Estratégias para otimização da produção de etanol de segunda geração por leveduras não-convencionais avaliadas através de modelagem matemática [recurso eletrônico]
Luiz Eduardo Biazi
TESE
Português
T/UNICAMP B47e
[Strategies to optimize the production of second generation bioethanol by non-conventional yeasts evaluated through mathematical modeling ]
Campinas, SP : [s.n.], 2020.
1 recurso online ( 175 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientadores: Aline Carvalho da Costa, Jaciane Lutz Ienczak
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química
Resumo: O bagaço de cana-de-açúcar é um subproduto do processo de produção de etanol (1G) e é um substrato lignocelulósico promissor para a produção de bioetanol de segunda geração (2G). Como as hemiceluloses representam cerca de 30 % do peso seco do bagaço, a quantidade de açúcares gerados após a...
Resumo: O bagaço de cana-de-açúcar é um subproduto do processo de produção de etanol (1G) e é um substrato lignocelulósico promissor para a produção de bioetanol de segunda geração (2G). Como as hemiceluloses representam cerca de 30 % do peso seco do bagaço, a quantidade de açúcares gerados após a hidrólise deste material representa uma porção substancial para a produção de bioetanol de segunda geração. A hidrólise de hemiceluloses resulta em uma mistura de xilose, glicose e outros monossacarídeos. Sendo assim, a transformação de pentoses em bioetanol torna-se um dos desafios mais importantes a serem resolvidos no âmbito científico e tecnológico, considerando a produção de bioetanol a partir de biomassa lignocelulósica. Nesse contexto, o uso de microrganismos naturalmente capazes de fermentar pentoses se torna interessante, como as leveduras Scheffersomyces stipitis e Spathaspora passalidarum. Considerando o processo de fermentação, a temperatura é um parâmetro operacional que exerce papel fundamental na reação, com influência na produtividade de etanol, no consumo de substratos, no crescimento celular e até na viabilidade dos microrganismos. A estimação de parâmetros dependentes da temperatura é uma das principais estratégias para compreensão cinética e melhoramento de processos. Nesse contexto, foi desenvolvido um modelo matemático não-estruturado para a produção de etanol de segunda geração descrevendo o consumo de xilose e glicose, o crescimento celular e a produção de etanol em função da temperatura, a partir de fermentações em batelada realizadas sob alta densidade celular. Para a levedura S. passalidarum, o modelo proposto descreveu satisfatoriamente o sistema de fermentação investigado na faixa de 26 a 32 ºC, com um coeficiente de correlação superior a 0,95 na condição de validação do modelo. Através da simulação do modelo, foi possível concluir que as maiores produtividades de etanol podem ser alcançadas em temperaturas entre 30 e 32 ºC. Além disso, foi realizada a modelagem de diferentes estratégias para aumentar o desempenho fermentativo das leveduras não convencionais utilizadas neste estudo, com o objetivo de confirmar o potencial para serem utilizadas em escala industrial. Após ser submetida a cinco fermentações sequenciais em batelada alimentada com reciclo de células a 30 ºC utilizando substrato sintético, a levedura S. passalidarum apresentou melhorias significativas em seus parâmetros de fermentação, atingindo um rendimento em etanol de 91 % no último ciclo de fermentação, com uma produtividade de 1,79 g/L.h. Através do desenvolvimento de um modelo matemático para representar as fermentações realizadas, foi possível compreender o efeito dos reciclos celulares na evolução dos parâmetros cinéticos. Finalmente, foi proposta uma estratégia de adaptação através de fermentações sequenciais com concentrações crescentes de hidrolisado hemicelulósico utilizando a levedura S. stipitis. Modelos matemáticos foram aplicados para compreender a influência da estratégia empregada nos parâmetros cinéticos, concluindo-se que o maior impacto se deu nos parâmetros relacionados à inibição por ácido acético. Ao comparar a linhagem adaptada com a não-adaptada, a estratégia de adaptação proposta foi validada, considerando o melhor desempenho da levedura adaptada em concentrações crescentes de ácido acético.
Abstract: Sugarcane bagasse is a byproduct obtained from ethanol production process (1G) and it is a promising lignocellulosic substrate for second-generation bioethanol (2G). As hemicelluloses represent about 30 % of bagasse dry weight, the amount of sugars generated after hydrolysis of this...
Abstract: Sugarcane bagasse is a byproduct obtained from ethanol production process (1G) and it is a promising lignocellulosic substrate for second-generation bioethanol (2G). As hemicelluloses represent about 30 % of bagasse dry weight, the amount of sugars generated after hydrolysis of this material represents a substantial portion for the second-generation bioethanol production. The hydrolysis of hemicelluloses results in a mixture of xylose, glucose and other monosaccharides. Thus, the transformation of pentoses in bioethanol becomes one of the most important challenges to be solved on scientific and technologic scope considering the production of bioethanol from lignocellulosic biomasses. In this context, yeasts that are naturally capable of fermenting pentoses are desired, like Scheffersomyces stipitis and Spathaspora passalidarum. Considering the fermentation process, temperature is an operational variable that plays a key role on the reaction, with influence on ethanol productivity, substrate consumption, cell growth and even on microorganism viability. Estimation of temperature-dependent parameters is one of the key strategies for kinetic comprehension and process improvement. In this context, an unstructured mathematic model for second-generation ethanol production was developed to describe xylose and glucose consumption, cell growth and ethanol production for both yeasts in function of temperature, when batch fermentations were performed under high cell density strategy. For the yeast S. passalidarum, the proposed model satisfactorily described the fermentation system investigated in the range between 26 and 32 ºC, with a correlation coefficient higher than 0.95 for the model validation. Through model simulation, it was possible to conclude that the highest ethanol productivities can be achieved at temperatures from 30 to 32 ºC. In addition, different strategies were evaluated to increase the fermentative performance of the non-conventional yeasts used in this study, with the aim to confirm their potential to be used in industrial-scale processes. After being submitted to five sequential fed-batch fermentations with cell recycle at 30 ºC using a synthetic medium, the yeast S. passalidarum had significant improvements on its fermentation parameters, reaching an ethanol yield of 91 % at the last fermentation cycle, with a productivity of 1.79 g/L.h, besides increases on specific rates of sugar consumption and ethanol production. Through the application of a mathematical model describing the fed-batch fermentations performed, it was possible to comprehend the effect of the cell recycles on the evolution of the kinetic parameters. Finally, a strategy of adaptation was proposed through successive fermentations with increasing concentrations of a hemicellulosic hydrolysate for the yeast S. stipitis, with the aim to increase the tolerance of the microorganism to the inhibitory compounds present on the hydrolysates. Mathematical models were applied to elucidate the influence of the employed strategy on kinetic parameters, concluding that the greater impact was on parameters related to inhibition by acetic acid. By comparing the adapted and the non-adapted strains, the adaptation strategy was validated, considering the better performance of the adapted strain in increasing concentrations of acetic acid.
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Estratégias para otimização da produção de etanol de segunda geração por leveduras não-convencionais avaliadas através de modelagem matemática [recurso eletrônico]
Luiz Eduardo Biazi
Estratégias para otimização da produção de etanol de segunda geração por leveduras não-convencionais avaliadas através de modelagem matemática [recurso eletrônico]
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