Neues Modell zur Aufwertung von Lignin für biobasierte Anwendungen

Holzbiomasse und Weizenstroh sind allesamt Quellen des natürlichen Polymers Lignin. Jährlich werden im kommerziellen Maßstab mehr als 50 Megatonnen Lignin produziert. Der größte Teil wird jedoch verbrannt, um Energie zu erzeugen, die alternativ zur Herstellung nützlicher Chemikalien verwendet werden könnte. Ein großes Problem bei der Herstellung von Chemikalien aus Lignin besteht darin, dass die Eigenschaften von Lignin von Quelle zu Quelle und von Saison zu Saison variieren. Eine solche Variabilität kann sich auf die Ausbeute und Qualität der aus Lignin hergestellten Chemikalien auswirken.

In einer von TU/e ​​geleiteten Studie haben Forscher ein neues und effizientes Modell entwickelt und getestet, um die Ausbeute an Lignin mit spezifischen chemischen Eigenschaften vorherzusagen, die für die Produktion biobasierter Chemikalien, Materialien oder Kraftstoffe wichtig sind. Die neue Studie ist veröffentlicht in Grüne Chemie.

Bisher wird das meiste Lignin, das aus Quellen wie landwirtschaftlichen Abfällen oder holziger Biomasse stammt, zur Energieerzeugung verbrannt. Da es sich um einen nachwachsenden Rohstoff handelt, kann dies als Abfall betrachtet werden. Forscher suchen nach Möglichkeiten, organisches Lignin als zuverlässigen Rohstoff für die chemische Industrie zur Herstellung von Harzen, Schäumen und Biokraftstoffen zu nutzen.

Als Quelle kann Holzbiomasse relativ schnell wachsen und bietet somit einen einfachen Zugang zu Lignin für die langfristige Produktion von Chemikalien.

Dies ist jedoch eine idealisierte Sicht der Situation. „Das Hauptproblem besteht darin, dass die Eigenschaften von Lignin sowohl unvorhersehbar als auch variabel sind, was sich auf seine Verwendbarkeit auswirkt“, sagt Mark Vis, Assistenzprofessor am Fachbereich Chemieingenieurwesen und Chemie und Forschungsleiter.

Warum ist die Unvorhersehbarkeit der Lignineigenschaften eine schlechte Sache? Vis erklärt: „Nehmen wir an, wir möchten eine bestimmte Chemikalie aus Lignin herstellen, aber wir benötigen Lignin mit einer bestimmten chemischen Zusammensetzung, um die Chemikalie herzustellen. In jeder Ligninprobe könnte es eine Million verschiedene Arten von Lignineinheiten geben und isolieren.“ „Der richtige Lignintyp für die Herstellung der Chemikalie ist der Kern des Problems. Lignin hat keine einzige genau definierte chemische Struktur, im Gegensatz zu den Rohstoffen, die zur Herstellung herkömmlicher Chemikalien verwendet werden.“

Die Nadel in einem Ligninstapel

Das klingt wie die Suche nach der sprichwörtlichen Nadel im Ligninstapel.

Ein als Lösungsmittelfraktionierung bekannter Behandlungsprozess kann dabei helfen, die gewünschten Ligninarten aus dem Stapel zu isolieren, wobei Ligninarten mit den gewünschten chemischen Eigenschaften mithilfe eines Lösungsmittels gelöst werden, das später durch Entfernen aus dem Lösungsmittel weiter gereinigt werden kann.

„Fraktionierung kann die Auswahl an Lignintypen verringern, aber bei Millionen von Lignintypen in einer Probe ist es schwierig, sicher zu sein, dass ein bestimmtes Lösungsmittel einen bestimmten Lignintyp isoliert“, sagt Vis. „Theoretische Berechnungen können helfen, das Ergebnis der Fraktionierung vorherzusagen, aber aktuelle Theorien sind zu komplex, um sie auf Lignin anzuwenden. Und das ist das Problem, das wir gelöst haben.“

Die Lösung von Vis und seinen Mitarbeitern an der TU/e ​​(darunter Erstautor Stijn van Leuken und Postdoktorand Dannie van Osch), der Universität Maastricht und dem Spin-off Vertoro ist ein neues Modell, das die Fraktionierung von Lignin in einem Lösungsmittel genau und schnell vorhersagt Mischung aus Methanol und Ethylacetat. Wie sich herausstellte, eignet sich eine Mischung besser, um genau die benötigte Ligninfraktion zu isolieren.

Modellzeiten

Das Modell der Forscher basiert auf der Flory-Huggins-Lösungstheorie, einer berühmten mathematischen Methode zur Quantifizierung der Polymerlöslichkeit. Normalerweise wird dieses Modell verwendet, um zu untersuchen, wie ein Polymer mit einem Lösungsmittel interagiert, aber die Forscher gingen mit dem Modell noch einige Schritte weiter.

„Unser Modell eignet sich gut, wenn Hunderte verschiedener Polymertypen gleichzeitig vorhanden sind. Das bedeutet, dass wir die Wechselwirkungen zahlreicher Ligninpolymertypen mit unterschiedlichen chemischen Eigenschaften (wie Polymerkettenlänge und -zusammensetzung) mit dem Lösungsmittel modellieren können“, sagt Vis. „Es ist von entscheidender Bedeutung, Erkenntnisse über diese Wechselwirkungen zu gewinnen, da sie Einfluss darauf haben, ob sich ein bestimmter Lignintyp in einem bestimmten Lösungsmittel auflöst oder nicht.“

Um das neue Modell zu validieren, berechneten die Forscher die Fraktionierung von Lignin aus Weizenstroh und verglichen dann die Modelldaten mit Experimenten mit denselben Materialien. Vis fügt hinzu: „Wir haben unser Modell anhand vorhandener Daten getestet, die sich auf ein gängiges industrielles Lignin in einer anderen Lösungsmittelmischung (Methanol und Dichlormethan) beziehen. Unser Modell wurde mit minimalem Aufwand angewendet und beschrieb die Daten sehr gut“, fügt Vis hinzu.

Was die Verwendung numerischer Tools zur Vorhersage der Ligninausbeuten angeht, ist das bisher alles recht spekulativ. „Nicht viele Leute nutzen die Theorie, um Erträge vorherzusagen“, sagt Remco Tuinier, Professor an der Fakultät für Chemieingenieurwesen und Chemie und auch Autor des Artikels. „Unser Modell macht es einfach und möglich, vorherzusagen, welches Lignin mit einem bestimmten Lösungsmittel (Gemisch) isoliert werden kann. Das ist eine bedeutende Entwicklung für diesen Bereich.“

Nächste Schritte

Da sich das Modell bei der Vorhersage der Ligninausbeuten als so erfolgreich erwiesen hat, wie kann dieses Modell einen Einfluss auf die Industrie haben? Panos Kouris, Chief Technology Officer und Mitbegründer von Vertoro und Mitautor des Papiers, erklärt: „Dieses Modell ist jetzt ein Sprungbrett für alle Aktivitäten zur Ligninverwertung, sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie.“

Vertoro ist ein Spin-off-Unternehmen einer öffentlich-privaten Partnerschaft, zu der auch TU/e ​​gehört, und möchte praktikable und erschwingliche biobasierte Alternativen zu fossilen Ressourcen anbieten. Daher sind sich Kouris und seine Kollegen der Auswirkungen bewusst, die das Modell haben kann sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie.

„Im akademischen Bereich kann das Modell neue Forschungslinien zu neuen Lösungsmitteln und Lignintypen anstoßen und darüber hinaus nach Möglichkeiten suchen, bestimmte chemische Eigenschaften von Lignin für bestimmte Anwendungen gezielt einzusetzen“, bemerkt Kouris. „Und in der Biomasse-Bioraffinerieindustrie könnte das Modell sehr aufschlussreich sein und zur Entwicklung neuer Produkte auf Ligninbasis beitragen.“

Fertig werden

Theoretisch kann das Modell bereits von Bioraffinerien verwendet werden, um die Verwertung bestimmter Ligninarten zu untersuchen, aber es gibt noch viel zu tun, bevor das Modell für den kommerziellen Einsatz in großem Maßstab bereit ist.

Zunächst muss das Modell für die am häufigsten von der Industrie verarbeiteten Ligninarten validiert werden. Als nächstes muss die Lösungsmittelfraktionierungstechnologie selbst das Niveau erreicht haben, auf dem die Technologie für den kommerziellen Einsatz bereit ist, und schließlich sind klare Anwendungen der Endprodukte auf dem Markt erforderlich, beispielsweise biobasierte Verpackungen oder Biokraftstoffe.

Die Erfüllung dieser Anforderungen wird einige Zeit in Anspruch nehmen, doch Kouris und seine Kollegen bei Vertoro sind optimistisch, dass das Modell eher früher als später Auswirkungen auf Bioraffinerien haben wird. „Wir bei Vertoro gehen davon aus, dass das Modell im ersten Halbjahr 2024 erweitert wird, um mehrere kommerziell verfügbare Ligninquellen zu testen, insbesondere aus Zellulose-Ethanol-Bioraffinerien der zweiten Generation, die aktiv nach Technologien und Lösungen zur Ligninverwertung suchen.“

Mehr Informationen:
Stijn HM van Leuken et al, Quantitative Vorhersage der Lösungsmittelfraktionierung von Lignin, Grüne Chemie (2023). DOI: 10.1039/D3GC00948C

Bereitgestellt von der Technischen Universität Eindhoven

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