PROCESO DE REVALORIZACIÓN DE BIOMASA RESIDUAL DE LA INDUSTRIA VITIVINÍCOLA. MODELADO MATEMÁTICO Y OPTIMIZACIÓN.

ROCÍO V. ASAD; MÓNICA B. BONFIGLI; ANA M. ARIAS; PATRICIA L. MORES; NICOLÁS J. SCENNA

Rosario, Argentina

Exposici�n; Salón Internacional del Ambiente Rosario; 2022

El orujo de uva es generado durante el proceso de vinificación como el principal residuosólido obtenido luego de la fermentación y la maceración. Dado que aproximadamente el 20%del peso de las uvas procesadas resulta en orujo, la industria del vino produce miles de toneladasde este deshecho, lo que representa desde el punto de vista ecológico y económico un importanteproblema de gestión de residuos. Tradicionalmente el orujo producido se destina en mayormedida a alimento para ganado y/o fertilizante. Es un subproducto de bajo valor que contieneuna cantidad significativa de componentes valiosos que podrían ser utilizados para ingredientesalimenticios, químicos y biocombustibles. Una forma de ampliar el árbol de productos derivadoses la exploración de nuevos procesos productivos que en el marco de la “economía circular”transformen los llamados residuos en materias primas, un concepto central en la bioeconomía.En este contexto, el objetivo de este trabajo es formular un proceso capaz de extraer estoscompuestos a partir de orujos tintos, con el fin de aportarle un nuevo valor a lo que, hasta ahora,se considera un residuo. También se busca optimizar, como variable de interés, el rendimientototal de extracción a partir de la definición de una función objetivo, logrando así que el procesosea eficientemente viable desde el punto de vista económico. En cuanto a la metodología, serealiza un modelo matemático que representa un proceso con una configuración típica para unaetapa de secado, donde se reduce el porcentaje de humedad, y para un tren de extracción porsolvente (etanol-agua 50% v/v) de bio-compuestos contenidos en el orujo, con un sistema derecuperación y recirculación del solvente. A partir de la discretización de ecuacionesdiferenciales parciales, se obtuvo un conjunto de ecuaciones algebraicas lineales y no lineales,que derivó en un modelo NLP (non linear programming) que se implementó en el softwareGAMS. Finalmente, se optimizó (maximizó) el rendimiento total del proceso para dos corrientesde entrada de orujo distintas, Caso1: 450 kg/h y Caso2: 1170 kg/h utilizando CONOPT comoresolvedor. El rendimiento óptimo total del proceso fue superior al 99% en ambos casos, siendoligeramente superior para el Caso1. Por otra parte, si bien el volumen operativo de losextractores es similar, el tiempo de residencia óptimo en el Caso 2 es alrededor de 27% menorque en el Caso 1 mientras que el consumo de solvente fresco y la energía requerida para surecuperación son mayores (77% y 38%, respectivamente).