VIABILITY ASSESSMENT OF REGIONAL BIOMASS PRE‐PROCESSING CENTER BASED BIO‐ ETHANOL VALUE CHAINS    By    Joseph E. Carolan                               A DISSERTATION      Submitted to  Michigan State University  in partial fulfillment of the requirements  for the degree of      DOCTOR OF PHILOSOPHY    Agricultural, Food and Resource Economics    2012          ABSTRACT    VIABILITY ASSESSMENT OF REGIONAL BIOMASS PRE‐PROCESSING CENTER BASED BIO‐ ETHANOL VALUE CHAINS    By    Joseph E. Carolan       Petroleum accounts for 94% of all liquid fuels and 36% of the total of all energy  consumed in the United States.  Petroleum dependence is problematic because global  petroleum reserves are estimated to  last only for  40 to 60 years at current  consumption rates; global supplies are often located in politically unstable or unfriendly  regions; and fossil fuels have negative environmental footprints.  Domestic policies have  aimed at promoting alternative, renewable liquid fuels, specifically bio‐fuels derived  from organic matter.  Cellulosic bio‐ethanol is one promising alternative fuel that has  featured prominently in federal bio‐fuel mandates under the Energy Independence and  Security Act, 2007.   However, the cellulosic bio‐ethanol industry faces several technical, physical and  industrial organization challenges. This dissertation examines the concept of a network  of regional biomass pre‐treatment centers (RBPC) that form an extended biomass  supply chain feeding into a simplified biorefinery as a way to overcome these challenges.   The analyses conducted address the structural and transactional issues facing bio‐ ethanol value chain establishment; the technical and financial feasibility of a stand alone  pre‐treatment center (RBPC); the impact of distributed pre‐treatment on biomass  transport costs; a comparative systems cost evaluation of the performance of the RBPC  chain versus a fully integrated biorefinery (“IBR”), followed by application of the  analytical framework to three case study regions.    ACKNOWLEDGMENTS    This dissertation would not have been possible without the guidance and help of many  individuals and organizations who in one way or another contributed and extended their  valuable assistance.    I wish to thank, first, Dr. Satish Joshi, my dissertation advisor, whose patience  and guidance through the lengthy process and many obstacles was invaluable.    Dr. Bruce Dale provided support and technical knowledge without which this  research would not have been possible.   Dr. Chris Peterson and Dr. Scott Loveridge provided key insights and much  needed encouragement.    The Department of Agricultural, Food and Resource Economics, particularly Dr.  Scott Swinton, provided timely moral and financial support, including a Dissertation  Completion Fellowship.    Much of this research was funded by General Motors; the Natural Science and  Engineering Research Council, Canada; and, the Northeast Sun Grant Institute.  I thank  them for their sponsorship.  None of this would have been possible without the tremendous aid and  commitment of my wife, children, parents and in‐laws.  The completed work really is a  testament to their belief in me and their willingness to always lend whatever assistance  and support was necessary.      iv   TABLE OF CONTENTS    LIST OF TABLES                        viii  LIST OF FIGURES                        xi                       xv          1   2  6  8  10  11  12  13  15  19  21  26        28  30  38  46  56  62        68   69  71  74  76  83  86  87  KEY TO ABBREVIATIONS  CHAPTER 1    OVERVIEW AND SUMMARY              1.1   Background  1.2   Issues facing cellulosic ethanol   1.3   Value Chain Creation and Vertical Co‐ordination Choices  1.4   Regional Biomass Processing Centers  1.5   This Research  1.6   Techno‐Financial Analysis of RBPC  1.7   Biomass Transport Costs  1.8   Comparative Value Chain Analysis  1.9   Case Study Application  1.10   Contribution to Literature  1.11   Organization of the rest of the document   CHAPTER 2  AMERICA’S FOSSIL FUEL ADDICTION          2.1   Fossil Fuel Addiction: US Energy Profile  2.2   Alternative Liquid Fuels   2.3   Fossil Fuel Addiction: Political Action   2.4   Cellulosic Ethanol: Promise and Reality  2.5   Value Chain Envisioned:  Fully Integrated Biorefineries     CHAPTER 3   STRUCTURAL ISSUES WITH THE CELLULOSIC BIO‐ETHANOL INDUSTRY  3.1   The LCBE (‘Ligno‐Cellulosic Biomass to Ethanol’) value chain  3.2   Feedstock Industry Activities  3.3   The Biomass Transaction  3.4   Transaction Costs  3.5   Potential holdups  3.6   Standoff Situation  3.7   Possible Governance Structures for Overcoming the Standoff     v   3.8   Conclusion  101  CHAPTER 4   TECHNO‐FINANCIAL ANALYSIS OF REGIONAL BIOMASS PROCESSING CENTERS   4.1   Ligno‐cellulosic biomass ethanol conversion process   4.2   Economies of scale and optimal plant size in biorefineries   4.3   Supply chain and organizational issues  4.4   Regional biomass processing centers   4.5   Other potential benefits from distributed biomass pretreatment   4.6   Regional biomass preprocessing facility set up  4.7   Financial analysis  4.8   Results   4.9   Discussion     104  107  112  114  118  125  128  132  136  141  CHAPTER 5   BIOMASS TRANSPORT COSTS           5.1   Biomass Transport Literature  5.2   Model Specification  5.3   Mathematical Comparison of Transport Cost Functions  5.4   Equivalence Scenarios using existing literature  5.5   A More General Case  5.6   Conclusions  CHAPTER 6   COMPARATIVE VALUE CHAIN ANALYSIS      6.1   Analytical Framework  6.2   Assumptions  6.3   Refinery  6.4   Investment Analysis Model  6.5   DSS Parameter and Functional Specification  6.6   Results  6.7   Structural cost differences  6.8   Ceteris Paribas shocks  6.9   Multiple Factor Effects  6.10   Multiple factors, with Ruminant Feed Market  6.11   Summary  CHAPTER 7   REGIONAL CASE STUDIES  7.1   Outline of Cases  7.2   Michigan  7.3   New York          vi           144   146  151  154  160  165  167          171   174  185  197  205  207  209  212  214  232  238  241          247  249  254  259  7.4   Pennsylvania   7.5   Results   7.6   Discussion of Results  263  266  271  CHAPTER 8   CONCLUSION, LIMITATIONS AND FUTURE RESEARCH  8.1   RBPC is a viable option  8.2   Value Chain Choices  8.3   Limitations and Future Research          275  278  279  280  APPENDICES                APPENDIX A   DSS Modules ‐ Structure, Flow Charts and Variables   APPENDIX B   Case Study Regional Information              290        291        298   REFERENCES          302            vii       LIST OF TABLES    TABLE 1   EIAS RFS2 Mandates (Billon gallons)          TABLE 2   Nutrient Analysis of Animal Feeds           TABLE 3   Capital Costs of RBPC of Various Capacities ($ 1000)               5           124           132           133   TABLE 5   RBPC Processing Costs per ton Biomass Input (95% Online)         138        139  TABLE 4   Summary of Key Assumptions    Table 6  RBPC Operating Costs ($/ton)                   TABLE 7   Minimum Selling Price of AFEX Treated Biomass to Biorefinery ($/ton)   (95% online)                      TABLE 8   Sensitivity of Minimum Selling Price of AFEX Treated Biomass to Changes in   Feedstock Price ($/ton) (95% Online)               TABLE 9   Minimum Selling Price of AFEX Treated Biomass to Biorefinery ($/ton)   (50% Online)                      TABLE 10   Minimum Selling Price of AFEX Treated Biomass to Biorefinery No FIBEX   Reactor ($/ton) (95% Online)                 TABLE 11   DFC & DVC values for Wright, et al (INL, 2007)          TABLE 12   Required Tortuosity vis‐à‐vis % Rural Roads      viii             139     139    140     141    150     159   TABLE 13   Bale based biomass transport models              161   TABLE 14   Equal Transport Cost Solutions                162  TABLE 15   Costs in DCFROR                182  TABLE 16   Equipment Specifications in Refinery Models            201   TABLE 17  Added Costs in Refinery Models            202  TABLE 18  Other capital expenditure, financing and cash flow modeling assumptions      203   TABLE 19  Refinery Process inputs & prices                204  TABLE 20  Input Demand with varying levels of biomass throughput          205   TABLE 21  Sources of Input to refinery DCFROR Models          206  TABLE 22  Capital, Conversion and Transport Scale Up vis‐à‐vis Catchment        207   TABLE 23  Parameters & Functional Specification in DSS            208  TABLE 24  Distance Functions              209               223   TABLE 26  Agents’ Choice Set in Ruminant Feed Cases              230   TABLE 27   Agent’s Choice Set in Multi‐Regional Factor Case            234            TABLE 25   Agent Choices in Low Density Ratio Case      ix         TABLE 28   Agents’ Choice Set in Low Yield, High Rural Case          238  TABLE 29   Animal Feed Market Equivalence vs Rural‐ness and Yield          240  TABLE 30  Summary of Single Factor Impacts on RBPC              243  TABLE 31  Michigan Biomass by County (tons per year)             255  TABLE 32  Michigan Biomass Availability by County            256      TABLE 33  RBPC sizes and catchment areas (Michigan)      TABLE 34  County Specific RBPCs (Michigan)                258            258  TABLE 35  New York Biomass by County (tons per year)            260  TABLE 36  New York Biomass Availability by County            262            264            265            299  TABLE 40  Michigan Residues available from crop (tons per year)          299  TABLE 41  Area of Counties (New York)                  300  TABLE 42  Area of Counties (Pennsylvania)                301    Table 37  Pennsylvania Biomass by County (tons per year)    TABLE 38  RBPC sizes and catchment areas (Pennsylvania)  TABLE 39  Area of Counties (Michigan)          x   LIST OF FIGURES    FIGURE 1   US Primary Energy Consumption by Source                31   FIGURE 2   Production as Share of Consumption for Coal, Natural Gas and Petroleum       34     FIGURE 3   Percent Change in GHG Emissions with Alternative Liquid Fuels     FIGURE 4  RFS1 & RFS 2 Mandates              FIGURE 5   Biomass Program Appropriations by Technology Platform    FIGURE 6   Biorefinery Value Chain            45           50           55                   63   FIGURE 7   Ligno‐cellulosic ethanol value chain                  70   FIGURE 8   Wood Pellet Contract, Amsterdam Energy Exchange            90   FIGURE 9   Process Model for Biochemical Conversion of Lignocellulose to Ethanol with   Energy Recovery for Steam and Electricity Production          111   FIGURE 10   Ethanol Cost as a Function of Plant Size Assuming 10% Availability        114   FIGURE 11   The Concept of Regional Biomass Processing Center (RBPC)         119    FIGURE 12  Setup of Regional Biomass Preprocessing Facility            129  FIGURE 13   AFEX Pretreatment and Ammonia Recovery              131    xi   FIGURE 14   Distance vs Transport cost for various modes (INL, 2008)          150   FIGURE 15   Catchment areas under IBR (left) and RBPC (right)            157  FIGURE 16   Required Tortuosity vis‐à‐vis % Rural Roads              160  FIGURE 17  Rural‐ness vs Cut‐off Radius                167   FIGURE 18  Bio‐refinery design (Laser, et al, 2007)              200  FIGURE 19  Base Case Long Run Average Cost Curves              210  FIGURE 20  Total Capital Required ($ / M‐gal)              213      FIGURE 21  Facility Costs ($ / ton biomass processed)    FIGURE 22  Biomass Yield Effects                    214              216  FIGURE 23  Rural‐ness Impacts on MESP                  218  FIGURE 24     Low DFC/DVC Ratio Case                  221  FIGURE 25   Medium DFC/DVC Ratio Case                 221   Figure 26   Densification Shocks                  224  FIGURE 27  Base Case with Truck‐rail RBPC                227  FIGURE 28   Low Yield with Truck‐rail RBPC                228      xii   FIGURE 29   Rural‐ness factor of 150 with Truck‐rail RBPC            228  FIGURE 30   Ruminant Feed Market Impacts              230   FIGURE 31   Ruminant Feed Effects with Truck‐rail RBPC              232  FIGURE 32  Multi‐regional factor effects              234  FIGURE 33  Multi‐regional factor with Technology Impacts            236  FIGURE 34  Low yield, high rural case            237               FIGURE 35  Representative Ruminant Feed Case with Truck‐Train RBPC Emergence    FIGURE 36  Decision Matrix for Truck‐truck RBPC and IBR            239      244  FIGURE 37  Decision Matrix for Truck‐train RBPC and IBR        245   FIGURE 38  Decision Matrix ‐ Animal Feed Requirements vis‐à‐vis Base Case        246  FIGURE 39  RBPC Catchment Areas (New York)                262  FIGURE 40  MESP by Region and Case              267   FIGURE 41   MESP Contributions by Value Chain Activity – Michigan          268  FIGURE 42   MESP Contributions by Value Chain Activity – New York          269  FIGURE 43  MESP Contributions by Value Chain Activity – Pennsylvania         270        xiii       FIGURE 44  DSS Structure                      292  FIGURE 45  Biomass Production Module                  293   FIGURE 46  LCB transport module                   294  FIGURE 47  RBPC Module                    295  FIGURE 48  Refinery (IBR or BR) Modules                 296   FIGURE 49   Animal Feed Module                  297              299              300              301      FIGURE 50   Maps of Michigan Case Study Region     FIGURE 51  Maps of New York Case Study Region  FIGURE 52  Maps of Pennsylvania Case Study Region      xiv   KEY TO ABBREVIATIONS    AFEX    Ammonia Fiber Expansion  BR  Bio‐refinery    BTU      British Thermal Unit  CAFO     Concentrated Animal Feed Operation  CBP      Consolidate Bio‐processing  DCFROR    Discounted Cash Flow Rate of Return  DDG      Dried Distiller’s Grains  DFC      Distance Fixed Cost  DOE                   US Department of Energy    DSS      Decision Support System  DVC      Distance Variable Cost  EBA      Equity Based Alliance  EPA      Environmental Protection Agency  EtOH      Ethanol  GHG      Greenhouse Gas  GTL      Gas‐to‐Liquids  IBR      Integrated Bio‐Refinery  IRR      Internal Rate of Return  INL    Idaho National Laboratory    LCB        Ligno‐cellulosic biomass  xv   LCBE      Ligno‐cellulosic biomass to energy  LCE      Ligno‐cellulosic ethanol  LNG      Liquified Natural Gas  LRAC     Long Run Average Cost  MBOE    Million Barrels of Oil Equivalent  MBTE     Methyl Tertiary‐Butyl Ether  MES      Minimum Efficient Scale  MESP     Minimum Ethanol Selling Price  MMgal    Million Gallons  NAFTA    North American Free Trade Agreement  NREL      National Renewable Energy Laboratory  PTB      Pre‐treated biomass  RBPC      Regional Biomass Processing Center  RBPD      Regional Biomass Processing Depot  RES      Renewable Electricity Standard  RFS      Renewable Fuels Standard  RPS      Renewable Portfolio Standard  SG  Switchgrass    SSCF      SSF    Simultaneous Saccharification and Co‐fermentation    Simultaneous Saccharification and Fermentation  TPD      Tons (dry) per day  USDA     United States Department of Agriculture    xvi             CHAPTER 1  OVERVIEW AND SUMMARY        1 1.1  Background  The United States has an ‘oil addiction’, and in a broader sense, a fossil fuel addiction.   83% of total domestic energy consumption comes from fossil fuels.  More strikingly,  94 % of vehicular energy consumption comes from petroleum sources.  Fossil fuels are a  natural resource that is not renewable.  It takes millions of years and naturally occurring  conditions of pressure and heat, to produce these.  Fossil fuels will run out, in less than  50 years according to some estimates 1  Alternative, preferably renewable, primary energy sources must be discovered  and / or created.  This is not a new issue.  It has been on the national agenda for at least  40 years, with very little progress to show.  While only 28% of our total energy  consumption is in the transportation sector, it seems to get the most media attention.   This is due primarily to the perception that most petroleum is imported from nations  that are viewed as hostile or unstable, and the visible impact of 25% change in prices at  the corner gas station.  As the supply of oil continues to diminish, the prices at the pump  will continue their upward trend.  Fossil fuels will no longer be cheap on a per energy  unit basis.  The energy industry must have a fuel supply ready to fill the supply gap, and  it must be commercially ready to complement the fossil fuel infrastructure.  If the US is  to wean itself off its oil addiction, there must be alternative, readily available, renewable  resources ready to fill the void.                                                                1  Wallace‐wells, 2011    2 In the liquid fuels sector, ethanol is the most widely consumed non‐petroleum  fuel in the United States, mostly as an additive to gasoline.  Ethanol is an alcohol fuel  that can be utilized in internal combustion engines.  It is derived from starches is plants.   The vast majority (99%) of ethanol comes from corn, which is problematic in the long  run.  Corn is a food (and feed) staple.  It cannot feed the world and fuel the world.   Other bio‐fuels must be developed.      Cellulosic ethanol seems a promising alternative.  However, additional  processing steps are required prior to ethanol production. Ethanol is produced by  fermenting sugars.  Corn and other natural products such as sugarcane and beets have  plentiful natural sugars that are easily accessible.  Cellulosic ethanol is derived from  biomass materials that are more recalcitrant in hydrolyzing their sugars.  Most plant  biomass consists of hemi‐cellulose (5 carbon sugar polymers), cellulose (6 carbon sugar  polymers) and lignin, roughly 1/3 each by weight. Pre‐treatment of the biomass is  required to break down the more complex sugars in these materials into fermentable  simple sugars.    Estimates show that there is sufficient supply of non‐food biomass feedstocks  domestically to produce cellulosic ethanol in quantities that could fill a large portion of  the gap that will arise as petroleum supplies tighten. Due to this, federal bio‐fuel policy  has aimed at promoting cellulosic ethanol as a large part of a new liquid fuel portfolio.  In 2005, the Energy Policy Act (“EPACT”) aimed at a number of issues that arise  from this domestic energy profile: energy security, environmental quality and economic  growth. Its policies were designed to reduce dependence on petroleum imports from    3 non‐friendly sources, reduce consumption of fossil fuels, improve the environmental  impact of energy and create new jobs through domestic economic development.  EPACT  2005 included bio‐fuel policies aimed at increasing the percentage of non‐petroleum  transportation fuels through use of agri‐bio‐fuels, such as cellulosic ethanol.  The first  federal Renewal Fuels Standard (“RFS1”) set hard volume bio‐fuels targets, and included  the initial cellulosic ethanol target of 250 million gallons by 2013.   The Energy Independence and Security Act of 2007 (“EISA”) added additional  policies to improve energy security through improved vehicle fuel economy; increased  bio‐fuels production; and, increased energy efficiency.  EISA created RFS2 (Table 1) to  replace RFS1; raised the minimum required fuel economy to 35 miles per gallon by the  year 2020; added additional funding for grant programs to encourage the development  of cellulosic bio‐fuels, plug‐in hybrid electric vehicles, and other emerging electric  technologies.  RFS2 (Table 1) was an attempt to stimulate production of advanced bio‐ fuels through increased overall volume mandates, caps on corn ethanol contribution,  and specific cellulosic bio‐fuel targets.    The bio‐fuel industry is well positioned to meet the volume targets of corn  ethanol.  Domestic corn ethanol capacity is 14.9 billion gallons per year, with an  additional 140 M‐gal of capacity under construction. 2  The EISA target is 15.0 billion  gallons by 2015 (Table 1).  The real challenge is how to rapidly develop cellulosic ethanol,  to meet EISA volumetric targets which ramp up by a factor of 10 from 500 M‐gal in 2012                                                               2  www.ethanolrfa.org/pages/statistics#A    4 to 5.50 billion gallons by 2017, and then triple again to 16.0 billion gallons by 2022  (Table 1).    Bio‐ diesel  0  0  0  0.50  0.65  0.80  1.00  1.00  1.00  1.00  1.00  1.00  1.00  1.00  1.00  1.00  1.00  Year  2006  2007  2008  2009  2010  2011  2012  2013  2014  2015  2016  2017  2018  2019  2020  2021  2022  Table 1: EIAS RFS2 Mandates (Billon gallons)  Non‐ Advanced  Cellulosic  Cellulosic  Bio‐fuels  Conventional  Advanced  Bio‐fuels  Total  Bio‐Fuels  0.00  0.00  0.00  4.0  0.00  0.00  0.00  4.7  0.00  0.00  0.00  9.0  0.10  0.00  0.60  10.5  0.20  0.10  0.95  12.0  0.30  0.25  1.35  12.6  0.50  0.50  2.00  13.2  0.75  1.00  2.75  13.8  1.00  1.75  3.75  14.4  1.50  3.00  5.50  15.0  2.00  4.25  7.25  15.0  2.50  5.50  9.00  15.0  3.00  7.00  11.00  15.0  3.50  8.50  13.00  15.0  3.50  10.50  15.00  15.0  3.50  13.50  18.00  15.0  4.00  16.00  21.00  15.0  Total  Renewable  Fuels  4.00  4.70  9.00  11.10  12.95  13.95  15.20  16.55  18.15  20.50  22.25  24.00  26.00  28.00  30.00  33.00  36.00    The US EIA forecasts that there will be no measurable cellulosic ethanol  production until 2013, with very little growth producing less that 0.25% of the federal  targets in 2022 3.  The US EPA has ratcheted down targets each of the past three years:  from 100 M‐gal to 6.5 M‐gal in 2010; from 250 M‐gals to 6.5 M‐gal in 2011; and, from  500 M‐gal to 8.65 M‐gal in 2012.                                                               3  US EIA, Annual Energy Outlook 2012, Liquid Fuels Supply and Disposition, Reference case    5 The cellulosic bio‐ethanol industry faces several technical, physical and industrial  organization challenges. This thesis explores the concept of a network of regional  biomass pre‐treatment centers (RBPC) that form an extended biomass supply chain  feeding into a simplified biorefinery as a way to overcome these challenges.  The  analyses conducted address the structural and transactional issues facing bio‐ethanol  value chain establishment; the technical and financial feasibility of a stand alone RBPC;  the impact of distributive pre‐treatment on biomass transport costs; a comparative  systems cost evaluation of the performance of the RBPC chain versus that of a fully  integrated biorefinery (“IBR”); and a case study application of the analytical framework.  The key features of the issues facing the industry and the analyses are summarized next.  1.2  Issues facing cellulosic ethanol   Biomass Supply    According to the U.S. Billion Ton Update, there is between 59 and 162 million dry tons  per year of un‐used agricultural biomass residues and waste, and another 79 to 97  million dry tons of un‐used woody biomass available in 2012 4.  Yet, the paucity of  available biomass supply is a commonly discussed hurdle to ramping up the cellulosic  ethanol industry.  The issue regarding feedstock availability is less one of potential  available volumes, but rather one of dispersion, price of supply and inability to contract  for sufficient volumes.  Therefore, it’s not really a supply question, but rather a question                                                               4  Update to billion ton vision (2011) baseline for 2012.  Low figures are at $40 per ton / high  figures at $60 per ton.        6 of how to get it from where it is to where we need it, efficiently and cost effectively.  In  other words ‐ it’s a logistics problem.  Logistics    The primary problem reported by the USDA committee in its 2010 report was the  ‘overwhelming’ logistic challenges associated with getting the biomass from farm to  refinery (harvesting, transporting and storing).  These logistic challenges exist across all  the value chain activities.  On‐the‐farm challenges include harvesting methods for  maximizing biomass yields while addressing environmental concerns, collection choices  (i.e. grinding vs. baling; square bales vs. round bales) to storage choices (uncovered,  ensiled, covered, etc.).  Transportation industry needs i to handle the volumes of  biomass that will be required to support the aggressive bio‐fuels mandates and future  demand.  Currently there is no existing supply chain infrastructure to support an LCB  ethanol industry.     Technology    The cellulosic ethanol industry is still in its infancy, still late in the development phase;  and, not moving very quickly towards commercialization and growth. Industries in this  phase of their development also have many competing technologies, pathways and  firms.  Many pre‐treatment and conversion technologies have been proven on a bench  scale, but very few have reached a commercial phase.  Until these technologies are  proven, and can be produced on a commercial scale, it will be difficult to drive down  process costs.  In view of inherent riskiness of unproven technology,  coupled with the     7 high cost processes and recent financial market crisis, and it has not been very easy to  access capital for jumpstarting the industry.    Transactional Issues    Beyond these physical logistic issues, there are substantial non‐physical logistic issues  due to the nature of the envisioned market structure.  These transactional issues arise  from the necessary transaction between two very different, very distinct, and very  nervous industries – agriculture (the biomass suppliers) and the refining industry.  There are a number of transactional characteristics that can lead to a standoff  situation in the liquid bio‐ethanol industry.  These characteristics include high degrees of  asset specificity on both sides of this transaction; the lack of a uniform standard or  commodity product; the necessity for a large number of bilateral contracts negotiated  under uncertainty and informational asymmetries; and, a history of holdup situations in  agriculture’s dealings with industry. .    1.3  Value Chain Creation and Vertical Co‐ordination Choices    The critical component will be development of the logistics infrastructure, or the  vertical supply chain, to ensure a secure and reliable stream of feedstock to  biorefineries at the appropriate time and at competitive prices. Developing a consistent,  economically viable feedstock supply system requires addressing and optimizing diverse  physical issues (harvesting, storage, preprocessing, and transportation), as well as  addressing the transactional issues.  Value chain activities must be vertically coordinated  in order to economically produce cellulosic ethanol, while still providing proper    8 incentives for the agents to participate.  Stakeholders must determine which channel  configuration would best be suited for taking advantages of scale economies and profit  maximization incentives, while inducing large numbers of farmers and rural agricultural  interests to participate.  Researchers have posited that in order to achieve conversion process  economies, fully integrated centralized biorefineries are necessary. This fully integrated  biorefinery is envisioned to encompass all the processing technology from the raw  feedstock receipt through the finished bio‐fuel and related co‐products, at times  capable of producing some of its own process inputs (i.e. electricity and steam).   However, such biorefineries also entail increased costs of biomass transportation  and storage, high transaction costs of contracting with a large number of farmers for  biomass supply, and monopsony market power vested with refineries.  Furthermore,  unless biomass suppliers participate in adding value to their products, they are unlikely  to benefit much from greatly increased cellulosic bio‐fuels production.  This value chain  configuration can seemingly address the physical issues within the vertical co‐ordination,  however does not directly address the transactional issues.    There may be solutions to overcome this standoff within the integrated  biorefinery market structure; or, a radically different value chain may be required.   Potential solutions within the IBR structure include commoditization of biomass;  improvements or innovations in transport methods and technologies; and detailed  specification contracting.  One alternative channel configuration solution utilizes  intermediate facilities as value chain components    9 1.4  Regional Biomass Processing Centers  In this research a network of regional biomass preprocessing centers (RBPC) that forms  an extended biomass supply chain feeding into a simplified biorefinery is introduced as a  potential way to address the physical and transactional issues facing the cellulosic  ethanol industry.  A value chain configuration that utilizes intermediate facilities such as  the RBPC allows for:  pre‐processing activities to be moved down the supply chain which  can have multiple material handling benefits (size and moisture reduction,   densification, consistency of feedstock) that could lead to lower variable transportation  costs; inclusion of a larger total catchment area which should correlate to greater  volumes of ethanol; smaller facilities with lower barriers to entry, such as less capital  investment required per facility (which could help overcome the capital constraint) that  could also lead to local and / or shared ownership; reduction in the per gallon capital  costs at the refinery, and greater returns on investment for the refiner.  From a  transactional perspective, intermediate facilities overcome the standoff situation at the  transaction interface (chicken and egg problem); eliminate potential holdup situations;  introduce shared risk; and, reduce the volume of transactions for each facility owner.  The Ammonia Fiber Expansion  RBPC considered here produces an intermediate product  with higher valued alternative market channels that could help overcome food vs. fuel  issue by providing feed and fuel, while subsidizing the liquid bio‐fuel production activity.    Critics of a distributed pre‐processing / pre‐treatment approach for the biomass  to ethanol value chain argue that the fully integrated bio‐refinery has too many energy  and technology synergies for pre‐treatment to be de‐coupled from the IBR without    10 creating  many technical and economic problems. In addition, longer distances must be  traversed by the biomass due to ‘back‐tracking’.  There is double‐handling of the  biomass; it must be loaded and un‐loaded twice because there are two facilities instead  of one.  Plus, while individual facilities may be less capital intensive, overall a distributed  system will actually impose higher total system capital costs.    1.5  This Research  The dissertation opens with a thorough examination transactional issues.  What are the  key transactional barriers in bio‐ethanol value chain development?  How will a  distributed system help address them? Chapter 3 examines these issues, possible  solutions and provides theoretical justification for intermediate facilities.    There are benefits to employing intermediate facilities as value chain  intervention mechanisms. This dissertation examines one promising intermediate  facility, the Regional Biomass Processing Center, and corresponding value chain  configuration to determine if it is feasible; could be at least as efficient as the IBR system  in terms of transportation costs and total system cost; and, produce wholesale cellulosic  ethanol at a competitive MESP (i.e. competitive with corn ethanol and rack gasoline).  This dissertation examines key research questions regarding the RBPC.   1. Is a RBPC technically feasible to de‐couple it from the integrated bio‐refinery?  If  so, is it financially feasible as a stand alone facility?  (Chapter 4)   2. Transport  costs  are  a  critical  component  to  value  chain  efficiency.    Can  a  distributed RBPC system be at least as transport cost efficient as an integrated    11 system?    If  so,  what  are  the  critical  variables  that  determine  equivalency?  (Chapter 5)  3. What are comparative total system costs of an RBPC vs. IBR system?  Under what  conditions might the RBPC be more efficient? Which value chain option would an  investment agent choose?  (Chapter 6)  4. In real world case studies, how do both systems perform vis‐à‐vis each other and  projected wholesale ethanol prices?   The analyses address criticisms levied against a distributed value chain  configuration, and demonstrate that RBPCs employing Ammonia Fiber Expansion pre‐ treatment could indeed be valuable intermediate facilities providing a realistic, viable  option to overcoming the implementation issues facing cellulosic ethanol.    1.6  Techno‐Financial Analysis of RBPC    One criticism is that pre‐treatment technology cannot be de‐coupled from a fully  integrated biorefinery because a standalone RBPC   is neither technically nor from a  commercially viable. To address this issue, a technical and financial feasibility of a  simple, representative RBPC that uses ammonia fiber expansion (AFEX™) pretreatment  process that produces ruminant feed along with biorefinery feedstock is performed. The  analysis utilizes a discounted cash flow rate of return investment analysis to determine  the financial feasibility, while a detailed engineering analysis assesses the technical  feasibility.   The scope of the analysis is limited to the feasibility of the RBPC as a stand alone    12 facility.  The effects of stripping out the pre‐treatment processes out of the biorefinery  in terms of equipment re‐configuration, material and energy flow changes, processing  costs, capital costs and economies of scale are considered in the comparative systems  analyses.    The techno‐financial analyses demonstrate that RBPCs can technically be de‐ coupled from the rest of ethanol production process, as well as operate financially  successfully with gross margins (i.e. difference in prices of input feedstock and output  pretreated biomass) of as low as $3.32/ton.  Gross margins would have to be as high as  $31.71/ton in the worst scenario of smallest size RBPC coupled with no animal feed  sales.     1.7  Biomass Transport Costs  The analysis compares distance traveled and the transportation costs associated with  moving one dry ton of biomass from farm gate to the biorefinery under proposed  alternative value chains (IBR and RBPC).  A transport cost model that captures the  effects of intra‐chain biomass densification and tortuosity in roads is developed.    The analyses shows that under minimum distance assumptions, and no  densification gains, the average distance  traveled from farm to RBPC to biorefinery is  always larger than the average distance from a farm directly to an IBR. In addition RBPC  structure results in double handling costs..  Hence any transport cost savings from the  RBPC system must come from locational and / or geographic conditions where the farm  to facility collection routes are significantly tortuous (increased distances under IBR);    13 and densification of the biomass during pre‐treatment (cost savings due to fewer  truckloads).  Transport cost functions are specified using values from literature.  By varying  tortuosity and rural‐ness, solutions exist where the transport costs between the two  systems are equivalent.  In the solution sets, the level of rural‐ness is important, as is the  ratio of fixed cost (i.e. depot charges) to variable costs ‐ the lower this ratio, the higher  the likelihood of a reasonable and realistic solution.  The analysis also  suggests that  disadvantage of double depot charges can  be compensated  by densification gains.  The model also enables estimation of a ‘cutoff radius’ for any given regional  profile.  In catchment areas larger than those corresponding to the cutoff radius, RBPCs  will be more transport cost efficient than an IBR.   As the rural‐ness of an area increases,  an RBPC system is more transportation cost effective than an IBR system at smaller and  smaller catchment areas.  At any rural‐ness factor value, greater densification at the  pre‐treatment center drives the cutoff radius inward (i.e. creates a transport cost  equivalency at smaller catchment area).  Transport cost equivalence, however, does not guarantee total system cost  equivalence.  Once feedstock cost and transport costs are equalized, the difference in  costs between the two systems would be driven by pre‐treatment and conversion  facility costs.  Under a distributed system, there will be less capital costs and some  operating cost savings at the bio‐refinery (vis‐à‐vis an IBR); but there will be higher  capital and operating costs (per ton / gallon) at the RBPCs.    14 The transport cost analysis also demonstrates that a RBPC based system could be  more transport cost effective when the catchment radius becomes larger. Expanding  the catchment area ultimately produces more ethanol and allows for the construction of  larger ethanol refineries which re‐capture some of the economies of scale lost when  pre‐treatment was stripped from the “integrated” bio‐refinery 5.  However, there is no  guarantee that that RBPC structure with the larger catchment area is a lower cost option  compared to an  IBR structure with a smaller catchment area either in terms of  total  biomass cost (feedstock + transport cost) or  the minimum ethanol sales price (“MESP”).   1.8  Comparative Value Chain Analysis   To evaluate these total system costs, next I develop a model to compare different  vertical value chain configurations for ligno‐cellulosic biomass delivery to a bio‐refiner  (i.e. ethanol producer).   The model is a spreadsheet‐based Decision Support System  (DSS) for a biomass supply chain from farm‐gate to wholesale ethanol production.  The  DSS could be modeled with ‘plug and play’ activity modules and sub‐modules.  The  centralizing framework is an Investment Analysis Model that generates user‐defined  performance metrics to assist in evaluating different value chain configurations.  Both value chains, one utilizing an IBR and the other employing a network of  RBPCs with a stripped down bio‐refinery, are modeled.  Assumptions are outlined and  the value chain activities are populated.  Activities and costs are modeled; functional  forms are specified; and, variables are parameterized.  Biomass production variables are                                                               5  Carolan, et. al., 2007    15 set as sensitivity variables.  Biomass production is modeled in a simple, yet analytically  pertinent manner.  Transportation costs are modeled as specified earlier. Conversion  facilities are fully and dynamically modeled with ASPEN® modeling software and  Microsoft Excel®.  The Investment Analysis is a Discounted Cash Flow Rate of Return  (‘DCFROR’) model. The chosen system performance metrics ethanol volume, financial  evaluation measures (NPV, ROE and IRR), and Minimum Ethanol Selling Price (“MESP”)  are discussed.  MESP is the price that makes the Net Present Value equal to zero.  It is equal to  the long run average cost of production (LRAC).   All cost variables are endogenous and  dependent upon size of the catchment area.  The MESP = LRAC equilibrium condition is  solved at different catchment area radii under specified regional characteristics,  technical configuration and co‐product market availability to determine the   •   optimal IBR size and corresponding MESP;  •   optimal RBPC size and corresponding MESP;  •   and, the radius of indifference and corresponding MESP.  The problem is initially framed as a single investment agent evaluating the different  supply chain configurations.  The return is calculated as the return to the agent, not as a  return to each individual value chain activity.  There are assumed to be two types of  agents ‐ a profit‐maximizing, vertically integrated, regional monopsonist; and, a profit‐ maximizing, vertically integrated agent facing competition.  The two different agents    16 may make different choices on value chain implementation.  The LRAC functions of the  value chain options are analyzed to determine which option each agent would choose.    Shocks are then introduced to the cost variables in order to determine ceteris  paribus effects on the long run average cost curves, i.e.  how do changes to regional,  technical and ruminant feed market characteristics shift the curves, and conditions  under which the  these changes are enough to alter the choices for the different agents.    The system analysis demonstrates that under any set of regional, technical and  ruminant feed characteristics, there is always a point of indifference where the long run  average cost for the two configurations are the same.  In larger catchment areas, RBPC  will be less costly.  However, the existence of an equivalency point does not translate  into RBPC being the emergent choice due to the higher inherent cost structure of the  system.   Under the base case scenario, the IBR emerges as the preferred choice for any  profit maximizing agent, whether a monopsonist or in competition.  The minimum MESP  at the optimally sized IBR is lower than the minimum MESP for the RBPC system.  A  profit maximizing agent will choose the minimum long run average cost structure, and  even put up multiple identical smaller facilities rather than choose the higher cost  structure of the RBPC.  There are regional and technical factors which shift both the cost functions in the  same direction.  If these are favorable to the RBPC system (i.e. increased ‘rural‐ness’ or  lower DVC/DFC ratio), then the gap between minimum MESPs is closed as these move    17 upward.  None of these factors alone create a scenario where the RBPC is likely to  emerge as the preferred choice.  Two factors that could alter the profit maximizing choice from IBR towards  RBPC  structure, are  additional densification at the RBPC, and the existence of a higher valued  alternative market for the intermediate value chain product, which in this case is  ruminant feed.  Increasing densification via pelletization is not a feasible option in a  truck‐truck transport system due to limits on truck volume and weight capacities...  In  order to capture the economic benefits of increasing bulk density, a truck‐train multi‐ modal transport system needs to be employed.  Further, due to the additional costs of  pelletization, just changing transport modes to a truck‐train system is not sufficient to  alter the dominance of the IBR  structure; other RBPC favorable conditions must be  present.  Sufficient animal feed subsidies can alter the decision.  In the base case, the  truck‐truck RBPC emerges as the optimal choice for profit maximizing agents if there is a  ruminant feed market that purchases at least 17% of the RBPC output of pre‐treated  biomass.  The percentage of output diverted to ruminant feed that is required drops to  just over 11% for the truck‐train RBPC to emerge as dominant for profit maximizing  agents.    Combinations of these factors can create conditions under which RBPCs are the  lower cost option.  Regional factors impact distance traveled by biomass, as they  combine to make distances longer or shorter.  A low density ratio (which means high  levels of densification at the RBPC) closes the gap in MESPs, as does a low DFC/DVC ratio.   There are combinations of these factors under which a truck‐truck RBPC is favored over    18 an IBR.  There are more scenarios under which a truck‐rail RBPC is favored over both of  the other two choices.  Representative multi‐effect cases of possible combinations and  decision matrices are presented.  Ruminant feed can make the truck‐truck RBPC emerge at any set of technology  and geographic factors if it is large enough.  With base case technology, in a highly rural,  low yield region only 3% of PTB needs to be sold as ruminant feed to create MESP  equality.  Under all base case conditions, 17% AF is required. In a low rural, high yield  area with base case technology, MESP equality is achieved with a 20% AF portion.   1.9  Case Study Application   In this section,  a comparison of two alternate (IBR and RBPC), realistic value chain  configurations for the ligno‐cellulosic biomass to ethanol conversion industry in three  different specified geographic regions is presented.  It is a case study application of the  single agent investment analysis DSS to regions in western Michigan, upstate New York  and central Pennsylvania.   By specifying each region, the available biomass and  potential animal feed markets are essentially fixed, so The performance metric  considered is “minimum ethanol selling price” (‘MESP’), which is a proxy for total system  long run average cost of production.    The first area under consideration is a nine county region in South‐west Michigan.   The region was chosen as it is the Michigan home to the Great Lakes Regional Bio‐ energy Research Center, a multi‐party collaboration researching various aspects of  ligno‐cellulosic availability, impacts and characteristics within the Great Lakes region.      19 The New York region considered encompasses a seven county region in North‐ central New York State.  The region was chosen because there is a Western New York  Energy 55 million gallon per year corn ethanol facility operating in Shelby, in  southwestern Orleans County.  Many of the factors that made this region promising for  corn ethanol, also make it promising for cellulosic ethanol.    The Pennsylvania region considered is a ten county region in central  Pennsylvania.  The region was chosen because the first commercial‐scale ethanol plant  in Pennsylvania is located at the Clearfield Technology Park in Clearfield, Pa. There are  plans for a cellulosic pilot plant to be co‐located at the site as well.  This case is similar to  the New York case in that the refinery was located based more on output orientation,  rather than proximity to inputs.   The case studies reveal a number of important insights.    1) Even low volume regions like those considered, could produce cellulosic ethanol  at a long run average cost / MESP higher than, but close to, projected future  wholesale ethanol rack prices.  (projected wholesale is $1.6790/gal).   2) Conversion costs (pre‐treatment MESP contribution + ethanol conversion MESP  contribution) are higher under RBPC because loss of economies of scale in  engineering, loss of process efficiency gains from integration, loss of economies  of scale in overhead (SG&A, insurance, etc), and difference in capital cost  requirements.    20 3) Biomass transport costs are higher for RBPC system because double depot  charges cannot be overcome by savings in pre‐treated density gains or shorter  in‐bound LCB distances, although results do  indicate that the RBPC system can  provide variable transport cost savings vis‐à‐vis the IBR in more tortuous regions.    4) The animal feed markets in these regions are relatively small as a percentage of  biomass processed.   It does not subsidize either system, but closes the gap in  MESPs.  5) As demonstrated by the comparative analysis, the two MESPs are very close  when RBPC favorable shocks are jointly applied.  6) Lower biomass regions have smaller MESPs gaps.  7) The two systems’ MESPs are always within 5 ‐ 10% of each other, with one case  being only 2% different.  1.10  Contribution to Literature  The theoretical arguments for utilizing intermediate value chain facilities to overcome  presented in Chapter 3 are a novel addition to the body of work on distributed facilities  in biomass value chains.  The remainder of the thesis addresses another critical gap in  the current research on the use of distributed intermediate facilities in the biomass to  ethanol value chain.  It focuses on the economic claims (both for and against) and the  costs associated with this system, not the technical and engineering issues.  In March  2012, the Biomass Technical Advisory Committee of the Biomass Research and    21 Development Board 6 issued quarterly reports on progress and recommendations for  future research.  Two of the Feedstock Subcommittee’s stated keys for future research  were understanding conditions that allowed feedstocks to be delivered at a reasonable  “economic cost, including potential for distributed processing in depots;” and a “more  rigorous analysis of key cost factors…. of biomass delivered to biorefinery with and  without distributed processing in depot(s).” 7    Work to date on regional pre‐processing facilities (named variously as Regional  Biomass Processing Depots, Local Biomass Processing Depots, Regional Biomass  Processing Facilities, or Regional Biomass Processing Centers) is limited, and primarily  focused on:   1) Overcoming the engineering and technical hurdles to these facilities;  2) Substantiating the technical claims of benefits of employing these facilities; and,  3) Engineering models of technical design and economic feasibility.    Carolan, et. al. (2007) introduced the concept of the Regional Biomass Processing  Center, and showed that, technically an AFEX™ RBPC can be de‐coupled from an  integrated bio‐refinery system.  The required price‐cost‐margin for a reasonable return  to capital was calculated as a way to highlight the economic feasibility of these                                                               6  An interagency collaboration co‐chaired by the U.S. Department of Agriculture (USDA)  and the U.S. Department of Energy (DOE). The TAC is made up of industry expert  volunteers.  7    USDA and USDOE, 2012  22 facilities 8.  Bals and Dale (2012) expanded the range of possible de‐coupled RBPD  configurations to include not only AFEX™ on corn stover or switchgrass, but also  pyrolysis to bio‐oil and AFEX™ on high protein double crops.  The models include  engineering economic factors so that profitability measures can be generated as a way  of comparing the different configurations to each other.  The spreadsheet based models  are intended to be part of larger system analyses.    For Eranki et. al.(2011), RBPDs primary purpose is to collect, densify, and store raw  biomass, while producing valuable co‐products.  Various technical issues are addressed  to demonstrate that the RBPD can indeed “process and pre‐treat low‐density and often  unstable biomass into stable, dense intermediate products compatible with current  established commodity logistics system”; homogenize feedstocks; and, overcome  technical biorefinery supply concerns such as “steady supply, uniform feedstock  properties, and stable feedstock costs”, which help biomass systems more fully achieve  some desirable feedstock and supply chain characteristics. 9  Alternate potential  configurations for RBPDs are discussed.    To date, many of the technical and engineering issues are being addressed.  There is  sound, economic reasoning to justify the need for an intra‐chain innovation to  overcome the transactional issues.  However, none of the economic benefits claimed  are substantiated or quantified (thus the TAC reports emphasis on costs and                                                               8  This article is Chapter 4 of this dissertation.  It was previously published in Journal of  Agriculture and Food Industrial Organization  9    Eranki, et. al., 2011  23 economics).   In order to keep relying on these, the claims must be analyzed – to  substantiate or disclaim.    Proponents claim that because the RBPD system reduces the practical collection  radius and provides densification, it can automatically lower transportation costs 10,11.   The distance raw biomass travels from the farm to RBPC is shorter than the distance  from farm to IBR.  However, much of the pre‐treated biomass must ‘back‐track’ over the  same ground it’s already covered, and it is loaded and unloaded twice.  The cost savings  may not come from just a shorter first distance, nor may densification overcome the  double handling.  A full economic examination of the biomass transport cost structure  will shed light on if, how and where these cost savings may arise. Chapter 5 examines  this claim in detail, from an economic and mathematical point of view.   Another common claim is that by de‐coupling the pre‐treatment from the IBR, the  effective catchment area for a given bio‐fuel refiner will increase. 12  The increase in  catchment area will produce greater volumes of ethanol through greater regional  coverage; and will generate a couple of economic benefits to the refining agent,  specifically less required capital (total and per biomass unit processed) at its facility and  greater returns on that capital. 13  While the refiner’s capital is expected to decrease, the  total system capital (total and per biomass unit) is expected to increase, creating a                                                               10  Eranki, et.al. (2011)  11 12 13    Bals and Dale, 2012   Eranki, et.al., 2011; Carolan, et.al., 2007   Eranki, et.al., 2011; Carolan, et.al., 2007  24 negative incentive for the RBPD system. 14  No evidence is provided for the capital cost  claims (pro or con), nor is any proof provided that the RBPD will actually expand the  geographic scope of any bio‐fuel refining operation.  Chapter 6 challenges these claims  from an economic perspective.    Additionally, the DSS presented in Chapter 6 is a key new tool in the evaluation of  competing biomass to fuel value chain configurations.  It allows the user to rigorously  analyze the impact on system performance and cost from variations in key value chain  factors, such as intermediate value chain co‐products that may have alternate markets.   The existence of these is crucial in the effectiveness of this mechanism for overcoming  the standoff situation (see above).  It has also been proven a key piece in the feasibility  of AFEX™ RBPCs (Carolan, et. al., 2007), and touted as another benefit of RBPDs (Eranki,  et. al, 2011; Bals and Dale, 2012).  With the DSS, an in‐depth analysis of how this feed  market will impact the long‐run cost structures of the systems.    The usefulness of the DSS goes beyond just analyzing factor effects and generating  long run cost curves.  It provides a tool for predicting agents’ decisions and a framework  for looking at policy impacts.  The DSS structure is flexible so that it can incorporate new  findings within activities, different technical alternatives, and even policy impacts.   Additional impact assessments could be combined with this DSS to assess  environmental impacts (LCAs, etc) or economic impacts (i.e. IMPLAN).  Egbendewe‐                                                              14  Eranki, et.al., 2011; Bals and Dale, 2012    25 Mondzozo, et. al (2011) combined activity models 15 and cost functions with  environmental impact and land use switching models to examine the relative  environmental impacts of these two systems in a limited geographic region in south‐ west Michigan 16. The model does generate a measure of profitability for each the two  systems under different ethanol pricing scenarios.  Both the Egbendewe‐Mondzozo, et.  al (2011) model and the DSS presented here are ‘cradle to gate’ system analyses that  employ spreadsheet models and optimization exercises.  The aim of the DSS presented  here is to generate user defined performance metrics to evaluate not only which system  performs better, but what an agent making a bio‐fuel investment decision would likely  do.  Egbendewe‐Mondzozo, et. al (2011) looks at environmental impacts first, with  profitability as a secondary consideration, finding that the RBPD actually  environmentally out‐perform IBRs in the specific region.  Chapter 7 is a case study  application, considering three regions in three different states.  It is an application of the  DSS framework presented in Chapter 6.   1.11  Organization of the rest of the document   The rest of the document is organized as follows.  Chapter 2 provides an historical and  institutional background on fossil fuels and alternative liquid fuel consumption and  federal policies in the US.  Chapter 3 is a structural analysis of a biomass to bio‐ethanol  value chain, focusing primarily on the biomass transaction, covering economic theories                                                               15 16  He uses Bals and Dale (2012) techno‐economic models   Both Carolan & Egbendewe‐Mondzozo were working in conjunction with the Great  Lakes Bioenergy Research Center and Michigan State University, and therefore used the  same geographic region for case study.      26 regarding vertical co‐ordination, structural analysis and transaction economics.  Chapter  4 is the techno‐financial evaluation of the RBPC as a stand alone facility.  Chapter 5  examines the equivalency of costs within the transportation activity.  Chapter 6  introduces the DSS and looks at characteristics that can produce equivalency of MESP  across the entire biomass to wholesale ethanol value chain.  Chapter 7 is the case study  application of the DSS framework within three specific geographic regions to evaluate  the efficiency of both value chains within these regions.  Chapter 8 provides some  conclusions, and discussion of implications and limitations of this research.    27                 CHAPTER 2  AMERICA’S FOSSIL FUEL ADDICTION      28 'We are rapidly approaching a tipping point in the energy story of this country. Three  forces are coming together ‐ our growing dependence on an increasingly volatile world  market; our commitment to make serious cuts in carbon emissions; and our obligation  as a society to ensure that energy remains affordable at a time of huge pressure on  household and business incomes. It is going to be extremely difficult to reconcile these  three forces as we build the energy market of the future.'  Sam Laidlaw, CEO of Britain's Centrica, July 2011. 17  “We cannot keep going from shock to trance on the issue of energy security, rushing to  propose action when gas prices rise, then hitting the snooze button when they fall  again.  The United States of America cannot afford to bet our long‐term prosperity and  security on a resource that will eventually run out.  Not anymore.  Not when the cost to  our economy, our country, and our planet is so high.  Not when your generation needs  us to get this right. It is time to do what we can to secure our energy future.”       President Barack Obama, March 2011 18  These two statements echo the same themes regarding the energy profile of developed  nations worldwide.  While the first is about the United Kingdom, it applies directly to the  domestic United States situation. This is not a new problem.  These are not new themes.   As a nation, the United States has a long history of wanting to solve its addiction to fossil  fuels.  Recent events have made it a high profile topic once again.   Domestic  dependence  on  fossil  fuels  is  at  the  heart  of  the  national  debate  on  America’s  energy  future.    Petroleum  consumption  has  come  under  attack  because  of,  the  negative  environmental  profile  of  fossil  fuels;  the  location  of  current  supply  in  potentially  unstable  geo‐political  regions;  the  fact  that  reserves  are  either  dwindling,  will  be  exceedingly  expensive  to  develop,  or  would  destroy  pristine  natural  areas;  the  rapidly  increasing  international  demand  for  fossil  fuels;  and,  the  lack  of  viable  near‐ term, inexpensive alternatives.                                                                 17  Forbes, 2011  18    Obama, 2011  29 Underlying this national debate are real market issues, such as supply and price  shocks.    Gasoline  prices  react  quickly  and  with  great  volatility  to  supply  shocks,  which  creates  public  outcry  when  price  moves  up,  but  quiet  when  prices  move  down.    This  combination  of  market  and  public  opinion  forces  have  forced  policy  makers  into  responding  with  a  number  of  policies  aimed  at  reducing  both  the  foreign  aspect  of  supply as well as the dependence on a singular source for liquid fuel.  Development of a  sustainable  domestic  alternative  liquid  fuel  portfolio  is  a  must  to  overcome  the  petroleum  addiction.    This  chapter  summarizes  the  underlying  market  issues  and  the  policies enacted, before discussing one sustainable liquid fuel – cellulosic ethanol – that  may become an important component of the domestic solution.     2.1  Fossil Fuel Addiction: US Energy Profile  The  United  States  consumes  almost  100  QUADRILLION  Btus  of  total  energy  per  year,  which is 44 million barrels of oil equivalent (“MDOE”) per DAY.  This is one quarter of  the world’s entire energy consumption.  From 1990 to 2000, total energy consumption  increased  every  single  year,  steadily  rising  29%  from  37.6  MBOE/day  in  1990  to  44.8  MBOE/day  in  2000.  Over  the  next  nine  years,  energy  consumption  actually  declined  overall  (44.8  to  43.2)  while  following  a  pattern  of  on  again  /  off  again  year  to  year  increases and decreases.  Energy  in  the  US  comes  from  four  non‐renewable  primary  sources  and  several  primary renewable sources.  The vast majority of energy (83%) is derived from just three  fossil fuel primary sources – petroleum, natural gas and coal.  Often these are converted    30 to secondary sources that are easier to transport and utilize, predominantly electricity 19.   Around 40% of all primary sources are converted to electricity in the United States.  Petroleum   In terms of percentage of total US energy consumption, petroleum has been the most  dominant  primary  source  since  1950  (Figure  1),  and  has  hovered  around  36%  of  total  energy consumption for the last 20 years (high of 38% in 1990; low of 35% in 2008).  45 Petroleum Coal Natural Gas Hydroelectric Power Nuclear Electric Power Wood Other Renewable Energy¹ 40 Q u a d r illio n B t u 35 30 25 20 15 10 5 2005 1998 1991 1984 1977 1970 1963 1956 1949 1942 1935 1928 1921 1914 1907 1900 0 20 Figure 1 – US Primary Energy Consumption by Source    For interpretation of the references to color in this and all other figures, the reader is  referred to the electronic version of this dissertation.                                                               19  Gasoline & diesel (& other petroleum fuels) are not secondary sources, just refined  primary source, as opposed to a product created through the consumption of a primary  source.    20    US EIA, 2009  31   Approximately  74%  of  the  each  barrel  of  crude  oil  (raw  petroleum)  is  processed  into  transportation fuel (gasoline, diesel and jet fuel). The remainder of each barrel is then  used  in  the  commercial  and  industrial  sector,  in  various  forms  (as  an  energy  source,  asphalt, plastic, paint thinners, and dry cleaning solvents).  94% of all transportation fuel  is petroleum based.    Petroleum prices  Gasoline  pump  prices  are  highly  visible  and  highly  volatile.    National  energy  debate  often  rises  or  falls  in  importance  depending  on  the  level  of  these.    This  the  cycle  of  “shock to trance” 21 stated in President Obama’s speech (above).  Leading up to the 2008  national elections, gasoline prices at the pump were consistently over $3.00 per gallon,  and  economy  in  general  was  ailing.  Energy  independence  became  a  large  part  of  the  national debate.  In 2010, gas prices were down again, even though the economy was  still  ailing.    Jobs  and  job  creation  became  the  primary  focus  of  public  discourse.   Mandates for renewable energy (RFS & RPS), tax credits and cap & trade were seen as  raising  the  cost  of  doing  business,  therefore  anti‐job  creation.    In  February  2011,  the  price of a barrel of crude oil peaked above $100 for just a few moments.  The $100 per  barrel crude price point quickly raises the specter of $4 per gallon gasoline.  Crude prices  at this level should not have been a total surprise, because in December 2010, NASDAQ  published  its  projections  for  oil  predicting  that  crude  prices  would  reach  this  level  sooner  rather  than  later.    The  President  responded  in  March  2011  with  his  “shock  to                                                               21  Obama, 2011    32 trance” speech, bringing the energy discussion back to the forefront of national policy  debate.   In  actuality,  the  average  American  consumer  spends  4%  of  every  paycheck  on  gasoline,  the  same  as  on  home  energy  (heating  and  electricity),  eating  out  or  entertainment  22.    Residential  home  energy  demand  is  dominated  by  two  sources  natural gas for heating and electricity.  Spikes in natural gas and electricity prices, or the  future of supply of these sources, do not receive as nearly as much public attention as  gasoline price volatility, nor impact public policy debate as strongly.  One reason is liquid transport fuels are not as diversified as residential demand.   Liquid  transportation  fuels  are  94%  derived  from  petroleum.    Any  other  sources  are  blended into with petroleum as an additive or as a substitute.  Residential demand has a  diversified supply profile (natural gas, coal, nuclear, fuel oil and renewable resources).  A  price  spike  in  any  one  primary  source  will  have  less  of  an  impact  on  consumer  prices,  and can often times be offset by switching to a different source 23.    A  second  reason  is  the  primary  sources  for  residential  demand  are  almost  exclusively domestically produced, while petroleum is not.  Natural gas has only recently  begun  to  have  a  measurable  percentage  of  imports  (10%),  but  87%  of  those  imports  comes  from  Canada  and  fall  under  the  auspices  of  NAFTA.    Direct  natural  gas                                                               22  US Dept. of Labor, 2011; “Income before Taxes: Average annual expenditures and  characteristics.”  23  For instance, domestic coal production and consumption is being severely curtailed  as domestic natural gas production is rapidly increasing due to the so‐called ‘Shale Gas  Revolution.’    33 consumption accounts for 45% of residential use, and is the primary source for close to  20%  of  all  electrical  generation.    Natural  gas  is  abundant  domestically,  now  and  seemingly  in  the  future.    Coal,  nuclear  and  renewables,  which  are  produced  domestically,  account  for  the  remainder  of  electrical  generation  and  residential  demand.  On the other hand, the US imports 51% of its petroleum, of which more than  60% comes  from potentially unstable or hostile nations.  Figure 2 shows the historical  trends in the share of fossil fuel consumption that is produced domestically.      Figure 2 – Production as Share of Consumption for Coal, Natural Gas and Petroleum 24  Environmental Impact of Fossil Fuels   All fossil fuel production and consumption create negative environmental externalities.   Fossil  fuels  contribute  to  global  warming  via  emissions  of  carbon  dioxide,  which  then  traps heat in earth’s atmosphere.  Many claim that burning fossil fuels has caused a 25%  increase in atmospheric carbon dioxide (CO2), and been greatly responsible for raising                                                               24  US EIA, 2009    34 the  earth’s  temperature.    Combustion  of  fossil  fuels  (especially  coal  in  electricity  generation  and  petroleum  in  transportation)  releases  many  other  air  pollutants,  including  particulate  matter,  CO,  NOx,  SOx  and  hydro‐carbons.    In  addition  to  their  direct  health  effects,  these  pollutants  contribute  to  creation  of  smog,  acid  rain,  and  tropospheric ozone.  Exploration, transportation and use of fossil fuels can lead to water  issues, land pollution, and catastrophes such as oil spills.  Other environmental problems  arising from fossil fuel use include water contamination and erosion from strip mining;  thermal  pollution  affecting  aquatic  life;  and,  water  contamination  from  natural  gas  drilling.    These externalities are not only economic and environmental, but can have great  impacts on human health and safety.  Air pollution is directly harmful to people, as well  as the natural environment.  Air pollution can cause headaches, irritate the lungs, cause  bronchitis  and  pneumonia,  increase  stress  on  heart  disease,  shortness  of  breath,  lung  disease and decrease resistance to respiratory infections.  All of the air, water and land  impacts can not only hurt wildlife, but crops as well.  Fossil fuel use can cause reduced  crop yields due to ozone.  Acid rain and snow, which pollutes water supply and hydro‐ environments,  can  directly  and  indirectly  impact  crops.    Energy  disasters  such  as  the  Gulf oil spill have long, lingering impacts on the human beings around them.  Petroleum Supply  If Americans continue to rely on petroleum as the only transportation fuel, the United  States must be able to create a production‐as‐a‐percent‐of‐consumption profile that is    35 similar  to  its  natural  gas  profile  in  the  near  term.    This  may  not  be  possible.    49%  of  petroleum  that  is  consumed  is  already  produced  domestically.    Another  33%  comes  from  Canada  and  Mexico  (under  the  auspices  of  NAFTA).    Another  7%  comes  from  nations considered ‘friendlies’ (European and North American sources).  Almost 90% of  petroleum essentially comes from non‐hostile sources.    The Canadian Tar Sands oil reserve is estimated @ 175 billion barrels 25, 2nd only  to  Saudi  Arabia.    Estimates  of  domestic  recoverable  resources  are  130  billion  barrels.   Another 15 billion or so are in Mexico.    While this sounds like a fairly large volume, it  would  supply  the  current  US  consumption  (only!)  for  20  years.    So,  friendly‐only  production  of  petroleum  is  not  a  viable,  sustainable  option.    Nor,  for  that  matter,  is  reliance on ‘foreign oil’.  According  to  Richard  Sears  (ex  VP  of  oil  exploration  @  Shell,  and  now  senior  adviser to National Oil Spill Commission) 26, there is somewhere between 30 to 50 years  of known supply available.   USGS estimates that maybe 650 billion barrels are yet to be  discovered 27 worldwide,  another  10  years  at  today’s  consumption  rates.    The  hotly  contested supply in the Arctic would only supply global demand for an additional three  years.    The bottom line is that in 40 to 60 years, the world will be running very, very  low on petroleum.  Escalation in global demand will accelerate this.                                                                25  www.eia.gov/countries/index.cfm?view_reserves  26 27    Wallace‐Wells, 2011   Wallace‐Wells, 2011  36 There  are  solutions  for  creating  non‐traditional  petroleum,  but,  they  too  are  based on fossil fuels.  A particularly promising technology is called GTL (short for ’gas‐to‐ liquids’).  It produces crude and petroleum products from natural gas.  Shell will begin  producing GTL in large volumes from the deserts of Qatar this year.  However, Shell CEO  Peter Voser does not foresee this technology being used in a widespread manner in the  US.    It  is  may  be  medium  term  solution  globally,  but  it  is  still  a  non‐renewable  fossil  based energy.    New Energy Sources   Viable, sustainable, environmentally safe alternative sources of energy, especially liquid  transportation fuels are needed.  Not because of $5 per gallon gasoline, but because the  world  is  going  to  run  out  of  petroleum.    This  is  not  an  issue  for  this  generation’s  grandchildren.  It is this generation’s issue.  Increases in global petroleum demand may  be offset with GTL.  Domestic petroleum demand may be reduced if hybrid and electric  vehicles can  penetrate  the  market.    However, with  fossil  fuel  based  energy, electricity  and  liquid  fuels  will  eventually compete  over  primary  sources,  increasing  the  need  for  greater  diversification  in  energy  sources.    Without  new  sources  and  diversification,  there may be a day, in this lifetime, where vehicles that require liquid fuel to run won’t  have  it  because  there  is  no  supply;  or,  the  cost  is  so  prohibitive  that  it  just  can’t  be  accessed.   Liquid  fuels  must  be  a  large  part  of  any  future  energy  mix.  It  is  unrealistic  to  assume that a liquid fuel dependent transportation system can be completely discarded    37 any  time  soon.    Liquid  fuels  are  a  highly  desirable  secondary  source.    They  have  high  energy  density;  can  be  relatively  easy  to  transport  and  store;  are  used  in  current  combustion engines; and are familiar to consumers.    A  portfolio  of  non‐fossil  based,  reasonably  priced,  sustainable,  environmentally  friendly liquid fuels must be developed.  If not, this generation faces the Herculean task  of  overhauling  the  entire  transportation  sector  and  drastically  altering  its  mobile  culture.    2.2  Alternative Liquid Fuels  More than a dozen alternative and advanced fuels are in use or under development.  A  number of these are derived from primary fossil sources ‐  alternative fuels like gas or  coal to liquid technology (GTL & CTL), liquid or compressed natural gas (“LNG” & “CNG”)  and electricity.  There are some promising non‐fossil, non‐liquid fuels (such as hydrogen,  biogas  and  syn‐gas),  but,  as  noted  previously,  any  full  scale  implementation  of  these  would  require  a  very  large  scale  overhaul  of  consumer  mentality  and  distribution  infrastructures.  For the foreseeable future, the only real, viable liquid fuels that are not  derived from fossil primary sources are “bio‐fuels”.  Bio‐fuels  are  energy  carriers  that  derive  energy  from  organic  materials,  essentially  converting  solar  energy  via  plant  or  animal  conversion  paths.  There  are  primary  and  secondary  bio‐fuels  sources,  just  as  with  other  energy  sources.    Primary  sources  are things  like  wood  combusted  for  electrical  generation.    Liquid  bio‐fuels  are    38 secondary  energy  sources.    These  can  be  broken  into  commercial  fuels  (grain  ethanol  and biodiesel) and emerging fuels (alternative source ethanol, bio‐butanol, biomass to  liquid  processes  or  bio‐oil,  biomass  gas‐liquefaction  processes).    Hydrogen  falls  under  both commercial (fossil based) and emerging.      Liquid bio‐fuels  Bio‐butanol is a liquid alcohol fuel with lower energy content than gasoline that can be  produced  by  processing  domestically  grown  crops  (corn  or  sugar  beets)  and  other  biomass  (energy  crops  and  agricultural  residues).    It  can  be  used  in  today's  gasoline‐ powered  internal  combustion  engines,  either  on  its  own  (85%  and  up  qualifies  as  replacement for petroleum), or as a blended component (up to 11.5%) in gasoline as an  oxygenate or on its own merits.  Bio‐oil  is  produced  via  a  bio‐mass  to  liquid  pathway,  either  fast‐  or  flash‐ pyrolysis,  which  is  very  fast,  very  hot  gasification  followed  by  very  rapid  liquefaction.   Bio‐oil  must  be  processed  further  to  transportation  fuel,  but  in  its  initial  form  can  be  used  in  boilers  or  turbines  (like  those  in  electrical  generation).    Most  bio‐oil  technologies, both fast‐pyrolysis and those to upgrade bio‐oil to transportation fuel, are  still in the pre‐commercial or developmental stages.    Bio‐diesel  is  attractive  because  it  can  be  used  in  compression‐ignition  (diesel)  engines  in  its  pure  form.    It  is  clean  burning;  can  be  used  as  an  environmentally  enhancing additive; is bio‐degradable and non‐toxic.  As with all bio‐fuels, it is derived  from  organic  materials.    Domestically,  it  is  produced  primarily  from  soybean  oil  or    39 recycled  vegetable  oils.    Bio‐diesel showed  very  strong  production  growth  in  the early  2000’s, expanding from 500,000 gallons in 1999 to almost of 700 million gallons in 2008.   Production  tailed  off  to  less  than  250  million  gallons  in  2010,  but  in  2011  biodiesel  production hit almost one billion gallons (967 MMgal). 28    Bio‐diesel  from  algae  is  starting  to  make  in‐roads  with  policy  makers  and  governmental funding agencies 29.  Micro‐algae grow very fast, are naturally rich in oil,  and use discharged carbon dioxide from industrial processes (like electrical generation)  for  food.    While  algae  can  also  be  used  to  produce  hydrogen,  ethanol  and  methane,  algal biodiesel is seen as a real, viable substitute for petroleum based diesel fuel.    Algae  production does not compete with food production and is highly productive, doubling in  biomass every day.   Ethanol   Ethanol  is  an  alcohol  fuel  that  can  be  utilized  in  internal  combustion  engines.    Most  domestic  ethanol  is  produced  via  the  fermentation  route  from  corn.    The  process  is  similar  to  brewing  beer,  where  starches  are  converted  into  sugars  which  are  then  fermented into the alcohol (ethanol) and then distilled into its final form.  There is some  synthetic  ethanol  produced  from  ethylene  (a  petroleum  refining  by‐product)  which  accounts for less than 10% of all domestic production.  While  ethanol  is  the  most  widely  consumed  bio‐fuel  in  the  United  States,  it  is  primarily a fuel additive.  It is added to retail gasoline up to 10% (on a volumetric basis).                                                                28 29    www.eia.gov/totalenergy/data/monthly/pdf/sec10_8.pdf   USDA, 2010  40 This  blend  is  called  E10.    Most  blending  decisions  are  based  on  price  considerations,  blender  tax  credits  and  local  regulations.    The  10%  cap  is  due  to  the  fact  that  most  internal combustion engines in domestic cars cannot handle higher than 10% of ethanol  without the risk of corrosion and engine failure 30.  Another large percentage of domestic  ethanol  consumption  is  as  an  oxygenate.    When  methyl  tertiary‐butyl  ether  (“MBTE”)  was  banned  in  the  mid  to  late  1990’s,  ethanol  became  the  oxygenate  substitute  of  choice.    More  and  more  vehicles  in  the  domestic  fleet  are  being  fitted  with  flex‐fuel  capable engines, which can handle up to E85.    From  1990  to  2010,  overall  ethanol  capacity  has  increased  from  900  million  gallons per year to 13.2 billion gallons.  Only around 110 million gallons is from sorghum  or other cellulosic, the remainder is corn ethanol.  There are many factors behind this  increase,  including  subsidies  (to  corn  and  ethanol);  the  growth  of  the  new  generation  farmers cooperatives and limited liability corporations; the ban on MBTE; technological  changes that allow larger, more efficient dry‐mill plants; the growth of the markets for  DDGs as an animal feed; and volumetric federal mandates.    The Dialectic of Corn Ethanol  This rapid expansion of the corn‐ethanol industry is a remarkable symbol of the promise  of alternative liquid fuels in an emerging bio‐economy, but as a long‐term solution, it is  fraught with a rather large, inherent contradiction.  It is impossible to eat corn and use it  for fuel.  Plus, there just simply is not enough corn producing land available to actually                                                               30  There is considerable debate about this percentage.  The EPA has recently issued a  ruling that 15% ethanol blend does not harm engines.  The auto‐makers, however,  contend this finding and will not warrant that their engines can handle higher then E10.    41 put a dent in fossil fuel demand.  This limits both the short and long‐term potential of  corn ethanol.  This contradiction has been labeled the ‘Food vs. Fuel Debate’.  The key  points to take from this debate are briefly presented.   Food demand:  If a food crop is used to produce fuel, it can no longer be used for  food.  Soybeans (for bio‐diesel) and corn are food crops that the United States exports  to other nations which don’t (or can’t) produce enough domestically.  As these crops are  diverted  to  energy  use,  these  export  volumes  decrease.    In  the  past  few  years,  crop‐ based energy sources have been blamed for food shortages, rising retail food prices and  even  food  riots.    Part  of  the  issue,  however,  is  that  the  corn  used  for  energy  is  not  directly  consumed  as  a  food  source.    It  is  used  to  feed  livestock,  and  used  as  an  ingredient  in  of  processed  foods.    Dry  mill  ethanol  producers  argue  that  while  corn  cannot  produce  food  and  fuel,  it  does  indeed  produce  FEED  and  fuel  –  DDGs  and  ethanol.    The  end  result  is  that  a  very  heated  debate  exists,  not  only  about  the  real  impact this has on prices and on global food supply; but also how much of this is being  driven by policies.  Land limitations:  An issue that is in one facet related to the food vs. fuel tug of  war is that of land use.  Just as a corn cannot be eaten and turned into fuel, the acre of  land that produced it cannot produce enough of both food and fuel if only the corn is  utilized.    According  to  estimates,  even  if  all  corn  producing  acres  were  converted  entirely to fuel production (which of course would really create food supply pressures),  there is just not enough usable land to have corn ethanol make any significant impact    42 on  petroleum  imports.    In  2010,  88.3  million  acres  of  corn  were  planted,  producing  12.66 billion bushels of corn.  If all of that were converted to ethanol, it would displace  less than 40% of petroleum IMPORTS.  And, no food crops would be grown.    Food  Prices:    The  fast  expansion  of  the  corn  ethanol  industry  coincided  with  sharp prices increases in corn prices and even food riots in developing countries.  The  causal link between these trends has not been proven.  However, considering the large  role  that  public  discourse  has  played  in  attempts  at  shifting  the  energy  paradigm,  any  negative perception will hamper the development arc.  Any competition is indirect (or  hidden), and will be between feed (livestock feed) and fuel, and food additives and fuel,  which will have an impact on food prices.  Food prices may indeed increase with added  demand on an input.  The  other  category  of  potential  bio‐fuels  feedstock  that  has  received  much  attention  and  publicity  is  ligno‐cellulosic  biomass  (LCB),  because  it  has  shown  great  promise as a viable and sustainable alternative that seemingly doesn’t have the dialectic  nature  of  corn  ethanol.    LCB  is  non‐food  organic  material  that  is  either  produced  specifically  for  energy  production  or  is  a  by‐product  of  other  production  activities.   These materials are high in carbohydrate content, which can be converted to sugars and  fermented to produce ethanol.  Common types of LCB include corn stover, switchgrass,  wheat grass, poplar, timber residues, paper residues and even municipal solid waste.   Cellulosic  ethanol  requires  additional  processing  steps  prior  to  ethanol  production. Ethanol is produced by fermenting sugars.  Corn and other natural products  such  as  sugarcane  and  beets  have  plentiful  natural  sugars  that  are  easily  accessible.     43 Cellulosic  ethanol  is  derived  from  biomass  materials  that  are  more  recalcitrant  in  hydrolyzing their sugars.  Most plant biomass consists of hemi‐cellulose (5 carbon sugar  polymers), cellulose (6 carbon sugar polymers) and lignin, roughly 1/3 each by weight.  Pre‐treatment  of  the  biomass  is  required  to  break  down  the  more  complex  sugars  in  these materials into fermentable simple sugars.    Environmental profile of alternative liquid fuels  By displacing petroleum with liquid bio‐fuels, the greenhouse gas emissions from liquid  fuel  consumption  should  improve  dramatically.    While  GHG  reduction  is  not  the  only  environmental  criteria  to  consider  (i.e.  water  quality  and  availability),  it  is  a  major  contributor  to  improving  air  quality  and  minimizing  the  impact  of  energy  on  global  warming.    Figure 3 is from the EPA.  It shows estimates of the percent change in lifecycle  greenhouse  gas  emissions  (CO2,  NOx  &  CH4),  relative  to  the  petroleum  fuel  that  is  displaced, on an energy equivalent or BTU basis.  For instance, for every BTU of gasoline  replaced by corn ethanol, the total lifecycle greenhouse gas emissions that would have  been  produced  from  that  BTU  of  gasoline  would  be  reduced  by  21.8  percent. 31   Bio‐ based  energy  sources,  especially  cellulosic  ethanol,  have  a  much  greater  impact  on  improving  GHG  emissions  when  used  as  replacement  for  petroleum  than  any  of  the  primary or secondary fossil based fuels.                                                                31  U.S. EPA, 2007. Note: This study did not include indirect land use effects.  When  corrected for these effects (Feb. 2010), EPA found that GHG reduction (relative to  gasoline ) from corn ethanol is 20%, sugarcane ethanol is 50% and cellulosic bio‐fuels  are 60%    44 lo   th a no l ‐67.7% El Ga ec se tri ou cit Co se y m  H pr yd es ro se ge d  n Na Liq tu ui ra fie l G d  as Co Na rn tu  E ra th l  G an L iq as ol  (A ui fie ve d  ra Pe ge tro ) le um  G as Co M al et ‐to ha ‐L no iq ui l ds  w Liq /  C ui CS d  Hy Ga dr s t og o  en Co L iq al ui ‐to d  Di ‐L iq es ui el ds  w /o  C CS r E ol di es el ha n Bi o sic  Et ‐100.0% Su ga Ce llo 150.0% Percent Change in GHG Emissions 118.5% 100.0% 50.0% 3.7% ‐50.0% ‐56.0% ‐46.8% ‐41.4% ‐19.9% ‐28.5% ‐22.6% ‐21.8% Figure 3 – Percent Change in GHG Emissions with Alternative Liquid Fuels  45 6.5% 8.6% 0.0% ‐8.5% ‐90.9% ‐150.0%   Advanced  liquid  fuels  are  not  commercially  competitive  with  fossil  sources.   Government  policies  have  been  the  driving  force  behind  bio‐fuels  research,  commercialization efforts and production.  2.3  Fossil Fuel Addiction: Political Action   The  United  States  federal  government  has  a  history  of  enacting  legislation  to  address  the  national  petroleum  addiction  and  encourage  alternative  energy  sources.    These  legislative  efforts  date  back  to  1970  and  the  Clean  Air  Act;  which,  when  amended  in  1990  became  a  major  driver  for  a  lot  of  emissions  policies  and  is  at  the  heart  of  a  current controversy regarding whether or not the EPA has the power to enforce certain  policies.    The  last  25  years  has  seen  a  more  concerted  legislative  effort  to  address  energy security and domestic alternative energy development, starting with the Energy  Policy Act of 1992.  Energy Policy Act of 1992   Passage of EPACT (Energy Policy Act of 1992) came on the heels of the Persian Gulf War,  which resulted in a loss of a Middle Eastern oil supplier and seemingly created gasoline  price spikes in 1990 and 1991.  It was an omni‐bus energy bill that addressed many  aspects of domestic energy profile – renewable electricity, renewable fuels, energy  efficiency and even the nuclear industry. EPACT was enacted specifically to reduce  foreign oil dependence, increase national energy security and improve air quality  utilizing a mix of voluntary actions, regulatory mechanisms and tax incentives.     46 As an example of the mixed voluntary and regulatory framework, EPACT set a national  goal of displacing 30% of the petroleum in liquid fuels for light‐duty motor vehicles with  non‐petroleum‐derived replacement fuels by 2010, with a 50% from domestic sources.  Acceptable non‐petroleum derived alternative and advanced fuels were specifically  named: methanol, ethanol, and other alcohols; blends of 85% or more of alcohol with  gasoline (E85); natural gas and liquid fuels domestically produced from natural gas;  liquefied petroleum gas; hydrogen; electricity; biodiesel (B100); coal‐derived liquid  fuels; fuels, other than alcohol, derived from biological materials; and P‐Series fuels.   EPACT outlined programs that were designed to force federal fleets into using  alternative fuels, without mandating use (i.e. a bio‐diesel ‘credit’).  Likewise, EPACT  relied on production incentives (REPI) and production tax credits (PTCs) to induce  renewable electricity, in lieu of a national mandate, or RPS (“Renewable Portfolio  Standard”).  Energy Policy Act (2005)  The Energy Policy Act of 2005, “to ensure jobs for our future with secure, affordable,  and reliable energy;” was signed by President Bush on August 8, 2005.  “Spurred by  rising energy prices and growing dependence on foreign oil, this new energy law was  shaped by competing concerns about energy security, environmental quality, and  economic growth,” 32   it includes provisions for all the major energy sectors, primary  and secondary sources.  There are policies aimed at improving the electric grid; reducing  end use demand; providing incentives for renewable electricity development; and,                                                               32  Sissine, 2007    47 policies aimed at maintaining nuclear power as a component of domestic energy mix.   EPACT 2005 introduced a national Renewable Fuels Standard (RFS) that mandated the  use of ethanol and biodiesel in the transportation sector.  It includes a section entitled  “Domestic Fossil Fuel Security” covering exploration and production on federal lands,  but excludes the Arctic National Wildlife Refuge.  There are tax incentives for energy  efficiency and conservation, for renewable energy, for domestic oil and gas, for coal, for  nuclear and for other electricity generation.  While the 1992 version relied more on indirect policies aimed at incentivizing  and inducing voluntary action, EPACT 2005 introduced hard mandates for alternative  energy sources.  It reinforced and amended regulations from 1992 (like vehicle gasoline  performance testing procedures and federal fleet programs); outlined grant funding and  loan guarantee programs for demonstration and pre‐commercial alternative energy  projects; and built upon the existing tax incentive programs for renewable fuels (credit  for renewable fuel stations, ethanol blenders and small bio‐fuel producers).    EPACT 2005 established the first hard mandate on the amount of domestic fuel  that must come from alternative sources.  In 1992, the 30% replacement fuel policy was  just a goal, hopefully attained through voluntary actions.  This became, in 2005, the  national Renewable Fuel Standard (“RFS1”).  The percentage ramped up to a hard  volume of 7.5 billion gallons of renewable fuels by 2012, with succeeding years being a  percentage of national transportation fuel consumption.  RFS1 also injected cellulosic  biomass derived fuel into the public discourse, stating that by 2013, 250 million gallons  should be from these sources.  To further the development of cellulosic fuels, grant    48 programs were created to fund cellulosic biorefinery demonstration projects through  the Department of Energy. 33  Energy Independence and Security Act (2007)  In 2007, in response to continuing concerns about domestic consumption of foreign oil,  President Bush signed into law the Energy Independence & Security Act (EISA).  EISA was  specifically enacted “to move the United States toward greater energy independence  and security, to increase the production of clean renewable fuels, to protect consumers,  to increase the efficiency of products, buildings, and vehicles, to promote research on  and deploy greenhouse gas capture and storage options, and to improve the energy  performance of the Federal Government, and for other purposes.”    The primary provisions of EISA are aimed at providing energy security through  improved vehicle fuel economy; increased bio‐fuels production; and, increased energy  savings in various applications and institutions.  EISA created RFS2 to replace RFS1;  raised the minimum required fuel economy to 35 miles per gallon by the year 2020;  added additional funding for grant programs to encourage the development of cellulosic  bio‐fuels, plug‐in hybrid electric vehicles, and other emerging electric technologies.    RFS1 required 7.5 billion gallons of renewable fuel to be blended into gasoline by  2012.  RFS2 expanded on RFS1 by including bio‐diesel mandates; increasing short term  gallon mandates (i.e. for 2008, RFS1 required 5.4 billion; RFS2 upped that to 9.0 billion)  and long‐term mandates (36 billion gallons by 2022); put a cap on corn‐based ethanol                                                               33  Six projects were funded $385 million by DOE in February 2007.  None are fully  commercial to date.  Most missed their contract milestones. (see below)    49 (to promote next generation bio‐fuels); and tapped the EPA to test and ensure that each  category of acceptable advanced fuels actually emits less greenhouse gases than the  petroleum that it is replacing.  Figure 4 presents both RFS1 mandates (“Previous RFS”)  and RFS2 mandates 34.  Year  2006  2007  2008  2009  2010  2011  2012  2013  2014  2015  2016  2017  2018  2019  2020  2021  2022  RFS1  4.0  4.7  5.4  6.1  6.8  7.4  7.5  7.6  7.7  7.9  8.0  8.1  8.2  8.3  8.4  8.5  8.6  Advanced Bio‐ Bio‐fuel  fuels (not corn  Mandate starch)Total  4.00  0.00  4.70  0.00  9.00  0.00  11.10  0.60  12.95  0.95  13.95  1.35  15.20  2.00  16.55  2.75  18.15  3.75  20.50  5.50  22.25  7.25  24.00  9.00  26.00  11.00  28.00  13.00  30.00  15.00  33.00  18.00  36.00  21.00  Corn Starch  Ethanol Cap  4.00  4.70  9.00  10.50  12.00  12.60  13.20  13.80  14.40  15.00  15.00  15.00  15.00  15.00  15.00  15.00  15.00  Figure 4 – RFS1 & RFS 2 Mandates  Energy Policy during Obama Campaign and Administration (2008 to 2011)   In 2008, then candidate Obama issued his “Plan to Make America a Global Energy  Leader” 35, which states:                                                                34 35    Sissine, 2007   Obama, 2008  50 “Our nation is confronted by two major energy challenges – global climate change and  our dependence on foreign oil – both of which stem from our current dependence on  fossil fuels for energy.  Every single hour we spend $41 million on foreign oil.  “Every president since Richard Nixon has spoken to the nation about how our oil  addiction is jeopardizing our national security. We are held hostage to the spot oil  market – forced to watch our fortunes rise and fall with the changing price of every  barrel. And we are transferring wealth to oil‐producing regimes, enriching countries  with economic and national security interests adverse to our own. And we know that  our oil dependency is jeopardizing our planet as well as releasing toxic pollutants that  harm local communities.”    The key component to Obama’s Plan was a national carbon Cap and Trade program to  reduce US greenhouse gas emissions 80% by 2050.  The proceeds of these national  auctions would fund clean energy sources and uses, including:  funding research and  development on next generation bio‐fuels (specifically cellulosic ethanol); and,  expanding locally owned bio‐fuel refineries.   The plan called for increasing RFS2 with  non‐petroleum, non‐corn ethanol replacement fuels being 60 billions gallons of  domestic liquid fuels by 2030.      In September, 2008, Speaker of the House, Nancy Pelosi pushed through the  Comprehensive American Energy Security and Consumer Protection Act, which called  for treating the RPS (electricity) in a similar manner as the RFS (i.e. creating a 15%  national RPS, Renewable Energy Credit trading; extending Production Tax Credits;  increasing energy efficiency measures, etc.)  This bill added some controversial policies  related to domestic petroleum supplies, such as off‐shore exploration restricitions,  drilling bans and elimination of tax breaks for oil companies.  In response to this,  Republicans authored and submitted the New Energy Reform Act.  There were minor  differences on non‐petroleum replacement fuels and clean energy issues.  The major    51 points of contention were off‐shore and Artic drilling.  An attempt at tweaking the  EPACT 2005, titled the Clean Energy Act failed to pass twice (2009 & 2010).      The American Clean Energy and Security Act (ACES), also known as the Waxman  / Markey act, passed the house, but has been in limbo since June 2009.  It includes a  national RES, a carbon cap and trade policy, and renewable funding.  Also in limbo is the  Clean Energy Jobs & American Power Act (Kerry/ Lieberman), which was introduced in  2010, and purports “To secure the energy future of the United States, to provide  incentives for the domestic production of clean energy technology, to achieve  meaningful pollution reductions, to create jobs, and other purposes.”     Energy policy did not garner much support in 2010.  Gas prices were down again,  even though the economy was still ailing.  Jobs and job creation became the primary  focus of public discourse.  Mandates for renewable energy (RFS & RPS), tax credits and  cap & trade were seen as raising the cost of doing business, therefore anti‐job creation.   The EPA responded by lowering mandated bio‐fuel targets.  The USDA and DOE began  pulling dollars from bio‐fuel research and re‐allocating it.    In February 2011, the price of a barrel of crude oil peaked above $100 for just a  few moments.  This was the first time this level had been breached in over two years.  It  was a result of uprisings in oil producing nations Egypt, Libya and Bahrain.  While  members of OPEC had announced that they would up production to meet the shortfalls,  the markets still reacted negatively due to fears of $4 per gallon gasoline.  The fact that  crude hit this level should not have been a total surprise, because in December 2010,  NASDAQ published its projections for oil.  It predicted that crude prices would reach this    52 level sooner rather than later.  The political unrest in these countries only hastened the  pace of the price change, and brought additional scrutiny to crude oil production.    In March, the president, in the wake of the Mid‐East uprisings, BP oil spills and  Japanese nuclear disasters again re‐introduced the need for national energy policy into  public discourse, calling for renewed vigor in commercializing domestic non‐petroleum‐ derived energy sources.  In this speech, the gridlock on federal action on this issue was  noted, and even used as a microcosmic example of the inability of the US government to  move on issues involving partisan viewpoints.  President Obama announced the  publication of his administration’s new energy plan ‐ Blueprint for a Secure Energy  Future, a re‐issuance of his campaign energy plan.     All this discussion has led to no new energy policy.  The only action was the $80  billion for clean energy and energy efficiency included in the American Recovery and  Reinvestment Act.    Federal Agency Support   The USDA provided a portfolio of policies, including tax credits, loan guarantees and  research funding, in the 2008 Farm Bill.  These were specifically to entice agriculture  into producing ‘sustainable’ energy crops, and away from ‘unsustainable’ corn ethanol.   Further support to farmers came via the USDA’s Biomass Crop Assistance Program,  which provided various financial support mechanisms for energy crop establishment,  per ton subsidies to offset logistic costs, and cash incentives for biomass production.   The Agricultural Department also created the Biorefinery Assistance Program to assist    53 conversion firms in obtaining loans for bio‐refineries. 36  Payments have been made to  eligible biomass producers under the Advanced Bio‐fuels Payment Program which  provides funds for utilization of local biomass for bio‐fuels (specifically excluding corn  starch).  Sixty‐eight feasibility studies have been funded through the Rural Energy for  America Program.  The Department of Energy’s Office of Energy Efficiency and Renewable Energy's  Biomass Program provides financial assistance (grants, loans, loan guarantees) to  researchers and firms working on biomass feedstock and conversion technologies.   While the program has been funding research since the 1980s, its primary focus since  the Energy Policy Act of 2005, has been to ensure that cellulosic ethanol is cost  competitive by 2012 37.  The Biomass Program's research, development, demonstration,  and deployment (RDD&D) efforts are organized around five key technical and three  cross‐cutting elements. The first two technical program elements – feedstock supply  and conversion – primarily focus on research and development (R&D). The next two  technical areas ‐ integrated biorefineries and distribution infrastructure – primarily  focus on demonstration and deployment. The fifth technical area, bio‐power, includes  R&D activities to develop improved technologies facilitating the use of biomass as a  feedstock for power generation. The cross‐cutting elements – sustainability, strategic                                                               36  As of January 2011, $405 million in loan guarantees had been issued to 3 facilities,  with a combined annual capacity of 73 million gallons per year and 6 MW of electricity.   In March 2011, it was announced that an additional $643 million is available  37    http://www1.eere.energy.gov/biomass/about.html  54 analysis, and market expansion – focus on addressing barriers that could impede  adoption of biomass technologies. 38  Since 2007, some of the funding has gone to feedstock logistics 39, but most has  gone to biorefineries and R & D (Figure 5).  A large portion of DOE funding for biomass  SBIR/STTR  has been to firms developing Integrated Biorefineries, assisting projects that range from  pilot to commercial in scale.  There are currently 27 facilities in various stages of  development that have received this assistance 40.  There are others that qualified for  loans, yet never met milestones.    R & D  CELLULOSIC  ETHANOL COOKSTOVES BIOPOWER ANALYSIS &  SUSTAINABILITY INTEGRATED  BIOREFINERIES CONVERSION  TECHNOLOGIES FEEDSTOCKS Figure 5 – Biomass Program Appropriations by Technology Platform                                                               38  http://www1.eere.energy.gov/biomass/research_development.html  39  For example, in August 2009 the OBP Feedstock Platform received $21 Million  40  For a current map & list, visit   http://www1.eere.energy.gov/biomass/integrated_biorefineries.html    55 There are joint USDA and DOE programs, such as the Biomass Research and  Development Initiative, with $30 million available to support R & D in advanced bio‐ fuels and other bio‐based products (including energy).  These funds, which have a  greenhouse gas emissions reduction requirement, 41  were created in response to  President Obama’s energy initiative to reduce oil imports by 1/3 by 2025.    2.4  Cellulosic Ethanol: Promise and Reality  Petroleum is running out.  Corn ethanol has an inherent flaw.  An enormous overhaul of  the liquid fuels transportation infrastructure is not a solution.  Alternative liquid fuels  that can be used in internal combustion engines must be developed.  They must be  sustainable with minimal environmental impact.  Cellulosic ethanol has the potential to  be a large part of the domestic liquid fuels mix, as a market and policy solution.  It can  be derived from sustainable non‐agricultural feedstock and land.  It can be utilized in  flex‐fuel internal combustion engines.  The technology to extract fuel from various sorts  of biomass types is just about commercial. It is a large component of the Renewable  Fuel mandates.    All this has yet to translate into any real production.  There are  significant hurdles to overcome before the promise can become reality.    State of the Industry  Cellulosic bio‐fuels, primarily ethanol, feature prominently in both RFS1 and RFS2.   These are the ‘advanced’ or ‘non‐corn starch’ fuels that are to make up the difference  between the overall federal mandated volume and the corn ethanol cap of 15 billion                                                               41  For further details on all the federal policies and funding opportunities for ethanol go  to  http://www.afdc.energy.gov/afdc/ethanol/incentives_laws_federal.html      56 gallons.  In 2010 RFS2 mandated that 950 million gallons of the 13 billion total  renewable fuels requirement must be from advanced bio‐fuels. In February 2010, the  EPA ratcheted the cellulosic ethanol target down to a mere 6.6 million gallons because  many of the cellulosic companies it contacted (specifically those 30 that had received  federal support) had delayed or canceled their projects.  Even at these much lower  levels, the mandates were not met.  In November 2010, the Energy Information  Administration projected less than 3.94 million gallons of cellulosic bio‐fuels would be  produced in 2011 42, far below the 250 million gallons that refiners were mandated to  use.   In late 2010, a USDA advisory committee issued its report on the pace of  development of the domestic bio‐fuels industry.  This committee found that, "After two  decades of research without a sustainable technical breakthrough to make cellulosic  ethanol competitive, it appears that it is time to re‐evaluate the research.” 43  After  funding close to 30 projects, only DuPont Cellulosic in Vonore, TN (250,000 GPY, 2009)  and BP Bio‐fuels in Jennings, LA (1.4 MPGY, 2007) are producing cellulosic ethanol in any  measurable volume.  Each of these firms is constructing a second larger scale facility  scheduled to begin operations in 2014 or 2015– DuPont’s 28 MGPY corn stover facility in  Nevada, IA and BP Bio‐fuels’ 36 MGPY energy cane facility in Highland County, FL 44.                                                                42  Brasher, 2010.  Note: 2.8 million gallons of that estimate were to be from Fiberight’s  Iowa plant, and even then, Fiberight wasn’t sure that they could meet their loan  guarantees.   43 44    USDA, 2010   On October 25,2012 BP announced that they are canceling this project  57 Another 64 MGPY of cellulosic capacity is expected to come online by end of 2013 45.  An  important question is, what has happened (or possibly more precisely, what hasn’t  happened) since 2007 in the cellulosic industry to make the EISA mandates un‐ reachable?  Overly Optimistic Policy Making  These mandates were made from a position of severely bounded rationality fogged by  optimism and public posturing.  They were just too aggressive.  The domestic ‘oil  addiction’ needed quick cures, and the promise of liquid fuels pumping out of the  heartland from agricultural leftovers and grasses was just too good to dismiss.   However, in hindsight, the technologies just weren’t as close to commercial readiness as  believed.  Policy makers and proponents believed that the industry life cycle was out of  the development phase and ready for commercialization or even rapid growth.  This was  not the case.  Jeff Broin of POET, LLC, in response to the EPA’s ratcheting down of  mandated volumes said, "I think some adjustments right now are prudent.  When the  renewable fuel standard was created it was a stab in the dark about how fast these  facilities would come on line.” 46    Biomass Supply  According to estimates, there should be more than sufficient volume (200 million tons  by 2012) across the various feedstock sources (agricultural residues, municipal solid  waste, woody bio‐mass, and ultimately dedicated energy crops) to meet the RFS2                                                               45  INEOS, Vero Beach, FL (8 MG); Fiberight, Blairstown, IA (footnote 30, 6 MGPY);  Abengoa, Hugoton, KS (25 MGPY); POET, Emmetsburg, IA (25 MGPY)  46    Brasher, 2010.  58 mandates 47.  Yet, the paucity of available biomass supply is a commonly discussed  hurdle to ramping up the cellulosic ethanol industry.  The issue regarding feedstock  availability is less one of quantity, or rather potential quantity, than of dispersion, price  of supply and inability to contract for sufficient volumes.  It’s not really a supply  question, but a question of how to get it from where it is to where we need it, efficiently  and cost effectively.  In other words, it’s a logistics problem.  Logistics   The primary problem reported by the USDA committee in its 2010 report was the  ‘overwhelming’ logistic challenges associated with getting the biomass from farm to  refinery (harvesting, transporting and storing).  This problem was so daunting, that the  committee recommended abandoning the idea of developing a large scale biomass to  liquid fuels industry, instead using biomass for electrical generation and putting  research efforts into algal fuels.  "It's just overwhelming, the logistics”, said a member of  the advisory committee. "We think there is maybe more potential in algae right now  than cellulosics." 48  Logistic challenges exist across all the value chain activities.  On‐the‐farm  challenges include harvesting methods for maximizing biomass yields without  jeopardizing environmental concerns to collection choices (i.e. grinding vs. baling;  square bales vs. round bales) to storage choices (uncovered, ensiled, covered, etc.).   Transportation industry is not positioned to handle the volumes of biomass that will be                                                               47  US DOE, 2003   48    USDA, 2010  59 required to support the aggressive bio‐fuels mandates and future demand.  There is no  existing supply chain infrastructure to support an LCB ethanol industry.  It must be  developed, as noted by two prominent industry sources.    “A thriving domestic bio‐fuels industry will require not only biomass growers and  processing facilities, but also the infrastructure to connect the two.”   ‐ Richard Hess, Idaho National Laboratory.  The logistical challenges are "legitimate issues that need to be solved and the  USDA ought to be about the business of getting them solved."   ‐ Brent Erickson, Biotechnology Industry Organization  Technology  The cellulosic ethanol industry is still in its infancy; and, not moving very quickly towards  commercialization and growth.  Many of the pre‐treatment technologies required to  overcome the more recalcitrant sugars, have been proven on a bench scale, but very  few have been pushed past into the roll‐out phase.  Until these technologies are proven,  and can be produced on a commercial scale, it will be difficult to drive down process  costs.  Unproven technology is inherently risky.  Couple that with high cost processes  and recent financial market developments, and it has not been very easy to get capital  backing.  Industries in this phase of their development have many competing  technologies, pathways and firms.  As support was limited, the DOE attempted to filter  through these and fund those firms and technologies that they thought had the best  chance of being commercially ready sooner rather than later.  The firms chosen for  funding have been no more successful than the rest of the industry.  This slow pace of    60 development has allowed other biomass to energy technologies to catch up and capture  the attention of the public and policy makers (biomass to electricity and algal ethanol,  for example), diverting potential support (monetarily and politically) elsewhere.    Cellulosic Firms’ Perspective  Given all these developments, it is not surprising that the cellulosic firms attempting to  jump start the industry, while agreeing that contracting for and moving cheap biomass  are problems; insist that their biggest obstacle isn't the logistics or the technical  problems of making the ethanol but rather a lack of capital.  They blame the recession  and tight credit markets for the many cellulosic projects shut down or delayed. They  also lament lack of governmental support and overly restrictive government loan  guarantees on the support that they do get.  Matt Carr of the Biotechnology Industry  Organization claims, "Until we see a flow of financing, some combination of public and  private investment flowing to construction of commercial facilities, we're going to be  stuck in this position of very small amounts of cellulosic bio‐fuels being available."  Logistic issues, the lack of sufficient cheap contract‐able biomass, and difficulty  obtaining capital can be attributed to the fact that most, if not all, of the firms and  policy makers are acting under the assumption that the future of the cellulosic ethanol  value chain will revolve around very large processing centers, termed ‘Integrated  Biorefineries’ (“IBRs”).  These ‘substantial hurdles’ should not have come as a surprise to  any stakeholder, as they are requisite to sustain the IBR value chain as envisioned.        61 2.5  Value Chain Envisioned:  Fully Integrated Biorefineries   The current dominant paradigm envisions a system of fully integrated  biorefineries fed directly by feedstock suppliers.  The centerpieces would be large fully  integrated biorefineries (IBR) capable of converting biomass feedstocks such as grains,  grasses, wood, residues and municipal solid wastes into fuels, fibers, chemicals and  animal feeds.  Figure 6 represents the general concept of this value chain 49.   The left hand side represents the biomass producers, harvesting activities,  collection agents, inbound transportation infrastructure and feedstock handling which  will supply the raw materials and process inputs (like steam, ammonia, etc.) to the  integrated biorefinery.    The right hand side shows the post‐production activities that will handle the co‐ product distribution and sales.  Output supply chain activities will likely include storage,  transportation, distribution, and creation of new retail outlets (i.e. bio‐fuel capable  filling stations.)                                                                 49  Centrec Consulting, 2006    62     Figure 6‐ Biorefinery Value Chain            63 NREL defines the fully integrated bio‐refinery as a “facility that integrates  biomass conversion processes and equipment to produce fuels, power, and chemicals  from biomass. The biorefinery concept is analogous to today’s petroleum refineries,  which produce multiple fuels and products from petroleum.  Industrial biorefineries  have been identified as the most promising route to the creation of a new domestic bio‐ based industry.” 50  These facilities will succeed because the high‐value, low volume co‐ products provide a number of financial, operational and process supports to the primary  product (ethanol in this case).  The revenues from the co‐products subsidize the primary  product, utilize more of each of the heterogeneous feedstocks and provide process  synergies (and, thus savings).  The co‐products are less costly to produce due to the  spreading of the fixed costs across both the high volume primary product and the low  volume co‐products 51.   The cellulosic biorefinery is envisioned to encompass all the  processing technology from the raw feedstock through the finished bio‐fuel and the  related co‐products, as well as producing some of its own process inputs such as  electricity and steam.  It is assumed that the firms willing and capable of constructing,  owning and operating these facilities will be the large petroleum and / or chemical  firms.  These firms have many competitive reasons to get involved, including first mover  advantages, business synergies (in regards to production, delivery and business  knowledge), diversification and the ability to retain market share of the fuel industry.                                                                   50  Lynd, et. al, 2005  51    Lynd, et. al, 2005  64 Issues with IBR Paradigm  The issues projected as hurdles for this system 52 are the issues specifically cited as the  problems causing the current stagnant state of the cellulosic ethanol industry.  In order  to realize scale economies and get sufficient affordable biomass, the IBR would have to  be located in fertile and easily accessible land.  This is problematic.  Most land that fits  this profile is already productive agricultural land.  Converting it to dedicated energy  crops would inflame the food versus fuel debate, be costly and require long term  contracts with high liquidated damages to cover re‐conversion costs.  IBRs are forced to  use other biomass resources, which are dispersed and may have harvesting and  collection issues.  Since the biomass is dispersed, the IBR must increase its catchment  area in order to secure even the lower volumes required for the undersized facility.  This  situation drives up costs for biomass, cost for transportation and process costs (i.e.  losing scale economies and process synergies).  It also excludes potentially cheaper,  relatively available biomass sources from other marginal non‐agriculturally utilized  lands.    Beyond these geographic and technology constraints, there are logistical  contractual constraints. The larger catchment area and dispersed biomass necessitates a  greater number of contracts with a larger number of biomass owners.  The pure volume  of contracts to manage is overwhelming, and by itself can kill a potential project 53.                                                                52   See Aden et. al, 2002 for a discussion and analysis of transport costs associated with  dispersed biomass supply and the ability of an IBR to reach minimum efficient scale    53    Just as with wind farms.  Too many supply contracts have killed many wind projects.  65 These facilities are very capital intensive due to their size; and, the equipment  required to create the co‐products and capture the process synergies necessary for the  integrated bio‐refinery to operate efficiently.  High cost facilities with unproven  technology; no track record of reducing processing costs; and, difficulties securing long  term supply contracts are going to have trouble raising capital, or be required to meet  onerous loan guarantee conditions.  Transactional Issues with IBR  In addition to these physical logistic issues, there are substantial non‐physical issues due  to the nature of the envisioned market structure.  These are best termed ‘Transactional  Issues’, and arise because of the necessary transaction between two very different, very  distinct, and very nervous industries – agriculture (the biomass suppliers) and the  refiners.  There is an inter‐industry boundary point along the value chain, which is a real,  physical boundary from a technology and engineering standpoint because at that point,  the biomass is being drastically altered into a different physical form from a raw  agricultural material into an input for an industrial conversion process. It is also  transactional boundary; the point at which ‘delivered feedstock’ pricing is set.  There are a number of transactional characteristics at this boundary that  contribute to the standoff situation facing the domestic bio‐ethanol industry.  These  characteristics include high degrees of asset specificity on both sides of this transaction;  the lack of a commoditize‐able product; the necessity for a large number of bilateral  contracts negotiated under uncertainty and informational asymmetries; and, a history  of holdup situations in agriculture’s dealings with industry.    66 This raises the following questions. What solutions exist to overcome this  standoff?  Can it be done within the IBR paradigm, or is a radically different value chain  required?  There are potential solutions within the IBR structure – commoditization of  biomass; improvements or innovations in transport methods and technologies;  industrial agricultural solutions to biomass availability (i.e. increased yields, conversion  of existing cropland, mass adoption over large areas of consistent harvesting practices,  etc.); and detailed specification contracting.  The likelihood of any of these solutions  coming to fruition in the near term in a manner that provides cellulosic ethanol at a  competitive price is minimal at best.    What about an alternate value chain structure?  Are there other solutions to  overcoming the recalcitrant feedstock interface boundary that overcomes the physical  and transactional hurdles, while still providing cost‐competitive ethanol without eroding  food supply and rural economies?  Utilizing intermediate preprocessing facilities is one  such option, with additional attractive benefits such as providing feed and fuel, smaller  stand‐alone facilities with lower capital costs (which might overcome the capital  constraint), lower barriers to entry which could entice local ownership and / or marginal  land inclusion.      67                       CHAPTER 3    STRUCTURAL ISSUES WITH THE CELLULOSIC BIO‐ETHANOL INDUSTRY      68 The cellulosic biomass to ethanol industry faces a number of physical and transactional  issues that must be overcome for large scale implementation.  Chapter 2 outlines these  issues, and the market and institutional forces pushing for cellulosic ethanol.  This  chapter analyzes the components and nature of this value chain to suggest governance  solutions to the transactional issues.  It describes value chain and activities, and  highlights the importance of managing the transaction between biomass suppliers and  bio‐processors.  This chapter analyzes the nature and characteristics of this critical portion of the  cellulosic ethanol supply chain (i.e. the transaction between biomass producer and first  handler) through a transaction cost economics framework to:   • identify relevant characteristics of the goods and transaction that impact  the form of exchange;  • examine critical characteristics of the various agents to the exchange to  identify and explicate the sources of transaction costs and contract hazards;  • Discuss how transaction costs contribute to the current standoff situation in  the LCBE industry; and,  • 3.1  Suggest possible governance structures that may emerge.  The LCBE (‘Ligno‐Cellulosic Biomass to Ethanol’) value chain  To meet national mandates, advanced bio‐fuels must be produced from ligno‐cellulosic  biomass (“LCB”).  Common types of LCB are corn stover, switchgrass, wheat grass,    69 poplar, timber residues, paper residues and even municipal solid waste.  These  feedstocks are high in carbohydrate content, which can be converted to sugars, which  are then fermented to produce ethanol.  Large scale realization of a LCB industry entails  creating an entirely new value chain with alternative abundant, reliable and diverse  feedstocks; new collection, transportation and storage infrastructure; utilization of  emerging conversion technologies; facilities that can produce a variety of products; and  ultimately, highly developed wholesale & retail distribution chains.  The major activities  along this value chain, up through bio‐ethanol conversion are shown here in Figure 7.   End use  LCB  Harvest &  LCB  LCB  LCB  Pre‐ Pre‐ Conversion  value  Production  Collection  Storage  Transport Storage processing treatment chain    Figure 7 ‐ Ligno‐cellulosic ethanol value chain  The purple activities are the value chain components that fall under the control  of the bio‐processing and refining industry.  The main pathways for converting biomass  into fuels involve thermo‐chemical and bio‐chemical processes. Thermo‐chemical  processes are considered most promising for the production of Fischer‐Tropsch diesels  and hydrogen, while bio‐chemical processing has been viewed as the most promising for  ethanol production. 54  A pre‐treatment step before ethanol conversion is required to  facilitate the access of the enzymes to the cellulosic biomass substrates.  Many pre‐ treatment technologies are being investigated, including Acidic pre‐treatments                                                               54  There are also hybrid thermo‐chemical / bio‐chemical processes such as bio‐oil or  syn‐gas fermentation     70   (concentrated & dilute acid, steam explosion, liquid hot water) and alkaline pre‐ treatments (AFEX™, Ammonia Recycle Percolation, Soaking in Aqueous Ammonia, etc).   A more detailed discussion of pre‐treatment and ethanol conversion pathways is in  Chapter 4.  Specific pre‐treatment and conversion pathways will be firm dependent and  are not relevant to this analysis.    The end use value chain is storage, wholesale distribution and retail handling of  the bio‐ethanol.  This analysis is concerned with the biomass to ethanol value chain, not  the ethanol value chain.    The green activities are the feedstock industry segments.  Below is a short  description of each of these feedstock industry activities.   3.2  Feedstock Industry Activities  LCB Production   In 2003, biomass provided in excess of 200 million dry tons annually to the nation’s  energy supply, primarily from wood residues.  Meeting EISA 2007 targets requires  creating new sources of biomass, re‐thinking utilization of existing waste materials, and  potentially diverting biomass from other current utilizations.  Agricultural resources will  be created from agricultural residues and dedicated energy crops.  Agricultural residues  are concentrated mostly in the Midwest and Great Plains and represent the largest  available feedstock resource.  Dedicated perennial biomass crops will be produced  specifically for conversion to bio‐fuels.  Types include warm‐season grasses (such as  those used for forage and conservation purposes) and short‐rotation tree crops (such as    71 those used commercially for fiber and other bio‐energy applications).  Agricultural  biomass potential is estimated to be 800 million dry tons 55.  Forest and industrial wood  residues include logging residues, forest thinnings, bark, mill residues, and spent pulping  liquors.  Estimated total wood biomass to bio‐fuel feedstock potential is 370 million dry  tons 56.  Other less abundant sources include municipal solid waste, animal manures,  urban wood residues (utility tree trimmings, construction waste, grass clippings and  newspaper), and industrial residues.   Harvesting and Collection   The primary goal of this value chain activity is to harvest, collect, and remove the  biomass from the field in a sustainable, cost‐effective manner. Harvesting and collection  methods and technologies have significant impacts on storage, transportation, and  preprocessing.  Harvest and collection technologies have been developed and optimized  for grain harvest, not to optimize residue collection for utilization.  While dedicated  energy grasses could be harvested with current technology, new sustainable biomass  harvest technologies may need to be developed and implemented to supply sufficient  crop residue biomass. The goal of sustainable harvest technology is to maximize the  amount of residue that can be removed while adhering to sustainability guidelines.   Possible technologies include selective harvesting, single pass harvesters and alternative  bulk collection systems.                                                               55 56    US DOE, 2003   US DOE, 2003  72 Biomass Storage   As the biomass leaves the production facility, either as a crop or a residue, it is  necessary to store the raw material on‐site until it is to be picked up for delivery to the  bio‐processor.  Current practice and infrastructure revolve around bales or bundles.  New approaches include dry bulk storage options either adapting the existing system for  on‐site grinding and storage (granulization), pelletization and / or adapting systems that  exist for handling other dry bulk feedstock.  Wet bulk storage options, such as ensiling,  are also under examination, as are hybrid (wet – dry) systems.    LCB Transport  Biomass may be transported by truck on existing roads or by trains and barges on  existing rail networks and waterways, with existing technologies.  The bulk of research  and development in biomass transport has focused on ways to optimize the use of  different technologies to minimize transport cost.  These studies have examined specific  alternate modes of transport ‐ truck transport, rail transport, pipeline transport, barge  transport, multi‐modal systems – combined with alternate raw biomass formats – round  bales of differing sizes, square bales of differing sizes, woody biomass bundles of varying  configuration, grinds, pellets, and slurries.    Preprocessing:   “Biomass, when harvested, is characterized by its low density; varying and often  high moisture content; and varying size, shape, density, and chemical makeup of  its differing parts. Biomass may also be contaminated with dirt and other  undesirable foreign materials that adversely affect the bio‐refining quality.  Preprocessing treatments are designed to improve biomass handling, transport,    73 and storability. Preprocessing can also add value by making biomass more fit for  final conversion to fuels, power, and chemicals.” 57    Pre‐processing could be considered an activity of the feedstock industry, or fall  under the auspices of the bio‐processor.  The oversight depends on where in the value  chain this activity takes place and to what extent the biomass is altered.  Simple grinding  may take place during harvesting and fall well within the knowledge base of feedstock  producers.  Options for value chain placement of preprocessing can range from as early  in the chain as harvesting, to as late in the chain as pre‐treatment.  3.3  The Biomass Transaction  A transaction is defined as an exchange of a good or service across a technologically  separable interface, 58 and is the fundamental point of analysis for transaction cost  economics.  For the cellulosic ethanol industry, the transaction under consideration is  the exchange of ligno‐cellulosic biomass from the producer of the biomass to the bio‐ processor.    The exchange involves interaction between the two industries in the value chain,  agriculture and refining.  Every activity up through the transaction point is undertaken  by the feedstock industry, and all activities post‐transaction are under the auspices of  the bio‐processor.  The transaction interface may be as high up the supply chain as the  refinery gate and as far down as the farm gate, as in the case of Iogen considered by  Altman, et. al. (2007).                                                               57 58    US DOE, 2003   Wiiliamson, 1996  74 Agents to the transaction    The agents to this transaction are the LCB producer (of which there are two types) and  the bio‐processor.  These agents are assumed to have bounded rationality and a  penchant for opportunism.  Bounded rationality is the idea that perfect rationality by an  actor is constrained due to conditions, such as limited time and available information.   Opportunism is defined as being self‐interested, with guile 59.    Grower types are differentiated according to the type of biomass product they  exchange.  For this analysis, ligno‐cellulosic biomass comes in essentially two types –  agricultural residues and dedicated energy crops 60.  While essentially substitutes, they  do have crucial differences in terms of how they are created.  Suppliers of these  different types of biomass will have different characteristics that impact the transaction  and the emergent governance structure.     Agricultural Residues vs. Dedicated Energy Crops   Agricultural residues are waste products of other economic or human activities.   Examples of agricultural residues are timber waste, municipal solid waste, corn stover or  other crop residues.  They are currently created, and are either ignored, disposed of  (often times at a cost, which is sometimes substantial as in the case of municipal solid  waste), or put to use in a marginally productive manner (i.e. corn stover).  These are  promising as sources of LCB, especially as they do not involve investment in new or                                                               59  Williamson, 1996  60    Woody biomass could be examined similarly – i.e. dedicated forests vs. residues.    75 specific assets, do not require converting current economic activities into alternative  ones, and may be less expensive to purchase.  This is the case analyzed by Altman, et. al  (2007), in which the bio‐refiner (Iogen) has contracted with agricultural residue  providers at different prices for different time periods.    Dedicated energy crops (DEC) are those biomass materials that are grown  specifically for use as an input into energy production, in this case bio‐ethanol.   Examples are switchgrass, miscanthus and energy cane.  These crops must be  intentionally seeded, cultivated and harvested.  They will need to be grown on either  crop land currently in production, in which case the grower will need to convert it from  its current use, or on lands that have no other commercial purpose due to a miscellany  of reasons, including conservation or quality of land.  Many of these crops, like  switchgrass, require a multi‐year timeframe for establishment of a harvest‐able stand.   During the establishment period, the land owner will be garnering no income.  In  addition, once the stand is established, there will be no other market for the crop  (hence ‘Dedicated’ energy crop).  Dedicated energy crops must be harvested and  collected within a given seasonal window, just as any other agricultural product.  If this  product is not immediately consumed as an input by the bio‐processor, it must be  stored until needed.    3.4  Transaction Costs  Transaction costs are caused because exchanges are not frictionless.  The sources of  transaction costs in the biomass transaction are examined.     76 Complementarity  Complementarity, like teamwork in agency theory, means that coordinated effort will  bring about greater output than the sum of the individual efforts.  The sum of the  individual efforts if the two agents are not highly coordinated is zero in this case.  There  will be no value as neither party will undertake the transaction, and the marginal  product of each will be zero.    Bio‐processors need biomass in sufficient volumes; that match key  characteristics for their specific conversion pathway; that is available when needed; and,  that can be delivered at an acceptable price.  Feedstock suppliers need to sell to the bio‐ processors, as there is no other market for their product.  This arrangement creates a  situation with high complementarity across the transaction interface, which means that  after the transaction, the two activities provide a good whose value is much higher than  if the transaction doesn’t occur (in this case, that marginal product is zero) 61.  These  conditions necessitate high levels of system co‐ordination.  By internalizing these costs,  contracting or leveraging human capital through teamwork, the two agents may be able  to eliminate frictions, operate more efficiently and reduce transaction costs. This set of  criteria poses a large number of risks for a bio‐processor, and the cost of a co‐ordination  error will be high.    Asset Specificity: Bio‐processor    Siting for the bio‐processor is vital to its ability to leverage scale economies, secure  sufficient feedstock supply, and satisfy environmental permitting concerns.  Advantages                                                               61  Peterson, et.al., 2001    77 can be realized through: reducing input costs by locating close to supply terminals and  existing infrastructure (i.e. for ammonia, steam, water, electricity, etc.); reducing  product transportation costs by locating close to rail or highway access; reducing animal  feed marketing and distribution costs by locating in areas of high ruminant demand; and  by locating close to biomass supply.  The facility must be located in a geographic region  that has sufficient agricultural residues and available crop land for dedicated energy  crops to supply it with feedstock.  Environmental and other permitting requirements  must be met.  Therefore, these facilities are fairly site specific assets.  These conversion facilities are highly specific, dedicated assets.  The pieces  themselves will have alternative uses, the facility as constructed can only be used to  process LCB and convert its carbohydrate content into an accessible state.  The  conversion process and technology is very specific.  There is no other current use for  pre‐treatment technologies and bio‐ethanol conversion pathways.  Each of these is  patented and under exclusive control of its inventor, which adds concerns over leakages  (the appropriation or dissipation in the value of specialized knowledge by transaction  counterparties 62) in addition to being highly transaction specific knowledge.  Bio‐ processors face high capital costs, which represent irreversible investment in  transaction specific assets.   Asset Specificity: Dedicated Energy Crop Grower  While the cost of entry for a dedicated energy crop grower is not necessarily high in  terms of capital outlay (it is the same equipment as many farmers currently use), it is                                                               62  Williamson, 1996    78 extremely high in economic cost.  Most energy crops are perennials; however a stand  usually takes two to three years to be established.  In that time, the grower can earn no  income.  If the grower must convert currently production crop land, he will incur the  loss of those rents as well.  Compound this with the high cost of exit if the transaction  fails due to defection, ethanol market bust or external institutional changes.  The  grower incurs additional costs to re‐establish his previous crop as well as attempt to re‐ establish contracts with partners that he has abandoned recently.  Couple this with the  fact that there is no other viable outlet for these crops, and you have highly transaction  specific assets, with a relatively high level of quasi‐rents (see below), which creates a  high risk of expropriation by an opportunistic trading partner.    Asset Specificity: Agricultural Residue  Agricultural residue providers will not require any transaction specific assets, any  conversion costs, or any irreversible investments in order to participate.  They may have  to incur some additional costs for collection and / or transportation, depending on how  the distribution networks unfold, however the price they receive will, at a minimum,  cover these costs.    Asymmetric Private Information / opportunism:    The bio‐processor is in possession of valuable knowledge and private information that it  could use to its advantage both ex ante (during negotiation) and ex post.  In this    79 transaction, only the bio‐processor has a true knowledge of how the conversion process  works.  This is patented legally protected intellectual property that is highly valuable.  The bio‐processor has no incentive to reveal this knowledge to any grower,  especially as it may have grave concerns regarding the damage that leakages may do to  its strategic position vis‐à‐vis competitors, as well as the damage to its ex ante  bargaining position that revelation may cause.  The bio‐processor presumably also  possesses knowledge of its upstream partners and the petro‐chemical industry in  general.  This networking and industry knowledge provide additional ex‐ante bargaining  power.  The feedstock provider holds valuable private information in agricultural  business, his land’s real productive capability and his reservation value.  These can give  him ex ante leverage, and could create the possibility for ex post opportunism in a  similar manner that the bio‐processor’s private information could be utilized.    Uncertainty  One component to this transaction that will cause both ex ante and ex post transaction  costs is the high level of uncertainty being faced by both parties.  Much of this is due to  the uncertainty in the external institutional environment.  The mandates have not to  date been strictly enforced, and a change in national leadership may bring about a  change in energy policy that eliminates mandates entirely.  The market environment  adds uncertainty.  Corn ethanol production escalated too quickly and the boom turned    80 into a bust.  The oxygenate market is over‐saturated, and flex‐fuel vehicle sales have  slowed.  Alternative liquid non‐fossil based fuels are emerging (see Chapter 2).  Capital  markets have showed little faith in cellulosic technologies (see Chapter 2).  There are  threats of ex post defection by both parties that may or may not be credible.  Neither  party really has an ability to ex ante improve its bargaining position through investment  (i.e. create ‘standby’ assets).  Finally, there is the understanding by both parties that  potential for holdups exist, and there is a history of holdups in the agricultural sector.   This puts a cloud of mistrust over the whole negotiation process, and creates frictions.  Appropriable Quasi‐rents   Quasi‐rents are the difference in value between the high value specific use of an asset  and its’ alternative lower value use.  For dedicated energy crop producers, this is the  difference in value between the net feedstock price and the alternative use, which is  essentially zero.  For the agricultural residues providers, this would be the difference  between selling the net feedstock price and doing nothing (their current situation).  For  the bio‐processor this is the difference in value between operating as a cellulosic  ethanol bio‐refinery and the salvage value (if any) of the facility.  The existence of these quasi‐rents is not in itself a potential market power  problem.  Problems arise if either party to the transaction is able to capture these, or  the quasi‐rents are ‘appropriable’.  A key determinant of how much of these quasi‐rents  are appropriable is the degree of asset specificity in the transaction; the higher the asset  specificity, the greater percentage of quasi‐rents that could be appropriated.  If there is    81 no other market (or even use) for the product of an asset other than that for which it is  being used, all of the quasi‐rent value is appropriable.  The existence of appropriable quasi‐rents doesn’t necessarily mean that one  party or the other will unscrupulously capture these during the course of the  transactions, only a highly ‘opportunistic’ and self‐serving firm will act in this manner 63.   Presumably, only an actor that believes it can get away with it without negative  repercussions, either to reputation or to future profits.  The capacity to appropriate must also exist.  If there is no way for these to  actually be captured, then these rents remain with each party.  For efficiency and  performance, however, it would be beneficial that these quasi‐rents either disappear, or  become internalized.  If not, they become added costs to the ultimate product, which in  this case means that the wholesale ethanol price would be higher than otherwise, to the  extreme that cellulosic ethanol industry never emerges.  There exists appropriable value for the bio‐processor to capture because of the  following characteristics of the biomass producers and market structure:  • There are no other uses or buyers for this material;  • The assets are highly specific to this transaction (i.e. “dedicated” energy  crops);  • There are very high barriers to entry for bio‐processors,   • The material is bulky and difficult to transport; and,  • The crops are seasonal, but may be storage‐able.                                                               63  Williamson, 1996    82 The quasi‐rents from dedicated energy crop producers are fully appropriable.  In the  case of the agricultural residues, the quasi‐rents are also fully appropriable; however,  the value of these quasi‐rents is not as substantial as those of the DEC since there is no  specific additional capital or human capital required.  There exist appropriable quasi‐rents for the biomass producers to capture from  the bio‐processor due to these factors:  • An bio‐processor faces HUGE initial capital outlays / fixed costs;  • There is limited alternative input supply;  • The product may have limited store‐ability, but is seasonal;  • Agricultural residues sources have no barriers to exit;  • The composition and quality of input can be highly variable.  The quasi‐rents from the bio‐processors are fully appropriable because facilities cannot  be used to produce any other product.    3.5  Potential Holdups   Potential holdup scenarios (i.e. market power residing with the bio‐processor or with  biomass producers) exist because there are appropriable quasi‐rents on both sides of  the exchange.    Bio‐processors could capture market power and quasi‐rents in a number of ways.   They could operate under a differential pricing policy where they pay the dedicated  energy crops a lower price than they pay the agricultural residues suppliers.  They could  squeeze suppliers by paying the equivalent of next lowest source, which could be the  closest excluded producer that might be willing to come in at, or below, production cost    83 just to carve out some market share.  It is possible that the bio‐processor will pay  equivalent to the reservation value of an alternate source, which could severely impact  a dedicated producer as the alternate source may be additional agricultural residues  feedstock with a reservation wage just barely in excess of transportation cost.  The bio‐ processor could simply threaten to vertically integrate (i.e. buy out a reticent producers  competition) in order to internalize costs, in which case the price would be equivalent to  the cost of integration.  If the payoff by switching trading partners was deemed  sufficient, it could simply threaten to (or actually) ex‐post defect. Finally, bio‐processors  could horde inventories during harvesting periods, which would force producers to hold  onto their product or halt production, incurring storage costs and impacting cash flow.  They are able to do successfully accomplish this because they are the only  purchaser and there are very high barriers to entry for any competition, as well as  barriers to exit for dedicated producers.  There is not even a threat of entry by a  competing bio‐processor.  If that threat even existed, the bio‐processor would be  reticent to undertake these activities to capture the appropriable quasi‐rents because of  the potential impact to its future profits.  If another processor was able to start up  quickly and easily, this new firm would be able to squeeze the incumbent out because it  would not operate in an anti‐competitive nature, and the damage done to the  incumbent firm’s reputation would likely be irreparable.  As no threat exists, the  suppliers are essentially ‘hostages’ to the refiner.  The bio‐processor also faces the possibility of being held up by the growers  through collusion and the threat of defection.  By strategically withholding supply, the    84 suppliers put the bio‐processor at tremendous peril.  Because the fixed costs are so high,  the facility must run at close to capacity in order to recover these costs if it is to produce  a competitively priced product.  Since the facility cannot survive producing co‐products  alone (the product slate diversity is intended to drive down the primary product price,  not sustain the firm in down times), and there is no alternate use for these facilities, it  must be able to produce ethanol or fail.  The value of these appropriable quasi‐rents is  not as substantial as those available to an opportunistic bio‐processor because there is  certainly the threat of entry by competing biomass producers, either from farther away  or by conversion of other crop lands or agricultural residues.  Therefore, the value that  the producers can extract is less than what the bio‐processor could extract.  Defection is a realistic threat from agricultural residue producers, as it is simple  to revert back to their current mode of dealing with residues.  Defection by any single  agricultural residue supplier will not impact the bio‐processor; however as the refiner  will likely require at least some agricultural residues feedstock to operate at full capacity,  collective action by all agricultural residue suppliers could indeed holdup the refiner.  If  collective action can stop the bio‐processor in the short run, this could be a crippling  blow and would impact future profits.  The threat of repetition of this tactic could  provide leverage for the producers to ratchet up the value of these quasi‐rents.  This may be mitigated by the fact that the relationship between the DEC growers  and refiner will presumably be one of mutual reliance vested with credible  commitments and irreversible investments by both parties, which pushes the    85 agricultural residues into a supplemental supplier role.  The threat of defection by DEC  growers is an empty threat as they have no alternative use for their dedicated assets.     3.6  Standoff Situation  A potential outcome if the actors cannot agree ex ante on an appropriate governance  structure is that no investment will occur.  This is an inefficient outcome that will  severely impact the performance of the industry.  There are several characteristics on  both sides of the transaction interface, which lead to a stalemate situation (i.e. no  investment at all).  These characteristics, including the potential for holdups,  appropriable quasi‐rents, high complementarity, and dedicated assets are discussed  above.  Research shows empirically that holdups and the potential for them lead to  distrust and foregoing value added investment. 64  Peterson, et. al.. (2001) point to high  complementarity across the exchange interface as an indication that there is potential  for very costly coordination errors, which could lead to inaction.  Since both parties are  rational actors aware of these characteristics, neither one would choose to participate  in a system that would result in an outcome of asymmetric market power and potential  abuses.   There are three other issues that contribute to a standoff situation outcome.   First, the bio‐producer and the dedicated feedstock producer are facing a ‘chicken and  egg’ situation.  Both would like to participate, but neither is willing to commit capital  resources until they have some reliable, relatively low risk assurance that there will be                                                               64  Besanko, et.al., 2007     86 the requisite market for biomass, or some sort of assurance from the other party that it  will simultaneously invest.  Do the producers convert to dedicated energy crops (which  will take a minimum of two years to be fully available) in the belief that the bio‐ processing facility will come on line?  What happens if they don’t?  On the flip side, does  the bio‐processor pick a site, go through all the planning and engineering, obtain  permits, begin construction, etc. without a supply of feedstock locked up and  immediately available?  This is exacerbated by the dedicated nature of raw biomass  discussed earlier, that there is no real, viable alternative market for biomass in its raw  form.  With no alternative buyer, many potential dedicated feedstock producers would  be hesitant to commit resources.  There is also conversion path dependence between the bio‐processor and  feedstocks it requires.  This creates a kind of mutual dependence on each other.  This is  typically an uncomfortable, and untenable situation, and would likely lead to non‐ investment as opposed to the riskier option of ‘taking the leap of faith’.  Due to the potential for holdups, high complementarity, dedicated assets, a  need for credible commitments from both parties, and mutual dependence, a standoff  situation of no investment occurs.  3.7  Possible Governance Structures for Overcoming the Standoff   Option 1:  Biomass Commoditization  One method of overcoming the transaction interface impasse is to have the market go  through a transformation, from a market of bi‐lateral contracting for specific, unique  goods transacted by a only a few agents to a market of many agents transacting for    87 quantities of a homogenous good of relatively consistent quality.  In other words, make  biomass into a commodity similar to other bulk agricultural (or industrial) commodities  (i.e. grain, corn, electricity, ammonia, etc.).  If possible, this would have numerous  advantages:  • Create some uniformity in biomass characteristics;  • Allow biomass to be handled in bulk, like other agricultural commodities;  • Format biomass to be transported much larger distances, allowing producers  and bio‐processors to be free of geographic proximity for trade;  • Allow parties to entertain faceless transacting / eliminate need for pair‐wise  identification;  • Allow biomass to be traded with commodity contracts by dispersed parties and  agents;  • Create a public price discovery mechanism;  • Alternative sales channels for feedstock producers beyond the local bio‐ processor;  • Consistent input makes it easier for bio‐processor to maintain operational and  process parameters optimally;  • Could allow for utilization of multiple feedstocks in a ‘blend’; and,  • Increases the scale of the biomass market.    This is the method that agents in international markets for woody biomass have  developed with industrial wood pellets.  Wood pellets are now traded on the    88 Amsterdam Energy Exchange, and domestically 65.  In order to be traded as a commodity,  wood pellets must meet very detailed specifications (as would, presumably biomass).   The contract for industrial wood pellets traded on the Amsterdam Energy Exchange is  shown in Figure 8.   Measurement criteria and thin markets pose challenges to commoditization.  If  biomass is to be commoditized; it may need to be graded on some sort of convertible  carbohydrate content criteria 66.  If this doesn’t happen, each biomass resource will need  to be handled independently, which could lead to thin markets.  If each biomass must  be treated separately as it creates multiple markets, instead of a single one.  This may lead to thinly traded markets which have a tendency towards highly  volatile prices, low volumes and small numbers of participants.  This scenario could push  agents away from the market and back to bi‐lateral contracting.    Option 2: Vertical Integration   Another option would be to entirely internalize the transaction, eliminating the  transactional hurdles by becoming one firm.  This could happen by the feedstock  industry taking over all the activities up the value chain from the feedstock boundary  interface (the physical interface), including all the end product storage, sales, marketing  and distribution.  There have been attempts (some successful, others not) by  agricultural firms (co‐operatives often) to do this, including in the corn ethanol industry.                                                                65  An example of domestic market is WoodPelletPrice.com  66 A stated R & D thrust in the Roadmap for Agricultural Biomass Supply is to “Develop  valuation parameters for biorefinery feedstocks as a commodity or based on  fermentable carbohydrates”    89    Description  Delivery  Delivery Point  Contract series  Contract size  Pricing  Minimum tick  Expiration  Introduction  Reference Prices  Terms and conditions  of contracts  INDUSTRIAL WOOD PELLETS  Industrial Wood Pellets (bulk), Rotterdam  Diameter: 41.12 kg/dm3  Moisture: <10 wt%  Ash: < 1.5 wt%  Net Caloric Value: basis 17,0 MJ/kg as received (cp)  Sulphur: <0.08 wt%  Nitrogen: <0.30 wt%  Chlorine: <0.03 wt%  Additives: < 2 wt%     Fines: <3 wt%  At the request of the Buyer, the Seller will prove that the  industrial wood pellets have been manufactured in a  sustainable way and will provide the Buyer with all necessary  documents in this regard, such as labels, certificates, etc.  Cost Insurance Freight (CIF) Rotterdam   Standard cargo size parcels with forward delivery between 1  and 6 weeks from the date of price assessment  Rotterdam  Front to three (3) months ahead  Front to three (3) quarters ahead  Front year  1,000 metric tons  In EUR per metric ton (€/MT), excluding taxes  Twenty‐five euro cents (€0.25/MT)per metric ton  Last Thursday of each calendar month (in case the last  Thursday of the calendar month is not a Business Day, the next  following Business Day)  Introduction of new contract series at expiry of old contract   Fixing every Thursday (in case the Thursday is not a Business  Day, the next following Business Day) between approximately  14:00 ‐ 16:00 hrs (CET)  Generally accepted Master Agreement for the trade of  Industrial Wood Pellets (bulk)  98% of invoice amount within 48 hours after bill of loading,  Payment terms  balance adjusted for actual net caloric value to be settled 48  hours after discharge  Figure 8 – Wood Pellet Contract, Amsterdam Energy Exchange      90 The more likely scenario to unfold would be integration in the opposite direction  with the bio‐processor backward integrating to take over the raw material supply chain.   This is the case in Brazil, where 70% of the ethanol industry is structured such that the  bio‐processor (sugar mill) owns, operates and manages the entire sugarcane value chain  from production, to scheduling harvesting and collection activities, to storage and  transport, through conversion and beyond.  The sugar to ethanol value chain is a  successful, operating example of biomass to bio‐fuels value chain.   If non‐integrated, it  would face the same co‐ordination / transactional issues as the domestic biomass chain,  as this excerpt outlines.       “In the cane sugar industry, co‐ordination between growers and millers focuses  on  the  organisation  and  process  of  the  mill  supply.  Decisions  made  by  millers  regarding  mill  capacity,  the  location  of  mill  and  transloading  centres,  and  delivery  allocations,  will  impact  on  the  choices  made  by  growers  regarding  mechanisation  and  harvest  management.  In  turn,  decisions  made  by  growers  regarding variety selection, harvest capacity and work organisation, will impact  on  milling  efficiency.  Poor  cane  quality  will  reduce  crushing  capacity,  while  irregular  deliveries  will  disrupt  the  continuity  of  mill  supply.  Intermediate  operators  involved  in  cane  flow  management,  such  as  harvest  contractors  and  hauliers, will also affect the supply process. Total sugar production at mill area  level thus depends on the efficient functioning of these technical interfaces, as  well as on each stakeholder’s management processes. “  67    The market environment in Brazil favors a vertically integrated structure.  Factors  contributing to this include the institutional framework, the historical path of the  industry, the density of the biomass, the industry wide efforts on collaboration,  geographic characteristics, and demographics of end use demand.  Many of these                                                               67  Gaucher, et. al. 2003, 2003    91 factors do not exist in the United States, which will make it difficult to employ this  strategy.  There are domestic attempts of backward vertical integration.  Some woody  biomass conversion firms and sugarcane ethanol conversion firms are attempting it on a  smaller scale 68. BP Bio‐fuels owns and operates three sugarcane ethanol mills in Brazil,  and attempted to bring this structure into the domestic market.  Their vertically  integrated energy cane to bio‐ethanol project in Highland, Florida was to open  commercially in 2014.  The project has been cancelled 69.  This strategy may prove to  become a competitive advantage for these small scale firms, especially if they can  leverage any supply and demand profiles or value chains that mirror some of the  characteristics of the Brazilian experience.  However, vertical integration on a large scale  is not likely to occur.  There are too many additional problems that a bio‐processor  would face dealing with a scope of supply and management of that magnitude.   Problems include lack of feedstock assembly knowledge; a paucity of large regions with  high biomass concentration; too many suppliers to integrate with; and, free market /  anti‐trust restrictions.    Option 3: Contracts  The commodity market for biomass from agricultural residues and dedicated energy  crops does not exist now, nor is it likely in the near term.   Thus, the most likely manner                                                               68  BP Bio‐fuels in Highland, FL for example (see Chapter 2)  69    BP press release, 10‐15‐2012  92 of price discovery will not be an open market with full public disclosure of prices; but,  rather through private treaty and bilateral contracts.  An exchange will be transacted via bilateral contracting (as opposed to via  market exchange) if it has undergone the ‘fundamental transformation’. 70  The  fundamental transformation occurs when the transaction moves from the realm of large  numbers of participants to small numbers, or when ex ante large number of participants  doesn’t necessarily guarantee ex post large numbers participation.  This can occur when  there are relatively small numbers of agents available with which to transact, or when  the parties to the first transaction gain some sort of competitive advantage over other  agents (i.e. realize first mover advantages and economies of reputation).  When these  conditions occur, bilateral contracting that favors “pair wise identification” prevails over  the perfect competition condition of “faceless contracting.” 71  The biomass market has a  small number of agents available ex ante (limited growers and bio‐processors) and large  first mover advantages (more so for the bio‐processor that beats out competitors, but  also for the growers).  Thus, it is reasonable to assume that some form bilateral  contracting should emerge as the favored mode of transacting.    There is a whole spectrum of contracting options, from simple supply contracts  through complex joint venture agreements.  The specific form of governance structure  employed would likely vary according to the type of biomass supplier (dedicated crop or  agricultural residues), as each faces different ex ante situations and decisions.                                                               70  Williamson, 1996  71    Williamson, 1996  93 Agricultural residues & bio‐processor:   The Iogen contract structure examined by Altman, et. al. (2007) is an example of this  transaction type.  It is a specification contract with options for varying length.  The  grower can choose different prices for his LCB based on different lengths.  The longer  they agree to supply the refiner, the more fixed the price.  Presumably the more risk‐ averse grower will lock in at a fixed price for a longer period of time, while the less risk  averse may choose to take a shorter term variable price contract.  Altman, et. al. (2007)  points to the necessity for Iogen to lock up guaranteed supply due to the high asset  specificity of the bio‐processor, consistent with the theoretical analysis herein.  This  suggests that the bio‐processor, facing high asset specificity and other transactional  issues, would push for a governance form that has tighter vertical coordination  mechanisms and more internalization of transaction costs.   Characteristics that are indicative of specification contracting are limited  information sharing; coordination that can be handled during ex ante negotiation;  efficiency that can be attained through the sum of the agents’ individual self‐interest  pursuit more easily than through teamwork (i.e. low complementarity); and, low asset  specificity for one of the parties (the agricultural residue provider). 72  All of these exist in  the biomass transaction under consideration, and have been discussed previously.    Dedicated Energy Growers and bio‐processor                                                               72  Peterson, et.al., 2001    94 In this case, there are high levels of asset specificity on both sides of the transaction,  large irreversible investments that must be made, the potential for costly coordination  errors, mutual distrust due to historical holdups, and potential expropriation or  defection through ex post opportunism by either party.  Ex ante, this contract  environment is fraught with hazards.  It would take serious credible commitments by  both parties to make this transaction come to fruition.   Credible commitments are reciprocal acts designed to safeguard a relationship,  which are used to support alliances, promote exchange and enhance coordination (i.e.  increase transaction efficiency). These often take the form of mutual economic hostages  which can act ex ante as screening mechanisms and ex post as bonds.  When high levels  of potential for expropriation exists, it is common to see parties follow the “ugly  princess” strategy (i.e. give up something that they are more willing to risk). 73  In a case  like this where high asset specificity exists on both sides and there are irreversible,  specialized investments then credible commitments may enjoinder mutual investment,  sharing of coordination efforts, and joint decision making.  The emergence of a ‘mutual  reliance relation’ should ameliorate any expropriation concerns, and avoid the ‘ugly  princess’ strategy which may lead to incentives for defection 74.    Any contract must solve the chicken and egg issue.  It will dictate which side  commits first and, what happens if one party ex‐poste defects.  It is likely that during the                                                               73  Williamson, 1996  74    Williamson, 1996  95 planning and permitting phases the two sides would enter into contract negotiations in  order to hammer out these terms, defining ‘credible commitments’ for each party, and  liquidated damages if one or the other defaults.  Bi‐lateral contracting can solve the transactional issues outlined previously,  however, there are additional issues that arise out of the ex ante negotiating required  for this governance structure.  There are issues with informational asymmetries and the  cost associated with the volume of contracts.  On the one hand, agricultural producers are more familiar with this type of  system structure and assembly problem.  They understand issues like seasonality,  storage, timing of harvest, transport and collection equipment, and possibly even  collective action.  They are well versed in the problems associated with processors  holding too much power.  This combination of factors may provide leverage and  bargaining power for the agricultural agents.  On the other hand, bio‐processors will be more familiar with their technology,  the ethanol industry and large integrated industrial facilities.  They have all the  knowledge and commercial contacts for the end product sales, without which their  product and the biomass are worthless.  They have capital, cross‐subsidization (ability to  withstand losses), and conglomerate diversification.  They may hold the leverage and  bargaining power in contract negotiations.    96 The final contractual aspect that may ultimately favor of the biomass producers  is the cost of contracting.  Even a smaller sized conversion facility (5,000 tons per day),  would require biomass from 350,000 to 700,000 acres of farm land.  This will require the  biomass producer to contract with maybe 1,000 different small to medium sized parties.   Each of these will entail detailed discussions, contract negotiations, monitoring,  different incentives depending on the growers’ individual fears and needs, etc.  This  adds a tremendous amount of contracting costs to each relatively small exchange, not  to mention likelihood towards escalation as the terms of each successive agreement  leak out 75.  A bio‐processor might certainly welcome a collective marketing agent that  negotiates a full set of contracts for its members in order to decrease these transaction  costs, however it then gives up any leverage it might have in price setting, and  potentially gives the producers market power (as noted earlier).  Reliance on numerous  bilateral contracts will drive up ex ante costs, which may ultimately drive up production  costs and wholesale prices.  The likely consequence of this market characteristic is not  that producers gain leverage, but rather that a bio‐processor will limit its feedstock  suppliers, therefore excluding smaller and marginal producers that are not worth the  incremental cost.  To date, neither party at the transaction interface has been willing to enter into  the types of contracts being proffered.  There are just too many unknowns, too many  risks, too little price discovery and a long history of distrust and holdups to overcome.                                                                75  This issue alone causes many wind farm projects to fail    97 Ultimately, however, contracts will play an important (not necessarily exclusive) role in  overcoming these transaction hurdles.  Option 4: Intermediate Facilities  Theory suggests a governance structure that incorporates greater intensity of mutual  control, shared investments and internalization of transaction costs through some  formal organization when faced with the type of transactions examined 76.  The form of  vertical integration suggested by Peterson et. al (2001) is an Equity Based Alliance (EBA).   Key features of the governance are that it entails formal organization (and thus large ex  ante negotiation and design), high level of coordination across the transaction interface  and mutual investment of ‘at risk’ capital (i.e. mutual hostages).  While this sounds very  much like a vertically integrated firm, it differs importantly in that the two parties to an  EBA structure maintain separate identities, and therefore some independently owned  assets over which each party retains independent decision making powers.  Ultimately,  each party has the ability to walk away from the transaction, but at the cost of forfeiting  their hostage, which is not an ‘ugly princess’.  For the case under consideration, it is  incumbent that the bio‐processor and dedicated energy crop growers maintain control  over their assets and processes (land and practices for the grower, technology and  network for the bio‐processor), as neither side has the expertise or wherewithal to  undertake the other’s activities (i.e. vertically integrate).  However, joint ownership and  decision making over the transaction activities in an Equity Based Alliance will  internalize the transaction costs, ameliorate expropriation concerns, heighten                                                               76  Peterson, et.al., 2001    98 coordination, limit the possibilities for defection, provide ex post bonding, provide ex  ante screening of reliable partners, mutually share the risk of uncertainty, and overcome  the contracting hazards discussed earlier.  The EBA (or joint venture) concept gives rise to an appealing option for  overcoming the transaction interface impasse, the introduction of an intermediate  facility located at the pre‐processing and / or pre‐treatment activity interface.    Intermediate facilities are not a new concept for industrial biomass to bio‐energy  production, as Robert Hungate noted in 1950.    ‘‘An industrial cellulose fermentation might be profitable if the cost of collection  of raw materials could be minimized through the use of numerous small plants, if  the small plants could be cheaply constructed, if the operation could be made  automatic to decrease necessary personnel, and if the concentration of cellulose  fermented could be increased by continuous removal of fermentation products.”    Nor are they an un‐common value chain intervention.  Warehouse systems are  often investigated as intermediaries in emerging economies when an agricultural  product displays characteristics such as seasonality, dispersed production, variability in  size and quality, smaller production units, the potential for market power abuses, and  limited access to financial resources (such as bridge loans until harvest, or production  improvement).  Oftentimes these warehouses will be co‐operatives that lend money,  act as a storage facility for the raw material, process the good into intermediate (or  final) goods, sort the inputs according to quality standards, and even provide  educational resources.  In the United States, grain elevators have been used for  generations in a similar capacity.    99 From a transactional perspective, an intermediate facility in the biomass value  chain could help to overcome the hurdles facing the feedstock boundary interface.  By  incorporating pre‐processing, it can help overcome the physical logistic issues created  by biomass characteristics.  Intermediate facilities can reduce size with grinding; reduce  moisture by drying; improve storage characteristics like stability and degradation;  improve flow‐ability of the material; and, improve bulk density with densification  technology like pelletization.  These physical improvements will translate to economic  benefits in handling and transportation as higher density, uniform material is more  efficient to deal with than bulky heterogeneous material.  An intermediate facility provides additional logistic and economic benefits.  It  can act a storage buffer and centralizing facility possibly providing a single trading  partner for bio‐processors.  Uniformity in materials coupled with a common quantifiable  and easily measurable characteristic can lead to commoditized biomass, which could  help to fundamentally transform the biomass market into one that promotes faceless  contracting.  Shared ownership internalizes the transaction interface; shares risk; eases  the necessity for credible commitments because it is the mutual hostage (i.e. both  parties put up some sort of equity at risk); and, lessens the chance of ex post defection  or opportunism.  Additionally, if the intermediate facility creates an intermediate  product with alternative market, it eases holdup potential by eliminating appropriable  rents and could cross‐subsidizes bio‐energy.  It does however create new challenges and potential hurdles.  Feedstock must  be loaded and unloaded twice, once as it comes into the intermediate facility, and once    100 again as it leaves to the bio‐processor.  The total distance traveled per ton of biomass  may be longer; however, this greatly depends on the bulk density of the outbound  biomass.  The total capital investment in processing facilities is greater.  Total capital employed become less problematic when looking at optimizing the  entire value chain, not just individual components.  If, as a system, one with  intermediate facilities can produce more energy, utilize more biomass, be  environmentally more sustainable and do it at a lower wholesale price of product, then  the additional capital investment may be more than defensible.  3.8  Conclusion  Large scale implementation of cellulosic ethanol has yet to emerge.  Issues outlined in  Chapter 2 included non‐binding mandates, overly aggressive policy making, daunting  logistics, lack of capital, and slow developing technology.  This chapter has outlined the  structural issues that have lead to the lack of investment.  Vertical co‐ordination across the feedstock boundary interface is critical to  success and future of the cellulosic ethanol industry.  For this to occur, participation of  both the feedstock and conversion industries is a must have.  Each party brings different  knowledge, experience and technologies to the tables, all which are necessary for  success.  There are potential solutions within the IBR structure – commoditization of  biomass; improvements or innovations in transport methods and technologies;  industrial agricultural solutions to biomass availability (i.e. increased yields, conversion  of existing cropland, mass adoption over large areas of consistent harvesting practices,    101 etc.); and detailed specification contracting.  To date, these solutions have had limited  success.  Idaho National Laboratory is examining commoditizing biomass through its  Uniform‐Format Solid Feedstock Supply System, 77 but, there is no commodity market  for biomass.  BP Bio‐fuels attempted backward vertically integrating into energy cane  production and collection in its failed Highland, FL bio‐refinery.  POET is leveraging its  existing corn supply chain to get access to agricultural residues.  Both of these facilities  are limited in scope because neither approach will provide enough biomass for the firm  to reach efficient scale.  The failure of bi‐lateral contracting to secure sufficient biomass  ultimately killed off most of the 30 government funded projects.  It has been un‐ successful due to all of the issues stated above –volume of contracts, need for and lack  to date of credible commitments, asymmetric information, history of holdups, high  asset specificity, etc.  The transactional impasse at the has not been resolved, neither  physically nor transaction‐ally.   The analysis of alternative solutions points to the introduction intermediate  facilities as a possible alternative to overcoming the standoff.  Intermediate facilities  could help overcome the physical interface issues, as well as the transactional interface  impasse by creating a mechanism for overcoming the chicken and egg problem through  joint credible commitments and mutual hostages; and, by avoiding the specter of  holdup situations by providing ex‐ante bargaining power to feedstock suppliers and  eliminating some potential for ex‐poste defection of parties (if it is jointly owned).                                                                77  Hess, et. al. , 2009    102 Intermediate preprocessing facilities may provide additional attractive benefits such as  producing both feed and fuel; smaller stand‐alone facilities with lower capital costs  (which might overcome the capital constraint); and, lower barriers to entry which could  entice local ownership and / or marginal land inclusion.  It solves the feedstock interface  impasse.  The rest of this dissertation examines whether or not a system with distributed  intermediate facilities is feasible technically and economically, and whether it can  compete in efficiency with an IBR system.      103                 CHAPTER 4  TECHNO‐FINANCIAL ANALYSIS OF REGIONAL BIOMASS PROCESSING CENTERS 78                                                               78  Chapter in its current form was previously published in the Journal for Agricultural and Food  Industrial Organization, December 2007    104 Bio‐fuels for transportation have recently become topics of intense policy debate and  action, due to a combination of (1) rapidly increasing global demand for fossil fuels and  dwindling reserves, (2) sharply rising energy prices, (3) dependence on imports of crude  oil from nations hostile to the U.S. or with unstable political environment, (4) concerns  over global warming impacts of fossil fuels (5) high farm program costs and (6) efforts to  promote sustainable rural development. Recent policy actions to promote bio‐fuels  include establishment of a “Renewable Fuels Standard” (RFS) of 7.5 billion gallons of  renewable transportation fuels for 2012, under the Energy Policy Act of 2005. President  Bush in his State of the Union Address on January 23, 2007, called for an enhanced  alternative fuel use target of 35 billion gallons by 2017.   While ethanol from corn is expected to account for most of the US bio‐fuels  production in the short run, ethanol from ligno‐cellulosic biomass is considered to be  more promising from a sustainability perspective because of much larger quantities  potentially available, significantly lower life cycle greenhouse gas emissions compared  to grain ethanol (Sheehan et al., 2004; MacLean and Lave, 2003; Wu et al., 2006),  widespread domestic feedstock availability, the potential to ameliorate the perceived  conflict over food vs. fuel use of grains, and improve rural incomes by better utilization  of marginal lands. Significant research and development effort has gone into  technologies for conversion of ligno‐cellulosic biomass into liquid transportation fuels,  especially ethanol. More recent policy interventions are aimed at commercial  production of cellulosic ethanol. For example, in February 2007, DOE announced that it  will invest up to $385 million for six biorefinery projects over the next four years to help    105 bring cellulosic ethanol to market (USDOE, 2007).  The total investment in these facilities  including industry cost share is more than $1.2 billion. Other investments in cellulosic  bio‐fuels bring the total to well over $4 billion.   A critical component of successful commercialization of cellulosic ethanol  industry is a secure and reliable feedstock supply system. Ample feedstock should be  available to biorefineries at the appropriate time and at competitive prices, while  assuring reasonable, steady profits to the biomass suppliers. Developing a consistent,  economically viable feedstock supply system requires addressing and optimizing diverse  harvesting, storage, preprocessing, and transportation scenarios (USDOE, 2003).  Research indicates that in order to achieve conversion process economies, large  biorefineries capable of handling 5,000‐10,000 tons of biomass per day are necessary.  However, such large biorefineries also entail increased costs of biomass transportation  and storage, high transaction costs of contracting with a large number of farmers for  biomass supply, and monopsony market power vested with refineries.  Furthermore,  unless biomass suppliers participate in adding value to their products, they are unlikely  to benefit much from greatly increased cellulosic bio‐fuels production.   We propose a network of regional biomass preprocessing centers (RBPC) that  form an extended biomass supply chain feeding into a biorefinery, as a way to address  these issues. The RBPC, in its mature form, is conceptualized as a flexible processing  facility capable of pre‐treating and converting biomass into appropriate feedstocks for a  variety of final products such as fuels, chemicals, electricity, animal feeds. We evaluate  the technical and financial feasibility of a simple RBPC that uses ammonia fiber    106 expansion (AFEX™) pretreatment process and produces animal feed along with  biorefinery feedstock.   We find that the RBPC supply chain concept appears technically and financially  feasible and RBPCs can operate financially successfully with gross margins (i.e.  difference in prices of input feedstock and output pretreated biomass) of as low as  $3.32/ton in the best case. RBPCs have several advantages over the traditional  centralized, integrated biorefinery model from the point of view of both biomass  producers and biorefineries. Because of lower feedstock and by‐product transportation  costs and cross‐subsidization from other value added products, the proposed system is  likely to result in lower minimum ethanol selling prices.   The rest of the paper is organized as follows. In the next section we provide a  brief overview of ligno‐cellulosic ethanol conversion process. In section 2 we summarize  the research findings on economies of scale in biomass refining that conclude that  optimal biomass refineries are likely to be large facilities. In section 3, we summarize the  supply chain and organization issues arising from such large size biorefineries, followed  by a discussion in section 4 on the proposed regional biomass preprocessing system.  The advantages of distributed preprocessing over central preprocessing are discussed in  section 5. Section 6 describes the technical set‐up of a RBPC, which is followed by  financial feasibility analysis. The last section presents the limitations of current analyses  and discusses the implications of our findings.       4.1  Ligno‐cellulosic biomass ethanol conversion process   Common ligno‐cellulosic biomass feedstocks include dedicated energy crops such as    107 switchgrass, miscanthus, and hybrid poplars, agricultural residues such as corn stover,  forest and forest product residues, and cellulosic fractions of municipal solid waste. All  biomass consists of three major components: cellulose, a polymer of glucose;  hemicellulose, a polymer of five and six carbon sugars, mostly xylose; and lignin, a high  molecular weight phenylpropane polymer. Each of these components contributes  approximately one third by weight of plant biomass.   Two main pathways for converting biomass into fuels involve thermochemical  and biochemical processes. Thermo‐chemical processes are considered most promising  for the production of Fischer‐Tropsch diesels and hydrogen, while biochemical  processing has been viewed as the most promising for ethanol production. Production  of ethanol through biochemical processing consists of five main steps as shown in Figure  9: (a) feedstock collection and transport (b) pretreatment of feedstock (c) hydrolysis,  aimed at depolymerizing cellulose and hemicellulose into their component sugars  (saccharification); (d) fermentation to convert sugars into ethanol and (e) ethanol  recovery.   The main technical challenges in biochemical conversion of ligno‐cellulosic  feedstocks to ethanol are hydrolysis of recalcitrant cellulose, fermentation of pentose  sugars from hemicellulose, and system integration to achieve competitive production  costs. Enzymatic hydrolysis with cellulase enzymes is considered the most promising  method for cellulose hydrolysis; however, the enzyme costs are still high. The main  purpose of feedstock pretreatment is to improve accessibility of cellulose to enzymatic  action and thereby reduce enzyme costs. A number of pretreatment alternatives are    108 being considered which are discussed in more detail in section 5. Fermentation of  hexose sugars using yeasts is a well established commercial process, but developing  (through genetic modification) suitable micro‐organisms for pentose sugar fermentation  at a commercial scale has been a challenge. Genetically modified thermophilic bacteria  and yeast are considered most promising because of their high conversion efficiency,  relative high temperature and high solid concentration tolerance. Current processes  hydrolyze about 63% of the cellulose into hexose sugars and convert 76% of pentose  sugars into ethanol. The goal is to improve both efficiencies to above 95% (Lynd, 2004),  thereby increasing the total yield of ethanol from biomass to about 110 gal/MT from the  current 60 gal/MT.   Significant efforts are underway to improve the process economics and reduce  capital costs by combining several of the process steps.  In separate hydrolysis and  fermentation (SHF), hydrolysis and fermentation of hexose and pentose sugars are  carried out in separate vessels. Simultaneous saccharification and fermentation (SSF)  systems can hydrolyze and ferment hexose sugars in the same vessel.  Development of  effective microorganisms will eventually permit simultaneous saccharification and co‐ fermentation (SSCF) of both hexose and pentose sugars. Finally, new processes are  being designed to combine cellulase enzyme production, enzymatic hydrolysis and  fermentation into a single unit operation called consolidated bio‐processing (CBP).  Review of literature and pilot plant testing suggest that SHF and SSF are relatively close  to commercialization, that SSCF may become possible in the near term, while CBP is the  furthest from commercialization. U.S. Department of Energy (USDOE) has recently    109 funded six demonstration projects for commercial production of ethanol from cellulosic  biomass (USDOE, 2007).    While the above process description focuses on a single product, namely  ethanol, future biorefineries are likely to produce a range of co‐products along with fuel  ethanol, e.g. electricity, animal feed, fibers, organic chemicals such as succinic acid and  bio‐based polymers. Lynd et al. (2005), in their strategic analysis of biorefineries list the  advantages of integrated multi‐product biorefineries. First, integrated biorefineries  enable maximizing the value generated from heterogeneous feedstock, making use of  component fractions. Second, revenues from high‐value co‐products reduce the selling  price of the primary product. Third, the economies of scale provided by a full‐size  biorefinery lowers the processing costs of low‐volume, high‐value co‐products, because  common process elements are involved in producing fermentable carbohydrates,  regardless of whether one or more products are produced, and co‐production can  provide process integration benefits (e.g. meeting process energy requirements with  electricity and steam co‐generated from process residues). We, however, focus our  analysis on fuel ethanol production.    The optimum size of a biorefinery involves tradeoffs between economies of scale  with larger plants and increased costs of feedstock transportation. Generally in process  industries, the capital cost for equipment increases as a function of throughput  according to the power law equation, with an exponent of around 0.6. At the same  time, larger plant sizes also mean larger transportation distances for collecting bulky  biomass.       110 SHF, SSF,  SSCF    Figure 9: Process Model for Biochemical Conversion of Lignocellulose to Ethanol with Energy Recovery for Steam and Electricity  Production  (Spatari, 2007)     111 4.2  Economies of scale and optimal plant size in biorefineries   National Renewable Energy Laboratory (NREL) has carried out detailed process  modeling of ligno‐cellulosic biomass conversion facilities using co‐current dilute acid  pre‐hydrolysis followed by enzymatic saccharification and co‐fermentation (SSCF) (Aden  et al., 2002). The process design also includes feedstock (corn stover) handling and  storage, wastewater treatment, lignin combustion, storage, and all other required  utilities.  The NREL process model uses scaling exponent of around 0.7, based on vendor  quotes, and estimates the cost or the minimum selling price of ethanol as a function of  plant size. The estimated non feedstock costs, i.e. processing and capital costs are  shown in Figure 10. As can be seen, the non‐feedstock costs for plant sizes below 2,000  TPD increase rapidly, indicating that the minimum economic plant size is likely to be  around 2,000 TPD capacity. Increasing the plant size from 2,000 TPD to 10000 TPD  reduces the non‐feedstock costs by $0.19/gallon or by about 25%.   The collection distance is a function of the quantity of biomass that can be  collected per acre, the fraction of farmland from which biomass can be collected and  fraction of farmland dedicated to crops. The NREL study conservatively assumes a yield  of 2 MT of corn stover per acre, 75% corn acreage, and 10% of acres are available for  collection, and nominal feedstock cost of $30/ton to calculate the delivered feedstock  costs of biomass at the plant for various plant sizes (Aden et al., 2002). These are also  shown in Figure 10, along with total of feedstock and processing costs/gallon of ethanol.  As can be seen the optimal plant size appears to be in the 6000‐8000TPD range.  Sensitivity analysis indicates that if 25% of corn acreage becomes available for corn‐   112 stover collection, the optimum plant size increases to 10000 TPD. Similarly any increase  in per acre productivity or reduction in ton‐mile transportation costs will also increase  the optimal plant size.   Kaylen et al. (2000) develop a mathematical programming model to analyze the  economic feasibility of producing ethanol from various ligno‐cellulosic biomass  materials, namely agricultural residues, energy crops, wood processing and logging  residues in Missouri. They specifically analyze the tradeoffs between scale economies  and transportation costs, and find that estimated NPV of the plant is maximized at a  capacity of 4360 TPD, under the conservative assumption that only 10% of available  biomass is used in the plant.   Any increase in LCB availability or reduction in unit transportation costs would  further increase the optimal plant size. Tembo et al. (2003) in their investment appraisal  of bio‐ethanol industry assume a facility with a capacity of 100 million gallons per year  or 3800 dry tons of biomass per day as being optimal.      Hamelinck et al. (2005), in their detailed techno‐economic performance analyses  of ligno‐cellulosic ethanol plants in the short‐middle and long term technology  scenarios, assume plant sizes of 2000TPD, 5000TPD and 10000TPD for their short,  middle and long term analyses respectively. These are based on their assessments of  emerging technologies and required system integration. Lynd et al. (2005) in their  strategic analyses of biorefineries, model biorefineries with capacities to handle 2200  dry tons per day, and 10000 dry tons per day as representative plants with near term  technology and advanced technology, respectively.     113 Total Cost  Feedstock Cost  Non Feedstock Cost  10% access to surrounding  corn acres    Figure 10: Ethanol Cost as a Function of Plant Size Assuming 10% Availability          (Source: Aden et al., 2002)  These studies and discussions with industry experts suggest that future  biorefineries are likely to be large facilities with capacities in the range of 5000‐10000  TPD of biomass, if not larger. This scale is comparable in size to the largest U.S. corn wet  mills. Archer Daniels Midland’s Decatur, IL plant, for example, processes an estimated  15,500 dry tons of corn per day.   4.3  Supply chain and organizational issues    Such large biomass refineries face significant challenges in establishing appropriate  supply chains. A biorefinery consuming 5000‐10000 TPD of corn‐stover per day would    114 need to collect the annual output from 0.875‐1.75 million acres of corn land assuming  an availability of 2 tons of corn stover/acre. The collection area may not significantly  lower in the case of dedicated energy crop based biorefineries because the higher  expected annual biomass output of 5‐7 tons/acre will be offset by the likely fragmented  and spread out nature of energy crop acreage compared to corn acreage. Prior to  investing in a biorefinery, arrangements have to be made to assure a reliable flow of  feedstock. The logistics of feedstock production, harvest, storage, transport, and  delivery will be challenging, due to the bulky nature of biomass, large geographical  variations in biomass quality, especially if multiple feedstocks are procured, limited  harvest windows requiring storage to ensure steady supply, conflicting demands on  labor and machines at harvest, product degradation in storage, and combustibility.  Compared to corn ethanol industry, which had well developed supply chains when corn‐ ethanol technology was being commercialized, cellulosic ethanol faces a much more  difficult challenge.    Apart from the above mentioned technical and logistical problems, establishing  biomass supply chains also requires attention to several organizational questions. Given  the earlier discussion on scale economies in biorefineries, it is likely that the biorefinery  industry will be characterized by regionally dominant, large capacity biorefineries  collecting biomass from a large number of farmers in the surrounding area. Under this  scenario, a single buyer will likely monopolize localized markets. From the producer’s  perspective, there will be a large number of essentially undifferentiated sellers,  especially if the biorefineries develop the capability to quickly quantify carbohydrate    115 content in biomass and base their payment accordingly.  The product is bulky, seasonal  and difficult to transport. Although the effects of long term storage on biomass quality  are not fully understood, research indicates that mid‐range storage (90 – 120 days)  under reasonable conditions degrades product quality minimally. Entry and exit barriers  are high for dedicated energy crop producers, as significant costs are involved in  converting crop land from its existing use, as well as for reconverting if the market for  cellulosic biomass doesn’t develop. Therefore, the biorefiners might be able to exert  anti‐competitive market power. However, for farmers supplying residues such as corn  stover, there are few upfront capital requirements if existing harvesting and collection  equipment can be used and hence barriers to entry and exit are relatively low.    There are also factors that could lead to the alternative conclusion, that  biorefineries may not be able to exercise undue market power. The barriers to entry and  exit are huge, as the capital requirements for biorefineries are enormous, as are the  costs of abandoning one. Once set up, the biorefinery needs to operate at high capacity  utilization because of large fixed costs. Conversion of the facility as a whole to alternate  uses is infeasible, although the components can be salvaged and employed elsewhere  for a multi‐plant firm.  The threat of collective action by the sellers may keep the  processor from being able to exert monopsony power as the producers can collectively  threaten the financial viability of the biorefinery by storing or refusing to sell at all.  In  this case, the potential for asymmetric market power reverses, and lies in the hands of  the suppliers.   This bilateral dependence between biomass suppliers and the biorefinery where    116 trading parties are open to the potential of opportunism and ‘hold‐up’ problem arises  from asset specificity, i.e. investments in transaction specific assets. Both potential  market power scenarios (i.e. market power residing with the biorefinery or with  biomass producers) arise because there are appropriable quasi‐rents on both sides of  the exchange; quasi‐rent being the difference in value between the high value specific  use of an asset and its alternative lower value use. For dedicated energy crop producers,  quasi‐rent is the difference in value between the net feedstock price and the alternative  use, which is essentially zero.  For the by‐product biomass producers, this would be the  difference between selling the net feedstock price and doing nothing (the current  situation).  For the biorefinery quasi‐rent is the value of operating as a cellulosic ethanol  biorefinery and the salvage value (if any) of the facility.  The existence of appropriable  quasi‐rents doesn’t necessarily mean that one party or the other will unscrupulously  capture these during the course of the transactions.  According to Williamson, only a  highly ‘opportunistic’ and self‐serving firm, that believes that it can get away with it  without negative repercussions, either to reputation or to future profits  will act in this  manner (Williamson, 1975). However, because of the potential for opportunistic  behavior, both parties will be reticent to participate in this market.    Energy crop production and investments in conversion facilities are hence likely  to suffer from the classic “chicken and egg” problem; farmers are unlikely to grow  biomass in large enough quantities unless there is an assured market and acceptable  prices, and investors are unlikely to invest in conversion facilities until adequate  feedstock supplies at reasonable prices are assured. Under the circumstances, the    117 biomass supply transactions are likely to be based more on long term, very detailed,  ‘more complete’ contracts than spot markets. Further, due to economies of scale, and  widely distributed feedstock production, biorefineries need to contract with a fairly  large number of farmers leading more transaction costs. Supply cooperatives may be  attractive since they allow a single contract between the co‐operative and the  biorefinery instead of with each individual producer. Alternatively, harvesting, collection  and transportation can be handled by independent consolidators, with whom  biorefineries can contract.   The questions remain as how best to economically co‐ordinate these activities  and provide proper incentives for the agents to participate and which channel  configuration would be best suited for, creating value, reducing transaction costs,  exploiting scale economies, and balancing market power issues. These organizational  issues in biomass supply chain strategy will be central to successful industry  development.   4.4  Regional biomass processing centers   We propose a network of regional biomass processing centers (RBPC) to address many  of these issues. The RBPC, in its mature form, is conceptualized as a flexible processing  facility capable of pre‐treating and converting various types of biomass into appropriate  feedstocks for a variety of final products such as fuels, chemicals, electricity, animal  feeds etc. as shown in Figure 11. It is envisioned that a number of such RBPC will form  an extended biomass supply infrastructure feeding into large biomass ethanol refineries  and other processing facilities.    118 Woody  Materials  Grasses  Crop Residues FARMS/FORESTS  Nitrogen  Fertilizer  Minerals  Ammonia HIGH VALUE USES Proteins Enzymes Nutraceuticals REGIONAL  BIOMASS  PROCESSING  (AFEX)  ANIMAL FEEDERS  Proteins  Energy Feeds  Animal  Products  MATERIALS  PRODUCERS  POWER PLANT Densified Biomass Minerals  Water  Treated  Biomass Treated  Biomass  Sugar  Enzymes BIOREFINERY Automotive Parts  Composites  Furniture Ethanol  Chemicals  Electricity  Etc.    Figure 11: The Concept of Regional Biomass Processing Center (RBPC)     Electricity 119 Biomass, when harvested, is characterized by its low density; varying quality in  terms of moisture content, size, shape, density, and chemical makeup and  contamination with dirt and other undesirable foreign materials. Preprocessing is  designed to improve biomass handling, transport, storage‐ability, and potentially add  value by making biomass more fit for final conversion to fuels, power, and chemicals.   Preprocessing includes: cleaning, separating and sorting, chopping, grinding,  mixing/blending, moisture control and potentially densifying. In most of existing  literature, biorefineries have been typically designed to accept baled biomass and carry  out all the preprocessing onsite at the biorefinery, followed by further processing stages  of pretreatment, hydrolysis, fermentation, ethanol recovery. (e.g. Wooley et al., 1999;  Aden et al., 2002; Hamelinck, et. al., 2005). We propose to strip both preprocessing and  pretreatment steps out of the biorefinery and carry these out at RBPCs. A number of  RBPCs will then supply pre‐treated biomass to the biorefinery for further processing.   While some prior research has looked at potential small scale on‐farm  preprocessing of biomass, mainly physical state alteration by chopping and grinding to  improve transportability, we propose more advanced preprocessing, which will involve  both physical transformation and chemical pre‐treatment, in relatively large,  intermediate, geographically distributed facilities.   The proposed RBPC is designed to accept baled biomass in trucks, from  producers in the surrounding geographic region. These bales are unloaded, unwrapped  and biomass is then shredded to appropriate size for further pretreatment. The goal in  pretreatment is to make cellulose and hemi‐cellulose more accessible to the enzymes    120 that convert the carbohydrate polymers into fermentable sugars. A number of pre‐ treatment process options are currently being explored (Wyman et al., 2005). Eggeman  and Elander (2005) carry out comprehensive process and economic analysis of five  biomass pretreatment technologies, namely dilute acid, hot water, ammonia fiber  expansion (AFEX™), ammonia recycle percolation (ARP), and lime processes, embedded  in a full bio‐ethanol facility. They compare process parameters, capital costs, operating  costs, minimum ethanol selling prices (MESP) for a bio‐ethanol facility employing  alternative pretreatment technologies. They find that the direct capital costs are similar  for all the pretreatment technologies. Dilute acid process resulted in the lowest MESP  closely followed by AFEX™. The other three processes resulted in much higher MESP.  Recently, Newton‐Sendich et al. (2007) have updated these estimates with recent  developments in the AFEX™ process which result in lower ammonia application rates,  lower ammonia concentrations in the ammonia recycle stream and less capital intensive  ammonia recovery. When these improvements are combined with consolidated bio‐ processing, they estimate that MESP with advanced AFEX™ declines from $1.41/gal  reported by Eggeman and Elander (2005), to as low as $0.81/gal.   We choose the AFEX™ pretreatment process for the RBPC model based on these  results. AFEX™ is essentially pretreatment with hot (around 100º C) concentrated  aqueous ammonia. The mixture is maintained under pressure for a few minutes. Rapid  pressure release from the reaction vessel completes the pretreatment process.  Under  these conditions, ammonia reacts with lignin and causes depolymerization of lignin,  cleavage of lignin‐carbohydrate linkages, and hydrolyzes hemi‐cellulose.  Since lignin is    121 one of the key factors affecting the enzymatic hydrolysis (Dunlap et al., 1976; Mooney  et al., 1998; and Lee and Yu, 1995), removal of lignin lowers enzyme requirements.   Liquid ammonia also causes cellulose swelling and a phase change in the crystal  structure from cellulose I to cellulose III. Thus ammonia affects both micro‐and macro‐ accessibility of cellulose to cellulase enzymes. The moderate temperatures and pH  values in AFEX™ process minimize formation of sugar degradation products while giving  high monomeric sugar yields.  AFEX™ pretreatment gives close to theoretical glucose  yields at relatively low enzyme loadings (<5 FPU per gram of biomass or 20 FPU/g  cellulose) (Dale, 1986; Dale and Moreira, 1982; Holtzapple et al., 1991; Dale et al., 1996;  Moniruzzaman et al., 1997; Foster et al., 2001). Increases in glucan conversion by about  six fold and xylan conversion by almost 23 fold with AFEX™ pretreatment, compared no‐ pretreatment have been reported (Teymouri et al., 2005).   Apart from technical performance and economic competitiveness, the AFEX™  process has other advantages compared to other pre‐treatment processes. First, unlike  other pre‐treatment processes which result in wet pretreated biomass, AFEX™ treated  biomass remains relatively dry and inert, and hence it is more easily storable and  transportable. In comparison, acid pretreated biomass needs neutralization. Moreover,  chopping and grinding prior to AFEX™ treatment increases the bulk density of the  3 3 biomass from 4‐6 lb/ft  to 8‐12lb/ft  which helps reduce transportation costs to the  biorefinery. AFEX™ treated biomass can also be pelletized to further improve bulk  density and handling properties, and initial trials at Michigan State University suggest  that the density and other properties of pellets of AFEX™ treated biomass are better    122 than pellets of untreated biomass (Marshall, 2007). Pelletized biomass flows like cereal  grains and can use the existing well‐developed handling infrastructure for grains. Hence  AFEX™ pretreatment has advantages in supply chain logistics.    Second, AFEX™ treatment significantly improves the animal feed value of  biomass, for the same reasons that make it a better feedstock for the biorefinery; i.e.  the pretreatment improves the digestibility of biomass by ruminant animals both by  breaking the lignin seal and disrupting the crystalline structure of cellulose. Table 2  compares the feed properties of AFEX™ treated corn‐stover and switchgrass with other  common feeds. As can be seen, AFEX™ treated corn stover 79 has a crude protein level of  10% of dry matter (similar to 15% moisture shelled corn), and a net energy (NEL) of 0.86  Mcal / lb (similar to whey or barley). AFEX™ treated switchgrass has a crude protein  level of 12% of dry matter (similar to soyhulls), and a net energy (NEL) of 0.87 Mcal / lb  (similar to barley and wheat gluten). Unlike the products from the other pretreatment  processes, AFEX™ treated biomass can hence potentially be sold as a feed supplement  for ruminant animals without any additional drying or processing. Further, controlled  amounts of ammonia can be left in the AFEX™ pretreated biomass which can further  add to its nutrient value.   Third, the option value of being able to sell AFEX™ pretreated biomass as an  intermediate animal feed product increases the bargaining power of the pretreatment  facility vis a vis the biorefinery, and can counteract the monopsony power of the                                                               79  The data on AFEX treated corn‐stover and switchgrass are from Dale (2007a), while  data for other feeds are from the animal feed value worksheets from North Dakota  State University (Schroeder, 1997).    123 biorefinery. However, this bargaining power can be exploited by biomass producers only  if they have an ownership stake in the pre‐treatment facility. As detailed later, the  estimated capital costs of pre‐treatment facilities are relatively small compared to fully  integrated biorefineries, and hence the probability of producer owned (through co‐ operatives or partnerships) pretreatment facilities is higher.    Table 2: Nutrient Analysis of Animal Feeds  Animal Feed   Oat mill coproduct   Potatoes, raw   Corn, shelled ‐high‐ moisture   Beet pulp   AFEX™ treated corn  stover   Corn, shelled (15.5%)   Sorghum or milo   Wheat   AFEX™ treated  switchgrass   Soyhulls  Barley  Oats   Whey, dried   Crude Protein  (% DM)   3.9   8.9   9.5   9.7               10   10   10.4   11.3           12    12.1    12.8   13   13           Net Energy  (NEL)(Mcal/lb)   0.34   0.85   Dry Matter  (%)   92   91   0.90   74.4   0.81   91   0.86   85   0.90   0.84   0.89   88   89   89   0.87   85   0.80   0.87   0.80   0.85   90   89   89   93     Fourth, the ability to convert biomass into animal feed at the RBPC instead of at  the main biorefinery can also potentially reduce costs associated with transporting  animal feed product back to the farms. However, these transport cost savings depend  on the geographical distribution of animal feeding operations and biomass producers  relative to the RBPCs and the biorefinery.      124 4.5  Other potential benefits from distributed biomass pretreatment   Apart from the above benefits specific to AFEX™ pretreatment in a RBPC, the concept of  distributed preprocessing, regardless of the pre‐treatment process chosen, has other  potential advantages over centralized preprocessing at the biorefinery.   Distributed preprocessing can potentially reduce overall supply chain costs.  Because chopping and grinding carried out prior to pretreatment nearly doubles the  bulk density of biomass, a two stage collection system where the raw baled biomass  from a smaller collection area is first transported to the RBPC, pretreated into more  uniform and denser feedstock, and then transported to the central biorefinery may be  less costly. However, actual cost savings are a function of the additional costs of  handling the feedstock twice, and spatial distribution of the biomass sources relative to  the biorefinery and the transportation infrastructure. RBPCs can also be designed to  serve as appropriately designed, intermediate storage facilities that can reduce spoilage  and deterioration of biomass compared to open on‐farm storage. Further, RBPC  locations can be chosen to ensure all weather access, so that the biorefinery can draw  uniformly from the inventory at the RBPCs even during winter months. Because of high  fixed costs, high capacity utilization is critical for financial success of a biorefinery, and  on‐field storage can be problematic in areas with poor access during some seasons.  Distributed preprocessing can also reduce local environmental impacts of biorefineries,  e.g. traffic congestion and associated air quality effects, and odor from stored biomass.  Distributed preprocessing facilities can also be designed to receive different local    125 feedstocks and mix them appropriately to deliver uniform quality feedstock in terms of  composition, size, density, moisture etc. to the biorefinery.  In fact, research has shown  that growing a mixture of grasses instead of a single variety of grass may increase the  biomass energy yield per acre by as much as 238% (Tilman et al., 2006). In view of these  advantages, Colusa Biomass Energy Corporation for its upcoming rice‐straw to ethanol  biorefinery in California, is setting up a two stage collection process with three satellite  storage facilities (without any preprocessing), each with a collection radius of about 17  miles (Kotrba, 2007).    The feedstock handling and pretreatment technologies are characterized by near  constant returns to scale unlike the subsequent ethanol production steps which are  characterized by high returns to scale. Stripping out the constant returns to scale  processing steps from the main refinery and organizing them as RBPC can hence further  improve economies of scale in the main biorefinery. At the same time, employing the  RBPC approach enables building even larger capacity biorefineries with the same capital  investment, to better exploit these economies of scale. The overall MESP can hence  potentially be lower.   RBPCs in their mature form are visualized as facilities that can accept different  biomass such as agricultural and forest residues, and woody and herbaceous energy  crops, carry out appropriate preprocessing and produce feedstocks for a number of  other products such as electric power, chemicals, proteins, and fibers for composites  and other applications. The additional feedstock and product mix flexibility can  potentially reduce the cost of the biorefinery feedstock through cross‐product    126 subsidization.   Distributed preprocessing facilities acting as intermediaries can potentially  reduce the transaction costs of contracting in establishing the supply chain for the  biorefinery, as the biorefinery needs to contract with a limited number of RBPCs instead  of a much large number of farmers. The effect on the total systemic contracting costs is  uncertain. The smaller number of contracts per entity in this two stage contracting  process may facilitate better monitoring and lower costs; however, may simultaneously  increase the total number of contracts. The additional complexity of animal feed sales  by the RBPC may also increase transaction costs.   If some of the RBPCs supplying to a biorefinery are owned by farmers or  independent entrepreneurs, it will reduce the monopsony power of the biorefinery.   The product‐mix flexibility of mature RBPCs can also improve the relative bargaining  power of farmers, making them more willing to invest in dedicated energy crop  production. At the same time, competition among a number of such independently  owned RBPCs can also help alleviate biorefinery’s concerns over collective market  power of the farmers.    Since the RBPCs have the ability to treat biomass and sell as animal feed  independent of the presence of biorefinery, it may be possible to gradually build the  supply chain for the biorefinery where the RBPCs expand over time from animal feed  production to biorefinery feedstock production to potentially other high value feedstock  production. RBPCs can hence help ameliorate the ‘chicken and egg’ problem between  biorefiners and biomass producers and encourage investments in biomass production    127 and conversion.    4.6  Regional biomass preprocessing facility set up   While mature RBPCs are projected expected to be capable of producing feedstocks for a  number of products, for our current initial feasibility analysis, we consider a simple RBPC  that produces AFEX™ treated biomass that can either be used as an animal feed or as a  feedstock for a biorefinery.   Figure 12 shows the set up of the RBPC as conceptualized. The facility consists of  two main processing areas: feedstock handling, and AFEX™ treatment. The feedstock  handling component is similar to the setup proposed by NREL in its assessment of future  fully integrated biorefineries (Lynd et al., 2005). The facility is designed to accept baled  biomass in trucks, which are unloaded, unwrapped and then shredded to appropriate  size for further pretreatment. The facility includes forklifts, storage slabs, conveyors and  shredders as shown. The facility is also designed as intermediate feedstock storage  facility and capital costs include adequate onsite, open storage capacity.   The design of the AFEX™ processing area is based on the model proposed by  Newton‐Sendich et al. (2007), where AFEX™ treatment is followed by ammonia recovery  using distillation with quench condensation (Figure 13). The cost of ammonia and  especially, the extent of ammonia recovery are major drivers of AFEX™ pretreatment  costs (Holtzapple et al., 1992). In the proposed process setup 97% of the ammonia is  recovered and reused.   128 QNH3‐ QNH3‐ storage Condenser     (Chill Water) Pump End  Users Condenser   (Water) bale transport  NH3 Mixer H20 bale unwrapping  Heater Steam feed  conveyor Mixer shredder Water  Quench AFEX Reactor NH3  Stripper Biomass Steam electrical generate Figure 12:  Setup of Regional Biomass Preprocessing Facility    129 Flash The major equipments at this stage include a first generation AFEX™ system  using an extruder to carry out the reaction, NH3 stripping column, and condensers.  Recent developments indicate that expensive extruders can be substituted with simpler,  less expensive reactors (Dale, 2007b). In our initial analysis we conservatively assume an  extrusions AFEX™ reactor but also analyze the implications of the improved, lower cost  AFEX™ reactor technology.     We consider a biorefinery with a capacity of 10000 TPD which receives pre‐ treated biomass from a number of RBPCs.  We model five different RBPCs with  processing capacities of 4444, 2666, 1333, 888 and 666 TPD, which correspond to  distributed supply chains where 3, 5, 10, 15 or 20 RBPCs, respectively, supply pretreated  biomass to this biorefinery. In determining these RBPC capacities, we assume that 25%  of the pre‐treated biomass from these RBPCs will be sold as animal feed. We derive the  sizes/capacities of various equipment, operating parameters, and process input  requirements (i.e. heat, electricity, ammonia, water, etc) using engineering estimates  and an ASPEN simulation model of an integrated biorefinery initially developed by NREL  and subsequently used by several researchers. (Aden et al., 2002; Eggeman and Elander,  2005; Newton‐Sendich et al., 2007), by essentially separating out the feedstock handling  and pre‐treatment operations from the biorefinery and making appropriate changes to  material balances, and energy flows.   130   Figure 13: AFEX Pretreatment and Ammonia Recovery   131 The estimated capital costs of different capacity RBPCs are shown in Table 3. The  capital costs range from $9.07 million for a RBPC with 666 TPD capacity to $36.80  million for 4,444 TPD capacity. Pretreatment facilities for AFEX™ and ammonia recovery  account for roughly 50% of the capital costs. Feedstock storage facilities account for  $0.34‐2.28 million. The table also shows that RBPCs exhibit increasing returns to scale.   Table 3: Capital Costs of RBPC of Various Capacities ($ 1000)    Facility Size TPD   Processing Area   4,444   Feedstock Handling   Pretreatment   Other   8,436   5,854  3,613  2,740  19,210   13,029  7,704  5,666  9,151   6,250  3,746  2,782      36,796   25,133 15,063 11,189  8.28   9.43   11.30  12.60  Total   Total cost $ / ton capacity   4.7  2,666  1,333    888   666   2,258   4,560   2,257   9,074   13.63   Financial analysis   We build detailed annual cash flow models for RBPCs of these capacities. The cash flow  model includes revenues, capital costs, operating costs and taxes. We estimate the  capital costs, operating parameters such as capacity factor, downtime, backup  requirements, etc., and process input costs using the ASPEN simulation model. The  procedures used for estimating the prices of the primary input parameters (feedstock,  steam, ammonia and electricity), and the output products are discussed below. We use  standard engineering/business heuristics for estimating other variable costs, SG&A  (Selling, General and Administration) expenses, and annual cost escalation factors.   The key assumptions used in the analysis are summarized in Table 4. We assume    132 no external financing, and use after tax return on investment (ROI) as the primary  performance measure. Income tax rate of 39% is assumed. We assume a project life of  twelve years, where initial capital expenditure occurs in the first two years (1/3 first  year) and the plant operates for 10 years. All capital is straight line depreciated over the  ten year period. We assume that a minimum of 12% ROI is required, and use 12% as a  discount factor for net present value calculations.   Table 4: Summary of Key Assumptions   Assumptions common to all scenarios (all prices in $2007)  Feedstock   Switchgrass @ 20% moisture  Capital Expenditure ‐ 2 yrs prior to  1/3 of total   startup  Capital Expenditure ‐ 1 yr prior to startup  2/3 of total  Depreciation  10 year straightline  Ammonia Loading  0.3 Kg NH3 / kg dry biomass  Ammonia Recycle Rate  97%  Income tax rate  39.0%  Feedstock   $30 per dry ton  Ammonia    $530 per ton  Steam    $9.596 per 1,000 lbs  Electricity    $0.062 per kWh  Number of Bio‐refineries  1.0   Bio‐refinery Capacity  10,000 dry tons per day  Assumptions that vary across scenarios  Distributed pre‐treatment facilities     Number of facilities 3,5,10,15 or 20  Capacity of facilities varies according to number  Capacity factor (online %)      Fully utilized capacity 95.0%  Operates 6 months a year 50.0%  Animal feed scenarios    $98.47 per ton  and animal feed is 25% of sales volume  $73.05 per ton and animal feed is 25% of sales volume  No animal feed sales    133 Input parameters   The key variable of interest is the minimum price that a biorefinery would need  to pay for the AFEX™ treated biomass, to the RBPC in order for the RBPF to achieve a  12% ROI (or equivalently, zero NPV with a discount rate of 12%).  We solve the model to  calculate this minimum price under different scenarios and compare them.    Biomass input: Although the RBPF is conceptualized as being capable of handling a  range of biomass, we limit the current analysis to corn stover and switchgrass as  feedstocks because corn stover and switchgrass appear to be the sources of biomass  that show the greatest potential for early implementation. Although these two  feedstocks have slightly different composition, technical configurations and economic  simulation results are very similar. Therefore, we present the results for switchgrass  only. We assume a delivered feedstock cost of $30/ton in line with the Department of  Energy targets for feedstock price (USDOE, 2005). While this price might appear  unrealistically low, based on current estimates of delivered costs of biomass feedstocks,  improvements in yields and technologies for harvesting and transportation are expected  to bring down costs. This price level may also be attainable in areas with low land rents  or CRP lands where supply costs are mainly driven by harvesting and collection costs  (i.e. forage crops as opposed to dedicated energy crops). In any case, the financial  feasibility of the RBPC is driven mostly by its margin over feedstock costs.   Steam: Steam used for process heat is the second largest operating cost factor in a  RBPC. We assume that the RBPC has access to an external source of steam and do not  include steam generation in our facility model. We assume a base year delivered price    134 of steam at $9.596 per 1,000 lbs, based on actual delivered prices of a steam supplier  (WE Energies, 2007). These steam prices are projected to escalate at the rate of 1.5%  annually in the financial analyses. However, considering the potential for remote  locations for some of these pretreatment centers, it may be necessary to assess the  option of including a steam co‐generation as part of the technical configuration of each  facility. Adding steam generation will increase the initial capital investment, but not  likely to affect the overall financial results notably, because the steam cost we consider  is full delivered average cost covering variable and capital costs.     Ammonia: As noted before, ammonia is the chemical agent that breaks down lignin‐ carbohydrate linkages, hydrolyzes hemicellulose and depolymerizes lignin.  These  effects enhance micro‐ and macro‐ accessibility of the cellulose and reduce enzyme  requirements. In this configuration a RBPC, 97% of the ammonia is recovered and  recycled within the system. Therefore, only 3% of the total volume of ammonia required  for this system needs to be injected regularly. Ammonia that remains in the final  product, serves as a nitrogen source downstream for fermentation or as a value added  component when it is utilized as ruminant animal feed.  We use ammonia price of  $530/ton based on the mean real price of anhydrous ammonia derived from the data  series “Farm Prices for Anhydrous Ammonia” covering the period 1970‐2006 from USDA  ‐ ERS, adjusted by the Agricultural Producer Price Index for Industrial Chemicals from the  Bureau of Labor and Statistics. We assume price escalation of 2.42% per annum based  on the projected PPI for industrial chemicals.   Electricity: Electricity accounts for roughly 2% of the operating costs of RBPCs. The    135 assumed first year price of electricity of $0.062 per kWh, is average of the 2006 & 2007  retail price to industrial consumers in Michigan (USDOEEIA, 2007).   Output parameters   The only two markets included in this initial analysis are the livestock feed and  pretreated biorefinery feedstock. There are other potential markets, including ground  biomass as fuel for electricity generation, and high value products with additional  processing, but these are not modeled.  We estimate the price of AFEX™ treated  biomass as an animal feed using feed evaluation charts published by North Dakota State  University (Schroeder, 1997). Basically these charts convert the percentage of dry  matter, net energy and crude protein of feeds into corn and soybean equivalent  composition. We estimate the projected feed prices of AFEX™ treated biomass by  applying these relative compositions and the price of corn and soybeans. Our estimated  price for AFEX™ treated biomass as animal feed for the year 2007 is $98.47/ton. As  mentioned before, the price of AFEX™ treated biomass as a biorefinery feedstock is then  calculated by the financial model as the minimum selling price that enables the  biorefinery to earn an ROI of 12%. To be conservative, we assume that these output  prices remain constant over the planning period even though the costs are escalating.     4.8  Results   The results of the financial analysis are summarized in Tables 4‐9. Table 5 shows the  estimated RBPF processing costs/ton of biomass input, which range from $13.82‐ $21.09/ton. More details on the processing costs are shown in Table 6. Assuming yield    136 of 90 gallons of ethanol per ton of biomass at the biorefinery, the first year feedstock  handling and pretreatment cost at the RBPC account for $0.15‐$0.23/gallon of ethanol  produced. The processing costs/ton decrease by 52% when the capacity of the RBPC  increases from 666TPD to 4444TPD (i.e. by 667%), which suggest increasing returns to  scale. The lower processing costs with increased size are mainly on account of lower  electricity and labor costs, in addition to lower capital costs.   Table 7 shows the minimum selling price of AFEX™ treated biomass that the  RBPC can charge the biorefinery that allows the RBPC to earn a return on investment of  12%. We analyze three different scenarios; first where the RBPC sells 25% of the  pretreated biomass as animal feed at the price of $98.47/ton; second where the RBPC  sells 25% of the pretreated biomass as animal feed at the price of $73.05/ton; and third  where the RBPC sells all the biomass received as feedstock to the biorefinery. The  results are shown in columns 2‐5 of Table 6. At these price levels, the sale of pretreated  biomass as animal feed cross‐subsidizes biorefinery feedstock sales and lowers its  minimum price. For example, for the 4444 TPD capacity RBPC, the minimum selling price  of treated biomass declines from $52.24/ton when all pretreated biomass is sold as  biorefinery feedstock, to $36.84/ton (i.e. reduction of 30%) when 25% of treated  feedstock is sold at $98.47/ton animal feed as shown in Table 6. The extent of cross‐ subsidization in the best case is such that the net pre‐treatment costs are only  $6.84/ton biomass or $0.076/gal of ethanol. In other words, this cross‐subsidization can  reduce the MESP at the biorefinery by as much as $0.17/gal. Even if the animal feed  price declines to $73.05/ton, the minimum biorefinery feedstock price is lower at    137 $45.31/ton compared to $52.24/ton in the case with no animal feed sales. However, as  the size of RBPC reduces, the extent of cross‐subsidization reduces because of increased  processing costs/ton. The degree of cross subsidization clearly depends on the feedstock  price relative to the animal feed value. Table 8 shows the sensitivity of the minimum  selling price of pretreated biomass to changes in feedstock prices, and it is evident that  cross subsidization declines when feedstock costs increase. Obviously any increase in  the fraction of pretreated biomass sold as animal feed at these prices, will further  increase the level of cross subsidization, and if feasible, the RBPC is better off with  selling all of the pretreated biomass as animal feed. Our assumption however is that the  local demand for animal feed is limited relative to the capacity of the RBPC, and in  general, the quantity demanded as feedstock for ethanol/fuel production far exceeds  the quantity demanded as animal feed. We choose 25% animal feed sales mainly as an  indicative scenario.     Table 5: RBPC Processing Costs per ton Biomass Input (95% Online)  Capacity  Capital  Operating  Sales, General and   #  TPD  Cost per  Cost per ton  Administration Cost  RBPCs  ton  per ton  3   4,444   $2.39   $10.83   $0.60   5   2,666   $2.72   $11.37   $0.81   10   1,333   $3.26   $12.55   $1.32   15   888   $3.63   $13.72   $1.80   20   666   $3.93   $14.88   $2.28             138 Table 6: RBPC Operating Costs ($/ton)         RBPC Capacity TPD  Operating Cost Item    Electricity   Ammonia   Steam   Water   Maintenance &  Repairs   Labor   Misc. Operating  Expenses    Total Operating  Expenses:   4,444   2,666   1,333   888   666   $1.13   $6.08   $2.80   $0.01   $0.50   $1.42   $6.08   $2.80   $0.01   $0.57   $2.17   $6.08   $2.80   $0.01   $0.68   $2.91   $6.08   $2.80   $0.01   $0.76   $3.65   $6.08   $2.80   $0.01   $0.82   $0.20   $0.11   $0.34   $0.11   $0.68   $0.12   $1.02   $0.14   $1.36   $0.15   $10.83   $11.34   $12.54   $13.72   $14.88     Table 7: Minimum Selling Price of AFEX™ Treated Biomass to Biorefinery ($/ton)            (95% online)  Animal feed scenario    RBPF capacity TPD   4,444   2,666   1,333   888   666   25% @  $98.47/ton   $36.84   $38.87   $42.90   $46.32   $49.45     25% @  $73.05/ton   $45.31   $47.34   $51.37   $54.79   $57.92   No Feed Sales  $52.24   $53.77   $56.79   $59.36   $61.71   Table 8: Sensitivity of Minimum Selling Price of AFEX™ Treated Biomass to Changes in  Feedstock Price ($/ton) (95% Online)  Feedstock price    % sold as animal feed  (@98.47/ton)ĺ RBPF  capacityĻ   4,444   2,666   1,333   888   666   $45/ton   $55/ton   25%   0%   25%   60.21  62.24  66.27  69.69  72.82  69.77  71.30  74.32  76.88  79.23  75.79  77.82  81.85  85.27  88.40  0%   $65/ton   25%   0%   81.64  91.37   93.15  82.98  93.41   94.67  86.00  97.43   97.69  88.57  100.86   100.26  90.92  103.99   102.61    Table 9 shows the sensitivity of the results to lower capacity utilization,     139 i.e. if the RBPC were to operate at 50% on‐line. As can be seen the minimum selling  price of AFEX™ treated biomass increases by 11% to 30% depending upon the RBPC size  and animal feed price. Because ammonia accounts for a considerable portion of the  processing costs, the performance of the RBPC is sensitive to ammonia recovery rates.  For example, reduction in ammonia recovery from the assumed 97% to 90% will  increase the minimum selling price of pretreated biomass (with no animal feed sales) by  19.8% to 23.4% for RBPCs of capacity 666 TPD and 4444 TPD respectively.   Recent developments indicate that expensive extrusions reactor for AFEX™ can  be substituted with simpler, less expensive reactors (Dale, 2007b). We analyze the case  where this new technology is adopted. The estimated new capital costs of the RBPCs as  well as per ton costs are shown in column 2 of Table 10. The results of financial analyses  in terms of minimum selling price of pre‐treated biomass are shown in columns 3‐5.  The  minimum selling price reduces by $2.71 to $5.28/ton as a result of this improved  technology.     Table 9: Minimum Selling Price of AFEX™ Treated Biomass to  Biorefinery ($/ton) (50% Online)    Animal Feed Scenario  RBPF Capacity TPD   4,444   2,666   1,333   888   666   25% @   $98.47/ton   $44.89   $48.11   $54.16   $59.06   $63.41         140 25% @   $73.05/ton   $53.36   $56.58   $62.63   $67.54   $71.89   No Feed  Sales   $58.28   $60.70   $65.24   $68.92   $72.18   Table 10: Minimum Selling Price of AFEX™ Treated Biomass to Biorefinery No FIBEX  Reactor ($/ton) (95% Online)    Animal Feed Scenario    25% @  25% @  No Feed    $98.47/ton  $73.05/ton   Sales   RBPF  Capital Cost $ 1000         capacity  TPD   ($/ton)    4,444   21,651 (1.41)     $33.22   $41.69   $49.53   2,666   15,070 (1.63)     $34.87   $43.34   $50.76   1,333     9,283 (2.01)     $38.30   $46.77   $53.34   888     7,012 (2.28)     $41.33   $49.81   $55.62   666     5,757 (2.49)     $44.17   $52.64   $57.74   In summary, the analyses indicate that RBPCs can be financially successful with  gross margins (i.e. difference in prices of input feedstock and output pretreated  biomass) as low as $3.32/ton in the best case. ross margins have to be as high as  $31.71/ton in the worst scenario of smallest size RBPC coupled with no animal feed  sales.     4.9  Discussion   The above analyses are subject to several caveats and limitations. First, the animal feed  value of AFEX™ treated biomass is based on laboratory analyses of nutrient value.  Animal feeding trials are being planned. The presented best‐case results depend  critically on the actual field performance and acceptability of AFEX™ treated biomass as  animal feed. However, we also present the worst case where none of the AFEX™ treated  biomass is sold as animal feed. Our analysis assumes that AFEX™ treated biomass can be  stored without any loss in quality and is transportable in conventional vehicles. We do  not consider the potential fire hazard associated with storing and transporting pre‐ treated biomass.    The optimized processing parameters (e.g. shredding energy, ammonia loading,    141 AFEX™ treatment temperature and pressure) and feed/market value of AFEX™ treated  biomass and hence its market value may differ across different biomass feedstocks. We  treat these differences as minor and do not explicitly model them in our analyses.    The effects of stripping out the pre‐treatment processes out of the biorefinery in  terms of equipment re‐configuration, material and energy flow changes, processing  costs, capital costs and economies of scale need to be considered in analyzing the  overall techno‐economic feasibility of the proposed system. We propose qualitatively  that these changes are likely to be favorable, because the biorefinery can be larger with  the same capital investment and more efficient due higher economies of scale.  However, we do not assess these effects quantitatively. The scope of the current  analysis is limited only to the feasibility of the RBPC as a stand alone facility. Similarly,  cost savings from the proposed RBPC system compared to a central biorefinery system,  specifically savings in biomass transport costs and animal feed product transport costs  depend on the geographical distribution of animal feeding operations and biomass  producers relative to the RBPCs and the biorefinery. We only point out these potential  savings without quantifying them. Location specific analyses are necessary to estimate  these costs.   Subject to the above limitations, the RBPC supply chain concept appears  technically and financially feasible. It has several potential advantages over the  traditional centralized, integrated biorefinery model, both from the point of view of  biomass producers as well as biorefineries. The proposed system is likely to result in  lower minimum ethanol selling prices because of lower feedstock and by‐product    142 transportation costs, higher returns to scale, better capacity utilization and cross‐ subsidization from other value added products. It can also ameliorate potential market  power and hold‐up problems due to high investments in transaction specific assets by  both parties. Lesser number of contracts between RBPCs and biorefineries can  potentially reduce transaction costs for the biorefinery. While a number of ownership  structures for the RBPCs are possible, namely vertical integration with biorefineries,  ownership by independent operators, farmer supply co‐operatives, and RBPCs as  independent or farmer owned franchises, some form of farmer ownership will help  counteract the market power of biorefineries. If the policy goal is to enable rural  producers to get a higher share of the value addition from the emerging bio‐fuel  industry, promoting farmer owned feedstock supply co‐operatives can help.   Future research should aim at location specific feasibility analyses of such  distributed biomass preprocessing, more quantitative analyses of the value chain costs  and cost savings, techno‐economic analyses of more complex RBPCs which supply pre‐ processed feedstocks for a variety of industries, and rigorous comparative analysis of  various contracting arrangements. Research is also needed to address the other  limitations of the current study discussed above.       143                 CHAPTER 5  BIOMASS TRANSPORT COSTS        144 Chapter 4 showed that an Ammonia Fiber Expansion (“AFEX™”) Regional Biomass  Processing Center (“RBPC”) can be technically de‐coupled from an integrated bio‐ refinery (“IBR”), and can operate as a stand alone facility.  This chapter addresses the  argument that transport costs are inherently higher in a distributed system.  The  argument is that distances traversed by the biomass must be longer due to ‘back‐ tracking’.  In addition, there are extra costs from double loading the biomass.    Distance traveled and transportation costs associated with moving one dry ton  of biomass from farm gate to the biorefinery under each of the proposed value chains  (IBR and RBPC) are compared.  Biomass transport cost literature is reviewed, and a  representative form for a transport cost model function consistent with this literature,  but with additional variables, is introduced.  These additional variables capture the  effects of intra‐chain biomass densification and non‐linearity in transportation  infrastructure.   The distances traveled under each value chain specification (a single IBR vs.  seven RBPCs) are mathematically compared to determine if the distance under a RBPC  must always be larger.  The system with less distance traveled won’t necessarily be the  lower transport cost system.  For the RBPC, there are still the additional costs associated  with the loading the material a second time.  Savings would have to be realized in this  activity through densification of the raw biomass at the RBPC, which might mitigate  depot costs through fewer loads handled.  Examining the transport costs per ton of biomass processed into ethanol  between the two feasible options highlights the important cost drivers that can create    145 transport equivalence.  These factors include tortuosity of the region; the ‘rural‐ness’ of  the region; the ratio of fixed costs to variable cost in a firms transport costs; and, the  amount of biomass densification at the RBPCs.      5.1  Biomass Transport Literature  As the study of moving biomass feedstocks from producer to processor has unfolded,  the models used have evolved in complexity.  However, virtually all of the models take  the same basic form of:  TC (i,j) = DFC + DVC*Dist(i,j)  DFC, short for ‘Distance Fixed Cost’, is the fixed component per unit of transported  biomass, which includes various combinations of the following components:  loading,  unloading, other terminal costs, transaction costs (i.e. exchange related expenses),  equipment costs, depreciation, licenses, stacking, grinding, and equipment sizing (i.e.  truck capacity).  DVC, short for ‘Distance Variable Cost’, incorporates various  combinations of labor, fuel, repairs, tire, maintenance, lubrication, trailer costs, and  equipment cleaning.  The term Dist (i,j) is the distance from point i to point j, measured  sometimes in kilometers and other times in miles.    Cundiff and Harris (1995) looked only at loading costs ($47 / hour @ 1 hour /  load) for a 13.2 metric tonne capacity truck, which generates a DFC per tonne of $3.58.   The variable component (DVC) calculation was based on a fixed distance traveled a fixed  number of times daily at a fixed truckload cost.  This generates a DVC of $0.02 per dry  tonne/ km, or a estimated form of the total transport cost function of TC(I,j) = 3.58 +  0.02*Dist(I\i,j).    146 Kumar and Sokhansanj (2006), using IBSAL (Integrated Biomass Supply Analysis  and Logistics), a computer simulation based on EXTEND Simulation software, examined   five on‐farm collection techniques (square or round bales, on farm grinding,  silage or  loafing) and combined these with different transport options to calculate estimates of  DFC and DVC for each of three combination scenarios.  The resulting transport cost  functions are:  TC(i,j) = 12.38 + 0.1111*Dist(i,j);  TC(i,j) = 9.84 + 0.1733*Dist(i,j);  TC(i,j) = 5.66 + 0.2580*Dist(i,j).  All DFCs are in dollars per tonne, DVC is in $/dry tonne/km and distance is in km.  The  first equation is the pertinent one for this analysis as it is based on the system under  examination here (i.e. bales on the ground at ‘curbside’ of the farm picked up by a  loader).     Kumar et al (2004) examined the relative costs of transporting biomass via truck,  rail and pipeline.  The potential advantages of piping biomass in a liquid state are that  pipelines can gain economies of scale (as opposed to truck and rail which have more or  less constant DFC components) and the fermentation process can possibly be initiated  during transit.  The resulting estimates for the total transport cost for each mode of  transport are:  Via truck:    Via rail:      TC(i,j) = 4.98 + 0.1114*Dist(i,j);  TC(i,j) = 14.50 + 0.0209*Dist(i,j);  147 Via pipe:  TC(i,j) = 1.47 + 0.1023*Dist(i,j).  While the pipeline option seems most efficient, Kumar et al conclude that because of  the volume of biomass required to fully utilize a pipeline (the assumption under which  these functions are estimated) and gain the scale economies, pipelines are only be the  most cost effective option at a minimum of 75 km (46.6 miles) and a minimum of 2  million dry tones per year of biomass.    Kumar et al (2005) analyze a multi‐modal system in which trucks are utilized for  short haul distances, and then transferred to rail car for longer distances.  Terminal  charges are calculated and built in, and the resulting multi‐modal transport cost  function is generated.  The authors conclude that this system is efficient only in systems  that require hauling over large distances, greater than 250 km.         Other studies have also estimated transport costs for differing regions and  specific research projects, such as studies of Biomass Agricultural Products in Harlan,  Iowa, which were used as the basis for the transportation models used by National  Renewable Energy Laboratory (NREL) (Aden, et. al. 2002) in their process and economic  analysis for cellulosic biomass to ethanol facilities.  The resulting function was, again,  linear with a DCF component and DVC component.    Graham, et.al. (2000) used a transport model embedded in the BIOCOST  database model from USDA which is in the form  TC (i, j) = KF + KD*Dist (i, j) + KT*Time (i, j)  KF is fixed costs of loading and unloading only (regional labor costs), KD is the distance‐ dependent variable (i.e. DVC) and KT is a time‐dependent cost.  The last term is an    148 addition to the model framework that the others had been utilizing.  Time (i, j) is the  driving time for a truck to move from location  i to location j. Parameter KT  measures  time‐dependent costs (dollars per hour per dry tonne) related to labor as well as truck  and trailer time costs (depreciation, insurance, interest, and fees).  Graham, et. al.   (2000) do not report estimates of parameters.  Zhan, et.al. (2005) use the same data  sets and functional form and report parameter estimates of KD, KT, and KF of $3.48 per  km per tonne, $0.06 per hour per tonne, and $4.38 per tonne respectively.        Washington State University, in cooperation with the Washington Department of  Transportation as part of the Strategic Freight Transportation Analysis (SFTA) study,  produced in December 2007 a comprehensive study of the existing models for bio‐fuels  transport costs, entitled “Review of Transportation Costs for Alternative Fuels”.  All of  the above papers are included in this review.        The Idaho National Laboratory (‘INL’) has also done extensive work on  determining various cost components associated with full scale utilization of lingo‐ cellulosic biomass (“LCB”) as a critical bio‐fuel input.  Part of this analysis has been to  estimate relative transportation costs of biomass via different transport modes,  including trucks, rail and ships.  The transport functions for each of these was in the  form of TC (i,j) = DFC + DVC*Dist(i,j) .  Table 11 presents values for INL’s DFC and DVC.  Functions are for the values in Table 11 are graphed and presented in Figure 14.   The minimum distances at which each mode of transport would be most efficient are  marked.  Note, for any distance between 5 miles and 175 miles, semi‐trailer transport is  the most cost‐effective mode of transportation.    149 Table 11: DFC & DVC values for Wright, et al (2007)       Figure 14 ‐ Distance vs. Transport cost for various modes (Wright, et. al, 2007)      150 5.2  Model Specification    For each leg of the transportation route, a functional form was specified for the  transport costs associated with that leg of the trip.  These legs are farm gate to the  integrated bio‐refinery under the IBR system; farm‐gate to RBPC under RBPC system;  and RBPC to bio‐refinery under the RBPC system.    Farm to IBR   In _ trans ( f , j) = Q * {DFC + DVC [R *τH + (1 ‐ R) *τL] * AVG _ DIST ( f , j)}   Where:  f = each farm (1 to # farms in the region)  j = refinery j  Q =  tons of dry biomass into refinery (i.e. size of refinery in tpd)  DFC = Distance Fixed Cost ($ / dry ton)   DVC = Distance Variable Cost ($ / dry ton / mile)  R = % rural roads  τ  = High tortuosity (non‐linearity of non‐highway roads)  τ  = Low tortuosity (i.e. high quality road like highway or state route)  H L AVG_DIST (f,j) = average distance from farms to refinery (in miles)  Farm to RBPC  In _ trans ( f , i ) = N ∑ q i * [DFC + DVC * τ H * AVG _ DIST ( f , i)]   i =1 Where:  f = each farm    151 i = RBPCi  N = # RBPCs under consideration in the region  qi = dry tons of biomass into RBPCi  DFC = Distance Fixed Cost ($ / dry ton)   DVC = Distance Variable Cost ($ / dry ton / mile)  τ  = High tortuosity (non‐linearity of non‐highway roads)   H AVG_DIST(f,i) = average distance from farms to RBPCi (in miles)  RBPC to BR  In _ trans (i , j ) = N −1 ∑ q i * δ * [DFC + DVC * τ L * DIST (i , j)]   i =1 Where:  j = bio‐refinery  i = RBPCi  N = # RBPCs under consideration in the region (note: N‐1 because one RBPC is located @  the refinery)  qi = dry tons of biomass into RBPCi  δ = density ratio (see below)  DFC = Distance Fixed Cost ($ / dry ton)   DVC = Distance Variable Cost ($ / dry ton / mile)  τ  = Low tortuosity factor  L DIST(i,j) = distance from each RBPCi to refinery (in miles)    152 Density Ratio:    δ= Density _ of _ Raw _ Biomass   Density _ of _ Treated _ Biomass DFC (Distance Fixed Cost) is the cost per ton transported. In this specification, it includes  loading, equipment costs (trucks, trailers, loaders, etc.), depreciation, licenses,  insurance, and other fixed or sunk costs.   DVC (Distance Variable Cost) is variable cost per ton per mile.  In this specification, it  includes labor, fuel (MPG, price of diesel), repairs, tires, maintenance, lubrication, trailer  costs, and equipment cleaning.    Featureless plain & Tortuosity factors  The analysis could be undertaken assuming that the region is a ‘featureless plain’  that is flat, devoid of obstacles with roads that are straight, unobstructed, paved and of  equivalent quality.  The featureless plain assumption may  be relaxed, by assuming that  travel is not “crows’ flight” (i.e. not direct and linear), but rather is on winding, hilly and  differing types of roads (which impacts time & distance due to quality and speed limits).   In other words, roads can be “tortuous”.  For example, one tortuosity factor from  Tiffany, et. al. (2006) is 2.11 80.  A factor of 2.11 means that for each 1 mile “crows’  flight” distance it would actually be 2.11 miles when driven.  There are limited  benchmarks for tortuosity factors in the biomass transport literature, because often  times it is calculated using GIS and mathematical algorithms to generate a regionally  specific set of factors.                                                                 80  Tiffany, et. al. (2006)    153 From farm to RBPC, the roads are lower quality, more winding, hillier and more  τ ).  In siting of  rural than in the more urban areas, thus the higher tortuosity factor ( H the RBPC, it is likely that access to highways would be a factor not only for transporting  the output, but also for receiving other inputs, such as machinery and ammonia.   Therefore, the likelihood that a relatively straight shot from RBPC to BR exists provides a  τ ).  The farm to IBR factor is a  less tortuous route, thus the lower tortuosity factor ( L simply a weighted average of the other two (weighted by R).      5.3  Mathematical Comparison of Transport Cost Functions  The transport costs associated with moving one dry ton of biomass through to ethanol  production under each of two alternative configurations are mathematically compared.   This is equivalent with comparing the total transport cost per gallon of ethanol  produced as each dry ton of biomass produces a fixed quantity of ethanol  (approximately 90 gallons per dry ton of biomass).  As noted earlier, the total weight of  biomass (in dry tons) is not altered through the pre‐treatment process, only the bulk  density.  Therefore, dry tons from farm into the IBR and dry tons of pre‐treated biomass  (“PTB”) from the RBPC into the stripped down bio‐refinery are equivalent measures and  allow for consistent and valid comparison.  The transport costs associated with the two different value chain configuration  can be compared as:     RBPC_Total_Trans_Cost = IBR_Total_Trans_Cost + αQ;   which simply states the two total transport costs may differ by some amount, αQ,  where α is a markup per ton of biomass.  Substituting  RBPC_Total_Trans_Cost = In_Trans (f,i) + In_Trans(i,j)    154 IBR_Total_Trans_Cost = In_Trans (f,j)  and reducing produces this relationship.  N −1 Qα = [δ * DFC * ∑ qi ] + i =1 N ⎡ ⎤ ⎢τ H ∑ qi * AVG _ DIST( f , i) − ⎥  ⎢ i =1 ⎥ DVC * ⎢ ⎥ N N −1 ⎢ ∑ q * (Rτ + (1 − R )τ ) * AVG _ DIST( f , j) + δτ ∑ q * DIST(i , j)⎥ H L L i ⎢i = 1 i ⎥ i =1 ⎣ ⎦ The first term on the right hand side is the second depot charge.  The second  term is simply the density weighted distance variable cost (DVC) times the difference in  tortuosity weighted distance between the two systems.  These are the algebraic  statements of the two claims against a distributed system: that it will be more costly  because of double handling; and, the biomass must travel greater distances.  The  condition for RBPC transport costs to be less than or equal to those under an IBR is α ≤0.  Under a set of relatively simple assumptions, all RBPCs would be identical.  These  assumptions are the supply of biomass is homogeneous and uniformly distributed  across the region; and, each farm sells its biomass to the nearest facility.  The two value  chains process the same quantity of biomass and have equal catchment areas; therefore,  N all qi’s are equal to each other and to Q/N (or alternatively  ∑ qi = Q).  This is the  i =1 expression for α.     155 α= (N − 1) * δ * DFC + N ⎡τ H (AVG _ DIST( f , i) − R * AVG _ DIST( f , j)) ⎤  ⎢ ⎥ DVC * ⎢ ⎛⎛ N − 1 ⎞ ⎞⎥ +τ ⎜⎜ ⎟ * δ * DIST(i , j) − (1 − R ) * AVG _ DIST( f , j) ⎟ ⎢ L ⎝⎝ N ⎠ ⎠⎥ ⎣ ⎦ This expression shows that since the second depot charge must always be  positive, any transport cost savings from the RBPC system must come from   1) the right mix of locational and / or geographic conditions which cause  farm to facility collection routes to be significantly more tortuous than  the routes from the RBPCs to the refinery; and   2) Densification of the biomass during pre‐treatment (which equates to less  double loading and fewer truckloads from RBPC to refinery).  Average Distance Functions  Functions for each of the distance terms are specified.  Biomass is homogenous  and uniformly distributed across the supply region.  The distance functions can be  average distance functions.  The two systems are one IBR with a circular catchment area  versus a RBPC system of seven hexagonal supply areas (which would emerge under this  set of assumptions).   The catchment areas under either value chain choice are equal.  As noted,  N ∑ qi = Q, where N is the number of RBPCs.  Under uniform distribution equal biomass  i =1 supply creates two equal areas.  It is only a matter of how the area is tiled.  The area of  the hexagonal regions are determined by setting the total catchment area of all seven    156 supply regions area equal to the area of the circular IBR region.  All distance functions  are thus functions of the IBR radius, r.                 Figure 15: Catchment areas under IBR (left) and RBPC (right)  The distance terms are:   Distance from farm to IBR = average distance from all points in a circle to its center:  AVG_DIST (f,j) = (2/3)*r  Distance from farm to RBPC = average distance from all points in a hexagon to its  center:    AVG_DIST (f,i) = .2527r  (r is the radius of the circular catchment area)  Distance from RBPC to refinery = twice the distance from the center of a hexagon to the  bisection of one its sides:    DIST(i,j) = 2h = 2*.3599r = .7198r (r is the radius of the circular catchment area)    Under these system configurations, without the density ratio (i.e. no  densification gains; δ = 1.0) or the winding factors (all tortuosity = 1.0), the distance  traveled per dry ton of biomass under the RBPC system would be roughly 30% greater.    Average miles traveled per ton under RBPC = (6/7)*(.2527r + .7198r) + (1/7)*(.2527r)    0.8697r     157 vs. 0.6667r (under IBR system)   or 30.5% more miles per dry ton of biomass under  RBPC  If all roads were straight and flat, then the RBPC system would have a structural  cost dis‐advantage.  However, no region will have entirely flat and straight roads from  every biomass producer to the initial processing facility.  Tortuosity factors  must be  examined to determine if there are conditions which create total distance equivalence  or shorter distances in a RBPC system.  In the absence of density differences, the  necessary condition for this is:  6 τ H * AVG_ DIST( f , i) + ⎛ ⎞ *τ L * DIST(i , j) ≤ [τ H * R +τ L * (1 − R)]* AVG_ DIST( f , j)   ⎜ ⎟ 7 ⎝ ⎠ The left hand side of the equation is the total distance traveled per dry ton of biomass  under a seven RBPC value chain and right hand side is the total distance traveled under  a single IBR system.  This relationship reduces to a relative simple condition.  τ τ .8033 ⎞ ⎛ ( H / L ) ≤ 1 ‐  ⎜ ⎟  ⎝ 1 − 2.6382 * R ⎠ This relationship is very revealing.  There is no possible combination of tortuosity  factors that will equilibrate the two system distances whenever R (% of rural roads in  the region) is less than 38%.  Any time this factor is greater than 38%; there is a  reasonable possibility of a RBPC system having the same, or less, total distance per ton  of biomass transported as an IBR system.  Table 12 shows the requisite tortuosity ratio  τ /τ ) for the RBPC system to have a distance advantage with differing levels of  ( H L percent of rural roads.    158 Table 12: Required Tortuosity vis‐à‐vis % Rural Roads  % of rural  roads  ≤ 38%  38% ≤ R ≥  53%  53% ≤ R ≥  68%  68% ≤ R  required  tortuosity ratio  no solution  3.0 or higher  between 2.0 &  3.0  between 1.49 &  2.0    In a region that is roughly 40 – 50% rural roads; these must be very tortuous  compared to non‐rural roads, before the distances are equal.  As the region becomes  more rural, this ratio decreases and the rural roads need to be less tortuous as  compared to the non‐rural roads.  In a region with a high percentage of rural roads (R >  68%), a relatively low tortuosity ratio will create distance equivalence.  Figure 16 shows  this graphically.   In regions which are sufficiently rural with limited linear highway infrastructure,  a RBPC system could hold an advantage over an IBR system in terms of distance traveled  per ton of dry biomass. The distance on tortuous roads is less under an RBPC  configuration than under an IBR chain.  This result holds in the absence of densification  gains, which would translate to fewer total miles because of reduced trips carrying PTB.  Less distance traveled, however, does not necessarily translate to lower  transport costs.  There are additional costs associated with loading the material a  second time.  Savings will be realized in this activity through densification of the raw    159 biomass at the RBPC. Densification will not eliminate the additional costs, but will  mitigate them through fewer loads.  The density ratio term captures this affect.    4 H:L tortuosity ratio 3.5 3 RBPC has lower distance  2.5 2 1.5 1 IBR has lower distance  0.5 0 58% 63% 68% 73% 78% 83% 88% 93% 98% % rural   Figure 16: Required Tortuosity vis‐à‐vis % Rural Roads  With equal transport costs alpha = 0.  This is the necessary condition for  transport cost equivalence.  δ * (6 / 7) * (DFC / DVC) = [τ H (2 / 3 * R − 0.2527) + τ L (2 / 3 − 2 / 3 * R − (6 / 7) * 0.7198* δ )]* r   There are many reasonable combinations of DFC, DVC, tortuosity and rural road % that  satisfy this condition.  Any of these solution sets generate conditions of equal transport  costs between the two systems.    5.4  Equivalence Scenarios using existing literature  The radius of collection is fixed at 50 miles.  Different transport cost functional  specifications are tested (Table 13).      160 Table 13: Bale based biomass transport models  DVC/  DFC/dry  tonne/  DFC/dry  Reference  tonne  km  ton  DVC/  ton/  km  Biomass  &  DVC/ton/mile  Format  corn  0.1186 0.1908  stove  bales  Glassner  (1998)  6.76  0.1167 6.87  Perlack &  Turhollow  (2002)  5.91  0.0527 6.00  0.0535 0.0862  round  bales  5.84  0.0596 5.93  0.0606 0.0975  rectangle  bales  4.39  0.1200 4.46  0.1219 0.1962  stover /  SG bales  12.38  0.1111 12.58  0.1129 0.1817  stover /  SG bales  4.43  0.1348 4.50  0.1370 0.2204  straw  bales  Kumar  (2003)  4.76  0.1309 4.84  0.1330 0.2140  straw  bales  Marrison  & Larson  (1995)  3.31  0.1984 3.36  0.2016 0.3244  SG bales        4.80     0.1360  bales  Perlack &  Turhollow  (2002)  Searcy,  et. al  (2007)  Kumar &  Sokhansaj  (2006)  Jenkins  (2000)  INL          (2007)    Table 14 presents solutions to the equal transport cost condition for each of  these sets of fixed and variable cost specifications.  The source of the specification and  the DFC/DVC ratio that corresponds to the specification are listed.  The first part of the  table shows solutions when only the density ratio is variable.  This is done under two  different geographic specifications.  One is the flat featureless plain with all distance    161 being linear crow’s flight distance.  The other scenario has factor values that resemble a  reasonably rural region, with a tortuosity ratio of 2.11 and rural road percent of 75%.  Table 14:  Equal Transport Cost Solutions     Source  DFC/DVC ratio  A  B  C  D  E  F  G  Marrison  P & T   Searcy,  Glassner   rectangle & Larson  Jenkins  Kumar  Flynn  INL  (1995)  (2000)  (2003)  (2007)  (2007)  (1998)  (2002)   10.36  20.42  22.62  22.73  35.29  36.00  60.86        PTB Density w/  fixed rural  factors     Featureless plain  15.35  Reasonably rural  9.23        Rural factors w/   10.8 PTB       τHigh : τLow  R (% rural) value  Comment  1.900  57%              I  P & T   round  (2002)   69.66        18.69  11.24       19.41  11.67       19.45  11.70        23.62  14.20        24.00  14.34       32.00  19.30       35.00  20.96       35.00  21.05                             2.222  75%  τHigh : τLow  2.068  R (% rural) value  62%        Rural factors w/   12.0 PTB       H  Kumar,  et. al.  (2006)  69.23  2.232  78%  2.232  78%  3.000  90%  3.656  90%  3.672  90%         2.414  2.440  90%  90%                                      1.938  75%  1.951  78%  1.952  78%  2.154  90%  2.177  90%  2.996  90%  3.271  90%  3.285  90%  No additional densification required       Require additional densification and / or high values  Rural factors are reasonable  on rural factors      Solutions to the equal transport cost condition are presented when the density  ratio is fixed, and rural factors are varied.  One case utilizes a density ratio of 0.74, which  corresponds to a biomass density at farm gate of 8.0 lbs. / cu. ft., and a bulk density of  pre‐treated biomass of 10.8 lbs. / cu. ft.  PTB density of10.8 lbs/cu. ft. is the limit when  employing truck transport due to tonnage restrictions on roads and hauling capacity of  trucking equipment.  The other case assumes a density ratio of 0.67, which corresponds    162 to a biomass density at farm gate of 8.0 lbs. / cu. ft., and a bulk density for PTB of 12.0  lbs. / cu. ft.  Density of 12.0 lbs. / cu. ft. is the density that occurs when LCB is AFEX™  pre‐treated without any additional densification equipment or processing.   A set of  tortuosity ratio and percent of rural roads in the region which solves the equal cost  condition is shown for each cost specification.   The solutions show that either distance gains under the RBPC (due to increasing  rural‐ness not a larger radius) or densification can overcome the cost differences that  arise from double depot charges.  Density ratios ranging from 15 to 35 on a flat, straight  infrastructure can create transport cost equality between the two systems.   Combinations of tortuosity ratios with relatively high percentage of tortuous roads (75%  and greater) can also accomplish this.  Specification A has a very low DFC/DVC ratio, and  therefore comparatively low depot charges.  It can satisfy the equal cost condition at  very low levels of rural roads and tortuosity.    When densification gains are combined with reasonable non‐linearity and  percent of tortuous transport infrastructure, all of these functional specifications can  create transport cost equality at 50 mile radius.  Some (A – D) do not require any  additional densification at the RBPCs.  The rest (E – I) must increase bulk density at  RBPCs beyond the levels already occurring in the pre‐treatment process.    The DFC/DVC ratio measures the relative weight of total transport costs that are  depot charges vis‐à‐vis distance charges.  The higher it is, the greater the percentage  that is generated by depot charges.  This favors the IBR system because of the double    163 depot charges incurred in the RBPC system.  Therefore, lower DFC/DVC ratios favor the  RBPC.  These results bear this out.    The data is presented with the lowest DFC/DVC ratio in the first column and  highest in the final column to left (i.e. A is lowest, I is highest).  The required density  ratio increases from left to right, along with the increasing DFC/DVC ratio.  As the  DFC/DVC ratio increases, a higher percentage of total transport costs are from loading  and un‐loading, and greater densification is required to overcome the increasing costs of  the double depot charges.  The increased densification offsets this through fewer trips  and lowering the variable cost per mile on those trips.    The combination of rural factors follows this pattern of increasing as the  DFC/DVC ratio increases as well.   The more rural and tortuous the region, the longer  the distances covered from farm‐gate to facilities.  This counters the higher depot  charges inherent in the cost structure by increasing the total distance traveled, thus  lowering the percentage of total transport cost that is fixed and increasing the variable  component.    Increased distance and additional densification complement each other.  The  longer the distances traveled, the less the necessary densification required.  Each of  these effects increases the percent of total transport costs that are variable, lowering  the impact of the second depot charge on total transport costs.  Densification further  lowers the magnitude of the second depot charge as less second‐leg trips are required.   When these factors move upward together, the required magnitude of any single factor  is less than when only one factor is varied.      164    These results are independent of biomass productivity (tons / acre / year).  The  only biomass assumptions here are that the available biomass is uniformly distributed  across the region and is fungible.    These solution sets create transport cost equivalence in a catchment area of  7,854 square miles (50 mile IBR circular radius).  With the density ratio, tortuosity ratio  and rural road % in a solution set, any larger catchment areas would result in transport  costs under RBPC being less than the IBR.  In other words, beyond 50 miles, with these  conditions, the transport cost per ton of biomass from farm‐gate to bio‐refinery would  be less under RBPC than under IBR.  5.5  A More General Case   In a given region, with a given biomass profile, and existing transportation infra‐ structure, stakeholders must determine which value chain configuration would perform  better in terms of price and volume.  The farm gate biomass price would be the equal  under either system, as would the volume of ethanol produced.  If the transportation  costs are lower under a RBPC system, then potentially these cost savings could offset  any additional capital and loss of scale economies.    It is reasonable to assume that a firm evaluating alternative value chains will  have a given transport cost structure and baseline technological configuration for its  pre‐treatment pathway.  The density and DFC / DVC ratios will be fixed.  In the  equivalence condition,   δ * (6 / 7) * (DFC / DVC) = [τ H (2 / 3 * R − 0.2527) + τ L (2 / 3 − 2 / 3 * R − (6 / 7) * 0.7198* δ )]* r     165 , the left hand side is a weighted “technology constant”, which is simply the baseline  density ratio (known & fixed) multiplied by the DFC/DVC ratio (known and fixed).  It is  weighted by (N‐1)/N, where N is the number of RBPCs.  In this case N = 7, with  hexagonal supply regions.  Fixing the low tortuosity factor at 1.0 makes the high tortuosity factor just a  relative measure, i.e. ‘how much more tortuous are the rural roads than the non‐rural  roads’.  The relationship simplifies to:  F(R, τHigh) = (9/7)*Tech_const*(1/r) + 0.9255 δ  The left hand side is a measure of the ‘rural‐ness’ of the region:   F(R, τHigh) = τHigh *(R – 0.3790) – (R‐1)  It is now possible to determine the ‘cutoff radius’ beyond which an RBPC system  is more transport cost effective than an IBR system, and below which the IBR system is  more transport cost effective under a given set of technological factors (density ratio,  transport factors).  Figure 17 shows the ‘cutoff radius’ for various rural‐ness values  when pre‐treated biomass has density of 10.8 and 12.0 lbs. / cu. ft. 81    As the rural‐ness of an area increases, an RBPC system is more transportation cost  effective than an IBR system at smaller and smaller catchment areas.  At any rural‐ness factor  value, greater densification at the pre‐treatment center drives the cutoff radius inward (i.e.  creates a transport cost equivalency at smaller catchment area).  These rural‐ness factors  describe regions that are fairly rural.  In order to achieve a 1.0 factor, a region must 72% rural                                                               81  DFC/DVC ratio used is the simple average of the literature specifications; it is a  generic case with un‐specified region and homogenous biomass.      166 roads with tortuosity factor of 2.10.  At 1.0 rural‐ness, the cutoff radius for a system based on  density of 12.0 lbs/cu. ft. for pre‐treated biomass would be only 70 miles.  It may be that further  densification could create additional transportation savings and drive the requisite rural‐ness  and cutoff radius down further.  3.0000 10.8 lbs/cf 12.0 lbs/cf 'rural‐ness' 2.5000 2.0000 RBPC has lower transport costs to right  1.5000 1.0000 0.5000 IBR has lower transport costs to left of  150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 0.0000 cutoff radius (miles)   Figure 17:  Rural‐ness vs. Cut‐off Radius   Larger catchment areas favor the RBPC system.  The percentage of total  transport costs that are distance determined increases as the radius increases due to  increased per ton total distances traveled.  These longer hauls are on tortuous roads,  driving up the transport costs under IBR more than under RBPC.    5.6  Conclusions  Proponents of a fully integrated bio‐refinery approach to bio‐ethanol supply chain  infrastructure argue that transport costs under a distributed system will always be  greater due to back‐tracking and double depot charges.  The mathematical results    167 demonstrate that when the rural‐ness of a region, the non‐linearity of roads, and the  densification of biomass at the pre‐treatment facilities are taken into account, transport  costs could easily be equivalent between the two systems, and even lower under the  RBPC.   It is not automatically true that the RBPC system requires hauling biomass over  more miles.  There are geographic factors that increase the distance traveled on the first  leg of each trip, from farm gate to either RBPC or IBR.  Biomass being hauled directly to  an IBR must traverse more of these miles.  The RBPC has siting advantages.  It can locate  on a highway, which correlates to a direct route (e.g., ‘crows flight’ distance) for the trip  to the IBR.  A higher percentage of rural roads, more tortuous environment and a larger  catchment create a situation of less mileage per ton of biomass; and, increase the  proportion of total costs which are variable, distance determined costs.  These favor the  RBPC.  There are technology factors which contribute to transport cost equivalence.   Double handling cannot be avoided.  There is an additional stop which requires un‐ loading raw biomass and loading the pre‐treated biomass.  The additional cost incurred  can be offset by increasing the bulk density of the pre‐treated biomass.  This reduces  the number of additional loadings, lessening the impact of the second depot charge, and  reduces average total mile per ton of biomass.  Lower DFC/DVC ratios, determined by  the transport model employed, are RBPC favorable as well.  These correspond to lower  depot charges directly, and indirectly lead to higher proportion of distance determined  costs in the total transport cost.      168 For a given set of geographic factors, there is always a set of technology factors  which satisfy the transport cost equivalence condition.  And vice‐versa, for any given set  of technology factors, there is a set of geographic factors which satisfy this condition.    Transport cost equivalence does not guarantee MESP equivalence.  MESP is the  Minimum Ethanol Selling Price.  It is the minimum wholesale price that a firm requires  for each gallon of ethanol it produces to cover the total cost of production.  The total  costs from farm gate to ethanol production would be the sum of the total costs of each  activity along the value chain.   A system will be more likely to be implemented if its  total costs are minimized.  If feedstock cost and transport costs are equivalent, the  system cost differences would be driven by pre‐treatment and conversion facility costs.   Under a distributed system, there will be less capital costs and some operating cost  savings at the bio‐refinery (vis‐à‐vis an IBR); but there will be higher capital and  operating costs (per ton / gallon) at the RBPCs.  The loss of scale and synergy economies  inherent in a distributed facility system is not examined in this chapter.  Capital costs  and operating costs under a distributed pre‐treatment system are likely to be higher.   While it may be possible to achieve lower transport costs under the RBPC system, it will  require more facilities that are likely to be more costly on a per‐ton‐of‐biomass basis,  which may drive up the delivered cost of feedstock to the biorefinery.  For MESP  equivalence, there would need to be a combination of operating and capital cost savings  at the stripped down bio‐refinery, in addition to the transport cost equivalence (or  savings) and feedstock cost equivalence.      169 The findings in this chapter do not substantiate the claim that a RBPC value chain  could help to expand the biomass catchment area in a region beyond that which an IBR  could encompass.  They demonstrate that in a region with a specific rural‐ness and  biomass profile, a RBPC system could be more transport cost effective when the  catchment radius becomes larger, and there are other RBPC favorable factors present.   These findings demonstrate that feedstock arrives at the ethanol facility cheaper under  RBPC than IBR when BOTH are at the larger catchment area.  Expanding the catchment  area ultimately produces more ethanol and allows for the construction of larger ethanol  refineries which re‐captures some of the economies of scale lost when pre‐treatment  was stripped from the “integrated” bio‐refinery.  It also requires bigger RBPCs, which  creates additional scale economies. 82  This result does not say that RBPC at the larger  catchment area is lower in total biomass cost (feedstock + transport) than an IBR at the  smaller catchment area.  Nor does it say that MESP is lower with RBPC at larger  catchment area than with IBR at smaller catchment area.  Chapter 6 addresses total  system comparison and provides the MESP analyses.                                                                           82  See Chapter 4 – bigger RBPCs are better    170                 CHAPTER 6  COMPARATIVE VALUE CHAIN ANALYSIS     171 This chapter presents a model to compare different vertical value chain configurations  for ligno‐cellulosic biomass delivery to a bio‐refiner (i.e. ethanol producer).   The model  is a spreadsheet‐based Decision Support System (DSS) for a biomass supply chain from  farm‐gate to wholesale ethanol production.  The DSS is modeled with ‘plug and play’  activity modules and sub‐modules.  The centralizing framework is an Investment  Analysis Model that generates user‐defined performance metrics to assist in evaluating  different value chain configurations.  Two value chains, one utilizing an IBR and the other employing a network of  RBPCs with a stripped down bio‐refinery, are modeled.  Assumptions are outlined and  the value chain activities are populated.  Activities and costs are modeled; functional  forms are specified; and, variables are parameterized.  Biomass production variables are  user defined sensitivity variables.  Biomass production is modeled in a simplistic, yet  analytically pertinent manner.  Transportation costs are modeled as specified in Chapter  5. Facilities are fully and dynamically modeled with ASPEN and Microsoft Excel®.  The  Investment Analysis is a Discounted Cash Flow Rate of Return (‘DCFROR’) model. The  chosen performance metrics examined are ethanol volume, financial evaluation  measures (NPV, ROE and IRR), and Minimum Ethanol Selling Price (“MESP”).  MESP is the price that makes the Net Present Value equal to zero.  It is equal to  the long run average cost of production (“LRAC”).   All cost variables are endogenous  and dependent upon size of the catchment area.  The MESP = LRAC equilibrium  condition is solved at different catchment area radii under specified regional    172 characteristics, technical configuration and co‐product market availability to determine  the   •   optimal IBR size and corresponding MESP;  •   optimal RBPC size and corresponding MESP; and,  •   the radius of indifference and corresponding MESP.  The problem is framed as a single investment agent evaluating the different  chains.  One stakeholder is evaluating different value chain arrangements under the  assumption that the entire biomass to ethanol chain is vertically coordinated by that  actor. The return is calculated as the return to the agent, not as a return to each  individual value chain activity.  Different types of agents may make different choices on  value chain implementation, depending on choice of performance metrics.  I then  evaluate which value chain is likely to emerge and if which, if any, of the alternative  choices dominates the others.  Shocks are introduced to the cost variables in order to determine ceteris paribus  effects on the long run average cost curves. For example how do changes to regional,  technical and ruminant feed market characteristics shift the curves, do the curves ever  shift enough to alter the choices for the different agents?  What about multi‐variable  shocks?  Specifically, are there scenarios where RBPC network is clearly superior for all  agent types?  If so, are the claims of expanded regional coverage (therefore more  ethanol) and enhanced financial performance for the refiner (i.e. lower capital &  operating costs per gallon, and greater returns) substantiated?    173 6.1  Analytical Framework  Integrated Biorefinery (IBR) System     NREL defines an IBR as a “facility that integrates biomass conversion processes and  equipment to produce fuels, power, and chemicals from biomass. The biorefinery  concept is analogous to today’s petroleum refineries, which produce multiple fuels and  products from petroleum. Industrial biorefineries have been identified as the most  promising route to the creation of a new domestic bio‐based industry”  (Lynd, et al,  2005).  These facilities encompass all the processing technology from the raw feedstock  through the finished bio‐fuel and related co‐products, capable of producing some of its  own process inputs (i.e. electricity and steam).  It is also assumed that the firms willing  and capable of constructing, owning and operating these facilities would likely be large  petroleum and / or chemical firms.  The activities along this value chain would be:  On ‐ farm Activities  Bio‐refinery activities  Post ‐  Harvest  Ethanol  LCB  &  LCB  Input  LCB  Pre‐ EtOH  activities Growth  Collect  Storage  Transport Storage Grind treat Processing    Regional Biomass Processing Center (RBPC) System    The RBPC strips out the feedstock handling, grinding and pre‐treatment from an  integrated biorefinery, and arranges these activities into dispersed stand‐alone facilities.   These facilities utilize the AFEX™ pre‐treatment technology as it provides efficient  conversion at a very competitive cost; can be de‐coupled from the IBR; and, allows  control of nitrogen content in the intermediate product.  This product is consumable by  ruminants, something which other pre‐treatment technologies cannot currently support.     174 A fuller description of this system, which adds activities into the value chain, as well as  shifting performance of activities away from the biorefineries into the hands of the  regional processing centers, can be found in Carolan, et.al. (2007).   The activities along  this vertical chain would be:  Bio‐ refinery  On ‐ farm Activities  RBPC Activities  Post‐ Grind  EtOH Harvest  &  PTB Store  LCB  LCB  Input  LCB  &  Pre‐ &  Growth  Collect  Storage  Transport Storage treat  Transport  Ethanol    This configuration adds activities into the value chain, as well as shifting performance of  activities away from the biorefineries and into the hands of the regional processing  centers.    Post‐ethanol production activities are not considered, as the issue under analysis  is alternate configurations of the supply chain up through wholesale ethanol production.  Decision Support System   A Decision Support System (“DSS”), is a computer‐based system that supports  stakeholder decision making, and evaluation of multiple real alternatives, by creating  readily understandable outputs from all the disparate information (raw data, heuristic  applications, personal knowledge, business and engineering models, etc.) that exists on  the different alternatives.    The DSS presented aims at supporting stakeholders for investment analysis  decisions on biomass to ethanol value chains in a given area. While investment decisions  are central to the operation of the model, stakeholders may wish to determine the    175 performance of different value chain configurations in terms of additional stakeholder  defined performance measures (such as volume of ethanol produced).    The spreadsheet‐oriented DSS provides a centralized investment analysis  framework that operates on ‘plug and play’ value chain activity modules and sub‐ modules.  Activities can be modeled with additional spreadsheet applications, database  models, heuristic modeling, or any other application which flows critical information  into the central value chain model.  The model receives inputs, processes the  information, and produces user‐defined outputs that are variables of interest.  These  metrics provide the information for stakeholder performance evaluation.  Problem Definition  A region has biomass resources.  Stakeholders have options with what to do with these  biomass resources.  There are big picture decisions, such as whether the end use will be  energy or an alternate use, such as animal feed.  If the end use is to be energy, the bio‐ energy produced could be electricity, liquid fuel, or syn‐gas.  If it’s to be liquid fuels,  then what type?  To a certain extent, these decisions are driven by federal mandates,  which are pushing certain bio‐fuels such as cellulosic ethanol, considered in this case.   The conversion pathway must be decided upon, as well as the specific technology  employed for that conversion path.   The end use in this analysis is bio‐ethanol produced via Consolidated Bio‐ processing (CBP) with Ammonia Fiber Explosion (“AFEX™”) as the pre‐treatment  technology. Now that the pathway is set, stakeholders must determine the best way to  configure the value chain to maximize performance.  They must choose among wide    176 ranging options for feedstock logistics to get the biomass from producer to conversion  expert, including which modes of transport to employ.  Vertical co‐ordination  mechanisms must be chosen.  Make or buy decisions on inputs such as steam must be  made.  Investment problems involve measures of capital employed and return on that  capital.  So stakeholders must answer the following.  How much will each option cost?   Are certain options always lower cost options?  Do other options produce more ethanol,  but at a higher cost?  Ultimately the decision will come do the value chain that performs  best in that region.  The performance metrics employed will depend on the nature of  the stakeholder.  Some stakeholders will look to minimize cost, while others will look to  maximize ethanol volume regardless of cost.   The DSS presented is a tool to assist stakeholders in this evaluation.  Outputs  that it provides include:  1) The minimum wholesale ethanol price that an investor must receive to  guarantee a non‐negative return on investment for each alternative  value chain considered.  2) At a fixed price, the configuration that would maximize profitability for  the investor.  3) The conditions, under which the different systems are essentially  equivalent from an investment‐decision stand‐point.     177 4) The configuration that produces more ethanol, and the corresponding  price.  5) The Long Run Average Costs function for each configuration.  The investment decision problem is posed as a single agent problem.  One  stakeholder is evaluating different value chain arrangements under the assumption that  the entire biomass to ethanol chain is under vertical co‐ordination control of that actor.  Two different types of investment agents evaluating the same region are examined.     Under some conditions, one value chain may out‐perform the other on all performance  metrics, and become the dominant choice of all agent types.  In other cases, the  different agent types may make different choices on value chain implementation,  depending on the performance metrics important to them.    Agent Types  One agent type is a profit‐maximizing, vertically integrated, regional monopsonist that  has gained control over all the biomass in the region.  The agent has ex ante locked up  the supply either through ownership of the feedstock production, vertical integration or  contracting.  A number of corn ethanol facilities are constructed under this type of  supply arrangement.  Corn co‐operatives that desire to capitalize on ethanol production  will invite potential ethanol firms to compete for their supply.  The winning bidder than  becomes the refiner for the entire regional supply.  Brazilian sugar ethanol production  would be an example of a vertically integrated agent.  For this agent type, it is assumed  that the vertical integration extends at a minimum from farm‐gate through ethanol    178 production, so the agent makes choices on transport modes, pre‐treatment technology  and conversion pathway. Since profit maximization / cost minimization are the primary  incentives for this agent, it will trade off product volume and other considerations in  order to generate greater returns to capital employed.    A second agent type is a profit‐maximizing agent facing competition from other  refining firms. This agent is the same as the first, except it has not been able to ex‐ante  lock up supply, and therefore must compete with other agents for biomass under  market conditions.  Feedstock suppliers will reserve their ability to transact with any  partner, and not agree ex ante to an exclusive bi‐lateral arrangement. This would be the  corollary case to the one above where corn ethanol producers enter into a supply region  and buy corn on the open market without being invited to enter.    Concept Outline  A flexible modular spreadsheet has been created to enable the technical–financial  analysis of different biomass to ethanol value chains. The user must define a  configuration by choosing value chain components.  These component choices can  include macro‐choices such as which value chain activities to include; and how to  populate these activity modules.  Other macro‐level choices could be the state of  regional infrastructure and the existence of co‐product markets.  Choices can also be  micro‐level choices within activity modules and sub‐modules, such as technology  employed, process flows, and input parameters.      Each activity along the biomass to ethanol value chain is envisioned as a dynamic  process with inputs (micro‐ and macro‐parameters) that impact its performance and    179 cost, and outputs (physical ones such as intermediary value chain products and financial  ones such as added costs to the ultimate end product).  These inputs can be either an  output of the previous activity, activity specific inputs or outputs from an external  activity.  Each activity along the value chain transforms the inputs in some manner,  usually as a value added process. Outputs can flow directly to the next activity or leave  the value chain via an external avenue, or be consumed intra‐activity (i.e. steam).    These stand alone processes are modeled, both in physical and monetary units, in a  spreadsheet format.  These activities are then linked together (again physically as well  as monetarily) to simulate the value chain.  There are physical and economic macro‐ level variables that flow through the entire value chain from activity to activity as inputs  to one activity and outputs from another.    In this value chain, it is raw biomass moved from activity to activity and  transformed ultimately into a liquid fuel.  At each activity, the biomass is transformed in  some manner and then moved onto the next activity in the chain.  A graphical  representation of the general conceptual framework is presented in Appendix A.   The investment analysis model will produce user defined outputs.  These outputs  include commonly applied investment criteria such as Net Present Value, Return on  Equity, or Internal Rate of Return; and other variables of interest such as volume of  products and co‐products, the cost of individual value chain activities, or hurdle rates for  prices.  The DSS provides the user with the metrics, and the user can then apply their  own performance ranking to the alternatives.        180 Discounted Cash Flow Rate of Return (DCFROR) Models   Dynamic, detailed annual cash flow models were constructed for Integrated  biorefineries (“IBRs”), biorefineries stripped of pre‐treatment (“BRs”) and regional  biomass processing centers (“RBPCs”). 83,84 The cash flow models include revenues,  capital costs, variable operating costs, fixed operating costs and taxes (Table 15).  Models employ Ammonia Fiber Expansion (“AFEX™”) as the pre‐treatment technology  and Consolidated Bio‐processing (CBP) as the ethanol conversion pathway.  Process  input requirements were estimated using ASPEN simulation models and engineering  methods.  Capital costs; operating parameters such as capacity factor, downtime,  backup requirements, etc.; variable costs; SG&A (Selling, General and Administration)  expenses; prices of the primary inputs; and, annual cost escalation factors are estimated  through use of standard engineering or business heuristics and estimation techniques.    Interest & principal payments are zero as this analysis is not considering  corporate financing strategies.  All investment is 100% equity.  No external financing  was considered, and net present value of after tax cash flow is used as the primary  performance measure.  Income tax rate of 39% is assumed. There is a three year period  where capital expenditure occurs prior to project startup.  An operating project life of  twenty five years is assumed.  Facilities are depreciated with double‐declining balance  method.  Steam and electricity co‐generation equipment has a 20 year depreciable life.   All other equipment at the refineries and RBPCs has a 10 year depreciable life.                                                                 83  The basis for the IBR model comes from Eggeman, 2008  84  The dynamic DCFROR model for the RBPC was created by Joseph Carolan, and was  the model utilized by Carolan, et. al. (2007) in JAFIO    181 Table 15: Costs in DCFROR  RBPC  Variable Operating Costs  Electricity  Ammonia  Steam  Water  Maintenance & Repairs    Labor  Miscellaneous Operating  Expenses       IBR / BR  Variable Operating Costs  Electricity ‐ net (post by‐product  use)  Ammonia  Water  Labor  Process chemicals  Waste Water Polymer  Cellulase  Disposal of Gasifier Ash      IBR / BR  RBPC  Fixed Operating Costs  Overhead  Maintenance  Misc. Expenses  Licenses, Fees& Insurance  Administration  Marketing  Taxes (non‐income)  Fixed Operating Costs  Overhead  Maintenance  Insurance  Salaried employees  Taxes (non‐income)        DSS Modules  The DSS models all value chain activities in varying degrees of complexity and  functionality to evaluate the two specific value chain configurations under consideration  to determine general regional conditions that might lead to the RBPC out‐performing  the IBR.  The aim is not to estimate the price of wholesale ethanol, but rather to  compare two different, theoretical (yet realistic) value chain options to evaluate relative  investment performance metrics vis‐à‐vis the other alternative to assist stakeholders.      182 Diagrams of the inputs, physical outputs, financial outputs and general model form for  each value chain component module included in this comparative analysis DSS are  included in Appendix A.   Outputs / performance metrics   Financial Performance Measures  Net Present Value (NPV) is the current value of the discounted future expected after tax  cash flows from the project.    T CFt NPV =  ∑ t = 1 (1 + r)t   Where, T is the number of expected years of project life;  r is the discount rate employed (12%); and  CFt is the expected annual after‐tax cash flow in year t.  CFt = Net After Tax Incomet + Depreciationt – Capital Expendituret   Net After tax incomet = EBITDAt – depreciationt – taxest  EBITDAt = Revenuest – Variable Operating Costst – Fixed Operating Costst  Revenuest = (gal EtOH) t*MESP + (tons Animal Feed)t * Animal Feed Price    183 N Variable Operating Costst = (Variable Op Cost @ BR)t + ( ∑ Variable Op Cost @ RBPCn )t  n=1 N Fixed Operating Costst = (Fixed Op Cost @ BR)t + (  ∑ Fixed Op Cost @ Each RBPCn)t  n=1 Where N is the number of RBPCs in the system (for IBR, N=0).    IRR , Return on Equity & Return on Investment  The problem is posed initially as a single agent problem.  One stakeholder is  evaluating different value chain arrangements under the assumption that the entire  biomass to ethanol chain will be vertically coordinated / integrated by that actor. There  are no intra‐firm transfer fees.  The return is calculated as the return to the agent, not  as a return to each individual value chain activity.  ROE is calculated from the after tax  cash flows over the entire 28 year period (the three year investment period and the 25  year operating period), even if the cash flows in later years become negative.  Note,  under a 100% equity scenario, Return on Equity (ROE) is equal to Return on Investment  (ROI), and in this analysis these terms may be used inter‐changeably.  The Internal Rate  of Return (IRR) is calculated from the same 28 year after‐tax cash flow.  If there are no  positive to negative fluctuations in the cash flows, the calculated IRR should be  equivalent to ROE.  Value Chain Evaluation Metrics  Volume of Ethanol    184 Displacement of liquid fossil fuels is the ultimate goal of any renewable fuels  agenda.  Federal policies aimed at stimulating the industry are volumetric mandates.   Therefore, it is possible that a higher volume, higher price value chain solution is more  favorable than cheaper alternatives.  There are potential higher value co‐products (such  as ruminant feed) that will not only be an attractive market alternative to the investing  actor, but may also make or break the success of the value chain because it will  subsidize the ethanol production.  If these co‐product markets reduce ethanol  production but drive down MESP, which might value chain configuration might the  stakeholders opt for?  Ethanol volume is therefore an important metric in any decision  matrix.     Minimum Ethanol Selling Price   The MESP is the minimum price that the investing actor would need to receive in  order to guarantee that the entire value chain under consideration has an essentially  zero, non‐negative NPV at the discount rate; or equivalently, it is the investment  realizing an ROI equal to the 12% discount rate.  It is the ethanol sales price that makes  this statement true.  NPV =  T ∑ CFt t t = 1 (1 + r ) = 0     Where NPV is calculated as above.  It is also the price point such that Price = Long run average cost.  Any solution where the  MESP is below the expected wholesale ethanol rack price could be a viable investment.    6.2    Assumptions  185 Homogenous Plain    Biomass distribution can be modeled and / or specified.  The analytical region  here is assumed to be a homogenous plain that is equally fertile every where with  evenly distributed resources, which creates a uniform biomass distribution.  This allows  for,   1) the use of average distances in calculation of transport costs; and,   2) the approximation of the shapes of the supply areas for the spatial  monopolists (RBPC or IBR) under consideration.  Farm Level Assumptions (feedstock, productivity, moisture content, feedstock handling)    The types and quantities of usable biomass feedstocks will depend on the  precise region under consideration.  Each biomass type could have its characteristics  (productivity, moisture content, harvest method, degradation during storage, etc.)  specified and / or modeled.  Possible feedstock types include agricultural residues,  dedicated energy crops, woody biomass and municipal solid waste.    At this level of analysis, it is not the exact type of biomass, but how much total  biomass in a region could be available.  For simplicity, only those feedstocks which can  be baled are currently considered ‐ agricultural residues and dedicated energy crops.   These feedstocks are assumed to be fungible in all characteristics.    Biomass Productivity (dry ton per harvested acre per year):  Feedstock productivity is  one of the sensitivity variables, with user defined lower and upper limits.  It is assumed  to be the same for all biomass and is uniform across the region.    186 Harvest & Collection:  Crops and grain residues are raked into windrows and field dried  to approximately 15% moisture content.  The biomass is picked up from the windrow  and formed into round bales.  A towed bale wagon is loaded and towed to the edge of  the field / roadside, where the bales are stacked and tarped.   Density (lbs. / cu ft):  Biomass density is one of the sensitivity variables, with user  defined lower and upper limits.  It is assumed to be the same for all biomass and is  uniform across the region.   ‘Infinite Store‐ability:’ LCB must be harvested and / or collected within a given seasonal  window, just as any other agricultural product.  If this product is not immediately  consumed as an input by the bio‐processor, it must be stored until needed.  It is  assumed that growers could store it infinitely at the farm, out in the open air, tarped, on  the ground with no loss to quality.  Under this current set of assumptions, no bales will  be stored for more than a year.  The LCB fungibility assumptions make it possible to examine all available bale‐ able biomass in the region as there is no differentiation for the processor in regards to  quality or process requirements.  Input sources are similar enough and are found in  enough quantity that they can essentially be regarded as fungible, either because of  similarities in characteristics, or because the processor will blend these two feedstocks  prior to grinding (or pre‐treatment) in a known ratio to achieve a consistent input.  Any system of harvesting, collection and storage could be modeled and specified  for use in the DSS, and indeed much work is being done to determine the optimal shape  and size of bales, optimal storage, and the impact of each configuration on the    187 degradation of the biomass. There is no consensus on this currently, therefore the  assumptions of infinite storability and round bales are reasonable for this analysis.   “All‐in” Feedstock Price  The feedstock price Includes all feedstock producer activities from biomass creation  (growing in the case of dedicated energy crops; by‐product or waste creation for  residues) through to on site storage.  The price is paid by the first handler (either the  pre‐treatment processor or biorefinery) on an as‐taken basis.  The feedstock is assumed  to be stored for no more than one year, in a manner consistent with specifications  dictated by the first handler (round bales in this case), and which must be readily  accessible to the first handler’s transport agents. This is similar to the requirements in  Iogen contracts for biomass examined by Altman, et. al. (2007).  In the current case, all  biomass receives the same price, $40 per dry ton.    Featureless plain & Tortuosity factors  The analysis could be undertaken assuming that the region is a ‘featureless plain’  that is flat, devoid of obstacles with roads that are straight, unobstructed, paved and of  equivalent quality.  The featureless plain assumption may also be relaxed, by assuming  that travel is not “crows’ flight” (i.e. not direct and linear), but rather is on winding, hilly  and differing types of roads (which impacts time & distance due to quality and speed  limits).  In other words, roads can be “tortuous”.  A tortuosity factor of 2.11 means that  for each 1 mile “crows’ flight” distance it would be 2.11 miles when driven.    From farm to RBPC, the roads are lower quality, more winding, hillier and more  τ ).  In siting of the  rural than in the more urban areas, thus the High tortuosity factor (   188 H RBPC, it is likely that access to highways would be a factor not only for transporting the  output, but also for receiving other inputs, such as machinery and ammonia.  Therefore,  the likelihood that a relatively straight shot from RBPC to BR exists leads to a less  τ ).  The farm to IBR factor is a simply a  tortuous route, thus the Low tortuosity factor ( L rural percentage weighted average of the other two.    For a featureless plain analysis,  rural percentage would be 50% and all tortuosity factors would be equal to one (1.0).  τ ) and Low tortuosity factor (τ ) are  Both the High tortuosity factor ( H L sensitivity variables, with user defined lower and upper limits, as is rural percentage.    Supply Area Assumptions   It is assumed that the geography is uniform and consistent, assumptions that fairly well  represent regions that are likely to produce agricultural residues and dedicated energy  crops.  The biomass is uniformly distributed across the region, and has constant  characteristics, which produces a homogenous and fungible commodity.    The consistency of biomass productivity, content and moisture, combined with a  known geographic area allow for the use of an average distance, based on geometric  principles.  This average distance for all points in any polygon to the center point is  calculated as:  cos(π / N) 2 ∫0 cos θ r drdθ   ρ 0 (N) = 3 cos(π / N) ⎛ ⎞ 2 ⎜ 2N π / N ⎟ ∫0 cos θ rdrdθ ⎟ ⎜ ∫0 ⎝ ⎠ π /N 2N ∫ 0   189 where r = maximal radius of polygon (i.e. the radius of the smallest circle in which the  polygon can be inscribed),π= pi (3.1415….)  and Θ is the angle of a ray from the center of  the polygon to the midpoint of each side.    Supply areas were chosen by the most efficient tiling pattern for the number of  contracting facilities.  For an IBR case, there is only one purchaser, and only one facility  in the region.  The catchment area was assumed to be a circle, with the IBR located in  the center (i.e. N=1).  The average distance from any point to the center of a circle is  two‐thirds the radius (2/3*r), where radius is the square root of the area divided by pi (r  =√ (Area / π)).  Under an IBR scenario, with uniform LCB density, the catchment area is  best approximated as a circle.    Under the RBPC model, there now becomes competition for inputs.  Sellers no  longer operate under a monopsonistic regime.  Assuming that suppliers will contract  with the nearest facility, the above assumptions follow those of Parr and Swales (1999),  which will lead to a honeycomb pattern of regular hexagonal supply areas.  A hexagonal  pattern of coverage by is shown by Morgan and Bolton (2002) to ‘beat any other  collection of congruent or non‐congruent shapes of equal or unequal areas, in finite or  infinite domains’ in regards to efficiency. Hexagonal tiling should emerge even with  inclusion of tortuosity factors as they are uniformly applied across the supply regions  when considering farm‐gate to facility travel.  Therefore, no specific RBPC gains any  advantage due to channelization economies.      190 N= 6:  RBPC case – Hexagon 85  Average Distance to the center  =  b  Equilateral  triangles    h  b*{⅓+¼*ln(3)}, where  b = √{[2/(3√3)]*hexagonal area}  (see footnote 11)  Under hexagonal supply areas, this is  the average distance for LCB to get  from source to RBPC.  PTB will travel from center of one    hexagon to center of adjacent one.      ‘Infinite Store‐ability’ of Pre‐treated Biomass   Long term stability and quality preservation have been demonstrated on a very small  experimental scale with AFEX™ treated switchgrass and corn stover, but has yet to be  proven at a commercial scale.  Pre‐treated biomass (PTB) has been stored in a  laboratory setting for over a year without any degradation in quality.  The current  analysis assumes this storability property holds in less controlled environments.  It is  assumed to be infinitely store‐able without quality loss.  PTB is high in sugar content; and has nitrogen, NEL, and crude protein in levels  appropriate for consumption as a ruminant feed (Carolan, et.al., 2007).  Therefore,  some of this product could be sold into the animal feed market, and the rest is stored  until needed by the bio‐refinery.                                                                 85 • •    Mean distance of any point to Apex of a triangle, with sides a, b & c is    where u = (a+b)/c and v = (a‐b)/c.    For equilateral triangle: a=b=c; u=2; v = 0 ,  therefore Avg. Dist = b*{⅓+¼*ln(3)} ≈  0.6079864*b      191 While the total weight of the biomass does not diminish during pre‐treatment,  the density of the material is increased ‐ density in untreated biomass bales is assumed  to be 8 lbs/ft3 while the density of PTB is 12 lbs/ft3.  This will reduce the DFC portion of  the transport cost function as fewer trucks and lower terminal costs (i.e. less loads) are  incurred per ton; and the DVC  component as more tons per trip reduce the per ton mile  variable costs 86.   Fungible inputs  1) AFEX™ technology:  It is assumed that the pre‐treatment facilities all  utilize AFEX™ on any type of biomass considered 87, and thus all  produce a product that is fungible between facilities, and which can  be sold into the animal feed market as well as to bio‐refineries.  2) Ethanol production: Conversion constant @ 88.89 gallons per ton LCB.  3) No favoritism – first handlers purchase equally from all possible  suppliers.  With LCB fungibility in characteristics and productivity,  there is no differentiation amongst biomass types or producers.     The LCB input fungibility assumptions make it possible to examine all available biomass  in the region as there is no differentiation for the processor in regards to quality or  process requirements.  Input sources are similar enough and are found in enough  quantity that they can essentially be regarded as fungible, either because of similarities                                                               86  See Chapter 5 for a more robust treatment of density effects on the transport cost  functions  87  Those that are certainly NOT capable of pre‐treatment with AFEX were not included  in the biomass inventory    192 in characteristics, or because the processor will blend these two feedstocks prior to  grinding (or pre‐treatment) in a known ratio to achieve a consistent input.    Fungible outputs  1) Ethanol production:   There is no quality difference in PTB (due to the  fungibility assumptions and homogeneous facilities), so there will be  no differentiation or favoritism in terms of collection and / or price.  2) Ruminant feed:   There is no quality difference in PTB (due to the  fungibility assumptions and homogeneous facilities), so CAFOs  purchase from the closest facility, with no favoritism.    These assumptions ameliorate any potential for the RBPC to find itself in an  untenable, monopsony situation vis‐à‐vis the bio‐refiners.  If the PTB was not storable,  not saleable as ruminant feed, and there were vast quality differences between  producers, each producer could find itself with very large appropriable quasi‐rents.  This  would impact the governance choices of the RBPC not only upstream (i.e. to bio‐refiner)  but also downstream (to the grower).    Ruminant Feed Market  AFEX™ treatment significantly improves the animal feed value of biomass, for the same  reasons that make it a better feedstock for the biorefinery. AFEX™ treated biomass can  potentially be sold as a feed supplement for ruminant animals without any additional  drying or processing 88.                                                                88  Chapter 4; Carolan, et. al (2007)    193 It may be possible that some of the ruminant feed will be back‐hauled to the  biomass grower, the vast majority of the market potential for this type of bulk ruminant  feed will be large, Concentrated Animal Feed Operations (CAFOs). A CAFO only ruminant  market is employed. The price of the treated biomass was assumed to be $115.34 /  ton 89.    Transport process  The LCB is assumed to be stored on the biomass producer’s farm, in bales, in an  accessible location for collection equipment.  The bio‐processor is responsible for  collection, transportation, grinding capital and costs, and certainly is impacted by any  quality loss.  As the bio‐processor requires, it will send its collection agents out and pick  up the bales.  The bales will be ground at the bio‐processing facility and fed immediately  into the production process.  This is almost a just in time delivery method for the bio‐ processor.  Under this scenario, (which is the Iogen case considered by Altman, et al,  2007) the farmer is responsible for providing assets for storage, as well as incurring any  inventory, carrying and / or loss costs.  All the transport equipment is owned and operated by the biomass processor  (either RBPC or IBR), which collects the bales as required.  The handling and storage  functions at the processing facility are designed to handle enough biomass for  continuous operations, based on delivery from 8 AM to 5 PM daily (i.e. 7 days per week).   This assumption eliminates paying a return to a third party, as well as allowing the use                                                               89  See Carolan, et. al (2007) for estimation in 2007$.  This figure has been adjusted for  inflation and market trends.    194 of an average distance rather than looking at optimal routing functions.  It is realistic in  the sense that there will likely not be third party biomass collection agents, and a  vertical coordination evaluation would likely point to these two activities being vertically  coordinated so that the transaction costs would be internalized and the possibility for  synchronization errors minimized.    The model for untreated biomass transport will be the applicable functional form.   Farm to IBR:  In _ trans ( f , j) = Q * {DFC + DVC [R *τH + (1 ‐ R) *τL]* AVG _ DIST ( f , j)}   Farm to RBPC:  N In _ trans ( f , i ) = ∑ q i * [ DFC + DVC * τ H * AVG _ DIST ( f , i )]   i=1 Outbound (PTB) transport specification   Out _ trans ( i , CAFO ) = N −1 ∑ AF i * δ * [ DFC + DVC * DIST ( i , CAFO )]   i =1 Activity costs are allocated as:  Facility Specific Depot Costs ‐ unloading and stacking at processing and/or  conversion facility, equipment and capital associated with unloading & stacking at  facility, other terminal charges – are included in the applicable facility model.  DFC (Distance Fixed Cost) ‐ cost per ton transported – includes loading,  equipment costs (trucks, trailers, loaders, etc.), depreciation, licenses, insurance, other  fixed or sunk costs, transaction costs.     195 DVC (Distance Variable Cost) ‐ variable cost per mile – includes labor, fuel (MPG,  price of diesel), repairs, tires, maintenance, lubrication, trailer costs, and equipment  cleaning.  Homogeneous facilities  All facilities utilize AFEX™ pre‐treatment, regardless of the value chain employed90.   Homogeneity across facilities is essential in order to minimize costly co‐ordination errors,  to ensure fungibility of inputs and to avoid holdup situations.  Whether or not this is  accomplished via vertical integration (i.e. one firm owns all the processing facilities) or  intense vertical co‐ordination (i.e. contracts, franchises, joint venture) is tangential to  this discussion.  Suffice it to say that the region under consideration can only sustain one  firm operating in its biomass space, and that one firm will make sure that its technology  is utilized across the entire span of the value chain.  For our case, this firm employs  AFEX™ and CBP conversion pathways.      This has a couple of implications worth stressing.  First, under uniform LCB  distribution across the entire region and fungibility assumptions, all RBPC are identical in  size, and evenly sized supply areas will emerge in a pattern of complete coverage.  Second, the cost structures for all the facilities will be identical.  Third, outputs are  homogenous across facilities.  Mature Technology  All the underlying engineering models assume mature technology, as if these facilities  are operating at that level of technological and industrial efficiency, but are priced as if                                                               90  Chapter 4 discusses pre‐treatment choices in depth.  AFEX is the method utilized.    196 they are being constructed and operated in 2011 dollars.  Within this construct, firms  (and the industry) have moved through the developmental, introduction and growth  stages of the product life cycle to the mature stage.  This has a few minor implications.   One is that above normal profits are no longer tenable, reflected in a reasonable return  to investment measure of 12%.  Another implication is that the requisite wholesale  ethanol price produced from this framework should be comparable with wholesale  ethanol prices in other mature ethanol industries (i.e. corn ethanol).  The final  implication is that while for modeling purposes input prices and costs are in current  dollars, any facility that actually would begin construction in 2011 would not be at a  mature stage.  Therefore, prices from these models should not be taken as achievable at  this point in time.  This does not diminish the comparative analysis as both chains under  consideration operate under identical conditions.    6.3  Refinery 91  The cellulosic ethanol processes modeled feature biological conversion and include the  following steps: feedstock handling, pretreatment, biological conversion, product  recovery, utilities production, and waste treatment.  The National Renewable Energy  Laboratory’s (NREL) 2002 study (Aden, et. al. 2002) served as a starting point, and Laser,  et. al. (2007) provides the mature technology design.    The process can be briefly described as ammonia fiber expansion (AFEX™) of the  ligno‐cellulosic biomass with consolidated bio‐processing (CBP), evaporative                                                               91  Description is adapted from Laser, et. al, 2007    197 concentration of liquid distillation bottoms, and water recycle prior to wastewater  treatment.    The feedstock is delivered to the feed handling area for storage and size  reduction. From there, the biomass is conveyed to AFEX™ pretreatment [detailed  description in Chapter 4] and conditioning.  Consolidated bio‐processing (CBP) in which  cellulose production, cellulose hydrolysis, hexose fermentation, and pentose  fermentation are combined in a single process step, eliminates the need for separate  enzyme production.  Ethanol recovery is accomplished via distillation in a single column  with direct steam injection and an intermediate heat pump with optimal side stream  return.  The liquid portion of bottoms from the ethanol distillation is sent directly to  wastewater treatment, which consists of anaerobic digestion followed by treatment in  an aerated lagoon and a clarification step.  Biogas is produced by anaerobic digestion of  organic compounds in wastewater treatment. The treated water is considered suitable  for recycling and is returned to the process, so there is no water discharge from the  process.  The solids from distillation, the concentrated syrup from the evaporator, and  biogas from anaerobic digestion are combusted in a fluidized bed combustor to produce  steam for process heat. Soluble components in the wet boiler feed are combusted and  some water vapor exits through the stack. The process produces excess steam that is  converted to electricity for use in the plant; any excess electricity is sold to the local  power grid.    198 Figure 18 shows a simplified schematic of the fully integrated facility 92.  The  stripped down bio‐refinery does not have the pre‐treatment process as that is handled  at the AFEX™ RBPC.    Refinery models  There are seven refinery activities modeled ‐ feedstock handling, pre‐treatment,  biological conversion, product recovery, wastewater treatment, storage, residue  processing / co‐generation, and utilities.    Under the distributed system, pre‐treatment is stripped from the bio‐refinery  and re‐located further down the value chain in the RBPC.  This facility is described in  detail in Chapter 4.  The elimination of this activity from the IBR has both direct and in‐ direct effects on the refinery model.  The intra‐IBR pre‐treatment component to the DSS  is eliminated.  Feedstock, now PTB, moves directly from handling and storage to bio‐ chemical conversion.  That is the direct effect.  The indirect effect is that process  synergies and requirements needed for the AFEX™ process are no longer required.  The  volume of residues generated from the ethanol production is not impacted, so the co‐ generation facility is sized as it is in the IBR.  This results in additional electricity being  available for export.  The remainder of the BR facility is identical to the IBR facility.  Capital and equipment are sized according to throughput of biomass and internal  process flows.  Each piece of equipment is sized and specified with a scale factor  commiserate with the type of equipment. The size of each facility is determined as  described above (i.e. the radius and parameters determines throughput).                                                                 92  This is a simplified version.  For the full process design see pg. 40 Laser, et. al. 2007    199 PRODUCT RECOVERY RESIDUE PROCESSING UTILITIES Plant H2O  Distribution Cooling  Water  System Molecular  Sieve  Adsorption Drier Ethanol Filter  Press Aerobic  Digester Clarifier Distillation  Feed Preheat Pnuemapress  Filter Anaerobic  Digester WASTEWATER TREATMENT CO2  Scrubber H2O  Quench Condenser Mixer Condenser AFEX  REACTOR NH3  Recovery Flash  Tank CBP Mixer PRETREATMENT Figure 1:  Simplified Bio‐refinery design (Adapted from Laser, et. al., 2007)   Beer Well 200 BIOCONVERSION Table 16 shows the variables, parameters and functions that are specified for  every piece of equipment in each of the seven intra‐refinery activities in the equipment  module.  Table 16:  Equipment Specifications in Refinery Models  93 Variable  Source   Number Required  Number Spares  Equipment Name  Scaling Stream Flow (units per kg  biomass)  New Stream Flow (units / kg)  Size Ratio  Base Year Cost ($US / unit)  Base Year  Total Cost in base year  Scaling Exponent  Installation Factor  Total Installed Cost (base)  Engineering design  Engineering design  Engineering design  Engineering estimate  Installed Cost (2012)  Dependent variable ‐ on scale from DSS  = New stream flow / scaling stream  cost estimate  year of cost estimate  = # req'd x cost / unit  Engineering estimate   Engineering estimate   = (size ratio)^(scaling exponent)x(total  cost)x(installation factor)  Inflation adjsuted TIC    The facility throughput set by the radius and DSS parameters scales each piece of  equipment up or down depending on the relative size vis‐à‐vis the base.  Economies of  scale are realized as the facility gets larger through the scaling exponents.  Scale factors  range from 0.30 to 1.00, being 0.69 on average.                                                                     93  Sources for line items vary by line item.  Sources include ASPEN modeling, Eggeman  (2008), Lynd, et. al (2005), Bals and Dale (2012), Newton‐Sendich (2007), et. al. (2007),  Aden (2002), Carolan, et.al. (2007)    201 Capital Expenditure  Capital expenditure requirements are generated by applying industry standard added  costs to the total of facility equipment cost estimates.  The added costs applied are  presented in Table 18.  The added cost rate applied to the refineries is approximately  41%.  This is similar in magnitude to the petroleum refining industry, which has an  average added cost rate of approximately 43.5% 94    Other capital expenditure, financing and cash flow modeling assumptions are  specified.   These are shown in table 17 with the specifications utilized in all the analyses.   These assumptions and estimates populate other modules within the DSS, flowing  ultimately to the facility investment analysis models.      Table 17:  Added Costs in Refinery Models  Equipment Costs  Add:  Installed capital costs     Warehouse      1.50%     Site Development  Total Installed Cost (TIC)  Add: Indirect Costs     Field Expenses     Home Office & Construction Fee     Project Contingency  Total Capital Investment (TCI)  Add: Other Costs (Startup, Permits, etc.)  Total Project Investment (TPI)                                                                     94  Eggeman (2008) , from Gary & Handwerk    202 9.00%      20.00%  25.00%  3.00%    10.00%      of Equipment Costs  select equipment  costs      of TIC  of TIC  of TIC    of TCI    Table 18: Other capital expenditure, financing and cash flow modeling assumptions  Assumptions  Salvage Value  Type of Depreciation  Depreciation Period (Years)  Equity  Working Capital (% of TPI)  Construction Period (Years)     % Spent in Year ‐2     % Spent in Year ‐1     % Spent in Year 0  Start‐up Time (Years)     Revenues (% of Normal)    Variable Costs (% of Normal)    Fixed Cost (% of Normal)  Income Tax Rate     General Plant  0  DDB  10  100%  5.00%  2.5  8.0%  60.0%  32.0%  0.5  50%  75%  100%  39.00%     Steam Plant  0  DDB  20  100%  5.00%  2.5  8.0%  60.0%  32.0%  0.5  50%  75%  100%  39.00%    Table 21 demonstrates how capital expenditure scales up as throughput scales up.    Process requirements  Process requirements for the bio‐refineries are determined from the equipment model.   Each piece of equipment that requires a process input generates a demand for that  input.  This demand is scaled up or down as the equipment is scaled up or down  according to throughput.  Each process input’s demand is totaled across the facility.  For  instance, make up water is calculated as the difference between total water demanded  by pre‐treatment, CO2 scrubbing, slurry dilution, and cooling less treated wastewater.    Some inputs are purchased as raw materials.  Others are generated within the  facility.  All those that are generated onsite have dedicated sub‐modules.  Table 19  shows the inputs required; whether they are purchased externally as a raw material or  made on‐site; and, price estimates utilized in the analyses in this chapter.      203 Table 19 ‐ Refinery Process inputs & prices  Input  Ammonia  Diammonium  Phosphate  Cooling Tower Chems  WasteWater Chems  WasteWater Polymer  Cellulase  Makeup Water  Water  Electricity  Steam  Source  Raw Material  2012 Cost  ($/lb)  0.2589  Price Quote source  Carolan, et.al. (2007)  Raw Material  Raw Material  Raw Material  Raw Material  Raw Material  Raw Material  Onsite Recycle  Generated Onsite  Generated Onsite  0.0754  1.0894  0.1686  2.7235  0.0590  0.0001    $30 / MWh 95    Eggeman (2008)  Eggeman (2008)  Eggeman (2008)  Eggeman (2008)  Eggeman (2008)  Bals and Dale (2012)    Carolan, et.al. (2012)      On site electrical generation exceeds on site demand.  Generation equipment is  sized not to meet internal demand, but to maximize electricity production based on the  available by products.  The on‐site demand in an IBR configuration will be greater than  that of a BR configuration as the AFEX™ pre‐treatment utilized electricity as an input.   Therefore, electricity exported and co‐product revenue will be higher for a BR than for  an IBR.  The reciprocal effect of this, however, is that an RBPC system must purchase  electricity at the distributed facilities, at a higher per MWh price than it will receive for  the incremental export.  Table 20 demonstrates how the input demands scale up as the refineries scale  up.  This is under base case assumptions, varying only the catchment radius.                                                                   95  note that this is the wholesale clearing price that the facility will receive for export    204   Table 20 – Input Demand with varying levels of biomass throughput    Input  Diammonium Phosphate (lbs/hr)  Cooling Tower Chems (lbs/hr)  WasteWater Chems (lbs/hr)  WasteWater Polymer (lbs/hr)  Cellulase (tons/hr)  Makeup Water (tons/hr)  Electricity Demand (MW)  Capacity (dry tons per day)  2,000  5,000  10,000  28,800  264  660  1,321  3,803  36  90  180  519  360  901  1,802  5,189  360  901  1,802  5,189  21.1  52.9  105.7  304.4  400  1,001  2,002  5,767  25.47  63.68  127.35  366.78    Other operating costs specified include: salaries specified by employee type and  number of that type of employee required, which scales up or down according to facility  throughput; an overhead markup of 60% of labor costs; maintenance, property taxes  and insurance which are a percent of TIC (2% and 1.5% respectively).  6.4  Investment Analysis Model  Ultimately, all model inputs are utilized in the DCFROR, either directly or via a sub‐ model, or module.  The MESP that solves the LRAC condition (NPV=0) is determined and  recorded.  The next catchment radius is specified and the process is re‐run.  A summary  of cash flow items into the refinery investment model (DCFROR) and their sources  within the DSS is presented in Table 21.    Table 22 demonstrates how capital cost, conversion costs and transport costs  scale up as the biomass throughput increases.        205   Table 21:  Sources of Input to refinery DCFROR Models  Stripped out bio‐refinery + RBPC  Cap Ex  Bio‐refinery CapEx  All RBPCs CapEx  Working Capital (BR)  Revenues     Ethanol Sales     By‐Product Credit  Animal Feed  RBPC Expenses  Refinery Expenses     Raw Materials     Disposal of Gasifier Ash     Operating costs     equipment to CapEX worksheet  equipment to CapEX worksheet  equipment to CapEX worksheet     EtOH vol x MESP  electricity sub‐module  From RBPC model  From RBPC model  Operating cost module  Raw Materials sub‐module  Raw Materials sub‐module  Op_cost sub‐module    Integrated Biorefinery   Cap Ex  Fixed Capital Investment  Working Capital  Revenues  Ethanol Sales  By‐Product Credit  Animal Feed  Refinery Expenses  Feedstock cost  AR transport  DEC transport  AF transport  Raw Materials  Disposal of gasifier ash  Fixed Operating Costs     equipment to CapEX worksheet  equipment to CapEX worksheet     EtOH vol x MESP  electricity sub‐module  parameters  Operating cost module &  parameters  parameters  parameters  parameters  parameters  Raw Materials sub‐module  Raw Materials sub‐module  Op_cost sub‐module          206   Table 22:  Capital, Conversion and Transport Scale Up vis‐à‐vis Catchment  Catchment Radius:   dry tons per day  DT / day @  BR  MMGal EthOH / year  MMGal EthOH / year @ BR  Total CapEx ($M)  BR  RBPC System  IBR  Total Conversion ($M/yr)  BR  RBPC System  IBR  Biomass Transport ($M/yr)  BR  RBPC System  IBR  25 mile 50 mi ‐ 15% AF  50 mi ‐ no AF  10,329  41,314  41,314    35,117    340.4  1,361.5  1,361.5    1,157.3    75 mile  92,957    3,063.4   396.3  744.2  543.7  941.0  1,828.1  1,434.7  1,059.6  1,946.8  1,434.7  1,938.0 3,483.8 2,604.2 186.4  269.9  232.9  611.4  867.6  898.7  717.1  973.2  898.7  1,998.6 2,121.7 1,593.6 6.3  33.5   36.1   23.2  158.0  206.3  27.3  162.1   206.3   65.8  428.4   603.6     Wholesale Ethanol up‐stream distribution  An ethanol wholesaler will purchase the bio‐ethanol from the refiner, and handle  all outbound logistics.  As the location for the two bio‐refineries is the same, these  upstream costs will be identical regardless of channel configuration.  6.5  DSS Parameter and Functional Specification  For each case under consideration, parameters and functions are specified.  These are  listed in Table 23 with the values specified for the base case analysis.  These values populate functions and parameters across the DSS, including the facility  DCFROR models; transport cost models; and, activity costing modules and sub‐modules.     207 They generate important intermediate variables such as biomass yield, rural‐ness factor,  density ratio and technology constant.  Table 23 – Parameters & Functional Specification in DSS    Macro‐assumptions  Biomass Variables  gals/ ton LCB  89.00   Ag Residue %  50.0%  # RBPCs  7  Biomass production (tons/acre/yr)  5  Facilities Online %  100%  % of Agricultural land in region  60.00%  operating hours per year  8,760   expenses escalate @  2.00%  Feedstock pricing   DEC price  40.00  AR price  40.00  Delivery point / price setting  Farm‐ point  gate        Animal Feed Variables  AF format  AF price ($/ton)  AF % @ RBPC  AF % @ IBR  % of CAFOs: rural  % of CAFOs: suburban  % of CAFOs: urban     Participation of biomass producers  100.00% Biomass distribution uniform?  Regional Variables  Tortuosity: farm to RBPC  Tortuosity: farm to IBR  Tortuosity: RBPC to BR  % rural roads  Technology Variables  inbound DFC ($ / ton, per load /  grinds  unload)  115.637  inbound DVC ($ / ton / mile)  0.0%  density raw biomass (lbs/cu ft)  0.0%  density treated biomass (lbs/ cu ft)  75%  PTB form  25%  outbound DFC  0%  outbound DVC        uniform  1.30  1.22  1.00  72%  5.35  0.1630  8.00   12.00  grinds  3.5667  0.1087        Radius of the circular catchment area is the independent variable for the LRAC  analyses.  It is varied in value from 20 miles to 200 miles in 10‐mile increments.  Each  change in value drives changes throughout the entire DSS as it changes the scale of the  system under consideration.  When combined with the parameters defined in Table 22  above, this generates key values such as total biomass utilized, which then determines  the scale of each facility in dry tons per day; the total ethanol produced; and the    208 catchment areas of facilities which provides values for the variables in the distance  functions.  Average distance functions are specified for the items shown in Table 24.  The  specifications utilized for the analyses in this chapter were presented above and in  Chapter 5.    Table 24:  Distance Functions  AR distance (to RBPC)  rural CAFOs to RBPC: distance  DEC distance (to RBPC)  rural CAFOS to IBR: distance  distance RBPCs to BR (crows flight)  suburban CAFOs to RBPC: distance  distance RBPCs to BR (w/ tortuosity) suburban CAFOs to IBR: distance  avg distance FG to IBR (crows flight)  urban CAFOs to RBPC / IBR: distance  avg distance FG to IBR w/ tortuosity      6.6  Results    The MESP equals long run average cost condition (i.e. MESP such that NPV = 0) is  solved  for  different  size  facilities  under  a  given  set  of  regional  characteristics.    Facility  through‐put  capacity  is  determined  by  the  quantity  of  biomass  expected,  which  is  a  function of catchment area and biomass yield.  Average cost curves for each of the two  systems are generated and plotted against catchment area radii and thousand‐tons per  day of biomass processed.    Base Case (bio‐ethanol only)  The DSS parameters for the base case are shown in Table 22 above.   Figure 19 shows  graphically the Long Run Average Cost curves for both the base case IBR and RBPC.          209 371.8 323.9 279.3 238.0 200.0 165.3 133.9 105.8 81.0 59.5 41.3 26.4 14.9 6.6 1.8000 Size (k‐t.p.d.) MESP ($) 1.7500 1.7000 1.6500 1.6000 IBR ‐ base 1.5500 RBPC ‐ base Radius (mi) 1.5000 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150   Figure 19 ‐ Base Case Long Run Average Cost Curves  Each @ its Minimum Efficient Scale  MESP  ($/gal)  1.5852  1.6395    IBR  RBPC  Radius (mi)  41  55  Size  (TPD)  27,780  49,085  EtOH  Capital  (Mgals)    ($M/gal)  915.5  1.178  1,617.6  1.089  Conversion  ($/gal )  0.665  0.700    Point of Indifference (RBPC & IBR produce at same cost)  MESP  ($/gal)  1.7537  1.7537    IBR  RBPC  Radius (mi)  149  149  Size  (TPD)  367,921  367,921  EtOH  (Mgals)  12,124.70  12,124.70  Capital  Conversion  ($M/gal)  ($/gal )  0.613  0.645  0.669  0.668    The single profit‐maximizing, vertically integrated, regional monopsonist (i.e. has  exclusive  control  over,  or  access  to,  the  biomass  supply)  will  always  choose  the  IBR  system, as long as the expected wholesale price exceeds $1.5852.  To cover the entire    210 region,  it  would  build  multiple  identical  facilities  that  are  all  at  the  minimum  efficient  scale  (minimum  of  LRAC  curve)  of  approximately  28,000  tons  per  day,  rather  than  a  single larger bio‐refinery.  Maximum profits would be realized at the point of minimum  long run average cost.      As a regional monopolist, the agent has the ability to earn above normal profits.   Without competition, it can set the wholesale ethanol price in the region, as long as it is  at or below the national rack price.   No other cellulosic ethanol producer can operate in  the region, so there is no other actor that could force the regional price to the minimum  of long run average costs.  Under this scenario, the investor will always choose an IBR  structure.    Consider the case where the expected wholesale price is $1.6395 (pink line).  At  this price level, a RBPC system with a collection radius of 55 miles is a realistic option.   With  the  RBPC,  the  agent  would  realize  normal  profits  (12%  ROI)  and  could  generate  additional profit any time price exceeds $1.6395.  However, at $1.6395, the agent would  still maximize returns with the smaller (28k) IBR:  NPV of $540 M (vs. NPV of zero)!    In  fact,  the  single  investing  agent  could  put  two  identical  28k  bio‐refineries  in  essentially the same geographic space as the 55 mile radius RBPC at its minimum cost  structure.  This multi‐facility investment strategy costs more in total initial capital ($2.16  B vs. $1.78 B), but will utilize more biomass, produce 11% more ethanol, and generate  returns to the investing agent of   $1.08 B.  Consider the case where the expected wholesale price exceeds $1.7500; which is  the  MESP  that  corresponds  to  the  point  of  indifference  (yellow  line).    While  the  RBPC    211 begins to out‐perform the IBR at these larger scales, the choice for a profit maximizing  agent would remain the minimum cost RBPC (54k) or the minimum cost IBR (28k).  The  outcome would remain the multiple min‐cost IBR strategy.    A  profit‐maximizing  agent  facing  competition  would  invest  in  IBRs  at  the  minimum efficient scale (28k tpd).  It may or may not be able to build multiple facilities  due to multiple firms operating in the same region.  Where competition exists, there will  be price pressures for inputs and outputs.  The existence of competition eliminates the  ability of the actor to realize above normal profits. It becomes a situation where regional  price  is  not  necessarily  the  same  as  national  price.      Depending  on  the  volume  of  regional production as a percentage of national volume, the regional price may or may  not  impact  national  price  levels.      Competition  will  drive  the  regional  price  down  to  marginal  cost.    The  agent  must  operate  at  minimum  LRAC,  or  will  be  under‐cut  by  regional competitors.    The  RBPC  could  not  emerge  under  this  scenario.    As  there  are  lower  cost  structures in the region, the market price level would be below the requisite MESP that  makes RBPC a viable option.   6.7  Structural cost differences  Total  capital  investment  is  greater  for  an  RBPC  at  every  equivalent  size  (Figure  20).   RBPCs  are  smaller  facilities,  and  lose  scale  economies.  These  synergistic  gains  are  lost  when  the  pre‐treatment  activity  is  de‐coupled.    In  a  fully  integrated  bio‐refinery  electricity and steam are generated on‐site utilizing waste products for combustion and  water  is  recovered.    At  the  RBPCs,  these  utilities  must  be  purchased  (Figure  21).     212 Estimated costs determined by capital costs (labor, property tax, insurance, and others)  are also inherently higher for a RBPC system (Figure 21).    9.00 RBPC ‐ Utilities RBPC ‐ Labor & Cap dep IBR ‐ Labor & Cap Dep 8.00 7.00 6.00 4.00 $/ t o n 5.00 3.00 2.00 1.00 Radius (miles) 200 190 180 170 160 150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 0.00     Figure 20:  Total Capital Required ($/M‐gal)    A  RBPC  system  also  must  overcome  transport  costs  associated  with  double  depot  charges and backtracking.  Chapter 5 discusses these issues in depth.   If an RBPC system  is to produce ethanol at a lower MESP, these inherent structural cost differences must  be  overcome  by  transportation  cost  advantages,  favorable  regional  characteristics  and/or additional revenue sources from the intermediate product produced at the RBPC.      213 1.40 1.20 1.00 RBPC IBR 0.80 0.40 0.20 $ / M ‐g al 0.60 Radius (miles) 200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0.00   Figure 21:  Facility Costs ($ / ton biomass processed)  6.8  Ceteris Paribas shocks  The above analysis raises the following questions.  How do the cost curves shift  with exogenous shocks to different choice variables?  Is any single factor alone so critical  as to make the RBPC system emerge as the dominant investment option over the IBR?   Is  this  a  regional  factor,  which  would  indicate  that  RBPCs  might  emerge  in  specific  regions?  Or, is it a technology factor, which indicates that the firm itself may have the  ability  to  alter  the  optimal  choice  paradigm?    Key  regional  characteristics  and  technology  factors  are  varied  independently  of  other  factors;  the  effects  to  the  LRAC  curves are examined; and, investment agent choices are re‐examined.    214 Regional Factor: Biomass Yield  Biomass yield is a function of biomass productivity (tons per year per acre), percentage  of regional land in biomass production, and participation of these lands in the biomass  production.  Three additional cases with differing biomass yields are considered.   Lower biomass yields will shift the LRAC functions upwards for both systems due  to  higher  transportation  costs  and  smaller  facilities  in  equivalent  catchment  areas.   Higher biomass yields will be a positive shock the cost structures, lowering the MESP at  every catchment radius.  Neither shift will alter the investment choice outcomes.  The  IBR is still the dominant choice for the agents.  However, lower yields push curves closer  together (i.e. RBPC minimum MESP approaches IBR minimum MESP), which lends some  credence to argument that depot system increases inclusion of lower productivity, more  remote biomass producers.  Yields alone cannot create equivalence or a paradigm shift.  Figure 22 show the shifts corresponding to the three cases outlined here.      Biomass production (tons/acre/yr) % of Agricultural land in region Participation of biomass producers Biomass Yield (tons/acre/yr) Base  5.00  60%  100%  3.000         215 Energy  Cane  10.00  75%  75%  5.625   Switchgrass  7.00  75%  80%  4.200   Stover  2.00  75%  75%  1.125   1.80 RBPC ‐ cane 1.60 IBR ‐ cane 1.55 140 150 150 120 110 100 90 80 60 50 40 30 20 10 70 Radius (mi) 1.50 140 1.65 130 1.70 M E S P  ($) 1.75   2.00 1.95 RBPC ‐ Stover 1.90 1.80 1.75 IBR ‐ Stover M ESP ($) 1.85 1.70 1.65 1.60 1.55 Radius (mi) Figure 22:  Biomass Yield Effects            216 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1.50   Figure 22: (Cont’d)    1.80 1.70 1.65 MESP ($) 1.75 RBPC ‐ SG 1.60 IBR ‐ SG 1.55 150 140 130 120 110 100 90 80 60 50 40 30 20 10 70 Radius (mi) 1.50     Regional Factor:  Rural‐ness  The  transportation  analysis  (Chapter  5)  demonstrated  that  in  more  rural  regions,  with  winding  and  rough  roads,  the  distance  traveled  and  cost  of  transporting  a  ton  of  biomass  under  the  two  systems  could  be  equal,  or  even  less  with  a  RBPC  chain.    The  ‘Rural‐ness factor’ is defined as  F(R, τHigh) = τHigh*(R – 0.3790) – (R‐1)  where τHigh  is the tortuosity of rural roads and R = % rural roads in the region. 96,97  The  base case rural‐ness factor = 0.830.  This regional factor is varied over three additional  cases – 1.00, 1.25 and 1.50 ‐ to examine the effect on the investment agent decisions,                                                               96  τLow is set @ 1.0 so τHigh is a measure of relative tortuosity  97  This exact specification only holds for 7 hexagonal RBPCs vs. one circular IBR.  For the  more general specification, refer to Chapter 5    217 MESP, MES and radius of indifference.  The impact of a more rural environment on the  long run average cost curves for the three cases are shown in figure 23.   Rural‐ness factor = 1.0  1.90 MESP ($) 1.80 1.70 1.60 RBPC @ 1.0 IBR @ 1.0 Radius (mi) 150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1.50   Rural‐ness factor = 1.25      2.00 1.90 MESP ($) 1.80 1.70 1.60 RBPC @ 1.25 IBR @ 1.25 Radius (mi)   218 150 140 130 120 110 100   Figure 23: Rural‐ness Impacts on MESP      90 80 70 60 50 40 30 20 10 1.50   Figure 23 (Cont’d)  Rural‐ness factor = 1.50    2.00 M ESP ($) 1.90 1.80 1.70 IBR @ 1.5 1.60 RBPC @ Radius (mi) 150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1.50     Increased rural‐ness adds costs to either system, creating an upward shift of the  LRAC curves.  The magnitude of the impact is less for the RBPC than for the IBR, pushing  the radius of indifference inward and lessening the gap between minimum MESPs.  The  RBPC chain would not produce ethanol at a lower cost until the rural‐ness factor  exceeds 1.92, which would require a τHigh value greater than 3.0 in an entirely (100%)  rural region.    Profit maximizing actors would continue choose one or multiple smaller IBRs at  its MES.  Transportation Cost Structure   Transportation  cost  structures  are  likely  to  be  firm  specific,  and  different  from  other  firms’  structures.    These  differences  can  arise  from  any  combination  of  bale  types,    219 regions,  equipment  choices,  operating  procedures,  firm  cost  allocations,  etc.    As  demonstrated in the transportation analysis, the RBPC system can actually prove to be  less  distance  intensive  than  the  IBR  system,  but  will  always  shoulder  double  depot  charges.    Transport  cost  structures where  the  fixed cost  to  variable cost  ratio  is  lower  are more favorable to the distributed nature of the RBPC than to the centralized nature  of the IBR.  The  distance  fixed  and variable cost  estimates (DFC  &  DVC)  from  two  different  biomass  cost  models  are  substituted  for  the  base  values  to  assess  the  effects  of  this  variable on the LRAC of the two systems.  Both sets of values are more favorable to the  RBPC, with lower depot charges and higher variable costs.  The effect of these alternate  cost  structures  are  shown  in  Figures  24  (Marrison  and  Larsen,  1995)  and  25  (Kumar,  2004).  Both sets of alternate transport constants add cost to both  systems; and, once  again, an upward shift of the LRAC curves is witnessed, corresponding to a higher MESP  required before any investment will occur.  The arrows show the relative magnitude of  the impact to each system at the same radius.  The IBR system is impacted more than  the RBPC from the higher per mile cost.  Model  Base case  Kumar (2004)  Marrison & Larsen (1995)  DFC  5.35  4.84  3.36    .        220 DVC  0.163  0.214  0.3244  DFC:DVC  32.82  22.62  10.36      2.00   1.90 MESP ($) 2.10 IBR ‐ M&L RBPC ‐ M&L IBR ‐ base RBPC ‐ base   1.80   1.70     1.60   15 0   13 0 11 0 90 70 50 30   10 1.50 Radius (mi) 371.8 323.9 279.3 238.0 200.0 165.3 133.9   105.8 81.0 59.5 41.3 26.4 14.9 6.6 Figure 24:  Low DFC/DVC Ratio Case    MESP ($) 1.90 1.85 1.80 Size (k‐t.p.d.)     1.75   1.70   1.65   1.60 RBPC ‐ Kum ar RBPC ‐ base I BR ‐ base I BR ‐ Kum ar   1.55 Radius (mi)   Figure 25: Medium DFC/DVC Ratio Case    221 150 130 110 90 70 50 30   10 1.50 In  both  cases,  the  higher  DVC  creates  a  LRAC  for  the  IBR  that  becomes  much  steeper  once  the  minimum  efficient  scale  has  been  reached,  as  the  marginal  cost  per  gallon becomes increasingly larger due to the necessity to transport the biomass larger  and larger distances.  This effect is mitigated under the RBPC system.   The marginal cost  per gallon does not increase as rapidly under the RBPC at longer distances due to the  distributed collection and densification effects.   The multi‐IBR at minimum efficient scale strategy remains the dominant choice  Densification  Increasing the density of the pre‐treated biomass drives down the transportation costs  under the RBPC system through less depot charges and fewer trips between the RBPC  and the bio‐refinery.   Increased densification could potentially alter the decisions made  by the investment agent because shocks will shift the cost curves of the RBPC downward  without impacting the IBR costs.  Cases with pre‐treated biomass density of 16.0, 24.0  and  27.0  pounds  per  cubic  foot  are  analyzed.  The  LRAC  curves  from  these  different  cases  are  shown  in  figure  24. 98   As  a  comparison,  the  bulk  density  of  shelled  corn  is  approximately 45.0 Lbs / cu. ft.; of wood pellets approximately 42.0 lbs/ cu. ft.; and, of  corn stover pellets approximately 37.5 lbs/ cu ft.    When  pre‐treated  biomass  density  of  27.0  lbs.  /  cf.  is  reached,  the  dominant  outcome of IBR as the preferred choice in most cases is challenged.  The RBPC system  can produce ethanol at a lower minimum MESP at a larger MES.                                                                98  Additional capital and operating costs associated with increased densification were  not modeled.    222 Regional  monopsonist  agents  have  control  over  the  entire  regional  biomass  supply, so must consider the type‐specific optimal strategy for tiling the region.  A multi‐ IBR investment strategy must be done in a step‐wise manner.  Each facility is identical at  27.8k capacity.  Variations from this design are no longer at MES.  To cover a region, the  agent must construct units in 27.8k increments.  The catchment area corresponding to  RBPC at MES is 2 ½ times the area of the catchment area corresponding to the IBR at  MES.    As  agents  cannot  deploy  2  ½  IBRs  at  MES,  the  choice  set  for  regional  monopsonists becomes two 27.8k IBRs, three 27.8k IBRs and a single 68.8k RBPC system.   Key  results  for  these  three  options  are  in  Table  25  and  LRAC  curves  are  in  shown  in  Figure 26.   The  single  RBPC  strategy  out‐performs  the  dual  IBR  strategy  in  many  performance metrics – more ethanol, lower capital per gallon and greater return upside;  but,  has  slightly  higher  upfront  capital  and  higher  conversion  costs.    A  pure  profit  maximizing agent will opt for the choice with lower cost structure and potential upside,  which is the RBPC.    Table 25: Agent Choices in Low Density Ratio Case       MES Radius  k‐tons per day  MESP @ MES  Capital ($M)  Capital / gal  Conversion / gal  Ethanol (M‐gal/yr)  NPV @ $1.625  NPV @ $1.675    IBR (x 2)  41  55.6  1.5852  2,157  1.178  0.665  1,831  $0.80 B  $1.72 B  223 IBR (x 3)  41  83.3  1.5852  3,236  1.178  0.665  2,746  $1.21 B  $2.59 B  RBPC  64.5  68.8  1.5847  2,262  0.999  0.691  2,266  $1.08 B  $2.28 B    1.80 371.8 323.9 279.3 238.0 200.0 165.3 133.9 105.8 81.0 59.5 41.3 26.4 14.9 6.6   Size (k‐t.p.d.) 1.75 1.70 1.65 MESP ($) 1.60 1.55 IBR ‐ base RBPC @ 24 RBPC @ 27 RBPC ‐ base Radius (mi) RBPC @ 16     150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1.50   Figure 26: Densification Shocks   The choice becomes less clear cut when considering a three IBR strategy.  While  the  RBPC  operates  at  a  lower  cost  structure,  lower  total  capital  and  lower  capital  per  gallon; the three IBRs are more efficient on conversion costs, produce more ethanol and  provide  additional  upside.    The  lower  cost  structure  of  the  RBPC  versus  the  higher  upside potential of the three IBRs necessitates some metric ranking by the agent.  The  higher conversion cost per gallon at the RBPC dampens potential upside at higher prices.   Expected  wholesale  price  becomes  a  critical  factor  in  the  agent’s  choice,  not  just  the  magnitude,  but  the  certainty  of  the  estimate.    Every  incremental  increase  in  ethanol  price will generate more profit for the IBR system than for the RBPC.  This measure is    224 the change in profit with change in price (∂∏/∂Price) not, ‘marginal profit’ which is the  change  in  profit  per  change  in  quantity  (∂∏/∂Q).    If  the  agent  is  very  confident  it  will  consistently  receive  a  rack  price  higher  than  $1.5852,  it  will  be  more  comfortable  putting the higher capital required for the IBR at risk in return for the higher returns.  On  the other hand, if it lacks confidence in the estimate of future prices, it may opt for the  RBPC   putting less capital at risk and capitalizing on the lower cost structure.    A profit maximizing agent facing competition might ex‐ante try to improve its  position by locking up access to all the biomass in the region; thus becoming the  regional monopsonist.  In this case a RBPC at a larger catchment area is the optimal  option for the profit maximizing agent, so there is incentive to try to lock up the regional  supply.  If an agent is successful in an ex‐ante monopsony play, then the decision  process becomes that of the regional monopsonist discussed earlier.  If no single agent  can create a monopsony position, a pattern of smaller IBRs at the MES is likely to  emerge, with the biomass producers selling to the nearest refiner.  If successful in  becoming the regional monopsonist, the RBPC would emerge.  Increased densification can overcome the MESP gap and make the RBPC as  efficient as an IBR.  A firm employing a transport model that relies on trucks to move the  pre‐treated biomass cannot, however, realize this advantage.  Due to road regulations  regarding weight and capacity limits; current truck‐trailer technology; and, container  volumes, additional densification does not lead to decreased depot stops nor reduced  trips.  12.0 lbs./cf. is the maximum density that can be realized when employing truck  transport.  If the pre‐treated biomass can be densified and transported in a manner that    225 does meet regulatory constraints, it will reduce loading, unloading and number of trips.   Utilizing train transport with highly densified biomass from the RBPC to the bio‐refinery  might accomplish this.   Transport by rail  Transporting the pre‐treated biomass by rail car is not constrained by weight  limits.  This allows for a highly densified product to be transported via a transport mode  characterized by low variable cost components.  There will be fewer depot charges as  fewer cars are required, and each car can carry a larger quantity of pre‐treated biomass.   It is assumed that any RBPC utilizing rail transport will have train access and will  consider this when siting its location. 99    The densification technology utilized is pelletization.  Pelletization can increase  the bulk density of the pre‐treated biomass to 45 lbs. / cu. ft.  This comes at a cost, both  capital and operational.  These additional costs are built into the DSS when rail transport  is considered. 100     If the transport savings realized can be greater than the inherent systemic  differences plus the increased cost of densification, than a RBPC employing multi‐modal  transport could out‐perform an IBR.  Figures 26 through 28 show that this multi‐modal  configuration does improve the LRAC structure of the RBPC, but not enough to alter the  decisions of the investment agents considered under any of these regional specifications.                                                                99  Cost of any required rail spurs have not been built into the DSS  100  Pelletization capital and operating assumptions are based on discussions with Dr.  Bryan Bals, MBI    226 Figure 27 is the base case; figures 28 and 29 are low biomass yield and high rural‐ness  cases respectively.  Employing this transport method does create cost structures for the RBPC that  nearly  meet  the  lowest  MESP  of  the  corresponding  IBR.    The  cost  of  the  additional  densification  increases  the  operating  and  capital  cost  gap  between  the  two  systems,  1.850 371.8 323.9 279.3 238.0 200.0 165.3 133.9 105.8 81.0 59.5 41.3 26.4 14.9 6.6 which dampens the positive gains from transport savings.    Size (k‐t.p.d.) IBR ‐ base Rail (Pellets) RBPC 1.800 M ESP ($) 1.750 1.700 1.650 1.600 1.550 Figure 27: Base Case with Truck‐rail RBPC    227 150 140 130 120 110 100 90 80 60 50 40 30 20 10 70 Radius (mi) 1.500   139.4 121.5 104.7 89.2 75.0 62.0 50.2 39.7 30.4 22.3 15.5 9.9 5.6 2.5 2.100 Size (k‐t.p.d.) rail ‐ Low yield RBPC ‐ Low yield 2.000 IBR ‐ Low yield MESP ($) 1.900 1.800 1.700 1.600 Radius (mi) 140 150 140 150 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1.500 Figure 28:  Low Yield with Truck‐rail RBPC      2.000 IBR @ 1.50 M ESP ($) 1.950 1.900 Rail @ 1.50 1.850 1.800 1.750 1.700 1.650 Radius (mi) Figure 29:  Rural‐ness factor of 1.50 with Truck‐rail RBPC    228 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1.600   Regional Factor:  Ruminant Feed Market      The  potential  to  sell  a  higher  valued  intermediate  product  from  the  regional  processing facilities is important in overcoming many of the transactional barriers facing  the cellulosic ethanol industry – mutual hostages, avoidance of the holdup problem, etc.   In addition, the ability to sell the intermediate product at a price per gallon equivalent  that  is  higher  than  the  ethanol  rack  price 101    subsidizes  bio‐ethanol  production.   Graphically, the effects of having a significant ruminant feed market (16.8% & 25%) are  shown in Figure 30.  Table 26 summarizes key data for the options facing the investment  agent under these two cases.   The independent variable in this case is not the radius of collection, but rather  the volume of ethanol produced.  If the RBPCs choose to sell into the ruminant feed  market, less biomass is converted to bio‐fuels.  Making the dependent variable ethanol  volume forces the stripped down bio‐refinery and the integrated biorefinery to be of the  same productive scale, allowing for a more ‘apples‐to‐apples’ comparison for the profit‐ maximizing agent.    As with densification, the existence of an alternate marketing channel shifts the  RPBC cost functions downward, while not impacting the IBR.  When the feed market is  large  enough,  it  can  alter  the  decision  paradigm,  creating  a  scenario  under  which  the  RBPC system would emerge as the dominant choice for certain types of investors.                                                                    101  The ruminant feed 2012 price estimate is $115.637 / ton    229 1.80 IBR ‐ base RBPC @ 25% AF RBPC ‐ 16.8%AF RBPC ‐ base 1.75 1.70 12,253 10,674 5,446 4,411 3,485 2,669 1,961 1,361 871 490 218 9,204 Ethanol (M‐gals/yr) 1.50 7,842 1.55 6,590 1.60 MESP ($) 1.65 Figure 30:  Ruminant Feed Market Impacts    Table 26:  Agents’ Choice Set in Ruminant Feed Cases    IBR (x 2)  RBPC w/ 16.8% AF  RBPC w/ 25% AF  MES Radius  41 (each)  54.8  57.7  LCB (M‐tons/yr)  20.3  18.1  20.1  MESP @ MES  1.5852  1.5852  1.5499  Capital ($M)  2,157  1,622  1,667  Capital / gal  1.178  1.191  1.225  Conversion / gal  0.665  0.736  0.757  Ethanol (Mmgal/yr)  1,831  1,361  1,361  NPV @ $1.600  $0.310B  $0.245 B  $0.806 B  NPV @ $1.650  $1.273B  $1.015 B  $1.539 B    The profit motivated investment agent faces a choice between two smaller IBRs,  each operating at minimum efficient scale of 915.5 million gallons per year; and, a single,  larger RBPC system at MES of 1,361 million gallons per year.    The least percent of pre‐treated biomass sold as ruminant feed that equilibrates  the two minimum MESPs is 16.8%; which corresponds to 433,664 tons of ruminant feed    230 sales  per  year,  enough  to  feed  approximately  95,000  cows 102.    Even  under  these  conditions  of  equal  minimum  MESP,  the  multi‐IBR  strategy  would  be  the  choice  for  a  profit  maximizing  agent.    It  uses  more  biomass,  produces  more  ethanol,  has  lower  capital and conversion costs per gallon, and has greater upside potential with increased  MESP.    In  cases  where  ruminant  feed  sales  exceed  17%,  the  purely  profit  motivated  monopsonist would opt for the RBPC as its LRAC structure out‐performs the IBR at every  level,  even  though  the  subsidy  received  by  RBPC  from  animal  feed  is  muted  at  higher  ethanol prices (i.e. the price gap between higher & lower valued product decreases).    This paradigm shift is easier to realize with truck‐rail transport.  At only 11.3 % of  pre‐treated  biomass  being  sold  as  higher  valued  ruminant  feed,  the  RBPC  system  and  IBR  system are equilibrated  in  terms  of  MESP.    Any  quantity  of  feed beyond  this  level  would tip the scales in favor of the RBPC (Figure 31).                                                                 102  This is at 100% of traditional feed replaced with ruminant feed.  As a reference, the  17 county Michigan case study region (Chapter 7) has 110,000 cows.  So, in that region  this quantity could replace 2/3 of annual feed consumption    231 1.8000 IBR Rail ‐ 11.3% AF 1.7500 1.6500 M E SP ($) 1.7000 Rail ‐ 16.5% AF 1.6000 1.5500 Radius (mi) 150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1.5000   Figure 31: Ruminant Feed Effects with Truck‐rail RBPC  6.9  Multiple Factor Effects  Variations  from  the  base  case  would  not,  likely,  happen  in  isolation.    A  technology  improvement,  such  as  additional  densification,  could  happen  without  other  factors  being  different;  however,  each  region  will  have  its  own  specific  set  of  characteristics  that  differ  from  other  regions.    Each  agent  will  have  its  specific  technology.   Transportation  variables  and  modes  will  vary  from  the  base  case.    Combinations  of  factor shocks can create scenarios where the MES of the RBPC is competitive with the  multi‐IBR strategy, without any individual factor being radically altered.      232 Regional Characteristics   The  region’s  inherent  characteristics,  not  firm  factors  such  as  technology  or  transport, are varied.  The region considered is rural (rural‐ness factor = 1.255) with low  biomass yields (biomass yield = 0.28).  The resulting LRAC curves are shown in figure 32.  This is a relatively biomass poor region which necessitates large catchment areas  to  realize  MES,  with  low  volume  minimum  scales:  7,591  tons  per  day  for  IBR;  12,549  tons per day for RBPC with truck‐truck transport; and, 22,310 tons per day for RBPC with  truck‐train transport.   The choice set faced by the investing agents does not include a  multi‐IBR strategy.  The choices are one IBR @ 7.6k tpd, a truck‐truck RBPC @ 12.5k tpd,  and a truck‐train RBPC @ 22.3k tpd.  Table 27 shows the key choice metrics.   Agents  would  opt  to  employ  the  truck‐train  RBPC  at  its  MES.    It  utilizes  more  biomass and produces the most ethanol at the lowest cost structure with the greatest  upside potential (measured either in absolute terms or ROE).    This  case  is  important.    It  upholds  one  argument  that  proponents  of  depot  systems  have  promulgated,  that  RBPCs  can  increase  the  size  of  refineries  in  marginal  lands in a cost effective manner, thereby producing more bio‐ethanol.  The inherently  higher conversion costs and total capital in a de‐coupled system are overcome through  the  combination  of  savings  in  transportation  costs  and,  the  capital  savings  per  gallon,  which  are  realized  scale  economies  (i.e.,  either  a  4.5  or  8  million  gallon  de‐coupled  biorefinery gains scale economies over a fully integrated 2.8 million gallon biorefinery).         233 3 4 .8 6 3 0 .3 7 2 6 .1 8 2 2 .3 1 1 8 .7 5 1 5 .4 9 1 2 .5 5 9 .9 2 7 .5 9 5 .5 8 3 .8 7 2 .4 8 1 .3 9 0 .6 2 2.90 Size (k‐t.p.d.) 2.70 2.50 IBR 2.30 Rail RBPC 1.90 M E SP  ($ ) 2.10 1.70 Radius (mi) Figure 32: Multi‐regional factor effects  Table 27: Agents’ Choice Set in Multi‐Regional Factor Case    MES Radius  LCB (M‐tons/yr)  MESP @ MES  Capital / gal  Conversion / gal  Ethanol (Mmgal/yr)  NPV @ 1.90  ROE @ 1.90  NPV @ 2.00  ROE @ 2.00    IBR  70  2.77  1.7965  1.771  0.693  250.2  255.4  26.3%  472.0  32.6%  234 RBPC ‐  truck  90  4.58  1.7930  1.584  0.725  413.6  468.4  32.4%  843.1  39.3%  RBPC ‐  rail  120  8.14  1.7550  1.717  0.717  735.2  1,094.2  34.3%  1,731.6  40.8%  150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1.50 Regional Factors with technology factors  This case examines a region with still rather low biomass yields that are realized  not  from  low  biomass  productivity  (3.0  tons  per  acre  per  year),  but  rather  due  to  the  region  being  relatively  non‐agricultural  with  relatively  low  participation  of  biomass  producers. It is still a relatively rural area, with rural‐ness factor of 1.20.  The firm has a  trucking cost model with low DFC/DVC ratio.  There is no ruminant feed market in the  region. The RBPC with truck‐rail configuration emerges as the dominant choice (Figure  33).   This case demonstrates that for a firm with low depot costs and higher variable  cost trucking cost model, the RBPC can compete in somewhat higher yielding (biomass  yield  =  0.90),  rural  regions.      The  benefits  to  the  RBPC  of  employing  a  truck‐train  transport  system  are  obvious.    The  rural‐ness  adds  distance  to  the  biomass  transport  which assists the RBPC, as the variable cost component of total transport cost increases,  the  lower  variable  costs  from  higher  density  offset  the  other  inherently  higher  RBPC  costs.  In low yield, highly rural areas, the truck‐rail RBPC emerges as a preferred option.   With  this  RBPC  favorable  truck  cost  function,  this  result  can  hold  for  all  very  rural  regions  that  have  biomass  yield  of  2.340  or  lower.    Biomass  yield  of  2.340  can  be  attained by the combination of factors shown below 103.                                                                   103  The percentages could be reversed as biomass yield is just the product of these  three factors    235 Biomass productivity (tons / acre / yr) % of Agricultural land in region  Participation of biomass producers  3.00  90.0%  90.0%  4.00  73.0%  83.2%  5.00  64.3%  75.6%  6.00  57.8%  70.1%  7.00  65.9%  52.7%    These  are  regions  with  lower  biomass  yields,  although  highly  agricultural  and  with  high  levels  of  participation;  or  regions  with  higher  biomass  productivity,  and  less  agricultural and participation of biomass producers. This case is presented graphically in  Figure 34.    49.6 60.0 100 110 40.2 31.7 24.3 17.8 12.4 7.9 4.5 2.0   2.10 Size (k‐t.p.d.) IBR Rail RBPC MESP ($) 2.00 1.90 1.80 Radius (mi) 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1.70 Figure 33:  Multi‐regional factor with Technology Impacts    236   75.3 65.6 56.6 48.2 40.5 33.5 27.1 21.4 16.4 12.0 8.4 5.4 1.9000 Size (k‐t.p.d.) IBR RBPC Rail 1.8500 M ESP ($) 1.8000 1.7500 1.7000 Radius (mi) 75 70 65 60 55 50 45 40 35 30 25 20 15 1.6500   Figure 34: Low yield, high rural case  The  profit  maximizing  agents  are  faced  with  a  multi‐IBR  versus  truck‐rail  RBPC  choice.  The key metrics are shown in Table 28.  The  profit  maximizing  monopsonist  will  choose  the  truck‐rail  RBPC  as  it  has  lower LRAC structure, a larger MES, lower capital per gallon, lower total capital, higher  NPV, and no worse than equivalent upside potential.  A profit maximizing agent facing  competition  may  not  be  able  to  lock  up  the  entire  biomass  supply  if  it  fails  in  ex‐ante  negotiating.  It may be forced into a single or multi‐IBR strategy.       237   Table 28:  Agents’ Choice Set in Low Yield, High Rural Case    multi‐ IBR (x4)  Rail   MES Radius  28  54  Total Area  9,852  9,161  k‐tons per day  42.0  39.0  MESP @ MES  1.6928  1.6887  Capital ($M)  2,196  1,486  Capital / gal  1.588  1.155  Conversion / gal  0.684  0.704  Ethanol (Mmgal/yr)  1,383.4  1,286.3  NPV ($ M) @ $1.700  107.2  168.1  NPV ($ M) @ $1.750  820.0  881.9    6.10  Multiple factors, with Ruminant Feed Market  It has been demonstrated that the existence of a relatively small, local ruminant feed  market can shift the decision maker’s IBR dominant paradigm to one that favors the  RBPC.  This is in absence of other shocks.  At every combination of rural‐ness factor and  biomass yield, there exists a level of animal feed market at which the truck‐truck RBPC  and IBR have equivalent minimum efficient scale costs.  At this equilibrating feed level,  the truck‐rail RBPC out‐performs both other options.  Table 29 presents a full range of  combinations of rural‐ness and biomass yield with corresponding equilibrating animal  feed market and the rail MESP at the equilibrating level.  This is with base case  technology. One representative case is shown in Figure 35.   In  high  biomass  yield,  non‐rural  areas,  the  animal  feed  market  needed  to  equilibrate the truck‐truck RBPC and IBR is close to 20%.  The animal feed market that  corresponds to truck‐rail RBPC and IBR minimum MESP equivalence (not shown in the  chart) is, however, only 14%.  In very rural, low yield areas, even small local animal feed    238 markets (less than 10%) can create truck‐truck RBPC equivalence.  Any larger ruminant  2042.2 1779.0 1534.0 1307.0 1098.3 907.7 735.2 580.9 444.8 326.8 226.9 145.2 81.7 36.3 market will make either RBPC option superior to the IBR.  2.40 Size (t.p.d.) IBR 2.30 RBPC ‐ 13% AF Rail ‐ 13% AF 2.20 2.10 1.90 1.80 M ESP ($) 2.00 1.70 1.60 Radius (mi) 150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 1.50   Figure 35 ‐ Representative Ruminant Feed Case with Truck‐Train RBPC Emergence  Profit  motivated  actors  (regional  monopsonist  or  facing  competition)  would  choose the truck‐rail RBPC at its MES in any case presented.  It is the dominant choice  under all these scenarios.      239 Table 29 – Animal Feed Market Equivalence vs. Rural‐ness and Yield  Radius of MES    MESP  Ethanol (M‐gal / year)    Rural‐ ness  0.67          Eff.  Yield  3.00  5.00  7.50  AF %  18.9%  19.1%  19.3%  IBR  44.1  41.9  38.9  RBPC  53.1  51.1  49.1  Rail  78.0  71.0  67.5  IBR / RBPC  1.5691  1.5485  1.5340  Rail  1.5502  1.5316  1.5179  IBR  1,059  1,593  2,060  RBPC  1,245  1,918  2,648  Rail  2,686  3,703  5,004  1.00                    0.50  1.00  1.50  2.43  3.00  5.00  7.50  13.0%  13.8%  14.5%  15.3%  15.6%  16.6%  17.4%  59.0  51.3  45.0  40.0  39.0  33.9  30.1  73.0  63.2  58.0  54.0  51.5  46.5  45.1  96.5  84.0  78.1  70.6  67.0  63.5  60.9  1.7196  1.6684  1.6424  1.6150  1.6040  1.5795  1.5620  1.6959  1.6507  1.6273  1.6021  1.5920  1.5689  1.5522  316  478  551  706  828  1,043  1,233  2,525  625  784  1,089  1,219  1,636  2,287  735  1,104  1,421  1,860  2,062  3,051  4,170  1.25                    0.50  1.00  1.50  2.43  3.00  5.00  7.50  3.4%  7.3%  9.1%  10.7%  11.7%  13.4%  14.6%  57.9  49.0  43.2  40.5  35.0  32.0  29.0  74.9  63.8  58.8  54.1  50.6  47.6  45.1  98.9  87.1  77.0  71.0  68.0  63.0  58.7  1.7414  1.6868  1.6587  1.6303  1.6177  1.5917  1.5731  1.7128  1.6659  1.6414  1.6157  1.6042  1.5800  1.5623  304  436  508  723  667  929  1,145  492  685  856  1,153  1,231  1,782  2,365  857  1,276  1,467  1,985  2,223  3,121  4,007      240 6.11  Summary  The  spreadsheet  based  decision  support  system  introduced  proves  to  be  an  effective  analytical  tool  for  evaluating  the  relative  performance  of  alternate  value  chain  configurations.    The  two  bio‐ethanol  chains  considered  were  sufficiently  modeled  to  produce reasonable and reliable estimates, while generating performance metrics that  are  useful  in  comparing  the  proposed  systems  vis‐à‐vis  each  other.    The  investment  agents  under  consideration  can  rely  on  the  DSS  output  to  provide  information  in  an  easily  accessible  format,  which  will  assist  them  in  making  their  particular  investment  decision.  The choice is based on each agent’s particular ranking of the DSS generated  performance metrics.    The system analysis demonstrates that under any set of regional, technical and  ruminant feed characteristics, there is always a radius of indifference where the long  run average cost for the two configurations are the same.  In any catchment area larger  than the one corresponding to this radius of indifference, the RBPC will be less costly.   The existence of an equivalency point does not translate into RBPC being the emergent  choice due to the higher inherent cost structure of the system.  Under the base case scenario, the IBR emerges as the preferred choice for any  profit maximizing agent, whether a monopsonist or in competition.  The minimum MESP  at the optimally sized IBR is lower than the minimum MESP for the RBPC system.  Any  profit maximizing agent will choose the minimum long run average cost structure, and  even put up multiple identical smaller facilities rather than choose the higher cost  structure of the RBPC.  241  There are regional and technical factors which shift both the cost functions in the  same direction.  If these are favorable to the RBPC system (i.e. increased ‘rural‐ness’ or  lower DVC/DFC ratio), then the gap between minimum MESPs is closed as these move  upward.  None of these factors alone can create a scenario where the RBPC is likely to  emerge as the preferred choice.  There are two factors that could alter the current paradigm by shifting the profit  maximization choice from IBR to RBPC.  These shocks favorably shift the LRAC curves of  the RBPC without impacting the structure of the IBR.  This decreases the radius of  indifference and drives the RBPC minimum MESP downward.  The factors are additional  densification at the RBPC and the existence of a higher valued alternative market for the  intermediate value chain product, which in this case is ruminant feed.    Increasing densification is not an option in a truck‐truck transport system due to  truck  capacities  and  weight  limits.    In  order  to  capture  the  economic  benefits  of  increasing bulk density, a truck‐train multi‐modal transport system must be employed.   Due  to  the  additional  costs  of  pelletization,  just  changing  transport  modes  to  a  truck‐ train system cannot alter the IBR dominant paradigm, other RBPC favorable conditions  must be present.  Sufficient animal feed subsidies alter the decision.  In the  base case, the truck‐ truck  RBPC  emerges  as  the  optimal  choice  for  profit  maximizing  agents  if  there  is  a  ruminant feed market that purchases 17% of the RBPC output of pre‐treated biomass.   The percentage of output diverted to ruminant feed that is required drops to just over  11% for the truck‐train RBPC to emerge as dominant for profit maximizing agents.  Table    242 30 summarizes the factors; when each favors a RBPC by closing the MESP gap; and, if  (when), ceteris paribas, that factor could alter the decision.  Table 30:  Summary of Single Factor Impacts on RBPC  Factor  biomass yield  rural‐ness  DFC/DVC ratio  densification ratio  truck‐rail  animal feed / truck‐truck  animal feed / truck‐rail  Favors RBPC if  lower  higher  lower  lower  employed  higher  higher  Change choice CP?  No   If > 1.92  No  If > 27, BUT can't in truck‐truck  No  big enough (17% in base case)  big enough (11% in base case)    Multi‐Factor Effects   Combinations of these factors can create conditions under which RBPCs are the lower  cost option.  The Figures 36 and 37 below are decision matrices.  They have regional  factors on one side, and technology factors on the other.  Regional factors impact  distance traveled by biomass, as they combine to make distances longer or shorter.   Lower yield and higher rural‐ness is higher in terms of distance, and vice‐versa. The two  technology factors impact the MESP in the same direction.  A low density ratio (which  means high levels of densification at the RBPC) closes the gap in MESPs, as does a low  DFC/DVC ratio.  Locating the regional factors that exist in a region on one side and the  technology factors brought to the table by the investment agent on the other, and  finding the point in the decision space that corresponds to these factor combinations  will show the value chain that would likely emerge for the agent under those conditions.   The Figure 36 shows the decision matrix when only a truck‐truck RBPC and IBR are    243 considered.  The Figure 37 shows the decision matrix when a truck‐rail RBPC option is  included in the set of feasible options.  The representative multi‐effect cases in this  chapter are examples of possible combinations and the corresponding outcomes,  consistent with these decision matrices.  Truck ‐ truck RBPC IBR Technology Factors Density Ratio DFC / DVC High   High   High   Low   Low   Low   Low   High Low High   Distance traveled by biomass Rural-ness Available Biomass Low High   Figure 36:  Decision Matrix for Truck‐truck RBPC and IBR    Multi‐Factor with Ruminant Feed  Ruminant feed can make the truck‐truck RBPC emerge at any set of technology and  geographic factors if it is large enough.  With base case technology, in a highly rural, low  yield region only 3% of PTB needs to be sold as ruminant feed to create MESP equality.          244   Available Biomass Rural-ness Low Truck‐rail RBPC IBR Low   Low   Low   Low   High High   Technology Factors Density Ratio DFC / DVC High   High   High   High Distance traveled by biomass Low   Figure 37:  Decision Matrix for Truck‐rail RBPC and IBR      Under all base case conditions, 17% AF is required. In a low rural, high yield area  with base case technology, MESP equality is achieved with a 20% AF portion. In Figure  38, the vertical line that runs through the base case point represents base case  technology at all combinations of rural‐ness set and available biomass.   The  three  points  described  are  shown  on  the  vertical  line.    As  the  technology  factors  decrease (i.e. movements to the left of the vertical line), at any given set of rural and  biomass factors, a lower volume of animal feed is required for truck‐truck RBPC and IBR  MESP  equality  (arrow  labeled  “lower  AF%  required”).    As  the  technology  factors  increase (i.e. movements to the right of the vertical line), more ruminant feed sales will  be required for the MESP equality (arrow labeled “higher AF % required”)    245 Low High High   higher AF %  required  Base Case 17 % AF lower AF %  required  Technology Factors Density Ratio DFC / DVC High   High   High   20 % AF Low   Low   Low   Low   High Low Distance traveled by biomass Rural-ness Available Biomass 3 % AF Figure 38:  Decision Matrix ‐ Animal Feed Requirements vis‐à‐vis Base Case    A truck‐rail RBPC will always be favored over a truck‐truck RBPC, and over an IBR  in most cases (Figure 37).  In the cases where an IBR is favored, the existence of a  ruminant feed market could shift the choice to the truck‐rail RBPC.  The size of the  animal feed market required to create truck‐rail RBPC preference will always be smaller  than what is required for a truck‐truck RBPC to emerge under the same conditions.  For  example, under the base case conditions, a truck‐truck RBPC requires 17% of RBPC  output sold as ruminant feed, while a truck‐rail requires only 11% of RBPC output into  ruminant feed.        246                   CHAPTER 7  DSS APPLICATION: REGIONAL CASE STUDIES    247 In this chapter I compare two alternative, realistic value chain configurations for the  ligno‐cellulosic biomass to ethanol conversion industry in three different specific  geographic regions (one each in Michigan, New York and Pennsylvania).  The two  alternatives are an integrated bio‐refinery and a system based on AFEX™ regional  biomass processing centers.  By specifying each region, the available biomass is  essentially fixed, so consideration of performance based on volumetric production is not  considered. The spreadsheet‐based Decision Support System (DSS) introduced in  Chapter 6 is adapted for each case.  The primary performance metric considered is  “minimum ethanol selling price” (‘MESP’), which is a proxy for total system cost.  Which  system performs better?      Integrated Biorefinery (IBR) System:   NREL defines an IBR as a “facility that  integrates biomass conversion processes and equipment to produce fuels, power, and  chemicals from biomass. The biorefinery concept is analogous to today’s petroleum  refineries, which produce multiple fuels and products from petroleum. Industrial  biorefineries have been identified as the most promising route to the creation of a new  domestic bio‐based industry” .  These facilities are envisioned to encompass all the  processing technology from the raw feedstock through the finished bio‐fuel and related  co‐products, at times capable of producing some of its own process inputs (i.e.  electricity and steam).  The activities along this value chain would be:  On ‐ farm Activities  Bio‐refinery activities  Post ‐  Harvest  Ethanol  LCB  &  LCB  Input  LCB  Pre‐ EtOH  activities Growth  Collect  Storage  Transport Storage Grind treat Processing      248 This analysis is not concerned with post‐ethanol activities, as the issue is alternate  configurations of the biomass supply chain up to ethanol production.  RBPC System:  The RBPC strips out the feedstock handling, grinding and pre‐ treatment from an integrated biorefinery, and arranges these activities into dispersed  stand‐alone facilities.  These facilities utilize the AFEX™ pre‐treatment technology as it  provides efficient conversion at a very competitive cost; can be de‐coupled from the  IBR; and, allows control of nitrogen content in the product.  The product from AFEX™  pre‐treatment is consumable by ruminants, something which other pre‐treatment  technologies cannot currently support.  The activities along this vertical chain would be:  Bio‐ RBPC Activities  refinery  Post‐ Grind  EtOH Harvest  &  PTB Store  LCB  LCB  Input  LCB  &  Pre‐ &  Growth  Collect  Storage  Transport Storage treat  Transport  Ethanol  On ‐ farm Activities    7.1  Outline of Cases  There are six comparisons in each region, three cases with and three cases without a  ruminant feed market.  Cases vary by geography (featureless vs. tortuous); biomass  distribution (regional vs. county); RBPC catchment shape (hexagonal, rectangular tiling  or square); and, the number of RBPCs.  Where regional distribution is considered,  uniform tiling (either hexagons or squares) of supply areas will emerge. When each  county is considered as a catchment area on its own, the number of RBPCs is  determined by the number of counties with biomass production.  Each county will have  its own catchment area shape.  The IBR system always employs regional coverage.  One  RBPC is always co‐located with the bio‐refinery.    249 Case  Base  Tortuous  County by County  Grass Only (MI)  Geography  Featureless Plain  Tortuous Landscape Featureless Plain  Featureless Plain  Biomass Distribution  Uniform across region  Uniform across region  Uniform across county Uniform across county RBPC catchment  Regional tiling  Regional tiling  County  County    Biomass utilized varies from region to region, but all available is used in base  case.  For the Michigan region, there is one additional case, the grass only case. Biomass  is always assumed to be uniformly distributed in the region under consideration.     Model Specification & Parameter Valuation  The DSS as specified in Chapter 6 is utilized.  Assumptions, parameter values and  specification in Chapters 4 and 5 hold for this case study.  Exceptions or alternate  specifications are noted.    The variable of interest is the wholesale minimum ethanol sales price (MESP) as  defined in Chapter 6.  The regions are fixed geographically and in regards to biomass  production.  Volumetric considerations vis‐à‐vis different value chains is meaningless as  either chain will produce the same volume of ethanol.    Biomass estimation  Biomass availability varies from region to region.  For the Michigan case, I consider  agricultural residues, switchgrass and woody biomass.  The New York case assumes that  dedicated grasses, stover and willow are utilized.    The Pennsylvania case considers  switchgrass, hay (not including alfalfa hay), agricultural residues (wheat, oat & barley),  and corn stover.  For the Michigan region, a grass only case is examined in which woody  biomass and some agricultural residues are dropped from the usable biomass inventory.     250 The New York case biomass estimates come directly from a biomass inventory  undertaken by Dr. Peter Woodbury at Cornell University 104.    The Michigan and Pennsylvania cases follow the biomass estimation utilized by  Milbrandt (2005) 105.   (See, Milbrandt for list of the parameters such as DM %, K values,  ratios, etc).  Switchgrass is grown on CRP land, and   harvested once per year in mid to  late August. The productivity is assumed to be 5.0 dry tons per acre per year.   Switchgrass is mowed, raked into windrows; field dried to approximately 15% moisture  content; picked up from the windrow and formed into bales.  Bales are stacked and  tarped at the field edge.  It is assumed that these bales can be infinitely stored without  degradation, although there will be no bales stored for more than a year.  Agricultural  residues are calculated using the following formulas (Milbrandt, 2005).  For crops  reported in pounds (such as beans, peas, peanuts, cotton, canola, rice, sunflower, etc.):   Usable residue = 0.35 * (crop production * crop to residue ratio * Dry Matter % / 2205).   For crops reported in BU (barley, corn, oats, rye, sorghum, soybeans, wheat, and  flaxseed):  Usable residue = 0.35 * (crop production * crop to residue ratio * Dry  Matter % / K).  All usable residues are included in available biomass estimates.   Estimates of woody biomass residues are from Milbrandt (2005) 106.  Woody biomass is  the total of forest residues, primary mill residues, secondary mill residues and urban  wood residues.    Activity Assumptions in brief                                                               104  Personal correspondence, 2009  105  Milbrandt, 2005  106  Milbrandt provides calculated results, backup data was provided by Dr. Froese,  Michigan Tech Univ.    251 Previous chapters’ biomass assumptions hold.  Biomass is uniformly distributed across a  homogenous plain.  It is fungible with regards to AFEX™ technology and ethanol  production.  There is no favoritism to any specific biomass or biomass producer.  It is  infinitely storable with no degradation.  All biomass receives a farm‐gate “all‐in” price of  $50 per ton.     Technology employed is as specified in chapters 4 and 5.  The harvest, collection  and storage system is baled biomass stored by road‐side for truck collection.  The  transport system employed is a truck‐truck system.  All pre‐treatment is via AFEX™.   Conversion is SSCF.  Facilities are homogenous with mature technology.    The pre‐treated biomass is homogeneous in regards to flow‐ability, store‐ability,  ethanol production and ruminant feed.  It is fungible and infinitely store‐able.   Ethanol up‐stream distribution is not considered.  Ruminant Feed Market  It is assumed that 25% of all annual grain consumption at each Concentrated Animal  Feed Operation CAFO in the region is replaced with AFEX™ treated biomass.  The price  of the treated biomass was assumed to be $98.47 / ton 107.  The ruminant feed is  supplied by the closest facility under either value chain configuration (i.e. RBPCs and IBR  produce ruminant feed).  Biomass Transport Model   The transport cost model for untreated biomass (from farm gate to first facility) is                                                               107  See Carolan, et. al (2007) for estimation in 2007$.  This figure was not adjusted for  inflation.    252 TC(i,j) = 4.790 + 0.2462*Dist(i,j). 108   DFC & DVC activity costs are allocated as specified in Chapter 5. Untreated raw biomass  has a bulk density 8.0 (lbs. / cu ft.  AFEX™ treated biomass has a bulk density of 10.75 lbs.  / cu. ft.  This gives rise to a density ratio of 0.744.  The corresponding PTB transport cost  function is:   TC(i,j) = 3.565 + 0.1832*Dist(i,j) 109   Supply Area Shapes  Biomass supply areas are approximated as standard geographic shapes.  An IBR will  always have a regional catchment area; circular in Michigan and Pennsylvania and  rectangular in New York (see case for rationale).  For the RBPC cases, the shape of the  supply areas is dependent on the region and the case under consideration (i.e. county  by county or region‐wide).  For county by county, each county’s cartographic shape was  roughly approximated.  For the region‐wide case, the supply areas were chosen by the  most efficient tiling pattern, either six equal squares or seven equal hexagons.   Distance Estimation  Where possible, distances were approximated using MapQuest.  This was most often  employed from facility to facility (i.e. CAFO to IBR, RBPC to IBR, etc).  In all other  instances, a distance function was employed.  The average distance for all points in any polygon to the center point is  calculated as described in Chapter 5 (page 188).  With a rectangular supply area, the                                                               108  This is the average of the eight baled truck transport specifications discussed in  Chapter 5.  109    This is the density ratio valued version of the raw biomass function.    253 average distance to the center was calculated by triangulation, and employing the mean  distance of any point to the apex of a triangle, properly weighted (footnote 85 in  Chapter 6).  Where a tortuous landscape is presumed, average distance calculations are  weighted with relevant tortuosity factors.  Cases 1 & 3 are featureless plains, without  this weighting.  Case 2 has tortuous landscape with High tortuosity factor of 2.11, which  is applied to all rural roads.  The low tortuosity factor for RBPC to the bio‐refinery  remains equal to 1.00, as distances from each assumed RBPC location to each bio‐ refinery location were estimated with MapQuest.  Rural roads account for 65% of the  transportation infrastructure, which creates a farm to IBR tortuosity of 1.72.    7.2  Michigan  The area under consideration is a nine county region in South‐west Michigan (Appendix  B).  The region is the Michigan home to the Great Lakes Bio‐energy Research Center, a  multi‐party collaboration researching various aspects of lingo‐cellulosic biomass,  impacts and characteristics within the Great Lakes region.   Galesburg, MI is the assumed location for either bio‐refinery.  It is close to center  of Kalamazoo County and the entire region.  It is very close to I‐94, a major interstate  that stretches from Chicago to Detroit (and beyond), through St. Josephs, Battle Creek,  Jackson, Kalamazoo, Gary (IN) and Ann Arbor.  It is on a rail line.  This infrastructure  guarantees access to inputs as well as to upstream distribution of ethanol, which is  transported mostly by truck, train, and barge.  Ethanol cannot be transported via  current system of fuel pipelines because it mixes with water, which may create two    254 problems – either an un‐usable fuel and / or corrosion in the pipelines, so the absence  or presence of an oil pipeline is a non‐factor.    Galesburg is non‐urban, relatively rural, with some commercial and industrial  tenants, but without any dominating commercial or industrial firm yet close enough to  Kalamazoo to have ancillary services (i.e. engineering, construction, legal, skilled labor,  transport labor, etc.) readily available.  These characteristics indicate that the  community would likely host an ethanol conversion facility.    Biomass in the Region  Switchgrass grown on CRP land is the only dedicated energy crop.  There is only  one harvest per year, in mid to late August.  The yield is 5 dry tons per acre per year 110.   Agricultural residues comprise the majority of usable biomass (greater than 50%).   These are derived almost exclusively from corn and soybean (Appendix B). Woody  biomass is also consumed in slightly smaller quantities.  Table 31 summarizes the usable  biomass for each county.    Table 31:  Michigan Biomass by County (tons per year)   COUNTY  ALLEGAN  BARRY  BRANCH  CALHOUN  CASS  EATON  KALAMAZOO  ST. JOSEPH  VAN BUREN  Region  Woody  Biomass  63,989  27,312  14,489  46,188  17,797  27,404  47,744  24,260  27,758  296,939                                                               110  Milbrandt, 2005    Energy Crops  24,279  983  35,709  111,610  99,735  99,735  99,735  983  61,448  534,217  255 Ag Residues  127,232  59,403  140,552  117,527  113,559  133,641  79,736  147,084  61,331  980,065  Total  215,500  87,698  190,750  275,325  231,091  260,780  227,214  172,327  150,537  1,811,222  Biomass Availability    Under the homogenous plain assumption, biomass is uniformly distributed  across either analytical region – the entire nine‐county region or each county as a stand‐ alone region.  The choice of analytical region has repercussions for both biomass  availability and the shape of the catchment area for each RBPC.  The regional and  county‐wide biomass availability is shown here in Table 32.  Table 32:  Michigan Biomass Availability by County  County  Allegan  Barry  Branch  Calhoun  Cass  Eaton  Kalamazoo  St. Joes  Van Buren  Region  Area (sq mile)  828  556  507  709  492  576  562  504  611  5345  Biomass (dry  tons)  215,500  87,698  190,750  275,325  231,091  260,780  227,214  172,327  150,537  1,811,222  Available LCB (dry tons /  mile)  260.3  157.7  376.2  388.3  469.7  452.7  404.3  341.9  246.4  338.9    Animal Feed Market (CAFOs)  There are fifteen (15) ruminant state‐permitted CAFOs (13 dairy, 1 veal and 1 beef). 111    Together these represent a market in excess of 32,000 animals, or an annual grain  consumption of approximately 146,000 tons. 112  The assumed ruminant feed demand  satisfied by AFEX™ treated biomass is 36,525 tons per year.                                                                 111  Current list available from Michigan DEQ at  http://www.michigan.gov/deq/0,1607,7‐135‐3313_3682_3713‐96774‐‐,00.html  112  Dairy cow eat around 25 lbs of grain daily.  Multiple sources confirmed this,  including http://www.dairyfarmingtoday.org/DairyFarmingToday/Learn‐ More/FAQ/#What%20do%20cows%20eat     256 Michigan Cases   Case 1 (flat) and Case 2 (tortuous) utilize all available biomass.  The biomass is  distributed uniformly across the region.  The bio‐refineries are sized at 4,960 dry tons  per day without animal feed, and 4,860 tpd when animal feed is sold.  The IBR has a  circular catchment area.  Case 1 assumes a featureless plain, while Case 2 assumes a  tortuous environment.  Hexagonal supply areas for RBPCs were applied.  There are seven (7) identical  RBPCs at 710 tpd each, one which is co‐located with the bio‐refinery.  The average  distance of every point within the hexagon to the center of the hexagon is calculated  (see above).  Distances for RBPC to the bio‐refinery are estimated using MapQuest, from  each RBPC to the Galesburg bio‐refinery, as are all distances for animal feed distribution  from each RBPC to the CAFO address.   Case 3 considers each county as a separate catchment area, with one uniquely  sized RBPC in each county.  It is a featureless plain.  All available biomass is consumed,  and is uniformly distributed within each county.  Each RBPC consumes only the biomass  in its county.  Bio‐refinery capacities are the same as other cases. Only four counties  have animal feed markets, which are serviced by that county’s RBPC.  The ruminant feed  markets (in tons per year) are Allegan County: 15,120; Barry County: 2,079; Kalamazoo  County: 14,916; and, St. Joseph County:  4,410.  Counties were assumed to be either rectangular or square.  Average distance to  the center was calculated (see above).  Distance from the center of one county to the  bio‐refinery is approximated using MapQuest, from county center to Galesburg.  Table  33 summarizes RBPC sizes, catchment area shapes and distances.    257 Table 33:  RBPC sizes and catchment areas (Michigan)  Biomass  RBPC size  County  County  (dry tons)  (tpd)  Shape  Allegan  215,500  590  rectangle Barry  87,698  240  square  Branch  190,750  520  square  Calhoun  275,325  750  rectangle Cass  231,091  630  square  Eaton  260,780  715  square  Kalamazoo  227,214  620  square  St. Joseph  172,327  470  square  Van Buren  150,537  410  square    Area  (sq.  miles)  828  556  507  709  492  576  562  504  611  Avg. to  County  Center (mi)  13.71  9.02  8.61  10.74  8.49  9.18  9.07  8.59  9.46  County  Center to  Galesburg  33.31  28.53  32.68  23.12  32.45  51.43  0.00  20.30  21.43  Case 4 considers each county as a separate catchment area, with one uniquely  sized RBPC in each county.  It is a featureless plain.  Only grassy biomass (corn, oat, rye  and wheat residues; and switchgrass) is utilized.  Grass is uniformly distributed within  each county.  Each RBPC consumes only the biomass from its county.  RBPC sizes are  shown in Table 34.  Bio‐refinery capacities are 3,345 dry tons per day (tpd) without  animal feed, and 3,245 tpd with animal feed.  The animal feed markets are identical to  those in Case 3.  Table 34:  County Specific RBPCs (Michigan)  County  ALLEGAN  BARRY  BRANCH  CALHOUN  CASS  EATON  KALAMAZOO  ST. JOSEPH  VAN BUREN  Biomass (dry tons)  120,047  42,179  129,129  189,198  181,602  185,362  156,509  112,661  103,580      258 RBPC size (tpd)  330  115  350  520  500  510  430  310  280  7.3  New York  The New York region is a seven county region in North‐central New York State, the  Niagara Frontier region and two eastern neighbors.  The region is on the southern shore  of Lake Ontario, and centered by Orleans County.  The other six counties surround  Orleans, and make up the potential catchment area for biomass (see Appendix B for  map).      The region was chosen because there is a Western New York Energy 55 million  gallon per year corn ethanol facility operating in Shelby, in southwestern Orleans County.   Many of the factors that made this region promising for corn ethanol, also make it  promising for cellulosic ethanol –proximity to road and rail transportation, the area's  solid work force, the reception the idea received [from residents], local participation in  the project, support from the regions farmers for a local market, and governmental  support.  New York state provided grant money, tax credits, $3.1 million to build  transportation infrastructure to the site, tax breaks (because the site is in an Empire  Zone), proposed alternative fueling stations along the NY state Thruway and incentives  for consumers to purchase alternative fuels. 113     Biomass in the Region  Feedstock estimates for this region were produced by a team led by Peter Woodbury of  Cornell University 114.  The biomass inventory estimates include willow, corn stover and  warm season grasses, but not woody biomass or other agricultural residues.  Warm‐ season grasses are dedicated energy crops, such as switchgrass, grown under an                                                               113    Tyler, David.  “Work at Orleans County site may start in June, be first in N.Y.” The Rochester  Democrat and Chronicle. Downloaded from Western New York Energy website, wnyenergy.com  114  Personal correspondence, 2009    259 intensive production system using best management practices and improved genetic  material. Short‐rotation willow is harvested every 3 years, also under an intensive  production system using best management practices. For corn stover estimates, only  25% of stover is harvested from any field, and only half of fields are harvested. Thus  these estimates represent 12.5% of the total stover production in the state. The ratio of  stover to grain is assumed to be 1:1.  Biomass Availability  Under the homogenous plain assumption, biomass is uniformly distributed  across the area under analysis. Regional and county biomass totals are presented in  Table 35.    Table 35: New York Biomass by County (tons per year)  Name  Erie  Genesee  Livingston  Monroe  Niagara  Orleans  Wyoming  total region  Area (sq mile)  1,044  494  632  659  523  391  593  4,336  Biomass (dry  tons)  215,343  233,962  297,799  158,469  314,650  218,330  226,423  1,664,976  Available LCB (dry  tons / sq. mile)  206.3  473.6  471.2  240.5  601.6  558.4  381.8  384.0    Animal Feed Market (CAFOs)  There are one hundred and nineteen (119) permitted animal feed operations.   These CAFOs represent a market more than 150,000 ruminant animals, with an    260 approximate annual grain consumption of almost 700,000 tons. 115 The ruminant feed  market for AFEX™ treated biomass is assumed to be 171,212 tons per year.    New York Cases   Case 1 (flat) and Case 2 (tortuous) utilize all usable grass, willow and corn stover.  The  biomass is distributed uniformly across the region.  The bio‐refineries are sized at 4,570  dry tons per day without animal feed, and 4,100 tpd when animal feed is sold.  There  are six (6) identical RBPCs at 760 tpd each, one which is co‐located with the bio‐refinery.  Case 1 assumes a featureless plain, while Case 2 assumes a tortuous environment.  The bio‐refinery in this case is an output‐oriented facility, not input‐oriented.    It  is not centrally or optimally located.  It is an existing production facility with many  benefits that outweigh optimal supply siting locational considerations.  For the regional  case, an RBPC system based on hexagonal supply areas is not feasible.  A system of  RBPCs based on six equal square regions is employed (Figure 39).  One RBPC was sited  within each region.  The IBR has a rectangular catchment area.  CAFOs were supplied by  the nearest facility.   The average distance of every point within the square to its center is calculated  (see above).  Distances for RBPC to the bio‐refinery are estimated using MapQuest, from  each RBPC to the Shelby bio‐refinery, as are all distances for animal feed distribution  from each RBPC to each CAFO.   Case 3 considers each county as a separate catchment area, with one uniquely  sized RBPC in each county.  It is a featureless plain.  All usable grass, willow and corn                                                               115  Dairy cow eat around 25 lbs of grain daily.  Multiple sources, including  http://www.dairyfarmingtoday.org/DairyFarmingToday/Learn‐ More/FAQ/#What%20do%20cows%20eat     261 stover is consumed, and is uniformly distributed within each county.  Each RBPC  consumes only the biomass in its county.  Bio‐refinery capacities are the same as first  two cases.   1 3 2 4 5 6   Figure 39:  RBPC Catchment Areas (New York)  Counties were assumed to be rectangular.  One RBPC was sited within each  county.  Each CAFO was supplied by the RBPC in its county.  Table 36 summarizes each  county’s animal feed market, RBPC capacity, and distances to Shelby and RBPC.      Table 36:  New York Biomass Availability by County  annual tons  County  feed  Erie  12,630  Genesee  42,342  Livingston  36,069  Monroe  1,460  Niagara  13,454  Orleans  717  Wyoming  64,539  RBPC size  (tpd)  560  530  720  440  830  600  450  Area (sq.  miles)  828  556  507  709  492  576  562          262 Avg. to  Shelby (mi.)  24.9  17.2  47.6  39.2  18.3  15.5  35.6  Avg.  distance to  RBPC (mi.)  12.5  8.6  10.4  9.8  9.2  7.7  9.3  7.4  Pennsylvania   The region is a ten county region in central Pennsylvania. It was chosen because the first  commercial‐scale ethanol plant in Pennsylvania ‐ Bionol Clearfield, a 110 MMgy corn  ethanol plant ‐ is located at the Clearfield Technology Park in Clearfield, Pa. This site,  adjacent to the West Branch Susquehanna River and RJ Corman Railroad, was chosen  not because of its proximity to corn (75% comes in from PA and eastern Ohio & 25% by  rail), but rather because it is a location that “the company considers a gateway to  blending terminals in New York”. 116  The developers received $22M in grants and loans  from the State of Pennsylvania for this location as well.  There are plans for a cellulosic  pilot plant to be co‐located at the site.  This case is similar to the New York case in that  the refinery was located based more on output orientation, rather than proximity to  inputs.  Biomass in the Region  Biomass considered is switchgrass on CRP, hay (not including alfalfa hay), agricultural  residues (wheat, oat & barley), and corn stover.  Feedstock estimates for this region  were generated with the same protocol as employed for Michigan.  The data for this  analysis was obtained at http://pabiomass.org/ag.html.  Under the homogenous plain  assumption, biomass is uniformly distributed across the area under analysis.  Regional  and county data are summarized here.  This region is not particularly rich in potential  biomass sources (or corn for that matter).  It is the least dense of the three regions, by                                                               116  February 8, 2010 – Ethanol Producer Magazine, online article; can be found @  http://www.ethanolproducer.com/article.jsp?article_id=6331    263 far, with its richest county (Indiana) being less than ½ of all other counties considered  (except Barry County in Michigan).    Table 37: Pennsylvania Biomass by County (tons per year)  Name  Blair  Cambria  Cameron  Centre  Clearfield  Clinton  Elk  Huntingdon  Indiana  Jefferson  Region  Biomass (dry  tons)  32,918  64,562  171  88,830  21,761  49,929  414  57,389  86,455  68,018  470,445  Area (sq mile)  527  693  399  1112  1154  898  832  889  834  657  7,995  Available LCB (dry  tons / sq. mile)  62.5  93.2  0.4  79.9  18.9  55.6  0.5  64.6  103.7  103.5  58.8  Animal Feed Market (CAFOs)    The potential market for ruminant feed is minimal.  Only four counties have any CAFO  presence, with two of those having very few (less than 4 each).  The only two counties  any reasonable feed potential are Huntingdon and Blair (17,500 and 15,300 head  respectively).  These were the only two considered, and were assumed to be supplied  locally (i.e. from the RBPC in that county). Ruminant feed market is 37,422 tons per year.  Pennsylvania Cases   Case 1 (flat) and Case 2 (tortuous) utilize all available biomass.  The biomass is  distributed uniformly across the region.  The bio‐refineries are sized at 1,290 dry tons  per day without animal feed, and 1,190 tpd when animal feed is sold.  The IBR has a  circular catchment area.  Case 1 assumes a featureless plain, while Case 2 assumes a  tortuous environment.    264 Hexagonal supply areas for RBPCs were applied.  There are seven (7) identical  RBPCs at 185 tpd each, one which is co‐located with the bio‐refinery.  The average  distance of every point within the hexagon to the center of the hexagon was calculated  (see above).  Distances for RBPC to the bio‐refinery were estimated using MapQuest,  from the location of RBPC to the Clearfield bio‐refinery.  CAFO locations were not  available; therefore an average distance from the RBPC was calculated.     Case 3 considers each county as a separate catchment area, with one uniquely  sized RBPC in each county.  It is a featureless plain.  All available biomass is consumed,  and is uniformly distributed within each county.  Each RBPC consumes only the biomass  in its county.  There will be no activity in Elk or Cameron counties.  Neither of these  counties have sufficient biomass potential to support any sized RBPC.  The IBR operates  with a circular catchment area.  Bio‐refinery capacities remain at 1,290 tpd and 1,190  tpd. The ruminant feed market is limited to two counties Blair County, with market of  17,464 tons per year, and Huntingdon County, at 19,958 tons per year.   Counties were all assumed to be rectangular.  Average distance to the county  center was calculated (see above).  Distance from county center to Clearfield was  approximated using MapQuest.   Table 37 summarizes RBPC sizes and distances.    Table 38: RBPC sizes and catchment areas (Pennsylvania)  County  Blair  Cambria  Cameron  Centre  Clearfield  Clinton    Area (sq.  miles)  527  693  399  1112  1154  898  RBPC size  (tpd)  90  175  0  250  60  135  265 Avg. to  Clearfield  (mi.)  22.1  22.1  8.0  30.0  13.0  28.6  Avg.  distance to  RBPC (mi.)  11.0  11.0  4.0  15.0  13.0  14.3  Elk  Huntingdon  Indiana  Jefferson  832  889  834  657  Table 38 (cont’d)  0  160  235  185  18.9  22.1  22.1  37.8  9.5  11.0  11.0  18.9    7.5  Results   The results of the analyses are shown in Figures 40 through 43.  Figure 40 summarizes  the volume of ethanol produced, the Minimum Ethanol Selling Price (MESP), and the  gasoline equivalent price corresponding to the MESP for ever case considered.  Figures  41 through 43 present the contributions by each value chain activity to the MESP for  every case.                                266 Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 (MI only) IBR RBPC IBR RBPC IBR RBPC w/ Feed Mkt NO Feed Mkt w/ Feed Mkt NO Feed Mkt w/ Feed Mkt EtOH (Mgal/yr) MESP ($ / gal) Gas Eq Price EtOH (Mgal/yr) MESP ($ / gal) Gas Eq Price 160.8 1.579 2.39 160.8 1.752 2.651 157.7 1.591 2.407 157.7 1.755 2.656 160.8 1.635 2.473 160.8 1.797 2.719 157.7 1.647 2.492 157.7 1.802 2.726 160.8 1.592 2.409 160.8 1.766 2.672 157.7 1.603 2.426 157.7 1.769 2.676 108.4 1.686 2.551 108.4 1.864 2.821 105.2 1.707 2.583 105.2 1.871 2.831 10.90% 10.40% 9.90% 9.40% 10.90% 10.30% 10.60% 9.60% EtOH (Mgal/yr) MESP ($ / gal) Gas Eq Price EtOH (Mgal/yr) MESP ($ / gal) Gas Eq Price 147.9 1.605 2.429 147.9 1.73 2.617 132.7 1.622 2.455 132.7 1.727 2.613 147.9 1.667 2.522 147.9 1.759 2.662 132.7 1.691 2.558 132.7 1.76 2.663 147.9 1.598 2.419 147.9 1.767 2.673 132.7 1.614 2.443 132.7 1.768 2.675 7.70% 6.50% 5.50% 4.10% 10.50% 9.50% EtOH (Mgal/yr) MESP ($ / gal) Gas Eq Price EtOH (Mgal/yr) MESP ($ / gal) Gas Eq Price 41.8 2.064 3.124 41.8 2.165 3.276 38.5 2.121 3.21 38.5 2.197 3.324 41.8 2.134 3.229 41.8 2.204 3.335 38.5 2.197 3.325 38.5 2.239 3.388 41.8 2.089 3.161 41.8 2.208 3.341 38.5 2.149 3.251 38.5 2.249 3.403 RBPC greater by N ew  York NO Feed Mkt RBPC greater by Pennsylvania w/ Feed Mkt RBPC greater by M ichigan NO Feed Mkt 4.90% 3.60% 3.30% 1.90% 5.70% 4.70%   Figure 40:  MESPs by Region and Case 267    IBR  No Animal Feed  Feedstock  LCB inbound transport  Pre‐treatment @ RBPC  PTB transport  IBR process cost  AF sales offset  AF transport  total transport  total process cost  feedstock less AF  MESP  flat  winding cty by cty 0.563  0.563  0.563  0.130  0.186  0.143              0.886  0.886  0.886              0.130  0.186  0.143  0.886  0.886  0.886  0.563  0.563  0.563  1.579  1.635  1.592      IBR  With Animal Feed  Feedstock  LCB inbound transport  Pre‐treatment @ RBPC  PTB transport  IBR process cost  AF sales offset  AF transport  total transport  total process cost  feedstock less AF  MESP  flat  winding cty by cty 0.574  0.574  0.574  0.133  0.189  0.146              0.904  0.904  0.904  ‐0.023  ‐0.023  ‐0.023  0.002  0.002  0.002  0.135  0.192  0.148  0.904  0.904  0.904  0.552  0.552  0.552  1.591  1.648  1.604  RBPCs  flat  0.563  0.083  0.238  0.087  0.781      0.170  1.019  0.563  1.752  winding  0.563  0.113  0.238  0.102  0.781      0.215  1.019  0.563  1.797  RBPCs  flat  winding  0.574  0.574  0.085  0.117  0.245  0.245  0.088  0.102  0.785  0.785  ‐0.023  ‐0.023  0.001  0.001  0.174  0.221  1.029  1.029  0.552  0.552  1.755  1.802    Figure 41:  MESP Contributions by Value Chain Activity ‐ Michigan          268  cty by  cty  0.563  0.081  0.249  0.092  0.781      0.173  1.030  0.563  1.766  cty by  cty  0.574  0.083  0.256  0.093  0.785  ‐0.023  0.001  0.177  1.041  0.552  1.770      No Animal Feed  Feedstock  LCB inbound transport  Pre‐treatment @  RBPC  PTB transport  IBR process cost  AF sales offset  AF transport  total transport  total process cost  feedstock less AF  MESP  IBR  RBPCs  flat  winding  0.563  0.563  0.139  0.201      0.903      0.139  0.903  0.563  1.605  cty by cty  0.563  0.132      0.903      0.201  0.903  0.563  1.667      0.903      0.132  0.903  0.563  1.598  flat  winding  0.563  0.563  0.082  0.112  cty by  cty  0.563  0.081  0.196  0.094  0.795      0.176  0.991  0.563  1.730  0.249  0.092  0.781      0.167  1.037  0.563  1.767  0.196  0.094  0.795      0.205  0.991  0.563  1.759      With Animal Feed  Feedstock  LCB inbound transport  Pre‐treatment @  RBPC  PTB transport  IBR process cost  AF sales offset  AF transport  total transport  total process cost  feedstock less AF  MESP  IBR  RBPCs  flat  winding  0.627  0.627  0.155  0.224      0.951  ‐0.127 0.016  0.171  0.951  0.500  1.622  cty by cty  0.627  0.147      0.951  ‐0.127  0.016  0.239  0.951  0.500  1.690      0.951  ‐0.127  0.016  0.163  0.951  0.500  1.614  flat  winding  0.627  0.627  0.092  0.124  cty by  cty  0.627  0.090  0.219  0.094  0.816  ‐0.127 0.007  0.192  1.034  0.500  1.726  0.269  0.085  0.816  ‐0.127  0.007  0.183  1.085  0.500  1.768  0.219  0.094  0.816  ‐0.127  0.007  0.225  1.034  0.500  1.759    Figure 42:  MESP Contributions by Value Chain Activity – New York        269     IBR  No Animal Feed  Feedstock  LCB inbound transport  Pre‐treatment @ RBPC  PTB transport  IBR process cost  AF sales offset  AF transport  total transport  total process cost  feedstock less AF  MESP    With Animal Feed  Feedstock  LCB inbound transport  Pre‐treatment @ RBPC  PTB transport  IBR process cost  AF sales offset  AF transport  total transport  total process cost  feedstock less AF  MESP  flat  0.563  0.151        1.351        0.151  1.351  0.563  2.065  RBPCs  winding cty by cty  0.563  0.563  0.220  0.176              1.351  1.351              0.220  0.176  1.351  1.351  0.563  0.563  2.134  2.090    IBR  flat  winding 0.611  0.611  0.164  0.240  0.000  0.000  0.000  0.000  1.429  1.429  ‐0.096  ‐0.096  0.013  0.013  0.177  0.253  1.429  1.429  0.516  0.516  2.122  2.198  flat  winding  0.563  0.563  0.089  0.128  0.277  0.277  0.066  0.066  1.170  1.170              0.156  0.194  1.447  1.447  0.563  0.563  2.166  2.204  RBPCs  cty by cty  flat  winding  0.611  0.611  0.611  0.191  0.097  0.139  0.000  0.301  0.301  0.000  0.066  0.066  1.429  1.210  1.210  ‐0.096  ‐0.096 ‐0.096  0.013  0.007  0.007  0.204  0.170  0.212  1.429  1.511  1.511  0.516  0.516  0.516  2.149  2.197  2.239    Figure 43:  MESP Contributions by Value Chain Activity – Pennsylvania    270 cty by  cty  0.563  0.091  0.280  0.103  1.170        0.194  1.451  0.563  2.208  cty by  cty  0.611  0.099  0.305  0.112  1.210  ‐0.096  0.007  0.218  1.515  0.516  2.249  7.6  Discussion of Results  The regions are fixed area regions, with relatively low biomass densities.  Neither system  would be able to reach its un‐constrained minimum efficient scale.  Volume of bio‐ ethanol produced under both configurations will be identical, so performance ranking  based on volumetric measures is meaningless.    The MESPs are mostly higher than EIA projected price wholesale ethanol price of  $1.6790, yet not that far.  The mature technology assumption generates a LRAC  estimates as if this is a mature industry.  In an un‐constrained and higher yielding region,  the MESPs would be closer to the EIA estimate (Chapter 6).  A $4.00 per gallon retail  gasoline price point corresponds to roughly $3.00 wholesale gasoline, which is about  $2.05 per gallon wholesale ethanol.  The Pennsylvania region which is the largest with  the lowest biomass yield, would struggle to meet this benchmark.  The differences in MESP between the two systems arise from a combination of  higher conversion costs and transport costs under the RBPC system than under the IBR  system.  Conversion costs (pre‐treatment MESP contribution + ethanol conversion MESP  contribution) are higher under RBPC because loss of economies of scale in engineering,  loss of process efficiency gains from integration, loss of economies of scale in overhead  (SG&A, insurance, etc), and difference in capital cost requirements. Transport costs are  higher because double depot charges cannot be overcome through savings generated  by the current level of pre‐treated density gains or due to shorter in‐bound LCB  distances.    271 The animal feed markets in these regions are relatively small as a percentage of  biomass processed ‐ 2% in MI, 8% in PA, and 10% in NY.  The volume is not sufficient to  substantially subsidize either system.  The net revenues cannot overcome the loss of  scale economies incurred by down‐sizing the ethanol conversion facilities.  Processing  costs are pushed up because the variable cost structures of the smaller facilities become  less efficient the further from MES.  The effect of this downsizing is more pronounced  on the initial, steeper downward slope (marginal costs) of the LRAC at smaller sizes (i.e.  facilities that are small compared to the MES).  Although the animal feed market does  not subsidize either configuration, it does close the gap between MESPs, re‐enforcing  the finding that the positive impact of animal feed revenues to an RBPC is greater than  impact to the performance of the IBR.   Dropping the uniform biomass distribution assumption seems to favor a  centralized system over a distributed system.  While some RBPCs gain on scale  economies because they are larger than those considered under the uniform case,  others incur additional losses in scale economies.  These losses have a larger joint  impact than the gains, again due to the steepness of the LRAC curves (i.e. the marginal  cost impacts noted above).  This is likely due to the relatively low biomass productivity  across these regions.  It may be more instructive to eliminate those very small counties  from the RBPC system and compare it to the IBR system with the entire regional  biomass supply.  Volumetric consideration would again become part of the performance  assessment.     272 Transport costs are increased as the tortuous nature of the regions is considered,  regardless of system employed.  The gap between MESPs is narrowed, indicating that  the RBPC system can provide variable transport cost savings vis‐à‐vis the IBR in more  tortuous regions.  These savings cannot overcome the double depot charges.    The closest gap between MESPs occurs when tortuosity factors are combined  with ruminant feed sales.  As shown in Chapter 6, small RBPC favorable shocks in  combination could create MESP equivalence.  The conditions for MESP equivalence are  not present in large enough quantities in these regions, although the Pennsylvania  region does generate fairly close MESPs.    All of these regions have very low biomass productivity and availability.  Biomass  availability in annual dry tons per acre are approximately 0.1, 0.4, and 0.5 for  Pennsylvania, New York and Michigan respectively.  These results show that the lower  the biomass supply the closer the gap between the MESPs as the lowest gap in MESP  corresponds to the lowest effective yield (PA), as does the highest (MI).    These case studies demonstrate that with mature conversion technology bio‐ ethanol can potentially  be produced at a competitive MESP in biomass constrained  regions with low biomass potential.  It has shown that the cost structure of non‐MES  RBPCs and IBRs are 5‐10% apart.  The gap narrows to as little as 2% when the ruminant  feed market and non‐linearity of roads are considered.    The theoretical analysis in Chapter 6 outlined characteristics that could lead to  MESP equivalence and even create conditions where RBPCs emerge as the likely choice  for investment agents.  These findings are confirmed in these three real world cases:    273 lower effective yields lessen the gap between MESPs; a more tortuous road  infrastructure pushes LRACs closer; and, a ruminant feed market subsidizes the RBPC  shifting the LRACs lowering the MESP gap.      274                 CHAPTER 8  CONCLUSION, LIMITATIONS AND FUTURE RESEARCH      275 In  this  dissertation,  a  network  of  regional  biomass  preprocessing  centers  (RBPC)  that  forms  an  extended  biomass  supply  chain  feeding  into  a  simplified  biorefinery  is  introduced as a way to address the physical and transactional issues facing the cellulosic  ethanol industry.  A value chain configuration that utilizes intermediate facilities such as  the RBPC allows for:  pre‐processing activities to be moved down the supply chain which  can have multiple material handling benefits (size and moisture reduction,  densification,  consistency  of  feedstock)  that  could  lead  to  lower  transportation  costs;  inclusion  of  a  larger  total  catchment  area  which  should  correlate  to  greater  volumes  of  ethanol;  smaller  facilities  with  lower  barriers  to  entry,  such  as  less  capital  investment  required  per  facility  (which  could  help  overcome  the  capital  constraint)  that  could  also  lead  to  local and / or shared ownership; reduction in the per gallon capital costs at the refinery,  and  greater  returns  on  investment  for  the  refiner.    From  a  transactional  perspective,  intermediate facilities can overcome the standoff situation at the transaction interface  (chicken  and  egg  problem);  ameliorate  potential  holdup  situations;  introduce  shared  risk;  and,  reduce  the  volume  of  transactions  for  each  facility  owner.  The  AFEX  RBPC  considered  here  produces  an  intermediate  product  with  higher  valued  alternative  market  channels  that  would  help  overcome  food  vs.  fuel  issue  by  providing  feed  and  fuel, while subsidizing bio‐ethanol production.  Critics  of  this  distributed  pre‐processing  /  pre‐treatment  approach  for  the  biomass to ethanol value chain argue that the fully integrated bio‐refinery has too many  energy and technology synergies that pre‐treatment cannot be de‐coupled from the IBR  without creating too many problems to be overcome technically and / or economically.     276 Even  if  it  could  be  de‐coupled,  the  distributed  value  chain  faces  additional  problems.   Longer  distances  must  be  traversed  by  the  biomass  due  to  perceived  ‘back‐tracking’.   There is double‐handling of the biomass (must be loaded and un‐loaded twice) because  there are two facilities instead of one.  Plus, while individual facilities may be less capital  intensive,  overall  a  distributed  system  will  actually  impose  higher  total  system  capital  costs.  For critics, these all add up to an IBR system always proving the more efficient  configuration  (i.e.  producing  ethanol  at  a  lower  average  cost  and  therefore  marginal  wholesale price).  This  thesis  addresses  a  critical  gap  in  the  current  research  on  the  use  of  distributed intermediate facilities in the biomass to ethanol value chain.  There is sound,  economic  reasoning  to  justify  the  need  for  an  intra‐chain  innovation  to  overcome  the  transactional  issues.  To  date,  many  of  the  technical  and  engineering  issues  are  being  addressed.    However,  none  of  the  economic  benefits  claimed  are  substantiated  or  quantified. This thesis analyzed the economic claims (both for and against) and the costs  associated with this system, not the technical and engineering issues.    The EISA 2007 targets have been revised significantly downwards, from a 2012  initial  target  of  500  million  gallons  to  a  mere  8.6  million  gallons  in  response  to  the  conditions facing the industry.  The analyses provided arguments as to why the cellulosic  ethanol industry is struggling to meet the EISA 2007 mandates; why there exists a lack of  investment  situation;  and,  possible  solutions  to  overcoming  these  issues.    The  DSS  as  presented  is  a  tool  that  can  assist  stakeholders  in  determining  which  value  chain    277 provides  the  lowest  cost  option  for  overcoming  the  chicken  and  egg  problem  in  any  given region.    8.1  RBPC is a viable option  The  research  outlined  in  Chapter  3  demonstrates  that  the  RBPC  supply  chain  concept  appears  technically  and  financially  feasible.  AFEX  based  RBPCs  can  be  technically  de‐ coupled from the fully integrated bio‐refinery.  RBPCs can be financially successful with  price‐cost  margins  (i.e.  difference  in  prices  of  input  feedstock  and  output  pretreated  biomass) as low as $3.32/ton in the best case, which includes subsidization from animal  feed sales.   When the rural‐ness of a region, the non‐linearity of roads, and the densification  of  biomass  at  the  pre‐treatment  facilities  are  taken  into  account  in  transport  cost  modeling,  differences  in  transport  costs  could  be  equivalent  between  the  two  value  chain  alternatives.  Loading  and  un‐loading  the  material  twice  cannot  be  avoided,  but  the additional cost can be overcome by a savings in variable costs, distance savings and  a firm cost structure.   The  spreadsheet  based  decision  support  system  introduced  in  Chapter  5  provides  an  effective  analytical  tool  for  evaluating  the  relative  performance  of  entire  alternate  value  chain  configurations.    The  two  bio‐ethanol  chains  considered  are  modeled  in  sufficient  detail  to  produce  reasonable  and  reliable  estimates,  while  generating pertinent performance metrics.    The system analysis demonstrates that under any set of regional, technical and  ruminant feed characteristics, there is always a point of indifference where the long run    278 average  cost  for  the  two  configurations  are  the  same.  In  catchment  areas  larger  than  that corresponding to that equivalence radius, the RBPC will require a lower MESP.  The  existence  of  an  equivalency  point  does  not  translate  into  RBPC  being  the  emergent  choice due to the higher inherent cost structure of the system.  There are combinations  of regional characteristics, technology factors, transportation modes and ruminant feed  that create conditions where a RBPC could be the lower cost option at larger minimum  efficient scale creating more ethanol at a lower cost.  Even low volume regions like those considered in the case study could produce  cellulosic ethanol at a long run average cost / MESP close to projected future wholesale  ethanol rack prices.  The conversion costs and transport costs are higher under the RBPC  than under an IBR, but the two systems’ MESPs are within 5 to 10% in every case.  8.2  Value Chain Choices  The RBPC system is technically and economically viable.  It could produce more ethanol  at  any  given  level  of  expected  rack  bio‐ethanol  prices  (as  long  as  the  hurdle  MESP  is  exceeded).  Transport cost equivalence could be achieved.  The minimum MESP (at the  minimum efficient scale) of the RBPC could be equal to, or even below, that of the IBR.   All of this does not, however, translate into the RBPC emerging as the choice.     In  the  base  case  scenario,  the  IBR  emerges  as  the  preferred  choice  for  profit  maximizing  agents.  There  are  regional  and  technical  shocks  which  shift  both  the  cost  functions in the same direction.  If these shocks are favorable to the RBPC system (i.e.  increased ‘rural‐ness’ or lower DVC/DFC ratio), then the gap between minimum MESPs  is  closed  as  these  move  upward.    None  of  these  factors  alone  can  create  a  scenario    279 where the RBPC is likely to emerge as the preferred choice. Two factors could alter the  current paradigm by shifting the profit maximization choice from IBR to RBPC: additional  densification at the RBPC; and, the existence of a higher valued alternative market for  ruminant feed.  Due to the additional costs of pelletization, simply choosing a truck‐train  multi‐modal  transport  system  instead  of  a  truck‐truck  system  cannot  change  the  outcome.    Sufficient  animal  feed  subsidies  can  alter  the  decision,  with  a  truck‐truck  RBPC being the lower cost option.    A  truck‐truck  RBPC  can  emerge  without  an  animal  feed  market  if  the  region  is  rural  enough,  has  low  biomass  yields  and  the  firm’s  transport  costs  have  a  high  percentage  of  variable  costs  vis‐à‐vis  depot  charges.    A  truck‐rail  RBPC  can  emerge  without animal feed under a much larger range of rural and technology factors.  An IBR  is a viable choice under many sets of conditions.  Animal feed markets can always tip the  scales  in  favor  of  the  RBPC.    In  more  rural,  lower  yielding  regions,  less  animal  feed  is  needed for this to occur; while in higher yielding regions a larger ruminant market must  exist.     8.3  Limitations and Future Research  Transaction Cost Advantages  The transactional advantages of employing an RBPC as an intermediate value chain  facility are discussed in detail in Chapter 3.   There are other potential transaction cost  savings that could arise under a RBPC value chain system.     The RBPC is envisioned as an Equity Based Alliance between the biomass  providers and the bio‐ethanol refiner.  This arrangement creates a co‐dependence that    280 can overcome the standoff situation and allay fears of holdup and ex‐post defection.   The nature of the feedstock providers’ representation in the ownership of the RBPC has  not been speculated upon.  However, it is likely that it might take the form of a co‐ operative as that is historically an approach taken in dry mill corn ethanol facilities.  This  arrangement should ease the ex‐ante contracting costs for feedstock, and could drive  down the acquisition costs for feedstock because of lower reservation rents.There will  also be fewer contracts per facility and more homogeneity in the contracting, which will  tend to lower ex ante feedstock acquisition costs.  On the other side of the ledger, there  will be formation costs for the Equity Based Alliance and RBPC that would drive up the  negotiating costs.  The nature of the RBPC system could create cost advantages vis‐à‐vis an IBR  system in siting, permitting and regulatory approval.  In a RBPC, the pre‐treatment sites  are relatively small, compared to the IBR.  There will be 1/7th the volume of inbound  truck traffic at each site compared to an  IBR.  The environmental footprint of an  individual RBPC is minimal.  The facility itself is a local enterprise, not a foreign one.  It  will create local jobs and keep the economic impact local.  All of these will likely   improve  the acceptance of the RBPC to the host community.  Less opposition and  smaller facilities will create lower costs for siting, permitting and approval.  The impact  at the bio‐refinery is less clear cut.  There will be less inbound traffic under an RBPC than  under an IBR; however the facility may not be smaller in terms of footprint or capacity.   It actually may be bigger under an RBPC than it would under an IBR due to the larger  size at MES.     281 The combination of lower reservation rents, less contracting costs, siting  advantages and lower regulatory costs can provide substantial transaction cost savings.   If the transaction savings under a RBPC value chain are significant, The RBPC could be  the preferred choice in many more regions.    While, the values of these are not quantified in the DSS, they can be inferred  from the results measured as a difference in the feedstock prices between the two  choices.  For instance, in the case studies, a difference as little as $3.78 per ton in the  Pennsylvania tortuous and ruminant feed case would make the RBPC and IBR cost  structures equal.  On average, $8 per ton in PA, $11 per ton in NY, and $15 per ton in MI  would create conditions under which the RBPC would be more likely to emerge.   Additional analyses can be run with differential pricing schemes and reduced capital  costs, modeling these transaction cost advantages in order to determine the  magnitudes required to see RBPC emergence become the dominant outcome.  This is from a purely profit maximization stand point.  The advantages discussed  will likely have a larger impact on value chain choices when a triple bottom line  approach is employed.  Under a triple bottom line approach, the impact to profits,  people and environment are all taken into account.  With future enhancements to the  DSS, these evaluation metrics will be considered.  It is likely that when transaction costs  are valued and impacts to other triple bottom line measures are considered, the RBPC  will emerge as the more favored value chain in all but the regions with high biomass  production and density.        282 Densification technology  This research demonstrated that increasing densification of the biomass during the pre‐ processing  and  pre‐treatment  activities  is  a  key  factor  in  RBPC  emerging  (vis‐à‐vis  the  IBR) in a market environment. Increases in the bulk density of the pre‐treated biomass  translate into potentially large transport savings, enough that the RBPC LRAC structure  becomes more favorable than the IBR in a manner that the RBPC price induced marginal  profits exceed the IBR price induced marginal profits.  Additional densification requires  additional  equipment,  additional  inputs,  and  greater  operating  costs.    It  will  require  different transportation technology and / or infrastructure, such as rail.    An important step in the distributed bio‐ethanol value chain literature would be  to model, technically and economically, the different choices for densification and use  the DSS presented to compare these 117.  There are many options available for additional  densification at the RBPCs, including pelletization, cubing, briquetting, torrefaction, and  liquefaction.    Cubing  and  briquetting  are  similar  to  pelletization,  with  products  that  differ  from  pellets  in  size,  shape  and  bulk  density.    Torrefaction  is  a  thermo‐chemical  treatment of the biomass which produces a hardened, dried more energy dense product  that  has  a  much  higher  bulk  density  than  raw  biomass,  similar  to  pelletization  in  transport and handling characteristics.  Liquefaction is a thermo‐chemical process that  liquefies  biomass.    Processes  for  biomass  liquefaction  include  fast  pyrolysis.    The  product is a liquid bio‐oil (See Brown, et.al., 2010) for a full discussion.  These options  have  different  process  configuration,  different  equipment  and  capital  needs,  different                                                               117  See Eranki, et. al. (2011) for some possible candidates    283 handling  equipment  and  procedures,  and  may  require  different  transport  modes  between  the  RBPC  and  bio‐refinery.    These  could  be  modeled,  technically  and  economically, and be plugged in as an activity sub‐module in the DSS.   Ruminant Feed Analyses  The other factor that favors RBPCs over IBR is a ruminant feed market.  It is the  AFEX  process  utilized  at  the  RPBC  that  creates  this  important  intermediate  product.   From  a  transaction  perspective,  this  provides  a  mechanism  to  overcome  potential  holdups by eliminating appropriable quasi‐rents.  The sales of the animal feed provide  critical  revenue  streams  that  subsidize  the  entire  system.  When  large  enough,  these  subsidies  can  make  the  RBPC  more  attractive  to  profit  maximizing  firms.        The  subsidization  is  enhanced  under  the  RBPC  due  to  the  proximity  of  CAFOs  to  the  geographically dispersed RBPC, as seen in the case studies.  The estimation of ruminant  feed pricing in this analysis shows that it is likely to be a higher valued product (higher  than  if  it  is  used  as  a  bio‐ethanol  input).    However,  a  real  economic  value  should  be  determined.  This will depend on the characteristics of the material and its ability to be  consumed by ruminants.  Feed trials and pricing analyses should provide the necessary  data to generate a true price.  The  size  of  a  regional  ruminant  feed  market  is important  in  determining  which  value  chain  emerges.    The  assumptions  used  in  this  analysis  were  very  conservative  –  only 25% of a ruminant’s diet would be replaced with pre‐treated biomass.  It may be  the  case  that  a  ruminant  could  replace  a  much  higher  portion  of  its  diet  with  these  materials.  It may be that CAFOs find this material to be a very good replacement for the    284 current mix of feed, and utilize a much larger quantity of this material than is necessary  for an RBPC to emerge vis‐à‐vis an IBR.  These facilities may not limit their market to the  region in which they are located, and may possibly market internationally.    Under these  conditions, the ruminant feed application for these biomass feedstocks will draw supply  away  from  bio‐ethanol  production,  rather  than  subsidize  it.    However,  it  will  free  up  additional corn for conventional ethanol production or human consumption, easing the  food versus fuel tension.  A more in depth analysis of this market should be undertaken,  quantifying the size and potential impacts of these various scenarios.   AFEX  RBPCs  can  exist  technically  and  operate  economically  as  stand‐alone  facilities  when  the  price‐cost  margin  is  sufficient.    Selling  the  pre‐treated  biomass  as  ruminant feed rather than as an input into bio‐ethanol production commands a higher  price.    Therefore,  it  is  possible  that  not  only  may  these  facilities  divert  biomass  from  ethanol  production  to  ruminant  feed  applications,  but  they  may  actually  emerge  as  ruminant  feed  producers,  not  as  feedstock  suppliers  to  the  bio‐ethanol  industry.    This  will  have  impacts  on  value  chain  decisions  for  bio‐ethanol  investment  agents.    If  a  region’s biomass is dedicated to ruminant feed production, bio‐ethanol may not emerge  in  that  region.    If  after  ruminant  feed  production,  there  is  still  sufficient  feedstock  available, it may now be dispersed.  This will favor the RBPC.  The AFEX process can be  scaled  up  in  relatively  small  increments.    The  existing  ruminant  feed  operations  may  scale  up  to  handle  the  additional  throughput  created  by  bio‐ethanol  demand.    The  delivered  cost  of  pre‐treated  biomass  to  the  refinery  may  actually  be  less  under  the  ruminant  feed  first  scenario  than  under  a  bio‐ethanol  first  RBPC  due  to  lower  capital    285 costs and scale economies in operations (it is now a value‐added activity as opposed to  bio‐ethanol dedicated assets).  Also, under this alternative scenario, the RBPC will have  significant  first  mover  advantages  in  the  value  chain  decision.    Refiners  will  have  to  negotiate  with  the  RBPCs,  and  either  integrate  them  into  their  chain,  or  create  an  entirely separate supply chain.   Analyses that investigate the various impacts that this  ruminant  feed  first,  bio‐ethanol  second  emergence  strategy  will  have  on  bio‐refinery  investment decisions and the volume potential of cellulosic ethanol is needed.  Additional DSS Analyses  There are additional claims of advantages for an RBPC system.  For instance, can a RBPC  system allow for far flung pockets of biomass supply that cannot feasibly individually be  brought together under the umbrella of an IBR to be locally collected and pre‐treated in  a RBPC and then collectively transported to a refinery?    If the animal feed market doesn’t materialize, then the AFEX RBPC loses some of  its attractiveness.  Economically, how does the depot only approach stand up against an  IBR  system?    Under  what  conditions  would  it  emerge  as  a  preferred  choice  for  the  various  investment  agents?    This  system  would  not  create  an  intermediate  high  value  product,  but  it  could  fundamentally  change  the  industry  into  one  based  on  commoditization  of  biomass.    The  techno‐economic  work  being  done  by  INL  can  be  adapted and utilized as a sub‐module in the DSS.   Insights will be gained from a systems  analysis.    286 Only one pre‐treatment (AFEX), and one bio‐ethanol pathway (CBP) were  considered.  There are many other pre‐treatment technologies under investigation 118.  It  is possible that other can be technically de‐coupled from an IBR.  These may not provide  the ruminant feed, but may be able to generate lower cost structures, improving the  attractiveness of distributed systems in bio‐ethanol value chains. There are other bio‐ chemical conversion pathways (i.e., SSCF) to consider, as well as thermo‐chemical  pathways.  There are other bio‐energy pathways, such as bio‐electricity.  The set of  value chain choices ultimately includes all combinations of pathways.  The AFEX CBP is a  realistic and important case, but not the only one. For instance, models presented by  Bals and Dale (2012) include engineering economic factors so that profitability measures  can be generated as a way of comparing the different configurations to each other.  His  spreadsheet based models are intended to be part of larger system analyses.  These can  be integrated into the DSS presented and multiple‐pathway LRAC analyses can be done.   Modeling Limitations  As  in  any  modeling  effort,  activities  and  functional  relationships  can  be  specified  in  greater detail than the current level of detail. The addition of more modules and sub‐ modules, and greater specification of other DSS activities and sub‐activities could shed  additional light on factors that will impact value chain choices.  For instance, the impact  of feedstock variability across a region in terms of distribution, type, yield and prices of  feedstock  can  be  tested.    It’s  possible  to  specify  equipment,  labor  and  processes  in  multiple activities included in the DSS framework, such as harvest and collection activity.                                                                118  see chapter 3    287 The  underlying  cost  factors  that  generate  DFC  and  DVC  could  be  specified  and  be  regionally  specific.    For  example,  the  fuel  cost  contribution  to  variable  costs  may  be  a  critical  variable.    It  was  demonstrated  that  the  ratio  of  fixed  cost  to  variable  cost  in  transport costs is one of the key drivers in determining optimal chain structure.  If fuel  costs  are  a  large  component  of  variable  costs,  increases  in  fuel  prices  will  have  significant impacts on the DFC/DVC ratio in a manner that will favor RBPC emergence,  especially under a truck‐train system.  Storage and degradation of biomass are related,  and  the  effects  of  these  on  the  performance  of  the  different  configurations  can  be  modeled and tested.   The  feedstock  uniformity,  fungibility  and  heterogeneity  assumptions  are  simplifications.    Each  type  of  biomass  has  its  own  characteristics,  including  sugar  content,  pre‐treatment  conditions,  and  ethanol  yield.    In  a  broad  sense,  they  can  be  seen as one product, but there may be impacts to value chain choices.  For instance, a  depot system could handle one biomass source at one location and another at another  location,  pre‐treating  each  under  unique  operating  conditions  and  forwarding  the  PTB  onto the bio‐refinery in a state where the unique‐ness has been overcome.    Decision Support System Enhancements  Bio‐fuel mandates are a policy tool aimed at promoting the development of domestic  alternative liquid fuels.  Increasing the production and consumption of alternative liquid  fuels assists in increasing domestic energy independence and security through reducing  dependence on imported petroleum; reducing dependence on petroleum in transport;    288 and, minimizing the impact of rising oil prices and volatility.  There are other bio‐fuel  policy goals, which include: reducing environmental impacts, global warming impacts  and carbon footprint of domestic liquid fuel consumption; creating long‐term  sustainable alternative energy sources; and providing a reliable source of agricultural  income which can improve rural economies through job creation and new economic  development.     The research/DSS presented here identifies options for minimizing MESP  through logistics optimization and ways to address the chicken and egg problem.  It can  be a tool for stakeholders and policy makers in determining what value chain might  emerge in a market environment.  As currently modeled, there are not modules for  producing performance metrics to determine the impact these choices have on the  other policy goals listed above.  Modules can be created as add‐ons and the DSS can  generate these metrics, which will allow for ranking different performance criteria and  assessing the impact of tradeoffs among all the objectives.  Key additions will include  modeling land‐use choices, environmental impact assessment, and economic impact  analysis.        289                                       APPENDICES   290         Appendix A    DSS Modules   Structure, Flow Charts and Variables    291   activity specific  inputs (process  requirements,  prices, volumes,  parameters)  Macro‐inputs  (conversion pathway  dependence, others)    Sub‐ modules  Activity module ‐ model  (ASPEN, DCFROR,  spreadsheet, fixed,  function, heuristic)  Outputs:  $, volume of  intermediate products,  others  Investment Analysis  Model  DSS outputs  MESP, NPV,  EtOH volume,  others  outputs:  $, volume of  intermediate products,  others  Macro‐inputs (conversion  pathway dependence,  others)  activity module ‐ model  (ASPEN, DCFROR,  spreadsheet, fixed,  function, heuristic)  activity specific  inputs (process  requirements,  prices, volumes,  parameters)   Figure 44: DSS Structure      292                                     Sprea ds heet Va ri a bl es : Bi oma s s  per a cre Tota l  Ca tchment Area % Area under LCB producti on As s umpti ons : Bi oma s s  Di s tri buti on Functi on Bi oma s s  Types  Incl uded Bi oma s s  Cha ra cteri s ti cs Ha rves t, Col l ecti on & Stora ge Process Model Specification LCB_Prod x Area x  %_in_prod = Q  Biomass  Price to  Investment  Analysis  Model       Figure 45: Biomass Production Module      293 Quantity of  biomass (Q =  Σqi) to transport  module   Spreads heet Variables :   Tortuos ity factors   Area of region Rural % of region     As s umptions : Dis tance calculations  ‐ function / actual    / GIS   Spreads heet Variables : DFC & DVC values   Density of PTB & LCB   As s umptions :   Transport Model Functional Form     Distance sub‐module ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ Output: Distances (miles) LCB Transport Module Model Specification  Cost = DVC*q*distance +  DFC*q Quantity of biomass (Q = Σqi)  from Biomass Production  If IBR, Q to  IBR_DCFROR Quantity of  biomass (Q =  Σqi) Inbound Transport    Cost to Investment    Analysis Model   (IBR_DCFROR or    RBPC_DCFROR)       Figure 46: LCB transport module    294 IBR or  RBPC? IF RBPC, qi to  each  RBPC_DCFROR   As s umpti ons : Proces s  Inputs   Proces s  Model                 Quantity of biomass (qi) from  Biomass Production via Transport Module               As s umpti ons : Fa ci l i ty Des i gn Proces s  Model Process sub‐module  (ASPEN based) Capital Estimation sub‐ module  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ Outputs:  Process  Requirements Outputs:  Capital Cost Sprea ds heet Va ri a bl es : Proces s  Input pri ces  (us er defi ned) Fi xed, SGA & Va ri a bl e Opera ti ng Cos ts CFROR va ri a bl es  (i .e. ta x ra te) From Va l ue Cha i n Acti vi ti es : Qua nti ty of bi oma s s  (qi )  Pri ce of LCB Tra ns port cos t of LCB Ani ma l  Feed Va ri a bl es :  % output to AF (us er defi ned) AF pri ce (us er defi ned) RBPC Module Model Specification  RBPC_DCFROR (for each  RBPC)   ΣRBPC costs to    BR_DCFROR      Figure 47: RBPC Module    295 Quantity of PTB to  animal feed sub‐ module Quantity of PTB to  outbound transport  model   As s umpti ons : Proces s  Inputs   Proces s  Model           Quantity of biomass ‐ PTB or LCB    from biomass production via  transport or RBPC   Process sub‐module  (ASPEN based) Capital Estimation sub‐ module  ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ Outputs:  Process  Requirements Outputs:  Capital Cost   Spre a ds hee t Va ri a bl es :   Proces s  Input pri ce s  (us e r de fi ned)   Fi xe d, SGA & Va ri a bl e  Opera ti ng Cos ts CFROR va ri a bl e s  (i .e . ta x ra te)   From Va l ue Cha i n Acti vi ti e s :   Qua nti ty of bi oma s s  (Q) ‐ LCB or PTB   Pri ce of LCB Refinery Module Model Specification  IBR_DCFROR or BR_DCFROR Quantity of PTB to  animal feed sub‐ module Tra ns port cos t of LCB   RBPC cos ts   Ethanol Volume Net Re venue s  from AF Sa l es Ani ma l  Fe ed Va ri a bl es :  % output to AF (us e r de fi ned) AF pri ce  (us e r de fi ne d) NPV, IRR, ROE,    MESP       Figure 48: Refinery (IBR or BR) Modules   296                 Sprea ds heet Va ri a bl es : Tortuos i ty fa ctors Area  of regi on Rura l  % of regi on Distance sub‐module ‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐ Output: Distances (miles) As s umpti ons : Di s ta nce ca l cul a ti ons  ‐ functi on / a ctua l   / GIS Sprea ds heet Va ri a bl es : DFC & DVC va l ues Dens i ty of PTB & LCB PTB Transport Module Model Specification  Cost = δ*DVC*q*distance +  Quantity of  PTB to  δ*DFC*q BR_DCFROR       As s umpti ons : Tra ns port Model  Functi ona l  Form Quantity of PTB from RBPC  Module PTB Transport Cost  to BR_DCFROR       Figure 49: Animal Feed Module      297         Appendix B    Case Study Regional Information    298 Michigan  Galesburg, MI  Figure 50: Maps of Michigan Case Study Region    Table 39: Area of Counties (Michigan)    County  Area (sq mile)     County  Area (sq mile)  Allegan  828    Eaton  576  Barry  556    Kalamazoo  562  Branch  507    St. Joes  504  Calhoun  709    Van Buren  611  Cass  492    Region  5,345    Table 40: Michigan Residues available from crop (tons per year)    ALLEGAN  BARRY  BRANCH  CALHOUN  CASS  EATON  KALAMAZOO  ST. JOSEPH  VAN BUREN      Corn   Oat   248,691  742  101,629  297  248,877  328  192,934  485  222,014  89  180,871  1,160  151,147  272  305,390  108  117,137  75  Rye  413 0 0 0 148 0 0 46 76 Soybean  89,897 52,020 134,664 114,110 90,548 137,183 65,606 100,763 54,857 299 Wheat  23,777 15,777 17,710 28,174 11,656 62,618 10,792 13,534 3,087 Other  Available  Usable  0 363,520  127,232 0 169,722  59,403 0 401,579  140,552 88 335,792  117,527 0 324,454  113,559 0 381,832  133,641 0 227,817  79,736 399 420,240  147,084 0 175,232  61,331   New York        Shelby, NY  Figure 51: Maps of New York Case Study Region      Table 41: Area of Counties  (New York)  County  Area (sq mile)  Erie  1,044  Genesee  494  Livingston  632  Monroe  659  Niagara  523  Orleans  391  Wyoming  593  Region  4,336        300 Pennsylvania               Clearfield, PA        Figure 52: Maps of Pennsylvania Case Study Region    Table 42: Area of Counties (Pennsylvania)  County  Blair  Cambria  Cameron  Centre  Clearfield      Area (sq mile)  527  693  399  1,112  1,154    County  Clinton  Elk  Huntingdon  Indiana  Jefferson  Region  301 Area (sq mile)  898  832  889  834  657  7,995                    REFERENCES    302 REFERENCES  Aden, A., M. Ruth, K. Ibsen, J. Jechura, K. Neeves, J. Sheehan, B. Wallace, L. Montague,  A. Slayton, and J. Lukas.  2002. “Ligno‐cellulosic Biomass to Ethanol Process Design  and  Economics  Utilizing  Co‐Current  Dilute  Acid  Prehydrolysis  and  Enzymatic  Hydrolysis for Corn Stover.” NREL/TP‐51032438, Golden, CO.    Altman,  I.,  C. Boesen  and  D.  Sanders.    2007.    “Contracting  For  Biomass:    Supply  Chain  Strategies  for  Renewable  Energy”.    Presented  at  Southern  Agricultural  Economics  Association Annual Meetings, Mobile, Alabama, 3 – 6 February.    Australia, Commonwealth of, Australian Government Sugar Research and Development  Corporation. 2006. The Value Chain Of The Australian Sugar Industry Developments  In The Period 1970–2005 And Future Opportunities.  SRDC Technical Report 1/2006  ISSN 1327‐ 947    Bals, B. and Dale, B.  2012.  “Developing a Model for Assessing Biomass Processing  Technologies Within a Local Biomass Processing Depot.” Bioresource Technology  106:161–169.    Besanko,  M.,  D.  Dranove,  M.  Shanley,  and  S.  Schaefer.    2007.    Economics  of  Strategy.   4th ed.  John Wiley and Sons.    Brasher, P.  2010.  “U.S. Bio‐fuel Production, Use Lags.” Des Moines Register.  9‐ November. http://bioenergy.checkbiotech.org/news/us_bio‐ fuel_production_use_lags      Brown,  R.,  M.M.  Wright,  A.A.  Boateng.    2008.    “Distributed  Processing  Of  Biomass  To  Bio‐Oil  For  Subsequent    Production  Of  Fischer‐Tropsch  Liquids”.  Bio‐fuels,  Bioprod.  Bioref. 2:229–238.    Carolan, J.E.; S.V. Joshi; and B.E. Dale. 2007.  "Technical and Financial Feasibility Analysis  of  Distributed  Bioprocessing  Using  Regional  Biomass  Pre‐Processing  Centers,"  Journal of Agricultural & Food Industrial Organization 5(2):NEED PG #S     Centrec Consulting Group, LLC. 2006.  Preparing for the Future of Michigan’s  Bioeconomy, Recommendations for the Office of Biobased Technologies. For the  Office of Bio‐based Technology and The Product Center, Michigan State University.    Cherubini, F., N. D. Birda, A. Cowieb, G. Jungmeiera, B. Schlamadingerc, and S. Woess‐ Gallasch.  2009. “Energy‐ And Greenhouse Gas‐Based LCA Of Bio‐fuel And Bioenergy    303 Systems:  Key  Issues,  Ranges  And  Recommendations”.  Resources,  Conservation  and  Recycling 53: 434–447    Cherubini,  F.  and  S.  Ulgiati.    2010.  “Crop  Residues  As  Raw  Materials  For  Biorefinery  Systems – A LCA Case Study”.  Applied Energy 87: 47–57    Cundiff, JS., and W.L. Harris. 1995.  “Maximizing Output‐ Maximizing Profits: Production  of  Herbaceous  Biomass  for  Fiber  Conversion  Should  be  a  Carefully  Managed  Equipment‐Based Enterprise.” Resource 2: 8‐9.    da Costa Sousa,  L., S.P.S. Chundawat, V. Balan, and B.E. Dale. 2009. “’Cradle‐To‐Grave’  Assessment Of Existing Lignocellulose Pretreatment Technologies”. Current Opinion  in Biotechnology 20:339–347    Dale B. E. 2007.  Author’s estimates based on laboratory measurements of nutrient  value of AFEX treated biomass.     ‐2007.  Author’s estimates based on recent designs of AFEX reactors,.     ‐1986. “Method for Increasing the Reactivity and Digestibility of Cellulose with  Ammonia.”  US Patent 4,600,590.     Dale, B. E. and M. J. Moreira. 1982.  “A Freeze‐Explosion Technique for Increasing  Cellulose Hydrolysis.” Biotechnology and Bioengineering Symposium 12:31‐43.     Dale, B. E., C. K. Leong, T. K. Pham, V. M. Esquivel, I. Rios, and V. M. Latimer.  1996.  “Hydrolysis of Ligno‐cellulosics at Low Enzyme Levels: Application of the AFEX  Process.” Bioresource Technology 56:111‐116.     Dowaki, K., T. Eguchi and R. Ohkubo. 2008. “A Life Cycle Assessment on a Fuel  Production Through Distributed Biomass Gasification Process”, Extended Summary.   Tokyo University of Science; Yutaka Genchi , AIST; pp.168‐175    Dunlap, C. E., J. Thomson, and L. C. Chiang. 1976.  “Treatment Processes to Increase  Cellulose Microbial Digestibility.” AIChE Symposium Series 72:58.     Egbendewe‐Mondzozo, A., S.M. Swinton, B. Bals, and B. Dale. 2011. “Can Dispersed  Biomass Processing Protect the Environment and Cover the Bottom Line for Bio‐ fuel?”  Staff Paper 2011‐15.  Department of Agricultural, Food and Resource  Economics.  Michigan State University.  East Lansing, MI. December     Eggeman, T. 2008. “Eggeman_SSF_MLrev.xls” MS Excel® file, downloaded from  www.everythingbiomass.org, May 2008.    Eggeman, T. and R. Elander. 2005.  “Process and Economic Analysis of Pretreatment  Technologies.” Bioresource Technology 96:2019‐2025.     304 Eranki, E.L., Bals, B. and Dale, B.  2011.  “Processing Depots: A Key to The Logistical  Challenges of the Cellulosic Bio‐fuel Industry.” Bio‐fuels, Bioprod. Bioref. 5:621–630.    Forbes, A. 2011. “A giant comes to life in the deserts of Qatar.” European Energy Review  (online).  July 7.  http://www.europeanenergyreview.eu/site/pagina.php?id=2822    Foster, B. L., B. E. Dale, and J. B. Doran‐Peterson. 2001.  “Enzymatic Hydrolysis of  Ammonia‐Treated Sugar Beet Pulp.” Applied Biochemistry and Biotechnology  91:269‐282.     Froese, R.  2009.  Personal correspondence via email. 9‐July.    Gaucher, S., P.Y. Le Gal, and G. Soler.  2003. “Modelling Supply Chain Management In  The Sugar Industry”.  Institut National de la Recherche Agronomique & University of  Natal; Proceedings of South African Sugar Technology Association (7)    Glassner, D., J. Hettenhaus and T. Schechinger.  1998. “Corn Stover Collection Project.”  Bioenergy’98‐Expanding Bioenergy Partnerships: Proceedings 2: 100‐1110.    Gold,  R.    2009.    “Wood  Pellets  Catch  Fire  as  Renewable  Energy  Source”,  Wall  Street  Journal, Business Section, July 7, p. A4.    Graham,  R.,  B.  English,  and  C.E.  Noon.  2000.  “A  GIS‐Based  Modeling  System  for  Evaluating  the  Cost  of  Delivered  Energy  Crop  Feedstock.”  Biomass  &  Bioenergy  16(1): 309‐329.    Hamelinck, C., G. van Hooijdonk, and A. Faaij.  2005.  “Ethanol from Ligno‐cellulosic  Biomass: Techno‐Economic Performance in Short‐, Middle‐ and Long‐term.” Biomass  and Bioenergy 28:384‐410.     Hess,  J.R.,  C.T.  Wright,  K.L.  Kenney,  and  E.M.  Searcy.  2009.  Uniform‐Format  Solid  Feedstock  Supply  System  A  Commodity‐Scale  Design  to  Produce  an  Infrastructure‐ Compatible  Bulk  Solid  from  Ligno‐cellulosic  Biomass;  Idaho  National  Laboratory.   NL/EXT‐09‐15423    Holmgren,  M.,  K.  Casavant,  and  E.  Jessup.  2007.  Review  of  Transportation  Costs  for  Alternative  Fuels.  Strategic  Freight  Transportation  Analysis  Research  Report  #  25.   Washington State Dept. of Transportation and Washington State University.      Holtzapple, M. T., J. Jun, G. Ashok, S. L. Patibanadala, and B. E. Dale. 1991.   “Pretreatment of Switchgrass by Ammonia Fiber Explosion (AFEX).” Applied  Biochemistry and Biotechnology 28/29:59‐74.     Holtzapple, M.T., J. E. Lundeen, R. Sturgis, J. E. Lewis, and B. E. Dale.  1992.     305 “Pretreatment of Ligno‐cellulosic Municipal Solid‐Waste by Ammonia Fiber  Explosion (AFEX).” Applied Biochemistry and Biotechnology 34:5‐21.     Hungate, R.E., 1950. “The Anaerobic Mesophilic Cellulolytic Bacteria”. Bacteriol. Rev.  14, 1–49.    Jenkins, B., Dhaliwal, R., Summers, M., Bernheim, L., Lee, H., Huisman, W., and Yan, L.  2000.  “Equipment  Performance,  Costs,  and  Constraints  in  the  Commercial  Harvesting  of  Rice  Straw  for  Industrial  Applications.”  Paper  no.  006035,  ASAE.  Presented at the American Society of Agricultural Engineers (ASAE), July 9‐12,     Jessen, H.  2010.  “Pennsylvania Ethanol Plant Now Producing.” Ethanol Producer  Magazine (online).  http://www.ethanolproducer.com/article.jsp?article_id=6331    Kaylen M., D. L. Van Dyne, Y. Choi, M. Blasé.  2000.  “Economic Feasibility of Producing  Ethanol from Ligno‐cellulosic Feedstocks.” Bioresource Technology 72:19‐32.     Kotrba, R.  2007.  “The Rumpelstiltskin of Rice Straw.” The Ethanol Producer Magazine,  Aug., pp. 1‐4.     Kumar,  A.,  J.B.  Cameron,  P.C.  Flynn.  2004.  “Pipeline  Transport  of  Biomass.”  Applied  Biochemistry and Biotechnology 113: 27‐39.  ‐2005.  “Pipeline  Transport  and  Simultaneous  Saccharification  of  Corn  Stover.”  Bioresource Technology 96: 819‐829.    Kumar, A., S. Sokhansanj, P.C. Flynn. 2006.  “Development of a Multicriteria Assessment  Model for Ranking Biomass Feedstock Collection and Transportation Systems”.   Applied Biochemistry and Biotechnology 129‐132: 71‐87    Kumar,  A.  and  S.  Sokhansanj.  2007.  “Switchgrass  (Panicum  Vigratum,  L.)  Delivery  to  a  Biorefinery  Using  Integrated  Biomass  Supply  Analysis  and  Logistics  (IBSAL)  Model.”  Bioresource Technology 98: 1033‐1044.    Laser, M., Jin, H.,  Jayawardhana, K., and Lynd, LR.  2007.  “Co‐production of Ethanol and  Power from Switchgrass.” Biomass and Bioenergy.  Draft of paper.  June 2007    Lee, D. and A. H. C. Yu. 1995.  “Evaluation of Cellulase Recycling Strategies for the  Hydrolysis of Ligno‐cellulosic Substrates.” Biotechnology and Bioengineering 45:328– 336.     Lynd,  L.  R.,  D.  Wyman,  D.  Johnson,  R.  Landucci,  and  M.  Laser.  2005.    “Strategic  Biorefinery  Analysis:  Analysis  of  Biorefineries.”  Subcontract  Report  NREL/SR‐510‐ 35578, October. Available at http://www.nrel.gov/docs/fy06osti/35578.pdf       306 Lynd, L. R. 2004.  Prospects for Fuel Derived from Biomass as a Major Transportation  Sector Energy Carrier. Transportation Research Board (TRB) Meeting, TRB Session  700, February 11, 2004.     Marrison,  C.  and  E.  Larson.  1995.  “Cost  Versus  Scale  for  Advanced  Plantation‐Based  Biomass Energy Systems in the US and Brazil.” Proceedings of US EPA Symposium on  Greenhouse  Gas  Emissions  and  Mitigation  Research,  Washington  DC,  June  27‐29  June.    Marshall, D. 2007.  “Pelletiztion of AFEX Treated Biomass.” Presentation at the  Department of Chemical Engineering, Michigan State University, Sept 18, 2007.     MacLean, H. L., and L. B. Lave. 2003.  “Evaluating Automobile Fuel/Propulsion System  Technologies.” Progress in Energy and Combustion Science 29:1‐69.     Milbrandt, A.  2005.  A Geographic Perspective on the Current Biomass Resource  Availability in the United States. Golden, CO.  U.S. Dept. of Energy, National Renewal  Energy Laboratory. NREL/TP‐560‐39181.  December.     Moniruzzaman, M., B. S. Dien, and B. Ferrer.  1997. “Ethanol Production from AFEX  Pretreated Corn Fiber by Recombinant Bacteria.” Biotechnology Letter 18:985‐990.     Mooney, C.A., S. D. Mansfield, M. G. Touhy, and J. N. Saddler.  1998. “The Effect of Initial  Pore Volume and Lignin Content on the Enzymatic Hydrolysis of Softwood.”  Bioresource Technology 64:113‐119.     Morgan,  F.  and  R.  Bolton.  2002.    “Hexagonal  Economic  Regions  Solve  the  Location  Problem.” The American Mathematical Monthly 109(2): 165‐172.    Newton‐Sendich E., M. Laser, S. Kim, H. Alizadeh, L. Laureano‐Perez, B. E. Dale, and L. R.  Lynd.  2007. "Recent Process Improvements for the Ammonia Fiber Expansion  (AFEX) Process and Resulting Reductions in Minimum Ethanol Selling Price." Working  paper, Department of Chemical Engineering, Michigan State University.    Obama, B.  2011, March 30. A Secure Energy Future. Speech presented at Georgetown  University, Washington, DC.  ‐ 2008.  Barack Obama’s Plan to Make America a Global Energy Leader.  Obama ‘08,  Obama for America Campaign.      Parr, J. and J. Swales. 1999. “Competition and Efficiency in a Spatial Setting.” Journal of  Regional Science  39(2): 233‐243.      307 Perlack,  RD.,  and  A.F,  Turhollow.  2002.  Assessment  of  Options  for  the  Collection,  Handling,  and  Transport  of  Corn  Stover.  Oak  Ridge  National  Laboratory,  report  no.  ORNL/TM‐2002/44.     Perlack,  RD.,  L.  Wright,  A.F.  Turhollow,  R.  Graham,  B.  Stokes,  and  D.  Erbach.    2005.   Biomass  as  Feedstock  for  a  Bioenergy  and  Bioproducts  Industry:    The  Technical  Feasibility of a Billion‐Ton Annual Supply. Oak Ridge National Laboratory, report no.  ORNL/TM‐2005/66 and US DOE report no. DOE/GO‐10299502135.     Peterson,  C.,  Wysocki,  and  S.  Harsh.  2001.  “Strategic  Choice  Along  The  Vertical  Continuum”.  International Food and Agribusiness.      Reuters. 2010.  Al Gore: Votes, Not Science, Led Me To Back Corn Ethanol.  Thomson  Reuters. November. Accessed on 3‐25‐2011 at  http://www.msnbc.msn.com/id/40317079/ns/us_news‐environment/    Schroeder,  J.W.  1997.    “Economic  Evaluation  of  Alternative  Feeds  for  Dairy.”  North  Dakota  State  University  Extension  Service.    Available  at  http://www.ag.ndsu.edu/disaster/drought/economicevaluationalternatives.html     Sheehan, J., A. Aden, K. Paustian, K. Kendrick, J. Brenner, M. Walsh, and R. Nelson.   2004. “Energy and Environmental Aspects of Using Corn Stover for Fuel Ethanol.”  Journal of Industrial Ecology 2004(3‐4):177‐146.     Sissine, F. 2007.  Energy Independence and Security Act of 2007: A Summary of Major  Provisions.  Washington, DC.  U.S. Congressional Research Service. Order Code  RL34294, December.     Spatari, S.  2007. Biomass to Ethanol Pathways: Evaluation of Ligno‐cellulosic Ethanol  Production Technologies. Unpublished Ph.D. thesis, Department of Civil and  Environmental Engineering, University of Toronto.     Spatari, S., D.M. Bagley, H.L. MacLean.  2010. “Life Cycle Evaluation Of Emerging Ligno‐ cellulosic Ethanol Conversion Technologies”.  Bioresource Technology 101: 654–667    Tembo, G., F. Epplin, and R. Huhnke.  2003. “Integrative Investment Appraisal of a Ligno‐ cellulosic Biomass‐to‐Ethanol Industry.” Journal of Agricultural and Resource  Economics 28:611‐633.     Teymouri, F, E.  Laureano‐Perez, H. Alizadeh, and B. Dale.  2005. “Optimization of the  Ammonia Fiber Explosion (AFEX) Treatment Parameters for Enzymatic Hydrolysis of  Corn Stover,” Bioresource Technology 96:2014‐2018.       308 Tiffany,  D.,  B.  Jordan,  E.  Dietrich,  and  B.  Vargo‐Daggett.  2006.  “Energy  and  Chemicals  from  Native  Grasses:  Production,  Transportation  and  Processing  Technologies  Considered in the Northern Great Plains”. Department Of Applied Economics College  Of Food, Agricultural And Natural Resource Sciences Staff Paper P06‐11, University  Of Minnesota    Tilman,  D.,  J.  Hill,  and  C.  Lehman.    2006.  “Carbon‐Negative  Bio‐fuels  from  Low‐Input  High‐Diversity Grassland Biomass.” Science 314:1598‐1600.     Tyler, D. 2006. “State Spurs Ethanol Plant.” Western New York Energy (website).  May.  http://www.wnyenergy.com/News.php#faq2    U.S. Department of Agriculture. 2010. Report and Recommendations of the Renewable  Energy Committee of the National Agricultural Research, Extension, Education and  Economics (NARE EE) Advisory Board.  Washington, DC.    U.S. Department of Agriculture and U.S. Department of Energy.  Biomass Research and  Development Board, Technical Advisory Committee. Feedstock Subcommittee.   March 1‐2, 2012. “Subcommittee Report Outs‐Biomass Meeting.”  Available for  download at  http://www.usbiomassboard.gov/pdfs/subcommittee_q1_2012_tac.pdf    U.S. Department of Energy. 2003.  Roadmap for Agriculture Biomass Feedstock Supply in  the United States.  DOE/NE ID 11129.     U.S. Department of Energy.  2007. “DOE Selects Six Cellulosic Ethanol Plants for Up to  $385  Million  in  Federal  Funding.”  Press  Release  4827.  Washington,  DC:  US  Department  of  Energy,  February  28,  2007.  Available  at  http://www.doe.gov/news/4827.htm     U.S.  Department  of  Energy.  2011.    U.S.  Billion‐Ton  Update:    Biomass  Supply  for  a  Bioenergy and Bioproducts Industry.  R.D. Perlack and B.J. Stokes (Leads), ORNL/TM‐ 2011/224.  Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, TN. 227p.     U.S.  Department  of  Energy.  Energy  Information  Agency,  “Table  5.6.B.  Average  Retail  Price of Electricity to Ultimate Customers by End‐Use Sector, by State, Year‐to‐Date  through  April  2007  and  2006.”  Electric  Power  Monthly,  April  2007.  Office  of  Coal,  Nuclear,  Electric  and  Alternate  Fuels,  U.S.  Department  of  Energy,  Washington,  DC  20585. Available at http://www.eia.doe.gov/cneaf/electricity/epm/epm_sum.html     U.S. Department of Labor, U.S. Bureau of Labor Statistics.  2009.  Consumer Expenditures  in 2009.  Washington DC.  Report 1029.  May.      309 U.S. Energy Information Administration. 2009. Energy Perspectivies, 1949‐2009.  Washington, DC    U.S. Environmental Protection Agency, Office of Transportation and Air Quality. 2007.  Greenhouse Gas Impacts of Expanded Renewable and Alternative Fuels Use. EPA420‐ F‐07‐035. April.    Wallace‐Wells, B.  2011.  “The Will to Drill”.  New York Times Magazine.  16‐January, pp.  39‐43.    WE  Energies  “Standard  Firm  Service  (Ag1)”.  Available  at    http://www.we‐ energies.com/business_  new/  steam/  steam_pricing.htm  and  WE  Energies  “Steam  InflationCalc”.  Available  at    http://webapps.we‐ energies.com/productcompare/selection_page.cfm? steam=Y .     Williamson  O.E.  1975.    Markets  and  Hierarchies:  Analysis  and  Antitrust  Implications.  New York.  ‐1996.  The Mechanisms of Governance.  Oxford University Press.      Woodbury, P.  2009.  Data attained via personal correspondence via email. 4‐November.    Wooley, R., M. Ruth, J. Sheehan, K. Ibsen, H. Majdeski, and A. Galvez.  1999. “A. Ligno‐ cellulosic  Biomass  to  Ethanol  Process  Design  and  Economics  Utilizing  Co‐Current  Dilute Acid Prehydrolysis and Enzymatic Hydrolysis Current and Futuristic Scenarios.”  NREL/TP‐580‐26157, July.     Wright,  C.,  K.L.  Kenney,  and  J.R.  Hess.  2007.  “Feedstock  Supply  System  Design  and  Economics  for  Herbaceous  Biomass  Below  15%  moisture.”  Presented  at  29th  Symposium on Biotechnology for Fuels and Chemicals, Denver CO, May 2.    Wright,  C.,  K.L.  Kenney,  J.R.  Hess,  P.  Laney,  C.  Radtke,  D.  Muth,  P.  Pryfogle.  (Idaho  National  Laboratory)  and  D.  Grant.  (Grant  4‐D  Farms).    2006.  “Biomass  Resource  Feedstock Supply”; September.    Wu,  M.,  M.  Wang,  and  H.  Huo.    2006.  “Fuel‐Cycle  Assessment  of  Selected  Bioethanol  Production  Pathways  in  the  United  States.”  Energy  Systems  Division,  Argonne  National  Laboratory,  ANL/ESD/06‐7.  Available  at  http://www.transportation.anl.gov/pdfs/TA/377.pdf     Wyman, C.E., B.E. Dale, R. T. Elander, M. Holtzapple, M. R. Ladisch, and Y. Y. Lee.  2005.  “Coordinated  Development  of  Leading  Biomass  Pretreatment  Technologies.”  Bioresource Technology 96:1959‐1966.       310 Yacobbi, B. and T. Capehart. 2008. Selected Issues Related to an Expansion of the  Renewable Fuel Standard (RFS).  U.S. Congressional Research Service.  Washington,  DC. Order Code RL34265, March.    Zhan, FB., X. Chen, C.E. Noon, and G. Wu. 2005. “A GIS‐Enabled Comparison of Fixed and  Discriminatory  Pricing  Strategies  for  Potential  Switchgrass‐to‐Ethanol  Conversion  Facilities in Alabama.” Biomass & Bioenergy 28: 295‐ 306.    311