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Previous issue date: 2016-09-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / From the economic point of view it is important to process high charges of solid in
enzimatic hydrolysis of the lignocellulosic residues for the production of 2G ethanol,
but batch operation with high initial charges of substrate can cause inefficient mixture,
damaging the reactional process. An attractive alternative is operating the reactors in fed
batch. The aim of this work was to determine, applying the theory of optimal control,
the optimal feeding profile of substrate in bench reactor. For this, it was tested two
kinetic of Michaelis-Menten: pseudo-homogeneous Michaelis-Menten kinetic and
Michaelis Menten kinetic with inhibition by the product, in the last kinetic was obtained
the best fit to experimental data. The developed algorithm was run in Matlab® software
and the simulation results were experimentally validated. Enzymatic hydrolysis assays
were performed with hydrothermally pre-treated sugar cane straw followed by the
alkaline delignification. It was obtained good fiting of the simulation data with respect
to the experimental data, with values of glucose final concentration close to 164.647 g/L
(triplicate average) and in simulation the concentration was 174.93 g/L. Proving that the
sugar cane straw, besides being a good feedstock cheap and abundant, it has a great
energetic potential. Furthermore, the optimal control strategy was very efficient in
optimization of the proposed problem. / Do ponto de vista econômico é importante processar elevadas cargas de sólidos na
hidrólise enzimática dos resíduos lignocelulósicos para a produção de etanol 2G, mas
operação em batelada com altas cargas iniciais de substrato pode causar uma mistura
ineficiente, prejudicando o processo reacional. Uma alternativa atraente é operar os
reatores em batelada alimentada. O objetivo deste trabalho foi determinar, aplicando a
teoria do controle ótimo, o perfil ótimo de alimentação de substrato em reator de
bancada. Para isso, foram testadas duas cinéticas de Michaelis-Menten, a cinética de
Michaelis Menten psêudo-homôgenea e a cinética de Michaelis Menten com inibição
competitiva pelo produto, onde nesta última cinética foi obtido o melhor ajuste aos
dados obtidos experimentalmente. O algoritmo desenvolvido foi executado no software
Matlab® e os resultados das simulações foram experimentalmente validados. Os
ensaios de hidrólise enzimática foram realizados com palha de cana-de-açúcar pré-
tratada hidrotérmicamente, seguido pela deslignificação alcalina com NaOH. Foram
obtidos bons ajustes dosdados simulados com respeito aos dados experimentais, com
valores de concentração final de glicose de 164,647 g / L (média da triplicata) e na
simulação a concentração foi 174,93 g / L. Provando que a palha de cana-de-açúcar,
além de ser uma matéria-prima barata e abundante, tem um grande potencial energético.
Além disso, a estratégia de controle ótimo foi eficiente na otimização do problema
proposto.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/6887 |
| Date | 30 September 2016 |
| Creators | Pinto, Vitor Debiazzi Pereira |
| Contributors | Montano, Inti Doraci Cavalcanti, Suarez, Carlos Alberto Galeano, Montano, Inti Doraci Cavalcanti, Suarez, Carlos Alberto Galeano, Sousa Junior, Ruy de, Freitas, Fernanda Ferreira, Horta, Antonio Carlos Luperni |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Engenharia Química (IQ), UFG, Brasil, Instituto de Química - IQ (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 3481496501158460078, 600, 600, 600, 600, 7826066743741197278, 8898138769758318591, 2075167498588264571 |
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