《Bioresource Technology》：Full valorization of sugarcane bagasse: Pilot-validated and industrially profitable integrated biorefinery platform
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突破第二代生物精炼经济瓶颈，本研究开发了甘蔗渣全组分高值化利用平台，通过温和三甘醇/水碱性预处理实现高效组分分离，千吨级中试验证纤维素保留率90.2%、寡糖回收率95.3%， techno-economic分析显示年处理百万吨规模总投资7.47亿美元，高值寡糖贡献78.2%收入，建立可持续农业 residue高值化新范式。
彭武|谭学松|张全|苗长林|孔晓英|崔彦斌|宋学平|孙志和|谢才锋|徐永实|李凯|孙福宝|庄新树
中国科学技术大学能源科学与工程学院，合肥230026，中国
摘要
为克服第二代生物炼制厂的经济瓶颈，本研究开发了一种针对甘蔗渣（SCB）的全组分增值平台。通过温和的三乙醇胺（TEG）/水碱性预处理方法，成功将SCB高效分离为活性木质素、寡糖和乙醇。关键的是，该工艺在1000吨的试验规模上得到了验证，实现了90.2%的纤维素保留率和95.3%的寡糖回收率。这一试验结果为年处理量达一百万吨的商业化生产提供了依据。随后的技术经济分析（TEA）显示，总投资为52.3372亿元人民币（7.4767亿美元），投资回收期为10年。值得注意的是，高价值寡糖占总收入的78.2%，表明该技术显著摆脱了对乙醇的依赖。敏感性分析和蒙特卡洛模拟进一步证实了该项目对市场波动的财务稳健性。本研究提供了一个经过严格验证的工业蓝图，为可持续、高利润的农业工业残渣增值提供了新的技术经济基准。
引言
循环生物经济通过最大化生物质的价值转化并替代化石基原料，促进了全球能源转型（Kuppan等人，2023年）。作为主要的木质纤维素资源，甘蔗渣（SCB）对于实现联合国可持续发展目标至关重要（Raman等人，2025年）。然而，存在一个“价值悖论”：虽然传统上甘蔗渣被低效地用于发电，但锅炉效率的提高和田间废弃物的回收产生了大量未被利用的SCB过剩。将这一副产品转化为高价值原料至关重要，但由于高昂的成本和较差的经济可行性，第二代生物炼制厂面临商业化障碍（Khandelwal等人，2025年）。此外，传统研究通常只关注单一产品流（例如乙醇），导致近30%的生物质作为污染性废弃物被丢弃（Morais等人，2016年）。
技术障碍进一步加剧了这些挑战。传统的预处理方法（如稀酸或蒸汽爆破）使用苛刻的条件，会导致糖分降解并产生下游发酵抑制剂（J?nsson & Martín，2016年）。尽管有机溶剂体系具有更好的分离效果，但低沸点溶剂（如甲醇）需要高压操作，从而增加资本支出和安全风险。此外，酸催化的有机溶剂过程常导致设备严重腐蚀和抑制剂生成，影响转化效率。虽然高沸点溶剂（如二醇）可以实现常压分离，但其工业规模的可行性尚未得到充分验证（Chen等人，2025年；Rabelo等人，2023年）。因此，需要综合策略来实现温和的全生物质增值（Gai等人，2025年；Rabelo等人，2023年）。
本研究通过评估一种采用温和三乙醇胺（TEG）/水碱性系统（90°C，常压）的创新集成生物炼制平台来解决这些问题。该工艺将SCB分离为高纯度的活性木质素和全纤维素组分；后者通过甲酸催化的水解以及同时进行的糖化和共发酵（SSCF）过程转化为高价值的功能性寡糖。为了将实验室研究结果转化为实际应用，提出的生物炼制工艺在1000吨的试验规模上得到了验证。所得实证数据为兆吨级工厂的Aspen Plus流程图提供了坚实基础。后续的技术经济分析和蒙特卡洛模拟表明，将生产模式从批量乙醇转向高价值寡糖可以确保经济上的稳健性，为农业工业残渣转化提供了一条实用且可扩展的路径。
方法论
为了实现SCB的完全增值并评估其工业潜力，本研究采用了一个从试验规模验证到工艺建模和技术经济分析的综合性框架。该过程分为两个核心阶段：首先建立了一个年处理能力为一千吨SCB的试验平台，以验证关键单元操作的性能和集成效果；随后利用该平台的实验数据进一步开发...
SCB预处理与分离
试验表明，所开发的预处理工艺能够有效分离SCB的主要组分。该工艺显著保留了结构碳水化合物，回收的全纤维素固体中保留了90.2%的初始纤维素和80.3%的初始半纤维素。如（见补充材料）中的质量平衡所示，分离得到了58.9%的全纤维素残渣，其中含有55.4%的纤维素...
结论
本研究从技术经济角度验证了一种用于SCB全组分增值的集成生物炼制工艺，填补了试验验证与工业应用之间的差距。在1000吨试验规模上的验证表明，该工艺实现了90.2%的纤维素保留率和95.3%的寡糖回收率。该设计符合先进的循环经济理念，通过94%的溶剂回收率和最小的废弃物产生确保了环境可持续性。
作者贡献声明
彭武：撰写 – 审稿与编辑、撰写 – 原稿、可视化、验证、监督、软件开发、数据分析、概念化。谭学松：监督、方法论、数据分析、概念化。张全：方法论、数据分析、概念化。苗长林：数据分析。孔晓英：项目管理、方法论、数据分析。崔彦斌：资源协调。宋学平：资源协调、数据分析。孙志和：
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的财务利益冲突或个人关系。
致谢
本研究得到了国家自然科学基金（52476231、22478388）、中国科学院的国际合作计划（118GJHZ2024075GC）以及中国国家重点研发计划的国际科技创新合作计划（2021YFE0114400）的财政支持。
