (5) Emissões de óxidos de nitrogênio, (6) Emissões de partículas, e (7) Custo total (investimento, manutenção e combustível). Os resultados encontrados foram então comparados com os padrões da Agência de Proteção Ambiental dos Estados Unidos (United States Environmental Protection Agency (EPA)).

O melhor cenário a ser implementado pela ferrovia estudada seria uma uma combinação do uso de de gás natural liquefeito (GNL) e Biodiesel, apresentando custos menores do que o modelo operacional real e, ao mesmo tempo, menores emissões. Em comparação com outros cenários estudados, o uso destes dois combustíveis proporciona ganhos de 2,3% em eficiência energética, 139,0% em eficiência energética renovável, 32,0% em emissões de CO2, 100,0% em material particulado, 60,0% em emissões de NOx e 12,6% em custos. O impacto na emissão de CO não é tão positivo quanto os outros itens avaliados, mas ainda fica atende o padrão internacional.

O modal ferroviário no Brasil é voltado para o transporte de carga. As ferrovias brasileiras transportam mais de 490 milhões de toneladas por ano usando locomotivas diesel-elétricas. Apesar de ser um meio de transporte mais limpo que o rodoviário, o uso destas locomotivas também emite poluentes para a atmosfera e, por isso, as ferrovias buscam reduzir as emissões para alcançar os padrões globais. Por isso, é importante analisar o impacto ambiental do uso de diesel e outros combustíveis alternativos. O método proposto oferece às operadoras oportunidade de reduzir custos e emissões de poluentes, tornando sua operação mais limpa e sustentável.

Para mais informações acesse: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1361920915302753

Operadora ferroviária francesa implementa tecnologia Internet of Things (IoT)

04/04/2017 20:13
Imagem: trem operado pela SNCF

Imagem: trem operado pela SNCF

A IBM anunciou que a operadora francesa SNCF usará a tecnologia da IBM Watson chamada Internet das Coisas (Internet of Things – IoT) para aumentar a segurança, segurança e disponibilidade da sua frota ferroviária.

A “Internet das Coisas” se refere a uma revolução tecnológica que tem como objetivo conectar os itens usados do dia a dia à rede mundial de computadores. A plataforma Watson IoT, baseada em nuvem, permitirá que os operadores franceses acessem dados coletados por sensores através da rede. Milhares de sensores instalados nos trens e trilhos enviarão dados em tempo real e de forma segura para o IBM Watson Cloud, com o objetivo de auxiliar em decisões de manutenção.

A SNCF gerencia a programação, operação e manutenção de uma rede com 30.000 km de trilhos, 15 mil trens e 3 mil estações, transportando aproximadamente 13.5 milhões de passageiros por dia. Essa tecnologia permitira à operadora realizar manutenção preventiva – reduzindo o tempo de inatividade, maximizando a eficiência e melhorando a segurança.

Nas linhas parisienses de transporte em massa, os comboios de nova geração são equipados com 2 mil sensores, enviando 70 mil pontos de dados por mês. Isso permite que os engenheiros monitorem remotamente as condições de 200 trens por vez, sem precisar retirá-los de serviço. Os sensores fornecem dados que podem ajudar a prever, por exemplo, falhas no desempenho das portas, aquecimento, ventilação e ar condicionado, ou danos às linhas elétricas.

Para mais informações acesse: http://railwayinnovation.com/sncf-to-implement-ibm-watson-internet-of-things-tech/