Este documento describe un proyecto de fin de máster sobre el diseño de un proceso optimizado para la producción de lípidos y biogás a partir de la microalga Spirulina. El proyecto incluye el cultivo experimental de Spirulina, la modelización de su crecimiento y la simulación del proceso completo usando SuperPro Designer. El objetivo es diseñar un proceso rentable a escala industrial para la extracción de lípidos y producción de biocombustibles a partir de microalgas.

1. Trabajo Fin de Máster
Máster en Ingeniería Química
Autor: José Luis Moltó Marín
Directores: Luis Fernando Bautista Santa Cruz
Victoria Morales Pérez
Universidad Rey Juan Carlos
Universidad Autónoma de Madrid
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 1

2. TÍTULO DEL PROYECTO:
Escalado y diseño de un proceso optimizado
de la microalga Spirulina para la extracción
de lípidos y producción de biogás
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 2

3. Contenido
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 3
• Introducción
• Objetivos
• Metodología y herramientas de cálculo
• Solución técnica y resultados
• Conclusiones y recomendaciones

4. Introducción
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 4

5. Introducción (I): Energía
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 5

6. Introducción (II): Biofuel
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 6

7. Introducción (III): Biofuel G3
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 7
Production
Open Ponds
Closed PBR
Hybrid Systems
Simple Ponds
Raceway Ponds
Vertical Tubilar PBR
Airlift PBR
Bubble Column PBR
Flat Panel PBR
Open and Closed Reactor
Combination
Harvesting
Bulk Harvesting
Thickening
Flocculation
Flotation
Centrifugation
Filtration
Ultrasonic Aggregation
Gravity sedimentation
Production
Thermo-
chemical
Conversion
Biochemical
Conversion
Gasification
Hydrothermal Liquifaction
Anaerobic Digestion
Alcoholic Fermentation
Photobiological H2 Production
Pyrolysis
Direct Combustion
Ch
B
S
Ele
B
E
Hy
Others
Others
Other: Helical-Type, Stirred-Tanks
Transesterification Bio
Production
Open Ponds
Closed PBR
Hybrid Systems
Simple Ponds
Raceway Ponds
Vertical Tubilar PBR
Airlift PBR
Bubble Column PBR
Flat Panel PBR
Open and Closed Reactor
Combination
Harvesting
Bulk Harvesting
Thickening
Flocculation
Flotation
Centrifugation
Filtration
Ultrasonic Aggregation
Gravity sedimentation
Production
Thermo-
chemical
Conversion
Biochemical
Conversion
Gasification
Hydrothermal Liquifaction
Anaerobic Digestion
Alcoholic Fermentation
Photobiological H2 Production
Pyrolysis
Direct Combustion
Charcoal
Biooil
Syngas
Electicity
Biogas
Ethanol
Hydrogen
Others
Others
Other: Helical-Type, Stirred-Tanks
Transesterification Biodiesel
Production
Open Ponds
Closed PBR
Hybrid Systems
Simple Ponds
Raceway Ponds
Vertical Tubilar PBR
Airlift PBR
Bubble Column PBR
Flat Panel PBR
Open and Closed Reactor
Combination
Harvesting
Bulk Harvesting
Thickening
Flocculation
Flotation
Centrifugation
Filtration
Ultrasonic Aggregation
Gravity sedimentation
Production
Thermo-
chemical
Conversion
Biochemical
Conversion
Gasification
Hydrothermal Liquifaction
Anaerobic Digestion
Alcoholic Fermentation
Photobiological H2 Production
Pyrolysis
Direct Combustion
Charcoal
Biooil
Syngas
Electicity
Biogas
Ethanol
Hydrogen
Others
Others
Other: Helical-Type, Stirred-Tanks

8. Introducción (IV): Biofuel G3
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 8
Proceso Fuel
Max rendimiento.
kg or L/kg
Efficiencia
HHV.
MJ/L or MJ/kg
Combustión directa Biomasa 1.0 de biomasa 80 18.15
Extracción con disolvente Biodiésel 1.0 de lípido 80 35.7
Digestión anaerobia Biogás (62% CH4) 475.8 L/kg de biomasa 95 2.375 x 10-2
Fermentación Etanol 0.51 de carbohidrato 85 23.4
Conversión termoquímica
(pirólisis rápida)
Bio-oil 0.553 de biomasa 90 33.64

9. Introducción (V): Biofuel G3
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 9

10. Objetivos
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 10

11. Objetivos (I): Generales
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 11
• Obtener datos experimentales del crecimiento de la microalga
Spirulina.
• Modelar el crecimiento de la microalga.
• Escalar, diseñar y simular un proceso de extracción de lípidos y
producción de biogas a partir del software SuperPro Designer v9.
This project
Lab work
Manufacture Construction
Procurement
Alternative selection
Process
modelling
Equipment
sizing
Equipment costing
and raw material accounting

12. This project
Lab work
Manufacture Construction
Procurement
Alternative selection
Process
modelling
Equipment
sizing
Equipment costing
and raw material accounting
Objetivos (I): Generales
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 12
• Obtener datos experimentales del crecimiento de la microalga
Spirulina.
• Modelar el crecimiento de la microalga.
• Escalar. diseñar y simular un proceso de extracción de lípidos y
producción de biogas a partir del software SuperPro Designer v9

13. Objetivos (II): Específicos
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 13
• Velocidad de crecimiento de la alga.
• Composición de la alga a lo largo del crecimiento.
• Proceso para la producción optima de lípidos y biogás:
• Cultivo→ Recolección → Extracción de lípidos → Digestor
• Balances de materia y energía de la simulación del modelo.
• Costes de capital y de operación.
• Precio mínimo de venta de lípidos para una evaluación
económica.

14. Objetivos (III): Específicos
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 14
• Proyecto INSPIRA1 (http://inspira-cm.org/) financiado por la
Comunidad de Madrid:

15. Metodología y Herramientas de
cálculo
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 15

16. Metodología y Herramientas de cálculo (I)
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 16
• Cultivo de microalga en biorreactores.
• Modelado del crecimiento:
• Modelo de dependencia de la luz.
• Modelo de dependencia de la temperatura.
• Modelo de dependencia de nutrientes: N. P. CO2.
• Análisis de proteínas: disrupción y método de Bradford.
𝑑𝑋 𝐿
𝑑𝑡
= 𝑘1 𝑃𝑋 𝐿 − 𝑘2 𝑋 𝐿
𝑃 = 𝑓(𝐼)𝑓(𝑇)𝑓(𝑃)𝑓(𝑁)𝑓(𝐶)

17. Metodología y Herramientas de cálculo (II)
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 17
• Análisis de carbohidratos:
• Totales: Método de Fenol–ácido sulfúrico.
• Solubles: Disolución DNS.
• Análisis de lípidos y ácidos grasos:
• Lípidos totales: Extracción con disolvente.
• Ácidos grasos: Cromatografía de líquidos
• Digestión anaerobia:
• Método directo
• Método indirecto
• Alga completa

18. Metodología y Herramientas de cálculo (II)
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 18
• SuperPro Designer v9.0
• Herramienta para modelar procesos químicos y bioquímicos
• Usado en procesos de algas
• Modo estado estacionario
• Proporciona BMYE, CAPEX y OPEX.

19. Solución técnica y resultados
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 19

20. • Resultados del cultivo:
• Coeficientes de atenuación:
• Concentración de los nutrientes:
Solución técnica y resultados (I): Cinética y
caracterización
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 20
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Algaeconcentration(g/L)
Day -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
3.5
-1 0 1 2 3 4 5 6 7 8
0
5
10
15
20
25
Phosphate(ppm)
Day
Nitrogen(ppm)
Day
-2
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
0 1 2 3 4 5 6 7
Coeficiente de atenuación de crecimiento de biomasa
f(I) f(T) f© f(N) f(P) P

21. • Modelado del crecimiento:
• Parámetros:
Parámetro
Valor en este
trabajo
Valor en
literatura
k1 (día-1) 0.312 0.03-0.49
kN
h (mg/L) 0.29 0.29
kP
h (mg/L) 0.07 0.02-0.07
Concentración de
biomasa (d.w.g/L)
1 0.4-2.6
Solución técnica y resultados (II): Cinética y
caracterización
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 21
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
1.1
0 1 2 3 4 5 6 7 8
Algaeconcentration(g/L)
Day
Growth modelling
• Resultados de la caracterización:
2 3 4 5 6 7 8
0
3
5
8
10
13
15
18
20
23
25
2 3 4 5 6 7 8
0
5
10
15
20
25
30
2 3 4 5 6 7 8
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
2 3 4 5 6 7 8
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
Proteincontent,%
Day
Carbohydratecontent,%
Day
Lipidcontent,%
Day
Solublecarbohydrates,%
Day

22. Solución técnica y resultados (III): Cinética y
caracterización
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 22
• Tipos de lípidos:
Tipo de lípidos Día 3 Día 5 Día 7
Polares 28.5 32.1 35.2
Mono-/Di-gliceridos 15.6 11.2 14.4
Esteroles and tocoferoles 5.0 3.8 3.3
Tri-gliceridos 21.0 35.4 36.9
Metilésteres 17.1 9.8 2.3
Esterolésteres 12.9 7.7 7.0
Spirulina no tratada: 400 L metano/kg
Proceso indirecto: 395 L metano/kg
Proceso directo: 310 L metano/kg
• Resultados de la digestión

23. Solución técnica y resultados (IV): Descripción
del proceso
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 23
• Proceso general: Diagrama de Bloques
THIS PROJECT
Algae Growth Harvesting Lipid Extraction
Anaerobic
digestion
Biogas
Water
CO2 Upgrading Biomethane
Cogeneration Energy
Trans-
esterification
Biodiesel

24. Solución técnica y resultados (V): Descripción
del proceso
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 24
• Proceso general: Diagrama de Flujo

25. Solución técnica y resultados (V): Descripción
del proceso
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 25
• Diseño del reactor de algas:
• Entrada:
• Agua salada (33.3 g/L)
• Fosfato (Ortofosfato dihidrógeno de sodio)
• Nitrato (Nitrato de sodio)
• Inóculo: 0.01 g/L
• Gas: 18 % CO2. 70 % N2. 2 % O2 and 10 % water
• Tiempo de residencia: 6.5 días
• 929 reactores de 0.15 ha (300 m3) = 140 ha (278.700 m3)
• C:N:P = 200:40:1
• Reacción:
100 CO2 + 0.5 H2PO4- + 20 NO3- + 89.5 H2O → 100 CH1.8O0.5N0.2P0.005 + 149 O2

26. Solución técnica y resultados (V): Descripción
del proceso
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 26
• Diseño del reactor de algas:
• Salida:
• Alga: 0.40 g/L
• Gases:
• Concentración de nutrientes en la salida (y en el reactor):
• N: 24 mg N/L
• P: 0.5 mg P/L
• Alga: salen 3.217 kg/h y 81 kg/h se usarían como inóculo (2.5 %).
Componentes Caudal (kg/h) Comp. másica (%) Concentración (g/L)
Diox. de carb. 48 0,04 0,00
Nitrógeno 21.980 20,43 0,93
Oxígeno 6.689 6,22 0,28
Agua 78.871 73,31 3,34

27. Solución técnica y resultados (VI): Descripción
del proceso
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 27
• Método de recolección de algas:
• Clarificador: de 0.4 g/L a 5 % (~50 g/L). 98.4 % de recuperación.
• Centrífuga: de 5 % a 15 % (150 g/L). 99 % de recuperación.
La suma de los dos efluentes clarificados se usarían como inóculo
(81 kg/h) y reciclo de nutrientes y agua.

28. • Método de extracción de lípidos:
• Disrupción: Sonicador (95 % eficacia)
100 Biomass → 31 Carbohydrates + 20 Proteins + 42 Lipids + 7 Ash
• Método indirecto de Soxhlet:
• Separación por decantación: 50 % de los lípidos
• Extracción con disolvente (hexano): Relación hexano:lípidos 6.67:1.
• Centifugación: Lípidos y disolvente – sólidos – fase acuosa.
• Evaporación del disolvente: lípidos 85 %.
• Recirculación del disolvente
Solución técnica y resultados (VII): Descripción
del proceso
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 28

29. Solución técnica y resultados (VIII): Descripción
del proceso
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 29
• Diseño del digestor:
• Temperatura: 30 ºC
• Tiempo de residencia: 17 días
• Volumen: 8.875 m3
• Reacciones:
100 Lípidos → 70 CH4 + 30 CO2 (Extensión = 60 %)
100 Proteínas → 60 CH4 + 40 CO2 (Extensión = 50 %)
100 Carbohidratos → 50 CH4 + 50 CO2 (Extensión = 40 %)
100 Biomasa → 60 CH4 + 40 CO2 (Extensión = 20 %)
100 Hexano → 70 CH4 + 30 CO2 (Extensión = 10 %)
• Producción: ~400 L/kg (65 % metano)

30. Solución técnica y resultados (VIII): Resultados
de la simulación
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 30
24.900 t de
alga
biomasa al
año
10.460 t de lípidos
14.440 t de fracción
no lipídica: 5.600 t de
biogas (7.943 m3)

31. Solución técnica y resultados (IX): Resultados de
la simulación
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 31
• Evaluación económica

32. Solución técnica y resultados (X): Resultados de
la simulación
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 32
• Coste de los equipos:
Equipo Cantidad Nombre Descripción Coste Uni. ($) Coste. ($)
Tolva 1 HP-101 Volumen recipiente = 296 L 7.000 7.000
Tolva 1 HP-102 Volumen = 8 L 2.000 2.000
Open Ponds 929 PFAB-101 Volumen = 1.500 m3 167.000 155.143.000
Clarificador 3 CL-101 Surface Area = 1.991 m2 1.024.000 3.072.000
Centrifuga 1 DC-101 Caudal de paso = 63.340 L/h 288.000 288.000
Homogenizador 1 HG-101 Caudal de paso= 20.660 L/h 126.000 126.000
Tanque decantación 1 V-101 Volumen recipiente = 3.201 L 73.000 73.000
Tanque mezcla 1 V-102 Volumen recipiente = 172.943 L 664.000 664.000
Tanque almacenam. 1 V-103 Volumen recipiente = 51.187 L 108.000 108.000
Centrifuga 1 DC-102 Caudal de paso = 25.945 L/h 288.000 288.000
Digestor anaerobio 1 AD-101 Volumen recipiente = 8.875 m3 6.099.000 6.099.000
Cambiador de calor 1 HX-101 Area intercambio= 16,7 m2 46.000 46.000
Evaporador 1 EV-101 Area evaporación= 1,2 m2 121.000 121.000
TOTAL 943 166.036.000

33. Solución técnica y resultados (XI): Resultados de
la simulación
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 33
• Inversión total:
• Tiempo de vida de la planta: 20 años
Partida Cost (€)
Coste de compra de equipos 166.036.000
Instalación 34.864.000
Coste directo de compra de equipos 201.392.000
Capital circulante 4.062.000
Puesta en marcha 10.070.000
Inversión total 215.524.000

34. Solución técnica y resultados (XII): Resultados de
la simulación
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 34
• Costes de operación
• Coste de material y servicios
• Coste de mano de obra
• Costes de depreciación
Material a granel Unit Cost ($) Annual Amount Annual Cost ($) %
NaNO3 0.40 18.691.200 kg 7.476.480 18,93
NaH2PO4 1.20 633.996 kg 760.795 1,93
NaCl 0.00 2.130.099.048 kg 0.00 0.00
Agua 0.50 62.244.792 m3(STP) 31.122.396 78,79
Biomasa 0.00 639.540 kg 0.00 0.00
CO2 0.00 44.763.840 kg 0.00 0.00
Nitrógeno 0.00 174.081.600 kg 0.00 0.00
Oxígeno 0.00 4.973.760 kg 0.00 0.00
Hexano 0.40 351.062 kg 140.425 0,36
TOTAL 39.500.096 100

35. Solución técnica y resultados (XIII): Resultados
de la simulación
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 35
• Costes de operación
• Coste de material y servicios
• Coste de mano de obra
• Costes de depreciación
7,18 $/kg de lípidos
Partida de coste Coste ($) %
Materias Primas 39.500.000 47,74
Dependiente de mano de obra 4.359.000 5,27
Dependiente de los equipos 38.143.000 46,10
Consumibles - -
Tratamiento de residuos - -
Servicios 738.000 0,89
Transportate - -
Miscelaneos - -
Publicidad - -
Patentes - -
TOTAL 82.740.000 100

36. Solución técnica y resultados (IX): Resultados de
la simulación
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 36
• Precio mínimo de venta de lípidos:
• Análisis de la tasa del flujo de caja descontado de retorno:
• 20 años de vida de la planta
• 8 % de tasa de flujo de caja descontado de retorno
• VAN = 0
• Precio del biogás 0.15 $/m3(STD) (Ahorro en electricidad y venta del
exceso; uso para ‘upgrading’)
8.04 $/kg de lípidos

37. Solución técnica y resultados (IX): Resultados de
la simulación
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 37
• Precio mínimo de venta de lípidos
Totales Value Unit
Inversión de capital total 215.524.000 $
Coste de operación 82.752.000 $/año
Principales ingresos 92.833.000 $/año
Otros ingresos 910.000 $/año
Ingresos totales 93.627.000 $/año
Producción total del MP 11.532.000 kg MP/año
Costes de Produción Unitaria 7,18 $/kg MP
Ingresos de producción netos 8,22 $/kg MP
Margen bruto 11,33 %
Retorno de la inversión 11,90 %
Tiempo de recuperación de la inversión 8,41 año
TIR (Después de impuestos) 8 %
VAN (al 8.0% Interés) 0 $

38. Solución técnica y resultados (IX): Resultados de
la simulación
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 38
• Análisis del DoE: 1.8 $/kg.
• Coste de los open ponds de 34.000 $/ha en lugar de 111.000 $/ha.
• Vida de la planta de 30 años en lugar de 20.
• Relación de hexano 5:1 en lugar de 6:1.
•Recirculación de materias primas.
• Integración energética del proceso.
• El digestato es vendido como fertilizante
• Utilizan una mayor escala.

39. Conclusiones y recomendaciones
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 39

40. Conclusiones ...
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 40
• En escasez de P=alto en lípidos. N=nutriente limitante.
• Cultivo modelado: concentración de nutrientes y parámetros: T. CO2. I.
• Concentración alcanzable de alga 0.4 g/L.
• Proceso modelado utilizando SuperPro Designer.
• Proceso de 4 etapas: cultivo. recolección. extracción de lípidos y
digestión anaeróbica.
• Inversión total=210M $. y coste operacional=83M $/año (7.18 $/kg P).
• Precio mínimo de lípidos 8.04 $/kg de aceite. No competitivo.

41. ... y recomendaciones
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 41
• Validar las tasas de crecimiento de algas y análisis de la
composición a mayor escala.
• Confirmar el rendimiento digestión anaeróbica.
• Reciclo de los nutrientes y agua.
• Variaciones en la producción de algas en las estaciones.
• Reducir los costes y aumentar el rendimiento de los cultivos.

42. Gracias por su atención
14-Mar-16 Trabajo Fin de Máster en Ingeniería Química - José Luis Moltó Marín 42