Comparative modelling and optimization of different pretreatment technologies for bioethanol production



Título del documento: Comparative modelling and optimization of different pretreatment technologies for bioethanol production
Revista: Centro azúcar
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000388190
ISSN: 0253-5777
Autores: 1
2
Instituciones: 1Universidad del Tolima, Departamento de Ingeniería Agroindustrial, Ibagué, Tolima. Colombia
2University College London, Department of Chemical Engineering, Londres. Reino Unido
Año:
Periodo: Ene-Mar
Volumen: 38
Número: 1
Paginación: 58-74
País: Cuba
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Experimental
Resumen en español La producción de bioetanol a partir de biomasa lignocelulósica está adquiriendo cada vez más relevancia debido a su bajo costo, amplia disponibilidad, alto contenido de azúcar y que no compite con los alimentos. Sin embargo, la lignocelulosa es más difícil de convertir que los azúcares, almidones y aceites, ya que consiste en una mezcla compleja de celulosa, hemicelulosa y lignina. Para poder romper su estructura, se requiere un tratamiento previo. Para esto diferentes metodos se han propuesto, entre ellos físico, físico-químicos, químicos, biológicos o una combinación de estos para pretratar la materia prima [23]. El pretratamiento es una parte esencial para el éxito económico de todo el sistema, debido a que puede representar hasta un tercio del costo de todo el proceso [14]. El impacto que tien el pretratamiento en el resto del proceso motiva el desarrollo de modelos adecuados para el diseño y optimización de procesos. Este estudio presenta la modelización y optimización del pretratamiento del bagazo de caña de azúcar para la producción de bioetanol. Diferentes pretratamiento son considerados, que incluyen pretratamiento con acido diluido (tres diferentes ácidos) y el pretratamiento con agua caliente. Los modelos para el pretratamiento se derivan de datos experimentales extraidos de la literatura, y basados en el estudio de la cinética que participa en las diferentes reacciones y la incorporación de esta a los balances de masa para cuantificar el consumo y la generación de los distintos componentes. Los modelos se implementaron en Jacaranda, un sistema para el diseño y optimización de procesos [8], para determinar las condiciones óptimas para cada pretratamiento. Los resultados muestran la interacción entre las variables de diseño (tales como tiempo de residencia, temperatura, o concentración de ácido) y las condiciones óptimas
Resumen en inglés Bioethanol production from lignocellulose biomass is becoming of increasing importance because of its low-cost, widely available, non-food competence and high sugar content. However, lignocellulose is more difficult to convert than sugars, starches and oils because it consists of a complex mixture of cellulose, hemicellulose and lignin. To break down its complex structure, a pretreatment step is required. For that purpose physical, physico-chemical, chemical, biological or a combination of pretreatment steps have been proposed to process the raw materials [23]. Pretreatment is essential for the economic success of the entire system because the pretreatment may represent up to one-third of the overall processing cost [14]. The impact of the pretreatment step on the overall process motivates the development of models suitable for process design and optimization. This study presents the modelling and optimization of the pretreatment of sugarcane bagasse for bioethanol production. Alternative pretreatment steps are considered, including dilute-acid hydrolysis (with different acids) and processing with liquid hot water. Models for each pretreatment step are derived from experimental data from the literature, based on an understanding of the kinetics involved in the different reactions and incorporating the kinetics into mass balances models to quantify the consumption and generation of the different components. The models are implemented in the Jacaranda system for process design and optimisation [8] to identify the optimal process conditions for each pretreatment. Results show the interaction between design variables (i.e. residence time, operating temperature or acid concentration) and optimal conditions
Disciplinas: Ingeniería,
Agrociencias,
Química
Palabras clave: Ingeniería de energéticos,
Plantas para uso industrial,
Química industrial,
Bagazo,
Caña de azúcar,
Tratamiento térmico,
Tratamiento químico,
Bioetanol
Keyword: Engineering,
Agricultural sciences,
Chemistry,
Energy engineering,
Plants for industrial use,
Industrial chemistry,
Industry,
Bagasse,
Sugar cane,
Thermal treatment,
Chemical treatment,
Bioethanol
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