A Importância da Simulação de Monte Carlo na Avaliação de Projetos Inovadores de Transição Energética
- EnergyChannel Brasil
- há 36 minutos
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Por Sebastião Carlos Martins *
Os Resíduos Sólidos Urbanos (RSU), ainda tratados como simples passivos ambientais, representam, na verdade, um dos mais subestimados ativos energéticos do Brasil.
Quando corretamente processados em Unidades de Recuperação Energética (URE), esses resíduos podem ser convertidos em produtos de alto valor agregado, como biodiesel, etanol de segunda geração (E2G), SAF (Sustainable Aviation Fuel), hidrogênio verde, eletricidade e fertilizantes organominerais.
Essa transformação energética proporciona não apenas expressivos ganhos ambientais ao reduzir emissões de gases de efeito estufa e proteger lençóis freáticos da contaminação como também estimula a economia circular, gera empregos qualificados e fomenta cadeias produtivas de base tecnológica em nível local e nacional.
Entretanto, a realidade ainda caminha em sentido oposto: a destinação dominante dos RSU continua sendo os aterros sanitários, cuja eficiência energética do biogás captado é, em média, 10% daquela obtida com a gaseificação em UREs modernas. Além de ineficientes, os aterros continuam a ser grandes emissores de metano e contaminantes.
Fracassos que poderiam ter sido evitados
Projetos inovadores como os da Fulcrum BioEnergy (SAF) e da Raízen (etanol 2G) fracassaram economicamente, não por ausência de tecnologia, mas por desprezar a análise adequada das incertezas envolvidas em seus investimentos.
Ao ignorarem fatores críticos como volatilidade do CAPEX, flutuações de preços dos produtos, custos operacionais, produtividade e especialmente a possibilidade de ocorrência de eventos de natureza tributária e de mercado, ambos os projetos tornaram insustentáveis econômica e financeiramente, causando impactos negativos para investidores, governos e a sociedade.
Importante destacar que esses riscos foram previamente identificados e mensurados nos estudos de viabilidade econômica financeira realizados pela DBEST PLAN. A empresa previu que, sem a devida consideração de cenários tributários desfavoráveis e variações de mercado — como os que efetivamente ocorreram — os projetos da Fulcrum e da Raízen estariam destinados ao fracasso. A realidade apenas confirmou as projeções realizadas pela DBEST PLAN, reforçando a importância de análises baseadas em simulações probabilísticas.
A Simulação de Monte Carlo como diferencial
É nesse contexto que se destaca a Simulação de Monte Carlo, metodologia que permite mensurar os impactos das incertezas nos principais indicadores de viabilidade dos projetos como a Taxa Interna de Retorno (TIR), o Valor Presente Líquido (VPL) e o Payback.
Através de milhares de simulações, é possível obter uma curva de distribuição probabilística da TIR, identificando:
O valor médio esperado da rentabilidade,
O risco de não atingir a TMA (Taxa Mínima de Atratividade),
O intervalo provável entre o mínimo e o máximo retorno,
As variáveis mais sensíveis (preço, produtividade, impostos, OPEX, CAPEX).
Essa abordagem transforma estimativas incertas em decisões embasadas e permite traçar estratégias de mitigação, tais como: hedge de preços, incentivos fiscais necessários, indexações contratuais e cláusulas de proteção para financiadores e investidores.
A Simulação de Monte Carlo como diferencial
É nesse contexto que se destaca a Simulação de Monte Carlo, metodologia que permite mensurar os impactos das incertezas nos principais indicadores de viabilidade dos projetos como a Taxa Interna de Retorno (TIR), o Valor Presente Líquido (VPL) e o Payback.
Modus Operandi da Simulação de Monte Carlo
A Simulação de Monte Carlo opera da seguinte maneira:
Definição das variáveis críticas do projeto: CAPEX, OPEX, produtividade, preços de venda, tributos, entre outros.
Atribuição de distribuições estatísticas a cada variável, com base em dados históricos, projeções de mercado ou intervalos de incerteza esperados.
Execução de milhares de simulações computacionais, onde em cada rodada os valores das variáveis são sorteados aleatoriamente segundo suas distribuições.
Geração de curvas de probabilidade para os indicadores financeiros (TIR, VPL, Payback), evidenciando:
Média esperada,
Valor mínimo e máximo observável,
Probabilidade de sucesso ou fracasso do projeto,
Sensibilidade de cada variável sobre os resultados.
Extração de insights estratégicos para tomada de decisão, identificação de gargalos, definição de incentivos fiscais mínimos e estruturação de garantias contratuais.
Essa abordagem transforma estimativas incertas em decisões embasadas e permite traçar estratégias de mitigação, tais como: hedge de preços, incentivos fiscais necessários, indexações contratuais e cláusulas de proteção para financiadores e investidores.
DBEST PLAN e Safran: Referência Nacional e Internacional
No Brasil, a DBEST PLAN – Engenharia e Tecnologia da Informação e a Safran, empresa internacional, destacam-se como pioneiras na incorporação dessa metodologia em seus estudos de viabilidade para projetos de energia limpa. Aplicando com rigor a Simulação de Monte Carlo, essas empresas avaliam com precisão a viabilidade de projetos de SAF, biodiesel, etanol 2G, hidrogênio verde, eletricidade e fertilizantes organominerais, processando biomassa e RSU em UREs de última geração.
Ao acompanhar práticas de análise adotadas por grandes player's internacionais, a DBEST PLAN contribui para a transição energética do Brasil com soluções sustentáveis, financeiramente sólidas e socialmente justas. Sua abordagem orienta decisões governamentais, evita desperdícios de recursos públicos e privados e impede o surgimento de novos projetos fadados ao fracasso.
Recomendações Finais
Projetos inovadores de alto risco devem obrigatoriamente utilizar ferramentas como a Simulação de Monte Carlo para:
Proteger investidores de perdas desnecessárias,
Garantir o correto dimensionamento do CAPEX e OPEX,
Ajustar as expectativas de retorno à realidade econômica,
Demonstrar maturidade técnica perante financiadores e órgãos de fomento.
É hora de o setor público e privado reconhecerem que a transição energética requer, além de boas intenções e tecnologias promissoras, rigor analítico e gestão estratégica das incertezas. Só assim evitaremos novos casos como o da Raízen e garantiremos que os recursos investidos resultem em impactos positivos reais para o Brasil e o mundo
Contatos:
Eng. Sebastião Carlos Martins CNPJ 41.038.111/0001-74
CEO da DBEST PLAN
Email: scm.sistemas@gmail.com Fone: (31) 99645-0801
A Importância da Simulação de Monte Carlo na Avaliação de Projetos Inovadores de Transição Energética
