АУТОР(И) / AUTHOR(S): Srećko Ćurčić, Aleksandar Peulić
DOI: 10.46793/EEE24-3.48C
САЖЕТАК / ABSTRACT:
Za racionalnu upotrebu raspoloživih biomasnih resursa za energetsko korišćenje, potrebno je: prikupljanje, priprema i transport u periodu je energetski potencijal najveći. Dobijanje informacija o vrsti, lokaciji i količini raspoloživih energenata bez razvijene ENERGETSKE MAPE je vrlo sporo i nepouzdano. Zbog toga je značajno kreiranje ENERGETSKE MAPE na definisanoj teritoriji, koja bi služila za potrebe zainteresovanih kompanija i lokalnih samouprava. U ovom radu koristi se besplatan softver QGIS i Geo Python za formiranje tabele koja se stalno ažurira s ciljem kreiranja GIS energetske mape raspoloživih biomasnih sirovina. Primena ove metodologije omogućava efikasnu analizu i upravljanje resursima biomase. Kreirana mapa pruža važne informacije o dostupnosti i lokacijama biomasnih sirovina, omogućavajući bolje planiranje i odlučivanje u vezi s upotrebom ovih resursa u energetske svrhe. U radu je opisana procedura formiranja forme za korisnike raspoloživih biomasnih sirovina u cilju dobijanja zavisnosti energetskog potencijala od procenta vlažnosti za izvorne resurse i interpretacija rezultata kroz dobijanje ažurnih podataka o vrsti, energetskim potencijalima otpadnih biomasnih sirovina na izvornim lokacijama.
КЉУЧНЕ РЕЧИ / KEYWORDS:
Biomasa, energetska masa, GIS
ЛИТЕРАТУРА / REFERENCES:
- Zekić, V., Rodić, V., Jovanović, M. Potentials and economic viability of small grain residue use as a source of energy in Serbia, Biomass and bioenergy, 34, No. 12, pp. 1789-1795, 2010. https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2010.07.012
- Ćurčić, S., Gavrilović, R., Nikolić, D., Trifunović, I. Rаspоlоživi еnеrgеtski pоtеnciјаli оd drvnе i bilјnе biо-mаsе sа tеritоriје Оpštinе Čаčаk, Energija, ekologija, ekonomija, 18, No 3-4, pp. 331-339, 2016.
- Ćurčić, S., Blagojević, M, Аnаlizа i prеdviđаnје еnеrgеtskоg pоtеnciјаlа оd drvnе i pоljоprivrеdnе biоmаsе primеnоm vеštаčkih nеurоnskih mrеžа, Energija, ekologija, ekonomija, 20, No 1-2, pp. 623-626, 2018.
- Rey, S. J., Anselin, L. PySAL: A Python Library of Spatial Analytical Methods, in Fischer, M, Getis, A. (Eds.). Handbook of applied spatial analysis, pp. 175-193, Springer, Berlin, Heidelberg, 2010.
- McClaim B. P., Phython for geospatial data analysis, O’Reilly Media, 2023