Comparative Modelling and Optimization of Different Pretreatment Technologies for Bioethanol Production
Palabras clave:
lignocelulosa, biomasa, etanol, modelación, optimización, diseñoResumen
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.