Telaah Potensi Penerapan Teknologi Terkini pada Hidrolisis Selulosa dengan Sistem Pengendalian Terintegrasi dalam Proses Bioetanol G2
Anissa Ditia 1 , Teuku Beuna Bardant 2 , Amaliyah Rohsari Indah Utami 1 , Roni Maryana 2 , Yan Irawan 2 , Muryanto 2 , Eka Triwahyuni 2 , Yanni Sudiyani 2 1 Teknik Fisika, Telkom University, Bandung, Indonesia
2 Pusat Penelitian Kimia, Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia, Kawasan PUSPIPTEK Serpong Tangerang,

## Indonesia
Diterima: 8 Juni 2021, Revisi akhir: 21 Juni 2021, Disetujui terbit: 29 Juni 2021
Review on Potency of Application Recent Technology in the Integrated Process and Control on Cellulose Hydrolysis in Bioethanol G2 Production Process

## Abstract
This review listed current technologies and innovations in the control system which potentially applied in the intensification of cellulose hydrolysis as part of 2 nd Generation Bioethanol production process. The review started from the general latest innovations in the 2 nd Generation Bioethanol. Cellulose hydrolysis as the main characteristics in the 2 nd Generation of Bioethanol required further attention in the intensification. Especially in how to integrate cellulose hydrolysis with its control system and to integrate it with upstream and downstream units. The special requirements in cellulose hydrolysis are 48 hours agitation duration and time-dependent mixture viscosity. At the end of the review, listed technologies were assessed to be applied in the 2 nd Generation Bioethanol. The assessment was based on their potency in increasing process efficiency and the potency of required investment if they are applied. A Very High Gravity (VHG) saccharification at optimum intermittent agitation speed was a promising innovation for cellulose hydrolysis if intensification was conducted onto the existing production plant. If intensification is conducted to a plant design, building an agitation tank according to best Computational Fluid Dynamic (CFD) simulation, complemented with controlled moving baffles and best suitable impeller design is a promising design for efficient hydrolysis. This agitation tank was then completed with the advanced available control system, which is capable to adapt the viscosity changes.

## Keywords: agitation, saccharification, biomass, viscosity, non Newtonian fluids

## Abstrak
Kajian ini merangkum teknologi dan inovasi sistem pengendalian yang berpotensi diterapkan dalam intensifikasi  proses  hidrolisis  selulosa  pada  produksi  bioetanol  G2.  Telaah  dimulai  dari  perkembangan terbaru intensifikasi produksi bioetanol secara umum. Hidrolisis selulosa adalah tahapan pembeda antara proses bioetanol G2 dan generasi sebelumnya. Perhatian utama dalam intensifikasi hidrolisis selulosa adalah pada bagaimana hidrolisis selulosa terintegrasi dengan sistem pengendalinya dan integrasi hidrolisis selulosa dengan bagian hulu ( pretreatment ) dan hilir (penyulingan). Keunikan proses ini adalah durasi kerja yang membutuhkan 48 jam dan viskositas campuran yang tergantung waktu. Bagian akhir telaah ini memetakan potensi penerapan teknologi dan inovasi terbaru yang telah dirangkum. Pemetaan berdasarkan potensi peningkatan efisiensi dan potensi tambahan investasi. Sakarifikasi Very High Gravity (VHG) pada kecepatan pengadukan optimum dan intermittent dinilai  sebagai  pilihan  paling  menarik  bila  intensifikasi  dilakukan pada unit produksi yang telah berdiri. Namun jika intensifikasi untuk rancangan pabrik baru, maka tangki hidrolisis yang dirancang dengan simulasi CFD, dilengkapi dengan sekat ( baffles ) yang bergerak terkendali, dan rancangan batang pengaduk ( impeller ) paling cocok menurut simulasi adalah pilihan menarik. Rancangan ini kemudian diintegrasikan dengan sistem pengendali yang mampu memperkirakan perubahan viskositas.
Kata kunci: pengadukan, sakarifikasi , biomassa, viskositas, fluida non Newtonian
Jurnal Selulosa Vol. 11 No. 1 Juni 2021 Hal. 21 - 38

## JURNAL SELULOSA
e-ISSN: 2527 - 6662 p-ISSN: 2088 - 7000
© 2021 - Jurnal Selulosa all rights reserved. Open access under CC BY-NC-SA license. ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ )
DOI: http://dx.doi.org/10.25269/jsel.v11i01.320
Jurnal Selulosa, Vol. 11, No. 1, Juni 2021 : 21 - 38
Proses  produksi  Bioetanol  Generasi  2  (G2) merupakan pengembangan dari proses Generasi 1 dengan tidak lagi menggunakan bahan pangan sebagai bahan baku proses. Bioetanol G2 menggunakan bahan baku berbasis selulosa. Proses ini membutuhkan tahapan hidrolisis selulosa menjadi glukosa yang sekaligus menjadi pembeda dari generasi sebelumnya. Proses bioetanol G2 sendiri terdiri dari pretreatment / delignifikasi;  sakarifikasi  dan  fermentasi; destilasi dan dehidrasi. Telaah ini merangkum dan memetakan teknologi terkini yang berpeluang untuk  diterapkan  dalam  intensifikasi  hidrolisis selulosa melalui rancangan proses dan sistem pengendali yang terintegrasi.

## Pendahuluan
Kinerja sistem pengendali yang dimaksud dalam telaah ini adalah kemampuan sistem dalam menjaga ketangguhan ( resilience ) dan kelenturan ( flexibility )  sebuah  proses  kimia.  Penjelasan mengenai ketangguhan dan kelenturan sistem pengendali proses kimia mengacu pada istilah Manfred  Morari  yang  ditelaah  sebelumnya (Grossmann,  Calfa  and  Garcia-Herreros,  2014). Kelenturan adalah kemampuan beradaptasi dengan persyaratan yang baru, yang berbeda, atau yang berubah. Sementara ketangguhan adalah kemampuan memulihkan atau menyesuaikan terhadap gangguan atau perubahan. Metode dalam mengembangkan proses produksi dan sistem pengendaliannya dibagi menjadi dua. Pertama, proses produksinya sudah mapan, lalu sistem pengendalian dibangun sesuai proses produksinya. Ruang untuk meningkatkan kinerja melalui pembaruan sistem pengendalian untuk metode pertama ini lebih kecil dibanding metode kedua. Dalam metode kedua proses produksi dan sistem pengendalian dirancang secara bersamaan. Keunggulan metode kedua dibahas dalam tulisan telaah sebelumnya (Sharifzadeh, 2013). Telaah tersebut menceritakan evolusi metode kedua ini serta membandingkan keunggulan dan kelemahan dari keduanya. Rancangan sebuah tahapan proses kimia lengkap dengan sistem pengendaliannnya sangat terkait dengan tahapan proses sebelumnya (hulu) dan setelahnya (hilir). Keterkaitan ini membuka ruang inovasi bagi insinyur kimia. Inovasi yang dimaksud adalah meningkatkan efisiensi melalui kajian proses terintegrasi. Mewujudkan inovasi ini bisa dilakukan dengan merancang proses
produksi dan sistem pengendaliannya secara bersamaan. Perancangan secara bersamaan memungkinkan dengan menerapkan sistem pengendali Nonlinear  Model  Process  Control (NMPC)  yang  berujung  pada Economic  Model Process  Control (EMPC).  Telaah  terhadap model ini telah dilakukan (Rafiei and Ricardez- Sandoval,  2020).  Masalah  seperti  closed-loop stability,  perubahan  fasa,  dan  konvergensi dari algoritma sistem kendali masih menjadi tantangan dan masih memengaruhi keberhasilan rancangan. Penerapan pengoptimalan global juga masih terbatas, terutama untuk proses kimia yang memiliki ketidakpastian besar dan/ atau kasus pengendalian yang non-konveks. Kemajuan ilmu komputasi saat ini memberikan kepercayaan bahwa pemecahan masalah kompleks dari integrasi proses kimia dengan sistem pengendaliannya dapat dicapai di masa depan. Namun masih diperlukan upaya besar untuk memasukkan ketidakpastian dalam teknik penghitungan secara efisien serta pengembangan teknik pemodelan ke dalam formulasi.
Proses  Intensifikasi  (PI)  mengkaji  potensi penghematan energi dan bahan kimia secara signifikan yang dapat diperoleh melalui pembaruan sistem pengendali. PI sebagai teknologi alternatif masih bersaing dengan rekan konvensional mereka. Pendekatan sistematis dan alat untuk memutuskan solusi yang paling menjanjikan dari proses yang diintensifkan saat ini ketersediaannya masih kurang. Rekayasa Sistem Proses ( Process Systems  Engineering (PSE)) menjadi salah satu pilihan pendekatan. PSE mengkaji ulang dan kemudian  memodifikasi  sintesis  proses,  desain, analisis, dan penggunaan alat agar lebih optimal. Telaah sebelumnya menjelaskan survei ekstensif tentang pendekatan PSE paling mutakhir untuk PI (Tian, Demirel, Hasan and Pistikopoulos, 2018). Telaah tersebut juga menganalisis status terkini ketersediaan simulasi di bidang pemodelan. Telaah ini juga menyoroti desain, sistem sintesis yang diintensifkan, serta sistem untuk penilaian kinerja pengendalian, pengoperasian serta keselamatannya.  Berbagai  perspektif  tentang PI  juga  diulas,  baik  dari  perspektif  akademis maupun industri.
Peneliti yang sama juga menelaah perkembangan terbaru sintesis sistem PI yang terbukti dapat beroperasi, berikut tantangan utama dan peluang penelitian di masa datang (Tian and Pistikopoulos, 2019). Telaah ini juga merangkum ide-ide, pendekatan-pendekatan dan alat-alat
baru yang masih dalam tahap pengembangan. Diharapkan semua hal-hal baru ini mempercepat terwujudnya sistem PI yang inovatif dan terbukti bisa dioperasikan.
Subjek PI dalam proses kimia dikelompokkan menjadi unit pemisahan, reaksi, hybrid reaksi/ pemisahan,  dan  penggunaan  energi  alternatif. Dalam telaah ini akan difokuskan pada hidrolisis enzimatik  selulosa  yang  merupakan  reaksi berdurasi panjang dengan viskositas yang terus berubah. Tetapi pertanyaan utamanya masih  sama  dengan  kelompok  lain,  yaitu:  (i) Bagaimana  mendapatkan  desain  yang  intensif secara  sistematis?  (ii)  Bagaimana  memastikan struktur yang intensif tersebut beroperasi sesuai harapan dan berkinerja sesuai targetnya tanpa mengorbankan fungsi lain? Dan (iii) bagaimana memperkirakan kelayakan dan biaya desain baru yang  intensif?  Pertanyaan  serupa  yang  coba dipecahkan oleh peneliti sebelumnya (Tian et al ., 2018). Telaah PI dan status terkini dari rancangan terintegrasi untuk produk tertentu telah dipublikasikan, misalnya produk emulsi kosmetik (Calvo et  al .,  2020).  Ulasan  ini  menyoroti dua landasan penerapan PI melalui rancangan terintegrasi. Pertama adalah parameter pasar, variabel teknik, dan model bisnis. Landasan kedua adalah pendekatan sistematis terstandar untuk menerjemahkan kebutuhan konsumen ke  dalam  spesifikasi  teknis.  Telaah  ini  juga menyajikan persyaratan untuk memperbaiki akurasi model prediksi sifat fisik produk emulsi. Perbaikan dilakukan dengan mempertimbangkan kerangka kerja pemodelan yang baru, misalnya model keseimbangan populasi. Ulasan lain secara khusus membahas tantangan dan peluang dalam pengendalian  manufaktur  biofarmasi  (Hong et al ., 2018). Rancangan strategi kontrol adaptif dan hybrid dibahas dalam telaah ini.
Telaah sebelumnya yang terkait erat dengan telaah ini merangkum temuan terbaru dalam hidrolisis  enzimatik  campuran  padatan  tinggi, pencapaian  serta  tantangannya  (Da  Silva et  al ., 2020).  “Efek  zat  padat  tinggi”  dibahas  dalam telaah ini. Efek yang dimaksud adalah hambatan reologi pada permulaan operasi. Misalnya keterbatasan kontak dengan air timbul akibat sistem yang sangat kental sehingga mengganggu perpindahan massa dan panas. Masalah ini  dianalisis  dari  perspektif  terhambatnya aktivitas  enzim.  Efek  padatan  tinggi  kemudian dibandingkan dengan efek inhibisi produk akhir
dan  efek  inhibisi  senyawa  pengotor.  Senyawa pengotor seperti lignin mungkin tidak tercuci sempurna saat pretreatment biomassa dan bisa berikatan dengan enzim sehingga mengakibatkan enzim  tidak  produktif.  Ulasan  ini  juga menyajikan kemajuan inovasi dan teknologi yang bisa diterapkan untuk mengurangi efek padatan tinggi,  seperti  pengembangan  formulasi  enzim yang lebih efisien, strategi pengumpanan enzim dan biomassa, rancangan reaktor dan impeller serta  strategi  proses  untuk  mengurangi  efek inhibisi produk akhir. Jadi telaah ini lebih fokus pada pemanfaatan dan optimasi enzimatis.
Mekanisme  adsorpsi  enzim  ke  permukaan biomassa ditinjau lebih lanjut oleh peneliti lain (Baig,  2020).  Mekanisme  adsorpsi  konseptual baru disajikan untuk mengisi celah dalam literatur sebelumnya.  Proses  adsorpsi  enzimatik  dimulai dengan  interaksi  timbal  balik  antara  enzim  dan substrat, dan diakhiri dengan pembentukan ikatan molekuler. Mekanisme ini diharapkan membantu peneliti dan industriawan untuk merancang proses adsorpsi secara lebih efisien. Faktor-faktor yang dibahas secara rinci adalah karakteristik permukaan  substrat,  faktor  lingkungan,  seperti kondisi aliran, suhu, dan konsentrasi.
Telaah ini menjelaskan peran sistem pengendalian dalam intensifikasi khususnya pada produksi bioetanol G2. Pada bagian selanjutnya akan dijelaskan secara singkat perkembangan terbaru  intensifikasi  proses  bioetanol  secara umum. Pada bagian ketiga akan dibahas tentang sistem kendali dan perannya dalam intensifikasi. Beberapa studi sebelumnya tentang sistem pengendali dianalisis kemungkinannya untuk diterapkan di proses bioetanol G2. Pretreatment dalam proses pembuatan bioetanol dapat menggunakan proses pembuatan pulp kertas sebagai acuan. Fermentasi dan distilasi memerlukan  sedikit  modifikasi  dari  proses bioetanol G1. Dengan demikian keduanya telah memiliki banyak referensi dan tinjauan literatur. Hidrolisis  selulosa  yang  merupakan  pembeda utama dalam proses bioetanol G2 membutuhkan perhatian lebih untuk intensifikasi. Dalam ranah teknik  kimia,  hidrolisis  enzimatis  sederhananya adalah sebuah proses dalam tangki berpengaduk partaian ( batch ). Masalah utamanya adalah durasi kerja  tangki  yang  membutuhkan  48  jam  dan viskositas campuran yang berubah tergantung waktu  (Bardant,  Susanto  and  Winarni,  2017) . Bagian keempat dari tinjauan ini berfokus pada sistem kendali tangki berpengaduk. Tangki
berpengaduk proses kristalisasi dan polimerisasi akan banyak digunakan sebagai referensi karena viskositasnya yang juga tergantung waktu. Karena biogas dan bioetanol adalah sumber energi terbarukan dan ramah lingkungan, maka analisis efisiensi  energi  menjadi  penting.  Peningkatan efisiensi  energi  dikaji  dengan  merujuk  pada proses produksi biogas dan produksi bioetanol.

## Intensifikasi dalam Proses Produksi Bioetanol
G2
Pemisahan selulosa dari lignin umumnya menggunakan proses pulping . Namun kebutuhan produk akhir pulp untuk kertas dan untuk produksi etanol berbeda. Sehingga peluang intensifikasi  proses  produksi  bioetanol  generasi kedua  dengan  modifikasi pretreatment sangat terbuka.  Sebagian  besar  upaya  intensifikasi proses bioetanol G2 yang telah dilakukan adalah modifikasi pretreatment . Pretreatment microwave diusulkan sebagai alternatif  modifikasi  karena  dapat  mengurangi waktu pretreatment (Binod et  al .,  2012).
Pretreatment microwave pada ampas tebu dengan  1%  NaOH  pada  600  W  selama  4 menit  dilanjutkan  dengan  hidrolisis  enzimatis memberikan rendemen gula pereduksi sebesar 0,665 g/g biomassa kering. Perlakuan kombinasi microwave-alkali-asam dengan 1% NaOH diikuti 1%  asam  sulfat,  rendemen  gula  reduksi  naik menjadi 0,83 g/g biomassa kering. Perlakuan microwave-alkali  pada  450  W  selama  5  menit menghilangkan hampir 90% lignin ampas tebu.
Pendekatan  intensifikasi  lain  dinamakan kilang biolignoselulosa. Kilang biolignoselulosa juga memproduksi bahan kimia dan bahan bakar selain bioetanol. Bahan baku untuk kilang dari produk samping pertanian atau kehutanan dan berpotensi menjadi keunggulan utama dalam ekonomi berkelanjutan. Pretreatment air panas  ( Liquid  Hot  Water (LHW))  dan ethanol organosolve (EO)  dinilai  menjanjikan  karena kebutuhan bahan kimia yang rendah. Untuk mengatasi keterbatasan mereka ini, dilakukan kajian  gabungan  LHW  dengan  EO  terhadap jerami gandum (Weinwurm et al ., 2017). Sebuah rangkaian  lima  reaktor  masing  masing  45  mL digunakan untuk melacak pelepasan karbohidrat dan lignin selama pulping. Pelepasan karbohidrat dan lignin maksimal ketika kondisi EO yang tinggi  (200°C,  20%-etanol)  diterapkan  setelah LHW.
Ketinggian  kondisi  operasi  ( harshness ) terkadang  didefinisikan  sebagai  sebuah karakteristik. Salah satunya dinyatakan sebagai “ordinat  reaksi”  untuk  memetakan  tingkat hidrolisis. Ordinat reaksi pertama dikembangkan oleh Overend et  al . dinamakan severity  factor (R0).  R0  merupakan  penggabungan  suhu  dan waktu (Overend, Chornet and Gascoigne, 1987). Ordinat reaksi R0 berhasil diterapkan pada pulping ledakan  kukus  ( steam  explotion ), pretreatment ledakan kukus yang dilanjutkan LWH, dan untuk Kraft  Pulping.  Kondisi  operasi  EO  dan  LHW tidak  boleh  melebihi  R0  8.000  (atau  setara  30 menit pada 180 °C) untuk menghindari degradasi produk. Pemodelan kinetik fraksinasi glukan dan xilan dalam kajian sebelumnya memperkirakan jumlah selulosa terhidrolisis dan produk sekunder degradasi (Weinwurm et al ., 2017).
Pendekatan yang lebih menyeluruh digunakan dalam penelitian dari Brasil dalam memanfaatkan ampas  tebu  (sugar  cane  bagase  (SCB))  sebagai bahan baku (Mesa et al ., 2016). Pencapaian utama penelitian ini adalah penggunaan tensoactive komersial  (terdiri  dari  ester  dan  beberapa surfaktan)  sehingga  menghilangkan  langkah penggilingan dalam pretreatment SCB. Dampak positif  penggunaan  surfaktan  ester  terhadap kinerja  enzim  dalam  proses  produksi  bioetanol juga dilaporkan dalam penelitian menggunakan TKKS sebagai bahan baku (Bardant et al ., 2012; Bardant et  al .,  2017).  Inovasi  tersebut  terbukti layak untuk digunakan dalam hidrolisis enzimatis. Pemanfaatan  bahan  baku  yang  tersedia  di sekitar merupakan titik awal yang menguntungkan, terutama limbah industri. Agave salah satu tanaman penghasil disakarida merupakan bahan baku yang terkenal untuk memproduksi minuman keras di Meksiko. Peneliti Meksiko menggunakan ampas agave  ( agave  bagasse (AGB))  sebagai  bahan baku disertai analisis lebih holistik hingga tahap fermentasi (Pérez-Pimienta et al ., 2017). Peneliti Filipina menggunakan sabut kelapa juga karena ketersediaan  yang  berlimpah  (Ebrahimi, et  al ., 2017).  Ringkasan  penelitian-penelitian  tersebut beserta penelitian sejenis tersaji di Tabel 1 .
Bahan  baku  spesifik-per-wilayah  yang murah dan melimpah memberikan keunggulan dalam pencarian proses produksi etanol yang ekonomis. Studi simulasi menggunakan kayu beech sebagai model lignoselulosa universal mendukung kesimpulan ini (Nitzsche, Budzinski and Gröngröft, 2016). Simulasi dilakukan untuk desain teknis dan evaluasi ekonomi biorefinery

## Tabel 1 . Ringkasan intensifikasi melalui pemanfaatan ketersediaan bahan baku dan penerapan VHG
No Bahan baku Kondisi operasi Inovasi utama Negara asal Hasil terbaik 1 Sugarcane Baggase (SCB) dua langkah pretreatment organosolv • Penggunaan commercial tensoactive (terdiri atas ester dan surfaktan) untuk meningkatkan kinerja hidrolisis sehingga SCB tidak perlu digiling.
• Membuktikan daur ulang 50% air lindi dari pretreatment organosolv tahap kedua masih layak didaur-ulang Brazil (Mesa et al. , 2016) Sacc.Cer efisiensi fermentasi: 81% Ongkos produksi: 1,0288 $/L etanol 2 Tandan Kosong Kelapa Sawit (TKKS) Pretreatment : Kraft Pulping Sakarifikasi VHG: 20 – 40 %wt campuran reaksi
Fermentation: Sacc.cer 1%v 60 hr, 28 o C
• Menggunakan SPAN 85 ( surfactant ester nonionic) untuk meningkatkan kinerja hidrolisis
• Menerapkan VHG; 48 hr, 28C
• Kondisi untuk mendapatkan hasil tertinggi o Pulp diumpankan 36,5%w o cellulase diumpankan 14,75 FPU/gr pulp
• Diuji pada skala pilot
Indonesia (Bardant, T.B.; Sudiyarmanto,
S.; Abimanyu,
H.; Hanum, 2012;
Bardant et al. , 2017) Konsentrasi etanol tertinggi dalam hasil fermentasi 87,4 g/L (10,45%v) 3 Agave bagasse (AGB) Fermentasi 48 jam • Menggunakan preteatment ionic liquid • Fermentasi menggunakan ethanologenic Escherichia coli strain MS04
• Strategi reaksi sequential enzymatic saccharification and fermentation (SESF) atau SHF
Meksiko (Pérez-Pimienta et al. , 2017) ionic liquid : 12,1 kg/100 kgAGB organosolv: 12,7 kg/100 kgAGB 4 Sabut kelapa Pretreatment: acidified aqueous glycerol (10 % air) rasio padatan terhadap cairan (S/L) ratio: 1:20 dan 1:30, suhu:130C duration: 60,30, 15 min • Karakteristik sabut: 34,8% glucan, 18,3% xylan, 35,8% lignin dan 8,7% extractives • Pretreatment hanya 30 menit
• Strategi reaksi: simultaneous saccharification and fermentation (SSF)
o suhu 37 ºC
o Sacc.cer: 5% w/v glucan, o Cellulase:10FPU/g glucan • Durasi SSF terbaik 3 hari
• glucan terhidrolisis; o S/L ratio 1:20 =79,7% o S/L ratio 1:30 =81,8%
Filipina
(Ebrahimi et al. , 2017) Konsentrasi etanol tertinggi
o S/L ratio 1:20 = 8,97 g/L o S/L ratio 1:30 = 8,81 g/L 5 Tongkol jagung Sakarifikasi VHG 24 wt% Fermentasi: Sacc.cer • Pretreatment menggunakan organosolv dan ledakan kukus
• Menerapkan VHG
• Kondisi untuk mendapatkan hasil tertinggi dari ledakan kukus dengan tambahan 0,2 % H 2 SO 4
Greece (Katsimpouras et al. , 2017) Konsentrasi etanol tertinggi 76 g/L 6 Jerami gandum Pretreatment organosolv Menggunakan enzim selulase dan ragi Sacc.cerr • Melakukan pemilihan pelarut organik untuk pretreatment. Pelarut diujikan: etanol, metanol, butanol, acetone dan dietilen glicol.
• Hasil terbaik dari pulp hasil pretreatment dengan ethanol pada 180 o C selama 40 menit.
Greece
(Salapa,
Katsimpouras,
Topakas and Sidiras, 2017) Konversi selulosa maks. 89% Perolehan etanol 67% teoritis 7 Eucalyptus globulus Pretreatment organosolv menggunakan 56% of glycerol-water pada 200 o C, 69 menit
Hidrolisis menggunakan: cellulase 16FPU/g L/S ratio = 3 Fermentasi dengan Sac.cerr • Perolehan selulosa dalam pulp didapat 99% dari selulosa dalam biomassa namun hanya 65% lignin terlarut. • menerapkan VHG dengan strategi reaksi SHF Portugal (Romaní, Ruiz, Teixeira and
Domingues, 2016)
Konsentrasi etanol tertinggi (94 g/L) perolehan etanol 77% teoritis
lignoselulosa yang dilengkapi sistem integrasi panas. Simulasi menggunakan Aspen Plus dengan asumsi  kapasitas  pabrik  400.000  t-berat-kering- per-tahun  (atau  energi  250  MW)  kayu beech . Proses terdiri dari tahapan pretreatment , hidrolisis enzimatis,  fermentasi  alkohol,  dehidrasi, pembangkit energi dan upgrading biogas. Neraca massa dan energi menunjukkan bahwa etanol bisa dihasilkan 61.600 t-per-tahun, 58.520 t-per- tahun  organosolv  lignin,  38.400  t-per-tahun biometana dan 90.800 t-per-tahun lignin dengan efisiensi energi total 87,1%. Analisis discounted cash flow menunjukkan bahwa konsep ini belum menguntungkan. Namun, analisis ekonomi sangat sensitif  terhadap  berbagai  asumsi,  khususnya asumsi harga kayu beech, etilen, dan organosolv lignin.
Kajian  intensifikasi  produksi  bioetanol  yang tidak  hanya  terfokus  pada pretreatment telah melakukan (Baeyens et al ., 2015). Jalur konversi untuk produksi bioetanol dari disakarida, dari pati, dan dari lignoselulosa diteliti dengan mempertimbangkan neraca massa dan energinya. Hasil penellitian dinilai dengan membandingkan data lapangan dan simulasi. Lima kemungkinan intervensi dibahas untuk perbaikan proses. Tiga dari lima saran tersebut pada tahap pemurnian. Sarannya adalah energy-pinch terintegrasi dari kondensor dan re-boiler dalam rangkaian distilasi bioetanol; penerapan proses hibrida menggunakan membran  pervaporasi;  dan  penggantian  proses dehidrasi etanol untuk kemurnian > 99.5 %-berat dengan  teknologi  membran.  Saran  intensifikasi di  hidrolisis  dan  fermentasi  adalah  penggunaan Campuran Sangat Kental/ Very  High  Gravity (VHG); dan penggunaan tambahan mikrofiltrasi dari kaldu fermentor untuk melindungi penukar panas dan kolom distilasi dari terbentuknya kerak. Porsi untuk lignoselulosa dalam kajian ini terbatas dibandingkan dengan pati dan disakarida.
Intensifikasi  dengan  menerapkan  VGH membutuhkan lebih banyak studi untuk bisa berkontribusi sebanyak studi pada pretreatment . Modifikasi  sistem  kendali  dan  integrasinya ke dalam rancangan proses bioetanol yang menerapkan  VGH  sangat  menjanjikan  dalam meningkatkan  efisiensi  proses.  Semua  demi tujuan menghasilkan proses bioetanol G2 yang menguntungkan. Bagian berikut akan meringkas panduan dan metodologi yang telah dipublikasikan tentang integrasi sistem kendali ke dalam rancangan proses.
Intensifikasi  melalui  Sistem  Pengendalian yang Terintegrasi dengan Proses Pengadukan dan dengan Proses Hulu/ Hilir
Integrasi pengendalian dan rancangan proses merupakan bidang studi yang menggabungkan kegiatan merancang proses keadaan tunak ( steady state )  dan  merancang  sistem  pengendalian dinamis dalam satu langkah. Merancang proses mengacu pada pemilihan proses dan penentuan kondisi operasi. Merancang sistem pengendalian mengacu pada sintesis strategi kendali untuk meminimalkan variabel pengganggu ( disturbance )  yang  secara  langsung  berdampak pada kualitas dan menjaga variabel kunci tetap dalam batas tertentu. Sebagian besar metodologi integrase telah mempertimbangkan biaya modal dan biaya operasi.
Sebuah penelitian sebelumnya menyajikan algoritma  yang  efisien  untuk  intensifikasi  suatu rancangan proses dan pengendalian terintegrasi (Mohideen,  Perkins  and  Pistikopoulos,  1997). Algoritma diuraikan menjadi empat langkah, yaitu  (i)  menemukan  solusi  sub-masalah  suatu rancangan  proses  yang  multi-periode,  (ii) menentukan struktur proses produksi sekaligus struktur kendali yang sesuai (beserta karakteristik desainnya)  untuk  memastikan  proses  bekerja dalam  rentang  kritis  yang  ditetapkan,  (iii) analisis gabungan kelayakan dan stabilitas untuk rancangan proses dan pengendalian dalam rentang waktu tertentu, dan (iv) hasil analisis digunakan untuk  intensifikasi  dengan  cara  menentukan kondisi  operasi  kritis  baru  yang  lebih  efisien. Algoritma ini telah diterapkan pada perancangan proses distilasi dan berhasil menghemat biaya secara  signifikan  melalui  teknik  sekuensial. Algoritma ini juga memastikan stabilitas dalam rentang ketidakpastian. Dasar utama algoritma tersebut adalah membagi sebuah proses menjadi multi-periode dengan setiap periode dianggap tunak. Asumsi tunak menghindari perhitungan kondisi operasi menggunakan persamaan non- linier. Kondisi optimum periode berikutnya ditentukan berdasarkan optimasi dari periode sebelumnya.
Pengembangan dasar algoritma tersebut kemudian lebih pada penyelesaian persamaan non- linier dengan dukungan perkembangan teknologi komputasi. Sebuah kajian mengembangkan metodologi untuk integrasi rancangan proses dan pengendalian berdasarkan sinyal input multi- level  pseudo-random  sequence (multi-level
PRS).  Metodologi  ini  kemudian  dibandingkan dengan metodologi estimasi Model-on-Demand (MoD)  pada  aplikasi  proses  non-linier  input- tunggal-output-tunggal  (Braun,  Rivera  and Stenman,  2001).  MoD  memungkinkan  prediksi sistem non-linier yang akurat dengan pendekatan yang  lebih  efisien  daripada  teknik  pemodelan pada umumnya. MoD membutuhkan sedikit asumsi pengguna dan tidak mempertimbangkan optimasi non-konveks. MoD memungkinkan pengguna  untuk  memasukkan  informasi  apriori ke dalam variabel rancangan sebagai sinyal input multi-level PRS. MoD telah disimulasikan pada reaktor rapid  thermal  processing (RTP) dan tangki pencampur air asin skala pilot. MoD menunjukkan kinerja yang sebanding dengan yang  dicapai  melalui  pemodelan  semi-fisik  dan pemodelan  semi-fisik  yang  dikombinasikan dengan neural network. Namun upaya untuk membangun MoD jauh lebih sederhana. Perbedaan utama dari metodologi MoD dan teknik pemodelan lainya pada cara model mengukur kinerja dinamis dari sistem loop tertutup. Pengelompokan model berdasarkan cara mengukur kinerja dinamis dan dampaknya terhadap perhitungan biaya dibagi tiga, yaitu: (1) pendekatan berbasis indeks kemampuan kendali ( controllability  index ),  (2)  pendekatan  berbasis pengoptimalan  dinamis  dan  (3)  pendekatan berbasis model tangguh ( robust model ) (Ricardez- Sandoval, Budman and Douglas, 2009). Pendekatan berbasis indeks kemampuan kendali menggunakan formulasi optimasi multi- objektif  dengan  tujuan  memperkecil  modal  dan biaya operasional yang dihitung dari model keadaan tunak. Namun indeks kemampuan kendali yang tidak memiliki korelasi yang jelas dengan biaya ekonomi. Dalam perhitungannya dikombinasikan dengan asumsi linieritas sehingga solusinya kurang optimal. Pendekatan pengoptimalan dinamis meningkatkan ketepatan solusi  intensifikasi  pendekatan  ini.  Keuntungan utama pengoptimalan dinamis adalah proses nonlinier dan efek dinamis dari gangguan eksternal yang  terdefinisi  sebagai  fungsi  waktu  dapat diperhitungkan secara seksama dalam perumusan masalah. Namun kelemahannya terletak pada kompleksitas komputasi yang dihasilkan adalah pendekatan ini. Kelemahan lainnya serupa dengan pendekatan indeks kemampuan kendali yaitu dampak variabilitas terhadap biaya masih belum  terdefinisi.  Pendekatan  berbasis  model tangguh didasarkan pada perhitungan estimasi
batas pada variabel proses yang menentukan fleksibilitas  proses,  stabilitas  dan  pengendalian sistem. Batas dihitung berdasarkan model linier dengan ketidakpastian (Ricardez-Sandoval et al ., 2009). Studi kasus model tangguh yang diterapkan pada tangki berpengaduk telah dilakukan pada studi sebelumnya (Valdez-Navarro and Ricardez- Sandoval, 2019). Model tangguh diterapkan untuk menghitung batas pada kinerja tiga parameter kontrol. Ketiga parameter kinerja tersebut adalah stabilitas proses, kelayakan proses dan skenario terburuk  (Ricardez  Sandoval,  Budman  and Douglas,  2008).  Pada  kajiannya,  kinerja  diukur berdasarkan teori Lyapunov dan analisis nilai SSV ( structured  singular  value )  untuk  mengestimasi batasan pada ketiga parameter kinerja yang dikaji (Ricardez-Sandoval et al ., 2009). Pendekatan lain dalam mengintegrasikan rancangan proses dan pengendalian adalah back- off approach. Pendekatan ini telah diterapkan untuk integrasi desain, penjadwalan dan pengendalian dalam rentang toleransi untuk unit multiguna sinambung  (Valdez-Navarro  and  Ricardez- Sandoval, 2019). Formulasi tersebut membutuhkan solusi persamaan non-linier bilangan bulat campuran  ( Mixed-Integer  Non-Linear  Problems MINLP). Investasi besar untuk sistem komputasi diperlukan bila back-off approach diterapkan pada skala besar dan melibatkan banyak unit. Algoritma turunannya kemudian dikembangkan untuk menghindari mahalnya komputasi, Mixed Integer Dynamic Optimization (MIDO). Penyederhanaan dilakukan dengan memisahkan keputusan kendali dari keputusan penjadwalan dan parameter ketidakpastian proses dihitung berbasis stokastik. Simulasi teknik pengambilan sampel dengan Monte Carlo digunakan untuk mempertimbangkan rentang toleransi ketidakpastian ke dalam sistem dan untuk menentukan kendala operasional proses. Back-off approach dengan simulasi Monte Carlo untuk pengambilan sampel telah diterapkan pada multi-product multi-unit pabrik partaian dan terbukti memberikan skema penjadwalan dan kondisi operasi optimal.
Contoh  lain  penerapan  intensifikasi  melalui integrasi rancangan proses dan pengendalian adalah  modifikasi  proses  kristalisasi  sinambung ( continue )  sebagai  alternatif  untuk  kristalisasi partaian  ( batch ).  Penerapan  intensifikasi  pada kristalizer-dua-tahap  dengan  umpan  campuran dan  produk  kristal  tak  murni  (Porru  and  Özkan, 2019).  Intensifikasi  untuk  mengoptimalkan  tiga
parameter sekaligus pada kondisi tunak dan dalam lingkup terbatas, yaitu kelayakan ekonomi proses, kualitas produk serta kebutuhan sistem pengendalian. Ketiganya seringkali memiliki tren yang bertentangan. Batasan ruang lingkupnya adalah pengetahuan tentang model proses, biaya  modal  sebagai  fungsi  variabel  keputusan, dan pasangan variabel kendali. Berbagai sistem pengendali digunakan untuk menjamin ukuran kristal produk yang konsisten dalam rentang toleransi. Sistem pengendali proporsional integral (PI) pada sistem partaian dengan umpan balik tipe tradisional menghasilkan kinerja close-loop yang lamban tanpa offset. Kinerja tipe ini ditingkatkan pada kristalisasi sinambung dengan skema kendali  kompensasi  penundaan  ( feedforward- feedback combinations ).
Integrasi rancangan proses dan pengendalian memiliki ruang kreasi yang luas untuk optimalisasi ketika pabrik masih dalam tahap perancangan. Ruang kreasi menyusut saat pabrik sudah berdiri dan produksi komersial dimulai. Integrasi rancangan proses dan pengendalian hanya pada peningkatan kinerja pengendali untuk mengoptimalkan peralatan terpasang. Optimalisasi proses melalui up-grade kinerja pengendali walaupun kecil tetap membutuhkan perhitungan dan pertimbangan yang cermat. Optimalisasi perlu dilakukan terus-menerus untuk menjaga pabrik tetap kompetitif.
Sebelum up-grade , pengendali perlu diuji kinerjanya. Pengujian kinerja pengendali dikaji dalam penelitian sebelumnya dengan membandingkan pengendali back  stepping controller (BSC)  dan  pengendali globally linearizing controller (GLC) untuk pengendalian pH pada tangki skala kecil (Nejati, Shahrokhi and Mehrabani,  2012).  GLC  dirancang  berdasarkan model  pengurangan  pH  berurutan  dan  besaran tiap  urutan  ditetapkan.  Keefektifan  GLC  dalam pelacakan set-point telah dibuktikan melalui simulasi dan studi eksperimental. Terbukti bahwa kinerja  GLC  lebih  baik  daripada  BSC-adaptif yang dirancang berdasarkan model penurunan pH satu tahap.
Rancangan pengendali mode geser yang didasarkan pada model first-order-plus-deadtime (FOPDT)  telah  dikembangkan  (Camacho  and Smith,  2000).  Pendekatan  ini  menghasilkan struktur pengendalian tetap dengan sekumpulan persamaan tuning sebagai  fungsi  parameter karakteristik model. Kinerja pengendali mode geser ini dinilai dari hasil simulasi pada
dua  proses  kimia  nonlinier.  Hasil  simulasi menunjukkan bahwa kinerja stabil dan cukup memuaskan meskipun terdapat non-linearitas bila kondisi operasi ditetapkan dalam rentang lebar. Persamaan tuning yang diturunkan menggunakan algoritma pencarian Nelder±Mead dalam penelitian ini memberikan set tuning awal yang baik. Persamaan hukum pengendalian yang disederhanakan dalam pekerjaan ini harusnya menjadikan model ini lebih mudah diterapkan di sistem komputer mana pun. Sistem Nonlinear  Generalized  Predictive Control (NLGPC)  diuji  kemampuannya mengadaptasi perubahan set-point saat mengendalikan suhu campuran dalam tangki berjaket  (Özkan,  Hapoǧlu  and  Alpbaz,  2006). Sistem kendali ini cocok untuk proses reaksi kimia eksotermik yang perlu pendingin, seperti reaktor polimerisasi. Sistem NLGPC yang digunakan adalah Auto Regressive Moving Average dengan model External Input (ARIMAX) dan Non-linear Auto  Regressive  Moving  Average with external Input  (NARIMAX).  Ada  peningkatan  yang signifikan  dalam  hasil  NLGPC  dibandingkan dengan sistem linier yang sebanding bila ditinjau dari respons yang lebih dekat ke set-point . Kristalisasi merupakan tahapan penting dalam produksi asam L-askorbat dari sudut pandang ekonomi. Nonlinear  model  predictive  control (NMPC)  digunakan  dalam  suatu  kajian  untuk mengendalikan distribusi ukuran kristal ( Crystal Size Distribution , CSD) selama kristalisasi asam L-askorbat dari larutan air (Szilágyi et al ., 2019).
Kajian ini membandingkan dua pendekatan rancangan kristalisasi berbasis Quality-by-Control (QbC).  Pendekatan  pertama  QbC  tanpa  model, hanya berdasarkan kendali nukleasi langsung ( Direct  Nucleation  Control ,  DNC).  Pendekatan kedua QbC menggunakan model kerangka kerja NMPC. Hasil QbC pertama memiliki keunggulan karena  cukup  dengan  informasi  sistem  awal minimal dan kendali proses yang tangguh, namun pada penerapan di kristalisasi asam L-askorbat menyebabkan waktu partaian yang lama dan osilasi kondisi operasi. Ini karena keunikan perilaku kristalisasi asam L-askorbat. Pada QbC  kedua,  model  NMPC  proses  kristalisasi berbasis keseimbangan populasi yang dibangun dan dikalibrasi dengan memperkirakan kinetika nukleasi, perubahan konsentrasi dan pengukuran CSD. QbC menggunakan model kerangka kerja NMPC menghasilkan kristalisasi yang cepat, tangguh dan menampilkan perilaku pengendalian
yang baik, masih dalam rentang toleransi plant model mismatch (PMM) (Szilágyi et al ., 2019). Kolaborasi insinyur kimia Inggris dan Amerika telah mengembangkan platform perangkat lunak terintegrasi yang memungkinkan perancangan penggunaan alat berbasis model, optimalisasi sekaligus telaah pengendalian lanjutan  (Pistikopoulos et  al .,  2015).  Platform perangkat lunak tersebut dinamakan PAROC (PARametric Optimization and Control) dan telah didemonstrasikan dalam tiga perancangan sistem proses berbeda yaitu; kolom distilasi, kombinasi sistem energi/ perpindahan panas, dan proses pemurnian berkala dalam biofarmasi.
Rancangan sistem kendali berbasis pelacakan error tanpa mengabaikan umpan balik telah diterapkan untuk stabilisasi sistem non-linier oleh insinyur Malaysia (Nguyen, Hoang, Hussain and  Tan,  2019).  Rancangan  sistem  dinamis  ini pertama kali dirumuskan sebagai representasi relaksasi  (pseudo)  port-Hamiltonian  (PH) dengan  beberapa  fungsi  kuadrat  dan  matriks redaman. Rancangan ini dinyatakan dapat diterapkan pada tipe proses sinambung maupun partaian  menyesuaikan  dengan  sifat  alami proses yang bersangkutan. Penerapan pada sinambung dikaji pada pengendalian ketinggian fluida  dalam  empat  bejana  berhubungan  dalam suatu proses. Penerapan pada proses partaian dikaji dalam reaktor polimerisasi. Pada kedua penerapan kemudian dipilih set-point referensi. Rancangan kendali diuji kemampuannya dalam menjaga kondisi tetap dalam set-point referensi. Dinamika error asimtotik dan global dapat dijaga dengan menambahkan redaman yang relevan. Performa  sistem  kendali  dari  pendekatan  yang diusulkan  bahkan  lebih  baik  daripada  performa interconnection  and  damping  assignment passivity-based  control (IDA-PBC)  yang diterapkan dalam proses multi-tangki.
Intensifikasi  Proses  dan  Sistem  Pengendali Pengadukan
Tangki berpengaduk untuk hidrolisis enzimatis  selulosa  dalam  proses  produksi bioetanol harus menangani campuran dengan sifat reologi yang unik. Viskositas campurannya berubah dari waktu sementara pengadukannya sendiri adalah proses yang memakan waktu. Rancangan pengendalian yang cermat diperlukan untuk meningkatkan efisiensi energi, yang untuk selanjutnya, meningkatkan daya saing ekonomi
proses produksi bioetanol G2. Masalah ini dapat diantisipasi melalui perancangan sistem pengadukan untuk fluida non-Newtonian. Pulp sebagaimana umpan proses sacharifikasi VHG  juga  bersifat  non-Newtonian  serupa dengan saus tomat, mayonaise, cat, semen, bubur pigmen, larutan polimer dan biopolimer, dan lumpur  air  limbah  (Etchells,  Ford  and  Short, 1987). Rheometer dengan impeller melengkung dikembangkan untuk mengukur viskositas bubur berserat dalam reaktor biogas kondisi anaerobic (Montgomery et  al .,  2016).  Dengan  rheometer ini, viskositas campuran dalam reaktor biogas terukur turun dari 5,5–8,5 Pa.s menjadi 3,9–6,0 Pa.s setelah 2 jam. Pulp berserat dalam reaktor anaerob adalah shear-thinning  fluids yang mengikuti persamaan power-law , menggunakan model Casson atau Bingham.
Pengadukan yang memadai sangat diperlukan untuk menjamin perpindahan air ke dalam butiran mikroskopis  pulp.  Hal  ini  dapat  dipelajari  dari kajian  sebelumnya  tentang  oksidasi  basah  ( wet oxydation (WO) selulosa (Yousefifar et al . 2020). Berlawanan dengan asumsi bahwa pengaruh perpindahan massa terhadap reaksi keseluruhan tidak signifikan, penelitian ini justru menunjukkan bahwa perpindahan massa berkontribusi hingga 37% terhadap laju WO keseluruhan. Pengaruhnya lebih tinggi pada suhu yang lebih tinggi dan laju pengadukan yang lebih rendah. Model Shrinking Core untuk mempelajari WO selulosa sebagai senyawa model dapat diadopsi untuk reaksi  hidrolisis  enzimatis  selulosa.  Namun, perbandingan tidak bisa secara langsung karena temperatur  dan  kecepatan  pencampuran  WO berkisar antara 220-260˚C dan 350-700 rpm. Efek  gabungan  dari  pengadukan  dan viskositas sebagai bilangan Reynolds pada produksi  hidrogen  fermentatif  diselidiki  dalam fermentasi  kultur  campuran  (Chezeau  and Vial, 2019).  Potensi  produksi  hidrogen  dipelajari dalam  bioreaktor  silinder  bersekat.  Viskositas diatur antara 9,0·10 -4 dan 6,1·10 -2 Pa.s dengan menambahkan polialkilen glikol, bahan kental tidak tercerna mikroorganisme. Hasil percobaan menunjukkan bahwa perolehan hidrogen 0,90  –  1,38  mol-H 2 /mol-glukosa dan produksi hidrogen 7,4 – 11,3 L. Hasil berbeda signifikan sebagai  fungsi  viskositas  dan  kecepatan pengaduk. Pengaruh gabungan keduanya tidak berkorelasi dengan masukan daya, namun bisa diwakili oleh bilangan Reynolds. Dalam aliran laminar, pengadukan sedikit meningkatkan
produksi hidrogen, namun signifikan pada rezim transisi, dan akhirnya tidak terlihat pengaruhnya pada aliran turbulent. Kajian ini memberikan pengetahuan baru tentang efek rezim aliran dan pencampuran dalam proses fermentasi gelap.
Pembandingan eksperimental dan simulasi kemudian dilakukan di bioreaktor bio-hidrogen melalui fermentasi gelap (Chezeau et al ., 2020). Instrumen Particle  Image  Velocimetry dan simulasi CFD digunakan untuk menganalisis pola  aliran  dan  menentukan  fitur  utama  aliran turbulen. Percobaan dan simulasi melibatkan dua tingkat viskositas dan tiga tingkat kecepatan pengadukan, sesuai dengan Re antara 2200 dan 11000 dan persyaratan daya P/V antara 0,6 dan  87  W/m 3 . Data simulasi Computational Fluid  Dynamics (CFD)  terbukti  sesuai  dengan percobaan, termasuk kecepatan, energi kinetik turbulen dan laju disipasi turbulen.
Hasil  yang  berbeda  diperoleh  pada  saat hidrolisis  enzimatis  menggunakan  enzim terenkapsulasi. Pengaruh kecepatan agitasi diteliti dalam bioreaktor berpengaduk untuk hidrolisis bubur tapioka menjadi glukosa dengan menggunakan  enzim  yang  dienkapsulasi  dalam kalsium alginat-lempung (alg-clay) (Noraida Abd Rahim et al ., 2015). Diketahui bahwa kecepatan yang tinggi menghancurkan struktur butiran dan mengakibatkan  kebocoran  enzim.  Kecepatan agitasi optimum yang memberikan aktivitas enzim tertinggi adalah 120 rpm.
Laju pengadukan juga digunakan untuk mengendalikan perpindahan massa dalam kajian lainnya  pada  produksi  enzim  dalam  fermentasi padat Trichoderma  harzianum PBLA  (Lopez- Ramirez et al. , 2018). Mikroba ini menghasilkan selulase dan xilanase secara bersamaan. Produksi selulase berkurang (hingga 79%) saat campuran diaduk. Oleh karena itu, produksi xilanase dilakukan dalam bioreaktor SSF berpengaduk dengan kecepatan 1.0 rpm. Pengadukan selain mencegah mikroba memproduksi selulase juga penting untuk menghindari penumpukan panas yang dapat merusak aktivitas metabolisme xilanase.
Pulp selulosa yang dihasilkan dari dedak gandum limbah pabrik bir telah dikaji hidrolisisnya dengan kompleks selulolitik untuk mengubah  selulosa  menjadi  glukosa  (Mussatto et  al .,  2008).  Kondisi  optimal  untuk  hidrolisis enzimatis limbah pabrik bir diperoleh pada 100 rpm, 45 FPU/g dan 2% w/v. Dalam kondisi ini konversi selulosa (menjadi glukosa dan selobiosa) 99,4% dan perolehan glukosa 93,1%.
Pengaruh pengadukan pada hidrolisis enzimatis  dengan  VHG  berbahan  pulp  tongkol jagung  juga  telah  diselidiki  (Gou et  al .,  2015). Selulase terdeaktivasi dalam pengadukan tanpa adanya substrat. Dalam rentang kajian 0-150 rpm, laju agitasi yang tinggi meningkatkan laju hidrolisis awal dan konsentrasi gula akhir. Namun, laju agitasi yang terlalu tinggi pada 200 rpm memiliki  efek  negatif  yang  signifikan  terhadap efisiensi  VHG  ddalam  rentang  konsentrasi padatan 2-15%. Pengadukan cepat hanya diperlukan  untuk  meningkatkan  difusi  selulase dalam 6 jam pertama hidrolisis. Setelah itu, energi pencampuran yang lebih kecil dibutuhkan untuk mempertahankan efisiensi hidrolisis yang tinggi. Strategi pengendalian dengan penurunan laju pengadukan secara bertahap kemudian diusulkan. Pada konsentrasi pulp 10% dan 72 jam hidrolisis penerapan strategi ini memberikan hasil gula tinggi (57,34 g/L), lebih besar daripada yang menggunakan pengadukan berkecepatan tetap (54,92 g/L). Pengurangan laju pengadukan bertahap terbukti tidak hanya menghemat energi namun sekaligus menghasilkan konsentrasi gula yang tinggi, terutama untuk hidrolisis dengan VHG. Dampak agitasi pada hidrolisis enzimatis jelas tidak hanya bergantung pada konsentrasi padatan bahan baku tetapi juga pada jenis bahan baku yang diumpankan. Pengaruh pengadukan dilaporkan berbeda pada Pretreated Spurce and Delignified (PSD)  untuk  spurce  jenis  cemara dan jenis giant reed (Kadić,  Palmqvist  and Lidén, 2014). Perbedaan ukuran partikel semata tidak cukup untuk menjelaskan perbedaan laju hidrolisis akibat penambahan kecepatan pengadukan pada kedua bahan tersebut. Perbedaan laju perpindahan massa karena perbedaan jenis ditengarai berkontribusi pada laju hidrolisis keseluruhan.
Studi terbaru untuk memahami bagaimana mekanisme  gesekan  serat  ( fiber  attrition ) selama  pengadukan  sakarifikasi  enzimatik  telah dilakukan  (Digaitis,  Thybring  and  Thygesen, 2020).  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa gesekan  serat  bergantung  pada  beberapa  faktor rancangan tangki seperti diameter tangki dan kondisi operasi reaktor seperti kecepatan rotasi, durasi pengadukan, dan konsentrasi serat dan enzim. Berbeda dengan hasil Guao, pencampuran kontinu yang lambat berfungsi lebih baik daripada yang pencampuran cepat namun intermittent untuk jumlah total putaran yang sama. Temuan ini menunjukkan bahwa rancangan dan kondisi operasi reaktor hidrolisis adalah kunci untuk
optimasi proses dan pemahaman lebih rinci diperlukan untuk menurunkan viskositas secara cepat tanpa mengorbankan sakarifikasi. Pengaturan  sekat  meningkatkan  efektivitas pengadukan. Tangki berpengaduk untuk kristalisasi dengan beberapa sekat berbentuk donat yang bergerak mendekat-menjauh satu sama lain secara  berosilasi  ( Doughnut  Baffles  Controller (DBC))  dianalisis  pada  penelitian  sebelumnya (Liu et al ., 2019). Proses kristalisasi sinambung berpendinginan untuk produksi parasetamol digunakan sebagai model uji DBC Kinerja DBC dikaji sebagai sistem mixed-suspension-mixed- product-removal (MSMPR). DBC menunjukkan potensi yang baik sebagai sistem MSMPR karena menghasilkan Retention  Time  Different (RTD) yang lebih seragam serta produk kristalisasi lebih berkualitas dibanding reaktor tradisional. Studi lainnya menyatakan bahwa sekat bentuk heliks menunjukkan mikro RTD lebih rendah dan lebih konsisten (McDonough et al ., 2019). RTD mikro terendah diperoleh pada 0,03 s pada bilangan Reynolds 10 dengan osilasi 750. Proses pengadukan saat ini menggunakan berbagai sensor untuk pemantauan dan pengendalian real time, sehingga melibatkan peralatan yang kompleks dan mahal. Dalam pengadukan bahan bervikositas tinggi seperti pembuatan adonan, daya pengadukan diatur pada  titik  konstan.  Viskositas  campuran,  atau dalam istilah untuk adonan disebut resistansi, naik setelah pengadukan pada durasi tertentu dan kemudian turun lagi. Roti berkualitas tinggi diperoleh dengan menghentikan pencampuran pada resistensi maksimum. Perubahan resistensi menyebabkan perubahan torsi motor. Perubahan torsi mempengaruhi tarikan arus listrik untuk mesin pengadukan yang digerakkan oleh motor listrik. Dengan demikian karakteristik reologi dari bahan campuran sebanding dengan kebutuhan arus listrik mesin pencampur. Karena itu, viskositas dapat diperkirakan dengan sensor arus berbiaya rendah. Seorang peneliti Yordania telah mengembangkan desain baru pengendali proses pengadukan untuk campuran reologi yang unik dengan pendekatan ini (Aljaafreh, 2017).
Memilih impeler yang tepat sangat penting untuk menjaga homogenitas dalam tangki berpengaduk terutama saat menangani cairan dengan  sifat  reologi  menantang  seperti  limbah produksi  minyak  zaitun.  Kandungan  padatan tersuspensi  ( Total  Suspended  Solid ,  TS)  tinggi ditambah keberadaan senyawa polimer ligno- selulosa memberikan viskositas campuran
tinggi, sekitar 180 cP pada campuran Olive Pomace-Olive  Mill  Wastewater . Campuran ini dimasukkan ke dalam reaktor biogas dan diaduk. Batang pengaduk tipe marine dan anchor terbukti mampu menjaga homogenitas tangki sehingga produksi biogas memuaskan. Kedua batang pengaduk ini dipilih untuk reaktor biogas dengan konfigurasi  fermentasi  anaerobik  satu  dan  dua tahap  pada  penelitian  sebelumnya  (Battista et al .,  2016).  Pemisahan  tahap  berdasarkan  dua kelompok bakteri yang sangat berbeda (asidogen dan  metanogen).  Hasilnya  menunjukkan  bahwa tipe anchor unggul untuk konfigurasi satu tahap, sedangkan  tipe  marine  untuk  konfigurasi  dua tahap. Sama halnya dengan teknologi produksi bioetanol, teknologi produksi biogas juga dituntut untuk meningkatkan daya saing ekonomi melalui peningkatan efisiensi energinya. Konsumsi daya pengadukan  (P)  juga  menjadi  subjek  untuk perbaikan. P dalam fermentasi anaerobik pabrik biogas berbahan baku jerami jagung merupakan penyedot listrik utama. Penelitian sebelumnya menunjukkan bahwa bubur jerami jagung adalah fluida  non-Newtonian,  menunjukkan shear- thinning  behaviour ,  dan  sifat  reologi  sesuai dengan model power  law . Upaya penurunan P  dilakukan  dengan  mengatur  sifat  reologi dengan mempertimbangkan secara sistematis pengaruh TS, temperatur dan ukuran partikel. Pengurangan  ukuran  lebih  efektif  dibandingkan dengan menaikkan suhu dalam hal meningkatkan efisiensi. P bisa turun hingga 48.11% (Liu et al ., 2019).  Karena  penghalusan  butir  partikel  juga dapat meningkatkan hasil metana maka pilihan ini menjadi paling menjanjikan untuk menghemat P, terutama pada TS yang relatif tinggi dan pada proses  termofilik.  P  berkurang  9,2%  dengan pengurangan ukuran dari 20 menjadi 80-mesh pada 35 o C. Selain itu, P berkurang 10,3% ketika suhu dinaikkan dari 10 o C menjadi 35 o C menggunakan TS 20-mesh. Pengurangan P hanya 9,0% saat menggunakan TS 80-mesh (Tian et al .,
2014). Listrik untuk pengaduk digester biogas juga menjadi perhatian di Jerman yang memiliki 9004 pembangkit listrik tenaga biogas pada tahun 2016. Perhitungan  konsumsi  listrik  9004  pembangkit biogas  konservatif  tersebut  sekitar  1,5  miliar kWh-per-tahun atau setara 340 juta Euro. Sebuah penelitian menyimpulkan bahwa pengurangan waktu pengadukan dengan menggunakan pengadukan  berselang  ( intermittent ),  2  menit untuk setiap interval 30 menit akan memberikan
penghematan listrik sebesar 85% tanpa terdeteksi adanya perbedaan nutrien pada posisi vertikal tangki  fermentor.  Akumulasi  asam  meningkat menjadi 16.6% dan akumulasi biogas di tangki pencernaan 15% tetapi masih dalam toleransi (Kress et al ., 2018).
Efisiensi  konversi  biogas  jerami  padi dalam reaktor tangki berpengaduk sinambung ( Continuous  Stirred  Tank  Reactor (CSTR)) dengan menerapkan waktu retensi hidrolik (HRT) lebih lama dan beban padatan lebih tinggi telah diteliti  sebelumnya  (Xu,  Yuan  and  Li,  2021). Dua distribusi HRT dan dua beban dipelajari dan dibandingkan untuk sistem CSTR satu tahap dan dua tahap. Hasil penelitian menunjukkan bahwa HRT lebih lama (60 hari) dan beban lebih tinggi (160g-TS/L)  memperoleh  produksi  biogas  dan metana,  secara  berurutan,  11,06%  dan  14,28%, 15,24% dan 19,38%, lebih banyak dibandingkan dengan sistem satu tahap dengan HRT (50 hari) dan  beban  140  g-TS/L.  Ditemukan  pula  bahwa keragaman mikroba dan komposisi komunitas bakteri dan archaea berbeda antara dua sistem yang dikaji dan dianggap sebagai salah satu alasan perbedaan efisiensi biokonversi. Pengadukan sinambung fluida non-Newtonian untuk  mengidentifikasi  penyebab  non-idealitas dilakukan  dengan  menggunakan  Xanthan gum  sebagai  model  (Saeed  and  Ein-Mozaffari, 2008). Pemodelan matematika yang sebelumnya untuk  campuran  pulp  (Ein-Mozaffari,  2002) diterapkan pada campuran Xanthan gum. Model diasumsi memiliki dua aliran paralel dalam tangki pengadukan. Aliran pertama yaitu aliran channeling yang secara matematis fungsi transfer orde pertama dengan mempertimbangkan delay . Aliran  kedua  yaitu  aliran  pencampuran,  fungsi transfer orde pertama dengan mempertimbangkan delay dan umpan balik untuk resirkulasi. Data simulasi terbukti mirip dengan pengukuran tetapi masih  belum  ideal  dalam  mendefinisikan  aliran channeling dan zona tak teraduk ( dead zone ). CFD telah diterapkan di berbagai bidang studi  termasuk  aliran  fluida  dalam  tangki pengadukan. CFD digunakan untuk optimalisasi tangki pengadukan yang ada, menshahihkan kinerja metode analisis numerik baru dan merancang tangki pencampur baru untuk tujuan khusus. Perhitungan CFD menggunakan Large  Eddy  Simulation (LES)  telah  dilakukan untuk menyelidiki hidrodinamika kompleks dalam  tangki  berpengaduk  (Janiga,  2019). Hidrodinamika turbulen tiga dimensi
disimulasikan dengan metode Proper Orthogonal
Decomposition (POD).  Ketika  kecepatan aliran ditentukan berdasarkan sistem koordinat relatif,  analisis  rancangan  batang  pengaduk menggunakan LES bisa mengurangi efek aliran lokal, seperti trailing edge vortices . CFD dengan Metode Taguchi juga telah diterapkan untuk melakukan kajian optimasi pada bioreaktor tangki berpengaduk. Studi penerapan metode ini  dilaporkan  untuk  fermentasi Aureobasidium pullulans  (Shu et  al .,  2019).  Kajian  dilakukan pada tiga viskositas perwakilan yang dipilih berdasarkan perubahan viskositas selama fermentasi.  Jenis  batang  pengaduk,  laju  aliran gas dan kecepatan pengadukan menjadi variabel bebas yang diatur. Akumulasi gas dan konsumsi daya menjadi variabel terikatnya. Semua variabel bebas berpengaruh nyata pada viskositas rendah namun  tidak  signifikan  pada  viskositas  sedang dan tinggi kecuali untuk laju aliran gas pada tahap viskositas tinggi.
Kombinasi CFD dan model kompartemen telah diteliti menggunakan bioreaktor berpengaduk skala pilot yang dilengkapi dengan tiga turbin cakram  Rushton  dan  beberapa  sensor  pH (Nørregaard et al ., 2019). Lima langkah strategi berbasis hipotesis kompartemen diterapkan pada kajian ini. Proses penentuan kompartemen menghasilkan 56 kompartemen dengan aliran searah antara kompartemen yang berdekatan. Kinerja hipotesis CFD model kompartemen dievaluasi dalam hal kemampuannya untuk menyusun  ulang  profil  pelacak  transien  setelah pengumpanan pelacak dari atas dan bawah. Hasil CFD dibandingkan dengan kompartement berbasis  pengukuran.  Hipotesis  CFD  model kompartemen memiliki galat 10-12 % dari kompartemen berbasis data. Simulasi CFD juga telah dilakukan untuk menghitung kecepatan, waktu pengadukan dan perilaku termal suatu rancangan reaktor baru untuk katalisis hybrid (Frey et  al .,  2020).  Dua reaktor yang terlibat, satu diisi dengan katalis heterogen dan yang lainnya dengan katalis enzim terkapsulasi. Medan aliran massa disimulasikan dalam  berbagai  kondisi  pengadukan.  Transfer massa  oksigen  volumetrik  (kLa)  terhitung  dari percobaan 0,02/s, mirip dengan hasil simulasi CFD yaitu 0,035/s. Karena potensi penerapan yang luas pada praktik komersial produksi biogas dan pengolahan air limbah, para peneliti mengembangkan beberapa model simulasi komputasi praktis untuk prediksi dan analisis kinerja. Salah satunya adalah Anaerobic Digestion Model NO.1 (ADM1) yang
diadaptasi untuk simulasi Anaerobic  Digestion (AD)  dari  substrat  tunggal Waste  Activated Sludge (WAS) dan untuk Anaerobic co-Digestion (AcoD) dengan substrat campuran limbah pabrik pengupas jagung dan WAS (Zhou et al ., 2020). Parameter model kinetik bersensitivitas tinggi dikalibrasi dan dioptimalkan menggunakan data pengujian AD keadaan tunak untuk proses dengan substrat WAS dan AcoD. Validasi model menunjukkan produksi biogas dan metana, kandungan metana, VFA dan pH sesuai dengan data uji dari percobaan.
Pilihan intensifikasi lainnya dengan menerapkan Dynamic  Sliding  Mode  Controller
(DSMC)  menggunakan  pendekatan  Iinoya  dan Altpeter serta prosedur perancangan Sliding Mode  Control (SMC)  pada  pengontrol  tangki berpengaduk  (Herrera,  Camacho,  Leiva  and Smith,  2020).  Intensifikasi  ini  diusulkan  untuk proses kimia tingkat tinggi, berdurasi panjang dan memiliki respon inverse. Simulasi tangki pencampur nonlinier dengan variabel delay dirancang untuk menguji sistem pengendali. Hasil simulasi menunjukkan bahwa DSMC yang diusulkan berkinerja lebih baik dibandingkan sistem  pengendalian  sejenis  (DTSMC,  SMC, IM-SMC), ketika DSMC diterapkan pada sistem kendali dengan persamaan orde tinggi, waktu tunda yang lama dan sistem linier  response inverse . Namun untuk tangki berpengaduk, SMC memiliki kinerja yang sedikit lebih baik daripada DSMC.
Pemetaan  Teknologi  untuk  Intensifikasi Proses dan Sistem Pengendalian Terintegrasi yang Berpotensi diterapkan pada Hidrolisis Selulosa dalam Teknologi Bioetanol G2
Kontribusi utama telaah ini adalah pemetaan potensi penerapan dari semua teknologi yang dijelaskan sebelumnya. Pemetaan dilakukan oleh kelompok penelitian yang berpengalaman lebih dari 10 tahun dalam mengembangkan teknologi produksi bioetanol G2 hingga skala pilot. Potensi penerapan dalam hidrolisis selulosa ditinjau berdasarkan dua parameter, yaitu potensi peningkatan  efisiensi  dan  potensi  penambahan investasi. Beberapa teknologi ditetapkan sebagai pembanding dalam pemetaan. Inovasi yang masih  bersifat  simulasi  ditetapkan  memiliki potensi penambahan investasi paling rendah. Namun potensi peningkatan efisiensi juga paling rendah karena belum ada bukti penerapannya. Dalam kajian ini adalah simulasi lignoselulosa
universal. Penggunaan biomassa lokal yang tersedia berlimpah disepakati sebagai penerapan teknologi  intensifikasi  yang  paling  efisien  dan paling sedikit membutuhkan tambahan investasi. Modifikasi  proses pretreatment menggunakan microwave ditetapkan sebagai pengembangan yang berpotensi membutuhkan investasi paling besar, berdekatan dengan pretreatment LHW  dan  EO,  atau  LHW  saja.  Kesepakatan ini datang dari kebutuhan investasi peralatan yang  signifikan  untuk  modifikasi  atau  bahkan menggantikan pretreatment kraft  yang  lazim digunakan dalam teknologi bioetanol G2. Kajian ini tidak menyertakan kemungkinan diversifikasi penggunaan lignin sebagai komoditi bernilai jual. Keuntungan dari nilai jual lignin ini menjadi pertimbangan penting untuk penerapan proses pretreatment baru ini. Selanjutnya teknologi lainnya yang dikaji dibandingkan dengan pembanding yang telah disepakati tadi. Model sistem pengendalian yang terintegrasi seperti model tangguh, PAROC dan model back-off  approach memungkinkan intensifikasi  secara  menyeluruh  melibatkan proses hulu pretreatment maupun di hilir distilasi.  Peningkatan  efisiensi  dari  penerapan teknologi ini berpotensi sangat tinggi namun penyempurnaan yang dibutuhkan terhadap sistem proses dan pengendalian konvensional juga akan sangat besar. Akibatnya tambahan investasi yang dibutuhkan juga besar.
Intensifikasi melalui beberapa pengembangan proses sangat menarik untuk ditindaklanjuti karena kebutuhan tambahan investasi yang relatif kecil  namun  potensi  peningkatan  efisiensinya signifikan. Pengembangan proses yang dimaksud  adalah  penerapan  sakarifikasi  VHG, pengoperasian pada kecepatan pengadukan optimum, dan pengadukan intermittent . Khusus untuk yang terakhir terbukti menghemat energi pengadukan 85% pada fermentor biogas. Investasi tambahan  yang  dibutuhkan  untuk  sakarifikasi VHG dan kecepatan pengadukan adalah penelitian awal skala lab untuk menentukan kondisi operasi optimum. Rangkuman telaah literatur di Tabel 1 menunjukkan bahwa kondisi optimum hidrolisis selulosa berbeda untuk bahan baku yang berbeda. Intensifikasi  proses  lainnya  yang  juga dipetakan yaitu penggunaan sekat yang terkendali, sensor torsi, batang pengaduk paling cocok dan penghalusan ukuran butir bahan baku. Pilihan intensifikasi ini dinilai masih berimbang dengan  intensifikasi  sistem  pengendali  yang
ditelaah. Rancang ulang CSTR untuk hidrolisis selulosa  dengan  penerapan  intensifikasi  baik proses maupun sistem kendali tentunya akan meningkatkan  efisiensi  yang  besar.  Namun berpotensi membutuhkan investasi yang lebih besar pula sebagaimana juga ditampilkan dalam Gambar 1 .

## Kesimpulan
Telaah inovasi dan teknologi terbaru untuk intensifikasi proses bioetanol G2 yang berfokus pada tahap hidrolisis selulosa telah dilakukan. Sakarifikasi  VHG  pada  kecepatan  pengadukan yang optimum dan intermittent adalah pilihan teknologi yang paling menarik untuk intensifikasi hidrolisis selulosa pada proses produksi bioetanol  G2,  apabila  intensifikasi  dilakukan pada unit produksi yang telah berdiri/eksisting. Namun  jika  intensifikasi  ditujukan  untuk suatu rancangan pabrik yang akan dibangun, tangki hidrolisis bisa dirancang menggunakan pendekatan CFD yang dilengkapi dengan sekat terkendali, dan rancangan impeller . Rancangan ini kemudian diintegrasikan dengan sistem pengendali yang mampu menyesuaikan bahkan memperkirakan perubahan viskositas selama proses seperti DMSC dan GLC. Beberapa pilihan sistem pengendalian lainnya yang cocok telah dibahas. Rekomendasi dan bahasan dalam telaah ini diharapkan menambah wawasan dan memberikan sumbangsih yang nyata dalam  usaha  meningkatkan  efisiensi  teknologi bioetanol G2. Dengan demikian membantu
dalam meningkatkan kelayakan ekonomi bioetanol G2.

## Daftar Pustaka
Aljaafreh,  A.  (2017)  ‘Agitation  and  mixing processes automation using current sensing and reinforcement learning’, Journal of Food Engineering , 203, pp. 53–57. doi: 10.1016/j. jfoodeng.2017.02.001. Baeyens,  J.,  Kang,  Q.,  Appels,  L.,  Dewil,  R., Lv, Y.  and  Tan,  T.  (2015)  ‘Challenges  and opportunities in improving the production of  bio-ethanol’, Progress  in  Energy  and Combustion  Science ,  47,  pp.  60–88.  doi: 10.1016/j.pecs.2014.10.003. Baig, K. S. (2020) ‘Interaction of enzymes with lignocellulosic materials: causes, mechanism and  influencing  factors’, Bioresources  and Bioprocessing ,  7(1).  doi:  10.1186/s40643- 020-00310-0. Bardant,  T.B.;  Sudiyarmanto,  S.;  Abimanyu, H.;  Hanum,  A.  K.  (2012)  ‘Effect  of  Non Ionic  Surfactant  Addition  to  Cellulase Performance  in  High-Substrate-Loading- Hydrolysis  of  Palm  Oil  EFB  and  Water- Hyacinth’, Indonesia Journal of Chemistry , 13(1), pp. 53–58. Bardant, T. B., Susanto, H. and Winarni, I. (2017) ‘The  RSM-CI  Emerging  Technology  for Enabling Biochemical Process: Ethanol Production  from  Palm  Plantation  Biomass Waste  in  Indonesia’,  in Applied  Chemistry and Chemical Engineering , Volume 5. Apple Academic Press, pp. 273–302.
Gambar 1 . Pemetaan teknologi untuk intensifikasi proses dan sistem pengendalian terintegrasi yang berpotensi diterapkan pada hidrolisis selulosa dalam teknologi bioetanol G2
Battista, F., Fino, D., Mancini, G. and Ruggeri, B. (2016) ‘Mixing in digesters used to treat high viscosity  substrates:  The  case  of  olive  oil production wastes’, Journal of Environmental Chemical  Engineering ,  4(1),  pp.  915–923. doi: 10.1016/j.jece.2015.12.032.
Binod, P., Satyanagalakshmi, K., Sindhu, R., Janu, K. U., Sukumaran, R. K. and Pandey, A.  (2012)  ‘Short  duration  microwave assisted pretreatment enhances the enzymatic saccharification  and  fermentable  sugar yield  from  sugarcane  bagasse’, Renewable Energy ,  37(1),  pp.  109–116.  doi:  10.1016/j. renene.2011.06.007.
Braun,  M.  W.,  Rivera,  D.  E.  and  Stenman,
A. (2001) ‘A “model-on-demand”
identification  methodology  for  non-linear process  systems’, International  Journal of  Control ,  74(18),  pp.  1708–1717.  doi: 10.1080/00207170110089734. Calvo,  F.,  Gómez,  J.  M.,  Ricardez-Sandoval,  L. and  Alvarez,  O.  (2020)  ‘Integrated  design of emulsified cosmetic products: A review’, Chemical  Engineering  Research  and Design , 161, pp. 279–303. doi: 10.1016/j. cherd.2020.07.014.
Camacho,  O.  and  Smith,  C. A.  (2000)  ‘Sliding mode control: An approach to regulate nonlinear  chemical  processes’, ISA Transactions ,  39(2),  pp.  205–218.  doi: 10.1016/s0019-0578(99)00043-9. Chezeau,  B.,  Danican,  A.,  Fontaine,  J.  P.  and Vial,  C.  (2020)  ‘Characterization  of  the local hydromechanical stress through experimental  and  numerical  analysis  of hydrodynamics  under  dark  fermentation operating conditions’, Chemical Engineering Journal ,  382,  p.  122748.  doi:  10.1016/j. cej.2019.122748. Chezeau, B. and Vial, C. (2019) ‘Combined effects of digestate viscosity and agitation conditions on the fermentative biohydrogen production’, Biochemical  Engineering  Journal ,  142,  pp. 105–116. doi: 10.1016/j.bej.2018.11.016. Digaitis, R., Thybring, E. E. and Thygesen, L. G. (2020) ‘Investigating the role of mechanics in lignocellulosic biomass degradation during hydrolysis: Part II’, Biotechnology Progress . doi: 10.1002/btpr.3083. Ebrahimi, M., Caparanga, A. R., Ordono, E. E. and Villaflores, O. B. (2017) ‘Evaluation of organosolv  pretreatment  on  the  enzymatic digestibility  of  coconut  coir  fibers  and bioethanol production via simultaneous saccharification and fermentation’, Renewable  Energy ,  109,  pp.  41–48.  doi:
10.1016/j.renene.2017.03.011.
Ein-Mozaffari, F. (2002) Macroscale mixing and dynamic  behaviour  of  agitated  pulp  stock chests.
Etchells,  A.W.;  Ford,  W.N.;  Short,  D.  G.  R. (1987) ‘Mixing of Bingham plastics on an industrial scale’, Inst.Chem.Eng.Prog.Symp. Ser. , 108, pp. 1–10. Frey, M., Violet, L., Richard, D. and Fongarland, P. (2020) ‘Experimental and CFD study of a new one-pot reactor for hybrid catalysis’, Chemical  Engineering  Journal, 38, p. 122958. doi: 10.1016/j.cej.2019.122958. Gou, H., Su, R., Huang, R., Qi, W. and He, Z. (2015)  ‘Co-optimization  of  sugar  yield and input energy by the stepwise reduction of  agitation  rate  during  lignocellulose hydrolysis’, Food  and  Bioproducts Processing .  Institution  of  Chemical Engineers, 95, pp. 1–6. doi: 10.1016/j. fbp.2015.03.005.
Grossmann,  I.  E.,  Calfa,  B.  A.  and  Garcia- Herreros,  P.  (2014)  ‘Evolution  of  concepts and  models  for  quantifying  resiliency  and flexibility of chemical processes’, Computers and Chemical Engineering , 70, pp. 22–34. doi: 10.1016/j.compchemeng.2013.12.013. Herrera, M., Camacho, O., Leiva, H. and Smith, C. (2020) ‘An approach of dynamic sliding mode  control  for  chemical  processes’, Journal  of  Process  Control , 85, pp. 112– 120. doi: 10.1016/j.jprocont.2019.11.008. Hong,  M.  S.,  Severson,  K.  A.,  Jiang,  M., Lu,  A.  E.,  Love,  J.  C.  and  Braatz,  R.  D. (2018)  ‘Challenges  and  opportunities  in biopharmaceutical  manufacturing  control’, Computers  and  Chemical  Engineering , 110,  pp.  106–114.  doi:  10.1016/j. compchemeng.2017.12.007.
Janiga,  G.  (2019)  ‘Large-eddy  simulation  and 3D proper orthogonal decomposition of the hydrodynamics in a stirred tank’, Chemical Engineering Science , 201, pp. 132–144. doi: 10.1016/j.ces.2019.01.058. Kadić, A.,  Palmqvist,  B.  and  Lidén,  G.  (2014) ‘Effects  of  agitation  on  particle-size distribution  and  enzymatic  hydrolysis of  pretreated  spruce  and  giant  reed’, Biotechnology for Biofuels , 7(1), pp. 1–10. doi: 10.1186/1754-6834-7-77.
Katsimpouras, C., Zacharopoulou, M., Matsakas, L., Rova, U., Christakopoulos,
P. and Topakas, E. (2017) ‘Sequential high gravity ethanol fermentation and anaerobic digestion of steam explosion and organosolv pretreated  corn  stover’, Bioresource Technology ,  244,  pp.  1129–1136.  doi: 10.1016/j.biortech.2017.08.112.
Kress, P., Nägele, H. J., Oechsner, H. and Ruile, S. (2018) ‘Effect of agitation time on nutrient distribution  in  full-scale  CSTR  biogas digesters’, Bioresource  Technology ,  247,  pp. 1–6. doi: 10.1016/j.biortech.2017.09.054. Liu, Y., Chen, J., Song, J., Hai, Z., Lu, X., Ji, X. and Wang,  C.  (2019)  ‘Adjusting  the  rheological properties of corn-straw slurry to reduce the agitation power consumption in anaerobic digestion’, Bioresource Technology , 272, pp. 360–369. doi: 10.1016/j.biortech.2018.10.050. Liu, Y. C., Dunn, D., Lipari, M., Barton, A., Firth, P., Speed, J., Wood, D. and Nagy, Z. K. (2019) ‘A comparative study of continuous operation between  a  dynamic  baffle  crystallizer and  a  stirred  tank  crystallizer’, Chemical Engineering Journal , 367, pp. 278–294. doi: 10.1016/j.cej.2019.02.129. Lopez-Ramirez, N., Volke-Sepulveda, T., Gaime- Perraud, I., Saucedo-Castañeda, G. and Favela-Torres, E. (2018) ‘Effect of stirring on growth  and  cellulolytic  enzymes  production by Trichoderma harzianum in a novel bench- scale  solid-state  fermentation  bioreactor’, Bioresource  Technology , 265, pp. 291–298. doi: 10.1016/j.biortech.2018.06.015. McDonough, J. R., Oates, M. F., Law, R. and  Harvey,  A.  P.  (2019)  ‘Micromixing in  oscillatory  baffled  flows’, Chemical Engineering Journal , 361, pp. 508–518. doi: 10.1016/j.cej.2018.12.088. Mesa, L., López, N., Cara, C., Castro, E., González, E.  and  Mussatto,  S.  I.  (2016)  ‘Techno- economic evaluation of strategies based on two steps organosolv pretreatment and enzymatic hydrolysis  of  sugarcane  bagasse  for  ethanol production’, Renewable Energy, 86, pp. 270– 279. doi: 10.1016/j.renene.2015.07.105. Mohideen, M. J., Perkins, J. D. and Pistikopoulos, E. N. (1997) ‘Robust stability considerations in optimal design of dynamic systems under uncertainty’, Journal  of  Process  Control, 7(5),  pp.  371–385.  doi:  10.1016/S0959- 1524(97)00014-0.
Montgomery, L. F. R., Schopp, T., Fuchs, W. and Bochmann,  G.  (2016)  ‘Design,  calibration and validation of a large lab-scale system for measuring  viscosity  in  fermenting  substrate from  agricultural  anaerobic  digesters’, Biochemical  Engineering  Journal , 115, pp. 72–79. doi: 10.1016/j.bej.2016.08.009. Mussatto, S. I., Dragone, G., Fernandes, M.,
Milagres, A. M. F. and Roberto, I. C. (2008) ‘The effect of agitation speed, enzyme loading and  substrate  concentration  on  enzymatic hydrolysis  of  cellulose  from  brewer’s  spent grain’, Cellulose ,  15(5),  pp.  711–721.  doi: 10.1007/s10570-008-9215-7.
Nejati, A., Shahrokhi, M. and Mehrabani, A. (2012)  ‘Comparison  between  backstepping and  input-output  linearization  techniques for pH process control’, Journal of Process Control , 22(1), pp. 263–271. doi: 10.1016/j. jprocont.2011.08.001.
Nguyen,  T.  S.,  Hoang,  N.  H.,  Hussain,  M.  A. and  Tan,  C.  K.  (2019)  ‘Tracking-error control  via  the  relaxing  port-Hamiltonian formulation:  Application  to  level  control and batch polymerization reactor’, Journal of  Process  Control , 80, pp. 152–166. doi: 10.1016/j.jprocont.2019.05.014. Nitzsche,  R.,  Budzinski,  M.  and  Gröngröft, A.  (2016)  ‘Techno-economic  assessment of  a  wood-based  biorefinery  concept  for the  production  of  polymer-grade  ethylene, organosolv  lignin  and  fuel’, Bioresource Technology , 200, pp. 928–939. doi: 10.1016/j.biortech.2015.11.008.
Noraida  Abd  Rahim,  S.,  Sulaiman,  A.,  Halim Ku Hamid, K., Aini Edama, N. and Samsu Baharuddin, A. (2015) ‘Effect of Agitation Speed for Enzymatic Hydrolysis of Tapioca Slurry  Using  Encapsulated  Enzymes  in  an Enzyme Bioreactor’, International Journal of Chemical Engineering and Applications, 6(1),  pp.  38–41.  doi:  10.7763/ijcea.2015. v6.447.
Nørregaard, A., Bach, C., Krühne, U., Borgbjerg, U. and Gernaey, K. V. (2019) ‘Hypothesis- driven  compartment  model  for  stirred bioreactors  utilizing  computational  fluid dynamics  and  multiple  pH  sensors’, Chemical  Engineering  Journal , 356, pp. 161–169. doi: 10.1016/j.cej.2018.08.191. Overend, R.P.; Chornet, E. and Gascoigne, J. A. (1987) ‘Fractionation of Lignocellulosics by Steam-Aqueous Pretreatments’, Philosophy of  Transport , Royal Society Association, 321, pp. 523–536. Özkan, G., Hapoǧlu, H. and Alpbaz, M. (2006) ‘Non-linear  generalised  predictive  control of  a  jacketed  well  mixed  tank  as  applied to a batch process - A polymerisation reaction’, Applied  Thermal  Engineering , 26(7),  pp.  720–726.  doi:  10.1016/j. applthermaleng.2005.09.008.
Pérez-Pimienta,  J.  A.,  Vargas-Tah,  A.,  López- Ortega,  K.  M.,  Medina-López,  Y.  N., Mendoza-Pérez,  J.  A.,  Avila,  S.,  Singh, S., Simmons, B. A., Loaces, I. and Martinez, A.  (2017)  ‘Sequential  enzymatic saccharification  and  fermentation  of ionic  liquid  and  organosolv  pretreated agave  bagasse  for  ethanol  production’,
Bioresource Technology , 225, pp. 191–198. doi: 10.1016/j.biortech.2016.11.064.
Pistikopoulos, E. N., Diangelakis, N. A., Oberdieck, R., Papathanasiou, M. M., Nascu, I. and Sun, M. (2015) ‘PAROC - An integrated framework and software platform for  the  optimisation  and  advanced  model- based control of process systems’, Chemical Engineering Science , 136, pp. 115–138. doi: 10.1016/j.ces.2015.02.030. Porru,  M.  and  Özkan,  L.  (2019)  ‘Simultaneous design  and  control  of  an  industrial  two- stage mixed suspension mixed product removal  crystallizer’, Journal  of  Process Control , 80, pp. 60–77. doi: 10.1016/j. jprocont.2019.04.011.
Rafiei, M. and Ricardez-Sandoval, L. A. (2020)
‘New frontiers, challenges, and opportunities in  integration  of  design  and  control  for enterprise-wide  sustainability’, Computers and Chemical Engineering , 132, p. 106610. doi: 10.1016/j.compchemeng.2019.106610. Ricardez-Sandoval,  L. A.,  Budman,  H.  M.  and Douglas, P. L. (2009) ‘Integration of design and control for chemical processes: A review of  the  literature  and  some  recent  results’, Annual Reviews in Control , 33(2), pp. 158– 171. doi: 10.1016/j.arcontrol.2009.06.001. Ricardez  Sandoval,  L. A.,  Budman,  H.  M.  and Douglas, P. L. (2008) ‘Simultaneous design and control of processes under uncertainty: A  robust  modelling  approach’, Journal  of Process Control , 18(7–8), pp. 735–752. doi: 10.1016/j.jprocont.2007.11.006. Romaní,  A.,  Ruiz,  H.  A.,  Teixeira,  J.  A.  and Domingues,  L.  (2016)  ‘Valorization  of Eucalyptus wood by glycerol-organosolv pretreatment within the biorefinery concept: An  integrated  and  intensified  approach’, Renewable  Energy, 95, pp. 1–9. doi: 10.1016/j.renene.2016.03.106. Saeed,  S.  and  Ein-Mozaffari,  F.  (2008)  ‘Using dynamic tests to study the continuous mixing of xanthan gum solutions’, Journal of  Chemical  Technology  &  Biotechnology , 83(4), pp. 559–568.
Salapa, I., Katsimpouras, C., Topakas, E. and  Sidiras,  D.  (2017)  ‘Organosolv pretreatment  of  wheat  straw  for  efficient ethanol  production  using  various  solvents’, Biomass and Bioenergy , 100, pp. 10–16. doi: 10.1016/j.biombioe.2017.03.011. Sharifzadeh,  M.  (2013)  An  Overview  of Process Systems Engineering Approaches for  Process  Intensification:  State  of  the Art, Chemical  Engineering  Research  and Design .  Institution  of  Chemical  Engineers. doi: 10.1016/j.cherd.2013.05.007.
Shu, L., Yang, M., Zhao, H., Li, T., Yang, L., Zou, X.  and  Li, Y.  (2019)  ‘Process  optimization in a stirred tank bioreactor based on CFD- Taguchi  method: A  case  study’, Journal  of Cleaner  Production ,  230,  pp.  1074–1084. doi: 10.1016/j.jclepro.2019.05.083. Da Silva, A. S. A., Espinheira, R. P., Teixeira, R. S.  S.,  De  Souza,  M.  F.,  Ferreira-Leitão,  V. and  Bon,  E.  P.  S.  (2020)  ‘Constraints  and advances in high-solids enzymatic hydrolysis of lignocellulosic biomass: A critical review’, Biotechnology for Biofuels . BioMed Central, 13(1),  pp.  1–28.  doi:  10.1186/s13068-020- 01697-w.
Szilágyi, B., Borsos, Á., Pal, K. and Nagy, Z. K. (2019)  ‘Experimental  implementation  of  a Quality-by-Control  (QbC)  framework  using a mechanistic PBM-based nonlinear model predictive control involving chord length distribution measurement for the batch cooling crystallization  of  L-ascorbic  acid’, Chemical Engineering Science, 195, pp. 335–346. doi: 10.1016/j.ces.2018.09.032. Tian, L., Shen, F., Yuan, H., Zou, D., Liu, Y., Zhu, B.  and  Li,  X.  (2014)  ‘Reducing  agitation energy-consumption by improving rheological properties of corn stover substrate in anaerobic digestion’, Bioresource Technology , 168, pp. 86–91. doi: 10.1016/j.biortech.2014.03.023. Tian,  Y.,  Demirel,  S.  E.,  Hasan,  M.  M.  F.  and Pistikopoulos,  E.  N.  (2018)  ‘An  overview of  process  systems  engineering  approaches for  process  intensification:  State  of  the  art’, Chemical  Engineering  and  Processing  - Process Intensification , 133, pp. 160–210. doi: 10.1016/j.cep.2018.07.014. Tian, Y. and Pistikopoulos, E. N. (2019) ‘Synthesis of  operable  process  intensification  systems: advances and challenges’, Current Opinion in Chemical Engineering , pp. 1–7. doi: 10.1016/j. coche.2018.12.003. Valdez-Navarro,  Y.  I.  and  Ricardez-Sandoval, L.  A.  (2019)  ‘Integration  between  dynamic optimization and scheduling of batch processes under  uncertainty:  A  back-off  approach’, IFAC-PapersOnLine , 52(1), pp. 655–660. doi: 10.1016/j.ifacol.2019.06.137. Weinwurm,  F.,  Turk,  T.,  Denner,  J.,  Whitmore, K.  and  Friedl,  A.  (2017)  ‘Combined  liquid hot water and ethanol organosolv treatment of  wheat  straw  for  extraction  and  reaction modeling’, Journal  of  Cleaner  Production , 165,  pp.  1473–1484.  doi:  10.1016/j. jclepro.2017.06.215.
Xu,  Z., Yuan,  H.  and  Li,  X.  (2021)  ‘Anaerobic bioconversion  efficiency  of  rice  straw  in continuously stirred tank reactor systems applying longer hydraulic retention time and higher load: One-stage vs. Two-stage’, Bioresource Technology , 321(October),  p.  124206.  doi:  10.1016/j. biortech.2020.124206. Yousefifar, A.,  Farid,  M.  M.,  Gapes,  D.  J.  and
Young, B. R. (2020) ‘A mass transfer study of the wet oxidation of cellulose’, Chemical Engineering  Journal ,  384,  p.  123326.  doi:
10.1016/j.cej.2019.123326.
Zhou, H., Ying, Z., Cao, Z., Liu, Z., Zhang, Z. and  Liu,  W.  (2020)  ‘Feeding  control  of anaerobic  co-digestion  of  waste  activated sludge  and  corn  silage  performed  by  rule- based  PID  control  with  ADM1’, Waste Management , 103, pp. 22–31. doi: 10.1016/j. wasman.2019.12.021.