Introducción
Todas las actividades humanas generan algún tipo de impacto en el ambiente, por lo que afectan al planeta. Entre estos, se pueden resaltar las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), las cuales intensifican el efecto invernadero, lo que, a su vez, genera un aumento en la temperatura promedio de la Tierra (Intergovernmental Panel on Climate Change, 2007). De acuerdo con el II Informe Bienal de Actualización ante la Convención Marco de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático (2019), en Costa Rica se emiten por año, aproximadamente 10 882 Gg CO2eq, de los cuales un 54 % (5 876 Gg CO2eq) corresponden a los gases emitidos por el sector transporte, siendo esta la segunda fuente de generación de GEI. Por otro lado, el manejo de los residuos sólidos tiene un aporte del 5,8 % (631 Gg CO2eq), con lo cual es la quinta actividad con mayor aporte a las emisiones de GEI. Por lo tanto, se puede concluir que el transporte y el manejo de residuos sólidos son actividades con un aporte importante a la generación de GEI y que si se desea mitigar su contribución al calentamiento global del planeta se deben tomar medidas correctivas en estas dos actividades humanas. Es por esto que la producción y uso de combustibles renovables, a partir de desechos biomásicos, representaría una gran opción para el país, tanto en el ámbito ambiental (menores emisiones de CO2), como económico (independencia energética y disminución de la factura petrolera). En comparación con los combustibles fósiles, los biocombustibles ofrecen las siguientes ventajas (Cao et al., 2017): (I) son renovables, porque provienen de plantas que almacenan energía solar, (II) su combustión presenta emisiones netas de CO2 cercanas a cero y bajas en SOx y NOx, y (III) la biomasa es universal y abundante.
En Costa Rica existe una gran variedad de actividades que producen residuos orgánicos, entre ellas las actividades agrícolas, las actividades pecuarias, los sistemas de tratamientos de aguas residuales, la disposición final de alimentos, entre otras. Por ejemplo, Chacón et al., (2018) reportan que existen aproximadamente 6,03 millones de toneladas de biomasa (base seca) disponibles por año, de las cuales 2,71 millones de toneladas corresponden al sector agrícola y 2,05 millones de toneladas son del sector pecuario.
En las últimas décadas, la utilización de biomasa se ha centrado, principalmente, en su gasificación para la generación de electricidad, la producción de briquetas de combustible, la fermentación a etanol, la producción de biodiesel a partir de aceites y grasas, y la conversión termoquímica a combustibles líquidos. Dentro de este último grupo, la licuefacción hidrotérmica (LHT) es una tecnología que ha despertado gran interés para la producción de bio combustibles partiendo de múltiples tipos de biomasa (residuos agrícolas y forestales, lodos de plantas de tratamiento de aguas, microalgas, algas marinas, desechos orgánicos urbanos, etc.). La LHT de biomasa proporciona varias ventajas sobre las otras tecnologías. En primer lugar, este proceso trabaja con la biomasa húmeda, por lo que no requiere del secado térmico previo, necesario en otras tecnologías (por ejemplo, gasificación o pirólisis), resultando en una reducción considerable de los costos de producción. En segundo lugar, el medio de reacción típico consiste únicamente en agua caliente y presurizada, sin el requerimiento de otros productos químicos; esto hace que el proceso sea versátil y amigable con el medio ambiente (Cao et al., 2017). En términos generales, la LHT representa una alternativa para la síntesis de biocombustibles con un posible ahorro energético, mitigación de emisiones de GEI y valorización de residuos orgánicos (Martín Gil, 2009).
La LHT consiste en la fragmentación/ depolimerización catalizada de las macromoléculas presentes en biomasas, tales como: lignina, celulosa, proteínas y lípidos. Como resultado de este proceso se obtiene un biocrudo, el cual se caracteriza por tener una apariencia aceitosa y viscoso (Ramos & Gil, 2017). Esta tecnología ha mostrado tener un gran potencial debido a que es más sustentable; sin embargo, aún enfrenta dificultades importantes como, por ejemplo, la variación en la composición química y las propiedades físicas de su materia prima (biomasa), así como la posible presencia de contaminantes y el uso de altas temperaturas y presiones (Perkins et al., 2019). En cuanto a las variables que afectan este proceso, se puede listar las siguientes: la composición química de la materia prima, la temperatura (usualmente entre 300 °C y 350 °C), presión (entre 5 MPa y 20 MPa), la presencia de catalizadores (por ejemplo NaCO3, K2CO3, KOH, NaOH, Pd/C, Pt/C, Ru/C, CoMo/Al2O3, Ni/(SiO2-Al2O3)), tiempo de retención (entre 10 min y 60 min comúnmente) y la relación sólido/líquido (típicamente entre 10 % y 20 %) (Castro Vega, 2011; Dimitriadis & Bezergianni, 2017; Hassan et al., 2018; Matayeva et al., 2019).
El biocrudo producido mediante LHT, al igual que el crudo de petróleo, debe ser sometido a un mejoramiento/refinación para generar combustibles líquidos aptos para ser utilizados en los motores de combustión interna. Algunos de los principales retos que enfrentan los biocrudos de LHT son: niveles de pH bajos, viscosidades altas, calor de combustión inferior al de los combustibles fósiles y poca estabilidad. Estas características dificultan el uso directo del biocrudo como combustible, en particular, niveles bajos de pH ocasionarían corrosión en motores y otros equipos (Ahamed et al., 2021; Baloch et al., 2018; Hansen et al., 2020; Sanna & Abd Rahman, 2015). Con el fin de que el biocrudo tenga características similares a los combustibles tradicionales se han desarrollado diversos procesos que permiten modificar propiedades físicas (densidad y viscosidad) y químicas (calor de combustión y composición elemental) del biocrudo (Kumar & Strezov, 2021). La gran mayoría de los procesos de mejoramiento fueron basados en las técnicas desarrolladas para mejorar biocrudos sintetizados por medio de pirólisis, o técnicas que actualmente se utilizan para mejorar el crudo de petróleo, ya que estos poseen un comportamiento similar (Ramirez et al., 2015). Sin embargo, estudios recientes han propuesto nuevas metodologías para mejorar biocrudos; esto con el propósito de eliminar las limitaciones de los métodos más estudiados (Ahamed et al., 2021; Hansen et al., 2020; Kumar & Strezov, 2021). En la Figura 1 se muestra un resumen de los productos de la técnica de licuefacción hidrotérmica y las posibles rutas de mejoramiento para biocrudos que se han reportado recientemente en literatura.

Elaboración propia
Figura 1 Mapa conceptual de los productos de proceso de LHT y sus opciones para mejorar el biocrudo.
La huella de carbono se entiende como el conjunto de emisiones de gases de efecto invernadero producidas, directa o in directamente, por personas, organizaciones, productos, eventos o regiones geográficas, en términos de CO2 equivalentes, y sirve como una útil herramienta de gestión para conocer o comparar las conductas o accio nes que están contribuyendo a aumentar nuestras emisiones, cómo podemos mejo rarlas y realizar un uso más eficiente de los recursos (Ministerio del Medio Ambiente de Chile, 2021). De esta manera, el deter minar la huella de carbono de biocombustibles es importante, porque permite evaluar su impacto ambiental y compararlo con el de los combustibles fósiles tradicionales, lo que permite entender, si realmente, son una alternativa más sostenible. Esta información es crucial para tomar decisiones informadas y avanzar hacia opciones energéticas más limpias y amigables con el medio ambiente. En Costa Rica se han desarrollado varias investigaciones en las cuales se ha evaluado la producción de biocrudo mediante LHT, utilizando diversas biomasas disponibles en el país, específicamente rastrojo de piña, raquis de banano, pulpa de café y sargazo marino, (Crespo-Delgado, 2022; Escalente-Castro, 2021; Santamaría-Chinchilla, 2022; Ulate-Sancho, 2020) obteniéndose rendimientos muy alentadores, entre un 25 % y 45 % en base seca. Esto motivó a realizar la presente investigación, don-de se estimó, preliminarmente, el potencial de producción de biocombustibles (biocru-do y su posterior mejoramiento a biodiésel, biogasolina y biobúnker) a partir de la li-cuefacción hidrotérmica (LHT) de residuos biomásicos en Costa Rica, así como el cál-culo de su respectiva huella de carbono uti-lizando la norma ISO 14067. Es importante aclarar que el potencial de producción se entiende como la cantidad máxima “ideal” que se podría producir si se lograra aprove-char el 100 % de los residuos de biomasa generados en el país; al ser un valor “ideal”, permite establecer una referencia sobre cuál podría ser el impacto del aprovechamiento de esta tecnología en el país.
Metodología
Estimación del potencial de producción de residuos biomásicos en Costa Rica: Con el fin de cuantificar la cantidad de biomasa residual producida en Costa Rica, se aplicaron las metodologías descritas por Chacón et al., (2018) y el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (2012). Estas metodologías fueron aplicadas a todas las actividades agropecuarias reportadas en el Ministerio de Agricultura y Ganadería. Para otros tipos de residuos orgánicos como los lodos de las plantas de tratamiento de aguas residuales (PTAR), recortes de aserraderos y los residuos orgánicos domésticos se consultó directamente la entidad responsable, es decir, Acueductos y Alcantarillados, Oficina Nacional Forestal y municipalidades, respectivamente.
Identificación de residuos biomásicos predominantes en Costa Rica: Con la información recabada en la sección anterior y con el objetivo de centrar la investigación en los residuos con mayor volumen de generación, se construyó un gráfico de Pareto para aplicar la regla 80/20 y así identificar las actividades generadoras de residuos más relevantes.
Caracterización de residuos biomásicos predominantes: Después de identificar los residuos con mayor importancia de generación, se procedió a recompilar información reportada de su composición química (celulosa, hemicelulosa, lignina, proteínas, lípidos y carbohidratos) y se calcularon intervalos de confianza al 95 % para cada componente, determinándose el valor central por intervalo, con el fin de estimar valores representativos de la composición química de cada residuo de interés.
Estimación del potencial de producción de biocrudo en Costa Rica: Se realizó una búsqueda bibliográfica de modelos matemáticos que permiten estimar el rendimiento de biodrudo producido mediante LHT desde los valores promedios de la composición química de la biomasa utilizada. Los modelos identificados se compararon utilizando criterios como la aplicabilidad a los residuos biomásicos estudiados, el ajuste del modelo a los datos experimentales y las condiciones de reacción de la LHT. Por medio de esta comparación se seleccionó el modelo con mayor aplicabilidad a cada residuo estudiado y se procedió con la estimación del potencial de producción de biocrudo para cada residuo.
Selección de ruta de mejoramiento de biocrudo: Para completar esta sección, se realizó una investigación bibliográfica sobre las técnicas disponibles para mejorar el biocrudo. Las rutas de mejoramiento identificadas se compararon enfocándose en puntos como madurez de la tecnología, rendimiento de biocombustibles, costo asociado, impacto ambiental y condiciones de operación. Una vez seleccionada la mejor ruta, se estimó un rendimiento promedio, según lo reportado en la literatura, considerando que las condiciones de operación fuesen las óptimas, o muy cercanas a estas. Por último, se estimó el volumen de producción de biocrudo mejorado y sus coproductos (fase acuosa y fase orgánica).
Estimación del potencial de biodiésel en Costa Rica: Con el fin de conocer la cantidad posible de biocrudo mejorado que corresponde a biodiésel y a otros coproductos (gasolina y búnker), se propuso un sistema de destilación para separar los biocombustibles en las fracciones deseadas. Como primer paso, se asumió una composición química representativa de un biocrudo mejorado por la ruta seleccionada anteriormente. Luego, se simuló el sistema de destilación en el programa COCO. Dicho simulador aplica las ecuaciones MESH (método riguroso) para dar solución a los procesos de destilación. En la simulación se utilizó un paquete termodinámico de condiciones ideales (ley de Raoult y entalpía ideal), también se asumió que las columnas se com-portaban adiabáticamente. Para la primera to-rre de destilación se utilizó un sistema de 50 platos, una presión de 370 kPa y 1-etenil-4-etil benceno y 1,3-dimetiladamanto como componentes clave, ligero y pesado, respectivamente. En cuanto a la segunda torre, se utilizó un sistema de 20 platos, presión atmosférica y 4-metilfenantreno e indeno(1,2,3-cd) pireno como componentes clave, ligero y pesado, correspondientemente.
Cuantificación de huella de carbono: se aplicó la metodología de la norma ISO 14067, para la cual se definieron los siguientes parámetros:
Unidad funcional: CO2eq/MJcombustibles.
Límites del sistema: El enfoque utilizado se le conoce como ‘De puerta a puerta’. En la Figura 2 se pueden ver las etapas del proceso que se encuentran dentro de los límites del sistema y las operaciones unitarias que corresponden a cada etapa. Este estudio se limitó geográficamente a Costa Rica.
Requisitos de calidad: Se estableció que los datos utilizados en esta investigación fueran de reportes técnicos presentados por el National Renewable Energy Laboratory, documentos de instituciones gubernamentales como: la Secretaría de Planificación del Subsector de Energía, el Ministerio de Agricultura y Ganadería, la Cámara de Avicultores, Acueductos y Alcantarilla-dos, artículos científicos, especificaciones en manuales de equipos presentados por fabricantes industriales, recomendaciones de expertos del sector, entre otros similares. De esta manera, se favoreció la representatividad, reproducibilidad, precisión y coherencia del estudio. Por otro lado, se priorizó el uso de datos que sean aplicables a la realidad nacional, por ejemplo: los factores de emisión reportados por el Instituto Meteorológico Nacional (IMN).
Límite temporal de datos: base anual para ser consistentes con los ciclos de las actividades agrícolas, que, a su vez, son las productoras de la materia prima de este proceso.
Procedimiento de asignación: se realizó con base al contenido energético.
Limitaciones del estudio: se omiten las etapas de transporte de materias primas y distribución de los combustibles. También, el estudio de huella de carbono se restringe únicamente a la producción de GEI, por lo que otros impactos ambientales (por ejemplo, el uso de recursos naturales) no se toman en consideración.
Análisis y resultados
A partir de la compilación de información y los cálculos realizados para estimar las tasas de producción de residuos biomásicos en Costa Rica, según la actividad que los genera, se procedió a construir el gráfico de Pareto de la Gráfica 1. Esta gráfica permite seleccionar, objetivamente, las actividades con mayor impacto en la generación de residuos biomásicos al utilizar la regla 80/20; es decir, limitar el estudio al 20 % de las actividades que son responsables del 80 % de los residuos generados en el país. Tal como se puede comprobar en la Gráfica 1, las actividades que conforman el 80 % de la biomasa generada son: caña de azúcar (bagazo, cachaza y residuos de campo), ganadería vacuna (excretas), banano (pinzote, vástago y rechazo), piña (rastrojo y corona), residuos urbanos (fracción orgánica), porcicultura (excretas), ganadería de leche (excretas) y palma aceitera (fibra de mesocarpio, cascarilla de coquito y fibra de pinzote). Este resultado es similar a lo reportado por Chacón et al., (2018).

Nota: Fuente propia de la investigación
Gráfica 1 Gráfico de Pareto de las actividades generadoras de residuos biomásicos en Costa Rica conforme a su tasa de producción, 2022
Luego de establecer cuáles son las biomasas en las que se enfoca el estudio, se procedió a realizar la estimación de la composición típica de estas. Debido a la alta variabilidad de los materiales orgánicos es complicado conseguir un valor único, por lo que se procedió a calcular intervalos de con-fianza, de los cuales se tomó el valor más probable (valor central), para realizar las posteriores estimaciones matemáticas. Los valores centrales obtenidos se reportan en la Tabla 1.
Para la selección de los modelos matemáticos de estimación del rendimiento del proceso de LHT, se analizaron catorce modelos reportados en la literatura (Aierzhati et al., 2019; Biller & Ross, 2011; Déniel et al., 2017; Hietala et al., 2017; Leow et al., 2015; Li et al., 2017; Lu et al., 2018; Palomino et al., 2019; Shakya et al., 2017; Sheng et al., 2018; Teri et al., 2014; Wagner et al., 2016; Yang et al., 2018) utilizando criterios como la aplicabilidad a los residuos biomásicos estudiados, el ajuste del modelo a los datos experimentales, las condiciones de reacción
Tabla 1 Valores centrales de composición química estimada (%) para los residuos biomásicos predominantes en Costa Rica, 2022
Residuos | Tipo | Celulosa | Hemi-celulosa | Lignina | Lípidos | Proteína | Carbohidratos | Cenizas |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Caña de azúcar | Bagazo | 41 | 27 | 21 | 5 | 2 | 68 | 2 |
Cachaza | 11 | 19 | 9 | 8 | 4 | 30 | 3 | |
Rastrojo | 37 | 29 | 23 | 8 | 6 | 66 | 5 | |
Banano | Pinzote | 31 | 16 | 11 | 10 | 4 | 47 | 6 |
Vástago | 45 | 14 | 15 | 4 | 4 | 59 | 8 | |
Banano rechazo | - | - | 1 | 4 | 25 | - | ||
Piña | Rastrojo | 61 | 20 | 12 | 5 | 9 | 81 | - |
Corona | 42 | 19 | 12 | 3 | 5 | 61 | - | |
Palma aceitera | Fibra de mesocarpio | 33 | 30 | 26 | 9 | 4 | 63 | 1 |
Cascarilla de coquito | 24 | 22 | 51 | 5 | 3 | 46 | 2 | |
Fibra del pizote | 39 | 27 | 22 | 7 | 4 | 65 | 9 | |
Residuos orgánicos urbanos | Domésticos | 4 | 5 | 12 | 11 | 13 | 43 | - |
Residuos de madera y jardines Excreta | 25 | 18 | 19 | 5 | 4 | 42 | - | |
Porci-cultura | Excreta | 13 | 16 | 6 | 12 | 18 | 37 | - |
Ganadería de leche | Excreta | 21 | 20 | 12 | 4 | 13 | 35 | 10 |
Ganadería de carne | Excreta | 21 | 20 | 15 | 7 | 12 | 36 | 25 |
Nota: Fuente propia de la investigación
de la LHT y si se realizaron pruebas de validación. Luego de ese análisis se concluyó que para el cálculo con materiales lignocelulósicos y excretas de actividades pecuarias, el modelo más favorable es el de Déniel et al., (2017), ya que se desarrolló bajo condiciones de operación comparables, tiene un ajuste de 0,988 y reporta buenas aproximaciones para estos materiales por medio de la validación (ecuación (1)). Respecto a los residuos urbanos y el banano de rechazo se considera que el modelo propuesto por Aierzhati et al., (2019) es el que daría un resultado más confiable, puesto que es el que cumple adecuadamente con los todos los criterios de selección para este tipo de material (ecuación (2)). Con este modelo se utilizó una temperatura de 280 °C y 60 min de tiempo de reacción como condiciones de operación para el cálculo del rendimiento
YB = 0,05 • XCH + 0,95·XLip + 0,18 • XCH • XP + 0,79 • XCH • XL + 0,45 • XCH • XLip + 0,23 • XP • XL+ 0,44 • XP • XLip-0,30 • XL • XLip (1)
YB = 1,61 • XLip - 0,558 • XP - 0,00625 • t2 + 0,00565 • X + 0,00324 • T • t + 0,0108 • XLip·XCH - 0,00273 • XLip • T - 0,00465·XLi • t - 0,00772·XCH·t (2)
Donde,
T: Temperatura de reacción, °C t: tiempo de retención, min X CH : fracción de carbohidratos, adim X L : fracción de lignina, adim X Lip : fracción de lípidos, adim X P : fracción de proteínas, adim Y B : rendimiento de biocrudo, adim
Con ayuda de estos modelos se estimó el potencial de producción de biocrudo de los residuos seleccionados, esta información se muestra en la Tabla 2. Es de importancia resaltar que las 1 383 299 ton/año de biocrudo estimadas no contemplan pérdidas que se podrían generar en el proceso de LHT, así como la fracción de residuos retenidos por los mismos productores, debido a que, actualmente, se les da otro uso, sino que los cálculos se basan en la cantidad de materia total disponible.
Tabla 2 Resultados del cálculo del potencial de producción de biocrudo para los residuos biomásicos seleccionados, 2022
Residuos orgánicos | Biocrudo (ton/año) |
---|---|
Caña de azúcar | 459 938 |
Banano | 164 304 |
Piña | 133 638 |
Palma aceitera | 102 474 |
Residuos urbanos | 155 264 |
Porcicultura | 100 719 |
Ganadería de leche | 46 400 |
Ganadería vacuna | 220 562 |
Total | 1 383 299 |
Nota: Fuente propia de la investigación.
Posteriormente, fue necesario selec cionar el proceso de mejoramiento del biocrudo más conveniente para este estudio. De los diferentes procesos identificados y listados en la Figura 1, se descartaron los procesos fisicoquímicos de mejoramiento electroquímico, con plasma, mediante emulsión y adición de solventes o fluidos supercríticos, ya que, con estos, no se generan productos similares a los biocombustibles deseados, o, al menos, no con las capacidades requeridas. Por lo tanto, se realizó una comparación de los procesos de cracking, hidrogenación, esterificación y transesterificación, de acuerdo con los siguientes criterios: sus condiciones de operación, el rendimiento de Biodiésel obtenido, los costos de capital y de operación, el impacto ambiental y la madurez de la tecnología. Del análisis se concluyó que la ruta más adecuada para la síntesis de biodiésel (principalmente) y otros biocombustibles, es mejorando el biocrudo mediante hidrogenación, ya que, a pesar de que esta es considerada la tecnología con condiciones de operación más demandantes y muestra tener un costo más elevado, sus otras características como nivel de madurez, impacto ambiental y rendimiento de biodiésel son determinantes a la hora de seleccionar una ruta de mejoramiento.
Una vez definida la tecnología de mejoramiento, se procedió a estimar las cantidades de productos (fase oleosa, fase acuosa y fase gaseosa) que se obtendrían de la hidrogenación del biocrudo, utilizando como referencia los resultados publicados por Snowden-Swan et al., (2016); Yu et al., (2017) y Zhu et al., (2015). En estos estudios se utilizaron biocrudos sintetizados únicamente a partir de materiales lignocelulósicos, bajo condiciones de reacción típicas (350 °C, 10 MPa, 228 mol H2/kg de biocrudo y un catalizador de Co-Mo soportado en Al2O3). A pesar de que esto podría generar algún nivel de desviación en el cálculo, ya que el biocrudo de este estudio se genera utilizando, también, excretas de animales y residuos domésticos, hay una falta de estudios relacionados con la hidrogenación de biocrudos producidos a partir de esas otras materias primas. Para realizar esta estimación, se multiplicó la cantidad total de biocrudo calculado (1 383 299 ton/año) por cada dato de rendimiento reportado en las referencias mencionadas. Estos resultados se pueden apreciar en la Tabla 3.
Tabla 3 Resultados del cálculo de productos generados por la hidrogenación del biocrudo estimado, 2022
Productos | Rendimiento promedio (kg producto/kg biocrudo) | Producción (ton/ año) |
---|---|---|
Fracción oleosa | 0,7225 | 999 406 |
Fracción acuosa | 0,2319 | 320 815 |
Fracción gaseosa | 0,0456 | 63 078 |
Nota: Fuente propia de la investigación.
La fracción oleosa producida de la hidrogenación del biocrudo es la fracción de interés, ya que es la mezcla de biocombustibles (gasolina, diésel y componentes pesados) que requieren ser separados mediante operaciones de destilación. Con la finalidad de diseñar el sistema de separación se asumió una composición química representativa de la fracción oleosa, ya que, al igual que el petróleo, no tiene una composición exacta; la composición asumida fue la reportada por Tews et al., (2014). Como criterio para realizar la separación de los biocombusti bles se utilizó la cantidad de carbonos de las moléculas componentes; específicamente, la fracción de gasolina debe contener los componentes en el ámbito de C5 a C10, la fracción de diésel corresponde a los hidrocarburos en el ámbito de C10 a C16 y los componentes pesados son los que posean más de C16. Estos criterios de separación fueron fundamentados en lo que indica la Junta de Castilla y León (n. d.).
El sistema de destilación se simuló en el programa COCO, con lo que se obtuvieron los flujos de producción de los biocombustibles antes mencionados. En la simulación se utilizó un paquete termodinámico ideal, lo que podría implicar desviaciones en las estimaciones realizadas. A pesar de esto, Bouillot (2021) indica que un modelo ideal puede ser utilizado para una mezcla de hidrocarburos, en especial para simulaciones con presiones relativamente bajas, temperaturas altas y con fuerzas de interacción débiles; tal como en este caso. La principal dificultad que presenta la mezcla es el uso de moléculas con más de siete carbonos, lo que hace que se desvíen del comportamiento ideal.
Los resultados obtenidos se muestran en la Tabla 4, donde también se comparan con el consumo de combustibles fósiles en Costa Rica durante el año 2020. Estos resultados reflejan que, por medio de la integración de las tecnologías de LHT de los residuos biomásicos y la hidrogenación correspondiente del biocrudo producido, idealmente sería posible sustituir poco más de dos tercios del diésel y búnker, y poco menos de la mitad de la gasolina consumidos en el nivel nacional. Con la potencial implementación de estas tecnologías en el país, se podría alcanzar una independencia significativa de los combustibles fósiles en el sector transporte, donde actualmente se utiliza alrededor del 66 % de los com bustibles fósiles importados (Ministerio de Ambiente y Energía de Costa Rica, 2015) También es valioso resaltar que se podría aumentar aún más la producción de es tos biocombustibles si se implementara un segundo tratamiento al búnker obtenido; según Tews et al., (2014) el uso de hidro cracking favorece la conversión de los com ponentes pesados en fracciones más ligeras, tales como diésel y gasolina.
Tabla 4 Potencial de producción de biodiésel, biogasolina y biobúnker producidos con LHT a partir de los residuos biomásicos generados en Costa Rica, 2022
Diésel | Gasolina | Búnker | Unidades | |
---|---|---|---|---|
Consumo de combustibles fósiles en CR 2020 | 898 785 | 693 019 | 91 890 | ton |
Potencial de biocombustibles | 635 788 | 295 336 | 70 140 | ton |
Potencial de reemplazo | 71 | 43 | 76 | % |
Nota: El consumo de combustibles fósiles fue extraído de la (Refinadora Costarricense de Petróleo, 2020), los otros resultados son propios de la investigación.
En cuanto a la estimación de huella de carbono, en la Gráfica 2 se muestran los re sultados de las emisiones de CO2 equivalen te, asociadas a los procesos de producción de biocombustibles estudiados, estos, según el biocombustible y la etapa de producción; así mismo, se muestra esta información para los procesos de producción de combustibles fósiles. Lo primero que se puede apreciar es que la etapa de producción de biocrudo posee una huella de carbono superior a la de producción de crudo tradicional. Es posible que la diferencia se deba a que es necesario acondicionar los residuos orgánicos antes de ser sometida al proceso de LHT. Por otra parte, las emisiones asociadas al proceso de mejoramiento de biocombustibles son mucho menores en comparación a las de los combustibles fósiles. Esta diferencia puede deberse a que, en el caso de los combustibles fósiles, se invierte en procesos adicionales como reformado de gases, cracking, hidrogenación, entre otros, con el fin de producir una mayor gama de productos. Debido a lo discutido anteriormente se logra obtener una huella de carbono total menor, en comparación con la huella de los combustibles fósiles tradicionales. La reducción lograda es de 18 %, 36 % y 6 % para diésel, gasolina y búnker, respectivamente.

Nota: La huella de carbono de combustibles fósiles fue extraído de (Cooney et al., 2017; Elgowainy et al., 2014), los otros resultados son propios de la investigación.
Gráfica 2 Huella de carbono de la producción de biocombustibles mediante LHT e hidrogenación y de combustibles fósiles, según etapa del proceso y combustible, 2022
Conclusiones
Luego de revisar el inventario de generación de residuos biomásicos en Costa Rica y aplicarle la regla de 80/20 se concluyó que las actividades que generan el 80 % de los residuos aprovechables para la producción de biocombustibles por medio de LHT e hidrogenación son: el cultivo de caña de azúcar, banano, piña, palma aceitera, la ganadería de carne y leche, la porcicultura y las actividades urbanas (fracción orgánica de residuos domésticos), a partir de los cuales se estima un potencial de generación de biocrudo de 1 383 299 ton/año.
Se determinó que la ruta de hidrogenación es una de las más favorables para el mejoramiento de los biocrudos generados por medio de la técnica de LHT, principalmente debido a la madurez de la tecnología, su bajo impacto ambiental y alto rendimiento.
Se estimó que el potencial de reemplazo de diésel, gasolina y búnker en Costa Rica son de 71 % (635 788 ton/año), 43 % (295 336 ton/año) y 76 % (70 140 ton/año), respectivamente. Además, se concluyó que la huella de carbono del diésel, la gasolina y el búnker producidos por medio de LHT e hidrogenación son inferiores a las del proceso de producción de combustibles fósiles en un 18 %, 36 % y 6 %, correspondientemente. Esta reducción de emisiones se asocia, en particular, a las diferencias presentes en cada proceso de mejoramiento.
A pesar de que los datos obtenidos en esta investigación corresponden a una estimación preliminar del potencial de producción de biocombustibles utilizando LHT y esto es un escenario ideal, pues implica el aprovechamiento del 100 % de los desechos biomásicos generados en el país y no se considera las pérdidas propias de los procesos, los resultados obtenidos son alentadores, ya que demuestran el gran impacto que podría tener la implementación de estos procesos en Costa Rica. Con ello, se insta a continuar explorando la viabilidad técnica y económica del desarrollo de esta tecnología en el país.
Agradecimiento
El equipo de autores agradece el apoyo de la Escuela de Ingeniería Química y de la Vicerrectoría de Investigación de la Universidad de Costa Rica.
Declaración de la contribución de los autores
Todos los autores afirmamos que se leyó y aprobó la versión final de este artículo.
El porcentaje total de contribución para la conceptualización, preparación y corrección de este artículo fue el siguiente: S. S. J. 50 %, N. M. R. 15 %, J. R. P. 10 % y E. D. H. 25 %.
Declaración de disponibilidad de los datos
Los datos que respaldan los resultados de este estudio serán puestos a disposición por el autor correspondiente (S. S. J.), previa solicitud razonable.
Preprint
Una versión Preprint de este artículo fue depositada en: https://hdl.handle. net/10669/89879