مدل‌سازی تلفیقی با استفاده از منطق فازی و سطح پاسخ در پیش‌بینی و بهینه‌سازی شرایط تولید بیواتانول

نوع مقاله : مقاله کامل علمی پژوهشی

نویسندگان

1 استادیار، گروه مهندسی شیمی، دانشکده مهندسی، دانشگاه کردستان، ایران. (رایانامه نویسنده مسئول: o.ahmadi@uok.ac.ir)

2 دانشیار، گروه مهندسی شیمی، دانشکده مهندسی، دانشگاه کردستان، ایران

چکیده

سابقه و هدف: یکی از چالش‌های مهم در تولید بیواتانول، بهینه‌سازی شرایط فرایند تخمیر است. در این زمینه، مدل‌سازی و پیش‌بینی دقیق فرایندها با استفاده از روش‌های مدرن، امری ضروری محسوب می‌شود. شیره توت قرمز (Morus rubra, Red mulberry)، به‌عنوان منبع غنی قندهای طبیعی، می‌تواند به‌عنوان ماده خام برای تولید بیواتانول استفاده شود. Saccharomyces cerevisia به‌عنوان مخمر صنعتی اصلی برای تخمیر قندها و تولید بیواتانول شناخته می‌شود. مطالعه حاضر، پس از مرور ادبیات و پیش‌زمینه‌های مربوط، شامل مراحل تولید بیواتانول از شیره رقیق‌شده توت قرمز، بهینه‌سازی شرایط عملیاتی برای تولید بیواتانول با خلوص بالا، جداسازی و خالص‌سازی بیواتانول با درصد خلوص بالا، و مقایسه بین دو روش طراحی تجربی(روش سطح پاسخ (RSM) و منطق فازی) برای پیش‌بینی نتایج خروجی است.
مواد و روش‌ها: مواد خام استفاده‌شده برای تولید بیواتانول، آبمیوه توت قرمز با ارزش بریکس برابر با 78 بود که از بازارهای محلی سنندج تهیه شد، مخمر Saccharomyces cerevisia با کد. PTCC 5269 از مؤسسه پاستور ایران تهیه و فعال‌سازی شد. شیره توت قرمز با آب مقطر تا بریکس برابر با 10 رقیق شد. محلول تهیه‌شده با pH اسیدی 4.75 تنظیم شد (که مقدار بهینه رشد برای مخمر استفاده‌شده است). غلظت مخمر به مقدار g/L 0.375 اضافه شد و مخلوط در شیکر انکوباتور با شرایط سرعت 200 دور در دقیقه و °C 30 قرار گرفت. مقادیر ثابت شامل حجم تلقیح mL 150 و حجم خوراک اولیه mL 350 با غلظت بریکس برابر با 10 بود. طراحی آزمایشی برای بهینه‌سازی pH، مدت‌زمان و دمای فرایند تولید بیواتانول به‌منظور حداکثر سازی بازده تولید بیواتانول انجام شد.
یافته‌ها: برای اعتبارسنجی متغیرهای مستقل در طراحی آزمایش، از آستانه مقدار p-value برابر با 05/0 به‌طور مشابه روش‌ها استفاده شد. برای متغیرهای مستقل (دما، مدت فرایند و pH)، اثرات خطی متغیرهای مستقل (دما، زمان و pH) بر غلظت اتانول معنی‌دار بودند؛ مقدار p برای آن‌ها به ترتیب 0.009، 0.001 و 0.009 بود. مقدار R² مدل برابر با 96.93% بود که نشان‌دهنده برازش مناسب و توان پیش‌بینی بالای مدل است. نقطه بهینه که از طراحی آزمایشی شناسایی شد، تقریباً برابر با 66 ساعت زمان فرایند در دمای °C 30.65 و pH برابر با 5.18است، که با استفاده از شیره توت قرمز، بازده تولید اتانول حدود 14.86% خواهد بود. بیواتانولی که در این مطالعه تولید شد، خلوص نسبتاً پایینی داشت و بازده بهینه برابر با 14.62٪ بود؛ این کاهش خلوص به وجود ترکیبات معلق و نامحلول مانند اسیدها، قندها، پروتئین‌ها و فرآورده‌های جانبی نسبت داده می‌شود. جداسازی اتانول از محلول بهینه از طریق تقطیر انجام شد. پس از 12 ساعت تقطیر، محصول پالایش‌شده و توسط آنالیز رفراکتومتری تجزیه‌وتحلیل شد و خلوص 90.39٪ به‌دست آمد. سپس چندین تابع عضویت (مثلثی، ذوزنقه‌ای، زنگدیس تعمیم‌یافته، گاوسی، گاوسی ترکیبی و Π شکل) برای طراحی مدل فازی ارزیابی شدند. درنهایت، مدل بهینه شامل 4، 3 و 3 تابع عضویت برای سه پارامتر ورودی و 36 قانون فازی انتخاب شد. مدل فازی عملکرد مناسبی داشت و میانگین خطای نسبی آن 8.51٪ بود.
نتیجه‌گیری: شیره توت قرمز پتانسیل بالایی برای تولید بیواتانول نشان داد. مخمر Saccharomyces cerevisia نشان‌دهنده توان مقاوم در تولید بیواتانول بود و تحلیل‌ها نشان داد که این عامل به‌طور معناداری بر بازده اتانول تأثیر می‌گذارد. ویژگی‌های محصول نهایی نشان‌دهنده محتوای اتانول مناسب با تیرگی کم و رنگ مناسب بود. فرایند تقطیر منجر به تولید بیواتانولی با خلوص بالاتر و مقدار بریکس پایین‌تر نسبت به نمونه اولیه گردید.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Integrated modeling using fuzzy logic and response surface in predicting and optimizing bioethanol production conditions

نویسندگان [English]

  • Omid Ahmadi 1
  • Reza Beigzadeh 2
1 1Assistant Professor, Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran, (Corresponding author; o.ahmadi@uok.ac.ir)
2 Associate Professor, Department of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, University of Kurdistan, Sanandaj, Iran.
چکیده [English]

Background and Objective: One of the most important aspects of bioethanol production is the optimization of fermentation process conditions. In this regard, modeling and accurate prediction of processes using modern methods are essential. Red mulberry juice, as a rich source of natural sugars, can be used as a raw material for bioethanol production. Saccharomyces cerevisiae is a key microorganism in the fermentation of sugars for bioethanol production. The present study, after reviewing related literature and background, includes: bioethanol production using diluted mulberry juice, optimization of operating conditions for high-purity bioethanol production, separation and purification of bioethanol to a high purity level, and a comparison between two experimental design methods—response surface methodology (RSM) and fuzzy logic—for predicting the output results.
Materials and Methods: The raw material used for bioethanol production was red mulberry juice with a Brix of 78, obtained from local markets in Sanandaj. Saccharomyces cerevisiae PTCC 5269 was obtained and activated from the Pasteur Institute of Iran. The mulberry juice was diluted with distilled water to a Brix of 10. The prepared solution was adjusted to an acidic pH of 4.75 (the optimal growth value for the yeast used). A yeast dosage of 0.375 g/L was added and the mixture was placed in a stirred incubator at 200 rpm and 30°C. Fixed values included an inoculum volume of 150 mL, and an initial feed volume of 350 mL with a Brix concentration of 10. An experimental design was conducted to optimize the pH, duration, and temperature of the bioethanol production process to maximize ethanol yield.
Results: To validate the independent variables in the experimental design, the p-value threshold of 0.05 was used as described in the methods. For the independent variables (temperature, process time, and pH), the first-order effects on the dependent variable (ethanol concentration) were significant, with p-values of 0.009, 0.001, and 0.009, respectively. The determination coefficient (R²) of the fitted model was 96.93%, indicating a good predictive capability. The optimum point identified from the experimental design corresponds to approximately 66 hours of process time at 30.65°C with a pH of 5.18, which would yield an ethanol production of about 14.86% when using red mulberry juice. The ethanol produced in this study exhibited relatively low purity, with an optimum yield of 14.62%; impurities are attributed to suspended and insoluble matter (acids, sugars, proteins) and other by-products that can form under specific fermentation conditions. Separation of ethanol from the optimum solution was performed via distillation. After 12 hours of distillation, the product was purified and analyzed by refractometry, achieving a purity of 90.39%. Subsequently, multiple membership functions were evaluated for designing the fuzzy model. After evaluation, the model with 4, 3, and 3 membership functions for the first, second, and third input parameters and 36 fuzzy rules was selected as optimal. This model demonstrated acceptable performance with an average relative error of 8.51%.
Conclusion: Red mulberry juice shows strong potential for bioethanol production. Response surface methodology (RSM) is an effective experimental design and statistical analysis tool for reducing the number of experiments. Saccharomyces cerevisiae demonstrated a robust ability to produce bioethanol, and analyses indicated that this factor significantly influenced ethanol yield. The final product characteristics showed good ethanol content with low turbidity and color. Distillation for separation and purification led to higher-purity ethanol with a lower Brix than the starting material. For future work, researchers are encouraged to repeat the study with other substrates capable of producing bioethanol and to compare results across different materials and conditions.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Bioethanol
  • Saccharomyces cerevisiae
  • red berry juice
  • optimization and fuzzy logic
  • response surface
  1. Ward, O.P. and Singh, A. (2002). Bioethanol technology: developments and perspectives. Advances in applied microbiology. 51: 53-80.
  2. Sofokleous, M., Christofi, A., Malamis, D., Mai, S., and Barampouti, E. (2022). Bioethanol and biogas production: An alternative valorisation pathway for green waste. Chemosphere. 296: 133970.
  3. Tenkolu, G.A., Kuffi, K.D., and Gindaba, G.T. (2024). Optimization of fermentation condition in bioethanol production from waste potato and product characterization. Biomass Conversion Biorefinery. 14(4): 5205-5223.
  4. Kasaeian, A., Fereidooni, L., Ahmadbeigi, A., Kahedi, S., Koohshoori, M.S., Ghafarian, S., Tajmousavilangerudi, A., and Salaripoor, H. (2025). Review on Bioethanol Production from Fruit Peels. Waste Biomass Valorization: 1-23.
  5. Taherzadeh Fini, A. and Fattahi, A. (2021). Bioethanol production from wastes: An experimental evaluating study for Iran. Journal of Renewable Energy Environmental Research. 8(3): 86-93.
  6. Zhang, H., Zhang, P., Wu, T., and Ruan, H. (2023). Bioethanol production based on Saccharomyces cerevisiae: opportunities and challenges. Fermentation. 9(8): 709.
  7. Jhariya, U., Dafale, N.A., Srivastava, S., Bhende, R.S., Kapley, A., and Purohit, H.J. (2021). Understanding ethanol tolerance mechanism in Saccharomyces cerevisiae to enhance the bioethanol production: Current and future prospects. BioEnergy Research. 14: 670-688.
  8. Ryšavý, J., Jaroch, M., Horák, J., Krpec, K., Molchanov, O., Bury, M., and Kuo, J.-K. (2024). Bioethanol burner operating parameters optimization: Effects of burner opening area modulation on heat output and flue gas composition. Energy Conversion Management: X. 23: 100616.
  9. Fatima, N., Malik, A.Y., Shah, M.A., and Khan, H. (2024). The effect of glucose, temperature and ph on bioethanol production by Saccharomyces Cerevisiae. Journal of Population Therapeutics Clinical Pharmacology. 31(1): 656-667.
  10. Tse, T.J., Wiens, D.J., and Reaney, M.J. (2021). Production of bioethanol—A review of factors affecting ethanol yield. Fermentation. 7(4): 268.
  11. Alalyani, S.R.S., Lakkimsetty, N.R., Shaik, F., and Varghese, M. (2023). Modeling and optimization of bioethanol production yield from corn starch using response surface methodology. Environment, Development Sustainability: 1-18.
  12. Oliveira, A.F., Santos, F.R., and Fonseca, R.R. (2022). Fuzzy logic based plantwide control applied to ethanol production from potato starch. The Journal of Engineering Exact Sciences. 8(1): 13650-01-16e.
  13. Ahmadi, O., Sayyar, Z., and Jafarizadeh Malmiri, H. (2023). Optimization of Processing Time, Temperature, and Stirring Rate to Synthesize the Ag Nanoparticles Using Oregano Extract. Iran. J. Chem. Chem. Eng. 42(10).
  14. Shayan, S., Hajihajikolai, D., Ghazale, F., Gharahdaghigharahtappeh, F., Faghih, A., Ahmadi, O., and Behbudi, G. (2024). Optimization of green synthesis formulation of selenium nanoparticles (SeNPs) using peach tree leaf extract and investigating its properties and stability. Iranian Journal of Biotechnology. 22(3): e3786.
  15. Shaghaghi-Moghaddam, R., Jafarizadeh-Malmiri, H., Mehdikhani, P., Alijanianzadeh, R., and Jalalian, S. (2019). Optimization of submerged fermentation conditions to overproduce bioethanol using two industrial and traditional Saccharomyces cerevisiae strains. Green Processing Synthesis. 8(1): 157-162.
  16. Ahmadi, O., Jafarizadeh-Malmiri, H., and Jodeiri, N. (2018). Eco-friendly microwave-enhanced green synthesis of silver nanoparticles using Aloe vera leaf extract and their physico-chemical and antibacterial studies. Green Processing Synthesis. 7(3): 231-240.
  17. Hashemilar, H., Jafarizadeh-Malmiri, H., Ahmadi, O., and Jodeiri, N. (2023). Enzymatically preparation of starch nanoparticles using freeze drying technique–gelatinization, optimization and characterization. International Journal of Biological Macromolecules. 237: 124137.
  18. Ali, O.A.M., Ali, A.Y., and Sumait, B.S. (2015). Comparison between the effects of different types of membership functions on fuzzy logic controller performance. International Journal. 76: 76-83.
  19. Hassan Sabbaghi, Mohammad Aman Ziaeifar (2019). Fuzzy Logic in Food Industries. 2019: Gorgan University of Agricultural Sciences and Natural Resources Publications (in Persian).
  20. Jang, J.-S.J.I.t.o.s., man, and cybernetics. (1993). ANFIS: adaptive-network-based fuzzy inference system. 23(3): 665-685.
  21. Sabbaghi, H., Ziaiifar, A.M., and Kashaninejad, M. (2019). Design of fuzzy system for sensory evaluation of dried apple slices using infrared radiation. Iranian Journal of Biosystems Engineering. 50(1): 77-89.
  22. Ahmadi, O. and Jafarizadeh-Malmiri, H. (2021). Intensification and optimization of the process for thyme oil in water nanoemulsions preparation using subcritical water and xanthan gum. Zeitschrift für Physikalische Chemie. 235(5): 629-648.
  23. Eshghi, M., Kamali-Shojaei, A., Vaghari, H., Najian, Y., Mohebian, Z., Ahmadi, O., and Jafarizadeh-Malmiri, H. (2021). Corylus avellana leaf extract-mediated green synthesis of antifungal silver nanoparticles using microwave irradiation and assessment of their properties. Green Processing and Synthesis. 10(1): 606-613.
  24. Sabbaghi, H., Kashaninejad, M., and Ziaiifar, A.M. (2020). Simulation of temperature fuzzy controller during infrared dry blanching and dehydration of apple slices by intermittent heating method. Iranian Food Science and Technology Research Journal. 16(6): 133-150.