Geri Dön

Optımızatıon and modellıng of pre-treatment methods for ıncreasıng bıoethanol productıon from seagrass

Denizçayırından biyoetanol üretimini arttırmak için ön işlem yöntemlerinin optimizasyonu ve modellemesi

  1. Tez No: 935916
  2. Yazar: HÜMA BAYLAV
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MELEK ÖZKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Çevre Mühendisliği, Environmental Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Bu çalışma, seyreltik asitli buhar ve mikrodalga destekli seyreltik asit ön işlemi olmak üzere iki ön işlem tekniği kullanılarak biyoetanol üretimi için Posidonia oceanica biyokütlesinin potansiyelini araştırmaktadır. Merkezi Kompozit Tasarım (CCD) ve Box-Behnken Tasarım (BBD) ile Yanıt Yüzey Metodolojisi'ni (RSM) kullanan sistematik bir deneysel tasarım, asit konsantrasyonu, katı yükleme, reaksiyon süresi ve güç gibi temel parametrelerin biyoetanol üretimi üzerindeki etkisini değerlendirmek için kullanılmıştır. Üretim performansı, lignin giderme verimliliğine ve kalan glikoza göre değerlendirilmiştir. Buhar ön işlemi için, optimum koşullar %1 asit konsantrasyonu ve yaklaşık %13,8 katı yükleme olarak belirlenmiş ve bunun sonucunda %3,58 ile %3,61 arasında bir lignin giderme verimliliği elde edilmiş ve glikozun yaklaşık %22,57'si katı fazda kalmıştır. Bu koşullar, 100 g biyokütle başına tahmini 7,75 g etanol verimine karşılık gelmiştir. Buna karşılık, 10 dakika, 250 watt ve yaklaşık %8,9 katı yüklemede optimize edilen mikrodalga destekli ön işlem, %1,45'lik daha düşük bir lignin giderme verimliliği, kalan glikozun %20,15'i ve 100 g biyokütle başına yaklaşık 5,99 g etanol verimi sergiledi. Bu bulgular, buhar ön işlem yönteminin daha yüksek verimliliğini vurgular. Etanol üretimini tahmin etmek için, buhar ön işlemiyle seyreltik aside tabi tutulan benzer biyokütlelerden elde edilen deneysel veriler kullanılarak matematiksel bir model geliştirildi. Elde edilen formül deneysel bulgulara uygulandı ve test edilen ön işlem yöntemleri için etanol verimi tahminlerine izin verildi. RSM, CCD ve BBD metodolojileriyle birleştirilen bu modelleme yaklaşımı, farklı çalışma koşulları altında biyoetanol dönüşüm sürecine ilişkin değerli içgörüler sağlar. Bu içgörüler, deneylerimde etanol verimi için tahmini bir modelin geliştirilmesini sağladı ve üretilen etanol miktarının hesaplanmasına olanak tanıdı. P. oceanica biyokütlesinin kullanımı, lignoselülozik atıkları yeniden kullanarak sürdürülebilir enerji girişimlerini destekler. Bu çalışma, biyoetanol araştırmalarını ilerletir ve yenilenebilir enerji stratejileri ve çevresel sürdürülebilirlikteki önemini vurgular. Kıyı şeritlerinde ölü P. oceanica birikmesi kirliliğe ve hoş olmayan kokulara neden olurken, bertarafı yüksek maliyetlere yol açar. P. oceanica biyokütlesinin kullanımı, bu lignoselülozik atıkları yeniden kullanarak sürdürülebilir enerji girişimlerini destekler. Biyoetanole dönüştürülerek hem atık yönetim maliyetleri azaltılır hem de yenilenebilir enerji üretimi desteklenir. Sonuç olarak, bu çalışma, P. oceanica biyokütlesinin biyoetanol üretimi için kullanılmasının yalnızca etkili bir atık yönetim stratejisi değil, aynı zamanda yenilenebilir enerji geliştirme ve çevre koruma için sürdürülebilir bir yaklaşım olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

This study explores the potential of Posidonia oceanica biomass for bioethanol production using two pretreatment techniques: steam with dilute acid and microwave with dilute acid pretreatment. A systematic experimental design, utilizing Response Surface Methodology (RSM) with Central Composite Design (CCD) and Box-Behnken Design (BBD), was employed to evaluate the impact of key parameters, including acid concentration, solid loading, reaction time, and power, on bioethanol production. The production performance was evaluated based on lignin removal efficiency and remained glucose. For steam pretreatment, optimal conditions were identified as 1% acid concentration and approximately 13.8% solid loading, resulting in a lignin removal efficiency between 3.58% and 3.61%, with around 22.57% of the glucose remaining in the solid phase. These conditions corresponded to an estimated ethanol yield of 7.75 g per 100 g of biomass. In contrast, microwave with dilute acid pretreatment, optimized at 10 minutes, 250 watts, and approximately 8.9% solid loading, exhibited a lower lignin removal efficiency of 1.45%, with 20.15% of the glucose remaining and an ethanol yield of about 5.99 g per 100 g of biomass. These findings underscore the higher efficiency of the steam pretreatment method. To predict ethanol production, a mathematical model was developed using experimental data from similar biomass subjected to steam with dilute acid pretreatment. The resulting formula was applied to the experimental findings, allowing ethanol yield estimations for the tested pretreatment methods. This modelling approach, combined with RSM, CCD, and BBD methodologies, provides valuable insights into the bioethanol conversion process under different operating conditions. These insights enabled the development of a predictive model for ethanol yield in my experiments, allowing for the calculation of the produced ethanol amount. The utilization of P. oceanica biomass supports sustainable energy initiatives by repurposing lignocellulosic waste. This study advances bioethanol research, emphasizing its significance in renewable energy strategies and environmental sustainability. The accumulation of dead P. oceanica on shorelines causes pollution and unpleasant odors, while its disposal incurs high costs. The utilization of P. oceanica biomass supports sustainable energy initiatives by repurposing this lignocellulosic waste. By converting it into bioethanol, both waste management costs are reduced, and renewable energy production is supported. As a result, this study demonstrates that utilizing P. oceanica biomass for bioethanol production is not only an effective waste management strategy but also a sustainable approach to renewable energy development and environmental conservation.

Benzer Tezler

  1. Mikrodalga hibritli kurutma ile bal kabağı cipsi üretiminin modellenmesi ve karakterizasyonu

    Characterization and modelling of pumpkin chips production with microwave assisted drying method

    MERVE GÜVEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEŞE ŞAHİN YEŞİLÇUBUK

  2. Estimation of uncertainty of individual steps in pesticide residue analysis

    Pestisit analiz aşamalarında belirsizliklerin tahminlenmesi

    PERİHAN YOLCI ÖMEROĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARPAD AMBRUS

    PROF. DR. DİLEK BOYACIOĞLU

  3. Sera atıklarından metan üretim veriminin artırılması için alkali hidrojen peroksit (AHP) ön arıtma prosesinin optimizasyonu

    Optimization of pre-treatment process with alkaline hydrogen peroxide to improve the efficiency of methane production from greenhouse wastes

    SEZEN GÖKGÖL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    EnerjiAkdeniz Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURİYE ALTINAY PERENDECİ

  4. Dallı darıdan üretilebilecek metan miktarının artırılması için ön işlem ve tavuk gübresi ile ko-fermantasyonunun incelenmesi

    Investigation of methaneproducti̇on from switchgrass to increase the amount of methane by co-fermentation

    HAŞMET EMRE AKMAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    ZiraatAkdeniz Üniversitesi

    Tarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAN ERTEKİN

  5. A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA