Desarrollo de residuos de biomasa sostenibles para aplicaciones de biocombustibles

May 12, 2024

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 14248 (2023) Citar este artículo

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Es importante tener una comprensión integral de las propiedades fisicoquímicas, el comportamiento de degradación térmica y la composición química de los residuos de biomasa antes de su conversión termoquímica para la producción de energía. En esta investigación, se caracterizaron residuos de paja de teff (TS), cáscara de café (CH), mazorca de maíz (CC) y tallo de sorgo dulce (SSS) para evaluar sus posibles aplicaciones como bioenergía y productos químicos de valor agregado. El comportamiento de degradación térmica de muestras de CC, CH, TS y SSS se calcula utilizando cuatro velocidades de calentamiento diferentes. Los valores de energía de activación oscilaron entre 81,919 y 262,238 y entre 85,737 y 212,349 kJ mol-1 y fueron generados por los modelos KAS y FWO y ayudaron a comprender el proceso de conversión de biomasa en bioproductos. Se encontró que los contenidos de celulosa, hemicelulosa y lignina de CC, CH, TS y SSS estaban en los rangos de 31,56–41,15%, 23,9–32,02% y 19,85–25,07%, respectivamente. Los valores caloríficos de los residuos oscilaron entre 17,3 y 19,7 MJ/kg, comparables a los de la biomasa bruta. Las micrografías electrónicas de barrido revelaron texturas aglomeradas, irregulares y rugosas, con líneas paralelas que proporcionan vías de transporte de agua y nutrientes en todas las muestras de biomasa. Los espectros de rayos X de energía dispersiva y el análisis de difracción de rayos X indicaron la presencia de material con alto contenido de carbono y naturaleza cristalina. El análisis FTIR identificó picos de bandas prominentes en números de onda específicos. Con base en estos hallazgos, se puede concluir que estos residuos tienen potencial como fuentes de energía para diversas aplicaciones, como la industria textil, de plásticos, de pinturas, del automóvil y de aditivos alimentarios.

Debido al crecimiento demográfico y la consiguiente alta demanda de energía y preocupaciones ambientales, las agencias gubernamentales y no gubernamentales exigen una mayor responsabilidad ambiental para los productos químicos, los combustibles y la extracción de energía. Los biocombustibles y los productos químicos obtenidos de fuentes renovables son fundamentales para resolver la demanda energética mundial y reducir la dependencia de los combustibles fósiles. La accesibilidad, utilización y rentabilidad de la energía desempeñan un papel importante en la expansión del desarrollo en todo el mundo1,2. Los residuos agrícolas y las biomasas no nutricionales tienen un potencial significativo para la generación de energía después del carbón, el gas natural y el petróleo3,4,5,6. Por lo tanto, los bioprocesos pueden generar múltiples productos similares a la energía y fortalecer la bioeconomía circular7,8. Los biocombustibles abordan cuestiones ambientales, la seguridad del combustible y los beneficios socioeconómicos para aliviar la dependencia de los combustibles fósiles para el desarrollo sostenible9. Se espera que el bioaceite obtenido a partir de biomasa lignocelulósica desempeñe un papel importante en la generación futura de combustible, ya que posee una mayor densidad energética que la biomasa10,11,12. Para la sostenibilidad de la producción de biocombustibles, la bioenergía está conectada a la idea de una economía circular holística en todo el mundo. Los bioprocesos implican procesar, seleccionar y convertir materias primas en rendimientos de valor agregado, como bioenergía y productos químicos. Elliot13 reveló que los químicos obtenidos del proceso de bioenergía se utilizan en diversas aplicaciones como industrias textiles, plásticos, pinturas, automóviles y aditivos alimentarios. La biomasa se refiere en gran medida a los residuos forestales y agrícolas, las materias primas más favorables por su valor calorífico, su bajo coste y su disponibilidad14. Los residuos de biomasa pueden transformarse en portadores de energía mediante rutas de conversión bioquímica o termoquímica15,16,17.

Los residuos de paja de teff (TS), cáscara de café (CH), mazorca de maíz (CC) y tallo de sorgo dulce (SSS) son desechos agrícolas obtenidos del procesamiento de teff, maíz, sorgo dulce y café, como se muestra en la Fig. 1. Teff La paja [Eragrostis tef (Zuccagni.) Trotter], conocida localmente como ch'ed, se deriva del grano de teff, que se encuentra principalmente en Eritrea, el norte de Kenia y Etiopía18. Se compone de un 25% de granos de teff y un 75% de paja de teff, con una producción anual de 4,3 millones y 13 millones de toneladas, respectivamente19,20. La paja de teff se considera un forraje nutritivo para rumiantes en comparación con otros cereales21,22.

Cuatro tipos de muestras de biomasa son (a) CC, (b) CH, (c) TS, (d) SSS.

La cascarilla de café es un subproducto del procesamiento del café en Etiopía y representa el 36,8% de la producción total de café, equivalente a 1.68.249,6 toneladas métricas en 2021/2223,24,25. Actualmente, la cascarilla del café no tiene usos rentables y su acumulación provocará una gran crisis medioambiental. El sorgo dulce, conocido como Tinkish, es tradicionalmente rico en concentración de azúcar y se consume como pienso y alimento sin procesar. El sorgo es el tercer cultivo más importante en términos de producción total con 50.243.68.072 kg (15,70%) con 1,83 millones de hectáreas (14,13%) del área según datos de CSA (2018)26. Los tallos de sorgo se utilizan como material de cercas para industrias, construcción y nutrición animal26,27,28. También se utiliza para la producción de etanol debido a su tolerancia a la sequía y a la sal29. La mazorca de maíz es la parte central que queda del maíz después de quitar los granos de maíz. El maíz es un cultivo importante para la producción de bebidas y alimentos, con una producción anual total de 24 millones de toneladas métricas, lo que resulta en una acumulación sustancial de mazorcas de maíz no utilizadas30,31.

Este estudio se centra en la caracterización fisicoquímica y térmica de cuatro residuos de biomasa específicos, a saber, paja de teff (TS), cáscara de café (CH), mazorca de maíz (CC) y tallo de sorgo dulce (SSS), que se encuentran en Etiopía. Faltó literatura sobre la caracterización detallada de estos tipos específicos de biomasa. El estudio llena un importante vacío de conocimiento al investigar exhaustivamente las propiedades fisicoquímicas y térmicas de estos residuos de biomasa. Proporciona información valiosa sobre la utilización y conversión potencial de estos recursos de biomasa. Otro aspecto novedoso e importante es que este estudio parece ser el primero en explorar la caracterización fisicoquímica y térmica de los residuos de biomasa agrícola en Etiopía. Por tanto, el estudio contribuye a comprender el potencial de la biomasa de Etiopía, abriendo vías para la gestión sostenible de los recursos, la generación de energía renovable y la valorización de residuos.

Por lo tanto, el presente trabajo se centra en el análisis inmediato, análisis final, valores caloríficos y análisis de composición de residuos de CC, CH, TS y SSS comúnmente disponibles como productos de desecho agrícola en Etiopía. Además, los residuos de CC, CH, TS y SSS se caracterizaron mediante difracción de rayos X (XRD), rayos X de dispersión de energía, microscopía electrónica de barrido (SEM), análisis termogravimétrico y diferencial en una atmósfera oxidada e inerte a cuatro (10, 50 , 75 y 100 °C min-1) velocidades de calentamiento y FTIR.

Se recibió biomasa de cuatro tipos (CC, CH, TS y SSS) de tierras agrícolas locales (Kombolcha, Etiopía) y se secó durante 5 días con una humedad del 37% a una temperatura de 23 °C. Luego, las muestras de biomasa se trituraron con un motor y un pistón y se pasaron a través de cribas estándar para obtener un tamaño de partícula de <300 µm. Las muestras se empaquetaron en recipientes herméticos y se almacenaron para su posterior caracterización. Las muestras de CC, CH, TS y SSS estuvieron compuestas por lignina, celulosa, hemicelulosa y una pequeña fracción de un extractivo, y su análisis composicional se realizó según la técnica estudiada por Mudasir et al.32. Los análisis próximos de las muestras de CC CH, TS y SSS se examinaron según los procedimientos estándar de ASTM. Todos los valores obtenidos de humedad, carbono fijo, cenizas y materia volátil fueron libres de humedad.

Los contenidos de humedad de las muestras de TS, CC, CH y SSS se obtuvieron según la norma ASTM utilizando los procedimientos E871-82 (2013)33. Las muestras de polvo fino de tamaño estándar <300 µm se tomaron en el crisol por separado y se colocaron dentro del horno de aire caliente. La temperatura se mantuvo a 100 ± 5 °C durante 1 h y las muestras se pesaron a intervalos regulares hasta obtener un peso constante. Además, todas las muestras se enfriaron en desecadores a temperatura ambiente. El contenido de cenizas de las muestras se determinó mediante los procedimientos estándar ASTM utilizando el procedimiento D1102-84 (2013)34. Se retuvo 1 g de las muestras de biomasa secada en horno en un crisol pesado durante 2 h a una temperatura de 750 °C. Las muestras de biomasa se extrajeron con cuidado y se pesaron por separado.

La materia volátil de las muestras de CC, CH, TS y SSS se midió según el procedimiento E872-82 (2013). Se mantuvieron 35,1 g de biomasa finamente molida hasta < 300 µm dentro del horno a 600 °C y se elevaron a 950 °. C durante 6 min en un crisol cerrado para obtener materia volátil (VM). El carbono fijo de los residuos se obtuvo restando el porcentaje de humedad, VM y cenizas a 100. El residuo restante representa el contenido de carbono fijo.

El porcentaje de análisis final de muestras de carbono, hidrógeno, oxígeno, nitrógeno, azufre y cenizas CC, CH, TS y SSS se logró utilizando un analizador elemental CHNS superusuario Vario MICRO según el procedimiento ASTM D5373-0836. Los valores caloríficos más altos de las muestras de CC, CH, TS y SSS se obtuvieron mediante un calorímetro de bomba automática (Scientech, Delhi, India) utilizando el procedimiento ASTM D2015-8537 con un equivalente de agua de 2579. Se realizaron análisis termogravimétricos (TG) y diferenciales (DTG). realizado utilizando un analizador termogravimétrico TG/DTA (Perkin Elmer, EE. UU.) en atmósferas inertes y oxidantes. Se utilizaron cuatro velocidades de calentamiento distintas (10, 50, 75 y 100 °C min-1) en estudios de degradación no isotérmica entre 40 y 900 °C. Se utilizó nitrógeno como gas portador, manteniendo una velocidad baja constante de 200 ml min-1. A lo largo del análisis TG/DTG, se utilizaron recipientes abiertos para muestras de platino para contener las muestras. Los datos de pérdida de peso de todas las muestras de biomasa, junto con la información de temperatura y tiempo, se emplearon junto con los modelos Ozawa-Flynn-Wall (OFW) y Kissinger-Akahira-Sunose (KAS) para determinar la energía de activación (Ea), la modelo de reacción f (\(\upbeta\)) y factor de correlación (R) utilizando datos TG/DTG. En esta investigación se utilizó un valor de conversión de 0,2 a 0,8.

Los parámetros cinéticos como el factor de correlación, el modelo de reacción f (α) y la energía de activación se estimaron utilizando los modelos isoconversacionales de Kissinger-Akahira-Sunose y Ozawa-Flynn-Wall. La conversión térmica de CC, CS, TS y SSS dio como resultado combustibles sólidos, líquidos y gaseosos en el trabajo que se describe a continuación.

La descomposición de diferentes biomasas se puede expresar como:

Ea, k, T, R y A son energía de activación, constante de velocidad, temperatura (K), constante universal de los gases (8,314 J/K.mol) y preexponencial, respectivamente. La descomposición de la biomasa se describe comúnmente como:

donde f(β) es el modelo de reacción cinética, α es la tasa de conversión y K(T) es la tasa constante a temperatura T. La tasa de conversión térmica de la biomasa es función de la conversión del reactivo a una temperatura constante, que puede ser estimado de la siguiente manera:

donde Mo, Mt y Mf son la masa inicial, la masa de la muestra y la masa final después del tiempo t, respectivamente. Al combinar las Ecs. (1) y (2), por lo tanto, la Ec. (2) puede modificarse de la siguiente manera:

Para casos dinámicos, la temperatura depende tanto del tiempo como de las velocidades de calentamiento y se describe a continuación:

donde (β = dT/dt) después de la integración y reordenación, se desarrolló la fórmula de Kissinger-Akahira-Sunose (KAS) y se expresó de la siguiente manera:

El método KAS se utiliza para calcular la energía de activación en una gráfica de ln (β/T2m) versus 1/T, y la pendiente es − Ea/R.

La energía de activación también fue estimada por el modelo Flynn Wall Ozawa (FWO) de la siguiente manera:

Grafique log (β) versus 1/T para cuatro velocidades de calentamiento (10, 50, 75 y 100 °C min-1) en líneas paralelas y para la conversión de 0,2 a 0,8, los valores correspondientes a la energía de activación se obtienen a partir de la pendiente de 0,457 c/r.

La morfología de las muestras de CC, CH, TS y SSS se reveló mediante SEM (SEM 500, Carl Zeiss Microscopy GmbH, Alemania). Las imágenes se tomaron con un sistema y pistola de vacío de 7,12 × 10−6 y 2,29 × 10−9 mbar a 10 kV con 1000 aumentos.

El análisis XRD de los residuos de biomasa se realizó utilizando el difractómetro de rayos X Smart Lab (Rigaku Corporation, Smart Lab 3 kW, Japón). Para la difracción de polvo se utilizó 1 g de cada muestra de biomasa. Las mediciones de XRD se realizaron utilizando una fuente de rayos X de ánodo Cu-K de 2,2 kW (40 kV, 30 mA), que cubre un rango angular de 1,5 h (10-90).

Las mediciones FTIR se realizaron utilizando el instrumento Avatar 370 de Shimadzu, Bruker: OptikGmbh, EE. UU. La muestra en polvo se mezcló con bromuro de potasio (KBr) al 1% para preparar las muestras para el análisis. Los espectros se registraron dentro del rango de 500 a 4000 cm-1, con una resolución de 4 cm-1. Se aplicó una corrección matemática al espectro generado para tener en cuenta la ATR (reflexión total atenuada).

Determinar la composición de una biomasa específica es vital para producir bioproductos finales durante los procesos de conversión térmica. La composición química juega un papel importante en estos procesos, lo que destaca la importancia de comprender la composición de las muestras de biomasa. Los valores obtenidos para celulosa, hemicelulosas y lignina de CC, CH, TS y SSS se muestran en la Tabla 1 y son comparables dentro de la literatura38,39,40,41.

El análisis inmediato es crucial para investigar los procesos de conversión termoquímica de los residuos de CC, CH, TS y SSS. Los experimentos muestran que CC, CH, TS y SSS se caracterizan por un contenido de humedad <10%32. El mayor y menor contenido de humedad se encuentran en TS (8,76) y SSS (6,40), respectivamente. El alto contenido de humedad afecta los valores caloríficos, mientras que el bajo contenido de humedad ayuda en los procesos de conversión para la producción de combustible39. El contenido de cenizas está dentro del rango aceptable de los residuos de CC, CH, TS y SSS, lo que proporciona un gran beneficio durante el diseño del horno. Los porcentajes más altos y más bajos de contenido de cenizas obtenidos en los residuos de TS (7,23%) y CC (2,79) son bajos cuando se correlacionan con otras biomasas39,42. La idoneidad favorable de los residuos de CC, CH, TS y SSS para procesos de conversión termoquímica se atribuye a su bajo contenido de cenizas.

Por el contrario, las altas concentraciones de cenizas no son deseables, ya que pueden afectar negativamente la velocidad de combustión y provocar corrosión, incrustaciones y formación de escoria en el reactor39,42. Los elementos inorgánicos como Fe, Ca, Mg, P y K son importantes en la conversión. Los metales alcalinos con puntos de fusión bajos contribuyen a problemas operativos como incrustaciones, corrosión y formación de escoria43. El contenido de materia volátil es crucial para comprender los mecanismos de combustión y diseñar y operar sistemas de conversión de combustible. Entre los residuos de biomasa, los SSS presentaron el mayor porcentaje de material volátil (71,71%), mientras que el CC tuvo el menor (56,74%)39. Balasundram et al.44 enfatizaron además que los residuos de biomasa con mayor contenido volátil contribuyen a la formación de bioenergía en forma de petróleo y gas. El contenido de carbono fijo obtenido está dentro del rango de 14,77 a 31,83%, lo que revela la generación de productos de tipo sólido. El contenido de humedad, cenizas, materia volátil y carbono fijo de CC, CH, TS y SSS son comparables a los de otras biomasas como cáscaras de nuez, cáscara de café, paja de trigo y pellets de madera, como se muestra en la Tabla 2.

Los elementos principales de los residuos de biomasa de CC, CH, TS y SSS son hidrógeno, carbono, azufre y nitrógeno. Los residuos de biomasa generalmente tienen un alto porcentaje de oxígeno e hidrógeno y un bajo porcentaje de carbono, azufre y nitrógeno en comparación con el carbón45. Durante los procesos de conversión térmica, el carbono y el hidrógeno son fuentes de energía vitales, y los valores obtenidos fueron similares a los de otros residuos de biomasa24,46,47,48,49,50. Los porcentajes bajos y altos de carbono y oxígeno disminuyen el mayor poder calorífico de los desechos lignocelulósicos51. En consecuencia, los combustibles con alto porcentaje de carbono y menor porcentaje de oxígeno son atractivos para usos energéticos52. Los bajos valores porcentuales de las relaciones H/C y O/C redujeron las emisiones de vapores y gases53. La cantidad de nitrógeno y azufre en la biomasa es baja, lo que contribuye a la disminución de la producción de NOx y SOx54. Los valores caloríficos más altos de los residuos de CC, CH, TS y SSS están dentro del rango de 17,3 a 19,7 MJ/kg, comparables a los de la biomasa, como se muestra en el Cuadro 355.

Las imágenes SEM se combinaron con los resultados de las caracterizaciones EDX de los residuos de biomasa de CC, CH, TS y SSS para examinar su morfología de superficie, como se revela en la Fig. 2. El análisis SEM indicó que las estructuras de los residuos de biomasa son irregulares y aglomeradas. , mostrando una textura rugosa. En particular, las muestras no exhibieron poros, pero sí abundantes líneas paralelas, que sirven como vías de transporte de nutrientes y agua desde el suelo. Mientras que CC y TS exhibieron una estructura rocosa, CH y SSS mostraron una estructura plana en forma de hoja. Las micrografías SEM también revelaron la presencia de residuos de cenizas no quemadas en las muestras de CC, CH, TS y SSS, lo que sugiere procesos de conversión incompletos56,57,58,59.

Espectros SEM y EDX de (a) CC (b) CH (c) TS (d) SSS con aumento 1000.

El análisis EDX que revela la composición principal de carbono y oxígeno, junto con pequeñas cantidades de nitrógeno (en TS) y potasio (en CH y SSS), se muestra en la Fig. 2. Los espectros EDX exhiben picos prominentes para carbono y oxígeno y menores picos de nitrógeno y potasio, como lo indican los porcentajes en peso en la Tabla 4. La abundancia de material carbonoso sugiere su importante potencial como precursor de diversos procesos de conversión termoquímica, como gasificación, pirólisis y producción de carbón activado50. Además, la presencia de potasio en los residuos de CH y SSS puede contribuir a la formación de superficies pegajosas, lo que lleva a una aglomeración adicional60,61.

Los patrones XRD de muestras CC, CH, TS y SSS se escanean en el rango de 2θ = 10 − 90° y se presentan en la Fig. 3. Los difractogramas mostrados para muestras de biomasa poseen picos de alta intensidad en valores de 2θ de 21° , 22°, 16° y 18° y baja intensidad en valores 2θ de 26,8°, 34°, 35°, 38°, 42°, 44° y 45°. Estos extensos picos a 16°, 18°, 21° y 22° revelaron que las muestras de biomasa poseen altos contenidos de carbono que son cristalinos y se pueden ver en todas las muestras de biomasa. Entre todas estas muestras de biomasa, la cristalinidad máxima se obtuvo para TS y la mínima para CH. Estos son los hallazgos derivados del presente estudio. Los valores obtenidos fueron comparables con los resultados reportados por Tesfaw40, para paja de teff, Lateef para mazorca de maíz62, Gabriel63 para paja de teff, cáscara de café, bagazo de caña y fibra insertada, Rambo64 para cáscara de café, semilla de açai, cáscara de arroz, bambú, cáscara de coco y tallos de plátano, Xu65 para rastrojos de maíz, mazorcas de maíz y tallos de sorgo.

XRD de las muestras de biomasa CC, CH, TS y SSS.

Los espectros FTIR de CC, CH, TS y SSS se registraron para obtener información directa sobre los grupos funcionales en longitudes de onda en el rango de 4500 a 400 cm-1, como se muestra en la Fig. 4 de la Tabla 5. El resultado muestra que las regiones 3550 –3844 cm-1 y 2917-2922 cm-1 indicaron la vibración de estiramiento –OH en grupos hidroxilo y las vibraciones de estiramiento asimétricas y simétricas –CH (CH2 y CH3), respectivamente. Mientras que la región 1030–1213 cm−1 confirma el tramo –CO. Los picos muy intensos en la región de 1665-1350 cm-1 se originan en el modo de estiramiento de los carbonilos, principalmente cetonas y ésteres. Los picos cerca de 600 cm −1 y 1030 cm −1 representan el estiramiento C – O y la flexión C – H, respectivamente. Estas vibraciones se originaron en la celulosa, las hemicelulosas y la lignina. Los enlaces químicamente activos en los grupos funcionales aceleran las reacciones de conversión térmica de la biomasa66. Durante la descomposición térmica, el grupo –OH acelerará la velocidad de las reacciones de condensación lideradas por la dihidroxilación de la celulosa, mientras que la existencia de C – H conduce a la degradación de la hemicelulosa66. La existencia del grupo alquenos (C=C) conduce a la descomposición de la lignina, mientras que los grupos carboxílicos (C-O) en la hemicelulosa y la celulosa aceleran la velocidad de las reacciones de descarboxilación que resultan en la rotura de los enlaces glicosídicos y forman una serie de oxígeno. -que contienen compuestos como aldehídos, ácidos, éteres y gases no condensables como CO2 y CO66,67,68,69,70.

Espectros infrarrojos de las muestras de biomasa CC, CH, TS y SSS.

Las curvas de pérdida de masa termogravimétrica (TG) y termogravimétrica diferencial (DTG) de CC, CH, TS y SSS se obtuvieron experimentalmente en una atmósfera oxidada e inerte a cuatro velocidades de calentamiento diferentes (10, 50, 75 y 100 °C min-1). se presentan en las Figs. 5 y 6i-iv. La deshidratación, desvolatilización y carbonización son las tres etapas principales del proceso de degradación térmica de los residuos de CC, CH, TS y SSS para describir su comportamiento térmico71,72,73. En la primera curva térmica se observa una pérdida de masa del 6 al 9% debido a la pérdida de volátiles de bajo peso molecular y vapores de agua con enlaces intrínsecos o extrínsecos para el rango de temperatura entre 37 y 120 °C. Las pérdidas de masa máxima y más baja en la curva de degradación térmica se observaron en residuos de TS (≈ 9%) y residuos de SSS (≈ 6,40%) a una velocidad de calentamiento de 10 y 50 °C/min, respectivamente, como se muestra en la Fig. 5. La segunda zona, que oscila entre 120 y 380 °C, exhibió una pérdida de masa significativa (40–85 %) en todos los desechos de biomasa, con variaciones según la velocidad de calentamiento, 45–76 % a 10 °C min-1, 50–85 %. a 50, 75 y 100 °C min-1. Esta etapa corresponde a la desvolatilización/oxidación de hemicelulosas, celulosa y lignina71,72,74. La tercera zona, la zona pasiva, comienza a 390 °C y se extiende hasta 900 °C, donde hay una pérdida mínima de masa debido a los sólidos carbonosos y la degradación de la lignina en un amplio rango de temperaturas72,75. A lo largo de la investigación, se observó que la degradación térmica por encima de 450 °C era casi insignificante. El desplazamiento de las curvas de pérdida de masa de TG a velocidades de calentamiento más altas se puede atribuir a variaciones en el flujo de calor dentro de las partículas de biomasa CC, CH, TS y SSS. Tasas de calentamiento más bajas facilitan una mejor transferencia de calor, lo que lleva a una degradación más uniforme de la biomasa76. La descomposición térmica de CC, CH, TS y SSS se produjo en un amplio rango de temperaturas, con una degradación superpuesta de los componentes, como se muestra en las figuras 5i-iv.

Investigación TGA y DTG de CC, CH, TS y SSS en atmósfera oxidante en cuatro rangos de calentamiento diferentes.

Análisis TGA y DTG de (i) CC, (ii) CH, (iii) TS y (iv) SSS en una atmósfera inerte en cuatro rangos de calentamiento diferentes.

La curva derivada a la velocidad de calentamiento más baja (10 °C min-1) proporciona una descripción más clara de la degradación de celulosa, hemicelulosas y lignina. En particular, se produce una pérdida de masa significativa en el rango de temperatura de 325 a 550 °C para todas las muestras, principalmente debido a la degradación de la celulosa y las hemicelulosas, y la lignina contribuye en menor medida76,77,78,79,80,81. Por tanto, en la zona de conversión termoquímica activa, las reacciones mayores y menores pueden atribuirse a la descomposición de hemicelulosas y celulosa. Este hallazgo se alinea con observaciones similares reportadas por otros investigadores que estudian la degradación de la biomasa en este rango de temperaturas75,82,83. La descomposición térmica de CC, CH, TS y SSS ocurre en un amplio rango de temperaturas, superponiéndose la degradación de los componentes de hemicelulosa y lignina, como se ilustra en las Figs. 5 y 6i-iv. La curva derivada de pérdida de masa a la velocidad de calentamiento más baja (10 °C/min) revela una degradación significativa del material lignocelulósico, caracterizada por picos fusionados a medida que aumenta la velocidad de calentamiento. La celulosa y las hemicelulosas exhiben una degradación significativa entre 120 y 390 °C, mientras que la lignina sufre una degradación parcial dentro de este rango de temperatura77,78. Las curvas DTG se vuelven más grandes y anchas al aumentar las velocidades de calentamiento de 10 a 100 °C/min. Esto indica una descomposición simultánea de los componentes de la biomasa lignocelulósica, lo que da como resultado curvas superpuestas debido a su composición heterogénea84. Las velocidades de calentamiento más altas reducen el tiempo necesario para alcanzar la temperatura de pirólisis, lo que resulta en un tiempo de pirólisis más corto, lo que se considera beneficioso85,86.

El comportamiento de la energía de activación y los coeficientes de correlación (R2) en los métodos OFW y KAS se generaron a partir de regresiones lineales a cuatro velocidades de calentamiento diferentes en función de la conversión (0,2–0,8) en las atmósferas inertes y oxidantes expuestas en las Figs. 7, 8 y 9i, ii. Los coeficientes de correlación (R2) oscilan entre 0,74 y 0,99 en CC, 0,89-0,99 en CH, 0,85-0,93 en TS y 0,93-0,97 en SSS en el método KAS. De manera similar, el método OFW oscila entre 0,80 y 0,99, 0,90–0,99, 0,72–0,94 y 0,94–0,97 en CC, CH, TS y SSS, respectivamente. Se reveló que los valores preexponenciales de las muestras de CC, CH, TS y SSS son casi los mismos y aumentan con el aumento de las velocidades de calentamiento.

(i) Gráficos de Arrhenius de ln(β/(T)2) versus 1/(T) de CC, CH, TS y SSS en una atmósfera oxidante con tasa de conversión (0,2–0,8) obtenida mediante el método KAS. (ii) Gráficos de Arrhenius de ln(β/(T)2) versus 1/(T) de (i) CC (ii) CH (iii) TS y (iv) SSS en una atmósfera inerte obtenida por KAS con una tasa de conversión (0,2–0,8).

(i) Gráficos de Arrhenius de log(β/) frente a 1/(T) de CC, CH, TS y SSS obtenidos mediante el método OFW en una atmósfera oxidante con tasa de conversión (0,2–0,8). (ii) Gráficos de Arrhenius de log(β/) frente a 1/(T) de CC, CH, TS y SSS en una atmósfera inerte obtenidos mediante el método OFW con tasa de conversión (0,2–0,8).

(i) Variaciones en la energía de activación con una tasa de conversión de CC, CH, TS y SSS para el método KAS y OFW en atmósfera anoxidada. (ii). Variaciones en la energía de activación con tasa de conversión CC, CH, TS y SSS para el método KAS y OFW en atmósfera inerte.

Los valores promedio de energía de activación (Ea) generados en todas las muestras de biomasa por el modelo KAS son ligeramente superiores a los del modelo OFW. Los resultados revelaron que la Ea máxima y mínima para el modelo KAS fueron 262,238 y 81,919 kJ mol-1 en conversiones de 0,7 y 0,2 de CC y CH, respectivamente. El modelo OFW tiene 12,349 (0,7) y 85,737 kJ mol-1 (0,2) SSS y CH, respectivamente. La energía de activación con conversión no muestra ninguna disposición regular debido a la eliminación de contenidos ligeros volátiles y de humedad. Sin embargo, el promedio de Eai es muy cercano, lo que significa que los modelos KAS y FWO son apropiados para encontrar este parámetro cinético. La Ea más baja es más factible para una reacción de pirólisis. Las conversiones de CC, CH, TS y SSS fueron casi paralelas, lo que aumentó las posibilidades de que se produjera un mecanismo de reacción único. Así, el aumento de Ea puede deberse a la influencia de la transferencia de calor a temperaturas más altas en ambos modelos87. Ma et al.88 investigaron las desviaciones en la Eadue a varias reacciones competitivas y paralelas durante la degradación de la biomasa. Principalmente, los valores de Ea obtenidos fueron bajos debido al agrietamiento de los enlaces más débiles de la hemicelulosa. Las comparaciones de energías de activación en el presente trabajo son comparables con otras biomasas diferentes presentadas en la literatura39,89,90,91,92,93.

En esta investigación, se llevó a cabo una investigación exhaustiva para examinar las características físicas y termoquímicas junto con FTIR, SEM, EDX y XRD de cuatro residuos de biomasa diferentes (TS, CH, CC y SSS). La degradación térmica mostró una eliminación completa de la humedad entre 37 y 120 °C en la primera zona. La segunda zona, que oscila entre 120 y 380 °C, se atribuyó a la desvolatización/oxidación de celulosa y hemicelulosas, lo que resultó en una pérdida de masa significativa (40–85%). La tercera zona que abarca 390–900 °C indicó la degradación de sólidos carbonosos y lignina con una mínima pérdida de masa. Durante la pirólisis, la estabilidad térmica de la lignina y la celulosa/hemicelulosa fue evidente, con diferentes rangos de temperatura para su descomposición influenciados por la velocidad de calentamiento. Los modelos KAS y FWO podrían predecir eficientemente la Ea de cualquier proceso de conversión. El alto contenido de carbono fijo y materia volátil y el bajo contenido de cenizas y humedad sugirieron que los residuos de CC, CH, TS y SSS tienen potencial como fuentes viables para la generación de biocombustibles mediante gasificación o pirólisis. El SEM mostró una estructura heterogénea, mientras que los espectros EDX y XRD mostraron un material con alto contenido de carbono y una estructura cristalina. El análisis FTIR destacó el predominio de compuestos oxigenados en la composición de los residuos de CC, CH, TS y SSS. Esta caracterización integral confirma que las muestras de biomasa son excelentes fuentes de energía para diversos procesos de conversión termoquímica.

La utilización de residuos de CC, CH, TS y SSS puede centrarse en las siguientes áreas para mejorar aún más la producción de energía sostenible y los productos de valor agregado:

Explorar nuevas tecnologías de pirólisis y gasificación que puedan mejorar la eficiencia de la conversión de residuos de CC, CH, TS y SSS y aumentar el rendimiento de biocombustibles y productos químicos de valor agregado.

Los subproductos obtenidos durante los procesos de conversión térmica identifican potenciales aplicaciones de alto valor en diferentes industrias como la de combustibles, energía, agricultura, construcción o tratamiento de aguas residuales.

La viabilidad de establecer biorrefinerías integradas que puedan utilizar eficientemente múltiples residuos de biomasa para producir una variedad de productos, incluidos biocombustibles, bioquímicos y materiales de origen biológico.

Desarrollar y aplicar modelos cinéticos avanzados que tengan en cuenta las complejas interacciones entre varios componentes de los residuos de biomasa durante la degradación térmica. La integración de técnicas computacionales y datos experimentales ayudará a predecir con precisión las vías y la cinética de las reacciones, mejorando la optimización del proceso.

Realizar un análisis tecnoeconómico integral para evaluar la viabilidad económica de ampliar los procesos de conversión para aplicaciones comerciales. Esto consideraría el costo de la materia prima, la eficiencia del proceso y las posibles fuentes de ingresos de diferentes productos.

Centrarse en desarrollar procesos de conversión de biomasa ambientalmente sostenibles que minimicen las emisiones de gases de efecto invernadero y promuevan una economía circular. Investigar tecnologías de captura y utilización de carbono para compensar las emisiones y mejorar el potencial general de secuestro de carbono.

Explorar tecnologías innovadoras para mejorar la calidad y las propiedades del bioaceite y el gas de síntesis producidos durante la conversión.

Al emprender estas iniciativas de investigación, podemos desbloquear todo el potencial de los residuos de biomasa como fuentes de energía renovables y materias primas valiosas para una amplia gama de productos de base biológica. Este esfuerzo puede contribuir a un panorama energético y químico más sostenible, respetuoso con el medio ambiente y diversificado.

Los conjuntos de datos utilizados y analizados durante el presente estudio están disponibles del autor correspondiente previa solicitud razonable.

paja de tef

cascara de cafe

Elote

Tallo de sorgo dulce

Ozawa–Flynn–Muro

Kissinger – Akahira – Sunose

Microscopía electrónica de barrido

Rayos X de energía dispersiva

difracción de rayos X

Espectroscopía infrarroja por transformada de Fourier

Termogravimétrico

termogravimétrico diferencial

Potasio

Fósforo

Magnesio

Calcio

Hierro

Oxígeno

Hidrógeno

Temperatura

Sociedad Americana de Prueba de Materiales

Óxido de nitrógeno

Óxidos de azufre

Carbón

Azufre

Coeficientes de correlación

Asuntos volátiles

Carbono fijo

Nitrógeno

Bromuro de potasio

Reflexión total atenuada

Objetivo de energía sostenible

Megajulios por kilogramo

Kilojulios por mol

Celsius por minuto

Porcentaje de peso

Libre de cenizas secas

Centímetro

Celsius

Energía de activación

Preexponencial

Tarifa constante

constante universal de gas

Modelo cinético de reacción.

Tasa de conversión

Tasa constante a temperatura

Masa inicial

Masa de muestra después del tiempo t

Masa final después del tiempo t

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Descargar referencias

Los autores agradecen al número del Proyecto de Apoyo a los Investigadores (RSP2023R6), Universidad Rey Saud, Riad, Arabia Saudita. Además, los autores desean agradecer a la Universiti Tenaga Nasional (UNITEN), Malasia, el Departamento de Ingeniería Química y al Centro de Investigación Central, el Instituto Indio de Tecnología Roorkee, India, por analizar diversas biomasas.

Instituto de Infraestructura Energética (IEI), Universidad Nacional de Energía (UNITEN), 43000, Kajang, Malasia

Mudasir Akbar Shah y Gasim Haider

Departamento de Ingeniería Química, Instituto Indio de Tecnología Roorkee, Roorkee, Uttarakhand, 247667, India

Rahul Kumar y Vimal Kumar

Departamento de Química, Facultad de Ciencias, Universidad Rey Saud, Riad, Arabia Saudita

Tansir Ahamad

Escuela de Ingeniería Civil y Ambiental, FEIT, Universidad Tecnológica de Sydney, Nueva Gales del Sur 2007, Australia

Maryland. Abul Kalam

Departamento de Ingeniería Mecánica y Centro Universitario de Investigación y Desarrollo, Universidad de Chandigarh, Mohali, Punjab, 140413, India

Manzoore Elahi Mohammad Soudagar

Instituto de Energía Sostenible, Universidad Nacional de Energía, Jalan IKRAM-UNITEN, 43000, Kajang, Selangor, Malasia

Manzoore Elahi Mohammad Soudagar

Laboratorio de Investigación en Química, Instituto de Tecnología HMS, Tumakuru, Karnataka, 572104, India

Sathgatta Zaheeruddin Mohammed Shamshuddin

Ingeniería Química y del Petróleo, Facultad de Ingeniería, Universiti Teknologi Brunei, Bandar Seri Begawan, BE1410, Brunei Darussalam

Nabisab Mujawar Mubarak

Departamento de Biociencias, Escuela de Ingeniería Saveetha, Instituto Saveetha de Ciencias Médicas y Técnicas, Chennai, India

Nabisab Mujawar Mubarak

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MAS: Escritura—Preparación del borrador original, Conceptualización, Metodología. Validación de la investigación. RK: Curación, revisión y edición de datos. GH: Supervisión, Validación, Revisión y Edición. VM: Supervisión, Visualización, Revisión, técnica y Edición. TA: Supervisión, Visualización. MAK: Supervisión, Administración de Proyectos, Visualización y Edición. MEMS: Administración, Supervisión, Visualización y Edición de Proyectos. NMM y SZMS: revisar y editar el manuscrito.

Correspondencia a Mudasir Akbar Shah, Gasim Haider o Nabisab Mujawar Mubarak.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Shah, MA, Hayder, G., Kumar, R. et al. Desarrollo de residuos de biomasa sostenible para aplicaciones de biocombustibles. Informe científico 13, 14248 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-41446-1

Descargar cita

Recibido: 22 de junio de 2023

Aceptado: 26 de agosto de 2023

Publicado: 30 de agosto de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-41446-1

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