项目名称: 高底物浓度木质纤维原料三段酶水解技术及其机制的研究

项目编号: No.31260162

项目类型: 地区科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 农业科学

项目作者: 杨静

作者单位: 西南林业大学

项目金额: 50万元

中文摘要: 纤维素酶水解是木质纤维原料制备燃料乙醇的技术瓶颈。高底物浓度纤维酶水解可提高体系中糖浓度和乙醇得率,进而降低纤维素乙醇的生产成本。但过程中水解时间与纤维酶各组分间的协同水解关系没能引起足够重视,无法为建立高效纤维素酶水解技术提供全面的理论支持。本项目以云南省丰富的植物提取剩余物为研究对象,通过分批补料方式使底物浓度提高至30%,采用稀硫酸预处理和纤维素酶三段水解技术,以酶与底物复合物的形成、酶解残渣的结构特性和产物反馈抑制为切入点,并根据等温吸附方程和表面水解动力学方程构建高底物浓度下三段酶水解的动力学方程,揭示高底物浓度下纤维酶三段水解的机制。在此基础上,建立稀酸预处理和高底物浓度三段酶水解的集成技术。研究成果可以建立酶水解性能高的预处理工艺和低成本、高效率纤维素酶水解的技术方法和工艺,为工业放大提供理论依据和指导原则。

中文关键词: 木质纤维原料;预处理;高底物浓度;纤维素酶;分段水解

英文摘要: The enzymatic hydrolysis has been identified as a major technical bottleneck in the entire lignocellulose-to-ethanol bioconversion process. In general, it is likely that increasing substrate loading in the hydrolysis will lead to increased sugar concentration and higher final ethanol content after fermentation. This approach will bring economic savings to the bioconversion process, such as reducing capital and operational cost for hydrolysis and fermentation, and minimizing energy consumption during distillation/evaporation and other downstream processes. However, the hydrolysis time and the coordinated action of cellulases always were overlooked during the hydrolysis of high solid concentration, and the enzymatic hydrolysis has not still get the theoretical foundations. Residue from plant extraction, be rich in Yunnan province, was as feedstock, and dilute acid pretreatment and three-stage hydrolysis that the substrate concentration was raised to 30% by fed-batch, were carried out in our research. The product of enzyme-substrate compound, the structure of residues produced enzymatic hydrolysis, the end-product inhibition were the main metewand during the three-stage hydrolysis. To further exploit this technology, the mechanism of three-stage enzymatic hydrolysis at high substrate concentration was showed by the

英文关键词: Lignocellulosic Materials;Pretreatment;High Substrate Concentration;Cellulase;Three-Stage hydrolysis

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【AAAI2022】利用化学元素知识图谱进行分子对比学习
专知会员服务
27+阅读 · 2021年12月3日
NeurIPS 2021 | 微观特征混合进行宏观时间序列预测
专知会员服务
39+阅读 · 2021年11月12日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年5月12日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
专知会员服务
104+阅读 · 2021年4月7日
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
61+阅读 · 2021年2月9日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年10月22日
可对药物分子进行表征的几何深度学习
机器之心
0+阅读 · 2022年2月6日
AI从底物和酶的结构中预测米氏常数,量化酶活性
流程工业数字孪生关键技术探讨
专知
1+阅读 · 2021年4月7日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月17日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Disentangled Information Bottleneck
Arxiv
12+阅读 · 2020年12月22日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
【AAAI2022】利用化学元素知识图谱进行分子对比学习
专知会员服务
27+阅读 · 2021年12月3日
NeurIPS 2021 | 微观特征混合进行宏观时间序列预测
专知会员服务
39+阅读 · 2021年11月12日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年5月12日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
专知会员服务
104+阅读 · 2021年4月7日
基于生理信号的情感计算研究综述
专知会员服务
61+阅读 · 2021年2月9日
专知会员服务
45+阅读 · 2020年10月22日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员