desaos de la producción de bioetanol de segunda...

Desa%osdelaproduccióndeBioetanoldeSegundaGeneraciónenBrasil

LaboratóriodeO9mização,ProjetoseControleAvançado–LOPCA

UniversidadeEstadualdeCampinas

Dr.WilliamEduardoHerreraAgudelo

UniversidadEstataldeCampinasUNICAMP

•  UniversidadpúblicadelestadodeSãoPaulo;

•  Campus:BarãoGeraldo–Campinas,Limeira,Piracicaba;

•  Fundación:1966.51años.•  8%InvesJgaciónacadémica.•  LiderpatentesyarNculosenBrasil.•  35.000alumnosmatriculadosen66

cursosdegraduacióny153programasdeposgrado.

•  1enelRankingLaJnoamericanodeuniversidades

•  (fuente:hVps://www.JmeshighereducaJon.co)

LaboratóriodeOp9mización,DiseñoyControlAvanzado-LOPCA

EllaboratoriodeinvesJgaciónLOPCAenCampinas,dirigidoporelprofesorRubensMacielFilho.(ProcessSystemsEngineering,PSE):Diseño,simulación,control,opJmizacióndeprocesos.

•  BiocombusJbles;•  Biorefinería,•  FabricacióndeBiomateriales;•  ProcesosdeSeparación.

Asociacióncon:

Plantapiloto–CTBE.

ETANOLDEPRIMERAGENERACIÓN

E1GEtanolproducidouJlizandocomofuentedebiomasaelcaldodelacañadeazúcar.LaproduccióndeetanolJenelasetapas:1.  Moliendacañadeazúcar;2.  Limpiezadelcaldodecaña;3.  Fermentaciónalcohólica.


Fuente:WilliamWehaInteriordeSãoPaulo-Holambra


InteriordeSãoPaulo-Holambra

469usinasenelterritorionacional

ETANOLDESEGUNDAGENERACIÓN

E2GEtanolproducidouJlizandocomofuentedebiomasalosresiduosdelaprimerageneraciónquesonelbagazoylapajadelacañadeazúcar.ParalaproduccióndeetanolJenelasetapas:Pretratamiento;HidrólisisenzimáJca;Fermentación.Procesotecnológicamentemáscomplejo

Fuente:Internet

ETANOLDESEGUNDAGENERACIÓN

MateriaPrima

CO2

Ø El CO2 producido por la combusJón, yotros procesos, es una de las fuentes deemisióndegasesdeefectoinvernadero.

Ø La concentración de CO2 en la atmósferase ha incrementado en 90 ppm en losúlJmos 50 años que son casi el 30% delvalordeCO2delosaños1960s.

Vieiraetal,(2016)

CambioobservadodelatemperaturaenlasuperficiedelaJerradesde1901-2012

CO2

Existen 3 escenarios de la energía en el año 2075, relacionadoscon los aumentos de 6, 4, 2 ºC en la temperatura promediomundialencomparaciónconlosnivelespreindustriales.

ElCO2esunproblemadetodaslaspersonasdelplaneta.Comoconsecuencia,hayunimpulsoendiferentes lugaresdelmundoparaeldesarrollodetecnologíasqueusenrecursosrenovablesparaobtenerenergíaycompuestosquímicos.

6SD• Producciónactual.• PermaneciadelsistemaenergéJcoconocido.

4SD•  ReflejapoliJcasdereduccióngradual.

•  ReducciónnosignificaJva.

2SD• ReduccionesprofundasenCO2.

• Cambiospatronesdeviajes,tecnologiasdevehículosycombusJbles.

Bioetanol

Ø Bioetano l es un combusJb lepromisorio que Jene un granpotencial para reemplazar a loscombusJblesderivadosdelpetróleo.

Ø Bioetanol Jene propiedades que sonbeneficiosasparaelmedioambiente,contribuyendoaladisminucióndelosgasesdeinvernadero.

Bioetanol

Ø Bioetanol puede ser mezclado con lagasolinaousadode formapura (paralosmotores que tengan la tecnologíaadecuada).

Ø Bioetanol posee más octanaje que lagasolina y es un combusJble que esoxigenado, reduciendo la canJdad den i trógeno en las emis iones yrealizando una combusJón completa,disminuyendo la canJdad de CO yhidrocarburossinquemar.

BioetanolenBrasil

•  Producción de 25.000 millones delitrosdeetanolporaño.

•  Primerproductordeetanolde1EGaparJrdelacañadeazúcar.

•  Elmodelobrasileñosedestacaporser único en el mundo que usael etanol, sin mezclas, comosusJtutodirectodelagasolina.

•  TecnologíaFLEXfuel.

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0Millon

esdeAu

tos

AÑOS

FlexFuelGasolinaEtanol

Actualmente74%delaflotadecarrosFlexfuel.

Altocustodaoperação

Millonesdelitrosdeetanol(2007)

Millonesdeetanol(2016)

USA 24.000 56.000

Brasil 19.000 26.000

Elsectorbrasileñodeetanolestáenelestadodeestréseconómicoasociado:1.Altocostodeproducción.2.AparenteestadodeestancamientoenlaproducJvidad

ETANOLDE2GOPORTUNIDADTECNOLÓGICAPARAREVOLUCIONARELSECTORDELOS

RECURSOSRENOVABLEShVp://www.ethanolrfa.org/resources/industry/staJsJcs/#1454099103927-61e598f7-7643

Vieira(2017)

-

20.0

40.0

60.0

80.0

100.0

120.0

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Miliesdemillon

esdeLitros

ProducciónGlobaldeEtanolporpaísyaño

RestofWorld

Canada

China

Europe

Brazil

USA

www.afdc.energy. gov/data/

LINEADELTIEMPO

Proálcool Consolidación OpJmización +E2G

•  1975:IncenJvosGubernamentales.

•  1977:Adiciónde4,5%Etanolalagasolina.

•  1979:Adiciónde15%Etanolalagasolina.

•  70L/TC.

•  1985:Adicióndeetanolde20%a25%.

•  76L/TC.

•  2001:Iniciodelaexportación.

•  2003:Flexfuel.•  2011:ANPasume

regulación•  2014:Adiciónde

etanolde27%.•  85L/TC.

•  2014-2020:InicioE2G•  108L/TC.

•  2021-2025:Aprendizaje.•  116,6L/TC.

•  2026-2030:Consolidación.•  116,6L/TC

PROCESODEPRODUCCIÓNDESEGUNDAGENERACIÓN

MaterialLignocelulósicoCelulosa (un polímero de unidades de glucosaconunaestructuracristalina).Hemicelulosa (un polímero compuesto dediferentes fracciones de unidades de glucosa,galactosa, manosa, xi losa y arabinosapresentadasenformaamorfa).Lignina para proporcionar protección contraquímicaybiológica.40-50%decelulosa.20-40%dehemicelulosas20-30%delignina5-8%deextracJvos.UnodelosprincipalesretosdelatecnologíadesegundageneraciónesRECALCITRANCIA.

MaterialLignocelulósico

El material lignocelulósico en las paredescelulares de las plantas representa el recursorenovablemásabundanteenlaTierra.

150-170milmillonesdetoneladasporaño

la biomasa lignocelulósica ha sido reconocidadesdehacemuchoJempocomomateriaprimapotencialparalaproduccióndebiocombusJblesyproductosbioquímicos

PROCESODEPRODUCCIÓNDESEGUNDAGENERACIÓN

PretratamientoProcesoquebuscaalterarlacomposicióndela estructura lignocelulósica dejándola másaccesibleparalahidrólisis.Esteprocesoremuevelalignina.Ø  Físico:Molienda,pirolisisomicro-ondas.Ø  Físico-químico: explosión a vapor, AFEX

CO2explosión.Ø  Biológico: microrganismo (bactérias o

hongos)

Pretratamiento

Ø  Ningunadelastecnologíasdetratamientoofrece100%deconversióndelabiomasaenazúcaresfermentables.

Ø  Siempre existe perdidas en la biomasa, lo que afecta el rendimiento e

incrementaelcostodelproductofinal,EjemploBioetanol.Ø  Existelanecesidaddeestudiosenestaárea,demodoquesedesarrolleun

nuevoprocesodetratamientoeficienteoseactualiceunprocesoexistentepara dar resultados prometedores para la implementación en escalaindustrial.

Pretratamiento

HidrolisisEnzimáJcaLahidrólisisenzimáJcaeselprocesotransformalospolisacáridosdelabiomasaenazúcaresfermentables.IndustrialmentesonusadoscóctelesenzimáJcosquesonproducidosporlaNovazymes.Apar/rdelacelulosasonliberadosC6(hexosas).Apar/rdelahemicelulosaprincipalmenteC5(pentosas)

Pré-tratamento

Hidrólise Enzimática Fermentação

Fermentações1G+2G

Pré-tratamentoácido HidróliseEnzimática FermentaçãoSaccharomycescerevisiae

Mixturador

Melaço

SHF=SeparedHydrolisysFermenta5on

Rupturamecánicaenelmateriallignocelulósicoduranteelproceso de fermentación. Simulando el proceso derumiacióndelosbovinos.

COTRATAMIENTO

DesarrolladaenDartmouthCollegeLyndLab–LeeLynd.

Fermentações1G+2G

REACTORESDECOTRATAMIENTO

LyndLaboratory–LeeLynd.

Plantas de 1G +2G Instaladas

Ø  Inicióennoviembrede2014enPiracicaba-SP.

Ø  Capacidadinstaladade42millonesdelitros/año

Ø  En2016generó1millóndelitros.(3%)

Ø  Elpreciodeletanolproducidoesalto.

Ø  PrimerausinadesegundageneraciónenBrasil,Bioflex1.

Ø  Capacidadinstaladade82millonesdelitros/año

Ø  En2016generó4millóndelitros.(5%).

Ø  Etanolcelulósicomáslimpiodelmundo,esdecir,queemitemenorcanJdaddeCO2paraserproducidoyconsumido

Plantas de 1G +2G Instaladas

2G

Ø  Variacionesenlamateriaprima(cañadeazúcar).Mayoromenor

contenidodeazúcares.Contaminación.

Ø  Variacionesenlacalidaddelamateriaprimaquesederivande

diferentesprocesosdedeconstrucción

1G Rendimientoeficientedelproceso

fermenta9vo

LAMONITORACIÓNEFICIENTEDELPROCESODEFERMENTACIÓNALCOHÓLICA

PROBLEMASQUEAFECTANAROBUSTEZDELAFERMENTACIÓN

Melerio(2002)EstudiodelasRNAsenelprocesofermentaJvo.Radke(2002)Modeladodesistemashíbridosparainferenciadeinformación.Nagy(2007)UsodeARNscomoMPCyARNinverJdosparacontrolarlatemperaturadelafermentación.

Fa (k)

So (k)

Se4 (k)

Dados de Entrada Dados de

Saída

Se4 (k+1)

U9lizarlasRNAscomoinstrumentosdemediciónycontrolelprocesodeproduccióndeE1GyE2GRNAs

RedesNeuralesAr5ficiales

Ø  Desarrollarsomwaredemonitoreoycontrolqueayudenenlaproducción de etanol de E1G + E2G usando rede neuralesar9ficiales:•  Modelos de inferencia de información usando redes neuronalesar/ficiales (ARN), para monitoreo y operación en /empo real delproceso(soE-sensor);

•  Implementacióndesistemasdecontrolpredic/vo,basadoenmodeloMPC,usandocomomodelointernounaARN,paramantenerlaplantaindustrialenlosvaloresestablecidosou/lizadosenlaindustria.

•  .

3.METODOLOGÍA

Pre-tratamiento

.

Hidrólisis enzimática Fermentación

Parte Experimental

Bagazo

Melaza

3.METODOLOGÍA

Modelado Cinético Soft-sensor

Planta Virtual 1G+2G

Controlador NNMPC

Parte Computacional

So;-sensor

So;-sensor

tempo)e ra temperatu,CO de vazãopH, turbidez,( 2fSubstrato =

ESTRUCTURADELASRNAs

pH

Temperatura

Vazão de CO2

Dados de Entrada

Dados de Saída

X, S, P

Capacitancia

EstructuradelaRedNeuralArJficial

0

43

85

128

170

0 5 10 15 20 26

Tempo (h)

Sub

stra

to (K

g/m

3 )

0

43

85

128

170

0 5 10 15 20 26

Tempo (h)

Sub

stra

to (K

g/m

3 ) Predicción de la red neuronal

tempo)e ra temperatu,CO de flujo pH, turbidez,( 2fSubstrato =

Purga

Se4

Fa

Fo Fr

Controlador NNMPC

Soft-sensor

SensoresTºCpH

V. CO2Capacitância

ou Turbidez

El soE-sensor propuesto

puedeserimplementadoenel

proceso fermentaJvoparaun

ópJmo funcionamiento y

monitoreoonline.

CONTROLDELPROCESSO

PlantaE1GAndrieVa(1994)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Ácido Água

Purga

Vinho delevedurado

Creme de leveduras

Mosto

Fa Fo

Fr

ElprocesodefermentaciónalcohólicaconJnuaestáconsJtuidopor:•  Unidaddeseparacióndelevaduras:

Centrífuga;•  Un i d a d d e f e rm e n t a c i ó n :

Fermentadores conectados enserie;

•  Unidaddetratamientoácido.

6PLANTAINDUSTRIALDEFERMENTACIÓNALCOHÓLICACONTINUA

8.1ESTRUCTURADECONTROL

Purga

Se4

Fa

Fo

Função Objetivo

Algoritmo de otimização

Predição

NNMPC

Fa (k)

So (k)

Se4 (k)

Se4 (k+1)

Fa (k) ótimo

Se4 (k+1)

Se4 (setpoint)

Fa (k)

PLANTAINDUSTRIAL

Se4(concentracióndeazúcaressalídaR4)

Fa(flujovolumétricodeentradadelalimento)

So(concentraçãodeaçúcaresinício)

MPCusandoRNAcomomodelo

interno

Fa (k)

So (k)

Se4 (k)

Dados de Entrada Dados de

Saída

Se4 (k+1)

[ ])(),(),()1(' 44 kSkSokFafkS EE =+

Programadadaforma“paso

adelante”

8.2IDENTIFICACIÓNDELPROCESO

8.4RESULTADOS

PLANTAINDUSTRIAL1G+2G

SOFT-SENSOR

NNMPC

Purga

Se4

Fa

Fo Fr

Soft-sensor

SensoresTºCpH

V. CO2Capacitância

ou Turbidez

Função Objetivo

Algoritmo de otimização

Predição

NNMPC

Fa (k)

So (k)

Se4 (k)

Se4 (k+1)

Se4 (k+1)

Se4 (setpoint)

Fa (k)

MonitoraciónOnlineUsandoRNAs

ControlPredicJvoUsandoRNAs

Ø ElbioetanolesuneficientecombusJblerenovableparareemplazarloscombusJblesfósiles,comoestáocurriendoenBrasil.

Ø Elprocesode2generaciónsepresentacomounaalternaJvademejoramientodelaproduccióndeetanolaspirandoenlaúlJmafaseaumentarlaproducJvidadal50%.

Ø La posibilidad de usar el material lignocelulósico como fuente de azúcares es unaalternaJvasustentable.EstohapermiJdoaldesarrollodenuevastecnologíasentodaslaspartesdelproyecto:incluyendo,pretratamiento,hidrólisis,fermentación,sensoresycontroladoresparaaumentarelrendimientoylaproducJvidaddelsistema.

Ø Apesar de la complejidad del proceso de segunda generación, se está haciendo unarealidadatravésdelapuestaenmarchadelasdosprimerasunidadesdeproduccióndeetanol(RaizenyGranbio).

CONCLUSIONES

GRACIAS!!!

desaos de la producción de bioetanol de segunda...

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