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UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL

FACULTAD DE INGENIERÍA QUÍMICA

CARRERA DE INGENIERÍA QUÍMICA

“ESTUDIO COMPARATIVO DE PRETRATAMIENTOS (OZONÓLISIS Y

ALCALINO) EN EL PROCESO DE OBTENCIÓN DE FURFURAL A PARTIR DEL

BAGAZO DE CAÑA MEDIANTE SIMULACIÓN CON ASPEN PLUS”

AUTORES:

RIZZO PARRALES PAUL ARÓN

ZAVALA HERRERA CHRISTIAN DUBAN

TUTORA:

ING. SANDRA PEÑA MURILLO. MS.c

GUAYAQUIL, MARZO 2021

UNIVERSIDAD DE GUAYAQUIL



TRABAJO DE TITULACIÓN PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE:

INGENIERO QUÍMICO

TEMA:

ESTUDIO COMPARATIVO DE PRETRATAMIENTOS (OZONÓLISIS Y ALCALINO)

EN EL PROCESO DE OBTENCIÓN DE FURFURAL A PARTIR DEL BAGAZO DE

CAÑA MEDIANTE SIMULACIÓN CON ASPEN PLUS

AUTORES

RIZZO PARRALES PAUL ARÓN

ZAVALA HERRERA CHRISTIAN DUBAN

TUTORA:

ING. SANDRA PEÑA MURILLO. MS.c

GUAYAQUIL, MARZO 2021

ii

REPOSITORIO NACIONAL EN CIENCIA Y TECNOLOGÍA

FICHA DE REGISTRO DE TRABAJO DE TITULACIÓN

TÍTULO Y SUBTÍTULO:

“ESTUDIO COMPARATIVO DE PRETRATAMIENTOS

(OZONÓLISIS Y ALCALINO) EN EL PROCESO DE

OBTENCIÓN DE FURFURAL A PARTIR DEL BAGAZO DE

CAÑA MEDIANTE SIMULACIÓN CON ASPEN PLUS”

AUTOR(ES) (apellidos/nombres): Rizzo Parrales Paul Aron

Zavala Herrera Christian Duban

REVISOR(ES)/TUTOR(ES)

(apellidos/nombres): Tutor: Ing. Sandra Emperatriz Peña Murillo, MS.c

Revisor: Ing. Martha Mirella Bermeo Garay, PhD

INSTITUCIÓN: Universidad de Guayaquil

UNIDAD/FACULTAD: Facultad de Ingeniería Química

MAESTRÍA/ESPECIALIDAD:

GRADO OBTENIDO: Ingeniero Químico

FECHA DE PUBLICACIÓN: No. DE PÁGINAS:

ÁREAS TEMÁTICAS: Ciencias básicas, bioconocimiento y desarrollo industrial

PALABRAS CLAVES/ KEYWORDS: Pretratamientos, biomasa, Bagazo de caña de azúcar, furfural,

simulación de procesos

RESUMEN/ABSTRACT (150-250 palabras):

La simulación en la ingeniería se ha convertido en una importante herramienta que permite obtener

resultados de un proceso de transformación tal como se desarrollaría en la realidad. Por tal razón en este

trabajo de titulación se plantó el objetivo de descubrir cual pretratamiento es mejor en rendimiento de

furfural y los demás efectos que éstos generan. Esto se logró cumplir con la ejecución de modelos de

simulación construidos con la utilización de datos referenciales de estudios relacionados al tema. Los

modelos de simulación construidos son del proceso de obtención de furfural a partir del bagazo de caña

utilizando dos pretratamientos, el alcalino y el de ozonólisis, que fueron seleccionados para este estudio

comparativo. Después de ejecutar la cantidad de simulaciones requeridas se obtuvieron los resultados,

donde se observó una mayor remoción de lignina con la aplicación del pretratamiento alcalino. Por su

parte se reflejó una mayor conversión de celulosa aplicando ozonólisis. Sin embargo el punto más

importante para este trabajo es el rendimiento del furfural del cual se obtuvo un valor de 5.96% con el

pretratamiento alcalino en comparación con el valor de 5.8% que se obtuvo con la ozonólisis, llegando a

la conclusión que de los dos pretratamientos el alcalino es el mejor en rendimiento de furfural.

ADJUNTO PDF: SI X NO

CONTACTO CON AUTOR/ES:

Teléfono:

Paul Rizzo: 0979657061

Christian Zavala: 0989267577

E-mail:

[email protected]

[email protected]

CONTACTO CON LA INSTITUCIÓN:

Nombre: Universidad de Guayaquil-Facultad de Ingeniería

Química

Teléfono: 04-229-2949

E-mail: http://www.fiq.ug.edu.ec/

mailto:[email protected]

mailto:[email protected]

http://www.fiq.ug.edu.ec/

iii



LICENCIA GRATUITA INTRANSFERIBLE Y NO COMERCIAL DE LA OBRA CON

FINES NO ACADÉMICOS

Nosotros, Paul Aron Rizzo Parrales con C.I. 0932023005 y Christian Duban Zavala Herrera con C.I.

No. 0950033258, certificamos que los contenidos desarrollados en este trabajo de titulación, cuyo título

es “ESTUDIO COMPARATIVO DE PRETRATAMIENTOS (OZONÓLISIS Y ALCALINO) EN EL

PROCESO DE OBTENCIÓN DE FURFURAL A PARTIR DEL BAGAZO DE CAÑA MEDIANTE

SIMULACIÓN CON ASPEN PLUS” son de nuestra absoluta propiedad y responsabilidad, en

conformidad al Art. 114 del CÓDIGO ORGÁNICO DE LA ECONOMÍA SOCIAL DE LOS

CONOCIMIENTOS, CREATIVIDAD E INNOVACIÓN*, autorizamos la utilización de una

licencia gratuita intransferible para el uso no comercial de la presente obra a favor de la Universidad de

Guayaquil.

_______________________________ _______________________________

Paul Aron Rizzo Parrales Christian Duban Zavala Herrera C.I. 0932023005 C.I. 0950033258

DECLARACIÓN DE AUTORÍA Y DE AUTORIZACIÓN DE LICENCIA

GRATUITA INTRANSFERIBLE Y NO EXCLUSIVA PARA EL USO NO

COMERCIAL DE LA OBRA CON FINES NO ACADÉMICOS

vii

DEDICATORIA

Dedicamos este trabajo primero a Dios por darnos la fortaleza para

seguir adelante. A nuestros padres por darnos el apoyo incondicional

de siempre. A todos nuestros seres queridos, familiares y amigos, en

especial a aquellos que formaron parte importante en nuestra vida y a

lo largo de la carrera, que creyeron y confiaron en nosotros y llenaron

de alegría nuestras vidas.

viii

AGRADECIMIENTO

Agradecemos a todos los docentes que forman parte de nuestra querida facultad por

brindarnos sus conocimientos en cada clase a lo largo de toda la carrera, cada uno de

ellos fue importante para llegar hasta este punto. A nuestra tutora por ser nuestra guía y

compartirnos su tiempo y conocimiento para culminar el presente trabajo exitosamente.

A nuestros padres, amigos y familiares por apoyarnos y motivarnos siempre, a todos

muchas gracias.

ix






Autores:

Rizzo Parrales Paul Aron


Tutor:

Ing. Peña Murillo Sandra Emperatriz, MS.c

RESUMEN

La simulación en la ingeniería se ha convertido en una importante herramienta que permite

obtener resultados de un proceso de transformación tal como se desarrollaría en la realidad. Por

tal razón en este trabajo de titulación se plantó el objetivo de descubrir cual pretratamiento es

mejor en rendimiento de furfural y los demás efectos que éstos generan. Esto se logró cumplir

con la ejecución de modelos de simulación construidos con la utilización de datos referenciales

de estudios relacionados al tema. Los modelos de simulación construidos son del proceso de

obtención de furfural a partir del bagazo de caña utilizando dos pretratamientos, el alcalino y el

de ozonólisis, que fueron seleccionados para este estudio comparativo. Después de ejecutar la

cantidad de simulaciones requeridas se obtuvieron los resultados, donde se observó una mayor

remoción de lignina con la aplicación del pretratamiento alcalino. Por su parte se reflejó una

mayor conversión de celulosa aplicando ozonólisis. Sin embargo el punto más importante para

este trabajo es el rendimiento del furfural del cual se obtuvo un valor de 5.96% con el

pretratamiento alcalino en comparación con el valor de 5.8% que se obtuvo con la ozonólisis,

llegando a la conclusión que de los dos pretratamientos el alcalino es el mejor en rendimiento de

furfural.

Palabras Claves: Pretratamiento, biomasa, bagazo de caña de azúcar, furfural, simulación de

proceso.

RESUMEN DEL TRABAJO DE TITULACIÓN (ESPAÑOL)

x






Autores:

Rizzo Parrales Paul Aron


Tutor:

Ing. Peña Murillo Sandra Emperatriz MS.c

RESUMEN

Simulation in engineering has become an important tool that allows obtaining results from a

transformation process as it would develop in reality. For this reason, in this titration work, the

objective of discovering which pretreatment is better in furfural performance and the other effects

that these generate was set. This was achieved with the execution of simulation models built with

the use of referential data from studies related to the subject. The simulation models built are of

the process of obtaining furfural from sugarcane bagasse using two pretreatments, alkaline and

ozonolysis, which were selected for this comparative study. After executing the amount of

simulations required, the results were obtained, where a greater removal of lignin was observed

with the application of the alkaline pretreatment. On the other hand, a higher conversion of

cellulose was reflected by applying ozonolysis. However, the most important point for this work

is the yield of furfural from which a value of 5.96% was obtained with the alkaline treatment

compared to the value of 5.8% that was obtained with ozonolysis, reaching the conclusion that of

the two pretreatments alkaline is the best in performance of furfural.

Palabras Claves: Keywords: Pretreatments, biomass, sugarcane bagasse, furfural, process

simulation.

RESUMEN DEL TRABAJO DE TITULACIÓN (INGLES)

xi

TABLA DE CONTENIDO

Repositorio nacional en ciencia y tecnología ................................................................................ ii

Ficha de registro de trabajo de titulación ...................................................................................... ii

Declaración de autoría y de autorización de licencia gratuita intransferible y no exclusiva para el

uso no comercial de la obra con fines no académicos .................................................................. iii

Dedicatoria ................................................................................................................................... vii

Agradecimiento ........................................................................................................................... viii

Resumen del trabajo de titulación (español) ................................................................................. ix

Resumen del trabajo de titulación (ingles) .................................................................................... x

Introducción ............................................................................................................................... xvii

CAPITULO I ............................................................................................................................... 19

1.1. Planteamiento del problema ........................................................................................ 19

1.2. Formulación y sistematización del problema .............................................................. 20

1.2.1. Formulación del problema .................................................................................. 20

1.2.2. Sistematización del problema .............................................................................. 20

1.3. Justificación e importancia .......................................................................................... 20

1.3.1. Justificación teórica ............................................................................................. 20

1.3.2. Justificación metodológica .................................................................................. 21

1.3.3. Justificación práctica ........................................................................................... 22

1.4. Objetivos de la investigación ...................................................................................... 22

1.4.1. Objetivo general .................................................................................................. 22

1.4.2. Objetivos específicos ........................................................................................... 22

1.5. Delimitación de la investigación ................................................................................. 23

1.5.1. Premisa ................................................................................................................ 23

1.6. Variables de la investigación ....................................................................................... 23

1.6.1. Variable dependiente ........................................................................................... 23

1.6.2. Variable independiente ........................................................................................ 23

1.7. Operacionalización de las variables ............................................................................ 23

CAPITULO II ............................................................................................................................. 24

2.1. Antecedentes ............................................................................................................... 24

2.2. Marco Teórico ............................................................................................................. 26

2.2.1. Biomasa ............................................................................................................... 26

2.2.1.1. Composición de la biomasa ......................................................................... 26

2.2.1.2. Clasificación de la biomasa ......................................................................... 27

2.2.1.3. Caña de azúcar ............................................................................................ 29

2.2.1.4. Bagazo de caña de azúcar ............................................................................ 30

xii

2.2.2. Furfural ................................................................................................................ 32

2.2.2.1. Síntesis del furfural ..................................................................................... 33

2.2.2.2. Estequiometria de la reacción ...................................................................... 33

2.2.2.3. Mecanismos de reacción ............................................................................. 34

2.2.3. Programa de simulación Aspen Plus ................................................................... 36

2.2.3.1. Modelado de un proceso con Aspen ............................................................ 36

2.3. Marco conceptual ........................................................................................................ 38

2.3.1. Biomasa ............................................................................................................... 38

2.3.1.1. Celulosa ....................................................................................................... 38

2.3.1.2. Hemicelulosa ............................................................................................... 39

2.3.1.3. Lignina ........................................................................................................ 39

2.3.1.4. Extraíbles ..................................................................................................... 40

2.3.2. Pretratamiento ..................................................................................................... 40

2.3.2.1. Pretratamientos físicos ................................................................................ 40

2.3.2.2. Pretratamientos químicos ............................................................................ 42

2.3.2.3. Pretratamientos físico-químicos .................................................................. 43

2.3.2.4. Pretratamientos biológicos .......................................................................... 44

2.3.3. Furfural ................................................................................................................ 44

2.3.4. Simulación de procesos ....................................................................................... 45

2.3.4.1. Clasificación de los métodos de simulación ................................................ 45

2.3.4.2. Tipos de simulación..................................................................................... 46

2.4. Marco contextual ......................................................................................................... 47

2.4.1. Producción de caña de azúcar y generación del gabazo ...................................... 47

2.4.2. Mercado del furfural ............................................................................................ 48

2.4.3. Importancia de los simuladores ........................................................................... 49

CAPITULO III ............................................................................................................................ 50

3.1. Modalidad de la investigación ..................................................................................... 50

3.2. Métodos de investigación ............................................................................................ 50

3.2.1. Método inductivo ................................................................................................ 50

3.2.2. Método de simulación ......................................................................................... 50

3.3. Tipos de investigación ................................................................................................. 51

3.3.1. Investigación teórica ........................................................................................... 51

3.3.2. Investigación descriptiva ..................................................................................... 51

3.3.3. Investigación cuantitativa .................................................................................... 52

3.4. Etapas metodológicas .................................................................................................. 52

3.5. Descripción general de la simulación .......................................................................... 53

xiii

3.6. Descripción detallada del proceso de simulación ........................................................ 54

3.6.1. Selección del sistema de unidades ....................................................................... 54

3.6.2. Selección de los componentes ............................................................................. 54

3.6.3. Construcción del modelo de simulación ............................................................. 55

3.6.4. Validación de la simulación de los pretratamientos ............................................ 55

3.6.4.1. Caso 1. Pretratamiento alcalino ................................................................... 55

3.6.4.2. Caso 2. Pretratamiento de ozonólisis .......................................................... 57

3.6.4.3. Comprobación y validación ......................................................................... 59

3.6.5. Modelo completo de la simulación ..................................................................... 59

3.6.6. Cuantificación del furfural .................................................................................. 62

3.6.7. Evaluación de los pretratamientos ....................................................................... 62

CAPITULO IV ............................................................................................................................ 63

4.1. Resultados de la validación de la simulación .............................................................. 63

4.1.1. Caso 1. Pretratamiento alcalino ........................................................................... 63

4.1.2. Caso2. Pretratamiento de ozonólisis ................................................................... 64

4.2. Resultados de la cantidad de furfural .......................................................................... 66

4.3. Análisis estadístico ...................................................................................................... 69

4.3.1. Caso 1. Pretratamiento alcalino ........................................................................... 70

4.3.2. Caso 2. Pretratamiento de ozonólisis .................................................................. 71

4.4. Análisis de resultados .................................................................................................. 72

4.5. Conclusiones ............................................................................................................... 73

4.6. Recomendaciones ........................................................................................................ 74

BIBLIOGRAFÍA ......................................................................................................................... 75

ANEXOS..................................................................................................................................... 84

xiv

ÍNDICE DE ECUACIONES

Ecuación 1.Hidrólisis de pentosanas .......................................................................................... 33

Ecuación 2. Deshidratación de pentosas .................................................................................... 33

Ecuación 3. Ecuación general de la reacción ............................................................................. 34

Ecuación 4. Reacción de la fotosíntesis ..................................................................................... 38

Ecuación 5. Relación caña-bagazo ............................................................................................. 47

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1. Operacionalización de las variables ............................................................................. 23

Tabla 2. Componentes que intervienen en ambos proceso ......................................................... 55

Tabla 3. Proporción lignocelulósica del bagazo del caso 1 ........................................................ 56

Tabla 4. Corrientes de entrada al pretratamiento alcalino .......................................................... 56

Tabla 5. Condiciones de operación del pretratamiento alcalino ................................................. 57

Tabla 6. Proporción lignocelulósica del bagazo del caso 2 ........................................................ 57

Tabla 7. Proporción reajustada del bagazo ................................................................................. 58

Tabla 8. Corrientes de entrada al pretratamiento de ozonólisis .................................................. 58

Tabla 9. Condiciones de operación del pretratamiento de ozonólisis ........................................ 59

Tabla 10. Condiciones de operación y corrientes de entrada de la hidrolisis y deshidratación . 59

Tabla 11. Significado de las etiquetas de las ilustraciones2 y 3. ................................................ 61

Tabla 12. Composición de la materia prima utilizada para ambas simulaciones ....................... 62

Tabla 13. Composición de varias muestras de bagazo de caña de azúcar .................................. 62

Tabla 14. Corrientes en la etapa de pretratamiento alcalino....................................................... 63

Tabla 15. Comprobación de resultados con los de la fuente ...................................................... 64

Tabla 16. Corrientes en la etapa de pretratamiento de ozonólisis .............................................. 65

Tabla 17. Comprobación de resultados reajustados con los de la fuente ................................... 66

Tabla 18. Resultados de la simulación del proceso con el pretratamiento alcalino ................... 67

Tabla 19. Resultados de la simulación del proceso con el pretratamiento de ozonólisis ........... 67

Tabla 20. Rendimiento de furfural obtenido respecto a algunos criterios ................................. 68

Tabla 21. Resultados de cada muestra con los pretratamientos ................................................. 69

Tabla 22. Estadística de los resultados del pretratamiento alcalino .......................................... 70

Tabla 23. Estadística de los resultados del pretratamiento de ozonólisis .................................. 71

Tabla 24. Composición morfológica del bagazo de caña de azúcar ......................................... 102

Tabla 25. Composición química del bagazo de caña ............................................................... 102

Tabla 26. Contenido de pentosanas de varias materias primas en base seca ............................ 102

Tabla 27. Archivos y extensiones usados en Aspen ................................................................. 103

Tabla 28. Mensajes que se reflejan después de la simulación .................................................. 104

Tabla 29. Propiedades fisicoquímicas del furfural ................................................................... 104

Tabla 30. Producción nacional de caña de azúcar .................................................................... 105

Tabla 31. Producción mundial de furfural ................................................................................ 105

xv

ÍNDICE DE ILUSTRACIONES

Ilustración 1. Diagrama de flujo de las etapas metodológicas. .................................................. 52

Ilustración 2. Modelo de simulación del pretratamiento alcalino .............................................. 60

Ilustración 3. Modelo de simulación del pretratamiento de ozonólisis ..................................... 60

Ilustración 4. Diagrama de bloques del caso 1 .......................................................................... 61

Ilustración 5. Diagrama de bloques del caso 2 .......................................................................... 61

Ilustración 6. Representación de los resultados del pretratamiento alcalino ............................. 70

Ilustración 7. Representación de los resultados del pretratamiento de ozonólisis ..................... 71

Ilustración 8. Composición principal de la biomasa vegetal ..................................................... 84

Ilustración 9. Origen y extensión de la caña de azúcar. ............................................................ 84

Ilustración 10. Unidad de pentosana ......................................................................................... 84

Ilustración 11. Mecanismo de hidrólisis de pentosanas ............................................................. 85

Ilustración 12. Mecanismo de deshidratación de pentosas ........................................................ 85

Ilustración 13. Página de inicio de Aspen Plus .......................................................................... 86

Ilustración 14. Ventana principal del programa Aspen Plus ...................................................... 86

Ilustración 15. Información de los entornos del menú principal ................................................ 87

Ilustración 16. Ejecución de una simulación .............................................................................. 87

Ilustración 17. Estructura de la celulosa ................................................................................... 87

Ilustración 18. Enlaces intra e intermoleculares en la estructura de la celulosa ........................ 88

Ilustración 19. Fórmula de los azúcares que componen la hemicelulosa .................................. 88

Ilustración 20. Estructura de los principales azucares que componen la hemicelulosa: L-

arabinosa (rosado), D-xilosa (rojo), D-glucosa (negro), D-galactosa (azul) ............................... 88

Ilustración 21. a) Posible estructura de la lignina. b) Los monoglicoles más comunes en la

estructura de la lignina: y el p-coumarilo alcohol coniferilo, alcohol sinapilo. .......................... 89

Ilustración 22. Producción de caña de azúcar (miles de Tm) .................................................... 89

Ilustración 23. Ingreso de los componentes necesarios para la simulación del proceso con

pretratamiento alcalino en base al proceso general del trabajo de Gómez et al. (2012) ............. 90


pretratamiento de ozonólisis en base al proceso general del trabajo de Gómez et al. (2012) ..... 90

Ilustración 25.Ingreso de los valores de la corriente del bagazo al proceso con pretratamiento

alcalino, de acuerdo a la tabla 3 .................................................................................................. 91

Ilustración 26. Ingreso de los valores de la corriente de la solución alcalina al proceso con

pretratamiento alcalino, de acuerdo a la tabla 4 .......................................................................... 91

Ilustración 27.Ingreso de los valores de la corriente del bagazo al proceso con pretratamiento

de ozonólisis, de acuerdo a la tabla 7 .......................................................................................... 92

Ilustración 28.Ingreso de los valores de la corriente de la mezcla ozono-oxígeno al proceso con

pretratamiento de ozonólisis, de acuerdo a la tabla 8 .................................................................. 92

Ilustración 29.Ingreso de las condiciones de operación de la etapa de pretratamiento de ambos

procesos de acuerdo a la tabla 5 y 9. ........................................................................................... 93

Ilustración 30.Ingreso de las condiciones de operación de la etapa de hidrolisis y

deshidratación de ambos procesos de acuerdo a la tabla 10. ....................................................... 93

Ilustración 31.Ingreso de las reacciones que tienen lugar en la etapa de hidrólisis de ambos

procesos, de acuerdo a la tabla 10 ............................................................................................... 94

Ilustración 32.Ingreso de la reacción que tiene lugar en la etapa de deshidratación de ambos

procesos, de acuerdo a la tabla 10 ............................................................................................... 94

Ilustración 33. Resultados de la ejecución de la simulación del proceso con pretratamiento

alcalino para su validación, utilizando datos iniciales de Gonzáles et al. (2019)........................ 95

xvi

Ilustración 34. Resultados de la ejecución de la simulación del proceso con pretratamiento de

ozonólisis para su validación, utilizando datos iniciales reajustados de Travini (2016) ............. 95


alcalino para cuantificar el furfural, utilizando datos iniciales de Moncada & Castro (2016) .... 96

Ilustración 36. Resultados de la ejecución de la simulación del proceso con ozonólisis para

cuantificar el furfural, utilizando datos iniciales de Moncada & Castro (2016) ......................... 96


alcalino utilizando la muestra 1 caracterizada por Silva & De Oliveira (2014) .......................... 97


alcalino utilizando la muestra 2 caracterizada por Nobuyuki (2011) .......................................... 97


alcalino utilizando la muestra 3 caracterizada por Girisuta & Dussan (2013) ............................ 98


alcalino utilizando la muestra 4 caracterizada por Moncada & Castro (2016) ........................... 98


alcalino utilizando la muestra 5 caracterizada por Villacís (2016) ............................................. 99


ozonólisis utilizando la muestra 1 caracterizada por Silva & De Oliveira (2014) ...................... 99


ozonólisis utilizando la muestra 2 caracterizada por Nobuyuki (2011) .................................... 100


ozonólisis utilizando la muestra 3 caracterizada por Girisuta & Dussan (2013)....................... 100


ozonólisis utilizando la muestra 4 caracterizada por Moncada & Castro (2016) ...................... 101


ozonólisis utilizando la muestra 5 caracterizada por Villacís (2016) ........................................ 101

xvii

INTRODUCCIÓN

Algunos factores como el aumento de la demanda de energía a nivel mundial, la

acumulación de dióxido de carbono en la atmosfera, las variaciones de los precios, el

agotamiento de las reservas así como la dificultad para explotar las pocas reservas que

quedan han sido motivos para la búsqueda constante de fuentes alternativa de materias

primas renovables para el desarrollo de una sociedad sostenible. Entre las fuentes

renovables se puede destacar a la biomasa lignocelulósica como la que mayor expectativa

genera para reemplazar el uso de los recursos fósiles, esto se debe a que es la única fuente

en el planeta que posee una combinación de carbono e hidrogeno indispensables para la

obtención de energía y compuestos químicos (Chávez, 2019)

La agricultura forma parte de la economía del Ecuador, por lo tanto se puede encontrar

una gran variedad y cantidad de biomasa producto de los residuos agrícolas que se

generan de la cosecha de los cultivos entre los cuales destacan el plátano, la caña de

azúcar, el arroz y el cacao. Sin embargo estos residuos no son aprovechados como fuentes

renovables de energía por la falta de tecnología y actualmente solo se utiliza la leña y el

bagazo como biomasa para obtener energía mediante la combustión por su alto poder

calorífico. (Salgado, 2020)

En la actualidad existe el interés de estudiar procesos capaces de transformar la

biomasa a productos químicos como furfural, ácido levulínico, polialcoholes y procesos

que puedan transformar esos productos en biocombustibles u otros productos de mayor

valor agregado. Todos ellos son los encargados de sustituir en un futuro a los derivados

de petróleo teniendo las mismas aplicaciones en sectores como el de fármacos, polímeros,

disolventes, aditivos de alimentos y combustibles, etc. (Musci, 2018)

xviii

El furfural es un producto obtenido a partir de residuos agrícolas. A nivel mundial la

producción de esta sustancia es de alrededor de 300 000 toneladas al año convirtiéndose

en el único compuesto químico que se produce en grandes cantidades a partir de la

biomasa lignocelulósica. El furfural es un precursor del cual se pueden obtener muchos

otros productos químicos (Sábada, 2012).

La aplicación de un pretratamiento a la biomasa puede mejorar el rendimiento de

furfural y para evitar llevar a cabo experimentos de prueba que resultan costosos se puede

optar por simular el proceso completo haciendo uso de herramientas digitales capaces de

modelar procesos y ejecutarlos para obtener resultados reduciendo así los costos de

investigación (Agudelo & Barrera, 2016). Con Aspen Plus es posible predecir el

comportamiento físico, químico y termodinámico de un proceso, a partir del diseño y la

selección de los modelos termodinámicos apropiados, los cuales se seleccionan según el

tipo de componentes y condiciones de operación.

19

CAPITULO I

1.1. Planteamiento del problema

Generalmente el 50% del bagazo es utilizado en los ingenios azucareros como combustible

directo en calderas, pero de una forma poco eficiente, por lo que otro tipo de portador

energético posee un mayor valor agregado. El excedente del material es quemado lo que

produce pequeñas partículas dando como resultado serios riesgos y problemas de salud de las

comunidades cercanas, además de las emisiones a la atmosfera que contribuyen en gran medida

a la contaminación del medio ambiente (Intriago & Sabando, 2017).

Por tal motivo se debe aprovechar este residuo como materia prima para la obtención de

compuestos de valor agregado mediante procesos que garanticen mejores rendimientos. Se

puede optimizar el rendimiento en la obtención de un producto aplicando pretratamientos al

bagazo de caña de azúcar.

Existen varios estudios de pretratamientos aplicados a diferentes residuos lignocelulosicos

para obtener productos como etanol. Sin embargo en el tema de la producción de furfural se

registran muy pocos estudios de evaluación de estos pretratamientos, tal que un gran número

de ellos no han sido objeto de comparación por motivos como el costo de pruebas de laboratorio

o la dificultad de realizarlos. En este punto se hace importante el uso de herramientas de

computación que permitan modelar y simular el proceso de producción, disminuyendo así los

costos de la investigación y su impacto negativo en el ambiente (Agudelo & Barrera, 2016)

El problema radica en elegir dos pretratamientos que no hayan sido comparados en estudios

anteriores y que se consideren como los más apropiados en la aplicación al bagazo de caña para

obtener mayor producción de furfural, y con los resultados simulación del proceso descubrir

cuál de los dos es el mejor.

20

1.2. Formulación y sistematización del problema

1.2.1. Formulación del problema

¿Se podrá conocer cuál de los dos pretratamientos es mejor en relación al rendimiento final

de furfural obtenido del bagazo de caña?

1.2.2. Sistematización del problema

¿Cómo se determinará el rendimiento del furfural utilizando cada uno de los pretratamientos?

¿Qué datos iniciales se necesitan y cuáles son los parámetros de operación en la simulación?

¿Qué pretratamiento brindará un mayor rendimiento de furfural?

1.3. Justificación e importancia

1.3.1. Justificación teórica

Esta investigación tiene como propósito determinar cuál es el mejor pretratamiento entre el

alcalino y el de ozonólisis aplicados al bagazo de caña de azúcar para obtener furfural.

Por un lado se presenta a la ozonólisis como un pretratamiento que en los últimos años ha

surgido con resultados prometedores en la búsqueda de nuevos métodos en el que se obtengan

buenos rendimientos y a la vez que no se generen en gran cantidad inhibidores o sustancias que

alteren el proceso (Fernández, 2016). Además este método presenta ventajas como la operación

a temperatura y presión ambiental, utilización del ozono de forma directa lo que evita

problemas de almacenamiento y reducción de la polución ya que el ozono que queda de residuo

se destruye al finalizar el proceso (Travini, 2016).

Por otro lado está el pretratamiento alcalino que también es de gran interés debido a que se

lo puede utilizar para interrumpir la unión de la lignina con la hemicelulosa con el fin separar

estos dos componentes estructurales de la biomasa y de aislar y mejorar la digestibilidad de la

hemicelulosa de la cual se obtiene una mayor producción de furfural (Wunna et al., 2017).

21

Por estas razones se consideran estos dos métodos para aplicarlos en el bagazo de caña que

es un residuo que se genera en grandes cantidades a nivel nacional y que posee características

deseables para obtener resultados eficientes en la aplicación de estos dos pretratamientos.

1.3.2. Justificación metodológica

Para la elección de los pretratamientos a ser comparados en este estudio se consideró si

pueden ser aplicados de forma eficiente a la biomasa lignocelulósica en mención sin presentar

restricciones. En el caso de la ozonólisis (Fernández, 2016) menciona que, debido a que en este

método se trabaja con temperatura y presión ambiental, la humedad de la biomasa, entre otros,

es un factor que va a influir en este método por lo cual se señala que este valor debe estar entre

el 30 al 95%. Por su parte la efectividad de un pretratamiento alcalino va a depender del

contenido de lignina presente en la biomasa, (Rodríguez, 2016) señala que este valor debe estar

por debajo del 26% porque caso contrario la efectividad se verá afectada negativamente.

Según (AgroAvances, 2020) la humedad del bagazo de caña de azúcar varia de 45 a 52%

dependiendo del proceso de molienda de la caña. En cuanto al contenido de lignina de bagazo

(Garea, 2017) señala que este se encuentra en un valor aproximado del 23%. Tomando estas

referencias podemos notar que el bagazo si cumple los requisitos para una correcta aplicación

de los pretratamientos de ozonólisis y alcalino.

También cabe mencionar que para llevar a cabo este estudio es necesario emplear un

programa de computadora o software que permita simular el proceso de producción de furfural

a partir de residuos lignocelulósicos. En la actualidad existen algunos software que fueron

desarrollados para simular procesos químicos industriales, y es importante elegir cual resulta

más conveniente para llevar a cabo la simulación de este estudio. Por esta razón se ha elegido

el simulador Aspen Plus debido a capacidad de realizar simulaciones tanto en estado

22

estacionario como en estado dinámico, permitiendo así modelar una gran variedad de procesos

y predecir el comportamiento de operaciones unitarias (Espínola, 2017).

1.3.3. Justificación práctica

Esta investigación pretende dejar bases para el modelado de simulación de procesos

químicos similares al de este estudio. Existen estudios similares en donde se comparan otros

tipos de pretratamientos en relación a la producción de furfural por lo que en este estudio se

aporta con la comparación de pretratamientos que no han sido seleccionados por los autores de

investigaciones anteriores para que de esta manera se logren comparar otros pretratamientos

de los que restan y conocer en un futuro cuál de todos es el mejor en cuanto al rendimiento de

furfural utilizando como residuo el bagazo de caña de azúcar.

1.4. Objetivos de la investigación

1.4.1. Objetivo general

Realizar un estudio comparativo entre los pretratamientos de ozonólisis y alcalino en el

proceso de obtención de furfural a partir del bagazo de caña mediante una simulación del

proceso con el programa Aspen Plus.

1.4.2. Objetivos específicos

✓ Identificar los efectos que generan los pretratamientos de ozonólisis y alcalino en el

proceso de obtención de furfural.

✓ Cuantificar mediante simulación con Aspen Plus el contenido de furfural al aplicarse

los pretratamientos indicados.

✓ Evaluar los pretratamientos mediante un análisis estadístico de los resultados obtenidos

en la cuantificación del contenido de furfural

23

1.5. Delimitación de la investigación

1.5.1. Premisa

¿Se podrá mejorar el rendimiento de furfural aplicando un pretratamiento y observar los

resultados en la simulación del proceso de obtención de furfural?

1.6. Variables de la investigación

1.6.1. Variable dependiente

Rendimiento de furfural

1.6.2. Variable independiente

Pretratamiento químico

1.7. Operacionalización de las variables

Tabla 1. Operacionalización de las variables

Variables Conceptualización Indicador

Dependiente Rendimiento

del furfural

Es el cociente entre la masa del

furfural obtenido y la masa de

materia prima utilizada

multiplicada por cien.

Cromatografía.

Independiente Pretratamiento

químico

Etapa del proceso que tiene

como propósito preparar la

biomasa para lograr el máximo

rendimiento del producto que se

quiere obtener.

Concentración de

reactivos.

Temperatura y

presión de operación.

Fuente: Elaboración propia

24

CAPITULO II

2. Marco Referencial

2.1. Antecedentes

En el trabajo de Fernández (2016) titulado “Pretratamiento de ozonólisis de bagazo de caña”

se presenta un estudio de pretratamiento al bagazo de caña en donde se registra un aumento del

rendimiento en la etapa posterior de la hidrolisis en comparación al bagazo sin tratar. El

resultado fue un aumento de glucosa del 17.83% al 69.51% y un aumento de xilosa del 8.09%

al 51.33%, esto bajo condiciones de operación de un 40% de humedad y un flujo de 1.8 g/h de

ozono durante un tiempo de 15 minutos.

Travini (2016) también estudió la aplicación del pretratamiento con ozono aplicado al

bagazo de caña de azúcar. Con condiciones iniciales de operación aplicadas al bagazo se

registró un aumento en la digestibilidad del 6.64% al 41,79% en la celulosa y del 2.05% al

52.44% en xilanos en comparación al bagazo sin tratamiento previo. En una optimización de

las condiciones de operación se logró obtener una conversión máxima de celulosa y xilano con

valores de 77.55% y 56.95% respectivamente.

Otro trabajo de investigación importante para este estudio es el de Torres & Molina (2012)

titulado “Evaluación del rendimiento de la hidrólisis enzimática de bagazo, con pretratamiento

alcalino”, en donde se evaluó el rendimiento de la hidrolisis de la celulosa presente en el bagazo

de caña en su degradación a glucosa aplicando un pretratamiento alcalino que consistió en tratar

el bagazo con hidróxido de sodio a una temperatura de 121ºC en un tiempo de 90 minutos

agregando 10 mL de una solución de hidróxido de sodio al 2% (p/v) por cada gramo de bagazo.

Los mayores rendimientos obtenidos fueron de 70.2% de glucosa y 83.6% de azucares

reductores.

25

De igual forma se muestran resultados de la composición del bagazo de caña al ser

pretratado con álcalis en el estudio de Gonzáles et al. (2019) titulado “Pretratamiento alcalino

de bagazo de caña para mejorar la producción de biometano”. Los álcalis utilizados en este

estudio fueron el hidróxido de sodio y el hidróxido de potasio cada uno con una concentración

de 0.5% y 1% (p/v) en tiempos de 1 y 3 horas con temperatura ambiente, obteniendo en total 8

resultados de la composición de celulosa, hemicelulosa y lignina del bagazo pretratado. Este

estudio confirmo una mejora en los parámetros respecto al bagazo sin pretratar.

En lo que respecta a las bases de la simulación para este estudio resulta de gran importancia

el trabajo de Verelst et al. (2010) titulado “Reconversión y simulación de la producción de

furfural con la tecnología de etanol de bagazo” en donde se muestra una simulación del proceso

de la obtención del furfural partiendo de la tecnología de obtención de etanol, debido a que la

etapa de hidrolisis de furfural coincide con la etapa de pretratamiento del proceso de

producción de etanol a partir del bagazo de caña que fue elegido como residuo lignocelulósico

para ese trabajo. Para la simulación utilizaron el software Aspen Plus.

Otro estudio que muestra la simulación del proceso de producción de furfural a partir del

bagazo de caña es el de Márquez (2020) titulado “Estudio de procesos alternativos para la

obtención de furfural a partir de residuos lignocelulósicos de saccharum officciarum”. En ese

estudio se utilizaron los pretratamientos fisicoquímicos de explosión de vapor y de inyección

de agua caliente. El objetivo consistió en determinar cuál de esos 2 pretratamientos es el más

eficiente en relación al rendimiento de furfural, todo esto realizado mediante el software Aspen

Plus en el que adicionalmente se pudo realizar un análisis de sensibilidad para conocer cómo

influyen las variables de operación en la producción de furfural.

26

2.2. Marco Teórico

2.2.1. Biomasa

La biomasa ha sido utilizada por el hombre desde la antigüedad como combustible para

distintos fines, entre ellos, cocinar, calentar el hogar y producir cerámica. En la revolución

industrial se lo empleaba para alimentar las máquinas de vapor y otros usos que con el pasar

de tiempo requerían cada vez más cantidades de energía y en espacios muy pequeños lo que

motivó a reemplazar en ese entonces la biomasa por el carbón como combustible en la mitad

del siglo XXIII. En ese punto el uso de la biomasa bajo considerablemente debido a que se

empezó a utilizar fuentes de energía con un poder calorífico superior (Menes, 2015).

En la actualidad se considera a la biomasa como un gran avance en el campo de la química,

teniendo en cuenta que a partir de estos, mediante un proceso de hidrolisis catalizada con ácido,

se puede producir productos químicos de alto valor como el etanol o el furfural, los cuales

contribuyen al desarrollo de energías renovables (Peña et al., 2020).

2.2.1.1. Composición de la biomasa

La biomasa vegetal se compone principalmente de celulosa, hemicelulosa y lignina los

cuales se consideran componentes estructurales. La proporción en que se encuentran cada uno

de estos tres polímeros puede variar por diversos factores como el tipo de planta, tipo y

humedad y nutrientes del suelo entre otros (Serrano et al., 2017). Las microfibras de celulosa

se encuentran empacadas y cubiertas por hemicelulosa y una matriz de lignina tal como se

muestra en la ilustración 8.

La biomasa también presenta en menor medida componentes no estructurales que incluyen

flavonoides, lípidos, ceras, aminoácidos, sales, y minerales. Todo este conjunto puede ser

extraído con solventes orgánicos o con agua, por lo que todos ellos entran en la categoría de

extraíbles (Serrano et al., 2017).

27

La biomasa dentro del campo de las energías renovables, permite almacenar toda la energía

que se ha fijado durante el ciclo de vida de la planta; esta energía es liberada a través de

diferentes procesos de transformación, obteniéndose calor u otro tipo de energía como la

mecánica o la eléctrica. (UGT Castilla y León, 2016).

2.2.1.2. Clasificación de la biomasa

Debido a que existe una amplia variedad de biomasa en el planeta, surge la necesidad de

realizar una clasificación completa que incluya todos los tipos de biomasa existentes. Muchos

sistemas de clasificación se han propuesto con el fin de incluir a todos ellos, el más completo

es clasificarla de acuerdo a su origen. De acuerdo a su origen la biomasa se clasifica en biomasa

natural y biomasa residual (Chia & López, 2020).

2.2.1.2.1. Biomasa natural

Es la que se produce de forma natural, lo cual significa que es producida por la naturaleza o

que no interviene la actividad humana, como por ejemplo las ramas que se encuentran en el

suelo producto de que caen naturalmente de los árboles en ciertas estaciones del año, proceso

conocido como poda natural (Largo, 2017).

2.2.1.2.2. Biomasa residual

Es la que se genera por la intervención de la actividad humana, dando como resultado un

subproducto o residuo obtenido de actividades agrícolas y ganaderas, como también de

actividades de algunas industrias, entre ellas la agroalimentaria (Largo, 2017). Estos tipos de

residuos contienen un porcentaje de humedad, por lo tanto se subdividen en biomasa seca y

biomasa húmeda.

2.2.1.2.2.1. Biomasa seca

Es aquella que se obtiene naturalmente con un porcentaje menor al 60% de contenido de

humedad. Este contenido de humedad está presente en algunos residuos como los forestales,

28

los agrícolas, lo de industrias agroalimentarias y también en los cultivos energéticos. La mejor

forma de aprovechar este tipo de biomasa es mediante la aplicación de procesos fisicoquímicos

o termoquímicos para la obtención de energía térmica o subproductos en forma de combustibles

(Chia & López, 2020).

a) Residuos forestales: Son generados de las actividades llevadas a cabo en bosques o

montes que son trabajos que se realizan para prevenir incendios, desbrozar ciertas áreas

para la creación de pastizales y zonas de caza. Comúnmente este tipo de biomasa suelen

ser las ramas podadas de los árboles o sus raíces (Portero, 2018).

b) Residuos agrícolas: Se generan como resultado de actividades de producción agrícola.

Se puede considerar en este grupo a partes de una cosecha que no cumplen los requisitos

de calidad para que puedan ser comercializados, además de que estos residuos poseen

un gran contenido de materia orgánica (Benajiba, 2019). Ejemplos de estos residuos

son los tallos de la cosecha, el bagazo y la paja.

c) Residuos agroindustriales: Estos se generan en industrias como la del arroz donde se

obtiene las cascarillas, como las almazaras donde se obtienen los orujos de aceituna, o

como la industria oleica donde se obtienen los restos de semillas (Benajiba, 2019).

d) Cultivos energéticos: Son aquellos que se destinan a la producción de biocombustibles.

En esta categoría entran los cultivos para la industria alimentaria así como también los

cultivos lignocelulósicos, forestales y herbáceos (Chia & López, 2020). De estos

cultivos se obtienen la mayor cantidad de energía dando un balance energético positivo,

lo cual quiere decir que de ellos se extrae más energía que de la que se invierte en

cultivarlos (Portero, 2018). Ejemplos de estos cultivos son el cardo, el girasol, la colza,

los cereales (trigo, cebada, avena, centeno, etc.), el chopo y la remolacha.

29

2.2.1.2.2.2. Biomasa húmeda

Es aquella que tiene un contenido de humedad mayor al 60 %. En este tipo de biomasa se

encuentran los residuos ganaderos, residuos sólidos urbanos y aguas residuales urbanas e

industriales. Por lo general esta biomasa recibe adecuados tratamientos a través de procesos

bioquímicos, biológicos y en algunos casos, físicos; para la obtención de combustibles líquidos

o gaseosos. (Chia & López, 2020).

a) Residuos ganaderos: Son generados por las granjas donde se producen cantidades de

residuos de animales, en gran parte de estiércol, que posee alto contenido de humedad

y su tratamiento consiste en su esparcimiento sobre los campos de cultivo como una

alternativa de fertilización del suelo (Benajiba, 2019).

b) Residuos sólidos urbanos: Es la que se genera en ciudades u otras poblaciones de

habitantes, y estos pueden ser de varios tipos como papel, cartón, madera, y residuos

orgánicos como los residuos alimenticios del que se desprenden compuestos volátiles

como el metano lo cual es aprovechado para obtener energías limpias (Benajiba, 2019).

2.2.1.3. Caña de azúcar

La caña de azúcar tiene sus orígenes en Oceanía, específicamente en Nueva Guinea, en el

año 4500 a.C. en donde los navegantes de aquella época se encargaron de extenderla a países

como India, Achina y otras regiones del Oriente. En el año 642 a.C. India fue invadido por los

persas quienes acogieron el cultivo de la caña y fue denominada por los soldados del rey persa

como la caña que da miel. (Díaz, 2020).

El cultivo de la caña de azúcar siguió extendiéndose cuando los árabes invadieron a los

persas en el siglo VII d.C. Tenían tal gusto por el dulce que trasladaron el azúcar al norte de

África donde los egipcios mejoraron su procesamiento con la operación de refinación. Ya en

la edad media el azúcar se extendió a Europa donde le dieron variados usos, desde la

30

condimentación de alimentos hasta la preparación de medicinas y pócimas de parte de los

boticarios, era muy recomendad para sanar todo tipo de males. (Díaz, 2020).

Finalmente con el descubriendo de América este cultivo se expandió por el continente en

zonas cálidas, Se empezó a producir de manera creciente y generó tanta importancia que hasta

ahora se exporta a distintas partes de Europa. En la ilustración 9 se visualiza la expansión de la

caña de azúcar en el mundo.

El nombre científico de la caña de azúcar es Saccharum officinarum y fue descrita por Carlos

Linneo en su obra Species Plantarum publicada en el año de 1753 en la cual se encuentra la

taxonomía de la caña de azúcar (Strasburger et al., 1988) mostrada a continuación:

Reino: Plantae

División: Magnoliophyta

Clase: Liliopsida

Subclase: Commelinidae

Orden: Poales

Familia: Poaceae

Subfamilia: Panicoideae

Tribu: Andropogoneae

Género: Saccharum

Especie: S. officinarum

2.2.1.4. Bagazo de caña de azúcar

Los cultivos de caña de azúcar producen residuos agrícolas como el cogollo, hojas, vainas

y subproductos derivados de la manufactura de azúcar blanca tales como bagazo, bagacillo y

cachaza, presentando cada uno diferencias en su composición química (Lagos & Castro, 2019).

El bagazo es el residuo lignocelulósico que se obtiene de la caña de azúcar a la salida de los

molinos una vez que se extrajo el jugo azucarado de la caña. Este residuo representa alrededor

https://es.wikipedia.org/wiki/Species_Plantarum

31

de un 28% en peso de toda la caña que se procesa en la fábrica de azúcar. El bagazo al salir del

último molino posee un 50% de humedad (Almazán et al., 2016).

El bagazo es considerado como uno de los subproductos con más importancia que resulta

del proceso de producción de azúcar de caña, por presentar composición fibrosa y alto valor

energético, además de ser utilizado como fuente de calor a través de la combustión y como

materia prima para la elaboración de productos como la pulpa de papel y compuestos químicos

y compuestos químicos de alto valor agregado (Lagos & Castro, 2019).

2.2.1.4.1. Composición del bagazo de caña de azúcar

La composición del bagazo dependerá de la variedad y nivel de madurez de la caña de

azúcar. Físicamente el bagazo se compone de 4 partes: la fibra, solidos solubles, solidos no

solubles y agua (Almazán et al., 2016)

Los sólidos tanto los solubles como los no solubles constituyen un porcentaje aproximado

de 2 y 3 %. La parte de solidos insolubles se conforma de elementos como tierra, piedras,

arenas, etc. cuya presencia es debida al procesamiento agrícola de la cosecha, por otra parte los

sólidos solubles se compone principalmente por la sacarosa y en menor medida por ceras

(Lozano & Rojas, 2019).

El contenido de agua presente en el bagazo depende del proceso de molienda aplicado a la

caña para la extracción del jugo en los ingenios azucareros. Según (AgroAvances, 2020) la

ejecución eficiente de un proceso de molienda dará como resultado un porcentaje de humedad

del 45%, por otro lado si el proceso de molienda es deficiente este valor sería del 52%. El

contenido de humedad es el principal responsable del poder calorífico en el bagazo, es decir,

mientras exista menor contenido de agua, el poder calorífico será mayor. La mayoría de los

molinos generan bagazo con una humedad del 48% y la mayoría de las calderas pueden quemar

bagazo con un contenido del 50% de humedad.

32

Morfológicamente el bagazo está formado por fibras que a su vez se componen de fibras de

haz vascular y de corteza, células parénquimas y segmentos de vasos. En la tabla 24 podemos

observar la proporción de cada una de estas partes que componen el bagazo.

Químicamente el bagazo al igual que el resto de la biomasa lignocelulósica se compone

principalmente de celulosa, hemicelulosa y lignina y también están presentes aunque en un

porcentaje muy bajo algunos compuestos secundarios como lo podemos observar en la tabla

25 (Garea, 2017)

El porcentaje los componentes estructurales y secundarios presentados en la tabla 25 se

obtienen de los análisis que se realiza al bagazo. Los valores de la tabla pueden variar

dependiendo de la variedad y madurez de la caña de azúcar. Es por esto que de manera general

diveros autores establecen rangos de porcentajes en la composición del bagazo. Asi por

ejemplo (Almazán et al., 2016) sostiene que la composición del bagazo es aproximadamente

de 41-44% de celulosa, 25-27% de hemicelulosas, 20-22% de lignina y 8-10% de otros

componentes como la ceniza o extraíbles.

2.2.2. Furfural

EL furfural fue obtenido por primera vez en el año de 1832 en pequeñas cantidades como

un subproducto de la formación del ácido fórmico, hecho que se dio por parte del alemán Johan

Wolfgang. Luego en el año de 1840 el escocés John Stenhouse logró obtener furfural aplicando

destilación a la biomasa lignocelulósica utilizando ácido sulfúrico donde además obtuvo la

formula empírica. (Delgado, 2017)

La producción industrial de furfural comenzó a partir del año 1921 a cargo de la compañía

Quaker Oats que en un principio se dedicaba a la producción de cereales con el empleo de una

serie de ollas a presión hecha de hierro que se encontraban operando en la planta ubicada en la

ciudad de Cedar Rapids del estado de Iowa, Estados Unidos. Dado que la fábrica de cereales

33

no resultó rentable utilizaron esas mismas ollas para incorporarlas a lo que se convertiría en la

primera planta de para producir furfural, porque el proceso consistía en tratar el residuo de la

avena, su cascarilla, con ácido bajo presión. (Baez & Herrera, 2014).

2.2.2.1. Síntesis del furfural

El furfural es producido a partir de la biomasa, esta se caracteriza por contener pentosanas

que al ser hidrolizadas generan furfural junto con otros subproductos. Las pentosanas se

encuentran en la hemicelulosa que está presente en los tejidos de plantas leñosas. Algunas de

estas plantas son usadas como materia prima para la producción de furfural, entre las más

comunes están: la mazorca de maíz, el bagazo de caña de azúcar, cascarilla de arroz, etc.

(Delgado, 2017).

La producción de furfural requiere materias primas ricas en pentosanas. El contenido de

éstas en algunos materiales se detalla en la Tabla 26. El contenido de pentosanas se mide

mediante la conversión de éstas a furfural y una posterior cuantificación del producto obtenido.

2.2.2.2. Estequiometria de la reacción

Cuando las pentosanas se hidrolizan utilizando como catalizador un medio acido acuoso se

forman pentosas, y esas pentosas se deshidratan para obtener furfural. Según (Amaya & Flores,

2011) la estequiometria de ambas reacciones es la siguiente:

2.2.2.2.1. Hidrólisis de pentosanos

Ecuación 1.Hidrólisis de pentosanas

𝑃𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠𝑎𝑛𝑜 + 𝑛(𝐴𝑔𝑢𝑎) → 𝑛(𝑃𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠𝑎)

(𝐶5𝐻8𝑂4)𝑛 + 𝑛(𝐻2𝑂) → 𝑛(𝐶5𝐻10𝑂5)

𝑛(132.114) + 𝑛(18.016) → 𝑛(150.130) 𝑔/𝑚𝑜𝑙

2.2.2.2.2. Deshidratación de pentosas

Ecuación 2. Deshidratación de pentosas

34

𝑃𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠𝑎 − 3(𝐴𝑔𝑢𝑎) → 𝐹𝑢𝑟𝑓𝑢𝑟𝑎𝑙

𝐶5𝐻10𝑂5 − 3(𝐻2𝑂) → 𝐶5𝐻4𝑂2

150.130 − 54.048 → 96.082 𝑔/𝑚𝑜𝑙

Por lo tanto, la reacción general se expresa de la siguiente forma:

Ecuación 3. Ecuación general de la reacción

𝑃𝑒𝑛𝑡𝑜𝑠𝑎 − 3(𝐴𝑔𝑢𝑎) → 𝐹𝑢𝑟𝑓𝑢𝑟𝑎𝑙

132.114 − 36.032 → 96.082 𝑔/𝑚𝑜𝑙

2.2.2.3. Mecanismos de reacción

2.2.2.3.1. Mecanismo para la hidratación del pentosano

Según (Baez & Herrera, 2014) el pentosano (poli pentosa) se conforma predominantemente

en anillos unidos por puentes de oxígeno y puentes de éter como se muestra en la ilustración

10. El mecanismo de la hidrólisis ácida del pentosano se presenta esquemáticamente en la

ilustración 11 que se describe en el siguiente párrafo.

En primer lugar se da la protonación de un enlace de oxígeno, lo que lleva a un oxígeno

trivalente (primer y segunda línea del diagrama). En segundo lugar se da el rompimiento de un

enlace carbono/oxígeno que lleva a un carbocatión en un lado del puente de oxígeno, y a un

grupo hidroxilo al otro lado del puente de oxígeno (tercera línea del diagrama) Como tercer

paso el carbocatión toma agua (cuarta línea del diagrama). Finalmente el grupo H20 +

resultante desprende un ion de hidrógeno, dejando así atrás un hidroxilo (quinta línea del

diagrama). Esta serie de pasos se repite hasta que todos los puentes de oxígeno desaparecen,

de modo que cambian las moléculas de pentosas a individuales (Baez & Herrera, 2014).

35

2.2.2.3.2. Mecanismo para la deshidratación de la pentosa

Aquí se explicará cómo se forma el furfural a partir de pentosas y además como se liberan

tres moléculas de agua con la formación de cada molécula de furfural. Esta transformación no

se desarrolla de forma directa sino más bien en etapas. En la ilustración 12 se muestra un

mecanismo aceptable

Inicialmente se presenta a la pentosa en su forma de anillo ya que la forma de cadena abierta

puede no tomarse en consideración puesto que este último representa menos del 1% del total

de pentosas en equilibrio. Esta pentosa en forma de anillo sufrirá dos eliminaciones 1,2- y una

eliminación 1,4- de agua. En la eliminación 1,2- participan dos carbonos adyacentes y entre

ellos se forma un enlace doble, por otro lado, en la eliminación 1,4- se forma el anillo furánico

(Amaya & Flores, 2011).

Cuando se produce el ataque de un hidrogeno a un par de electrones libres de un oxigeno

del grupo OH que está unido a un carbono, creándose un estado de transición con una carga

positiva en el átomo de oxigeno trivalente. Debido a que la electronegatividad del oxígeno es

mayor que la del carbono la carga positiva se desplaza al carbono vecino dándose la rotura del

enlace C-O e inmediatamente la liberación de agua (Delgado, 2017).

Ahora como el átomo de carbono trivalente tiene carga positiva los dos electrones de un

enlace del carbono vecino son atraídos al espacio entre ese carbono y el trivalente para formar

un enlace doble. Esto provoca la liberación de un átomo de hidrogeno el cual buscará otro par

de electrones libres del oxígeno de otro grupo OH dando lugar nuevamente a una liberación de

otra molécula de agua (Delgado, 2017).

Finalmente en la eliminación 1,4- la carga positiva del carbono no conlleva a la formación

del doble enlace, sino que se forma el anillo puesto que los átomos de carbono que poseen

dobles enlaces dan lugar a una estructura plana que se caracteriza por formar ángulos de 120º

36

entre los enlaces. Con la expulsión de un hidrógeno para neutralizar el oxígeno del anillo se

completa el proceso. (Baez & Herrera, 2014)

En conclusión, se considera que la conversión de pentosa en furfural se basa en el hecho de

que los iones de hidrógeno convierten los grupos de hidroxilo de la pentosa en grupos H2O que

simboliza el requisito previo para la liberación del agua. Un cierre de anillo como el segundo

paso, en lugar del tercero es improbable, para las razones estereoscópicas.

2.2.3. Programa de simulación Aspen Plus

Aspen Plus tiene su historia desde los años 1970. En el laboratorio de energía del Instituto

Tecnológico de Massachusetts implementaron un modelo para la simulación de Procesos, Fue

un logro muy importante le denominaron Sistema Avanzado para Ingeniería de Proceso. Al ser

un avance muy importante en el sistema de Software es Promocionado en el año 1980 por la

fundación de una empresa llamada AspenTech. La cual adquirió a HYSIM/HYSIS en 2003, se

ha convertido en una empresa fuerte en el comercio dando facilidad y ayuda para las

necesidades de los clientes en la industria de procesos químicos. El software tiene muchas

funciones y son de gran utilidad en todos los procesos que se requieran, en diseño y rentabilidad

(Espínola, 2017).

Aspen Plus es un software que te permite realizar procesos interacciones, realizando

simulaciones en diferentes estados que se necesiten puede ser en estado estacionario y estado

dinámico, esto nos ayuda a poder conocer el comportamiento de una serie de operaciones

unitarias, a través de las interacciones básicas existente en ellas.

2.2.3.1. Modelado de un proceso con Aspen

Para iniciar una nueva Simulación abrimos el programa y en la parte superior le damos clic

en New de la ilustración 13 donde se observa la pantalla de inicio de Aspen Plus perteneciente

al paquete AspenONE®. Después clic en Blank Simulation y después en Create.

37

Esta versión nos mostrará una ventana principal como se muestra en la ilustración 14 de

Aspen, aparecerán tres entornos de trabajo en la esquina inferior derecha: 1. Properties, Nos

permite observar sistemas de unidades, propiedades termodinámicas y de transporte de los

compuestos puros y sus mezclas y modelos termodinámicos para evaluar estas propiedades. 2.

Simulation, Se crea el diagrama de flujo que se necesite simular. 3. Energy Analysis Para la

creación de análisis energéticos (Espínola, 2017). En la ilustración 15 se observa información

de algunas secciones que conforman el menú principal, se trata de los entornos de Properties

y Simulation. Para modelar en Aspen Plus se lo realiza de la siguiente forma:

a) Definiendo las bases del diagrama de flujo del proceso, esto se lo hace estableciendo

las unidades de operación de procesos, las corrientes de procesos que fluyen entre las

distintas unidades y escogiendo en la opción de la librería de Aspen Plus los modelos

de operación (Espínola, 2017).

b) Detallando los componentes químicos en el proceso.

c) Seleccionando los modelos termodinámicos que se encuentran en las opciones de

Aspen para detallar las propiedades termodinámicas y de transporte.

d) Estableciendo las condiciones operacionales para las unidades del diagrama de flujo.

e) Haciendo estudios de sensibilidad o de casos.

Aspen se trabaja con varios formatos de archivos, en la tabla 27 se muestran sus tipos,

extensiones y diferencias entre sí. Cuando se ejecuta una simulación debemos conocer algo

primordial aparecerán unos mensajes la cual tienen significados a continuación se muestra los

significados en la tabla 28. Estos mensajes aparecen en la esquina inferior izquierda como se

muestra en la ilustración 16.

38

2.3. Marco conceptual

2.3.1. Biomasa

La biomasa es conocida como toda materia de origen orgánico generada en un proceso

biológico natural o provocado (Velázquez, 2018). La biomasa se caracteriza por ser materia

no fosilizada a causa de no haber sufrido aun el proceso de fosilización el cual es conocido por

la transformación de la materia orgánica en un combustible fósil tal como el petróleo o el

carbón (ACPM, 2015).

La biomasa también es considerada como toda sustancia orgánica formada de compuestos

de carbono que fueron elaborados en el proceso de la fotosíntesis (Manrique, 2017). La

formación de estos compuestos mediante fotosíntesis se da cuando las plantas absorben y

almacenan parte de la energía que proviene del sol; las células vegetales utilizan esta energía

luminosa y la transforman en energía química y compuestos reductores para luego dar lugar a

la formación de sustancias orgánicas partiendo de compuestos simples y del dióxido de carbono

del aire. (Manrique, 2017).

Ecuación 4. Reacción de la fotosíntesis

CO2 + H2O → Luz → (CH2O)n + O2

Dióxido de carbono Agua Clorofila Hidrato de carbono Oxígeno

2.3.1.1. Celulosa

La celulosa es un polímero, específicamente un polisacárido que está constituido por

cadenas lineales de (1,4)-D-glucopiranosa, lo que significa que está formada exclusivamente

por la unión de monosacáridos de β-glucosa mediante enlaces β-1,4-O-glucosídico. En la

ilustración 17 se puede observar que comúnmente se repite un segmento conocido como

celobiosa el cual es un dímero de la glucosa. (Cruz, 2011).

39

La celulosa es la molécula orgánica más abundante sobre la Tierra, ya que está presente en

mayor parte en toda la biomasa del planeta (Cruz, 2011). Se representa por la formula

(𝐶6𝐻10𝑂5)𝑛 y su grado de polimerización es alto. Las cadenas de celulosa presentan uniones

de puentes de hidrogeno de forma intramolecular e intermolecular (ver ilustración 18)

conformando una estructura cristalina responsable de la rigidez mecánica de las plantas. Es

insoluble en agua y otros solventes comunes y además no es digerible por humanos a pesar de

ser un carbohidrato.

2.3.1.2. Hemicelulosa

La hemicelulosa también es un polisacárido que está constituido por una mezcla de

monosacáridos de 5 carbonos (pentosas) y 6 carbonos (hexosas) como se observa en la

ilustración 19. Estos azucares están se encuentran unidos mediante enlaces β-1,4-glucosídico

y otras veces por enlaces β-1,3-glucosídico. Se diferencia de la celulosa al presentar cadenas

laterales como ramificaciones en donde se encuentran diferentes azucares que se detallan en la

ilustración 20. Se representa por la formula (𝐶5𝐻8𝑂4)𝑛 y su grado de polimerización está entre

50 a 200 a diferencia de la celulosa que es mayor a 200. Se hidroliza fácilmente en ácidos y

bases diluidas. (Uc, 2017)

2.3.1.3. Lignina

La lignina es un polímero amorfo, ramificado y constituido por alcoholes aromáticos

derivados del fenilpropano los cuales se encuentran unidos mediante enlaces que no se

hidrolizan. La lignina es la que da soporte estructural y protección a la celulosa y hemicelulosa

ya que se encuentra unida a estos dos polisacáridos estructurales. La lignina tiene un alto grado

de insolubilidad, es muy resistente a la degradación tanto química como biológica y constituye

de un 15 a 40% en peso de las plantas

40

La lignina es el polímero más complejo en su estructura, razón por la cual no es posible

proyectar una estructura definida de ella; aun así se han representado varios modelos (Cruz,

2011), uno de ellos es el que se muestra en la ilustración 21a. Dentro de los alcoholes

aromáticos que constituyen la lignina se encuentran tres precursores directos, estos son el

coumarilo, el coniferilo, y el sinapilo (ilustración 21b)

La lignina suele ser usada de forma poco eficiente como combustible ya que su estructura

contiene considerables cantidades de hidrocarburos, por lo que algunos recomiendan aislarla

de manera eficiente para que sea aprovechada como un aporte significativo a los procesos

primarios (Peña & López, 2020).

2.3.1.4. Extraíbles

Los extraíbles son compuestos no estructurales de la planta tales como lípidos, ceras,

flavonoides, aminoácidos, esteroles y terpenos, cada uno de ellos con diferentes propiedades

químicas, y que además se pueden extraer con solventes orgánicos o con agua. El contenido de

extraíbles en la biomasa lignocelulósica es menor al 10% (Kuchelmeister & Bauer, 2015)

2.3.2. Pretratamiento

El pretratamiento es una etapa del proceso que se encarga de preparar la biomasa para lograr

el máximo rendimiento del producto que se quiere obtener, además de eliminar algunas

sustancias que suelen interferir durante el proceso. (Rodríguez). Cada tipo de biomasa requiere

un pretratamiento específico. Existen diferentes tipos de pretratamientos aplicados a la biomasa

lignocelulósica que de acuerdo a su naturaleza se clasifican en: pretratamientos físicos,

químicos, físico-químicos y biológicos (López et al., 2018).

2.3.2.1. Pretratamientos físicos

Son aquellos en los que no se utilizan químicos o microorganismos. Se fundamenta en el

trabajo mecánico que se aplica a la biomasa para conseguir una disminución del tamaño a

partículas, logrando así un aumento en el área de superficie de la biomasa. Dependiendo del

41

tamaño de partícula que se necesite lograr y la biomasa a pretratar se requerirán determinados

requerimientos energéticos, pero en cualquier caso estos tipos de pretratamientos representan

altos costes de energía y capital. (Lusuriaga & Sánchez, 2019)

a) Secado: Operación que se encarga de eliminar la mayor cantidad de agua, esto

comúnmente se lo realiza con aire caliente, aunque también existen otros métodos que

suelen ser más costosos, como la liofilización (Rodríguez, 2016).

b) Trituración mecánica: Operación en la que se reduce el grado de cristalización de la

celulosa para facilitar el siguiente proceso que es la hidrolisis. Para esto se emplea el

uso de equipos como molino de bolas, molino de martillo, rodillos, cuchillas, y en

especial extrusores que calientan y cortan el material lignocelulósico para que en este

se den cambios físicos y químicos (Rodríguez, 2016).

c) Radiación de alta energía: Esta operación en particular se encarga de romper los

enlaces β-glucosídicos de la celulosa y hemicelulosa. Sin embargo para su aplicación

se necesitan diseños complejos de instalaciones de coste elevado debido a las altas dosis

que se requieren por la baja densidad de los materiales (Rodríguez, 2016).

d) Ultrasonidos: Se emplean para remover la lignina y celulosa, se realizan a temperatura

ambiente y en periodos de tiempos que varían entre los 1 y 60 minutos. La desventaja

de esta técnica es que el efecto que se genera sobre la biomasa es superficial, sin lograr

mayores cambios en el interior de ésta (Rodríguez, 2016).

e) Microondas: Se emplean sobre la biomasa lignocelulósica que está suspendida sobre

una solución acuosa, provocando de esta manera modificaciones en su estructura por

autohidrólisis. Debido al calentamiento del agua producido por las microondas se da la

liberación de grupos acetilos presentes en las hemicelulosas (Rodríguez, 2016).

42

2.3.2.2. Pretratamientos químicos

Estos tipos de pretratamientos son utilizados en la mayoría de las veces por ser más efectivos

que los físicos o biológicos por el hecho de mejorar la biodegradación de materiales complejos.

En este grupo se utilizan agentes químicos como ácidos, álcalis, ozono, peróxido y solventes

orgánicos con el objetivo de solubilizar la fracción de lignina y modificar la estructura de la

celulosa (Lusuriaga & Sánchez, 2019). Los pretratamientos que pertenecen a este grupo son:

a) Oxidación húmeda: En esta operación se somete la biomasa al agua en altas

temperaturas que oscilan entre 160 a 180ºC en presencia de un agente oxidante como

el oxígeno o el peróxido de hidrogeno, además se incluye sobrepresiones en el reactor.

Todos estas condiciones hacen posible que se rompan los enlaces estrructurales y que

se obtenga una fracción solida alta en celulosa y una fracción liquida alta en sacáridos

hemicelulósicos (Rodríguez, 2016).

b) Hidrólisis con ácido: En esta operación se aplican ácidos diluidos o concentrados a la

biomasa como el ácido sulfúrico, el clorhídrico o el nítrico en temperaturas altas.

Cuando se utilizan acidos fuertes se solubiliza tranto la lignina como la hemicelulosa,

mientras que la utilización de un ácido diluido redistribuye a la lignina. Además es

recomendable usar ácidos diluidos debido a los costos elevados de operación que se

requiere para el ácido concentrado (López et al., 2018)

c) Ozonólisis: Esta operación se realiza con ozono a presiones atmosféricas y temperatura

ambiente y provoca la degradación de la lignina. La ventaja de este pretratamiento es

que no se generan productos tóxicos que alteren los procesos siguientes. Aunque se

debe emplear grandes cantidades de ozono lo que representa un inconveniente en el alto

coste (Rodríguez, 2016).

d) Hidrólisis con álcalis: En esta operación se aplican bases diluidas a la biomasa como

el hidróxido de sodio, de calcio, de potasio, etc. lo que causa un hinchamiento de la

43

biomasa y esto conlleva a un aumento de su área, una disminución de la cristalinidad,

y una desestructuración de la lignina (López et al., 2018).

e) Solventes orgánicos: Son una mezcla de solventes orgánicos como la acetona, el

metanol o el etanol y la acción de un catalizador acido como el clorhídrico o el

sulfúrico, aunque también se emplean ácidos orgánicos como el salicílico o el oxálico

Estos solventes se emplean para la ruptura de los enlaces de la lignina y la hemicelulosa

y se pueden reciclar para reducir costes (Rodríguez, 2016).

2.3.2.3. Pretratamientos físico-químicos

Se denominan así porque combinan métodos físicos y químicos. Es decir se producen por

la acción conjunta de hidrolisis de radicales ácidos y tratamientos mecánicos lo que genera un

cambio en la modificación de la estructura de la biomasa lignocelulóscisa (Márquez, 2020).

Estos suelen ser más competitivos en relación a la parte económica frente a los demás grupos

de pretratamientos. Entre los más empleados se encuentran el tratamiento con explosión con

vapor y el tratamiento con agua caliente.

a) Explosión con vapor: En esta operación se logra alterar física y químicamente la

biomasa como la ruptura de fibras y de los enlaces. Esto se realiza cuando la biomasa

es sometida a la inyección de vapor saturado alcanzando temperaturas de entre 190 a

230ºC en tiempos de 1 a 10 minutos, posterior a eso se produce una despresurización

súbita provocando fuerzas de cizalla. En este tratamiento los enlaces de lignina-

carbohidrato se destruyen parcialmente, la celulosa se hace más accesible a la hidrolisis

enzimática, la hemicelulosa es degradada de forma parcial y la lignina prácticamente

no es alterada. Las ventaja de este pretratamiento es que no es necesario un tamaño

pequeño de partícula lo que permite ahorrar la operación de triturado y además no se

necesitan catalizadores ácidos. La desventaja que presenta es la destrucción de los

xilanos de la celulosa. (Rodríguez, 2016).

44

b) Tratamiento con agua caliente: Con esta operación se da la ruptura estructural de la

biomasa y la descomposición de polisacáridos en monosacáridos, consiguiéndose la

mayoría de las pentosas. Esto se logra al someter la biomasa al agua caliente con una

temperatura que oscila entre los 160 y 240ºC en un reactor a presión. Las variables que

influyen este tratamiento son la temperatura y tiempo de proceso, la cantidad de

biomasa que entra al reactor y el control de pH, este último debe tener una valor por

arriba de 4 para evitar la degradación de monómeros y formación de compuestos no

deseados (Rodríguez, 2016).

2.3.2.4. Pretratamientos biológicos

Los pretratamientos biológicos se emplean el uso de microorganismos como hongos o

enzimas para obtener altos rendimientos de biogás. Estos consisten en someter la biomasa a la

acción de microorganismos específicos como los hongos que junto a la biomasa es inoculada

a temperatura ambiente y mantenida por varias semanas que dura el tratamiento en donde la

celulosa, la hemicelulosa y lignina se degradan conjuntamente. Al aplicarse ese pretratamiento

en el proceso de producción de biogás se obtiene un aumento de alrededor del 15% de

rendimiento de metano (López et al., 2018).

La ventaja de este tipo de pretratamientos es que no se requiero altos recursos enegeticos,

por otra parte le desventaja que presenta es que se necesita una gran cantidad de tiempo porque

estas procesos suelen ser muy lentos.

2.3.3. Furfural

El furfural es un líquido claro y transparente como el agua cuando recién se lo obtiene de la

destilación pero se oscurece a medida que pasa el tiempo cuando está en contacto con el aire,

se lo emplea como disolvente y es el más importante de los compuestos que poseen un anillo

furánico el cual consiste en un anillo de cinco miembros donde uno de ellos es el oxígeno y los

45

demás son carbono. Es un aldehído que contiene el grupo CHO en la posición 2 del anillo

furánico. (Delgado, 2017).

El furfural ha despertado interés porque su producción es a partir de un material muy

abundante como la biomasa lignocelulósica la cual también es aprovechada para producir

etanol y demás coproductos químicos de alto valor agregado (Amaya & Flores, 2011). Algunas

de las propiedades físicoquímicas del furfural se muestran en la tabla 29.

2.3.4. Simulación de procesos

Durante los últimos años la simulación se ha ido imponiendo en nuestro lenguaje. Simular

significa representar mediante ciertas herramientas determinados casos de situaciones reales.

Para la simulación se necesita de herramientas o aparatos denominados simuladores. Hoy en

día existe una gran variedad de simuladores y cada uno tiene sus propias características.

(Centella & Hornero, 2017)

Es así que el termino simulación en este trabajo hace referencia al conjunto de procesos que

se ejecutan en un entorno virtual imitando un proceso real y lograr optimizar dicho proceso

mediante varias pruebas que se realizan en la misma simulación que generalmente consiste en

proponer valores de entrada al programa de simulación para obtener los resultados finales.

(Xiquin, 2018)

2.3.4.1. Clasificación de los métodos de simulación

2.3.4.1.1. Simulación cualitativa

En este tipo de simulación se estudian relaciones casuales como la propagación de

perturbaciones a través de un proceso. Se trabaja con valores cualitativos de variables como

son los signos +, -. La aplicación de esta simulación es amplia, algunas de estas aplicaciones

son: análisis de tendencias, análisis e interpretación de alarmas, supervisión de fallas y control

estadístico

46

2.3.4.1.2. Simulación cuantitativa

Por otra parte la simulación cuantitativa describe el comportamiento de un proceso de forma

numérica mediante un modelo matemático que representa tal proceso. Esto implica la

resolución de balances tanto de materia, energía y cantidad de movimiento junto con

ecuaciones adicionales que son impuestas por el aspecto funcional y operacional del sistema.

(Scenna, 2011)

2.3.4.2. Tipos de simulación

2.3.4.2.1. Simulación estacionaria

En la simulación en estado estacionario se logran resolver balances de un sistema sin la

intervención de variable tiempo, es decir, el sistema de ecuaciones toma como variables más

importantes las coordenadas espaciales, entonces se deberá utilizar un sistema de ecuaciones

diferenciales según el número de coordenadas espaciales a considerar. Un ejemplo de este tipo

de simulación puede ser la variación radial de la composición en un plato de una columna de

destilación, otro ejemplo seria la variación de las propiedades en relación a la longitud y radio

de un reactor tubular, entre otros (Xiquin, 2018)

2.3.4.2.2. Simulación dinámica

Por su parte, la simulación dinámica incluye el tiempo como variable en el planteamiento

de los balances además de las variables espaciales, esto es ya sea para representar

comportamientos en los equipos como los reactores, o bien para analizar la evolución entre dos

estados estacionarios en un equipo o en una planta. Para este tipo de simulación, el modelo

matemático está constituido por un sistema de ecuaciones diferenciales en donde la variable

diferencial es el tiempo (Xiquin, 2018)

47

2.4. Marco contextual

2.4.1. Producción de caña de azúcar y generación del gabazo

Según (INEC, 2019) la provincia que lidera en el tema de producción de caña de azúcar es

Guayas con un total de 101 176 hectáreas (Ha) de superficie de plantaciones de caña de azúcar

de las cuales fueron cosechadas 99 166 Ha y en donde se registró una cantidad de 7 549 000

de toneladas métricas (Tm) de caña de azúcar durante el año 2019. En la ilustración 22 se

observa la producción de las provincias que le siguen y de los tres últimos años de cada una.

A nivel nacional se registró en el año del 2019 un total de 144 116 Ha de superficie de

plantaciones de caña de azúcar, de las cuales 137 337 fueron cosechadas dando una producción

total de 10 088 870 de Tm de caña de azúcar. En la tabla 30 se observa también las cantidades

para los años anteriores del 2017 y 2018.

Como anteriormente se mencionó, el bagazo representa el 28% en peso del total de caña de

azúcar producida. Esto concuerda con el estudio de (Neri et al., 2016) donde mencionan que

de 1000 toneladas de caña de azúcar se generan aproximadamente 270 toneladas de bagazo.

Por lo que se puede establecer una relación para calcular la cantidad aproximada de bagazo que

se genera en el Ecuador anualmente, mediante la ecuación 2.

Ecuación 5. Relación caña-bagazo 𝑇𝑚 𝑑𝑒 𝑏𝑎𝑔𝑎𝑧𝑜 = 0.28 𝑇𝑚 𝑑𝑒 𝑐𝑎ñ𝑎 𝑑𝑒 𝑎𝑧ú𝑐𝑎𝑟

De manera que de los 10 088 870 de Tm de caña de azúcar que se produjeron a nivel nacional

en el año del 2019 (INEC, 2019), se generaron aproximadamente 2 800 000 Tm de bagazo de

caña de azúcar, el cual tiene distintos destinos, la mayor parte es destinada a la combustión

para generar energía y calor debido a que su poder calorífico es de 7350 KJ/Kg (Neri et al.,

2016).

48

2.4.2. Mercado del furfural

A fines del siglo XX el precio del petróleo era muy bajo, lo cual provocó una baja en la

producción de furfural, tanto así que los precios de exportación de este producto se redujeron

en un 40% y el precio llego a bajar hasta los 500 dólares por cada tonelada de furfural

Hoy en día debido a la alza en los precios del petróleo se ha normalizado la producción y

exportación del furfural volviéndose competitivo en el mercado internacional y generándose

interés en los países en vías de desarrollo. Actualmente solo en los países de China, Republica

Dominicana y Sudáfrica se concentra alrededor del 90% del volumen de producción de furfural

(Fernández et al., 2019)

La producción mundial de furfural fue registrada por SRI Consulting con una cantidad

aproximada de 250 000 toneladas con un precio de 1000 dólares por cada tonelada de furfural.

En la tabla 31 podemos observar los principales países productores con la cantidad de toneladas

que producen al año y la materia prima que utilizan.

En Latinoamérica el país que más produce furfural es argentina con un volumen de

producción de 4000 toneladas al año. Este país exporta alrededor de 1 500 toneladas de los

cuales más del 90% de esas exportaciones se destinan a Brasil. Esto significa que localmente

se consumen aproximadamente 2 500 toneladas de furfural (Castillo et al., 2020).

Por otra parte está Brasil, que no produce furfural, al contrario, este país importa desde

distintos países como Argentina, Bélgica y China, siendo Argentina su principal importador

con un 79%, le sigue Bélgica con 11% y China con 8% (Castillo et al., 2020).

En cuanto a la demanda futura, en el año del 2015 el mercado global de furfural alcanzo un

valor de 582 millones de dólares y se prevé que para el 2026 aumente a casi 2.8 billones, esto

implicaría un aumento del volumen de producción de 306 000 toneladas en el 2015 a 643 000

toneladas en el 2016 según (Fernández et al., 2019).

49

2.4.3. Importancia de los simuladores

En el ámbito educativo el uso de un simulador es de mucha importancia debido a que en

algunas ocasiones a los estudiantes de ingeniería les toma trabajo entender conceptos

relacionados a proceso químicos, ya sea por lo difícil que le resulta al docente transmitir el

conocimiento o porque no existe dificultad de acceder a la experimentación, por tal motivo un

programa de simulación de procesos ayuda a enseñar estos aspectos que se dan en las industrias

químicas (Espínola, 2017).

A nivel nacional tanto universidades como industrias utilizan programas de simulación, por

ejemplo, en algunas facultades de ingeniería usan la famosa herramienta de simulación

MATLAB por su fácil instalación, manejo y por la opción de conseguir este simulador de

manera gratuita en algunos sitios de internet. Por otro lado las industrias suelen utilizar

simuladores mucho más complejos y de alto precio por dar resultados más exactos y reales.

El costo de la licencia del simulador Aspen varía de acuerdo a la entidad que lo requiere y

la cantidad de licencias a instalar, es decir, el número de dispositivos donde se requieren

realizar la simulación en Aspen Plus. Es importante tener en cuenta que si bien las unidades

educativas tienen la ventaja de adquirir las licencias a un precio más económico que las

industrias, estas siguen siendo altos. En la página oficial de Aspen Plus por ejemplo 15 licencias

de este simulador tienen un valor de 6 000 dólares y se tiene que renovar anualmente con un

costo de 1 200 dólares cada año (Seider, 1999).

Sin embargo existen páginas de internet como (Mercado Libre, 2020) en donde podemos

encontrar este software en versión craqueada a un precio que varía entre 20 a 50 dólares .

Algunos estudiantes de universidades optan por esta opción para su trabajo de titulación porque

resulta ser muy económica ya que este tipo de software poseen licencia de forma temporal en

comparación al software original que es de uso permanente.

50

CAPITULO III

3. Metodología

3.1. Modalidad de la investigación

Este trabajo de titulación se llevó a cabo empleando dos métodos de investigación, el

inductivo y el de simulación. El desarrollo de la metodología se basa en una comparación de

dos pretratamientos para obtener furfural a partir del bagazo de caña de azúcar para deteminar

cual es mejor en relación a la cantidad de furfural final obtenida. La comparación se realizará

en base a los resultados que genere la simulación del proceso que se realizará en el software

Aspen Plus V8.8 para cada uno de los dos pretratamientos. En este trabajo los pretratamientos

a simular son el de ozonólisis y el alcalino los mismos que no han sido tema de investigación.

3.2. Métodos de investigación

3.2.1. Método inductivo

El método inductivo se caracteriza por ampliar el conocimiento en la actualidad del mundo

real partiendo de premisas cuya verdad le da respaldo a la conclusión. En este estudio mediante

la recopilación de información de fuentes bibliográficas se obtienen premisas verdaderas las

cuales apoyan una conclusión establecida, ésta es que los pretratamientos a aplicarse mejorarán

el rendimiento de furfural puesto que en varias fuentes se evidencia la premisa de que los

pretratamientos facilitan la conversión de la hemicelulosa en la cual se generan xilosas y que

éstas a su vez son convertidas a furfural.

3.2.2. Método de simulación

El método de simulación se ejecuta cuando se quiere diseñar un modelo de un sistema real,

con la finalidad de entender el comportamiento del sistema o desarrollar nuevas estrategias

para optimizar el funcionamiento del sistema (La Madriz, 2019).

51

En este trabajo se utiliza este método para validar las simulaciones que se realizarán a las

etapas de pretratamientos tomando como base las condiciones dadas en fuentes bibliográficas

para luego comprobar si los resultados arrojados del simulador son consistentes con los que se

reportan en las fuentes. Luego de comprobar que el método de simulación aplicado es certero

se procede a simular las demás etapas del proceso con las condiciones dadas también en la

bibliografía en la cual se reportan resultados pero sin aplicación de pretratamientos, por lo que

la presente simulación nos dará los resultados incluyendo la aplicación de los pretratamientos

seleccionados para este estudio.

3.3. Tipos de investigación

3.3.1. Investigación teórica

Esta investigación tiene por objetivo la generación de conocimiento, sin importar su

aplicación práctica. Se caracteriza por recurrir a la recolección de datos para generar nuevos

conceptos generales (La Madriz, 2019). En este estudio la recolección de datos fueron de la

composición lignocelulósica del bagazo de caña de azúcar y las condiciones de operación del

proceso para poder aplicar la simulación

3.3.2. Investigación descriptiva

Como su título lo indica, se encarga de describir las características de la realidad a estudiar

con el fin de comprenderla de manera más exacta. En este tipo de investigación, los resultados

no tienen una valoración cualitativa, solo se utilizan para entender la naturaleza del fenómeno

(La Madriz, 2019). En este estudio la realidad a estudiar fue la naturaleza y características de

los pretratamientos de ozonólisis y alcalino y el efecto que generan en el bagazo de caña en el

rendimiento final de furfural.

52

3.3.3. Investigación cuantitativa

Ahonda en los fenómenos a través de la recopilación de datos y se vale del uso de

herramientas matemáticas, estadísticas e informáticas para medirlos. Esto permite hacer

conclusiones generalizadas que pueden ser proyectadas en el tiempo. En este estudio se realizó

un análisis estadístico de los resultados obtenidos de la simulación del proceso ejecutada en

base a los datos recolectados de distintas fuentes.

3.4. Etapas metodológicas

A continuación se presentan las etapas que se llevaron a cabo para cumplir con los objetivos:

Ilustración 1. Diagrama de flujo de las etapas metodológicas.


1. Revisión

bibliográfica de los

dos pretratamientos

a comparar, y

tabulación de los

datos recopilados

2. Ingreso de los datos

necesarios al simulador

y construcción del

modelo de simulación

para ambos

pretratramientos.

3. Validación de ambos

modelos de simulación

comprobando los resultados

obtenidos de cada uno con

los de las fuentes de la que

se recopilaron los datos.

4. Comparación de la cantidad

de producto final obtenido en

ambos modelos de simulación

utilizando esta vez los datos

iniciales de una misma fuente

para los dos pretratamientos.

5. Realización de varias

ejecuciones adicionales de los

modelos de simulación usando

una cantidad determinada de

datos iniciales recopilados de

diferentes fuentes.

7. Determinar que

pretratamiento es

mejor en base a la

evaluación estadística

realizada y establecer

conclusiones

6. Evaluación estadística

de los resultados

obtenidos del total de

pruebas realizadas en

ambos modelos de

simulación.

53

3.5. Descripción general de la simulación

Los pasos básicos para realizar una simulación en cualquier versión del programa Aspen

Plus y que por lo tanto se desarrollarán para este trabajo son los siguientes:

3.5.1. Selección de un sistema de unidades

Los sistemas de unidades son cuatro las cuales son los siguientes: ENG (ingeniería), MET

(Métrico), METCBAR, SI (Sistema Internacional). Seleccionando cada uno nos permite

visualizar las magnitudes con sus unidades.

3.5.2. Selección de los componentes químicos

Para realizar la simulación de un proceso es necesario poder realizar las bases químicas para

el modelo. Esto significa en poder seleccionar los componentes que se realizaran en el balance

de materia, saber que modelos se utiliza para deducir las propiedades físicas y el equilibrio de

fases (Espínola, 2017).

3.5.3. Selección del modelo termodinámico

Ya establecido los componentes se debe detallar el modelo termodinámico. El modelo se

utiliza para calcular las propiedades termodinámicas y de transporte de los componentes

interacciones de la simulación, pueden ser entalpia, entropía, densidad, calor especifico,

equilibrio etc. Es necesario escoger el modelo correcto (Espínola, 2017).

Aspen utiliza el apartado Methods para precisar el modelo termodinámico primordial para

las estimaciones de las propiedades termodinámicas y de trasporte de compuestos puros,

mezclas que intervienen en la simulación.

Los Modelos termodinámicos son guardados como una entidad separada y pueden utilizar

varios modelos en la misma simulación. La selección del modelo termodinámico será la base

de la simulación (Espínola, 2017).

3.5.4. Ejecución de la simulación

54

Adquiriendo la información necesaria para poder emplear la simulación, entramos al

entorno de la simulación mediante el ambiente Simulation, Se abrirá una ventana, tendremos

que colocar los modelos necesarios de las operaciones unitarias y crear el diagrama de flujo.

3.6. Descripción detallada del proceso de simulación

3.6.1. Selección del sistema de unidades

El primer paso fue seleccionar el sistema de unidades con el que se va a trabajar en todo el

proceso de simulación. El sistema de unidades elegido fue el SI debido a que los datos

empleados de las fuentes bibliográficas son valores con unidades de medidas que pertenecen

al Sistema Internacional, estos son: grados Celsius para la temperatura, atmósferas para la

presión, kilogramos para la masa, etc.

3.6.2. Selección de los componentes

Se seleccionaron los componentes que se necesitaban para llevar a cabo la simulación. En

la tabla 2 se muestra la lista de todos los componentes que participan ambos procesos. La

mayoría de ellos se los pudo ingresar de forma automática porque se encontraban registrados

por defecto en el banco de datos del simulador.

Sin embargo compuestos como la celulosa, hemicelulosa y lignina no se encontraban en el

banco y se procedió a ingresarlos de forma manual en la lista de componentes necesitando

información de propiedades físicas y químicas de cada uno de éstos como el peso molecular,

la densidad y la estructura de la molécula o fragmento en dos dimensiones.

Una vez seleccionados todos los componentes se procedió a elegir el método termodinámico

de la simulación, este fue el del método de PolyNTRL (Polymer NTRL) por ser el más eficiente

cuando se trata de polímeros como son la celulosa y hemicelulosa que forman parte del bagazo

de caña de azúcar.

55

Tabla 2. Componentes que intervienen en ambos proceso

Nombre del componente ID en el simulador

Celulosa CELLULOS

Hemicelulosa HEMICELL

Lignina LIGNIN

Agua WATER

Hidróxido de sodio NA(OH)

Ozono OZONE

Oxígeno OXYGEN

Ácido sulfúrico H2SO4

Glucosa DEXTROSE

Xilosa XYLOSE

Furfural FURFURAL

Fuente: Elaboración propia en base a la ilustración 23 y 24

3.6.3. Construcción del modelo de simulación

Se procedió a construir el modelo de la simulación para cada pretratamiento con información

de las corrientes de entrada y las condiciones de operación obtenidas de trabajos de autores

que han aplicado estos pretratamientos para diferentes fines. Inicialmente se validó la

simulación en la etapa de pretratamiento comprobando que los resultados proporcionados por

el software sean similares a los resultados presentados en la bibliografía consultada. Para el

caso 1 se desarrolló el pretratamiento alcalino y para el caso 2 el de ozonólisis. Posteriormente

se procedió a completar la construcción del modelo con las etapas de hidrolisis y deshidratación

para obtener la cantidad final de furfural.

3.6.4. Validación de la simulación de los pretratamientos

3.6.4.1. Caso 1. Pretratamiento alcalino

Para el pretratamiento alcalino se establecieron dos flujos de alimentación, uno es del

bagazo de caña de azúcar con un valor de 1000 kg/h. La composición de este bagazo se muestra

en la tabla 3 datos tomados de (Gonzáles et al., 2019), por lo tanto la corriente de este flujo está

56

constituido por dichos componentes en su respectiva proporción para un total de 1000 Kg de

bagazo que ingresan.

Tabla 3. Proporción lignocelulósica del bagazo del caso 1

Componente Porcentaje (%) Corriente de entrada (Kg/h)

Celulosa 37.4 374

Hemicelulosa 35.0 350

Lignina 26.7 267

Fuente: (Gonzáles et al., 2019)

El otro flujo de alimentación es el de los componentes utilizados para el pretratamiento

alcalino. Según la fuente debe emplearse una relación solido-líquido de 1:20, esto quiere decir

que para los 1000 Kg/h de bagazo se necesitan 20000 Kg/h de solución alcalina. En el mismo

apartado de la fuente menciona que se debe emplear una concentración de 0,5% (p/v) esto

quiere decir que de los 20000 Kg/h, el 0,5% será de NaOH y el resto de agua. Todas las

corrientes que ingresan a la etapa de pretratamiento alcalino se detallan en la tabla 4.

Tabla 4. Corrientes de entrada al pretratamiento alcalino

Corriente Componente Flujo (kg/h)

1 Bagazo de caña 1000

Celulosa 374

Hemicelulosa 350

Lignina 267

2 Solución alcalina 20000

Hidróxido de sodio 100

Agua 19900

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de (Gonzáles et al., 2019)

Para la etapa del pretratamiento alcalino se establecieron las condiciones de operación dadas

en el trabajo de (Gonzáles et al., 2019) las cuales se muestran en la tabla 5.

57

Tabla 5. Condiciones de operación del pretratamiento alcalino

Etapa Temperatura

(ºC)

Presión

(atm) Reacciones

Pre

tratamiento 25 1

𝐶6𝐻10𝑂5 + 𝐻2𝑂 = 𝐶6𝐻12𝑂6

𝐶5𝐻8𝑂4 + 𝐻2𝑂 = 𝐶5𝐻10𝑂5

Fuente:(Gonzáles et al., 2019)

3.6.4.2. Caso 2. Pretratamiento de ozonólisis

De igual forma para el pretratamiento de ozonólisis se establecieron dos flujos de

alimentación, uno es del bagazo de caña de azúcar con un valor de 1000 kg/h. La composición

de este bagazo se muestra en la tabla 6 datos tomados de (Travini, 2016).

Tabla 6. Proporción lignocelulósica del bagazo del caso 2

Componente Porcentaje (%)

Celulosa 46.21

Hemicelulosa 20.86

Lignina 22.67

Fuente: (Travini, 2016)

A diferencia del caso 1 podemos observar que la suma de los porcentajes en la composición

lignocelulósica inicial del bagazo no llega al 100% en este caso, por lo que se recurrió a hacer

un ajuste de datos para proceder con los siguientes pasos de la metodología, el cual se lo realizó

de la siguiente forma: En un total de 89.74% de bagazo hay un 46.21% de celulosa, entonces

para un 100% de bagazo habrá:

%𝐶𝑒𝑙𝑢𝑙𝑜𝑠𝑎 = 46.21% (100%

89.74%) = 51.49%

%𝐻𝑒𝑚𝑖𝑐𝑒𝑙𝑢𝑙𝑜𝑠𝑎 = 20.86% (100%

89.74%) = 23.25%

%𝐿𝑖𝑔𝑛𝑖𝑛𝑎 = 22.67% (100%

89.74%) = 25.26%

58

De igual modo se procedió con la hemicelulosa y lignina obteniéndose así los nuevos

porcentajes de la composición del bagazo. Por lo tanto la corriente de este flujo está constituido

por dichos componentes en su proporción reajustada para un total de 1000 kg de bagazo que

se muestran en la tabla 7.

Tabla 7. Proporción reajustada del bagazo

Componente Porcentaje (%) Corriente de entrada (Kg/h)

Celulosa 51.49 515

Hemicelulosa 23.25 232

Lignina 25.26 253

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos reajustados de Travini (2016)

El otro flujo de alimentación es el de los componentes utilizados para el pretratamiento de

ozonólisis. Según la fuente debe emplearse un flujo de ozono-oxígeno de 60 L/h y que la

concentración de ozono debe estar en un rango de 1.37 a 3.44% (v/v). En este estudio se empleó

el porcentaje máximo para la concentración de ozono, con lo cual el flujo de ozono se estableció

en: 3.44% de (60 L/h) = 2 L/h. En la tabla 8 se muestran las corrientes de entrada al

pretrataminento de ozonólisis.

Tabla 8. Corrientes de entrada al pretratamiento de ozonólisis

Corriente Componente Flujo

1 Bagazo de caña 1000 kg/h

Celulosa 515 kg/h

Hemicelulosa 232 kg/h

Lignina 253 kg/h

2 Mezcla 60 L/h

Ozono 2 L/h

Oxígeno 58 L/h

Fuente: Elaboración propia a partir de los datos de Travini (2016)

59

Para la etapa del pretratamiento de ozonólisis se establecieron las condiciones de operación

dadas en el trabajo de (Travini, 2016) las cuales se muestran en la tabla 9.

Tabla 9. Condiciones de operación del pretratamiento de ozonólisis

Etapa Temperatura

(ºC)

Presión

(atm) Reacciones

Pre

tratamiento 25 1

𝐶6𝐻10𝑂5 + 𝐻2𝑂 = 𝐶6𝐻12𝑂6

𝐶5𝐻8𝑂4 + 𝐻2𝑂 = 𝐶5𝐻10𝑂5

Fuente: (Travini, 2016)

3.6.4.3. Comprobación y validación

Con las corrientes y condiciones ya establecidas en ambos casos se procedió a correr la

simulación de forma parcial hasta la etapa de pretratamientos. Los resultados para cada uno se

muestran en la tabla 14 y la tabla 16 del capítulo IV, en donde los valores de la izquierda

corresponden a los porcentajes de la composición del bagazo pretratado que se obtuvieron de

la simulación, y los valores de la derecha corresponden a los porcentajes que proporciona la

fuente. Si ambos valores coinciden o son cercanos se puede dar a la simulación como válida

para continuar con el diseño de las siguientes etapas.

3.6.5. Modelo completo de la simulación

Para completar el modelo de simulación se procedió a construir las etapas de hidrólisis y

deshidratación. En el trabajo de (Gómez et al., 2012) se establecen las corrientes de entrada y

condiciones de operación de ambas etapas. Todos esos datos se muestran en la tabla 10.

Tabla 10. Condiciones de operación y corrientes de entrada de la hidrolisis y deshidratación

Etapa Temperatura

(ºC)

Presión

(atm)

Corrientes

de entrada Reacciones

60

Hidrólisis 175 9

- Bagazo

pretratado

- Vapor

- H2SO4

𝐶6𝐻10𝑂5 + 𝐻2𝑂 = 𝐶6𝐻12𝑂6

𝐶5𝐻8𝑂4 + 𝐻2𝑂 = 𝐶5𝐻10𝑂5

Deshidratación 175 9 Bagazo

hidrolizado 𝐶5𝐻10𝑂5 = 𝐶5𝐻4𝑂2 + 3𝐻2𝑂

Fuente:(Gómez et al., 2012)

Con los datos anteriores se pudo completar el modelo de la simulación para ambos casos

en Aspen Plus, los cuales se observan en la ilustración 2 para el pretratamiento alcalino y en

la ilustración 3 para el pretratamiento de ozonólisis.

Ilustración 2. Modelo de simulación del pretratamiento alcalino


Ilustración 3. Modelo de simulación del pretratamiento de ozonólisis


61

Tabla 11. Significado de las etiquetas de las ilustraciones2 y 3.

Etiqueta Significado Etiqueta Significado

1-BAGASS Bagazo (materia prima) 4-SOLUTN Solución ácida

2-ALKALI Solución alcalina HIDROLYS Etapa de hidrólisis

2-OZONOL Mezcla ozono-oxígeno 5-HDRLZD Bagazo hidrolizado

PRETREAT Etapa de pretratamiento DESHIDRA Etapa de deshidratación

3-PREBAG Bagazo pretratado 6-PRODUC Furfural y subproductos


En la ilustración 4 y 5 se muestran diagramas de bloques simplificados de los dos modelos

de simulación para la obtención de furfural.

Bagazo de caña H2SO4 concentrado Furfural

1000 Kg/h 12.5 Kg/h

20000 Kg/h 92 Kg/h

NaOH (0.5%) Vapor de agua Residuos lignicelulósicos

Ilustración 4. Diagrama de bloques del caso 1


Bagazo de caña H2SO4 concentrado Furfural

1000 Kg/h 12.5 Kg/h

60 L/h 92 Kg/h

O3 (3.44%) Vapor de agua Residuos

Ilustración 5. Diagrama de bloques del caso 2


Pretratamiento

de ozónolisis Hidrólisis Deshidratación

Pretratamiento

alcalino Hidrólisis Deshidratación

62

3.6.6. Cuantificación del furfural

Con los modelos terminados de la simulación de los dos procesos se procedió a comparar la

cantidad de furfural obtenido de cada uno, utilizando para cada proceso el ingreso de la misma

materia prima cuya composición se encuentra en la tabla 12, datos obtenidos de (Moncada &

Castro, 2016). Finalmente se procedió a ejecutar la simulación de ambos procesos para conocer

la cantidad de furfural obtenido.

Tabla 12. Composición de la materia prima utilizada para ambas simulaciones

Componente Porcentaje (%)

Celulosa 36

Hemicelulosa 28

Lignina 20

Otros 16

Fuente: (Moncada & Castro, 2016)

3.6.7. Evaluación de los pretratamientos

Se realizaron varias ejecuciones de ambos modelos de simulación utilizando varias muestras

diferentes de bagazo de caña de azúcar, como se muestran en la tabla 13, las cuales varían en

su composición con el propósito de realizar un análisis estadístico de los datos y resultados

obtenidos de las simulaciones y así determinar cuál de los dos pretratamientos, ozonólisis o

alcalino, es el más favorable en el proceso de obtención de furfural.

Tabla 13. Composición de varias muestras de bagazo de caña de azúcar

Muestra Composición Química (%)

Fuente Celulosa Hemicelulosa Lignina Otros

1 43.38 25.63 23.24 7.75 (Silva & De Oliveira, 2014)

2 34.1 29.6 19.4 12.3 (Nobuyuki, 2011)

3 43.3 22.4 20.3 14.0 (Girisuta & Dussan, 2013)

4 36.0 28.0 20.0 16.0 (Moncada & Castro, 2016)

5 50.0 25.0 25.0 - (Villacís, 2016)

Fuente: Elaboración propia en base a los autores descritos en la fuente

63

CAPITULO IV

4. Resultados

4.1. Resultados de la validación de la simulación

Como se observa en la metodología del apartado 3.6.4 de este estudio, se establecieron

tanto las corrientes de entrada como las condiciones de operación de la etapa de los

pretratamientos y se procedió a ejecutar la simulación parcialmente para obtener los datos de

la corriente de salida de esa etapa para hacer la respectiva validación de la simulación

comprobando que los datos de salida sean idénticos a los que se obtuvieron en estudios en

donde se aplicaron de forma experimental los pretratamientos de ozonólisis y alcalino.

4.1.1. Caso 1. Pretratamiento alcalino

En la tabla 14 podemos observar los flujos másicos de las corrientes en la etapa de

pretratamiento alcalino. Las corrientes que ingresan son la del bagazo (corriente 1) y la solución

alcalina (corriente 2). La corriente de salida es la del bagazo pretratado (corriente 3).

Tabla 14. Corrientes en la etapa de pretratamiento alcalino

Componente Corriente (Kg/h)

1 2 3

Celulosa 374 0 370.26

Hemicelulosa 350 0 322

Lignina 267 0 141.51

Agua 0 19900 19883.2

Hidróxido de

sodio 0 100 100

Dextrosa 0 0 4.16

Xilosa 0 0 31.82

Furfural 0 0 0

Fuente: Elaboración propia en base a la ilustración 33

64

Como siguiente paso se procedió a hallar el porcentaje en el que se encuentran la celulosa,

hemicelulosa y lignina en el bagazo pretratado.

𝐿𝑖𝑔𝑛𝑜𝑐𝑒𝑙𝑢𝑙𝑜𝑠𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑡𝑟𝑎𝑡𝑎𝑑𝑎 = 370.26𝐾𝑔

ℎ+ 322

𝐾𝑔

ℎ+ 141.51

𝐾𝑔

ℎ= 833.77

𝐾𝑘

ℎ

%𝐶𝑒𝑙𝑢𝑙𝑜𝑠𝑎 = 370.26𝐾𝑔

ℎ∗

100%

833.77 𝐾𝑔 ℎ⁄= 44.4%

%𝐻𝑒𝑚𝑖𝑒𝑙𝑢𝑙𝑜𝑠𝑎 = 322𝐾𝑔

ℎ∗

100%

833.77 𝐾𝑔 ℎ⁄= 38.62%

%𝐿𝑖𝑔𝑛𝑖𝑛𝑎 = 141.51𝐾𝑔

ℎ∗

100%

833.77 𝐾𝑔 ℎ⁄= 16.97%

Con estos resultados se procedió a comprobar si son idénticos a los de (Gonzáles et al.,

2019). En la tabla 15 notamos que la diferencia entre estos valores es tan pequeña que el

porcentaje de error es menor al 1%, por lo que se procedió a dar como válida la simulación del

proceso que contiene la etapa de pretratamiento alcalino.

Tabla 15. Comprobación de resultados con los de la fuente

Componentes

Composición bagazo pretratado (%) Error

porcentual Resultado de la

simulación

Resultado de

(Gonzáles et al., 2019)

Celulosa 44.4 44.2 0.45%

Hemicelulosa 38.62 38.4 0.57%

Furfural 16.97 17 0.18%


4.1.2. Caso2. Pretratamiento de ozonólisis

En la tabla 16 podemos observar los flujos másicos de las corrientes en la etapa de

pretratamiento de ozonólisis. Las corrientes que ingresan son la del bagazo (corriente 1) y el

ozono disuelto en oxígeno (corriente 2). La corriente de salida es la del bagazo pretratado

(corriente 3).

65

Tabla 16. Corrientes en la etapa de pretratamiento de ozonólisis


1 2 3

Celulosa 515 0 463.5

Hemicelulosa 232 0 218.08

Lignina 253 0 151.8

Agua 2000 0 1992.38

Ozono 0 107.54 80.57

Oxígeno 0 2079.17 2097.15

Dextrosa 0 0 57.24

Xilosa 0 0 15.82

Furfural 0 0 0

Fuente: Elaboración propia en base a la ilustración 34.

Como siguiente paso se procedió a hallar el porcentaje en el que se encuentran la celulosa,

hemicelulosa y lignina en el bagazo pretratado.

𝐿𝑖𝑔𝑛𝑜𝑐𝑒𝑙𝑢𝑙𝑜𝑠𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑡𝑟𝑎𝑡𝑎𝑑𝑎 = 463.5𝐾𝑔

ℎ+ 218.08

𝐾𝑔

ℎ+ 151.8

𝐾𝑔

ℎ= 833.38

𝐾𝑘

ℎ

%𝐶𝑒𝑙𝑢𝑙𝑜𝑠𝑎 = 463.5𝐾𝑔

ℎ∗

100%

833.38 𝐾𝑔 ℎ⁄= 55.62%

%𝐻𝑒𝑚𝑖𝑒𝑙𝑢𝑙𝑜𝑠𝑎 = 218.08𝐾𝑔

ℎ∗

100%

833.38 𝐾𝑔 ℎ⁄= 26.17%

%𝐿𝑖𝑔𝑛𝑖𝑛𝑎 = 151.8𝐾𝑔

ℎ∗

100%

833.38 𝐾𝑔 ℎ⁄= 18.21%

En este caso se realizó un reajuste de datos, tal como en el apartado 3.6.4.2, ya que de igual

forma la suma de los porcentajes en la composición lignocelulósica final es del 74.7% en lugar

del 100%. Esto se lo realizó de la siguiente forma: En un total de 100% de bagazo hay un

58.13% de celulosa, entonces para un 74.7% de bagazo habrá:

66

%𝐶𝑒𝑙𝑢𝑙𝑜𝑠𝑎 = 55.62% (74.7%

100%) = 41.55%

%𝐻𝑒𝑚𝑖𝑐𝑒𝑙𝑢𝑙𝑜𝑠𝑎 = 26.17% (74.7%

100%) = 19.55%

%𝐿𝑖𝑔𝑛𝑖𝑛𝑎 = 18.21% (74.7%

100%) = 13.6%

De igual modo se procedió con la hemicelulosa y lignina obteniéndose así los nuevos

porcentajes de la composición del bagazo pretratado. Con estos resultados se procedió a

comprobar si son idénticos a los de (Travini, 2016). En la tabla 17 notamos que la diferencia

entre estos valores es igual de pequeña como en el caso 1, por lo que también se procedió a dar

como válida la simulación del proceso que contiene la etapa de pretratamiento de ozonólisis.

Tabla 17. Comprobación de resultados reajustados con los de la fuente

Componentes

Composición bagazo pretratado (%)

Error

porcentual Resultado de la

simulación

Resultado de

(Travini, 2016)

Celulosa 41.55 41.43 0.29%

Hemicelulosa 19.55 19.57 0.1%

Furfural 13.6 13.7 0.73%


4.2. Resultados de la cantidad de furfural

Utilizando un bagazo que posee una composición inicial de la tabla 12 se procedió a ejecutar

los dos modelos completos de simulación del proceso de obtención de furfural, dando como

resultado los flujos de todas las corrientes del proceso en cada caso, estos se muestran en la

tabla 18 y la tabla 19.

67

Tabla 18. Resultados de la simulación del proceso con el pretratamiento alcalino


1 2 3 4 5 6

Celulosa 360 0 356.4 0 320.76 320.76

Hemicelulosa 280 0 257.6 0 154.56 154.56

Lignina 200 0 106 0 106 106

Agua 0 19900 19887.1 92 19961.1 19997.1

Hidróxido de sodio 0 100 100 0 100 100

Ácido sulfúrico 0 0 0 12.5 12.5 12.5

Dextrosa 0 0 4.00 0 43.61 43.61

Xilosa 0 0 25.46 0 142.56 42.77

Furfural 0 0 0 0 0 63.87

Fuente: Elaboración propia de acuerdo a la ilustración 35.

Tabla 19. Resultados de la simulación del proceso con el pretratamiento de ozonólisis


1 2 3 4 5 6

Celulosa 360 0 324 0 291.6 320.76

Hemicelulosa 280 0 263.2 0 157.92 154.56

Lignina 200 0 120 0 120 106

Agua 2000 0 1993.71 92 2067.75 2102.71

Ozono 0 107.54 86.22 0 86.22 86.22

Oxígeno 0 2079.17 2093.39 0 2093.39 2093.39

Ácido sulfúrico 0 0 0 12.5 12.5 12.5

Dextrosa 0 0 40.01 0 76.02 76.02

Xilosa 0 0 19.09 0 138.57 41.62

Furfural 0 0 0 0 0 62.16

Fuente: Elaboración propia de acuerdo a la ilustración 36.

68

Como se observa la cantidad de furfural obtenida aplicando pretratamiento alcalino en la

muestra seleccionada de bagazo fue de 63.87 Kg/h. Por otro lado, aplicando el pretratamiento

de ozonólisis se obtuvo una cantidad de 62.16 Kg/h por cada 1000 Kg de bagazo de caña

utilizado como materia prima. Con esto podemos calcular el rendimiento de furfural respecto

a algunos criterios detallados a continuación en la tabla 20.

Tabla 20. Rendimiento de furfural obtenido respecto a algunos criterios

Criterio Flujo (kg/h)

Rendimiento (%)

Alcalino Ozonólisis

Bagazo de caña 1000 6.39 6.22

Furfural teórico 727 8.79 8.55

Hemicelulosa inicial 280 22.81 22.20


Cabe mencionar que el flujo de furfural teórico se lo obtuvo a partir de la estequiometria de

las reacciones, de las ecuaciones 1 y 2 de la siguiente forma:

1𝑔 𝐶5𝐻8𝑂4 ·1 𝑚𝑜𝑙 𝐶5𝐻8𝑂4

132𝑔𝐶5𝐻8𝑂4·

1 𝑚𝑜𝑙 𝐶5𝐻10𝑂5

1 𝑚𝑜𝑙 𝐶5𝐻8𝑂4·

150𝑔 𝐶5𝐻10𝑂5

1 𝑚𝑜𝑙 𝐶5𝐻10𝑂5= 1.1364𝑔 𝐶5𝐻10𝑂5

1.1364𝑔 𝐶5𝐻10𝑂5 ·1 𝑚𝑜𝑙 𝐶5𝐻10𝑂5

150𝑔𝐶5𝐻10𝑂5·

1 𝑚𝑜𝑙 𝐶5𝐻4𝑂2

1 𝑚𝑜𝑙 𝐶5𝐻10𝑂5·

96𝑔 𝐶5𝐻4𝑂2

1 𝑚𝑜𝑙 𝐶5𝐻4𝑂2= 0.727𝑔 𝐶5𝐻4𝑂2

De donde C5H8O4 es la hemicelulosa, C5H10O5 son las pentosas o xilosa y C5H4O2 es el

furfural. Entonces para un flujo de bagazo de caña de 1000 Kg/h el furfural teórico es de:

0.727(1000 𝐾𝑔/ℎ) = 727 𝐾𝑔/ℎ

Es notable que los rendimientos de furfural con el pretratamiento alcalino son mayores en

comparación con los que se presentaron con el pretratamiento de ozonólisis, sin embargo solo

hay una corta diferencia entre estos.

69

4.3. Análisis estadístico

Luego de ejecutar las simulaciones con el grupo de datos de la composición del bagazo de

la tabla 13 se obtuvieron los resultados de la cantidad de furfural mostrados en la tabla 21. Se

observa que en todos los casos la cantidad de furfural es mayor cuando se aplica el

pretratamiento alcalino que cuando se aplica el pretratamiento de ozonólisis.

Tabla 21. Resultados de cada muestra con los pretratamientos

Muestra Flujo de dextrosa (Kg/h) Flujo de xilosa (Kg/h) Flujo de furfural (Kg/h)

Alcalino Ozonólisis Alcalino Ozonólisis Alcalino Ozonólisis

1 52.55 91.60 39.15 38.10 58.46 56.90

2 41.31 72.01 45.21 44.00 67.52 65.71

3 52.45 91.43 34.22 33.30 51.10 49.73

4 43.61 76.02 42.77 41.62 63.87 62.16

5 60.57 105.58 38.19 37.16 57.03 55.50

Fuente: Elaboración propia en base a las ilustraciones de la 37 a la 46

Para una mejor visualización de estos resultados en la ilustración 6 y 7 se presenta mediante

gráficas la cantidad de furfural obtenida de cada muestra de bagazo en donde se realizó el

respectivo análisis estadístico, con la aplicación de las siguientes ecuaciones, para corroborar

cual es el pretratamiento más efectivo.

𝑀𝑒𝑑𝑖𝑎: �̅� =∑ 𝑥𝑖

𝑁𝑖=1

𝑁

𝐷𝑒𝑠𝑣𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑒𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟: 𝑆 = √∑ (𝑥𝑖 − �̅�)2𝑁

𝑖=1

𝑁

𝐿í𝑚𝑖𝑡𝑒 𝑠𝑢𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟: 𝐿𝑆 = �̅� − 𝑆

𝐿í𝑚𝑖𝑡𝑒 𝑖𝑛𝑓𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟: 𝐿𝐼 = �̅� + 𝑆

El valor de la media de todos los flujos de furfural obtenidos de las cinco muestras de bagazo

de caña de azúcar en ambos procesos será de importancia en el análisis de los resultados.

70

4.3.1. Caso 1. Pretratamiento alcalino

En la tabla 22 se resume el tratamiento de los datos del caso 1, en donde se puede observar

que las muestras 2 y 3 están fuera de los límites considerándose las muestras de mayor y menor

rendimiento de furfural respectivamente.

Tabla 22. Estadística de los resultados del pretratamiento alcalino

Muestra Furfural (𝑥) (𝑥 − �̅�) (𝑥 − �̅�)2 Dentro del rango

1 58.46 -1.14 1.29 Sí

2 67.52 7.92 62.79 No

3 51.10 -8.50 72.18 No

4 63.87 4.27 18.27 Sí

5 57.03 -2.57 6.58 Sí


�̅� =58.46 + 67.52 + 51.10 + 63.87 + 57.03

5= 𝟓𝟗. 𝟔𝟎

𝑲𝒈

𝒉

𝑆 = √1.29 + 62.79 + 72.18 + 18.27 + 6.58

5= 5.68

𝐿𝑆 = 59.60 + 5.68 = 65.27; 𝐿𝐼 = 59.60 − 5.68 = 53.92

Ilustración 6. Representación de los resultados del pretratamiento alcalino

�̅� (---------); 𝐿𝑆, 𝐿𝐼 (---------)


71

4.3.2. Caso 2. Pretratamiento de ozonólisis

De igual forma como en el caso 1, en la tabla 23 se resume el tratamiento de los datos del

caso 2, en donde nuevamente las muestras 2 y 3 están fuera del rango y por tanto se consideran

las muestras de mayor y menor rendimiento de furfural.

Tabla 23. Estadística de los resultados del pretratamiento de ozonólisis

Muestra Furfural (𝑥) (𝑥 − �̅�) (𝑥 − �̅�)2 Dentro del rango

1 56.90 -1.10 1.21 Sí

2 65.71 7.71 59.44 No

3 49.73 -8.27 68.39 No

4 62.16 4.16 17.31 Sí

5 55.50 -2.50 6.25 Sí


�̅� =56.90 + 65.71 + 49.73 + 62.16 + 55.50

5= 𝟓𝟖. 𝟎𝟎

𝑲𝒈

𝒉

𝑆 = √1.21 + 59.44 + 68.39 + 17.31 + 6.25

5= 5.52

𝐿𝑆 = 58.00 + 5.52 = 63.52; 𝐿𝐼 = 58.00 − 5.52 = 52.48

Ilustración 7. Representación de los resultados del pretratamiento de ozonólisis

�̅� (---------); 𝐿𝑆, 𝐿𝐼 (---------)


72

4.4. Análisis de resultados

Observando la tabla 18 y 19 podemos notar los cambios que se producen en las corrientes

en la etapa de pretratamiento de ambos procesos en la obtención de furfural. En ambos casos

se visualiza una reducción de lignina en grandes cantidades y la conversión de celulosa y

hemicelulosa en dextrosa y xilosa respectivamente en cantidades pequeñas. Con el

pretratamiento alcalino se removieron 94 Kg/h de lignina mientras que con el pretratamiento

de ozonólisis se removió una cantidad de 80 Kg/h. Esto responde al objetivo 1.

En la mismas tablas 18 y 19 podemos observar la cantidad de furfural final obtenida a partir

de la muestra de bagazo de caña que se utilizó para tal propósito. Con el pretratamiento alcalino

se obtuvo un flujo de 63.87 Kg/h mientras que con el pretratamiento de ozonólisis se obtuvo

62.16 Kg/h. Además a partir de varias muestras se presentó una media del rendimiento de

furfural para los dos casos. Con la aplicación de pretratamiento alcalino se obtuvo una media

de 59.60 Kg/h mientras que en la aplicación con ozono se obtuvo 58.00 Kg/h, con lo cual se

puede afirmar que la aplicación de un pretratamienro alcalino es más efectivo que la aplicación

de ozonólisis. Esto responde al objetivo 2 y 3.

Con estos resultados se puede concluir que de cada 100 Kg de bagazo de caña de azúcar se

obtiene alrededor de 6 Kg de furfural. Estos valores son consistentes debido a que en trabajos

como el de Plaza & Posligua (2016) se señala que la cantidad de furfural obtenida de la

cascarilla de arroz es aproximadamente 7.5 Kg de furfural por cada 100 Kg de cascarilla de

arroz, y en trabajos como el de García et al. (2017) señalan un rendimiento para el bagazo de

caña cerca de un 17% y para la cascarilla cerca de un 22%. Si establecemos la relación de que

22% es el porcentaje para los 7.5 Kg de furfural obtenido de la cascarilla de arroz, entonces

para 17% daría 5.8 Kg de furfural obtenido del bagazo de caña de azúcar. Sin embargo

recordando que el valor real obtenido fue de 6 Kg se puede argumentar que efectivamente los

pretratamientos favorecen un aumento en la cantidad final de furfural.

73

4.5. Conclusiones

Se identificaron los efectos generados por los pretratamientos con la visualización de los

resultados de la simulación, entre ellos está la remoción de gran parte de la lignina del bagazo

de caña, registrándose para el pretratamiento alcalino una remoción del 47% de lignina

mientras que para la ozonólisis un 40%. Otro efecto generado por los pretratamientos fue la

conversión de hemicelulosa en donde el mayor valor se lo obtuvo con la aplicación del

pretratamiento alcalino, por otro lado se obtuvo una mayor conversión de celulosa con la

aplicación de ozonólosis.

Se obtuvo, mediante el uso de Aspen Plus, las cantidades de furfural producida al final de

cada proceso utilizando inicialmente 1000 Kg/h de una muestra específica de bagazo de caña

con una determinada composición química, las cuales fueron de 63.87 Kg/h aplicando el

pretratamiento alcalino y de 62.16 Kg/h aplicando ozonólisis. Además se demuestró que el

pretratamiento favorece el rendimiento de furfural a diferencia que cuando no se lo aplica.

Se logró comprobar el pretratamiento más efectivo en el rendimiento de furfural, mediante

el análisis estadístico de los resultados que se obtuvieron con la utilización de cinco muestras

diferentes de bagazo de caña. Se comparó el rendimiento medio de furfural en cada proceso

con algunos criterios y se demostró que en cada escenario el pretratamiento alcalino es el más

efectivo y por tanto considerado el mejor respecto a la ozonólisis.

74

4.6. Recomendaciones

Se recomienda realizar estudios futuros sobre pretratamientos que aún no hayan sido

considerados como etapa inicial del proceso de obtención de furfural con el objetivo de

establecer el mejor de todos.

De igual forma se recomienda utilizar otro tipo de residuo agroindustrial como materia

prima para conocer si a partir de estos se puede obtener una cantidad mayor de furfural en

comparación con el bagazo de caña y señalar cuales serían.

Se recomienda emplear la mayor cantidad de muestras posibles cuando se trate de analizar

datos para así obtener mayor visión del comportamiento de la simulación un proceso industrial

y corroborar los resultados con mayor certeza.

75

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84

ANEXOS

Anexo 1: Ilustraciones del marco referencial

Ilustración 8. Composición principal de la biomasa vegetal

Fuente: (Uc, 2017)

Ilustración 9. Origen y extensión de la caña de azúcar.

Fuente: (Graus, 2017)

Ilustración 10. Unidad de pentosana

Fuemte: (Baez & Herrera, 2014)

85

Ilustración 11. Mecanismo de hidrólisis de pentosanas

Fuente: (Baez & Herrera, 2014)

Ilustración 12. Mecanismo de deshidratación de pentosas

Fuente:(Delgado, 2017)

86

Ilustración 13. Página de inicio de Aspen Plus

Fuente:

Ilustración 14. Ventana principal del programa Aspen Plus

Fuente:

87

Ilustración 15. Información de los entornos del menú principal

Fuente:

Ilustración 16. Ejecución de una simulación

Fuente:

Ilustración 17. Estructura de la celulosa

Fuente: (Habibi et al., 2011)

88

Ilustración 18. Enlaces intra e intermoleculares en la estructura de la celulosa

Fuente: (Uc, 2017)

Ilustración 19. Fórmula de los azúcares que componen la hemicelulosa

Fuente: (Uc, 2017)

Ilustración 20. Estructura de los principales azucares que componen la hemicelulosa: L-

arabinosa (rosado), D-xilosa (rojo), D-glucosa (negro), D-galactosa (azul)

Fuente: (Fang et al., 2015)

89

Ilustración 21. a) Posible estructura de la lignina. b) Los monoglicoles más comunes en la

estructura de la lignina: y el p-coumarilo alcohol coniferilo, alcohol sinapilo.

Fuente: (Uc, 2017)

Ilustración 22. Producción de caña de azúcar (miles de Tm)

Fuente: (INEC, 2019)

90

Anexo 2: Ilustraciones del marco metodológico


pretratamiento alcalino en base al proceso general del trabajo de Gómez et al. (2012)


pretratamiento de ozonólisis en base al proceso general del trabajo de Gómez et al. (2012)

91

Ilustración 25.Ingreso de los valores de la corriente del bagazo al proceso con

pretratamiento alcalino, de acuerdo a la tabla 3

Ilustración 26. Ingreso de los valores de la corriente de la solución alcalina al proceso con

pretratamiento alcalino, de acuerdo a la tabla 4

92

Ilustración 27.Ingreso de los valores de la corriente del bagazo al proceso con

pretratamiento de ozonólisis, de acuerdo a la tabla 7

Ilustración 28.Ingreso de los valores de la corriente de la mezcla ozono-oxígeno al proceso

con pretratamiento de ozonólisis, de acuerdo a la tabla 8

93

Ilustración 29.Ingreso de las condiciones de operación de la etapa de pretratamiento de

ambos procesos de acuerdo a la tabla 5 y 9.

Ilustración 30.Ingreso de las condiciones de operación de la etapa de hidrolisis y

deshidratación de ambos procesos de acuerdo a la tabla 10.

94

Ilustración 31.Ingreso de las reacciones que tienen lugar en la etapa de hidrólisis de ambos

procesos, de acuerdo a la tabla 10

Ilustración 32.Ingreso de la reacción que tiene lugar en la etapa de deshidratación de ambos

procesos, de acuerdo a la tabla 10

95


alcalino para su validación, utilizando datos iniciales de Gonzáles et al. (2019)


de ozonólisis para su validación, utilizando datos iniciales reajustados de Travini (2016)

96


alcalino para cuantificar el furfural, utilizando datos iniciales de Moncada & Castro (2016)

Ilustración 36. Resultados de la ejecución de la simulación del proceso con ozonólisis para

cuantificar el furfural, utilizando datos iniciales de Moncada & Castro (2016)

97


alcalino utilizando la muestra 1 caracterizada por Silva & De Oliveira (2014)


alcalino utilizando la muestra 2 caracterizada por Nobuyuki (2011)

98


alcalino utilizando la muestra 3 caracterizada por Girisuta & Dussan (2013)


alcalino utilizando la muestra 4 caracterizada por Moncada & Castro (2016)

99


alcalino utilizando la muestra 5 caracterizada por Villacís (2016)


de ozonólisis utilizando la muestra 1 caracterizada por Silva & De Oliveira (2014)

100


de ozonólisis utilizando la muestra 2 caracterizada por Nobuyuki (2011)


de ozonólisis utilizando la muestra 3 caracterizada por Girisuta & Dussan (2013)

101


de ozonólisis utilizando la muestra 4 caracterizada por Moncada & Castro (2016)


de ozonólisis utilizando la muestra 5 caracterizada por Villacís (2016)

102

Anexo 3: Tablas del marco referencial

Tabla 24. Composición morfológica del bagazo de caña de azúcar

Componentes Proporción %

Fibras 50

Parénquimas 30

Vasos 15

Epidermis 5

Fuente: (Lozano & Rojas, 2019)

Tabla 25. Composición química del bagazo de caña

Componentes Proporción %

Celulosa 39.01

Hemicelulosa 22.05

Lignina 23.09

Galactano 0.46

Manano 0.35

Arabinano 2.06

Cenizas 3.66

Extraíbles 3.78

Fuente: (Garea, 2017)

Tabla 26. Contenido de pentosanas de varias materias primas en base seca

Materia Cantidad de pentosanas

Mazorcas/Zuros de maíz 30 a 32 %

Cascarilla de avena 29 a 32 %

103

Cascaras de almendra 30%

Cascarilla de semilla de algodón 27 a 30 %

Madera de abedul 27%

Bagazo de caña 25 a 27 %

Cascaras de girasol 25 %

Madera de haya 24%

Conchas de avellana 23%

Madera de eucalipto 20%

Balsa 18%

Cascarilla de arroz 16 a 18%

Madera de pino 7 a 9%

Fuente: (Delgado, 2017)

Tabla 27. Archivos y extensiones usados en Aspen

Tipo Extensión Formato Descripción

Documento *.apw Binario

Método de recuperar un archivo. Tiene todas las

especificaciones de entrada, resultados de la

simulación y la información necesaria.

Compuesto *.apwz Binario

Archivos compuestos Aspen Plus. Conforma

todas las especificaciones de entrada, resultados

de la simulación y la información convergencia

intermedia, además de otros archivos que requiere

la simulación

Seguridad *.bkp ASCII

Contiene una copia de seguridad, una versión

solida de una simulación, ocupando menos

espacio de disco en formado de documento aspen

plus.

Plantilla *.apt ASCII Formato que tiene entrada por defectos.

104

Entradas

*.inp

Text Entradas de simulación

Historias *.his Text Es un archivo de texto que nos permite visualizar

errores advertencias y mensajes de diagnóstico

Resumen *.sum ASCH Resultado de la simulación

Fuente:(Espínola, 2017)

Tabla 28. Mensajes que se reflejan después de la simulación

Mensaje Significado

Required input incomplete No se han introducido todos los datos necesarios

Required Input Complete

Se han completado los datos la simulación esta lista para

ejecutarse

Results Available

La simulación se ha ejecutado normalmente y los resultados

están disponibles

Results with warnings

Los resultados están presentes, pero hay notificación de

advertencia. Hay que mirar Control Panel y History para los

mensajes

Results with errors Los resultados están presentes con mensajes de error. Hay

que mirar Control Panel y History para los mensajes

Input Changed

Los resultados están presentes, pero se han cambiado los

datos de entrada desde que se generaron los resultados. Hay

que correr otra vez la simulación

Fuente: (Espínola, 2017)

Tabla 29. Propiedades fisicoquímicas del furfural

Parámetro Valor

Nombre IUPAC 2-Furaldehido

Fórmula 𝐶5𝐻4𝑂2

105

Punto de fusión -38.7℃

Punto de ebullición 161.7℃

Punto de inflamación 127℃

Densidad 1.16 g/ml @ 20 ℃

Viscosidad 0.0149 Pa*s

Solubilidad en solventes

(mg/l a 20℃)

Alcohol y éter (infinita)

Miscible en octanol, acetona, xileno, acetato

de etilo, cloruro metileno y metanol

Solubilidad en agua (20℃) 7.81 g/100 ml

Fuente: (Amaya & Flores, 2011)

Tabla 30. Producción nacional de caña de azúcar

Nacional

Año Superficie (Ha) Producción

(Tm) Plantada Cosechada

2017 134 950 127 081 9 344 983

2018 132 771 115 321 7 840 635

2019 144 116 137 337 10 088 870

Fuente: (INEC, 2019)

Tabla 31. Producción mundial de furfural

País Fuente principal Producción

(Tm)

China Desechos de maíz 200 000

República

Dominicana Bagazo de caña 32 000

Sudáfrica Bagazo de caña 20 000

Tailandia Desechos de maíz 8 500

España Desechos de maíz 6 000

Otros Desechos de maíz/ Bagazo

de caña < 15 000

Fuente: (Fernández et al., 2019)

universidad de guayaquil facultad de ingenierÍa...

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