From waste to methane and hydrogen production: kinetic model for HTL reactor

La transizione verso un sistema energetico sostenibile richiede lo sviluppo di fonti rinnovabili che siano in grado di ridurre la dipendenza dai combustibili fossili. La valorizzazione della biomassa rappresenta una soluzione strategica per la produzione di energia rinnovabile con il vantaggio ulteriore di aiutare a ridurre l’impatto ambientale dei rifiuti organici, che attualmente pongono problemi sia per le ingenti quantità prodotte sia per le difficoltà legate al loro corretto smaltimento. Una sfida chiave riguarda la gestione degli scarti agroindustriali umidi (WAW) che per via dell’elevato contenuto di umidità e delle loro caratteristiche di degradabilità risultano difficili da valorizzare attraverso i processi tradizionali. Tra questi, il pastazzo di arance è un sottoprodotto abbondante dell’industria agrumicola, ancora poco valorizzato ma con un elevato potenziale energetico grazie alla ricchezza di composti organici. Tuttavia, il suo smaltimento pone problemi ambientali e costi di gestione elevati. La liquefazione idrotermale (HTL) è una tecnologia promettente per la conversione delle biomasse con un elevato quantitativo di umidità in bio-olio, in quanto non necessita di costosi pretrattamenti di essicazione. In questo contesto si inserisce il progetto Agromet in cui l’HTL è integrata con la gassificazione in acqua supercritica (SCWG) per ottenere una corrente gassosa ricca in metano, consentendo di massimizzare la valorizzazione degli scarti agrumicoli. Tuttavia, la grande variabilità nella composizione della biomassa e la limitata disponibilità di dati relativi alle reazioni coinvolte nell’HTL rendono difficoltoso riuscire a prevedere in modo affidabile le rese di prodotto durante il processo di liquefazione idrotermale. Questo progetto di tesi si concentra sulla modellazione cinetica del processo HTL applicato al pastazzo di arance, con l’obiettivo di descrivere la conversione della biomassa nelle sue principali frazioni (bio-olio, fase acquosa, gas e residuo solido). Inoltre, il modello mira ad analizzare in modo più dettagliato i percorsi di reazione dei principali macro-costituenti della biomassa (carboidrati, lipidi e proteine) al fine di migliorare la comprensione del processo e favorire un’ottimizzazione delle condizioni operative. Il modello è stato validato su un set sperimentale di letteratura di biomasse algali e successivamente applicato ad un dataset sperimentale di 356 biomasse con composizione variabile, prima di essere testato sugli scarti di arance. Le previsioni del modello per la resa di bio-olio si sono attestate al 72.5% con un errore inferiore al 10% rispetto ai dati sperimentali. L’accuratezza migliora se confrontato con il modello cinetico di riferimento, arrivando ad un tasso di predizione del 97.5%. I risultati ottenuti mostrano che il modello sviluppato è in grado di fornire risultati affidabili sulla previsione della resa di bio-olio da HTL, tuttavia, per un’applicazione più estesa si necessita di un’ottimizzazione in modo da affinare ulteriormente la predizione e migliorare la rappresentazione dei meccanismi di reazione. Questo passaggio risulta fondamentale per il futuro scailing-up del processo e per una sua integrazione efficace con tecnologie complementari quali la gassificazione in acqua supercritica, nell’ottica di una valorizzazione massimizzata degli scarti agroindustriali.