BMP-UntersuchungenMilch, Molke und Molkereiabfälle
Dairy product waste (cheese, cream, ice cream) — BMP: 5 Studien, gewichteter Mittelwert 504 m³ CH₄/t oTS
Dairy product waste (cheese, cream, ice cream): 5 Datensätze an BMP-Daten aus 3 Publikationen, gewichteter Mittelwert 504 m³ CH₄/t oTS, Spanne 350–714.
Bewertung: neutralCH₄ ≈ 66 % (Schätzung)
Illustration: FeedstockData (KI, Google Gemini)
- Gewichteter Mittelwert
- 504m³ CH₄/t oTS
- Spanne
- 350–714m³ CH₄/t oTS
- Datensätze
- 5Studien
- Publikationen
- 3Quellen
- Temperaturen
- 35 °C, 36 °Cdes Tests
Methan im Biogas
Hoher Methangehalt · ≈ 6,6 kWh/m³ Biogas
Schätzung anhand der Substratart Die erfassten Studien enthalten keine Messung. Das Intervall ergibt sich aus der ungefähren Zusammensetzung (proteinreich (verfahrenstechnische Einstufung); fettreich (verfahrenstechnische Einstufung)) und den Erträgen der Stoffgruppen nach FNR.
Bewertung für Biogasanlagen
neutral — redaktionelle Bewertung für BiogasanlagenKeine klaren Vorteile — für die Annahme sollte eine Gebühr erhoben werden
Potenzial je Tonne Frischmasse: sehr hoch (198 m³ CH₄/t); Prozessrisiko: Fette, Protein / Stickstoff, Salz / Natrium. Handhabungskosten: tierische Nebenprodukte Kat. 3.
Warum? Bewertungsfaktoren
Potenzial je Tonne +3
- +3Potenzial 198 m³ CH₄/t Frischmasse (BMP 504 × TS 41 % × oTS 96 %)
Prozessstabilität −2,5
- −1Fette: Risiko der Anreicherung langkettiger Fettsäuren (LCFA), Flotation und Überlastung
- −0,5Protein / Stickstoff: Risiko einer Ammoniakhemmung bei höheren Anteilen
- −0,5Salz / Natrium: Hemmung bei hohen Anteilen
- −0,25Schaumbildung: Neigung zur Schaumbildung im Fermenter
- −0,25Versäuerung: schneller Abbau / saurer pH-Wert, Risiko der Anreicherung flüchtiger Fettsäuren (FOS), erfordert Pufferung
Handhabung und Kosten −0,5
- −0,5tierische Nebenprodukte Kat. 3: Pasteurisierung bei 70 °C / 60 min (Milchprodukte — Ausnahmen möglich)
Punkte insgesamt: 0 · Schwellen: ≥ 2,5 sehr gut, ≥ 1 gut, darunter — neutral; negativ bei kumuliertem Prozessrisiko.
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BMP-Kurven aus 5 Studien
Gewichteter Mittelwert Einzelne Datensätze
Gestrichelte Linien sind eine Modellkurve (Kinetik erster Ordnung, B(t) = B₀·(1 − e−kt)); der Endpunkt stammt aus der Publikation. Alle Kurven sind Modellkurven.
Kumulierte Methanproduktion im Testverlauf [m³ CH₄/t oTS]. Die dicke Linie ist der gewichtete Mittelwert aller Datensätze (504); Punkte markieren die in den Publikationen angegebenen Endwerte. Fahren Sie mit der Maus über das Diagramm, um Werte abzulesen; ein Klick auf einen Legendeneintrag blendet einen Datensatz aus oder ein.
Datensätze und Quellen
CSV herunterladen| Quelle | BMP m³ CH₄/t oTS | Temperatur | Probe | Kurve |
|---|---|---|---|---|
| Alkanok et al. (2014) DOI | 350 | 36 °C · mesophil | dairy product waste | Endpunkt (Modellkurve) |
| Labatut et al. (2011) DOI | 502 | 35 °C · mesophil | Ice cream | Endpunkt (Modellkurve) |
| Luna-delRisco et al. (2011) · 1 | 602 | 36 °C · mesophil | cottage cheese | Endpunkt (Modellkurve) |
| Luna-delRisco et al. (2011) · 2 | 659 | 36 °C · mesophil | cheese | Endpunkt (Modellkurve) |
| Luna-delRisco et al. (2011) · 3 | 714 | 36 °C · mesophil | sour cream | Endpunkt (Modellkurve) |
| Gewichteter Mittelwert | 504 | arithmetischer Mittelwert 566, SD 144 | ||
Typische Zusammensetzung
- Trockensubstanz (TS)
- 41% (Spanne 26,5–56,2)
- Organische Trockensubstanz (oTS)
- 96 % TS (Spanne 48,6–99,2)
Median und Spanne der Bestimmungen, die in den Publikationen zu den BMP-Datensätzen dieses Substrats angegeben sind (abgelesen aus: MY-D); Trockensubstanz: 3 Bestimmungen, organische Trockensubstanz: 5 Bestimmungen.
Quellen: Alkanok et al. (2014); Labatut et al. (2011); Luna-delRisco et al. (2011).
Die Zusammensetzung des Rohstoffs schwankt zwischen Chargen — für Anlagenberechnungen verwenden Sie die Analyse Ihrer eigenen Probe. Der Rechner trägt typische Werte automatisch ein.
Prozesseigenschaften
Geringe Zuverlässigkeit: Die Beschreibung beruht auf allgemeinen Merkmalen der Substratgruppe, nicht auf Studien zu diesem Material. Betrachten Sie sie als zu überprüfenden Hinweis.
Kofermentation — womit kombinieren, worauf achten
- gut kombinierbar
Substrate: hohe Alkalinität (Puffer) — z. B. Cattle manure, Pig slurry, Cattle slurry, Duck slurry, Rumen and digestive tract content
- Vorsicht
Substrate: fettreich — z. B. Food waste, Spent coffee grounds, Primary sludge, Sunflower seeds, Olive pomace / olive mill solid waste
Dosierung
Schrittweise einführen, mit einer kleinen Dosis beginnen und den Prozess überwachen (z. B. FOS/TAC, pH-Wert, Gaszusammensetzung).
Quellen der Prozessdaten
- Hagos et al. (2017). Anaerobic co-digestion process for biogas production: progress, challenges and perspectives. Renew. Sustain. Energy Rev.
- Long et al. (2012). Anaerobic co-digestion of fat, oil, and grease (FOG): A review of gas production and process limitations. Process Saf. Environ. Prot.
- Prazeres, Carvalho, Rivas (2012). Cheese whey management: A review. J. Environ. Manage.
- Rajagopal, Masse, Singh (2013). A critical review on inhibition of anaerobic digestion process by excess ammonia. Bioresour. Technol.
- Rozporządzenie (WE) nr 1069/2009 określające przepisy sanitarne dotyczące produktów ubocznych pochodzenia zwierzęcego (art. 9, 10, 12–14, 24)
- Rozporządzenie Komisji (UE) nr 142/2011 wykonujące rozporządzenie (WE) nr 1069/2009 (zał. IV rozdz. III, zał. V rozdz. I i III)
- FNR (2010). Guía sobre el Biogás – Desde la producción hasta el uso (hiszp. wydanie „Leitfaden Biogas”, GIZ 2013)
Der Kofermentationsrechner bewertet eine konkrete Mischung mit diesem Substrat.
Was die Zusammenstellung zeigt
Die Zusammenstellung umfasst 5 Datensätze zum Methanpotenzial (BMP) des Substrats „Dairy product waste (cheese, cream, ice cream)“ aus 3 Publikationen, veröffentlicht 2011–2014. Die Ergebnisse reichen von 350 bis 714 m³ CH₄/t oTS, der gewichtete Mittelwert beträgt 504 m³ CH₄/t oTS (arithmetischer Mittelwert 566, Standardabweichung 144).
Die Tests wurden bei 35, 36 °C (Temperaturbereich: mesophil) durchgeführt. Unterschiede bei Temperatur, Impfschlamm, Testdauer und Probenvorbereitung sind typische Ursachen für die Streuung der Ergebnisse zwischen Laboren.
Für 5 Datensätze gibt die Publikation nur den Endwert an. Die Linie im Diagramm ist dann eine Modellkurve (Kinetik erster Ordnung) und dient nur dem Vergleich der Kurvenformen — nur der Endpunkt stammt aus der Publikation.
So nutzen Sie diese Daten
BMP beschreibt das Potenzial, das im Batch-Test unter Laborbedingungen erzielt wird. In einer großtechnischen Anlage hängt der Ertrag zusätzlich von Verweilzeit, Fermenterbelastung, Durchmischung und Zusammensetzung der Einsatzstoffe ab. Für Vorberechnungen empfiehlt sich der gewichtete Mittelwert, für die Risikobewertung die gesamte Spanne der Ergebnisse. Bei der Planung eines konkreten Einsatzstoffs lohnt es sich, einen eigenen BMP-Test an einer repräsentativen Probe zu beauftragen.
Methodik in Kürze
BMP ist die Methanmenge, die im Batch-Test aus der organischen Trockensubstanz (oTS) gewonnen wird, angegeben in m³ CH₄ pro Tonne oTS (numerisch identisch mit NmL CH₄/g oTS in den Publikationen) und auf Normbedingungen (0 °C, 101,325 kPa) umgerechnet. Der gewichtete Mittelwert gibt jeder Publikation ein Gesamtgewicht von 1, das gleichmäßig auf ihre Ergebnisse für das Substrat verteilt wird — eine Arbeit, die zwanzig Sorten testet, wiegt also nicht schwerer als eine Arbeit mit einer einzigen Probe. Bei Ringversuchen ist die Einheit das Labor (Gesamtgewicht 1), und innerhalb des Labors steigt das Gewicht eines Tests mit der Zahl der Flaschen (Replikate). Ergebnisse nach einer Vorbehandlung (z. B. thermisch, chemisch, enzymatisch) werden gesondert ausgewiesen und gehen nicht in den Mittelwert ein.
Durchgezogene Linien sind in den Tests gemessene Kurven. Gibt eine Publikation nur das Endergebnis an, zeichnen wir ein kinetisches Modell erster Ordnung, B(t) = B₀·(1 − e−kt): Nur der Endpunkt stammt aus der Publikation, die Kurvenform dient ausschließlich der Visualisierung — die Produktion an einem bestimmten Tag lässt sich daraus nicht ablesen. Für dieses Substrat wurde k = 0,270 d−1 angenommen (Median der in den Quellen angegebenen und/oder an die mittleren gemessenen Kurven angepassten Geschwindigkeitskonstanten k).
Die Statistiken beschreiben die Streuung veröffentlichter Ergebnisse — eine deskriptive Zusammenstellung, keine Metaanalyse und keine Garantie für den Anlagenertrag.
Literaturverzeichnis
- Alkanok, G.; Demirel, B.; Onay, T.T. (2014). Determination of biogas generation potential as a renewable energy source from supermarket wastes. Waste Management 34(1), 134–140. DOI: 10.1016/j.wasman.2013.09.015 DOI
- Labatut, R.A.; Angenent, L.T.; Scott, N.R. (2011). Biochemical methane potential and biodegradability of complex organic substrates. Bioresource Technology 102(3), 2255–2264. DOI: 10.1016/j.biortech.2010.10.035 DOI
- Luna-delRisco, M.; Normak, A.; Orupõld, K. (2011). Biochemical methane potential of different organic wastes and energy crops from Estonia. Agronomy Research 9(1–2), 331–342. https://www.semanticscholar.org/paper/25cf2d7bba4758136830a9a02caf3ecd997173bb Quelle
Alle Quellen des Portals: Literaturverzeichnis.
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neutral — redaktionelle Bewertung für Biogasanlagen≈53 %