MODELING OF FUEL CONSUMPTION FOR FOREST TRANSPORTATION

Portugués. RESUMO: Com o aumento nos custos dos combustíveis, é fundamental atuar em medidas que envolvam o planejamento e o controle nas atividades com consumo elevado. Dessa forma, objetivou-se modelar o consumo de combustível da carreta utilizada no transporte rodoviário florestal. Para isso, dados de duração, distância percorrida, velocidade média, consumo de combustível e carga transportada pelos veículos nas operações das viagens carregado, vazio e ciclo total foram coletados nas regiões de Campo do Tenente (planta florestal) a Piên (planta industrial) no estado do Paraná. A correlação linear de Pearson foi utilizada para determinar a relação entre as variáveis, ao passo que o procedimento Stepwise foi empregado para compor as equações de regressão na estimativa do consumo de combustível. As maiores correlações foram observadas entre a distância percorrida, carga líquida e velocidade média com o consumo de combustível; ocorrendo, também, correlações significativas entre a distância percorrida e a velocidade média. As equações ajustadas foram estatisticamente adequadas para estimar o consumo de combustível em função da distância percorrida, da carga líquida transportada, da velocidade média e da duração nas viagens carregado, vazio e ciclo total de transporte rodoviário florestal.

Inglés. ABSTRACT: As fuel costs increase, it is essential to take measures involving planning and control on any activities with high consumption. Thus, the main aim of this work was modeling the fuel consumption of forest road transportation by truck. We collected data about time, driving distance, average speed, fuel consumption and the load carried by the vehicle for loaded trips, unloaded trips, and the total cycle of forest transport in regions between the municipality of Campo do Tenente (forest site) and Piên (factory) located in Paraná state, Brazil. The Pearson's correlation was used to determine the relationship between variables, while the Stepwise procedure was used to generate regression equations to estimate fuel consumption. The highest correlations were found between fuel consumption and driving distance, average speed and liquid weight of the load; also, there was a significant correlation between driving distance and average speed. Adjusted equations were statistically adequate to estimate fuel consumption based on driving distance, liquid weight of the load, average speed and duration time for loaded trips, unloaded trips and the total forest road transportation cycle.