Houtachtige biomassa en tarwestro zijn allemaal bronnen van het natuurlijke polymeer lignine. Jaarlijks wordt op commerciële schaal meer dan 50 megaton lignine geproduceerd. Het grootste deel hiervan wordt verbrand om energie te produceren, terwijl het ook gebruikt zou kunnen worden om nuttige chemicaliën te maken. Wat echter een groot probleem is bij het produceren van chemicaliën uit lignine, is dat de eigenschappen van lignine variëren van bron tot bron en van seizoen tot seizoen. Deze variabiliteit kan van invloed zijn op de opbrengst en kwaliteit van de chemicaliën die uit lignine worden geproduceerd. In een door de TU/e geleid onderzoek hebben onderzoekers daarom een nieuw en efficiënt model ontwikkeld en getest. Met dit model is het mogelijk om de opbrengst te voorspellen van lignine, inclusief de specifieke chemische eigenschappen die belangrijk zijn voor de productie van biobased chemicaliën, materialen of brandstoffen.
Tot op heden wordt de meeste lignine, afkomstig uit bronnen zoals landbouwafval of houtachtige biomassa, verbrand om energie te produceren. Aangezien lignine een hernieuwbare grondstof is, kan dit als verspilling worden gezien. Onderzoekers zijn op zoek naar manieren om organische lignine te gebruiken als een betrouwbare grondstof voor de chemische industrie, voor de productie van harsen, schuim en biobrandstoffen.
Als materiaal kan houtachtige biomassa relatief snel worden gekweekt, waardoor het aantrekkelijk is om lignine te gebruiken voor de productie van chemicaliën op de lange termijn.
Dit is echter een geïdealiseerd beeld van de situatie. “Het grote probleem is dat de eigenschappen van lignine zowel onvoorspelbaar als variabel zijn. Dit beïnvloedt de bruikbaarheid”, zegt Mark Vis, assistent-professor aan de faculteit Chemical Engineering and Chemistry en onderzoeksleider van het nieuwe onderzoek dat is gepubliceerd in Green Chemistry.
Waarom is de onvoorspelbaarheid van de eigenschappen van lignine een probleem? Vis legt uit: “Stel dat we een bepaalde chemische stof willen maken met lignine, maar we hebben lignine nodig met een specifieke chemische samenstelling om de chemische stof te maken. In elk monster lignine kunnen er een miljoen verschillende soorten lignine zitten, en het isoleren van de juiste soort lignine om de chemische stof te maken is de kern van het probleem. Lignine heeft geen eenduidige chemische structuur, in tegenstelling tot de grondstoffen die gebruikt worden om conventionele chemicaliën te maken.”
De speld in de hooiberg
Dit klinkt als zoeken naar de spreekwoordelijke speld in de hooiberg.
Een behandelingsproces dat bekend staat als solventfractionering kan helpen bij het vinden van de gewenste soorten lignine in de hooiberg. Bij dit proces worden de soorten lignine met de gewenste chemische eigenschappen opgelost met behulp van een oplosmiddel. Het product kan later verder worden gezuiverd door de lignine uit het oplosmiddel te verwijderen.
“Fractionering kan het aantal soorten lignine verminderen, maar met miljoenen soorten lignine in een monster is het moeilijk om er zeker van te zijn dat een bepaald oplosmiddel een bepaald soort lignine zal isoleren”, zegt Vis. “Theoretische berekeningen kunnen de uitkomst van fractionering helpen voorspellen, maar de huidige theorieën zijn te complex om toe te passen op lignine. En dit is het probleem dat wij hebben opgelost.”
De oplossing van Vis en zijn medewerkers van de TU/e (waaronder eerste auteur Stijn van Leuken en postdoc Dannie van Osch), de Universiteit Maastricht en de spin-off Vertoro is een nieuw model dat nauwkeurig en snel een voorspelling maakt van de fractionering van lignine in een mengsel van oplosmiddelen met methanol en ethylacetaat. Het blijkt namelijk dat een mengsel beter werkt om precies de ligninefractie te isoleren die nodig is.
Validatie
Het model van de onderzoekers is gebaseerd op de Flory-Huggins oplossingstheorie, een beroemde wiskundige methode om de oplosbaarheid van polymeren te kwantificeren. Gewoonlijk wordt dit model toegepast om te bestuderen hoe een polymeer reageert met een oplosmiddel, maar de onderzoekers gingen een aantal stappen verder.
“Ons model is zeer geschikt als je honderden verschillende soorten polymeer tegelijkertijd hebt. Met het oplosmiddel kunnen we namelijk de interacties modelleren van talloze soorten ligninepolymeer met verschillende chemische eigenschappen, zoals polymeerketenlengte en -samenstelling”, zegt Vis. “Inzicht krijgen in deze interacties is van cruciaal belang omdat ze beïnvloeden of een bepaalde soort lignine wel of niet oplost in een bepaald oplosmiddel.”
Om het nieuwe model te valideren, berekenden de onderzoekers de fractionering van lignine uit tarwestro. Vervolgens vergeleken zij de modelgegevens met experimenten op basis van dezelfde materialen. Vis voegt hieraan toe: “We hebben ons model getoetst aan bestaande gegevens van een veelgebruikte industriële lignine in een ander mengsel van oplosmiddelen (methanol en dichloormethaan). Ons model werd met minimale inspanning toegepast en beschreef de gegevens zeer goed”, voegt Vis toe.
Tot nu toe is het gebruik van numerieke hulpmiddelen om de lignineopbrengst te voorspellen allemaal nogal speculatief. “Er zijn niet veel mensen die de theorie gebruiken om de opbrengst te voorspellen”, zegt Remco Tuinier, professor aan de faculteit Chemical Engineering and Chemistry en coauteur van het artikel. “Ons model maakt het mogelijk om eenvoudig te voorspellen welke lignine kan worden geïsoleerd met een bepaald mengsel van oplosmiddelen. Het is een belangrijke ontwikkeling voor het vakgebied.”
Volgende stappen
Nu het model zo succesvol blijkt te zijn in het voorspellen van lignineopbrengsten, rijst de vraag: hoe kan dit model impact hebben in de industrie? Panos Kouris, Chief Technology Officer en medeoprichter van Vertoro en coauteur van de paper: “Dit model vormt een springplank voor alle activiteiten op gebied van het valoriseren van lignine; zowel in de academische wereld als in de industrie.”
Vertoro is een spin-off bedrijf van een publiek-private samenwerking met onder andere de TU/e en wil levensvatbare en betaalbare biobased alternatieven bieden voor fossiele grondstoffen. Kouris en zijn collega’s zijn zich dus terdege bewust van de impact die het model kan hebben op zowel de academische wereld als de industrie.
“In de academische wereld kan het model aanzet geven tot nieuwe lijnen van onderzoek naar nieuwe oplosmiddelen en soorten lignine, naast het zoeken naar manieren om bepaalde chemische eigenschappen van lignine te gebruiken voor bepaalde toepassingen”, merkt Kouris op. “En in de bioraffinage-industrie voor biomassa kan het model veel inzichten opleveren en bijdragen aan het ontwerp van nieuwe producten op basis van lignine.”
Voorbereiden
In theorie kunnen bioraffinaderijen het model al gebruiken om de valorisatie van bepaalde ligninesoorten te onderzoeken, maar er moet nog veel gebeuren voordat het model klaar is voor grootschalig commercieel gebruik.
Ten eerste moet het model gevalideerd worden voor de meest voorkomende soorten lignine die door de industrie worden verwerkt. Vervolgens moet de oplosmiddelfractioneringstechnologie zelf het niveau hebben bereikt waarop de technologie klaar is voor commercieel gebruik. Tenslotte zijn er ook duidelijke toepassingen van de eindproducten op de markt nodig, zoals biobased verpakkingen of biobrandstoffen.
Het zal tijd kosten om aan deze eisen te voldoen, maar Kouris en zijn collega’s bij Vertoro zijn optimistisch dat het model eerder vroeger dan later een impact zal hebben op bioraffinaderijen. “Bij Vertoro verwachten we dat het model in de eerste helft van 2024 zal worden uitgebreid voor het testen van verschillende commercieel beschikbare bronnen van lignine. Het gaat dan vooral om bioraffinaderijen van tweede generatie cellulose-ethanol, die actief op zoek zijn naar technologieën en oplossingen om lignine te valoriseren.”
Details volledige artikel
‘Quantitative Prediction of the Solvent Fractionation of Lignin’, Stijn van Leuken et al, Green Chemistry, (2023).
