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.