Mô Hình Kinetics Phản Ứng Pyrolysis Biomass Thực Vật Trong Các Loại Reactor Khác Nhau

Luận án tiến sĩ kỹ thuật nghiên cứu kỹ thuật hóa học plant based biomass pyrplysis and reaction kinetic models in different types of, phân tích chuyên sâu, xây dựng mô hình lý

• Tác giả: Thanh-An Ngo
• Người hướng dẫn: Prof. Jinsoo Kim
• Trường học: Kyung Hee University
• Chuyên ngành: Chemical Engineering
• Đề tài: Mô Hình Kinetics Phản Ứng Pyrolysis Biomass Thực Vật Trong Các Loại Reactor Khác Nhau
• Loại tài liệu: dissertation
• Năm xuất bản: 2010
• Địa điểm: Seoul

Tóm tắt

I. Tổng Quan Kinetics Nhiệt Phân Biomass Thực Vật Tại Sao

Nhiệt phân biomass thực vật đang nổi lên như một giải pháp năng lượng sinh khối đầy hứa hẹn. Sự cạn kiệt của nhiên liệu hóa thạch và nhu cầu cấp thiết về nguồn năng lượng tái tạo đã thúc đẩy các nghiên cứu chuyên sâu về kinetics pyrolysis biomass. Quá trình này biến biomass thực vật thành các sản phẩm giá trị như pyrolysis oil, biochar và khí sinh học (biogas). Tuy nhiên, hiểu rõ cơ chế phản ứng nhiệt phân và modeling pyrolysis là chìa khóa để tối ưu hóa hiệu suất và tính kinh tế của quy trình. Các nghiên cứu kinetics pyrolysis biomass nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình và xây dựng mô hình động học nhiệt phân sinh khối chính xác.

1.1. Vai trò của Biomass Thực Vật trong Năng Lượng Tái Tạo

Biomass, đặc biệt là biomass thực vật, đóng vai trò quan trọng trong việc giảm sự phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch. Với nguồn cung dồi dào và khả năng tái tạo, năng lượng sinh khối từ biomass thực vật có thể góp phần đáng kể vào việc đáp ứng nhu cầu năng lượng toàn cầu. Theo nghiên cứu, sản lượng biomass hàng năm trên toàn thế giới ước tính khoảng 146 tỷ tấn. Một số loại cây trồng có thể sản xuất tới 20 tấn biomass trên một mẫu Anh mỗi năm.

1.2. Ưu Điểm và Hạn Chế của Nhiệt Phân Biomass Thực Vật

Nhiệt phân biomass mang lại nhiều lợi ích, bao gồm khả năng sản xuất nhiều loại sản phẩm khác nhau và tính linh hoạt trong việc sử dụng các loại reactor pyrolysis biomass. Tuy nhiên, quá trình này cũng có những thách thức, như sự phức tạp của các phản ứng nhiệt phân và sự biến đổi trong thành phần của biomass thực vật. Việc tối ưu hóa các điều kiện phản ứng và thiết kế pyrolysis reactor design hiệu quả là rất quan trọng.

II. Thách Thức Mô Hình Hóa Kinetics Phản Ứng Nhiệt Phân Biomass

Mô hình hóa kinetics pyrolysis biomass là một thách thức đáng kể do sự phức tạp của các phản ứng nhiệt phân. Biomass thực vật bao gồm các thành phần chính như cellulose pyrolysis, hemicellulose pyrolysis và lignin pyrolysis, mỗi thành phần có cơ chế phân hủy riêng. Sự tương tác giữa các thành phần này và các điều kiện vận hành khác nhau tạo ra một mạng lưới phản ứng phức tạp. Để xây dựng các simulations pyrolysis chính xác, cần phải xác định các activation energy pyrolysis và pre-exponential factor pyrolysis cho từng phản ứng.

2.1. Sự Phức Tạp của Thành Phần Biomass và Ảnh Hưởng Đến Kinetics

Thành phần của biomass thực vật thay đổi đáng kể tùy thuộc vào nguồn gốc và phương pháp biomass pretreatment pyrolysis. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến kinetics pyrolysis biomass và thành phần sản phẩm. Các nghiên cứu cần xem xét sự khác biệt trong tỷ lệ lignin pyrolysis, cellulose pyrolysis, và hemicellulose pyrolysis để xây dựng mô hình động học nhiệt phân sinh khối chính xác.

2.2. Khó Khăn Trong Việc Xác Định Tham Số Kinetics Chính Xác

Việc xác định các tham số kinetics pyrolysis biomass như activation energy pyrolysis và pre-exponential factor pyrolysis là một thách thức do số lượng lớn các phản ứng và sự chồng chéo của chúng. Các phương pháp thực nghiệm như phân tích nhiệt trọng lượng (TGA) thường được sử dụng, nhưng kết quả có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như tốc độ gia nhiệt và kích thước hạt. Việc sử dụng phương trình Arrhenius nhiệt phân cũng cần được xem xét cẩn thận.

2.3. Sự khác biệt giữa catalytic pyrolysis và non catalytic pyrolysis

Sự có mặt của chất xúc tác trong quá trình catalytic pyrolysis làm thay đổi đáng kể kinetics pyrolysis biomass so với non-catalytic pyrolysis. Chất xúc tác có thể làm giảm năng lượng hoạt hóa, tăng tốc độ phản ứng và thay đổi thành phần sản phẩm. Nghiên cứu cần phân biệt rõ giữa in-situ catalytic pyrolysis và ex-situ catalytic pyrolysis để hiểu rõ tác động của chất xúc tác.

III. Phương Pháp Modeling Kinetics Nhiệt Phân Biomass Hiệu Quả

Có nhiều phương pháp modeling pyrolysis khác nhau, từ các mô hình đơn giản dựa trên phương trình Arrhenius nhiệt phân đến các mô hình phức tạp hơn sử dụng phần mềm chuyên dụng như Aspen Plus pyrolysis và COMSOL pyrolysis. Lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu và độ phức tạp mong muốn của mô hình. Các mô hình kinetics pyrolysis biomass thường được xây dựng dựa trên dữ liệu thực nghiệm và sau đó được xác thực bằng cách so sánh kết quả mô phỏng với dữ liệu thực tế.

3.1. Sử Dụng Mô Hình Kinetic Đơn Giản Single Step Kinetic Models

Các mô hình kinetic đơn giản thường sử dụng phương trình Arrhenius nhiệt phân để mô tả tốc độ phản ứng tổng thể. Mặc dù đơn giản, các mô hình này có thể cung cấp ước tính sơ bộ về activation energy pyrolysis và pre-exponential factor pyrolysis. Tuy nhiên, chúng không thể mô tả chi tiết cơ chế phản ứng nhiệt phân phức tạp.

3.2. Ứng Dụng Mô Hình Kinetic Nhiều Bước Multi Step Kinetic Models

Các mô hình kinetic nhiều bước mô tả cơ chế phản ứng nhiệt phân chi tiết hơn bằng cách xem xét nhiều phản ứng khác nhau. Các mô hình này có thể mô phỏng sự hình thành của các sản phẩm trung gian và ảnh hưởng của các điều kiện vận hành khác nhau. Việc xác định các tham số kinetic cho từng phản ứng là một thách thức, nhưng kết quả mô phỏng chính xác hơn.

3.3. Sử Dụng Phần Mềm Mô Phỏng Chuyên Dụng Aspen Plus và COMSOL

Các phần mềm mô phỏng như Aspen Plus pyrolysis và COMSOL pyrolysis cung cấp các công cụ mạnh mẽ để xây dựng và mô phỏng các mô hình kinetics pyrolysis biomass phức tạp. Các phần mềm này có thể mô phỏng các quá trình hóa học, truyền nhiệt và truyền khối, cho phép các nhà nghiên cứu đánh giá hiệu quả của các thiết kế pyrolysis reactor design khác nhau.

IV. Ảnh Hưởng Reactor Nhiệt Phân Đến Kinetics Biomass Hướng Dẫn

Loại reactor pyrolysis biomass có ảnh hưởng đáng kể đến kinetics pyrolysis biomass và thành phần sản phẩm. Các loại lò phản ứng khác nhau tạo ra các điều kiện nhiệt độ, áp suất và thời gian lưu nhiệt phân khác nhau, ảnh hưởng đến tốc độ và đường dẫn của các phản ứng nhiệt phân. Các loại reactor phổ biến bao gồm fluidized bed reactor pyrolysis, fixed bed reactor pyrolysis, screw conveyor reactor pyrolysis, và rotating cone reactor pyrolysis.

4.1. Fluidized Bed Reactor Ưu Điểm và Ứng Dụng trong Nhiệt Phân

Fluidized bed reactor pyrolysis cung cấp khả năng truyền nhiệt tốt và kiểm soát nhiệt độ đồng đều, rất thích hợp cho nhiệt phân nhanh. Tuy nhiên, thiết kế và vận hành loại lò phản ứng này phức tạp hơn so với các loại khác. Nghiên cứu cần xem xét ảnh hưởng của tốc độ dòng khí và kích thước hạt đến kinetics pyrolysis biomass.

4.2. Fixed Bed Reactor Đơn Giản và Dễ Vận Hành

Fixed bed reactor pyrolysis đơn giản và dễ vận hành hơn so với fluidized bed reactor pyrolysis. Tuy nhiên, khả năng truyền nhiệt kém hơn và có thể dẫn đến sự không đồng đều về nhiệt độ trong lò phản ứng. Loại lò phản ứng này thường được sử dụng cho các nghiên cứu quy mô nhỏ và thử nghiệm ban đầu.

4.3. Các Loại Reactor Chuyên Dụng Screw Conveyor và Rotating Cone

Screw conveyor reactor pyrolysis và rotating cone reactor pyrolysis cung cấp khả năng kiểm soát tốt thời gian lưu nhiệt phân và giảm thiểu sự hình thành than thứ cấp. Các loại lò phản ứng này thích hợp cho các ứng dụng đặc biệt, như sản xuất biochar chất lượng cao hoặc pyrolysis oil với thành phần cụ thể.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Mô Hình Kinetics Kinh Tế Nhiệt Phân

Mô hình kinetics pyrolysis biomass chính xác là công cụ quan trọng để tối ưu hóa các quá trình ứng dụng nhiệt phân sinh khối trong thực tế. Các mô hình này có thể được sử dụng để dự đoán thành phần sản phẩm, đánh giá hiệu quả của các điều kiện vận hành khác nhau và thiết kế pyrolysis reactor design tối ưu. Việc sử dụng các mô hình kinetics pyrolysis biomass có thể giúp giảm chi phí và tăng hiệu quả của các quá trình kinh tế nhiệt phân sinh khối.

5.1. Tối Ưu Hóa Quá Trình Nhiệt Phân để Sản Xuất Bio oil Chất Lượng Cao

Mô hình kinetics pyrolysis biomass có thể được sử dụng để tối ưu hóa các điều kiện vận hành, chẳng hạn như nhiệt độ nhiệt phân, áp suất nhiệt phân và thời gian lưu nhiệt phân, để sản xuất pyrolysis oil với thành phần và tính chất mong muốn. Điều này có thể làm tăng giá trị và khả năng ứng dụng của pyrolysis oil.

5.2. Thiết Kế Reactor Nhiệt Phân Hiệu Quả và Tiết Kiệm Chi Phí

Các mô hình kinetics pyrolysis biomass có thể được sử dụng để thiết kế pyrolysis reactor design hiệu quả hơn, giảm chi phí đầu tư và vận hành. Các mô hình này có thể giúp tối ưu hóa kích thước, hình dạng và vật liệu của lò phản ứng, cũng như hệ thống gia nhiệt và làm mát.

5.3. Đánh Giá Tính Khả Thi Kinh Tế của Các Dự Án Nhiệt Phân

Mô hình kinetics pyrolysis biomass có thể được sử dụng để đánh giá tính khả thi kinh tế của các dự án kinh tế nhiệt phân sinh khối. Các mô hình này có thể dự đoán sản lượng và giá trị của các sản phẩm, chi phí vận hành và bảo trì, và lợi nhuận tiềm năng. Điều này giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Kinetics Nhiệt Phân Biomass

Nghiên cứu về kinetics pyrolysis biomass vẫn còn nhiều thách thức và cơ hội. Việc phát triển các mô hình kinetics pyrolysis biomass chính xác hơn và áp dụng chúng vào thiết kế và vận hành các quá trình ứng dụng nhiệt phân sinh khối là rất quan trọng để thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghiệp năng lượng tái tạo. Các nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào việc sử dụng các phương pháp phân tích tiên tiến, xem xét ảnh hưởng của các yếu tố như biomass composition pyrolysis và phát triển các mô hình kinetics modeling software thân thiện với người dùng.

6.1. Phát Triển Mô Hình Kinetic Phản Ánh Chi Tiết Cơ Chế Phản Ứng

Các nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào việc phát triển các mô hình kinetic phản ánh chi tiết cơ chế phản ứng nhiệt phân và sự tương tác giữa các thành phần của biomass thực vật. Điều này đòi hỏi việc sử dụng các phương pháp phân tích tiên tiến và các công cụ mô phỏng mạnh mẽ.

6.2. Nghiên Cứu Ảnh Hưởng của Biomass Composition và Pretreatment

Nghiên cứu cần xem xét ảnh hưởng của biomass composition pyrolysis và biomass pretreatment pyrolysis đến kinetics pyrolysis biomass và thành phần sản phẩm. Điều này có thể giúp lựa chọn các loại biomass thực vật phù hợp và tối ưu hóa các phương pháp tiền xử lý.

6.3. Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo và Học Sâu vào Mô Hình Hóa Kinetics

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học sâu có thể giúp phát triển các mô hình kinetics pyrolysis biomass chính xác và hiệu quả hơn. Các thuật toán học máy có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu thực nghiệm, xác định các tham số kinetic và dự đoán thành phần sản phẩm.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Dissertation for the Degree of Doctor of Philosophy Plant-Based Biomass Pyrolysis and Reaction Kinetic Models in Different Types of Reactor Thanh-An Ngo Department of Chemical Engineering Graduate School Kyung Hee University Seoul, Korea August, 2010 Dissertation for the Degree of Doctor of Philosophy Plant-Based Biomass Pyrolysis and Reaction Kinetic Models in Different Types of Reactor Thanh-An Ngo Department of Chemical Engineering Graduate School Kyung Hee University Seoul, Korea August, 2010 Plant-Based Biomass Pyrolysis and Reaction Kinetic Models in Different Types of Reactor by Thanh-An Ngo Supervised by Prof. Jinsoo Kim Submitted to the Department of Chemical Engineering and the Faculty of the Graduate School of Kyung Hee University in partial fulfillment of the requirements for degree of Doctor of Philosophy Dissertation committee Chairman Prof. Sung Hun Ryu ………… Prof. Seung-soo Kim ……….

Chang Woo Lee ………. ABSTRACT Plant-Based Biomass Pyrolysis and Reaction Kinetic Models in Different Types of Reactor Thanh-An Ngo Department of Chemical Engineering Graduate School of Kyung Hee University Seoul, Korea Biomass, a plant-derived material, is currently considered as a renewable resource for producing energy owing to its low cost as well as its abundance. It largely contains hemicellulose, cellulose (for wood-based biomass) or cellulose- like compound (for seed-based biomass), and lignin of which the content could change depending on type of biomass. Recently, much attempt has been focused on pyrolysis, a thermochemical technology, as a promising approach for biomass conversion into bio-fuel.

Although paid much more attention, pyrolysis, especially its reaction pathways, is ambiguously understood because of its complexity. In addition, it should be noted that the most important factor to lower technology and operation cost is to reduce the number of controlling variables. If the operating parameter is more systematically investigated through which the insignificant ones could be realized, i the controlling process would be more simplified and easily operated, resulting in improving technology’s economical feasibility. As a consequence of all previous reasons, in this research, the plant-derived biomass was used as an object for pyrolysis in both closed and open reactor.

The statistical design of experiment (DOE) was applied to set up for some experiments and then all the model equations would be employed to optimize the process. More importantly, the kinetic mechanisms were also explored carefully by using different lumped kinetic models. Subsequently, experimental data would be applied for verifying the accordance with proposed models. All the detail contents of this research were briefly shown as follows: For the pyrolysis in closed reactor (micro-tubing reactor), a statistical design of experiment (DOE) was applied to set up for experiment run and then all the model equations would be employed to optimize the process.

The palm kernel cake was utilized as the feedstock for all experiment using this type of reactor. In order to understand more about pyrolysis mechanism in the micro-tubing reactor, through which all the affecting parameters could be clarified, leading to the ability to upgrade the performance of pyrolysis, the kinetic model was also proposed, and the rate constants were subsequently drawn. The results showed that all the primary reactions were much more dominant than the secondary ones and the pyrolysis in closed condition seem to be preferable to generating solid product rather than other products. ii As for the fast pyrolysis in tubular reactor, first of all, a comparative study of pyrolysis was carried out using both types of biomass: palm kernel cake (major non-cellulosic material) and pine wood chip (cellulosic material).

The effect of biomass feedstock on the distribution and properties of product were also investigated. In addition, the kinetic model of fast pyrolysis was also presented and verified. From regression calculation, the rate constants were obtained. From these constants, it can be found that the fast pyrolysis in tubular reactor was more favorable to occur via the reaction forming tar following by the decomposition of tar to produce gas, rather than reaction forming the mixture product of char and gas.

Finally, for the pyrolysis in open reactor (fluidized bed reactor), the central composite rotatable design (CCRD) was employed for investigating the effect of feed rate of feedstock, biomass particle size, pyrolysis temperature and residence time on fast pyrolysis of biomass (palm kernel cake). The activation energy of pyrolysis in the open condition was also determined using thermogravimetric analysis (TGA). Moreover, from TGA data the surveyed temperature range was withdrawn. From the data, the mathematical model for liquid product yield was hence obtained and used to reach the optimum of 49.5 wt%, corresponding to the condition of feed rate 225 g/hr, particle size 600µm, pyrolysis temperature 500°C, and residence time 0.

iii Table of Contents Abstract. i List of Figures. ix List of Tables. xii CHAPTER 1 – General Introduction 1.12 CHAPTER 2 – Literature Review 2.

Concept of biomass. Biomass definition and classification. Approaches for biomass conversion into energy. Concept of pyrolysis.

Pyrolysis mechanisms and pathways. Theory of central composite rotatable design (CCRD). Set up experiment using matrix design. Calculating the regression coefficients.

Verifying the statistical significance of each regression coefficient. Verifying the lack of fit of regression equation .38 CHAPTER 3 – Effect of Operating Parameters and Kinetics of Pyrolysis in a Tubing Reactor 3. Characterization of biomass. Pyrolysis of palm kernel cake.

Characterization of pyrolysis product. Results and discussion. Characteristics of biomass. Thermal decomposition analysis of biomass.

Optimization of pyrolysis conditions by CCRD. Characterization of pyrolysis products .71 CHAPTER 4 – Comparative Study of Pyrolysis of Palm Kernel Cake and Pine Wood Chip Using an Open Tubular Reactor 4. Results and discussion. Thermogravimetric analysis of biomass.

Effect of fast pyrolysis conditions on product yield.93 vi CHAPTER 5 – Kinetic Model of Fast Pyrolysis using Palm Kernel Cake in a Closed Tubular Reactor 5. Calculating product yield. Results and discussion. Composition of gas product .112 CHAPTER 6 – Pyrolysis kinetics and parametric effects on fast pyrolysis of palm kernel cake using thermogravimetric analyzer and fluidized bed reactor 6.

Fluidized bed reactor. Results and discussion. Kinetic parameters of pyrolysis using TGA. Fast pyrolysis using fluidized bed reactor.

Characteristic of pyrolyzing liquid product.141 CHAPTER 7 – Conclusions and further researches 7.147 viii List of Figures Page Figure 2.1 Structure of hemicellulose 17 Figure 2.2 Structure of cellulose 17 Figure 2.3 Structure of lignin 18 Figure 2.4 Structure of mannan 18 Figure 2.5 Some typical applications of biomass 23 Figure 2.6 Energy products and classification 25 Figure 2.7 Pyrolysis definition 27 Figure 2.8 Pure cellulose pyrolysis pathway: (1): primary pyrolysis; (2) secondary pyrolysis 33 Figure 2.9 Global kinetic model 33 Figure 2.10 Reaction scheme used by Liden, and Diebold 33 Figure 2.11 Reaction scheme of Knight.1 Schematic diagram of experimental apparatus 45 Figure 3.2 TGA and DTG curve for pyrolysis of palm kernel cake using TG method 50 Figure 3.3 Gas yield in the variation of experiment 54 Figure 3.4 Liquid yield in the variation of experiment 54 Figure 3.5 Solid yield in the variation of experiment 55 Figure 3.6 The chromatogram of GC – FID for gas product 57 ix Figure 3.7 Proposed pyrolysis model 63 Figure 3.8 Effect of residence time on product distribution at 400°C 68 Figure 3.9 Effect of residence time on product distribution at 430°C 68 Figure 3.10 Effect of residence time on product distribution at 460°C 69 Figure 4.1 Schematic diagram of experimental apparatus 76 Figure 4.2 DTG data of TG analysis for PKC and PWC at heating rate of 20oC/min 79 Figure 4.3 Product yield of fast pyrolysis of palm kernel cake 82 Figure 4.4 Product yield of fast pyrolysis of pine wood chip 82 Figure 4.5 Yield of hydrocarbon and mixture of CO and CO2 in gas products obtaining from fast pyrolysis at different conditions: (1) - 550oC, 20 mL/min; (2) - 550oC, 500 mL/min; (3) - 750oC, 20 mL/min; (4) - 750oC, 500 mL/min 85 Figure 4.6 GC-FID analysis of pyrolyzing gas product of pine wood chip at 750oC, 20 mL/min 85 Figure 5.1 Pyrolysis reaction mechanisms proposed by Liden [1] 96 Figure 5.2 Schematic diagram of experimental apparatus 96 Figure 5.3 Relationship between biomass yield and reaction time described by equation (10) 106 Figure 5.4 Product yields of fast pyrolysis obtained from experimental data and calculations at various conditions 110 Figure 6.1 Schematic diagram of experimental apparatus 119 x Figure 6.2 DTG data from thermogravimetric analysis of palm kernel cake 123 Figure 6.3 The relationship between ln(dX/dt) and 1/T at different iso-conversion points 124 Figure 6.4 Calculated activation energy of pyrolysis as a function of conversion 124 Figure 6.5 Relationship between actual and predicted value of liquid product yield 134 Figure 6.6 Liquid yield at the condition of feed rate = 160g/hr, particle size = 300µm 134 Figure 6.7 Liquid yield at the condition of pyrolysis temperature = 400oC, residence time = 0.8 Liquid yield at the condition of residence time = 0.9 sec, particle size = 600µm 135 xi List of Tables Page Table 3.1 - Sample characteristic of palm kernel cake 47 Table 3.2 Central composite rotatable design 22 + 2x2 + 5 53 Table 3.3 Composition of solid product by Elemental analysis 60 Table 3.4 GC – MS analysis of bio-oil from pyrolysis of palm kernel cake at 460oC 61in 12 min 61 Table 3.5 Reaction rate constants (min-1) of pyrolysis 67 Table 4.1 Bio-oil and water content in liquid product at 550oC 86 Table 4.2 Major bio-oil product analyzed by GC-MS for fast pyrolysis of Palm kernel cake at 550oC, 500 mL/min 89 Table 4.3 Major bio-oil product analyzed by GC-MS for fast pyrolysis of Pine wood chip at 550oC, 500 mL/min 90 Table 5.1 Reaction rate constants (s-1) 109 Table 6.1 Factor variation intervals 126 Table 6.2 Experimental design matrix and response value 127 Table 6.3 Statistical significance of regression coefficients 130 Table 6.4 GC-MS analysis of bio-oil from pyrolysis of palm kernel cake at 400 and 500°C 139 xii CHAPTER 1 General Introduction 1. Biomass source As commonly known, fossil fuels, namely oil and coal, are limited. Oil is estimated to be run out within 40 years and coal within 250 years from now [1]. From this issue, many researchers have focused on finding a new source for energy.

Biomass is one of the most interesting alternative sources, which has been paid much more attention to in recent years, owing to its low cost as well as its abundance [2]. The term biomass is used to describe all biologically produced substances. World production of biomass is estimated at 146 billion metric tons a year. Some farm crops and trees can produce up to 20 metric tons of biomass per acre a year.

Only algae and grasses may produce 50 metric tons per year [3]. The source of biomass is infinite and can be replenished through natural processes, hence it is also considered as a renewable source for producing energy. For instance in the United States, biomass contributes 1.5% of the total electricity supply compared to 0.1% for wind and solar combined. More than 7800 MW of power is produced in biomass power plants installed at more than 350 locations in the U., which represent about 1% of the total electricity generation capacity.

1 According to the International Energy Agency, approximately 11% of the energy is derived from biomass throughout the world [4]. Biomass can stem from timber industry, agricultural crops, forestry residues, household wastes and wood [5]. Of all these types of biomass, woody biomass makes up the most major amount. Therefore, most researches have now focused on this one.

This material largely contains hemicellulose, cellulose (for wood-based biomass) or cellulose-like compound (for seed-based biomass), and lignin of which the content could change depending on type of biomass. Hemicellulose, a branched biopolymer with a random and amorphous structure, is most favorably decomposed. In contrast, lignin is the most difficult one to be degraded due to its cross-linked three-dimensional structure.