3. ESQUEMAS DE ESCALAMIENTO INDUSTRIAL DE …rembio.org.mx/wp-content/uploads/2015/01/CURSO... · ... Cereal Straw as a Resource for Sustainable Biomaterials and Biofuels. Gould M,

DRA. ALMA SERAFIN MUÑOZ 1 de Diciembre 2014 Morelia Michoacán, México.

I REUNIÓN NACIONAL DE LA RED TEMÁTICA DE BIOENERGÍA

X REUNIÓN NACIONAL DE LA REMBIO

Curso Escalamiento Industrial Sustentable de Bioenergía

3. ESQUEMAS DE ESCALAMIENTO INDUSTRIAL DE BIOENERGÉTICOS

BAJO LA PERSPECTIVA DE BIORREFINERIAS









• Escalamiento:

Proceso donde se desarrollan criterios

y reglas de asignación numéricas con

el objetivo de determinar las unidades de medida significativa.





Planta Piloto

Nivel Laboratorio

Integrada por partes específicas para

reproducir a escalas los procesos productivos

Modelos matemáticos





Fenomenológico

Empírico

Similaridad

Geométrica

Mecánica

Térmica

Química

Modelos de

Escalamiento













ANALISIS DIMENSIONAL Herramienta para detectar errores en

cálculos





Análisis de Polisácaridos

Serafin Muñoz A.H., Molina Guerrero C.E. ;Hernández Escoto H.,2009.

ESTUDIOS DE ESTIMACION DE RESIDUOS FORESTALES Y AGRICOLAS

ESTUDIOS DE SUSTENTABILIDAD SOCIO ECONOMICA

RESIDUOS AGRICOLAS ,FORESTALES, URBANOS (ORGANICOS, RESIDUOS PET)

MATERIAL PARA CONSTRUCCION

CASO DE ESTUDIO : BIOENERGETICOS

FTIR y OEM Characterization

Wheat Straw

Milling

ALKOX Pretreatment

Filtering

Washing and pH adjustment

Enzymatic Hydrolysis

Glucose Fermentation

For example: Ethanol

Solid Phase (Cellulose) Liquid Phase

Acid Ethanol precipitation

Filtering

Enzymatic Hydrolysis

Xylose Fermentation

For example: Ethanol

7 days oven heating for total Water Removal

Low Molecular Weight Phenolyc Compounds

and Salts

Liquid Phase (Lignin) Solid Phase (Hemicelluloses)

Sun R,. (2010), Cereal Straw as a Resource for Sustainable Biomaterials and Biofuels. Gould M, (1985), Studies on the Mechanism of Alkaline Peroxide Delignification of Agricultural Residues.

FTIR, SEM y OEM Characterization

•H2O2 al 2% (v/v) •NaOH Solution (50% w/v) to adjust initial pH •5N HCl Solution to maintain constant the pH at 11.5 •Wheat Straw at 6% •3mm approximate pw/particle size •Reaction time of 5 hours





2. Etapa Experimental.

Micro-reactor

0.01 g de Paja deslignificada 60.9% Celulosa 21.6% Hemicelulosa 5.37% Lignina

Paja deslignificada Azúcares reductores Celulosa Hemicelulosa Lignina

Frontera del sistema

RENDIMIENTO DEL PROCESO

VELOCIDAD ESPECÍFICA DE REACCIÓN

-

Diagrama de causa y efecto para el análisis

• Las pruebas se realizaron en tubos eppendorf de 1.5 mL.

Método de ensayo

50

C 750 rpm

Solución con sustrato

500 µL de solución +

499 µL de buffer

1 µL de Accellerase 1500

Espectrofotómetro 540 nm

Cinética enzimática

Técnica de DNS

Se tomaron muestras en los

tiempos de:

1, 3, 5, 7, 10, 20, 40 min

Cinética de producción de azucares reductores Prueba de fibra de agave con 1 y 5 µL

Inhibición enzimática por glucosa

Inhibición por concentración de glucosa

Cálculo de actividad

específica de reacción

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

0 100 200 300 400 500 600

Concentr

acio

n d

e A

zucare

s r

educto

res (

mg/m

L)

Tiempo (min)

Se reporta en unidades internacionales por mg de proteína: U/mg (µmol/ mg min) La cantidad de enzima que es capaz de producir 1 μmol de azúcares reductores como glucosa en la mezcla de reacción por minuto bajo las condiciones especificadas.

Resultados actividad específica

Se ensayaron temperaturas de 45, 50, 57, 60 y 65

C

• Diseño experimental: Diseño factorial completo (FFD)

de 3 factores con 3 niveles cada uno, realizados por triplicado.

• pH: 4, 4.5 y 5 • T: 45, 50 y 55°C • Relación enzima sustrato 0.1, 0.3 y 0.5 ml/g de

celulosa.

•

Diseño experimental

Experimentos micro-reacción.

Preparación de sacarificación

Termomixer 750 rpm

Reacción (DNS, Megazyme) Espectrofotómetro

Progreso de la sacarificación.

Resultados

Los resultados se analizan utilizando el software estadístico JMP 9.0.

Deben probarse los supuestos estadísticos de: Normalidad Homogeneidad Independencia

Normalidad

Los datos se ajustan a una distribución normal

Homogeneidad

Homogeneidad

Homogeneidad

Análisis de varianza

Si Prob >F es menor a 0.05 el parámetro afecta significativamente al proceso

Cinética de Crecimiento de microorganismos

• Actores principales:





La biomasa • Materiales esenciales para la

estructura y la reproducción de un organismo vivo.

• La biomasa se expresa a menudo como una concentración, por ejemplo,

g-biomasa/L-cultura.





Cinética de Crecimiento





¿Por qué es necesario conocer la cinética de crecimiento microbiano?

interpretación de los datos…..





Para la optimización del crecimiento y la formación de producto.

SUSTRATOS (Si)

BIOMASA (X) PRODUCTOS

(Pi)

















Biocinética y Bioreactores

• Similitudes entre un reactor “convencional” y uno biológico:

Ecuaciones de diseño (derivadas del balance de masa),

Términos de producción que derivamos de leyes cinéticas,

El proceso matemático y

El propósito.





Biocinética y Bioreactores

• Diferencias entre el reactor biológico y el “convencional”:

Expresiones cinéticas, ya que los modelos cinéticos vistos no reproducen aceptablemente el comportamiento de reacciones biológicas.

Un bioreactor trabaja con organismos vivos o con partes de organismos vivos (enzimas) que poseen características muy particulares.





• MODELO MICHAELIS-MENTEN PARA CINÉTICA ENZIMÁTICA

Es el modelo más característico de una reacción bioquímica.

describe la velocidad de reacción de muchas reacciones enzimáticas

Todas las reacciones bioquímicas son mediadas por enzimas. Las enzimas son proteínas que actúan como catalizadores, pues posibilitan las reacciones pero no se involucran en ellas como reactivos.





Podemos empezar a diseñar reactores. Ejemplo, reactor enzimático; Que es operado en forma batch, donde el sustrato glucosa se convierte en fructosa Al no entrar ni salir sustrato, el balance, como en un reactor batch convencional, solo incluye los términos de acumulación y producción.

Como evaluar los parámetros cinéticos de la ecuación, rmax y Km.

Tres formas de linearización de la ecuación de Michaelis-Menten (M-M) son comunes:





Estos parámetros cinéticos los podemos encontrar a través de los valores de la pendiente y la intersección con la abscisa.

Por ejemplo, La intersección de esta línea recta con la abcisa sería el inverso del valor de rmax. Ya teniendo este podemos calcular también el valor de Km, puesto que el valor de pendiente de la recta es precisamente Km/rmax. Se han calculado los siguientes datos de velocidad inicial de conversión de glucosa a fructosa:





Supongamos que queremos calcular el tiempo que deberemos procesar una solución de glucosa de 10 mmol/lt hasta un 90% de conversión en un reactor batch. El balance de materia sería:

Y para un reactor tanque la ecuación de balance sustrato

Suponiendo densidad constante, v0 = v

Considerando estado estacionario, el término de acumulación se elimina:

El factor (v0/V) es el inverso del tiempo espacial (τ), también conocido como velocidad espacial (s), entonces:

que sería la ecuación de diseño para un reactor enzimático continuo.

Pero en situaciones practicas utilizamos todo un microorganismo vivo y ahora el biocatalizador no es una enzima sino toda una célula, la concentración del biocatalizador puede variar con respecto al tiempo. Para el bioreactor batch donde estamos creciendo células, el balance sobre la biomasa (X) se vería así:

Nótese que si [X] tiene unidades de g células/mL, y t unidades de s, entonces µ tiene unidades de 1/s

Si suponemos que todo el funcionamiento de la célula depende de enzimas, y que es la más lenta de estas la que determina la tasa de crecimiento, entonces podemos pensar en que µ tenga la forma de una ecuación M-M. De hecho, esa suposición es ampliamente utilizada. La ecuación (18) es llamada ecuación de Monod, y es análoga a la ecuación de Michaelis-Menten:

Desde luego este es solo uno de los balances pertinentes al análisis de un reactor celular. Podríamos, y en muchas instancias debemos, formular ecuaciones de cambio para el sustrato (o sustratos), el producto (o productos), etc.

Optimización del proceso de sacarificación en microreacción por

medio de la metodología de superficie de

respuesta.

Metodología de superficie de respuesta (MSR)

Después de una primera etapa experimental

Desplazar la región experimental

Explorar en forma mas detallada

región experimental inicial

Metodología de superficie de

respuesta

MSR

MSR

Box and Wilson 1951

Debido al avance computacional, se ha incrementado en los últimos 30 años.

Myers and Montgomery (1995) Box and Draper (1987) Khuri and Cornell (1987) Cornell (2002)

Realizar una serie de experimentos donde se pueda realizar una adecuada y segura medición de la respuesta de interés.

Desarrollar un modelo matemático de superficie de respuesta de segundo orden con el mejor ajuste

Determinar el conjunto optimo de parámetros experimentales que producen un valor máximo o mínimo de respuesta

Representar los efectos directos y la interacción de los parámetros del proceso a través de gráficos en 2 y 3 dimensiones

Diseño de composito central

Clase mas utilizada para modelos ajustados de segundo orden

Permite estudiar los efectos lineales y las interacciones

Se emplea cuando se cree que el punto óptimo está dentro de la región

experimental

• Polinomio de segundo orden

Modelo de superficie de respuesta

de segundo orden

Donde

βo termino independiente β i…k coeficientes lineares β ii…kk coeficientes de términos cuadráticos β ij son los coeficientes de interacción ε es el error total

• Se generaron 50 experimentos para la obtención de la superficie de respuesta.

• Valores ensayados:

• T: 45, 48, 55, 62, 65

• pH: 4, 4.3, 5, 5.7, 6

• Accellerase (ml): 0.6, 2, 5.4, 8.8, 10.8.

GENERACION DE SUPERFICIE DE RESPUESTA

Diseño experimental

• Para la obtención de las superficies de respuesta, se tomo solamente el valor final de azúcares obtenidos después de hrs

de reacción.

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

0 100 200 300 400 500 600

mg

de

AR

/ m

l d

e s

olu

ció

n

Tiempo (min)

Microreacción pH 5, T 55 C, 5.4 µL de Accellerase 1500 / gramo de celulosa

• Las respuestas a optimizar fue el rendimiento Y p/s y la velocidad especifica de reacción.

Respuestas a optimizar

Donde

PAR azúcares reductores al final del proceso

PARt azúcares reductores teóricos

Donde

PARffe azúcares reductores al final de la fase exponencial

P: cantidad de proteína t es el tiempo

Resultados

Optimización del rendimiento

El modelo matemático de regresión que muestra el comportamiento de la respuesta en función del pH, la temperatura y la Re/s es:

Los resultados del rendimiento oscilan entre 4.08

0.57 y 47.58

3.92 % para los experimentos 7 y 2 respectivamente

El valor óptimo de Yp/s, predicho por el modelo, es de 45.74% y los valores de pH, temperatura y Re/s son de 4.55, 52.51

C y 2.34 ml/g respectivamente.


Gráficamente

Optimización de

la velocidad específica

El modelo matemático de regresión que muestra el comportamiento de la respuesta ( Ver) en función del pH, la temperatura y la Re/s es:


0.01 y 9.95

1.58 U/mg p

El valor óptimo , predicho por el modelo, es de 45.74% y los valores de pH, temperatura y Re/s son de 5, 48.62


Optimización de


Gráficamente Solución tipo silla

Resumen de resultados

Valores de los parámetros donde se obtuvo una óptima respuesta

Los resultados óptimos, para una alta producción de azucares reductores, fueron ensayados en reactores de 0.5 L

Pruebas en reactores de 0.5 L

Pruebas en reactores de 0.5 L

Se realizaron tres ensayos Reactor marca Corning de 500 ml Parrilla de calentamiento con control de temperatura y agitación

Resultados obtenidos

Resultados obtenidos

La producción de azúcares reductores del sacarificador 1, 2 y 3 fueron 8.034

0.0142 mg / ml, 8.441

0.3956 mg / ml y 7.7670

0.1924 mg / ml respectivamente

El rendimiento Yp/s calculado con este producción de azúcares reductores es de 43.63 %. La velocidad específica de reacción (VER) promedio de los tres reactores fue de 0.2398

0.00532 U/mg.


El modelo matemático de regresión que muestra el comportamiento de la respuesta en función del pH, la temperatura y la Re/s es:


0.57 y 47.58

3.92 % para los experimentos 7 y 2 respectivamente

El valor óptimo de Yp/s, predicho por el modelo, es de 45.74% y los valores de pH, temperatura y Re/s son de 4.55, 52.51



Gráficamente

Optimización de


Gráficamente Solución tipo silla





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