📊 Panorama Geral de Santa Catarina
O núcleo reproduz a lógica de data_sc.py e mas_engine_v5.py: resíduos → energia → biochar → CO₂e → receitas/custos → contratos entre agentes.
🌾 Resíduos aproveitados por cultura
⚡ Potencial elétrico por cultura
🏛️ Estado da simulação
🗺️ Mapeamento de Potenciais
Visualização leve e offline dos municípios usados pelo modelo. Clique nos pontos para inspecionar produção e potencial.
Detalhe municipal
📈 Análise Histórica 2020–2024
Camada histórica preparada para trabalhar com séries do BDSCv2.csv. A edição web traz uma série-base demonstrativa e aceita importação do CSV do projeto.
Produção / potencial agregado — série de referência
📍 Localização Ótima de Usinas
O ranking combina, em linguagem operacional, disponibilidade de biomassa, potencial de carbono, dimensão econômica e proximidade/logística. Use-o como apoio exploratório, não como decisão automática.
🚚 Rotas Logísticas & Escoamento
Uma representação browser-only do fluxo usina → origem de biomassa → destino/solo. O projeto original usa uma malha simplificada e cálculo de caminho; aqui a interação é deliberadamente explicável.
Rota ativa
Parâmetros
🤖 Mercado Multiagente (MAS)
Quatro famílias de agentes estão refletidas: produtores de biomassa, usinas de pirólise, indústrias consumidoras e o motor de coordenação/mercado.
🏭 Usinas de pirólise
🏢 Indústrias
🏛️ Regulação SBCE & Leilão
Os três modos configurados no motor são apresentados lado a lado. Os valores abaixo são parâmetros do modelo computacional do repositório, não uma descrição jurídica independente da regulamentação brasileira.
Payback das usinas por cenário
Economia líquida das indústrias
💰 Vantagens Financeiras
Simulador corporativo para comparar energia convencional, energia de pirólise e custos associados ao carbono.
🏦 Modelos de Financiamento Sustentável
Catálogo navegável inspirado na seção CPI do projeto, com simulador de CAPEX financiado.
Simulador de financiamento
🤝 Consórcio Indústria–Cooperativa
Simulação da partilha de investimento e payback de equity, preservando os quatro arquétipos do projeto.
🔥 Tecnologias de Pirólise
Comparativo tecnológico e calculadora de escala, mantendo as classes e parâmetros descritos na aplicação original.
🏭 Calculadora Industrial
Calculadora de demanda, descarbonização, energia contratada, créditos e custos de conformidade.
📚 Grounding Científico
Referências e premissas citadas no código, organizadas para rastreabilidade. A aplicação não transforma essas referências em validação independente.
Guo, Zhang & Zhang (2024) — Applied Energy 357
Usado pelo projeto como fundamento para mecanismos de leilão de carbono e dinâmica de transição.
Parâmetros de pirólise do projeto
10% de rendimento de biocarvão, 47% de bio-óleo e 58,92% de carbono em massa no biochar aparecem como premissas do modelo.
Data layer
O módulo data_sc.py define LHV, fator de resíduo, eficiência, rendimento de biochar e dados municipais. O BDSCv2.csv é mantido como fonte histórica importável.
Arquitetura MAS
BiomassProducerAgent → PyrolysisPlantAgent → IndustryAgent → MultiAgentSystemEngineSBCE.