Compositional and kinetic modeling of bio-oil from fast pyrolysis from lignocellulosic biomass

Modélisation compositionnelle et cinétique des bio-huiles de pyrolyse rapide issues de la biomasse lignocellulosique

• Auteur / Autrice : Ana Rita Costa da Cruz
• Direction : Jean-François Joly
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Procédés
• Date : Soutenance le 25/01/2019
• Etablissement(s) : Lyon
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de Chimie (Lyon ; 1995-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Claude Bernard (Lyon ; 1971-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut français du pétrole Énergies nouvelles (Rueil-Malmaison, Hauts-de-Seine)
• Jury : Président / Présidente : Mélaz Tayakout
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-François Joly, Sylvette Brunet, Nadine Essayem, Michael T. Klein
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Anthony Dufour, Joris Thybaut

Mots clés

Mots clés contrôlés

Biomasse -- Composition chimique

Pyrolyse

Biomasse -- Conversion

Mots clés libres

Bio-huile

Modélisation Compositionnelle

Modélisation Cinétique

Composés Modèles

Reconstruction Moléculaire

Simulation Stochastique

Bio-oil

Compositional Modeling

Kinetic Modeling

Model Compounds

Molecular Reconstruction

Stochastic Simulation

Résumé

La pyrolyse rapide est une des voies de conversion thermochimique qui permet la transformation de biomasse lignocellulosique en bio-huiles. Ces bio-huiles, différentes des coupes lourdes du pétrole ne peuvent pas être directement mélangés dans les procédés de valorisation. En effet, en raison de leur forte teneur en oxygène, les bio-huiles nécessitent une étape de pré-raffinage, telle que l’hydrotraitement, pour éliminer ces composants.L’objectif de ce travail est de comprendre la structure, la composition et la réactivité de la bio-huile grâce à la modélisation de données expérimentales. Pour comprendre leur structure et leur composition, des techniques de reconstruction moléculaire basées sur des données analytiques, ont été appliquées, générant un mélange synthétique, dont les propriétés correspondent à celles du mélange. Pour comprendre leur réactivité, l'hydrotraitement de molécules modèles a été étudié: gaïacol et furfural. Pour cela, un modèle déterministe et stochastique a été créé pour chacun d’eux. L’approche déterministe visait à récupérer une gamme de paramètres cinétiques, qui ont ensuite été affinés par l’approche stochastique créant un nouveau modèle. Cette approche a permis de générer un réseau de réactions en définissant et en utilisant un nombre limité de familles et règles des réactions. Finalement, le mélange synthétique a été utilisé dans la simulation stochastique de l’hydrotraitement de la bio-huile, étayée par la cinétique des molécules modèles.En conclusion, ce travail a permis de recréer la fraction légère de la bio-huile et de simuler leur l'hydrotraitement, via les paramètres cinétiques des composés modèles, qui prédisent de manière raisonnable les effluents de l'hydrotraitement de celles-ci, mais sont inadéquat pour le bio-huile

Fast pyrolysis is one of the thermochemical conversion routes that enable the transformation of solid lignocellulosic biomass into liquid bio-oils. These complex mixtures are different from oil fractions and cannot be directly integrated into existing petroleum upgrading facilities. Indeed, because of their high levels of oxygen compounds, bio-oils require a dedicated pre-refining step, such as hydrotreating, to remove these components.The aim of the present work is to understand the structure, composition and reactivity of bio-oil compounds through modeling of experimental data. To understand the structure and composition, molecular reconstruction techniques, based on analytical data, were applied generating a synthetic mixture, whose properties are consistent with the mixture properties. To understand the reactivity, the hydrotreating of two model molecules was studied: Guaiacol and Furfural. A deterministic and stochastic model were created for each compounds. The deterministic approach intended to retrieve a range of kinetic parameters, later on refined by the stochastic simulation approach into a new model. This approach generates an reaction network by defining and using a limited number of reaction classes and reaction rules. To consolidate the work, the synthetic mixture was used in the stochastic simulation of the hydrotreating of bio-oils, supported by the kinetics of the model compounds.In sum, the present work was able to recreate the light fraction of bio-oil and simulate the hydrotreating of bio-oils, via the kinetic parameters of model compounds, which can reasonably predict the effluents of the hydrotreating of these, but are unsuitable for bio-oil.Fast pyrolysis is one of the thermochemical conversion routes that enable the transformation of solid lignocellulosic biomass into liquid bio-oils. These complex mixtures are different from oil fractions and cannot be directly integrated into existing petroleum upgrading facilities. Indeed, because of their high levels of oxygen compounds, bio-oils require a dedicated pre-refining step, such as hydrotreating, to remove these components.The aim of the present work is to understand the structure, composition and reactivity of bio-oil compounds through modeling of experimental data. To understand the structure and composition, molecular reconstruction techniques, based on analytical data, were applied generating a synthetic mixture, whose properties are consistent with the mixture properties. To understand the reactivity, the hydrotreating of two model molecules was studied: Guaiacol and Furfural. A deterministic and stochastic model were created for each compounds. The deterministic approach intended to retrieve a range of kinetic parameters, later on refined by the stochastic simulation approach into a new model. This approach generates an reaction network by defining and using a limited number of reaction classes and reaction rules. To consolidate the work, the synthetic mixture was used in the stochastic simulation of the hydrotreating of bio-oils, supported by the kinetics of the model compounds.In sum, the present work was able to recreate the light fraction of bio-oil and simulate the hydrotreating of bio-oils, via the kinetic parameters of model compounds, which can reasonably predict the effluents of the hydrotreating of these, but are unsuitable for bio-oil