从废弃咖啡渣中生产生物丁醇:水解与发酵过程的优化

《Process Safety and Environmental Protection》:BIOBUTANOL PRODUCTION FROM SPENT COFFEE GROUNDS: OPTIMIZATION OF HYDROLYSIS AND FERMENTATION

【字体: 时间:2026年04月03日 来源:Process Safety and Environmental Protection 7.8

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  安娜·I·帕尼亚瓜-加西亚(Ana I. Paniagua-García)、赫尔松·加里塔-坎布罗内罗(Jerson Garita-Cambronero)、西尔维娅·冈萨雷斯-罗霍(Silvia González-Rojo)、雷贝卡·迪埃斯-安托利内斯(Rebeca Díez-A

  
安娜·I·帕尼亚瓜-加西亚(Ana I. Paniagua-García)、赫尔松·加里塔-坎布罗内罗(Jerson Garita-Cambronero)、西尔维娅·冈萨雷斯-罗霍(Silvia González-Rojo)、雷贝卡·迪埃斯-安托利内斯(Rebeca Díez-Antolínez)
卡斯蒂利亚-莱昂农业技术研究所(Agricultural Technological Institute of Castilla y León)生物燃料与生物产品中心,西班牙莱昂省比利亚雷霍-德奥尔比戈(Villarejo de órbigo),邮编E-24358

摘要

本研究评估了废弃咖啡渣(Spent Coffee Grounds, SCG)作为生物丁醇生产原料的潜力。为了最大化从废弃咖啡渣中回收糖分,优化了稀硫酸预处理工艺;在最佳条件下进行酶水解后,总糖回收率达到了91.05%。研究人员评估了8种梭菌(Clostridium)菌株对咖啡渣水解产物的发酵能力,这些菌株事先已使用Dowex Optipore? SD2树脂进行脱毒处理,结果表明Clostridium saccharoperbutylacetolicum菌株是生产丁醇和ABE(丁醇乙酸乙酯)最有效的菌株。基于该菌株的研究结果,开发出了一种低营养需求的脱毒咖啡渣水解液,从而提高了生物丁醇生产的经济效益。进一步优化了低营养发酵培养基的发酵条件,在30°C下,添加2.5 g/L酵母提取物、0.5 g/L半胱氨酸和0.5 g/L K2HPO4后,经过120小时的发酵,可产出生物丁醇7.88 ± 0.14 g/L和ABE 11.85 ± 0.25 g/L。本研究展示了在高效菌株筛选策略的支持下,通过经济可行的发酵条件将废弃咖啡渣转化为生物丁醇的潜力,并开发出了低营养添加量的发酵培养基。

章节摘录

引言

固体废物的持续增加,包括工业废物、农业废物、生活废物、人类废物和动物废物,对环境构成了重大挑战,具有全球性影响。为应对这些问题,通过生物技术方法实现废物资源化已成为一种可持续的解决方案(Lee等人,2023年)。在农业食品残渣的情况下,由于其高碳水化合物含量,它们成为有前景的发酵底物

试剂与生物质描述

所有使用的化学品均为分析级。Cellic-CTec2酶(酶活性为129 FPU/mL)由诺维信公司(Novozymes,丹麦Bagsv?rd)提供。Dowex? Optipore? SD-2聚合物树脂由Supelco公司(美国宾夕法尼亚州Bellefonte)提供。
废弃咖啡渣(SCG)从西班牙帕伦西亚(Palencia)的当地咖啡店收集。该副产品经过45°C烘烤48小时(直至重量恒定),然后储存在密封容器中,直至使用。其成分

稀硫酸预处理工艺的优化

如2.1节所述,废弃咖啡渣的成分分析显示半纤维素含量较高(39.29 ± 1.46%),木质素含量为28.36 ± 0.68%,而纤维素含量较低(8.28 ± 0.26%)。在这种情况下,稀酸预处理可能是一种合适的处理方法,因为先前的研究表明这种预处理主要促进半纤维素的溶解,从而提高后续的酶水解效率

结论

本研究表明,废弃咖啡渣可以用于生产高产量的生物丁醇,从而减少其对环境的影响。通过优化稀硫酸预处理工艺并随后进行酶水解,获得了含糖量为46.97 ± 0.87 g/L的水解液(总糖回收率为91.05%)。使用Dowex Optipore? SD-2聚合物树脂对咖啡渣水解液进行脱毒处理被证明是有效的方法

安娜·I·帕尼亚瓜-加西亚(Ana I. Paniagua-García):负责撰写、审稿与编辑、初稿撰写、数据验证、软件使用、方法设计、实验研究、数据分析、概念构建。雷贝卡·迪埃斯-安托利内斯(Rebeca Díez-Antolínez):负责撰写、审稿与编辑、数据可视化、项目监督、资源协调、方法设计、实验研究、资金申请、概念构建。赫尔松·加里塔-坎布罗内罗(Jerson Garita-Cambronero):负责撰写、审稿与编辑、数据验证、软件使用、方法设计、实验研究、数据分析

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