Estudio para la implementación de un sistema de gestión energética

Resumen

El presente estudio se llevo a cabo en diferentes sectores productivos del municipio Julián Mellado, Francisco de Miranda y Ortiz, con el objetivo de evaluar las potencialidades para la implementación de un sistema de gestión energética en la Brigada Mecanizada "El Sombrero" perteneciente a la CVA CIA de mecanizado agrícola y transporte "Pedro Camejo" SA. Para la determinación de los indicadores energéticos se aplicaron las herramientas de la "Tecnología de gestión Total Eficiente de la Energía y el Modelo de Gestión Integral de la Energía. Entre los principales resultados obtenidos tenemos que, los valores del coeficiente de determinación (R2) y correlación (r) están por encima de 0,75, para el caso de las variables evaluadas consumo de combustible (C.C) en litros vs Cosecha de maíz (Producción en t). Estos valores se consideran aceptables, de acuerdo a los autores de los modelos aplicados.Por otro lado se determinó elíndice de consumo (I.C) para los sectores productivos evaluados, por tanto es posible implementar el sistema de gestión energética tomando como referencia los resultados obtenidos.

Palabras claves: Eficiencia energética, indicadores energéticos, cosecha de maíz

Introducción

El 80 % de la demanda energética a nivel mundial está concentrada en dos tercios de población del planeta, esta se distribuye en un 36 % para el consumo de combustibles fósiles (hidrocarburos), 23 % corresponde a la demanda del carbón y 21 % corresponde a gas natural. El petróleo, el carbón y el gas natural aportan actualmente algo más del 80 % de la demanda total para la satisfacción de nuestras necesidades energéticas. Si se añaden las aportaciones de la energía nuclear y de los aprovechamientos hidroeléctricos, la cifras se elevaran 89,04 % (Lara Coira, 2007).

No obstante, estudios geológicos que consideran las reservas de petróleo, los niveles de producción, el procesamiento, la creciente demanda, así como la dependencia de hidrocarburos y sus derivados tanto en los países desarrollados y en vía de desarrollo, ponen de manifiesto que las reservas energéticas mundiales provenientes del petróleo están próximas a disminuir de un modo progresivo. Esta situación traerá como consecuencia una disminución progresiva en la oferta petrolera, un incremento en el precio de los derivados y la posterior insostenibilidad en su producción como fuente de energía (Pérez Arriaga, 2003).

El desarrollo acelerado del hombre, en gran medida, está condicionado por la producción de energía. La producción de energía se basa fundamentalmente en la utilización de combustibles fósiles, cuyos potenciales existentes se prevén duren aproximadamente 50 años de explotación (Humbert, 1993). Los costos generados por la extracción y procesamiento del petróleo se encarecen cada año, así como los daños medioambientales producidos por la emisión de gases contaminantes a la atmósfera y de residuos de la industria del petróleo, por tal motivo, se hace necesaria la búsqueda de nuevas fuentes y recursos energéticos limpios y renovables.

En efecto, los recursos energéticos se producen a partir de recursos naturales susceptibles de agotamiento o degradación, cuya protección y uso racional es indispensable para asegurar su preservación en el tiempo. Por su parte, tales recursos energéticos deben utilizarse y explotarse mediante prácticas y tecnologías eficientes, capaces de asegurar que los bienes y servicios producidos no impongan a los usuarios, especialmente en condiciones de monopolio natural, la obligación de asumir los costos derivados de una ineficiente gestión. Sin embargo, los consumidores o usuarios deben contribuir a la conservación de la energía y del ambiente y también a retribuir razonablemente el costo de los bienes y servicios obtenidos, y en ese sentido, tienen el derecho a recibir orientación acerca de las formas disponibles para hacer lo más conveniente a sus intereses (Ametrano, 1999).

El panorama en América Latina se presenta con una tendencia de la demanda de energía fósil menor que en los países industrializados, pero considerablemente alta si se compara con la producción de petróleo, lo cual hace necesario el establecimiento de tecnologías que impliquen el uso racional de los hidrocarburos que en una economía globalizada adherida a acuerdos y protocolos internacionales y regionales, implican la reducción de costos, el incremento en la competitividad y la preservación del medio ambiente, por lo que se hace prioritario el surgimiento y modificación de los hábitos de consumo energético que conlleve a lograr un mayor equilibrio entre economía y medio ambiente, siendo el ahorro y uso eficiente de la energía una herramienta fundamental para lograr este objetivo, manteniendo el nivel de rentabilidad (Boto Fidalgo et al., 2004 ).

Venezuela enfrenta una estructura de consumo de hidrocarburos influenciada por una política de precios subsidiados que caracteriza el mercado interno de derivados del petróleo, lo cual ha dificultado la adopción de prácticas de consumo eco-eficiente de combustibles de origen fósil. Sin embargo, de cara a las perspectivas del cambio climático y la adhesión del país al protocolo de Kyoto, el Estado venezolano ha asumido el compromiso de diseñar e implementar políticas que estimulen la adopción de prácticas de ahorro energético en los sectores de mayor consumo. El sector agroalimentario Venezolano representa un importante agente demandante de energía fósil por el volumen de su producto y el consumo de materias primas, a tal efecto se hace necesario practicar una gestión eficiente de la energía, que adecue sus actividades productivas a lo suscrito en su adhesión a precitado protocolo en cuanto al diseño de políticas y estrategias para mejorar el desempeño ambiental y la eficiencia energética de sus procesos económicos (Sáez, 2010). Estas estrategias incluyen que las unidades de explotación consideren en medio de la ejecución de las actividades aspectos tales como: el ahorro, el uso y generación eficiente de energía y el mantenimiento de equipos, por lo que utilizarla eficientemente se traduce en realizar las actividades con el mínimo de energía posible, aumentando la productividad y competitividad del sector. En tal sentido se plantea que la eficiencia energética puede contribuir de forma decisiva a la lucha contra el cambio climático, a la mejora de la seguridad energética y de la competitividad. Incluso en algunos gobiernos de economías emergentes la eficiencia energética constituye un dinamizador del desarrollo económico y el empleo (Energía y Sociedad, 2009).

En análisis realizados en numerosas empresas se pone de manifiesto el insuficiente nivel de gestión energética existente, así como las posibilidades de reducir los costos energéticos, mediante la creación de las capacidades técnico organizativos para administrar eficientemente la energía (Campos et al., 2004, Monteagudo Y. and Gaitan, 2005)

Hasta el momento, el problema de explotar el recurso eficiencia energética se ha efectuado de una forma muy limitada, fundamentalmente mediante la realización de diagnósticos energéticos para detectar las fuentes niveles de pérdidas, y posteriormente definir medidas o proyectos de ahorro o conservación energética. Esta vía, además de obviar partes de las causas que provocan baja eficiencia energética en las empresas, generalmente tiene baja efectividad para realizarse muchas veces sin la integralidad, los procedimientos y los equipos requeridos, por limitaciones financieras para aplicar los proyectos, pero sobre todo, por no contar el personal con la cultura ni las capacidades técnico administrativas necesarias para realizar el seguimiento y control requerido y lograr un adecuado nivel de consolidación de las medidas aplicadas (Borroto N. et al., 2001).

De hecho, la introducción de la mecanización en la República Bolivariana de Venezuela trajo como consecuencia la creación de una serie de procedimientos que resolvería el problema de la producción alimenticia y la eficiencia de la maquinaria. Pero las duras experiencias recogidas con el devenir de los años permiten reflexionar en todas las consecuencias que acarrea la mecanización de los cultivos y nos da una visión clara de que la solución no es el retorno a la continuación de los primitivos métodos tradicionales de labranza, sino reflexionar y aprovechar las lesiones de los desaciertos pasados y establecer la mecanización sobre fundamentos más científicos, (García, 1999). Por otro lado Castro y Espinosa (2000), expresan que optimizando la explotación de las máquinas agrícolas y los medios de trabajo, se elevará el índice de mecanización.

El sector agrícola constituye un elemento estratégico debido a que las medidas de ahorro energético que se implanten pueden contribuir a la sostenibilidad del medio rural (Instituto para la Diversificación y Ahorro de la energía, 2007, Instituto para la Diversificación y Ahorro de la Energía, 2010). De hecho, la maquinaria agrícola junto con los regadíos supone cerca del 70 % del consumo energético del sector. En tal sentido existe un potencial de ahorro por la modernización de flotas agrícolas y por el cambio de los sistemas de riego por aspersión a riego localizado (Martínez Rodríguez et al., 2012).

Sin embargo, en la actualidad existen barreras que limitan la introducción de criterios de eficiencia energética en las actividades del sector agrícola como son: la escasez de información y sensibilización sobre aspectos energéticos, así como ser un sector tradicional que le cuesta aceptar cambios en sus modos de operación. A estas barreras se les suman la dispersión de competencias entre las diversas administraciones, la falta de legislación y las barreras económicas por la necesidad de elevadas inversiones en la modernización y cambios de maquinaria agrícola, sistemas de regadío, etc. (Instituto para la Diversificación y Ahorro de la Energía, 2005 ).

La CVA, Cia de Mecanizado y Transporte Pedro Camejo S.A. es una empresa del estado de la República Bolivariana de Venezuela, que interviene activamente en la producción agroalimentaria de este país, prestando servicio de mecanización agrícola (preparación de suelos, labores culturales de mantenimiento de cultivos, cosecha y transporte) a productores agropecuarios públicos y privados, utilizando maquinarias agrícolas adquiridas a través de convenios internacionales y diseñadas con tecnología de punta que requieren una administración hábil y eficaz de los recursos energéticos disponibles. Exigencia que de acuerdo a lo manifestado por las y los trabajadores de la unidad mecanizada "El Sombrero", perteneciente a esa empresa, se cubren de manera parcial e insuficiente, al evidenciarse muy poca información referente al consumo de combustibles fósiles en los diferentes servicios prestados.

De modo que con la aplicación de la Tecnología de Gestión Total y Eficiente de la Energía (Borroto N. et al., 2001) y el Modelo de Gestión Integral de la Energía (MGIE) (Campos Avella et al., 2008) se pueden estudiar los diferentes factores que influyen en el estado energético de un sector productivo en la República Bolivariana de Venezuela, pues ambos modelos han demostrado la posibilidad de reducir los consumos energéticos de las empresas, fundamentalmente con medidas técnico-organizativas y de baja inversión, así como organizar el control, gestión de ahorro y conservación de los portadores energéticos, identificando el grupo de soluciones técnicas más favorables a los problemas de suministro de energía. Estos modelos han sido diseñados con la filosofía de las ISO 9000, por lo que su implementación se inserta en los procesos de certificación y perfeccionamiento, contribuyendo a la cultura de la organización.

Por tanto este trabajo tiene como objetivo evaluar las potencialidades para la implementación de un sistema de gestión energética en la Brigada Mecanizada "El Sombrero" perteneciente a la CVA CIA de mecanizado agrícola y transporte "Pedro Camejo" SA, ya que no existe un sistema de gestión energética implementado que permita evaluar los indicadores energéticos, durante el periodo de cosecha del maíz.

Materiales y métodos

La investigación se realizó en los siguientes sectores:

• La torreña, Corral Viejo, La Roana, Doña Barbara, San Juan de Paya, El sombrero, Las Matas, Buenos Aires, Coropa, Aguada del Rosario, Botalon, Palma Sola, Los Mererales, Carretera Nacional, Chaguaramas, todos pertenecientes al municipio Julián Mellado.

• San Marcos, municipio Francisco de Miranda

• Tiguigue, del municipio Ortíz

Las pruebas se llevaron a cabo en las 44 parcelas con cinco (05) cosechadoras Marca Don Roque, Modelo RV 125, cuyas características técnicas son: motor de 185 HP de potencia a 2.400 rpm, cilindro 125 cm de ancho y 52 cm de diámetro, cóncavo con superficie 0,60 m2, tanque de combustible con capacidad de 415 litros, y un índice de consumo de 25 L/h (210 kg/L de combustible). Cada cosechadora operada por una persona distinta. Todas las cosechadoras operaron con los motores encendidos regulados a 2000 rpm.

En esta investigación se aplicó el método de normalización basada en observaciones cronométricas.

Al analizar este método de tiempo, se miden y registran los elementos del gasto de tiempo durante el turno. Este método es el que más se utiliza en los casos en que el factor principal que participa en la formación de las normas es el aprovechamiento del tiempo.

Metodología para la determinación de eficiencia energética en labrigada de mecanización "El Sombrero", perteneciente a la empresa socialista "Pedro Camejo".

El método utilizado en el trabajo fue el Analítico-Investigativo (selectivo), donde se procedió al cálculo de los principales indicadores energéticos-productivos y se valoró su estado actual.

Los cálculos se realizaron con ayuda de los programas profesionales Microsoft Excel 2003 y el software STATGRAPHICS Centurión versión 15.

Para evaluar los indicadores energéticos se aplicaron las herramientas de la Tecnología de Gestión Total Eficiente de la Energía (TGTEE) y del MGIE como son:

• Diagrama de Pareto.

• Estratificación.

• Diagramas de Dispersión y Correlación.

• Diagrama índice de consumo–producción (IC vs. P).

Resultados y discusión

Valoración de la aplicación de las herramientas de la "Tecnología de Gestión Total y Eficiente de la Energía".

• Estratificación de las maquinarias en cuanto a consumo de los portadores energéticos.

Como se puede apreciar en la figura 1 los sectores que ocupan el 80 % de acumulado fueron: la Torreña con un 32,56 %, San Marcos con 14,77 %, La Roana con 14,18, Tiguigue 9,39 % y Aguada del Rosario con 9,13.

Mientras que, en la figura 2 se muestran los sectores que representan el 80 % de acumulado de los consumos de combustible diesel como son: La Torreña con 46,40 %, Aguada del Rosario con un 20,04 %, Tiguigue con 13,04 % y Carretera Nacional con 7,18 %.

De acuerdo a lo que establece la ley de Pareto, donde para los casos analizados en ambos periodos, solo son representativos los aquellos sectores donde el 20 % de las causas provocan el 80 % de los efectos. A este argumento se atribuye que en ambos periodos los sectores de mayor efectos, en cuanto al consumo de combustible,(más del 80 %), son los que se deben analizar, para así de esta forma dar cumplimiento a lo establecido en la ley de Pareto. Sin embargo, en este estudio hay sectores que no participaron en ambos periodos de cosecha del maíz, por tanto solo se tendrán en cuenta los siguientes: La Torreña, Aguada del Rosario y Tiguigue. Los demás sectores no se evaluaran porque no son significativos, en cuanto al consumo de combustible diesel, según lo establecido en la ley de Pareto.

Fig.1 Estratificación a través del Diagrama de Pareto para los sectores de mayor consumo de combustible en el periodo de cosecha de maíz septiembre/2012 a Enero/2013.

Fig. 2 Estratificación a través del Diagrama de Pareto para los sectores de mayor consumo de combustible en el periodo de cosecha de maíz septiembre/2013 a Enero/2014.

• Diagrama de correlación y dispersión.

En la figura3 se muestran los resultados de la valoración entre las variables evaluadas Consumo diesel (CC) en litros vs Producción en toneladas de maíz cosechado.

El análisis de regresión simple se realizó con ayuda del software STATGRAPHICS Centurión versión 15, cuyos resultados se muestran a continuación.

• Valoración de las variables evaluadas CC (L) vs Producción (t), para el periodo de cosecha del maíz septiembre/2012 a Enero/2013, sector la Torreña.

Regresión Simple – CC vs. Pa

Variable dependiente: CC (L)

Variable independiente: Pa (t)

Lineal: Y = a + b*X

Coeficientes

Coeficiente de Correlación = 0,997493

R2 = 99,4993 porciento

R2 (ajustado para g.l.) = 99,4367 porciento

La salida muestra los resultados de ajustar un modelo lineal para describir la relación entre consumo de combustible (CC) y Producción (Pa). La ecuación del modelo ajustado es:

CC = 65,3115 + 4,68588*Pa

Puesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0,05, existe una relación estadísticamente significativa entre CC y Pa con un nivel de confianza del 95,0 %.

El estadístico R2 indica que el modelo ajustado explica 99,4993 % de la variabilidad en CC. El coeficiente de correlación es igual a 0,997493, indicando una relación relativamente fuerte entre las variables.

• Valoración de las variables evaluadas CC (L) vs Producción (t), para el periodo de cosecha del maíz septiembre/2013 a Enero/2014, sector la Torreña.

Regresión Simple – CC vs. Pa

Variable dependiente: CC (L)

Variable independiente: Pa (t)

Lineal: Y = a + b*X

Coeficientes

Coeficiente de Correlación = 0,970442

R2 = 94,1757 porciento

R2 (ajustado para g.l.) = 93,8117 porciento

StatAdvisor: La salida muestra los resultados de ajustar un modelo lineal para describir la relación entre CC y Pa. La ecuación del modelo ajustado es:

CC = -4,0804 + 7,00425*Pa

Puesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0,05, existe una relación estadísticamente significativa entre CC y Pa con un nivel de confianza del 95,0%.

El estadístico R-Cuadrada indica que el modelo ajustado explica 94,1757% de la variabilidad en CC. El coeficiente de correlación es igual a 0,970442, indicando una relación relativamente fuerte entre las variables.

Fig.3 Diagrama de dispersión y correlación de las variables evaluada Consumo diesel (CC) en litros vs Producción en toneladas, para los periodos septiembre/2012 a Enero/2013 y septiembre/2013 a Enero/2014, del sector la Torreña.

Por otro lado en la figura 4 se muestran los resultados de la valoración entre las variables evaluadas Consumo diesel (CC) en litros vs Producción en toneladas de maíz cosechado, en el sector Aguada del Rosario.

El análisis de regresión simple se realizó con ayuda del software STATGRAPHICS Centurión versión 15, cuyos resultados se muestran a continuación:

• Valoración de las variables evaluadas CC (L) vs Producción (t), para el periodo de cosecha del maíz septiembre/2012 a Enero/2013, sector Aguada del Rosario.

Regresión Simple – CC vs. Pa

Variable dependiente: CC (L)

Variable independiente: Pa (t)

Lineal: Y = a + b*X

Coeficientes

Coeficiente de Correlación = 0,998291

R2 = 99,6586 porciento

R2 (ajustado para g.l.) = 99,5903 porciento

StatAdvisor: La salida muestra los resultados de ajustar un modelo lineal para describir la relación entre CC y Pa. La ecuación del modelo ajustado es

CC = 24,9812 + 0,00496119*Pa

Puesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0,05, existe una relación estadísticamente significativa entre CC y Pa con un nivel de confianza del 95,0 %.

El estadístico R2 indica que el modelo ajustado explica 99,6586 % de la variabilidad en CC. El coeficiente de correlación es igual a 0,998291, indicando una relación relativamente fuerte entre las variables.

• Valoración de las variables evaluadas CC (L) vs Producción (t), para el periodo de cosecha del maíz septiembre/2013 a Enero/2014, sector Aguada del Rosario.

Regresión Simple – CC vs. Pa

Variable dependiente: CC (L)

Variable independiente: Pa (t)

Lineal: Y = a + b*X

Coeficientes

Coeficiente de Correlación = 0,992622

R2 = 98,5299 porciento

R2 (ajustado para g.l.) = 98,0398 porciento

StatAdvisor: La salida muestra los resultados de ajustar un modelo lineal para describir la relación entre CC y Pa. La ecuación del modelo ajustado es

CC = 133,419 + 6,04426*Pa

Puesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0,05, existe una relación estadísticamente significativa entre CC y Pa con un nivel de confianza del 95,0%.

El estadístico R2 indica que el modelo ajustado explica 98,5299% de la variabilidad en CC. El coeficiente de correlación es igual a 0,992622, indicando una relación relativamente fuerte entre las variables.

Fig. 4 Diagrama de dispersión y correlación de las variables evaluada Consumo diesel (CC) en litros vs Producción en toneladas, para los periodos septiembre/2012 a Enero/2013 y septiembre/2013 a Enero/2014, sector Aguada del Rosario.

Otro análisis similar se muestra en la figura 5 donde se muestran los resultados de la valoración entre las variables evaluadas Consumo diesel (CC) en litros vs Producción en toneladas de maíz cosechado, en el sector Tiguigue.

Al igual que los sectores anteriores se efectuó un análisis de regresión simple con ayuda del software STATGRAPHICS Centurión versión 15, cuyos resultados se muestran a continuación:

Regresión Simple – CC vs. Pa

Variable dependiente: CC (L)

Variable independiente: Pa (t)

Lineal: Y = a + b*X

Coeficientes

Coeficiente de Correlación = 0,958033

R2 = 91,7827 porciento

R2 (ajustado para g.l.) = 87,674 porciento

StatAdvisor: La salida muestra los resultados de ajustar un modelo lineal para describir la relación entre CC y Pa. La ecuación del modelo ajustado es

CC = 228,218 + 6,28377*Pa

Puesto que el valor-P en la tabla ANOVA es menor que 0,05, existe una relación estadísticamente significativa entre CC y Pa con un nivel de confianza del 95,0%.

El estadístico R2 indica que el modelo ajustado explica 91,7827% de la variabilidad en CC. El coeficiente de correlación es igual a 0,958033, indicando una relación relativamente fuerte entre las variables.

Fig.5 Diagrama de dispersión y correlación de las variables evaluada Consumo diesel (CC) en litros vs Producción en toneladas, para los periodos septiembre/2012 a Enero/2013 y septiembre/2013 a Enero/2014, sector Tiguigue.

• Determinación de índice de consumo vs producción en los periodos de cosecha de maíz septiembre/2012 a Enero/2013 y septiembre/2013 a Enero/2014.

Como se observa en la figura 6 se muestra la curva índice de consumo (L/t) vs producción (t), para el periodo septiembre/2012 a Enero/2013 en el sector La Torreña, donde se determina la producción crítica cuyo valor es de 28 t. Sin embargo, el mejor desempeño de la eficiencia energética se alcanza con un índice de consumo IC = 4,92 L/t.

Mientras que en la figura 7 se observa la curva índice de consumo (L/t) vs producción (t), donde se determina la producción crítica cuyo valor es de 61 t, para el periodo septiembre/2013 a Enero/2014 en el sector La Torreña. Por tanto donde se presenta un mejor desempeño de la eficiencia es con un índice de consumo IC = 6,24 L/t.

Por otra parte en las figuras 8 y 9 se muestra la curva índice de consumo (L/t) vs producción (t), para los periodos septiembre/2012 a Enero/2013 y septiembre/2013 a Enero/2014 en el sector Aguada del Rosario, donde se determina la producción crítica cuyo valor es de 20 t y 144 respectivamente. Sin embargo, el mejor desempeño del la eficiencia energética se alcanza con un índice de consumo IC = 6,23 L/t y IC = 7,11 L/t respectivamente para ambos periodos.

Fig. 6 Comportamiento del índice de consumo vs producción para periodo de cosecha de maíz septiembre/2012 a Enero/2013, sector la Torreña

Fig. 7 Comportamiento del índice de consumo vs producción para periodo de cosecha de maíz Enero/2014 2013-2014 en el sector la Torreña.

Fig. 8 Comportamiento del índice de consumo vs producción para el periodo de cosecha de maíz septiembre/2012 a Enero/2013 en el sector Aguada del Rosario

Figura 3.9 Comportamiento del índice de consumo vs producción para el periodo de cosecha de maíz septiembre/2013 a Enero/2014 en el sector Aguada del Rosario.

En la figura 10 se muestra la curva índice de consumo (L/t) vs producción (t), para los periodos septiembre/2012 a Enero/2013 y septiembre/2013 a Enero/2014 en el sector Tiguigue, donde se determina la producción crítica cuyo valor es de 82 t. Sin embargo, el mejor desempeño del la eficiencia energética se alcanza con un índice de consumo IC = 7,11 L/t para ambos periodos.

Fig. 10 Comportamiento del índice de consumo vs producción para el periodo de cosecha de maíz septiembre/2012 a Enero/2013 y septiembre/2013 a Enero/2014 en el sector Tiguigue.

En la figura 11 se muestran los resultados del estado comparativo en cuanto al índice de consumo en los sectores donde se efectuó la cosecha del maíz durante los periodos septiembre/2012 a enero/2013 y septiembre/2013 a enero/2014. Aquí se evidencia que los mayores valores los presentaron los sectores San Juan de Paya, San Marcos, Corral Viejo y Tiguigue con 14,13, 11,3, 8,72 y 8,47 respectivamente. No obstante se aprecia un aumento del índice de consumo en el periodo septiembre/2013 a enero/2014, con respecto a septiembre/2012 a enero/2013. Las causas fundamentales que

Fig. 11 Estado comparativo de los índices de consumos por sectores productivos en los periodos 2012-2013 y 2013-2014.

De hecho que, a valores por debajo de estas producciones críticas analizadas el índice especifico aumenta relativamente.

• Valoración económica.

Valoración de los costos de los litros de combustibles consumidos, que no están asociados a los procesos productivos.

De acuerdo a la Comisión Nacional de Investigaciones Científicas y Tecnológica (CONICYT) (2007 ) 1 Barril de petróleo equivale a 159 litros, pero como el litro de combustible diesel en la república Bolivariana de Venezuela cuesta 0,9 Bs y la media mundial es en el entonces

Por su parte según la Globalpetrolpreces.com (2014) el precio medio del diesel en todo el mundo en marzo, 2014 es de 1,33 (US Dólar) por litro. No hay diferencia sustancial en estos precios entre los distintos países. Como regla general, los países más ricos tienen los precios más altos, mientras que los países más pobres y los países que producen y exportan petróleo tienen precios significativamente más bajos. Una excepción es los EE.UU., un país económicamente avanzado con los bajos precios de gasolina. Las diferencias de precios entre países se deben a los diferentes impuestos y subsidios para el diesel.

Todos los países tienen acceso a los mismos precios del petróleo en los mercados internacionales, pero se imponen diferentes impuestos. Como resultado, los precios de la gasolina son diferentes. En algunos casos, como en Venezuela, el gobierno subsidia los precios del diesel y por lo tanto la gente pagan casi nada (Globalpetrolprices.com, 2014). De aquí que en la tabla 1 se muestra el comportamiento de los costos incurridos en los sectores productivos estudiados, basado en el consumo de las energías no asociadas al proceso productivo.

Tabla1. Costos del combustible diesel según la media mundial y los de Venezuela, de acuerdo a los consumos de este portador energético que no está asociado al proceso productivo por sectores.

Fuente: (Globalpetrolprices.com, 2014)

Conclusiones

• 1. La Brigada Mecanizada "El Sombrero" evidencia poca organización referente al uso eficiente de la energía.

• 2. Se evaluaron los indicadores energéticos de los sectores La Torreña, Aguada del Rosario y Tiguigue quienes representaban más del 80 % de los datos recabados según la Ley de Pareto.

• 3. Los sectores evaluados presentan un coeficiente de determinación y de correlación por encima de 0,75.

• 4. Los índices de consumo real en los sectores estudiados fueron más bajos durante el periodo de cosecha septiembre 2012- enero 2013, que los evaluados durante el periodo septiembre 2013-enero 2014.

• 5. El mayor índice de consumo de combustible diésel se obtuvo en el sector San Juan de Paya durante los periodos de cosecha septiembre 2012- enero 2013, y septiembre 2013 – enero 2014, alcanzando valores de 6,14 L/t y 14,13 L/t respectivamente.

• 6. El importe total en Venezuela del uso de energía no asociada al proceso productivo se ubica en 4,54 dólares. Mientras que a precios globales se ubica en 596,896 dólares.

Bibliografía

AMETRANO, A. 1999. Marco legal e institucional para promover el uso eficiente de la energía en Venezuela. Santiago de Chile: Naciones Uniddas, Comisión Económica para América Latína y el Caribe.