BMP-UntersuchungenKlärschlämme und industrielle Schlämme

Dairy wastewater biological sludge — BMP: 2 Studien, gewichteter Mittelwert 293 m³ CH₄/t oTS

Dairy wastewater biological sludge: 2 Datensätze an BMP-Daten aus 2 Publikationen, gewichteter Mittelwert 293 m³ CH₄/t oTS, Spanne 125–461.

Bewertung: negativCH₄ ≈ 66 % (Schätzung)

Veröffentlicht Aktualisiert 2 Min. LesezeitRedaktion FeedstockData

Foto Wehrle Werk AG / Wikimedia Commons, Lizenz CC BY-SA 4.0, Quelldatei; Änderungen: Zuschnitt

Gewichteter Mittelwert
293m³ CH₄/t oTS
Spanne
125–461m³ CH₄/t oTS
Datensätze
2Studien
Publikationen
2Quellen
Temperaturen
35 °C, 37 °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 (Protein aus Gesamtstickstoff (N 5,6 % TS × 6,25); fettreich (verfahrenstechnische Einstufung)) und den Erträgen der Stoffgruppen nach FNR.

Wie wir rechnen und was die Zonen bedeuten

Bewertung für Biogasanlagen

negativ — redaktionelle Bewertung für BiogasanlagenKann die Prozessstabilität gefährden — auch bei hoher Zuzahlung nicht annehmenswert

Potenzial je Tonne Frischmasse: gering (22 m³ CH₄/t); Prozessrisiko: Fette, Protein / Stickstoff, Inhibitoren. Kein zusätzlicher Handhabungsaufwand. Geringes Potenzial in Verbindung mit Prozessrisiko und Handhabungskosten.

Warum? Bewertungsfaktoren

Potenzial je Tonne 0

  • ±0Potenzial 22 m³ CH₄/t Frischmasse (BMP 293 × TS 9,4 % × oTS 81 %)

Prozessstabilität −2

  • −1Fette: Risiko der Anreicherung langkettiger Fettsäuren (LCFA), Flotation und Überlastung
  • −0,5Protein / Stickstoff: Risiko einer Ammoniakhemmung bei höheren Anteilen
  • −0,5Inhibitoren: natürliche oder Rückstände (z. B. Limonen, Polyphenole, Antibiotika, Metalle)

Handhabung und Kosten 0

  • 0keine Faktoren

Punkte insgesamt: −2 · Schwellen: ≥ 2,5 sehr gut, ≥ 1 gut, darunter — neutral; negativ bei kumuliertem Prozessrisiko.

Geringes Potenzial in Verbindung mit Prozessrisiko und Handhabungskosten.

Redaktionelle Bewertung gemäß der Methodik · Zuverlässigkeit der Bewertung: gering · ohne Marktpreise

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BMP-Kurven aus 2 Studien

Gewichteter Mittelwert Einzelne Datensätze

BMP-Kurven: Dairy wastewater biological sludgeKumulierte Methanproduktion im Zeitverlauf für 2 Datensätze und den gewichteten Mittelwert von 293 m³ CH₄/t oTS. 2 der Kurven sind Modellkurven (Kinetik erster Ordnung).01002003004005000510152025303540Zeit [d]m³ CH₄/t oTSRico et al. (2014): 125 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Browne et al. (2013): 461 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Mittelwert293

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 (293); 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

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QuelleBMP
m³ CH₄/t oTS
TemperaturProbeKurve
Rico et al. (2014) DOI12535 °C · mesophildewatered biological sludge from dairy factory (DSL1)Endpunkt (Modellkurve)
Browne et al. (2013) DOI46137 °C · mesophilbio treatment sludge from cheese processingEndpunkt (Modellkurve)
Gewichteter Mittelwert293arithmetischer Mittelwert 293, SD 238

Typische Zusammensetzung

Trockensubstanz (TS)
9,4% (Spanne 9,4–9,4)
Organische Trockensubstanz (oTS)
81 % TS (Spanne 81–81)
Stickstoff
5,6 % TS
C/N-Verhältnis
7,8

Median und Spanne der Bestimmungen, die in den Publikationen zu den BMP-Datensätzen dieses Substrats angegeben sind (abgelesen aus: MY-D); Trockensubstanz: 1 Bestimmung, organische Trockensubstanz: 1 Bestimmung. Das C/N-Verhältnis wurde als Quotient aus C- und N-Gehalt (% TS) aus derselben Quelle berechnet. TS aus einer einzigen Bestimmung – Richtwert.

Quellen: Browne et al. (2013).

Die Zusammensetzung des Rohstoffs schwankt zwischen Chargen — für Anlagenberechnungen verwenden Sie die Analyse Ihrer eigenen Probe. Der Rechner trägt typische Werte automatisch ein.

Prozesseigenschaften

  • fettreich
  • proteinreich
  • schwankende Zusammensetzung
  • enthält Inhibitoren
  • redaktionelle Einstufung

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

Dosierung

Schrittweise einführen, mit einer kleinen Dosis beginnen und den Prozess überwachen (z. B. FOS/TAC, pH-Wert, Gaszusammensetzung).

Der Kofermentationsrechner bewertet eine konkrete Mischung mit diesem Substrat.

Was die Zusammenstellung zeigt

Die Zusammenstellung umfasst 2 Datensätze zum Methanpotenzial (BMP) des Substrats „Dairy wastewater biological sludge“ aus 2 Publikationen, veröffentlicht 2013–2014. Die Ergebnisse reichen von 125 bis 461 m³ CH₄/t oTS, der gewichtete Mittelwert beträgt 293 m³ CH₄/t oTS (arithmetischer Mittelwert 293, Standardabweichung 238).

Die Tests wurden bei 35, 37 °C (Temperaturbereich: mesophil) durchgeführt. Unterschiede bei Temperatur, Impfschlamm, Testdauer und Probenvorbereitung sind typische Ursachen für die Streuung der Ergebnisse zwischen Laboren.

Für 2 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 = 0,091 d−1 angenommen (keine kinetischen Daten für die Gruppe – verwendet wurde der Median aller verfügbaren Geschwindigkeitskonstanten k (93 Werte)).

Die Statistiken beschreiben die Streuung veröffentlichter Ergebnisse — eine deskriptive Zusammenstellung, keine Metaanalyse und keine Garantie für den Anlagenertrag.

Vollständige Methodik und Korrekturpolitik

Literaturverzeichnis

  1. Rico, C.; Diego, R.; Valcarce, A.; Rico, J.L. (2014). Biogas Production from Various Typical Organic Wastes Generated in the Region of Cantabria (Spain): Methane Yields and Co-Digestion Tests. Smart Grid and Renewable Energy 05(06), 128–136. DOI: 10.4236/sgre.2014.56012 DOI
  2. Browne, J.D.; Allen, E.; Murphy, J.D. (2013). Evaluation of the biomethane potential from multiple waste streams for a proposed community scale anaerobic digester. Environmental Technology 34(13-14), 2027–2038. DOI: 10.1080/09593330.2013.812669 DOI

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