Enzymatic hydrolysis of highly concentrated substrates obtained from Miscanthus giganteus

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This work is the first to study the enzymatic hydrolysis of four types of substrates obtained from Miscanthus giganteus of the KAMIS variety of Russian breeding. The study was conducting using the authors’ methodology based on a chemical pretreatment of substrates at atmospheric pressure with HNO3 and NaOH dilute solutions. A one-stage pretreatment of Miscanthus giganteus allows the polysaccharide content to be increased up to 90.4–90.8%, compared to 98.3–99.4% following a two-stage treatment. The experimental results of enzymatic hydrolysis of the four obtained substrates in the range of initial concentrations from 30 to 120 g/l are approximated using fractal kinetics approaches. An increase in the initial substrate concentrations in the specified range leads to an increase in the initial hydrolysis rate by 2.8–3.3 times and a decrease in the yield of reducing sugars by 12.4–13.1%. All four pretreatment types turned out to be extremely effective for Miscanthus giganteus, ensuring an increase in the reactivity to enzymatic hydrolysis by 34–36 times compared to the starting raw material. Lowered yields of reducing sugars are observed during enzymatic hydrolysis of the alkaline delignification product of Miscanthus giganteus, which is associated with the resistance of Miscanthus giganteus to treatment with sodium hydroxide. An increase in the initial concentration of substrates from 60 to 90 g/l does not lead to a significant decrease in the yield of reducing sugars. Therefore, enzymatic hydrolysis of highly concentrated substrates can be successfully used to produce biofuels and biochemicals.

About the authors

E. A. Skiba

Institute for Problems of Chemical and Energetic Technologies SB RAS

Email: eas08988@mail.ru

E. I. Kashcheyeva

Institute for Problems of Chemical and Energetic Technologies SB RAS

Email: massl@mail.ru

V. N. Zolotukhin

Institute for Problems of Chemical and Energetic Technologies SB RAS

Email: zolotukhin_vn@mail.ru

A. A. Kukhlenko

Joint Stock Company “Special Design and Technology Bureau ‘Catalyst’”

Email: ak-79@rambler.ru

References

  1. Wagh M.S., Sowjanya S., Nath P.C., Chakraborty A., Amrit R., Mishra B., et al. Valorisation of agro-industrial wastes: circular bioeconomy and biorefinery process – a sustainable symphony // Process Safety and Environmental Protection. 2024. Vol. 183. P. 708–725. doi: 10.1016/j.psep.2024.01.055.
  2. Mohammad R.E.A., Abdullahi S.S.A., Muhammed H.A., Musa H., Habibu S., Jagaba A.H., et al. Recent technical and non-technical biorefinery development barriers and potential solutions for a sustainable environment: a mini-review // Case Studies in Chemical and Environmental Engineering. 2024. Vol. 9. P. 100586. doi: 10.1016/j.cscee.2023.100586.
  3. Zabed H., Sahu J.N., Boyce A.N., Faruq G. Fuel ethanol production from lignocellulosic biomass: an overview on feedstocks and technological approaches // Renewable & Sustainable Energy Reviews. 2016. Vol. 66. P. 751–774. doi: 10.1016/j.rser.2016.08.038.
  4. Ha D.T., Kanarsky A.V., Kanarskaya Z.A., Shcherbakov A.V., Shcherbakova E.N., Pranovich A.V. Impact of cultivation conditions on xylanase production and growth in Paenibacillus mucilaginosus // Известия вузов. Прикладная химия и биотехнология. 2020. Т. 10. N 3. С. 459–469. doi: 10.21285/2227-2925-2020-10-3-459-469. EDN: OMLQLP.
  5. Хоанг К.К., Евстафьев С.Н. Оптимизация процесса обработки ультразвуком соломы пшеницы в среде хлорида 1-бутил-3-метилимидазолия // Известия вузов. Прикладная химия и биотехнология. 2017. Т. 7. N 2. С. 105–112. doi: 10.21285/2227-2925-2017-7-2-105-112. EDN: YTPLTV.
  6. Boakye-Boaten N.A., Kurkalova L., Xiu S., Shahbazi A. Techno-economic analysis for the biochemical conversion of Miscanthus x giganteus into bioethanol // Biomass and Bioenergy. 2017. Vol. 98. P. 85–94. doi: 10.1016/j.biombioe.2017.01.017.
  7. Zhang Y., Oates L.G., Serate J., Xie D., Pohlmann E., Bukhman Y.V., et al. Diverse lignocellulosic feedstocks can achieve high field-scale ethanol yields while providing flexibility for the biorefinery and landscape-level environmental benefits // Global Change Biology Bioenergy. 2018. Vol. 10, no. 11. P. 825-840. doi: 10.1111/gcbb.12533.
  8. Shavyrkina N.A., Budaeva V.V., Skiba E.A., Gismatulina Y.A., Sakovich G.V. Review of Current Prospects for Using Miscanthus-Based Polymers // Polymers. 2023. Vol. 15, no. 14. P. 3097. doi: 10.3390/polym15143097.
  9. Mironova G.F., Budaeva V.V., Skiba E.A., Gismatulina Y.A., Kashcheyeva E.I., Sakovich G.V. Recent advances in Miscanthus macromolecule conversion: a brief overview // International Journal of Molecular Sciences. 2023. Vol. 24, no. 16. P. 13001. doi: 10.3390/ijms241613001.
  10. Sebastian J., Rouissi T., Brar S.K. Miscanthus sp. – perennial lignocellulosic biomass as feedstock for greener fumaric acid bioproduction // Industrial Crops and Products. 2022. Vol. 175. P. 114248. doi: 10.1016/j.indcrop.2021.114248.
  11. Alvira P., Tomás-Pejó E., Ballesteros M., Negro M.J. Pretreatment technologies for an efficient bioethanol production process based on enzymatic hydrolysis: a review // Bioresource Technology. 2010. Vol. 101, no. 13. P. 4851–4861. doi: 10.1016/j.biortech.2009.11.093.
  12. Agrawal R., Satlewal A., Gaur R., Mathur A., Kumar R., Gupta R.P., et al. Pilot scale pretreatment of wheat straw and comparative evaluation of commercial enzyme preparations for biomass saccharification and fermentation // Biochemical Engineering Journal. 2015. Vol. 102. P. 54–61. doi: 10.1016/j.bej.2015.02.018.
  13. Kadhum H.J., Mahapatra D.M., Murthy G.S. A comparative account of glucose yields and bioethanol production from separate and simultaneous saccharification and fermentation processes at high solids loading with variable PEG concentration // Bioresource Technology. 2019. Vol. 283. P. 67–75. doi: 10.1016/j.biortech.2019.03.060.
  14. Sun C., Meng X., Sun F., Zhang J., Tu M., Chang J.-S., et al. Advances and perspectives on mass transfer and enzymatic hydrolysis in the enzyme-mediated lignocellulosic biorefinery: a review // Biotechnology Advances. 2023. Vol. 62. P. 108059. doi: 10.1016/j.biotechadv.2022.108059.
  15. Kurschner K., Hoffer A. Cellulose and cellulose derivative // Fresenius’ Journal of Analytical Chemistry. 1993. Vol. 92, no. 3. P. 145–154.
  16. Miller G.L. Use of dinitrosalicylic acid reagent for determination of reducing sugar // Analytical Chemistry. 1959. Vol. 31, no. 3. P. 426–428. doi: 10.1021/ac60147a030.
  17. Cochran W.G. The comparison of percentages in matched samples // Biometrika. 1950. Vol. 37, no. 3-4. P. 256–266. doi: 10.1093/biomet/37.3-4.256.
  18. Kashcheyeva E.I., Gismatulina Y.A., Budaeva V.V. Pretreatments of non-woody cellulosic feedstocks for bacterial cellulose synthesis // Polymers. 2019. Vol. 11, no. 10. P. 1645. doi: 10.3390/polym11101645.
  19. Kim J.S., Lee Y.Y., Kim T.H. A review on alkaline pretreatment technology for bioconversion of lignocellulosic biomass // Bioresource Technology. 2016. Vol. 199. P. 42–48. doi: 10.1016/j.biortech.2015.08.085.
  20. Chaudhary G., Chaudhary N., Saini S., Gupta Y., Vivekanand V., Panghal A. Assessment of pretreatment strategies for valorization of lignocellulosic biomass: path forwarding towards lignocellulosic biorefinery // Waste and Biomass Valorization. 2024. Vol. 15, no. 1. P. 1–36. doi: 10.1007/s12649-023-02219-z.
  21. Корчагина А.А., Гладышева Е.К., Будаева В.В., Скиба Е.А. Химический состав волокна и костры лубяных культур и продуктов их щелочной делигнификации // Известия вузов. Прикладная химия и биотехнология. 2023. Т. 13. N 4. С. 621–630. doi: 10.21285/2227-2925-2023-13-4-621-630. EDN: KSVUTY.
  22. Baksi S., Sarkar U., Villa R., Basu D., Sengupta D. Conversion of biomass to biofuels through sugar platform: a review of enzymatic hydrolysis highlighting the trade-off between product and substrate inhibitions //Sustainable Energy Technologies and Assessments. 2023. Vol. 55. P. 102963. doi: 10.1016/j.seta.2022.102963.
  23. Harun R., Danquah M.K. Enzymatic hydrolysis of microalgal biomass for bioethanol production // Chemical Engineering Journal. 2011. Vol. 168, no. 3. P. 1079–1084. doi: 10.1016/j.cej.2011.01.088.
  24. Pahari S., Kim J., Choi H.-K., Zhang M., Ji A., Yoo C.G., et al. Multiscale kinetic modeling of biomass fractionation in an experiment: understanding individual reaction mechanisms and cellulose degradation // Chemical Engineering Journal. 2023. Vol. 467. P. 143021. doi: 10.1016/j.cej.2023.143021.
  25. Xu F., Ding H. A new kinetic model for heterogeneous (or spatially confined) enzymatic catalysis: contributions from the fractal and jamming (overcrowding) effects // Applied Catalysis A: General. 2007. Vol. 317, no. 1. P. 70–81. doi: 10.1016/j.apcata.2006.10.014.
  26. Wojtusik M., Zurita M., Villar J.C., Ladero M., Garcia-Ochoa F. Enzymatic saccharification of acid pretreated corn stover: empirical and fractal kinetic modelling // Bioresource Technology. 2016. Vol. 220 P. 110–116. doi: 10.1016/j.biortech.2016.08.069.
  27. Li H., Zhai R., Chen X., Jiang X., Li C., Deng Q., et al. Modeling and design of fed-batch strategies for achieving 255 g/L sugar concentration from high-solid enzymatic hydrolysis of pretreated corn stover // Chemical Engineering Journal. 2024. Vol. 486. P. 150268. doi: 10.1016/j.cej.2024.150268.
  28. Fockink D.H., Urio M.B., Sánchez J.H., Ramos L.P. Enzymatic hydrolysis of steamtreated sugarcane bagasse: effect of enzyme loading and substrate total solids on its fractal kinetic modeling and rheological properties // Energy & Fuels. 2017. Vol. 31, no. 6. P. 6211–6220. doi: 10.1021/acs.energyfuels.7b00818.
  29. Bansal P., Hall M., Realff M.J., Lee J.H., Bommarius A.S. Modeling cellulase kinetics on lignocellulosic substrates // Biotechnology Advances. 2009. Vol. 27, no. 6. P. 833–848. doi: 10.1016/j.biotechadv.2009.06.005.
  30. Wang Z., Feng H. Fractal kinetic analysis of the enzymatic saccharification of cellulose under different conditions // Bioresource Technology. 2010. Vol. 101, no. 20. P. 7995–8000. doi: 10.1016/j.biortech.2010.05.056.
  31. Lu M., Li J., Han L., Xiao W. High-solids enzymatic hydrolysis of ballmilled corn Stover with reduced slurry viscosity and improved sugar yields // Biotechnology for Biofuels. 2020. Vol. 13, no. 1. P. 77. doi: 10.1186/s13068-020-01717-9.
  32. Sinitsyn A.P., Sinitsyna O.A. Bioconversion of renewable plant biomass. Second-generation biofuels: raw materials, biomass pretreatment, enzymes, processes, and cost analysis // Biochemistry (Moscow). 2021. Vol. 86. P. S166–S195. doi: 10.1134/S0006297921140121.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».