BİYODİZEL YAKITLAR İÇİN ÇOK DÖNEMLİ TEDARİK ZİNCİRİ AĞ TASARIMI: TÜRKİYE ÖRNEĞİ

Year 2018, Volume: 6 Issue: 4, 862 - 876, 30.12.2018

Berk Ayvaz , Ali Osman Kuşakçı , Fatih Öztürk , Enis Barış Karakoç

https://doi.org/10.29109/gujsc.411873

Cited By: 3

Abstract

Dünya
üzerindeki tüketilmekte olan enerjinin büyük çoğunluğu yenilenemez enerji
kaynaklarından olan fosil yakıtlardan elde edilmektedir. Uluslararası Enerji
Ajansı’nın(UEA) verilerine göre dünya üzerindeki artan petrol talebini
karşılayabilecek petrol rezervi 1,7 trilyon varil civarında olup bu miktar
yaklaşık 51 yıllık tüketimi karşılayabilmektedir. Tüm fosil yakıtlar gibi
petrolün de yanma esnasında açığa çıkardığı zararlı gazların etkisiyle çevre
kirliliğine ve küresel ısınmaya yol açtığı bilinen bir gerçektir. Bu nedenle
alternatif enerji kaynakları yakın gelecekte daha büyük önem kazanacaktır.
Alternatif enerji kaynakları araştırıldığında Biyokütle enerjisinin öneminin
büyüklüğü görülmektedir. Biyodizel, fosil yakıtlar için olabilecek en iyi ikame
yakıt türü olmasından dolayı en çok kullanılan sıvı biyoyakıtlardandır.
Biyoyakıtların üretilmesi ve yenilenebilir enerjiler arasında önemli bir yere
sahip olabilmesi için ilk aşamada maliyet etkin bir tedarik zinciri
tasarlanması gerekmektedir. Bu çalışmada biyodizel tedarik zinciri ağ tasarımı
için maliyet minimizasyonu amaçlayan bir çok periyotlu karma tamsayılı doğrusal
programlama modeli geliştirilmiştir. Geliştirilen model; tesis lokasyon seçimi,
biyorafineride kullanılacak uygun teknoloji ve malzeme akış miktarı gibi karar
değişkenlerini içermektedir. Bu çalışmanın en önemli özgün katkısı mevcut yazın
taramamıza göre konu ile ilgili Türkiye’de uygulaması yapılmış ilk çalışma
olmasıdır. Geliştirilen modelin geçerliliğini test etmek için Türkiye‘de
biyodizel tedarik zinciri ağ tasarımı probleminin gerçek veriler kullanılarak
çözümü yapılmıştır. 

Keywords

Biyodizel, Tedarik Zinciri Ağ Tasarımı, Optimizasyon

References

• An H, Wilhelm WE, Searcy SW. Biofuel and petroleum-based fuel supply chain research: a literature review. Biomass- Bioenergy 2011;35:3763–74.
• Yue D, You F, Snyder SW. Biomass-to-biofuel supply chain optimization: overview, key issues and challenges. Comput Chem Eng 2014;66:36–56.
• Banos R, Manzano-Agugliaro F, Montoya FG, Gil C, Alcayde A, Gomez J. Optimization methods applied to renewable and sustainable energy: a review. Renew Sustain Energy Rev 2011;15:1753–66.
• Hoekman SK, Broch A, Robbins C, Ceniceros E, Natarajan M. Review of biodiesel Composition, properties, and specifications. Renew Sustain Energy Rev 2012;16:143–69.
• Sajjadi B, Abdul Raman AA, Arandiyan H. A comprehensive review on properties of edible and non-edible vegetable oil-based biodiesel: composition, specifications and prediction models. Renew Sustain Energy Rev 2016;63:62–92.
• Datta A, Mandal BK. A comprehensive review of biodiesel as an alternative fuel for compression ignition engine. Renew Sustain Energy Rev 2016;57:799–821.
• Verma P, Sharma MP. Review of process parameters for biodiesel production from different feedstocks. Renew Sustain Energy Rev 2016;62:1063–71.
• Gold S, Seuring S. Supply chain and logistics issues of bio-energy production. J Clean Prod 2011;19:32–42.
• Tapanes NCO, Aranda DAG, Carneiro JWM, Antunes OAC. Transesterification of Jatropha curcas oil glycerides: theoretical and experimental studies of biodiesel reaction. Fuel 2008;87:2286–95.
• Silitonga AS, Atabani AE, Mahlia TMI, Masjuki HH, Badruddin IA, Mekhilef SA. Review on prospect of Jatropha curcas for biodiesel in Indonesia. Renew Sustain Energy Rev 2011;15(8):3733–56.
• Juan JC, Kartika DA, Wu TY, Hin TY. Biodiesel production from jatropha oil by catalytic and non-catalytic approaches: an overview. Bioresour Technol 2011;102(2):452–60.Kumar S, Chaube A, Jain SK. Sustainability issues for promotion of Jatropha biodiesel in Indian scenario: a review. Renew Sustain Energy Rev 2012;16(2):1089–98.Gold S, Seuring S. Supply chain and logistics issues of bio-energy production. J Clean Prod 2011;19:32–42.
• Mohseni, S., Pishvaee, M. S., (2016). A robust programming approach towards design and optimization of microalgae-based biofuel supply chain. Energy 111 (2016) 736e755.
• Azadeh A., AraniH.V., 2016. Biodiesel supply chain optimization via a hybrid system Dynamics-mathematical programming approach. Energy 76 (2014) 513e525.
• Rincón L. E., Valencia M. J., Hernández V., Matallana L. G, Cardona C. A., 2014. Optimization of the Colombian biodiesel supply chain fromoil palm crop based on techno-economical and environmental criteria.
• Gupta J., Agarwal M., Dalai A.K. (2016). Optimization of biodiesel production from mixture of edible and nonedible vegetable oils. Biocatalysis and Agricultural Biotechnology 8 (2016) 112–120.
• Paksoy T., (2005). Tedarik Zinciri Yönetiminde Dağıtım Ağlarının Tasarımı Ve Optimizasyonu: Malzeme İhtiyaç Kısıtı Altında Stratejik Bir Üretim-Dağıtım Modeli.
• Azadeh A., Arani H. V., Dashti H., 2014. A stochastic programming approach towards optimization of biofuel supply chain. Energy 76 (2014) 513e525.
• Balaman Ş., Selim H., 2016. Sustainable design of renewable energy supply chains integrated with district heating systems: A fuzzy optimization approach. Journal of Cleaner Production 133 (2016) 863e885.
• Jiang Y., Zhang Y., 2016. Supply chain optimization of biodiesel produced from waste cooking oil. Transportation Research Procedia 12 ( 2016 ) 938 – 949.
• Azadeh A., Arani H. V., 2016. Biodiesel supply chain optimization via a hybrid system Dynamics-mathematical programming approach. Renewable Energy 93 (2016) 383e403.
• Bai Y., Ouyang Y., ShiPang J., 2015. Enhanced models and improved solution for competitive biofuel supply chain design under land use constraints. European Journal of Operational Research 249 (2016) 281–297.
• Ren J., Dong L., Sun L., Goodsite M. E., Tan S., Dong L., 2015. Life cycle cost optimization of biofuel supply chains under uncertainties based on interval linear programming. Bioresource Technology 187 (2015) 6–13.
• Pasandideh S.H. R., Niaki S. T. A., Asadi K., 2014. Bi-objective optimization of a multi-product multi-period three-echelon supply chain problem under uncertain environments: NSGA-II and NRGA. Information Sciences 292 (2015) 57–74.