Mathematical model for sustainable optimization in a solid bulk stockyard-port system

Authors

  • Arthur Guilherme Siqueira da Silva Centro Universitário Salesiano - UniSales
  • Flávio Lúcio Santos de Carvalho Centro Universitário Salesiano - UniSales
  • Marcos Wagner Jesus Servare Junior Federal University of Espírito Santo image/svg+xml

DOI:

https://doi.org/10.21712/lajer.2025.v12.n2.p1-10

Keywords:

Sustainable supply chain, Greenhouse gas emissions (GHG), Stockyard-port system,

Abstract

This article addresses the growing shift toward sustainable practices in supply chains, driven by regulatory pressures and increasing consumer awareness. In this context, efficient stockpile allocation and resource optimization become critical to the operational performance of ports. Beyond operational challenges, supply chain management now encompasses significant environmental concerns, particularly the control of CO₂ emissions, underscoring the urgent need for sustainable practices. Within this complex landscape, logistics management is framed as a multi-objective optimization problem aimed at meeting demand, enhancing competitiveness, and minimizing environmental impacts. The core contribution of this study is the development of a mathematical model for the allocation and loading of iron ore in yard-port systems, with a specific focus on minimizing greenhouse gas (GHG) emissions. Computational experiments validate the model’s effectiveness up to instance 14, while instance 15 highlights limitations that indicate the need for alternative approaches. In conclusion, the proposed model serves as a valuable decision-support tool in port supply chains, emphasizing sustainability as a key strategic factor and pointing toward future research directions.

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Author Biographies

  • Arthur Guilherme Siqueira da Silva, Centro Universitário Salesiano - UniSales

    Graduado em Engenharia de Produção pelo Centro Universitário Salesiano de Vitória - ES.

  • Flávio Lúcio Santos de Carvalho, Centro Universitário Salesiano - UniSales

    Professor no Centro Universitário Salesiano - UniSales  de Vitória, ES.

  • Marcos Wagner Jesus Servare Junior, Federal University of Espírito Santo

    Engenheiro de Produção pela Universidade Federal do Espírito Santo, mestre em Engenharia Civil e Doutor em Engenharia Elétrica cursados na mesma Universidade. Durante o doutorado realizou o estágio doutoral sanduíche no Canadá na Hautes Études Commerciales de Montréal (HEC Montréal), especificamente no Groupe d'études et de recherche en analyse des décisions (GERAD), um grupo de pesquisa referência na área de otimização e análise de decisão. Atuou como Diretor Administrativo, Vice-Presidente e Presidente do Conselho Diretor do Rio Branco Atlético Clube. Leciona disciplinas na área de Gestão da Produção e Cadeia de Suprimentos. Pesquisador integrante do Núcleo de Pesquisa em Gestão de Sistemas de Produção - NP GSP - UFES. Atualmente integra o Programa de Pós-Graduação em Energia como Professor Permanente orientando dissertações e teses na linha de pesquisa Eficiência Energética e coordena o Laboratório de Gestão da Produção orientando trabalhos na área de pesquisa operacional, com foco em otimização de processos produtivos, otimização de sistemas de transportes e otimização na gestão do futebol, a partir da utilização de programação matemática e outras técnicas de otimização.

References

Nurjanni, K. P., Carvalho, M. S., & Costa, L. (2017). "Green supply chain design: A mathematical modeling approach based on a multi-objective optimization model." International Journal of Production Economics, 183(Part B), 421-432. ISSN 0925-5273. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.08.028.

Oliveira Junior, V. B. de, Pena, J. G. C., & Salles, J. L. F. (2016). An improved plant-wide multiperiod optimization model of a byproduct gas supply system in the iron and steel-making process. Applied Energy, Elsevier BV, 164, 462–474. DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2015.11.043.

Rupolo, D., & Mantovani, J. R. S. (2018). Planejamento integrado de sistemas de distribuição de MT/BT, com fontes de geração de energia renováveis e controle de emissões de gases poluentes. In: Anais do Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2018, Rio de Janeiro. Anais eletrônicos. Campinas: Galoá. Disponível em: https://proceedings.science/sbpo/sbpo-2018/trabalhos/planejamento-integrado-de-sistemas-de-distribuicao-de-mtbt-com-fontes-de-geracao?lang=pt-br. (Acesso em: 10 mar. 2025).

Servare Junior, M.W.J.S., Rocha, H. & Salles, J.L.F. (2019) “Modelo matemático multi-produtos para planejamento de alocação de pilha de minério”. Anais do LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO), Limeira, SP, Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional. Disponível em: https://proceedings.science/sbpo/sbpo-2019/trabalhos/modelo-matematico-multi-produtos-para-planejamento-de-alocacao-de-pilha-de-miner?lang=pt-br. (Acesso em: 31 de mar, de 2025). DOI: 10.59254/sbpo-2019-106881

Servare Junior, M., Rocha, H., Salles, J., & Perron, S. (2020). A Linear Relaxation-Based Heuristic for Iron Ore Stockyard Energy Planning. Energies, 13, 5232. DOI: https://doi.org/10.3390/en13195232.

Servare Junior, M. W., Rocha, H. R. O., & Salles, J. L. F. (2024). A smart energy scheduling under uncertainties of an iron ore stockyard-port system using a rolling horizon algorithm. Computers & Operations Research, 106518. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cor.2023.106518

Silva, V. A., & Silva, M. V. A. O. (2021). Green Flow Shop Scheduling Problem: Uma Revisão com Foco na Produção Sustentável. In Anais do Encontro Nacional de Engenharia de Produção (ENEGEP). DOI: 10.14488/enegep2021_tn_sto_356_1835_42892.

Tautenhain, C. P. dos S. & Nascimento, M. (2019). "Modelos e métodos para otimização de cadeias de suprimentos sustentáveis." In: Anais do LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO), Limeira, SP, Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional. Disponível em: https://proceedings.science/sbpo/sbpo2019/trabalhos/modelos-e-metodos-paraotimizacao-de-cadeias-de-suprimentossustentaveis?lang=pt-b. (Acesso em: 31 de mar, de 2025).

Xiao, L. Z. G., Chen, X., & Yang, W. (2021). Research on Carbon Emissions Reduction of Iron and Steel Remanufacturing Industry Supply Chain. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 647, 012153. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/647/1/012153.

Zhu, Q., Sarkis, J., & Lai, K. (2008). Confirmation of a measurement model for green supply chain management practices implementation. International Journal of Production Economics, 111(2), 261-273. ISSN 0925-5273. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2006.11.029.

Zubedi, A., Jianqiu, Z., Ali, Q., Memon, I., Khan, S., Khan, M. S., & Zhang, Y. (2018). Sustaining low-carbon emission development: An energy efficient transportation plan for CPEC. Journal of Information Processing Systems, 14, 322-345. DOI: https://doi.org/10.3745/JIPS.04.0067 .

Published

08/04/2025

Issue

Section

Engenharias

How to Cite

da Silva, A.G.S., de Carvalho, F.L.S. and Servare Junior, M.W.J. (2025) “Mathematical model for sustainable optimization in a solid bulk stockyard-port system”, Latin American Journal of Energy Research, 12(2), pp. 1–10. doi:10.21712/lajer.2025.v12.n2.p1-10.