Evaluación del desempeño del pretratamiento con peróxido de hidrógeno sobre mezclas de biomasas lignocelulosicas (bagazo de caña panelera y hojarasca) (2017)
En esta investigación se evaluó, los cambios en la mezcla de diferentes biomasas lignocelulósicas, luego de ser sometidas a un pretratamiento químico; implementado para aumentar la exposición de la celulosa para su posterior hidrólisis enzimática. El pretratamiento empleado, es el pretratamiento oxidativo con peróxido de hidrógeno (H2O2), sobre la mezcla en proporción (90:10) de biomasas lignocelulósicas, como bagazo de caña de azúcar panelera y hojarasca, se realizó con el fin de evaluar el comportamiento de las biomasas cuando están mezcladas, tenido como referencias los excelentes resultados, cuando es utilizado el bagazo de caña de azúcar con este pretratamiento químico. Inicialmente la biomasa fue caracterizada para determinar lignina soluble e insoluble, humedad y cenizas, se realizaron análisis de difracción de rayos x (DRX) para determinar el índice de cristalinidad del material lignocelulosico Se utilizaron concentraciones diluidas de peróxido de hidrógeno, realizando un diseño experimental 23 con triplicado en el punto central en los ensayos (2,5,11) y variaciones en el tiempo, la concentración y la temperatura para obtener un aumento en la exposición de la celulosa y mayor solubilización de la lignina. (De & Isabela, n.d.) Los resultados obtenidos en la etapa de pretratamiento presentan un buen rendimiento de remoción de lignina insoluble de 88,5% con condiciones de reacción a 80 min, 25°C, 7% de peróxido de hidrógeno y un rendimiento de 79,5% de remoción bajo condiciones a 40 min, 25°C, 3% de peróxido de hidrógeno. Para la lignina soluble con 58,8% de remoción y condiciones a 80 min, 25°C, 7% de peróxido de hidrógeno, y un rendimiento de reacción de 61,67% con condiciones de 40 min, 25°C 7% de peróxido de hidrógeno, considerados con alta solubilización de la lignina. El diseño experimental muestra mediante un análisis estadístico con el software STATISTIC 7.0 la optimización del proceso para reducir costos y tiempo, identificando de las variables significativas del modelo que fueron tiempo, temperatura y la interacción 1by3 que corresponde al tiempo y la concentración, con un 95% de confianza, se obtuvieron los análisis de varianza y superficies de respuesta, considerando la concentración como una variable no significativa.