[发明专利]一种微波强化碱石灰预处理木质纤维素的方法在审

专利信息
申请号: 201711297299.1 申请日: 2017-12-08
公开(公告)号: CN107904271A 公开(公告)日: 2018-04-13
发明(设计)人: 齐颖 申请(专利权)人: 齐颖
主分类号: C12P19/14 分类号: C12P19/14;C12P7/10
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 250357 *** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 微波 强化 石灰 预处理 木质 纤维素 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于生物质资源化利用技术领域,具体涉及一种微波强化碱石灰预处理木质纤维素的方法。

背景技术

生物转化来源广泛、价格低廉的纤维原料产生物乙醇一直是近三十年来的研究热点。此转化过程包括三个主要步骤:纤维原料的预处理;酶解纤维原料产可发酵性糖;微生物利用可发酵性糖产乙醇。由于天然纤维原料中木质素和半纤维素对水解的保护作用,使得纤维素酶很难接触到纤维素,因而降低了纤维素酶的水解率和还原糖产率。为了提高酶解率,必须对纤维原料进行预处理,以去除木质素和半纤维素对纤维素的包裹、提高纤维原料的孔隙度和可接触面积、降低纤维素的结晶度和聚合度。目前,纤维原料的预处理方法大致可分为四大类:物理法、化学法、物理化学法和生物法。虽然随着纤维原料种类的不同,对其适用的的预处理方法也不同,但在各种预处理方法中,稀酸预处理和稀碱预处理是两种常用的相对节能并且成本较低的预处理方法。稀酸预处理在高温高压下进行,能有效去除木质纤维素中的半纤维素,对木质素去除作用有限;稀碱预处理可在常温下进行,能有效去除木质纤维素中的木质素,显著提高纤维素的酶解糖化率。

在木质纤维素碱处理的研究中,常用的碱处理试剂是氢氧化钠。虽然氢氧化钠具有较好的预处理效果,但存在着预处理后氢氧化钠无法回用、预处理残渣和预处理液需要洗涤、中和等问题,显著增加整个氢氧化钠预处理的成本。如果采用碱石灰代替氢氧化钠对木质纤维素进行预处理,在预处理结束后,向预处理溶液中通入二氧化碳气体进行中和,生成的碳酸钙沉淀经煅烧转化为氧化钙,可实现循环利用,这会有效降低预处理成本和减少环境污染。碱石灰虽然能实现回收利用,但是其预处理效果与氢氧化钠相比仍有一定的差距,为了提高碱石灰预处理木质纤维素的效果,有必要研究开发一种能强化提高木质纤维素碱石灰预处理效果的工艺,以达到和氢氧化钠相似甚至更好的预处理效果。

发明内容

本发明建立了一种微波强化碱石灰预处理木质纤维素的工艺方法,旨在提高木质素的去除效果,同时保留更多的纤维素和半纤维素,减少碱石灰的用量,最终提高预处理木质纤维素的酶解效率,降低预处理成本。具体包括以下的步骤:

1)将风干的木材、秸秆等木质纤维素机械粉碎;

2)将粉碎后的木质纤维素加入到碱石灰溶液中,然后置于微波炉中进行处理,得到预处理后的反应浆料;

3)将步骤2)中的反应浆料过滤、水洗至中性得到预处理后的木质纤维素残渣;

4)将湿的木质纤维素残渣置于pH4.8的柠檬酸盐缓冲溶液中,加入纤维素酶进行酶解反应得到可发酵性还原糖溶液。

步骤1)所述的机械粉碎粒径为40-100目。

步骤2)所述的碱石灰浓度为0.05-0.50 g/g木质纤维素,木质纤维素与碱石灰溶液的固液比为1:5-1:20,反应时间5-60 min,微波辐照功率为500 -1000 W。

步骤4)所述的纤维素酶的用量为10-50 FPU/g木质纤维素,木质纤维素底物的浓度为5%-20 wt%,酶解温度为50 oC,酶解时间为72 h。

与现有的预处理技术相比,本发明提供的微波强化碱石灰预处理木质纤维素的方法具有以下优点:

1)预处理化学试剂碱石灰可以回用,有效减少环境污染和预处理成本;

2)能去除大部分的木质素成分,减少其对纤维素酶水解的阻碍作用,提高后续纤维素酶解及微生物发酵利用;

3)预处理产生的糠醛、5-羟甲基糠醛等抑制物少,有利于提高后续纤维素酶解糖化产率和微生物发酵效率。

具体实施案例

下面结合实施例对本发明做进一步说明,但本发明的实施方式不限于此。

本发明中木质纤维素酶解得率的计算方法为:

酶解得率(%)=水解还原糖总量×0.9×100%/底物中纤维素和半纤维素总量。

实施例1

(1)称取过40目的小麦秸秆10 g(以干重记),加入到100 ml 2 wt%碱石灰溶液中,然后置于微波炉中,800 W功率,反应15 min。反应结束后,将反应浆料过滤,并反复水洗滤渣直至滤液呈中性。

(2)对预处理得到的秸秆残渣进行酶水解,条件为:纤维素酶的用量为20 FPU/g秸秆,秸秆底物的浓度为10 wt%,反应液为pH4.8的柠檬酸盐缓冲溶液,酶解温度为50 oC,酶解时间为72 h。酶解结束后,DNS法测酶解液中的还原糖浓度,计算得到的酶解得率为68.6%。

实施例2

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