![pageSearch](/themes/hestia/images/page-search.webp)
Junkosha planea una nueva planta médica para 2025
May 26, 2023Prueba de tubo de PTFE para impresión 3D
May 27, 2023Sin ácido: circuitos integrados abiertos con una bobina de Tesla
May 28, 2023Desalación solar pasiva hacia una alta eficiencia y rechazo de sal por vía inversa
May 29, 2023La fibra de carbono y el Kevlar hacen que este actuador lineal sea rápido y resistente
May 30, 2023Desarrollo de residuos de biomasa sostenibles para aplicaciones de biocombustibles
![May 12, 2024](/themes/hestia/images/news-details-icon1.webp)
Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 14248 (2023) Citar este artículo
Detalles de métricas
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
Pode, R. Abordar la seguridad energética de la India y las opciones para disminuir la dependencia energética. Renovar. Sostener. Energía Rev. 14(9), 3014–3022. https://doi.org/10.1016/j.rser.2010.07.007 (2010).
Artículo de Google Scholar
Butler, E., Devlin, G., Meier, D. y McDonnell, K. Una revisión de investigaciones de laboratorio recientes y desarrollos comerciales en pirólisis y mejora rápidas. Renovar. Sostener. Energía Rev. 15(8), 4171–4186. https://doi.org/10.1016/j.rser.2011.07.035 (2011).
Artículo CAS Google Scholar
Toklu, E. Potencial y utilización de la energía de biomasa en Turquía. Renovar. Energía 107, 235–244. https://doi.org/10.1016/j.renene.2017.02.008 (2017).
Artículo de Google Scholar
Proskurina, S., Heinimö, J., Schipfer, F. & Vakkilainen, E. Biomasa para aplicaciones industriales: el papel de la torrefacción. Renovar. Energía 543, 265–274. https://doi.org/10.1016/j.renene.2017.04.015 (2017).
Artículo de Google Scholar
Naqvi, SR y cols. Potencial de la biomasa para bioenergía en Pakistán basado en el caso actual y perspectivas futuras. Renovar. Sostener. Energía Rev. 81, 1247-1258. https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.08.012 (2018).
Artículo de Google Scholar
Rodriguez-Alejandro, DA, Nam, H., Maglinao, AL, Capareda, SC & Aguilera-Alvarado, AF Desarrollo de un modelo de equilibrio modificado para predicciones de rendimiento de gasificadores de lecho fluidizado a escala piloto de biomasa. Energía 115, 1092-1108. https://doi.org/10.1016/j.energy.2016.09.079 (2016).
Artículo CAS Google Scholar
Hess, JR, Lamers, P., Stichnothe, H., Beermann, M. y Jungmeier, G. Estrategias de bioeconomía. Desarrollo. Globo. Bioeconomía. Tecnología. Entorno del mercado. Lecciones Bioenergía https://doi.org/10.1016/B978-0-12-805165-8.00001-X (2016).
Artículo de Google Scholar
Meyer, R. Estrategias de bioeconomía: contextos, visiones, principios rectores de implementación y debates resultantes. Sostenibilidad (Suiza) 9(6), 1031. https://doi.org/10.3390/su9061031 (2017).
Artículo de Google Scholar
Sanna, A. Biocombustibles avanzados a partir del procesamiento termoquímico de biomasa sostenible en Europa. Bioenergía Res. 7(1), 36–47. https://doi.org/10.1007/s12155-013-9378-4 (2014).
Artículo ADS MathSciNet CAS Google Scholar
Armstrong, RC y cols. Las fronteras de la energía. Energía natural 1, 1–8. https://doi.org/10.1038/nenergy.2015.20 (2016).
Artículo de Google Scholar
Liu, B. & Rajagopal, D. Energía del ciclo de vida y beneficios climáticos de la recuperación de energía a partir de desechos y residuos de biomasa en los Estados Unidos. Nat. Energía 4(8), 700–708. https://doi.org/10.1038/s41560-019-0430-2 (2019).
Artículo ADS CAS Google Scholar
Savage, N. Opciones de combustible: el biocombustible ideal. Naturaleza 474, T9-T11. https://doi.org/10.1038/474S09a (2011).
Artículo CAS PubMed Google Scholar
Elliott, D. Biomasa, productos químicos de. Enciclopedia de Energía 1, 495 (2004).
Google Académico
DAKOTA DEL NORTE. (2022). Tarea 42: Biorrefino en una economía circular. Programa de Colaboración Tecnológica. http://task42.ieabioenergy.com.
Yue, D., You, F. & Snyder, SW Optimización de la cadena de suministro de biomasa a bioenergía y biocombustibles: descripción general, cuestiones clave y desafíos. Computadora. Química. Ing. 66, 36–56. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2013.11.016 (2014).
Artículo CAS Google Scholar
Balan, V., Chiaramonti, SKD y Ravindranath, NH Revisión de las iniciativas de EE. UU. y la UE para el desarrollo, desarrollo, demostración y comercialización de biocombustibles lignocelulósicos. Biocombustibles Bioprod. Biorrefinación 6, 246–256. https://doi.org/10.1002/bbb (2012).
Artículo de Google Scholar
Brown, TR Una revisión de proyectos a escala comercial de biocombustibles celulósicos en los Estados Unidos. Biocombustibles Bioprod. Biorrefinación 7, 235–245. https://doi.org/10.1002/bbb (2013).
Artículo CAS Google Scholar
En: Brink, M.; Belay, G. (eds), en PROTA (Plant Resources of Tropical Africa/Ressourcesvégétales de l'Afriquetropicale), Wageningen, Países Bajos.
Lyddon, C. (2015). Centrarse en Etiopía. Grano mundial, Sosland Publ. Co. https://www.feedipedia.org/node/22033#:~:text=Tef%20straw%20is%20highly%20valued,low%20protein%20and%20energy%20contents
Alemayehu, R. (2001). TEF: Operaciones poscosecha. INPhO—Compendio poscosecha, AGSI/FAO.
Mengistu, DK & Mekonnen, LS Manejo agronómico integrado de cultivos para mejorar la productividad del tef en condiciones de sequía terminal. Estrés hídrico https://doi.org/10.5772/30662 (2012).
Artículo de Google Scholar
Geremew, B. Tef (Eragrostistef) Grain y su utilización de residuos de cultivos (Universidad Haramaya, 2008).
Google Académico
El Servicio Agrícola Exterior (FAS) Departamento de Agricultura de EE. UU. https://www.fas.usda.gov/data/ethiopia-coffee-annual-
Amertet, S. y col. Análisis de una planta de cogeneración alimentada con cáscara de café en las industrias procesadoras de café del suroeste de Etiopía. Economía baja en carbono. 12(1), 42–62. https://doi.org/10.4236/lce.2021.121003 (2021).
Artículo de Google Scholar
Sime, W., Kasirajan, R., Latebo, S., Mohammed, A. y Seraw, E. Alta disponibilidad de cáscara de café como fuente alternativa de desechos para la producción de biocombustibles. En t. J. Ciencias. Ing. Res. 8(7), 1874–1880 (2017).
Google Académico
CSA. Informe de encuesta por muestreo agrícola de la agencia central de estadística sobre superficie y producción de las principales. Alimentado. Democrático. República. Céntimo de Etiopía. Estadística. Agencia I, 57 (2018).
Google Académico
Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) (2021) Datos sobre alimentación y agricultura.
Yali, W. & Begna, T. Mejoramiento del sorgo en Etiopía: avances, logros y desafíos. J. Agrícola. Ciencia. Tecnología alimentaria. 8, 045–051. https://doi.org/10.17352/2455-815X.000144 (2022).
Artículo de Google Scholar
Ababa, A., & Agrícola, M. (2019). Evaluación de genotipos de sorgo dulce (Sorghum bicolor L. Moench) en busca de rasgos agronómicos, rendimiento de tallos y valor Brix en el valle central del Rift de Etiopía. 9(4), 410–415. https://doi.org/10.15580/GJAS.2019.4.100719180
Capítulo 2—La necesidad de biocombustibles en el contexto del consumo de energía. En: Avances en la producción de bioetanol de segunda generación, 9–30 (Woodhead Publishing Series in Energy, 2021).
Alimentar el futuro Actividad de la cadena de valor de Etiopía | Resumen de perspectivas del precio del maíz 06 https://pdf.usaid.gov/pdf_docs/PA00Z88C.pdf
Shah, MA, Khan, MNS y Kumar, V. Caracterización de residuos de biomasa para su posible aplicación como biocombustibles. J. Terma. Anal. Calorim. 134(3), 2137–2145. https://doi.org/10.1007/s10973-018-7560-9 (2018).
Artículo CAS Google Scholar
E871–82, A. (2014). Método de prueba estándar para el análisis de humedad de combustibles de madera particulados 1. Ann. Libro ASTM Stand., 82, 2. https://doi.org/10.1520/E0871-82R19.2
ASTM. (2015). Método de prueba estándar para cenizas en biomasa ASTM E1755-01.
ASTM. Método de prueba estándar para materias volátiles en el análisis de combustibles de madera particulados E872–82. Norma Internacional ASTM. 82, 14-16. https://doi.org/10.1520/E0872-82R19.2 (2011).
Artículo de Google Scholar
ASTM. (2008). Método de prueba estándar para la determinación instrumental de carbono, hidrógeno y nitrógeno en muestras de carbón de laboratorio, ASTM D5373-08
ASTM. (2015). Método de prueba estándar para el poder calorífico bruto de carbón y coque mediante el calorímetro de bomba adiabática, ASTM D2015-85.volV)
Tan, T. Yu, Y. y Shang, F. (2011). En Ingeniería de Biorrefinería. págs. 815–828.
Setter, C. y col. Pirólisis lenta de briquetas de cascarilla de café: Caracterización de las fracciones sólida y líquida. Combustible 261, 116420 (2020).
Artículo CAS Google Scholar
Tesfaw, AA & Tizazu, BZ Reducción de la producción de azúcar a partir de biomasa de paja de teff mediante hidrólisis de ácido sulfúrico diluido: caracterización y optimización mediante metodología de superficie de respuesta. En t. J. Biomater. https://doi.org/10.1155/2021/2857764 (2021).
Artículo PubMed PubMed Central Google Scholar
Guarneros-Flores, J., López-Zamora, L. & Guadalupe, AM Optimización del proceso de hidrólisis enzimática utilizando bagazo de sorgo dulce delimitado. ECORFAN J. 2, 33–39 (2016).
Google Académico
Lee, Y. et al. Características del biocarbón producido a partir de pirólisis lenta de Geodae-Uksae 1. Biores. Tecnología. 130, 345–350. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2012.12.012 (2013).
Artículo CAS Google Scholar
Cuiping, L., Chuangzhi, W. & Haitao, H. Características químicas elementales de los combustibles de biomasa en China. Biomasa Bioenergía 27(2), 119–130. https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2004.01.002 (2004).
Artículo CAS Google Scholar
Balasundram, V. y col. Pirólisis catalítica termogravimétrica y estudios cinéticos de copra de coco y cáscara de arroz para posible máxima producción de aceite de pirólisis. J. Limpio. Pinchar. 167, 218–228. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.08.173 (2017).
Artículo CAS Google Scholar
Chen, WH, Peng, J. & Bi, XT Una revisión de última generación sobre torrefacción, densificación y aplicaciones de biomasa. Renovar. Sostener. Energía Rev. 44, 847–866. https://doi.org/10.1016/j.rser.2014.12.039 (2015).
Artículo CAS Google Scholar
Bageru, AB & Srivastava, VC Preparación y caracterización de biosílice a partir de paja de teff (eragrostis tef) por método térmico. Madre. Letón. 206, 13-17. https://doi.org/10.1016/j.matlet.2017.06.100 (2017).
Artículo CAS Google Scholar
Yan, HL et al. Licuefacción de tallos de sorgo dulce en metanol supercrítico: efectos de las condiciones operativas sobre el rendimiento del producto y la composición molecular de la fracción soluble. Proceso de combustible. Tecnología. 155, 42–50. https://doi.org/10.1016/j.fuproc.2016.02.011 (2017).
Artículo CAS Google Scholar
Ozyuguran, A., Akturk, A. y Yaman, S. Uso óptimo de parámetros condensados de análisis final para predecir el poder calorífico de la biomasa. Combustible 214, 640–646. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2017.10.082 (2018).
Artículo CAS Google Scholar
Serrano, C., Monedero, E., Lapuerta, M. & Portero, H. Efecto del contenido de humedad, tamaño de partícula y adición de pino sobre los parámetros de calidad de los pellets de paja de cebada. Proceso de combustible. Tecnología. 92(3), 699–706. https://doi.org/10.1016/j.fuproc.2010.11.031 (2011).
Artículo CAS Google Scholar
Yao, X., Xu, K. & Liang, Y. Investigación sobre las propiedades termofísicas de los residuos de mazorcas de maíz como materia prima para la gasificación y evaluación para la caracterización de las cenizas de mazorcas de maíz procedentes de la gasificación. BioRecursos 11(4), 9823–9841. https://doi.org/10.15376/biores.11.4.9823-9841 (2016).
Artículo CAS Google Scholar
Sait, HH, Hussain, A., Salema, AA & Ani, FN Cinética de pirólisis y combustión de biomasa de palmera datilera mediante análisis termogravimétrico. Biores. Tecnología. 118, 382–389. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2012.04.081 (2012).
Artículo CAS Google Scholar
Pimenidou, P. & Dupont, V. Caracterización de bioaceites de racimos vacíos de palma (PEFB) y de pino y cinética de su degradación térmica. Biores. Tecnología. 109, 198–205. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2012.01.020 (2012).
Artículo CAS Google Scholar
Liu, Z., Quek, A., Kent Hoekman, S. y Balasubramanian, R. Producción de biocarbón sólido a partir de biomasa residual mediante carbonización hidrotermal. Combustible 103, 943–949. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2012.07.069 (2013).
Artículo CAS Google Scholar
Khiari, B., Jeguirim, M., Limousy, L. y Bennici, S. Carboncillos derivados de biomasa para aplicaciones energéticas. Renovar. Sostener. Energy Rev. 108 (abril), 253–273. https://doi.org/10.1016/j.rser.2019.03.057 (2019).
Artículo CAS Google Scholar
Samadi, SH, Ghobadian, B. & Nosrati, M. Predicción y estimación de energía de biomasa a partir de residuos agrícolas utilizando tecnología de gasificación del aire en Irán. Renovar. Energía 149 (2020), 1077–1091. https://doi.org/10.1016/j.renene.2019.10.109 (2020).
Artículo de Google Scholar
Anukam, AI, Mamphweli, SN, Reddy, P. & Okoh, OO Caracterización y efecto del valor agregado de la biomasa lignocelulósica sobre la eficiencia de la gasificación. Explorador de energía. Explotar. 34(6), 865–880. https://doi.org/10.1177/0144598716665010 (2016).
Artículo CAS Google Scholar
Wilk, M., Magdziarz, A. & Kalemba, I. Caracterización del proceso de torrefacción de combustibles renovables con diferentes técnicas instrumentales. Energía 87, 259–269. https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.04.073 (2015).
Artículo CAS Google Scholar
Gaqa, S., Mamphweli, S., Katwire, D. & Meyer, E. Evaluación sinérgica de las mezclas de biomasa/carbón con fines de cogasificación. En t. Entorno energético. 5(2), 251–256 (2014).
CAS Google Académico
Anukam, A., Mamphweli, S., Reddy, P., Okoh, O. y Meyer, E. Una investigación sobre el impacto de la temperatura de reacción en varios parámetros durante la torrefacción del bagazo de caña de azúcar relevantes para la gasificación. J. química. https://doi.org/10.1155/2015/235163 (2015).
Artículo de Google Scholar
Liang, XH & Kozinski, JA Modelado numérico de combustión y pirólisis de biomasa celulósica en sistemas termogravimétricos. Combustible 79(12), 1477–1486. https://doi.org/10.1016/S0016-2361(99)00286-0 (2000).
Artículo CAS Google Scholar
Chirone, R., Miccio, F. & Scala, F. Sobre la relevancia de la segregación axial y transversal del combustible durante la combustión FB de una biomasa. Combustibles energéticos 18 (4), 1108–1117. https://doi.org/10.1021/ef034084j (2004).
Artículo CAS Google Scholar
Lateef, A. y col. Síntesis y caracterización de un nanocompuesto a base de biocarbón de mazorca respetuoso con el medio ambiente: un potencial nanofertilizante de liberación lenta para la agricultura sostenible. Reinar. Nanotecnología. Monit. Gestionar. 11, 100212. https://doi.org/10.1016/j.enmm.2019.100212 (2019).
Artículo de Google Scholar
Gabriel, T., Belete, A., Syrowatka, F., Neubert, RHH y Gebre-Mariam, T. Extracción y caracterización de celulosas de diversos subproductos vegetales. En t. J. Biol. Macromol. 158, 1248-1258. https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2020.04.264 (2020).
Artículo CAS Google Scholar
Rambo, MKD, Schmidt, FL & Ferreira, MMC Análisis de los componentes lignocelulósicos de residuos de biomasa para oportunidades de biorefinería. Talanta 144, 696–703. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2015.06.045 (2015).
Artículo CAS PubMed Google Scholar
Xu, QQ y col. Mejora de la hidrólisis enzimática de mazorcas de maíz, rastrojos de maíz y tallos de sorgo mediante amoníaco acuoso diluido combinado con pretratamiento ultrasónico. Prod. de cultivos industriales. 109, 220–226. https://doi.org/10.1016/j.indcrop.2017.08.038 (2017).
Artículo CAS Google Scholar
Anukam, A. Mamphweli, S. Reddy, P. y Okoh, O. (2016). Caracterización y efecto de la adición de valor de la biomasa lignocelulósica sobre la eficiencia de la gasificación. Explotación del Explorador de energía, 1–16.
Anukam, AI, Goso, BP, Okoh, OO & Mamphweli, SN Estudios de caracterización de mazorca de maíz para su aplicación en un proceso de gasificación para producción de energía. J. química. https://doi.org/10.1155/2017/6478389 (2017).
Artículo de Google Scholar
Chen, D. y col. Torrefacción de tallos de biomasa y su efecto sobre el rendimiento y calidad de los productos de pirólisis. Combustible 159, 27–32. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2015.06.078 (2015).
Artículo CAS Google Scholar
Dulie, NW, Woldeyes, B. & Demsash, HD Síntesis de un catalizador basado en un complejo de lignina-carbohidrato a partir de paja de Eragrostis tef y su rendimiento catalítico en la deshidratación de xilosa a furfural. En t. J. Biol. Macromol. 171, 10-16. https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2020.12.213 (2021).
Artículo CAS PubMed Google Scholar
Vaz, S. Técnicas y métodos analíticos para biomasa. En Técnicas y Métodos Analíticos para Biomasa. (2016). https://doi.org/10.1007/978-3-319-41414-0
Açıkalın, K. Análisis termogravimétrico de cáscara de nuez como materia prima de pirólisis. J. Terma. Anal. Calorim. 105(1), 145-150. https://doi.org/10.1007/s10973-010-1267-x (2011).
Artículo CAS Google Scholar
Varma, AK & Mondal, P. Caracterización fisicoquímica y estudio cinético de aguja de pino para proceso de pirólisis. J. Terma. Anal. Calorim. 124(1), 487–497. https://doi.org/10.1007/s10973-015-5126-7 (2016).
Artículo CAS Google Scholar
Shadangi, KP & Mohanty, K. Estudio cinético y análisis térmico de la pirólisis de polvos de semillas oleaginosas no comestibles mediante análisis termogravimétrico y calorimétrico de barrido diferencial. Renovar. Energía 63, 337–344. https://doi.org/10.1016/j.renene.2013.09.039 (2014).
Artículo CAS Google Scholar
Jeguirim, M. & Trouvé, G. Características de pirólisis y cinética de Arundo donax mediante análisis termogravimétrico. Biores. Tecnología. 100(17), 4026–4031. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2009.03.033 (2009).
Artículo CAS Google Scholar
Açıkalın, K. Características pirolíticas y cinética de la cáscara de pistacho mediante análisis termogravimétrico. J. Terma. Anal. Calorim. 109(1), 227–235. https://doi.org/10.1007/s10973-011-1714-3 (2012).
Artículo CAS Google Scholar
Chutia, RS, Kataki, R. & Bhaskar, T. Estudios termogravimétricos y cinéticos de descomposición de la torta desaceitada de Mesua ferrea L.. Biores. Tecnología. 139, 66–72. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2013.03.191 (2013).
Artículo CAS Google Scholar
Carrier, M. y col. Análisis termogravimétrico como nuevo método para determinar la composición lignocelulósica de la biomasa. Biomasa Bioenergía. 35(1), 298–307. https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2010.08.067 (2011).
Artículo CAS Google Scholar
Mishra, RK & Mohanty, K. Cinética de pirólisis y comportamiento térmico de la biomasa de aserrín residual mediante análisis termogravimétrico. Biorrecurso. Tecnología. 251, 63–74. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2017.12.029 (2018).
Artículo CAS PubMed Google Scholar
Bisht, AS, Satyendra, S. y Kumar, SR Uso de agujas de pino en aplicaciones de generación de energía. En t. J.Res. Aplica. Ciencia. Ing. Tecnología. 2, 59–63 (2014).
Google Académico
Cai, JM & Bi, LS Análisis cinético de pirólisis de paja de trigo mediante métodos isoconversionales. J. Terma. Anal. Calorim. 98(1), 325–330. https://doi.org/10.1007/s10973-009-0325-8 (2009).
Artículo CAS Google Scholar
Mishra, G. & Bhaskar, T. Cinética libre de modelos no isotérmicos para la pirólisis de paja de arroz. Biores. Tecnología. 169, 614–621. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2014.07.045 (2014).
Artículo CAS Google Scholar
López-Velázquez, MA, Santes, V., Balmaseda, J. y Torres-García, E. Pirólisis de residuos de naranja: un estudio termocinético. J.Anal. Aplica. Pirol. 99, 170-177. https://doi.org/10.1016/j.jaap.2012.09.016 (2013).
Artículo CAS Google Scholar
Mudasir, AS, Khan, MNS & Kumar, V. Caracterización de residuos de biomasa para su posible aplicación como biocombustibles. J. Terma. Anal. Calorim. 134, 2137–2145. https://doi.org/10.1007/s10973-018-7560-9 (2018).
Artículo CAS Google Scholar
Liang, Y. et al. Cinética de descomposición térmica y características de Spartina alterniflora mediante análisis termogravimétrico. Renovar. Energía 68, 111-117. https://doi.org/10.1016/j.renene.2014.01.041 (2014).
Artículo CAS Google Scholar
Liou, T.-H. Estudio cinético de la descomposición térmica de material de embalaje electrónico. Química. Ing. J. 98, 39–51. https://doi.org/10.1016/S1385-8947(03)00181-5 (2004).
Artículo CAS Google Scholar
Quan, C., Li, A. & Gao, N. Análisis termogravimétrico y estudio cinético de partículas grandes de desechos de placas de circuito impreso. Gestión de residuos. 29, 2353–2360. https://doi.org/10.1016/j.wasman.2009.03.020 (2009).
Artículo CAS PubMed Google Scholar
Wongsiriamnuay, T. & Tippayawong, N. Características de pirólisis no isotérmica de plantas sensibles gigantes mediante análisis termogravimétrico. Biores. Tecnología. 101(14), 5638–5644. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2010.02.037 (2010).
Artículo CAS Google Scholar
Ma, Z., Chen, D., Gu, J., Bao, B. & Zhang, Q. Determinación de las características de pirólisis y la cinética de la cáscara de palmiste utilizando TGA-FTIR y métodos integrales sin modelos. Conversaciones de energía. Gestionar. 89, 251–259. https://doi.org/10.1016/j.enconman.2014.09.074 (2015).
Artículo CAS Google Scholar
Yang, H. y col. Análisis termogravimétrico: análisis infrarrojo por transformada de Fourier de la pirólisis de residuos de aceite de palma. Combustibles energéticos 18 (6), 1814–1821. https://doi.org/10.1021/ef030193m (2004).
Artículo CAS Google Scholar
Pasangulapati, V., Kumar, A., Jones, CL y Huhnke, RL Caracterización de pasto varilla, celulosa, hemicelulosa y lignina para conversiones termoquímicas. J. Biobased Mater Bioenergy 3, 249–258 (2012).
Artículo de Google Scholar
Zhang, J., Chen, T., Wu, J. & Wu, J. Un nuevo modelo de reacción gaussiana-DAEM para la pirólisis de celulosa, hemicelulosa y lignina. RSC Avanzado. 4(34), 17513–17520. https://doi.org/10.1039/c4ra01445f (2014).
Artículo ADS CAS Google Scholar
Mudasir, AS, Khan, MNS & Kumar, V. Cinética de cáscaras de nueces mediante pirólisis evaluada como biocombustible alternativo. En t. J. Eng.Adv.Technol. (IJEAT) 9, 2249–8958 (2020).
Google Académico
Gómez, N. et al. Pirólisis lenta de biomasas relevantes en la cuenca mediterránea. Parte 1. Efecto de la temperatura sobre el rendimiento del proceso a escala piloto. J. Limpio. Pinchar. 120, 181–190. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.10.082 (2016).
Artículo CAS Google Scholar
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
También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.
También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.
También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.
También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.
También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.
También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.
También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.
También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.
También puedes buscar este autor en PubMed Google Scholar.
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.
Springer Nature se mantiene neutral con respecto a reclamos jurisdiccionales en mapas publicados y afiliaciones institucionales.
Acceso Abierto Este artículo está bajo una Licencia Internacional Creative Commons Attribution 4.0, que permite el uso, compartir, adaptación, distribución y reproducción en cualquier medio o formato, siempre y cuando se dé el crédito apropiado a los autores originales y a la fuente. proporcione un enlace a la licencia Creative Commons e indique si se realizaron cambios. Las imágenes u otro material de terceros en este artículo están incluidos en la licencia Creative Commons del artículo, a menos que se indique lo contrario en una línea de crédito al material. Si el material no está incluido en la licencia Creative Commons del artículo y su uso previsto no está permitido por la normativa legal o excede el uso permitido, deberá obtener permiso directamente del titular de los derechos de autor. Para ver una copia de esta licencia, visite http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
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
Cualquier persona con la que comparta el siguiente enlace podrá leer este contenido:
Lo sentimos, actualmente no hay un enlace para compartir disponible para este artículo.
Proporcionado por la iniciativa de intercambio de contenidos Springer Nature SharedIt
Al enviar un comentario, acepta cumplir con nuestros Términos y pautas de la comunidad. Si encuentra algo abusivo o que no cumple con nuestros términos o pautas, márquelo como inapropiado.