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      <subfield code="a">Kaadouch Kaadouch, Hicham</subfield>
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      <subfield code="a">Aquest treball de final de grau se centra en l'optimització i l'avaluació ambiental de la cadena de&#xd;
subministrament de metanol. La producció de metanol implica processos amb implicacions&#xd;
econòmiques i ambientals significatives, que requereixen un enfocament optimitzat per a la gestió i&#xd;
assignació de recursos. La cadena de subministrament de metanol es divideix en tres blocs principals:&#xd;
aigües amunt (upstream), procés i aigües avall (downstream). Cada bloc contribueix al rendiment&#xd;
global del sistema en termes de consum de recursos, emissions i viabilitat econòmica. L'objectiu&#xd;
d'aquest projecte és desenvolupar estratègies per optimitzar la cadena de subministrament de&#xd;
metanol mentre s'avalua l'impacte ambiental mitjançant l'elaboració de l'AESA (Absolute&#xd;
Environmental Sustainability Assessment).&#xd;
Per assolir aquests objectius, s'ha desenvolupat un model de programació lineal enter mixta (MILP).&#xd;
Aquest model maximitza els beneficis optimitzant l'assignació de recursos, la producció i la distribució,&#xd;
tenint en compte les demandes de metanol i els subproductes en diferents mercats. A més, el marc&#xd;
dels límits planetaris s'ha incorporat dins de l'AESA, abordant llindars crítics com el canvi climàtic, l'ús&#xd;
d'aigua dolça i l'ús del sòl. La implementació s'ha realitzat utilitzant el programari PYOMO, i els resultats&#xd;
s'han exportat per a una anàlisi i discussió posteriors.&#xd;
El marc proposat s'ha aplicat a un estudi de cas a Espanya, on la producció i distribució de metanol es&#xd;
modelen a nivell comunitari. Els resultats posen de manifest els avantatges de l'optimització de la&#xd;
cadena de subministrament per reduir costos i emissions, alhora que s'incrementa la rendibilitat. Les&#xd;
conclusions subratllen l'aplicabilitat del model com a eina de suport per a la presa de decisions&#xd;
estratègiques en la indústria química, particularment en la producció de metanol.</subfield>
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      <subfield code="a">Este proyecto de fin de grado se centra en la optimización y evaluación ambiental de la cadena de&#xd;
suministro de metanol. La producción de metanol implica procesos con implicaciones económicas y&#xd;
ambientales significativas, que requieren un enfoque optimizado para la gestión y asignación de&#xd;
recursos. La cadena de suministro de metanol se divide en tres bloques principales: upstream (aguas&#xd;
arriba), proceso y downstream (aguas abajo). Cada bloque contribuye al rendimiento global del sistema&#xd;
en términos de consumo de recursos, emisiones y viabilidad económica. El objetivo de este proyecto&#xd;
es desarrollar estrategias para optimizar la cadena de suministro de metanol mientras se evalúa el&#xd;
impacto ambiental mediante la elaboración de la AESA (Absolute Environmental Sustainability&#xd;
Assessment).&#xd;
Para alcanzar estos objetivos, se ha desarrollado un modelo de programación lineal entera mixta&#xd;
(MILP). Este modelo maximiza los beneficios optimizando la asignación de recursos, la producción y la&#xd;
distribución, teniendo en cuenta las demandas de metanol y los subproductos en diferentes mercados.&#xd;
Además, el marco de los límites planetarios se ha incorporado dentro de la AESA, abordando umbrales&#xd;
críticos como el cambio climático, el uso de agua dulce y el uso del suelo. La implementación se ha&#xd;
realizado utilizando el software PYOMO, y los resultados se han exportado para un análisis y discusión&#xd;
posteriores.&#xd;
El marco propuesto se ha aplicado a un estudio de caso en España, donde la producción y distribución&#xd;
de metanol se modelan a nivel comunitario. Los resultados destacan las ventajas de la optimización de&#xd;
la cadena de suministro para reducir costos y emisiones, al tiempo que se incrementa la rentabilidad.&#xd;
Las conclusiones subrayan la aplicabilidad del modelo como una herramienta de apoyo para la toma&#xd;
de decisiones estratégicas en la industria química, particularmente en la producción de metanol.</subfield>
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      <subfield code="a">This end-of-degree project focuses on the optimization and environmental assessment of the&#xd;
methanol supply chain. Methanol production involves processes with significant economic and&#xd;
environmental implications, requiring an optimized approach to resource allocation and management.&#xd;
The methanol supply chain is divided into three main blocks: upstream, process, and downstream.&#xd;
Each block contributes to the overall performance of the system in terms of resource consumption,&#xd;
emissions, and economic viability. The aim of this project is to develop strategies to optimize the&#xd;
methanol supply chain while assessing the environmental impact through the elaboration of the AESA&#xd;
(Absolute Environmental Sustainability Assessment).&#xd;
To achieve these objectives, a mixed integer linear programming (MILP) model has been developed.&#xd;
The model maximizes profits by optimizing resource allocation, production, and distribution,&#xd;
considering the demands of methanol and byproducts in various markets. Furthermore, the planetary&#xd;
boundaries framework has been incorporated within the AESA , addressing critical thresholds such as&#xd;
climate change, freshwater use, and land usage. The implementation has been carried out using&#xd;
PYOMO software, and the results have been exported for further analysis and discussion.&#xd;
The proposed framework has been applied to a case study in Spain, where methanol production and&#xd;
distribution are modeled at the community level. Results highlight the advantages of supply chain&#xd;
optimization in reducing costs and emissions while increasing profitability. The findings underscore the&#xd;
model's applicability as a decision-support tool for strategic planning in the chemical industry,&#xd;
particularly for methanol production.</subfield>
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      <subfield code="a">Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria química</subfield>
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      <subfield code="a">Optimization and AESA in the methanol supply chain: strategies and computational analysis: case of study of Spain</subfield>
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