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BMP-UntersuchungenLebensmittel- und Gastronomieabfälle

Food waste — BMP: 22 Studien, gewichteter Mittelwert 466 m³ CH₄/t oTS

Food waste: 22 Datensätze an BMP-Daten aus 12 Publikationen, gewichteter Mittelwert 466 m³ CH₄/t oTS, Spanne 135–700.

Bewertung: neutralCH₄ ≈ 62 % (Schätzung)

Veröffentlicht Aktualisiert 2 Min. LesezeitRedaktion FeedstockData

Foto Nick Saltmarsh / Wikimedia Commons, Lizenz CC BY 2.0, Quelldatei; Änderungen: Zuschnitt

Gewichteter Mittelwert
466m³ CH₄/t oTS
Spanne
135–700m³ CH₄/t oTS
Datensätze
22Studien
Publikationen
12Quellen
Temperaturen
30 °C, 35 °C, 37 °C, 38 °Cdes Tests

Methan im Biogas

Hoher Methangehalt · ≈ 6,2 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 2,9 % TS × 6,25); fettreich (verfahrenstechnische Einstufung)) und den Erträgen der Stoffgruppen nach FNR.

Wie wir rechnen und was die Zonen bedeuten

Bewertung für Biogasanlagen

neutral — redaktionelle Bewertung für BiogasanlagenKeine klaren Vorteile — für die Annahme sollte eine Gebühr erhoben werden

Potenzial je Tonne Frischmasse: sehr hoch (100 m³ CH₄/t); Prozessrisiko: Fette, Protein / Stickstoff, Salz / Natrium. Handhabungskosten: tierische Nebenprodukte Kat. 3, physische Störstoffe (Verpackungen, Kunststoffe).

Warum? Bewertungsfaktoren

Potenzial je Tonne +3

  • +3Potenzial 100 m³ CH₄/t Frischmasse (BMP 466 × TS 24,1 % × oTS 89,2 %)

Prozessstabilität −2,25

  • −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
  • −0,25Versäuerung: schneller Abbau / saurer pH-Wert, Risiko der Anreicherung flüchtiger Fettsäuren (FOS), erfordert Pufferung

Handhabung und Kosten −2

  • −1tierische Nebenprodukte Kat. 3: Pasteurisierung bei 70 °C / 60 min
  • −1physische Störstoffe (Verpackungen, Kunststoffe) — Entpackung und Abtrennung

Punkte insgesamt: −1,25 · Schwellen: ≥ 2,5 sehr gut, ≥ 1 gut, darunter — neutral; negativ bei kumuliertem Prozessrisiko.

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

Zum Kofermentationsrechner hinzufügen CSV-Daten

BMP-Kurven aus 22 Studien

Gewichteter Mittelwert Einzelne Datensätze

BMP-Kurven: Food wasteKumulierte Methanproduktion im Zeitverlauf für 22 Datensätze und den gewichteten Mittelwert von 466 m³ CH₄/t oTS. 19 der Kurven sind Modellkurven (Kinetik erster Ordnung).02004006008000102030405060Zeit [d]m³ CH₄/t oTSChickering i Tolaymat (2023) · M+V FOOD: 406 m³ CH₄/t oTS (Messung)Chickering i Tolaymat (2023) · M-1 FOOD: 411 m³ CH₄/t oTS (Messung)Chickering i Tolaymat (2023) · TAP FOOD: 432 m³ CH₄/t oTS (Messung)Baek et al. (2020): 528 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Browne et al. (2013) · 1: 419 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Browne et al. (2013) · 2: 535 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Chynoweth et al. (1993): 541 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Holliger et al. (2017) · 1: 499 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Holliger et al. (2017) · 2: 519 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Holliger et al. (2017) · 3: 595 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Jin et al. (2016): 700 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Koch et al. (2017) · 1: 440 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Koch et al. (2017) · 2: 445 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Koch et al. (2017) · 3: 457 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Koch et al. (2017) · 4: 460 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Li et al. (2013): 541 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Llanos-Lizcano et al. (2024) · 1: 377 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Llanos-Lizcano et al. (2024) · 2: 410 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Zhang et al. (2019): 471 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Osei-Owusu et al. (2024) · 1: 135 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Osei-Owusu et al. (2024) · 2: 199 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Zhang et al. (2015): 372 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Mittelwert466

Gestrichelte Linien sind eine Modellkurve (Kinetik erster Ordnung, B(t) = B₀·(1 − e−kt)); der Endpunkt stammt aus der Publikation. Durchgezogene Linien sind Messungen (3).

Kumulierte Methanproduktion im Testverlauf [m³ CH₄/t oTS]. Die dicke Linie ist der gewichtete Mittelwert aller Datensätze (466); 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.

  • Übrige Datensätze in der Legende anzeigen (10)

Datensätze und Quellen

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QuelleBMP
m³ CH₄/t oTS		TemperaturProbeKurve
Chickering i Tolaymat (2023) · M+V FOOD DOI406— · mesophil—Messung (7 Punkte)
Chickering i Tolaymat (2023) · M-1 FOOD DOI411— · mesophil—Messung (7 Punkte)
Chickering i Tolaymat (2023) · TAP FOOD DOI432— · mesophil—Messung (7 Punkte)
Baek et al. (2020) DOI52835 °C · mesophilfood waste (FW), mono-digestion (Run 2)Endpunkt (Modellkurve)
Browne et al. (2013) · 1 DOI41937 °C · mesophilfood wasteEndpunkt (Modellkurve)
Browne et al. (2013) · 2 DOI53537 °C · mesophilfood wasteEndpunkt (Modellkurve)
Chynoweth et al. (1993) DOI54135 °C · mesophilFood wasteEndpunkt (Modellkurve)
Holliger et al. (2017) · 1 DOI499—Industry food wasteEndpunkt (Modellkurve)
Holliger et al. (2017) · 2 DOI519—Food wasteEndpunkt (Modellkurve)
Holliger et al. (2017) · 3 DOI595—Food wasteEndpunkt (Modellkurve)
Jin et al. (2016) DOI70035 °C · mesophilKitchen wasteEndpunkt (Modellkurve)
Koch et al. (2017) · 1 DOI44038 °C · mesophilfood wasteEndpunkt (Modellkurve)
Koch et al. (2017) · 2 DOI44538 °C · mesophilfood wasteEndpunkt (Modellkurve)
Koch et al. (2017) · 3 DOI45738 °C · mesophilfood wasteEndpunkt (Modellkurve)
Koch et al. (2017) · 4 DOI46038 °C · mesophilfood wasteEndpunkt (Modellkurve)
Li et al. (2013) DOI54137 °C · mesophilKitchen wasteEndpunkt (Modellkurve)
Llanos-Lizcano et al. (2024) · 1 DOI377—Food waste (FW), ISR 2Endpunkt (Modellkurve)
Llanos-Lizcano et al. (2024) · 2 DOI410—Food waste (FW), ISR 1Endpunkt (Modellkurve)
Zhang et al. (2019) DOI471—Food waste (SFW)Endpunkt (Modellkurve)
Osei-Owusu et al. (2024) · 1 DOI13530 °C · mesophilFood leftovers (FLO)Endpunkt (Modellkurve)
Osei-Owusu et al. (2024) · 2 DOI19930 °C · mesophilKitchen residues (KR)Endpunkt (Modellkurve)
Zhang et al. (2015) DOI37237 °C · mesophilfood wasteEndpunkt (Modellkurve)
Gewichteter Mittelwert466arithmetischer Mittelwert 450, SD 120

Typische Zusammensetzung

Trockensubstanz (TS)
24,1% (Spanne 2,4–90,6)
Organische Trockensubstanz (oTS)
89,2 % TS (Spanne 85–91,4)
Stickstoff
2,9 % TS
C/N-Verhältnis
15,9

Median und Spanne der Bestimmungen, die in den Publikationen zu den BMP-Datensätzen dieses Substrats angegeben sind (abgelesen aus: MY-D); Trockensubstanz: 6 Bestimmungen, organische Trockensubstanz: 5 Bestimmungen. Das C/N-Verhältnis wurde als Quotient aus C- und N-Gehalt (% TS) aus derselben Quelle berechnet. Die TS-Spanne umfasst frische Proben sowie vor dem Test teilweise getrocknete oder getrocknete Proben – für Frischmaterial gilt der untere Teil der Spanne, idealerweise Ihre eigene Messung.

Quellen: Browne et al. (2013); Jin et al. (2016); Koch et al. (2017); Li et al. (2013); Zhang et al. (2015).

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

Prozesseigenschaften

  • leicht abbaubar
  • proteinreich
  • fettreich
  • salzhaltig
  • physische Störstoffe
  • tierische Nebenprodukte Kat. 3
  • arm an Spurenelementen
  • schwankende Zusammensetzung
  • redaktionelle Einstufung

Kofermentation — womit kombinieren, worauf achten

Dosierung

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

Quellen der Prozessdaten

  1. Hagos et al. (2017). Anaerobic co-digestion process for biogas production: progress, challenges and perspectives. Renew. Sustain. Energy Rev.
  2. Weiland, P. (2010) Biogas production: current state and perspectives. Applied Microbiology and Biotechnology
  3. Zhang et al. (2012). Long-term anaerobic digestion of food waste stabilized by trace elements. Waste Manag.
  4. Ariunbaatar et al. (2016). Enhanced anaerobic digestion of food waste by supplementing trace elements: role of selenium (VI) and iron (II). Front. Environ. Sci.
  5. 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.
  6. Zhang et al. (2007). Characterization of food waste as feedstock for anaerobic digestion. Bioresour. Technol.
  7. Chen, Cheng, Creamer (2008). Inhibition of anaerobic digestion process: A review. Bioresour. Technol.
  8. Mata-Alvarez, Mace, Llabres (2000). Anaerobic digestion of organic solid wastes. An overview of research achievements and perspectives. Bioresour. Technol.
  9. Rozporządzenie (WE) nr 1069/2009 określające przepisy sanitarne dotyczące produktów ubocznych pochodzenia zwierzęcego (art. 9, 10, 12–14, 24)
  10. Rozporządzenie Komisji (UE) nr 142/2011 wykonujące rozporządzenie (WE) nr 1069/2009 (zał. IV rozdz. III, zał. V rozdz. I i III)
  11. 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 22 Datensätze zum Methanpotenzial (BMP) des Substrats „Food waste“ aus 12 Publikationen, veröffentlicht 1993–2024. Die Ergebnisse reichen von 135 bis 700 m³ CH₄/t oTS, der gewichtete Mittelwert beträgt 466 m³ CH₄/t oTS (arithmetischer Mittelwert 450, Standardabweichung 120).

Die Tests wurden bei 30, 35, 37, 38 °C (Temperaturbereich: mesophil) durchgeführt. Unterschiede bei Temperatur, Impfschlamm, Testdauer und Probenvorbereitung sind typische Ursachen für die Streuung der Ergebnisse zwischen Laboren.

Für 19 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 = 0,232 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.

Vollständige Methodik und Korrekturpolitik

Literaturverzeichnis

  1. Chickering, G.; Tolaymat, T. (2023). Growth Media Efficacy in Biochemical Methane Potential Assays. Methane 2(2), 176–191. DOI: 10.3390/methane2020013 DOI
  2. Baek, G.; Kim, D.; Kim, J.; Kim, H.; Lee, C. (2020). Treatment of Cattle Manure by Anaerobic Co-Digestion with Food Waste and Pig Manure: Methane Yield and Synergistic Effect. International Journal of Environmental Research and Public Health 17(13), 4737. DOI: 10.3390/ijerph17134737 DOI
  3. 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
  4. Chynoweth, D.; Turick, C.; Owens, J.; Jerger, D.; Peck, M. (1993). Biochemical methane potential of biomass and waste feedstocks. Biomass and Bioenergy 5(1), 95–111. DOI: 10.1016/0961-9534(93)90010-2 DOI
  5. Holliger, C.; Fruteau de Laclos, H.; Hack, G. (2017). Methane Production of Full-Scale Anaerobic Digestion Plants Calculated from Substrate’s Biomethane Potentials Compares Well with the One Measured On-Site. Frontiers in Energy Research 5, 12. DOI: 10.3389/fenrg.2017.00012 DOI
  6. Jin, Y.; Li, Y.; Li, J. (2016). Influence of thermal pretreatment on physical and chemical properties of kitchen waste and the efficiency of anaerobic digestion. Journal of Environmental Management 180, 291–300. DOI: 10.1016/j.jenvman.2016.05.047 DOI
  7. Koch, K.; Lippert, T.; Drewes, J.E. (2017). The role of inoculum’s origin on the methane yield of different substrates in biochemical methane potential (BMP) tests. Bioresource Technology 243, 457–463. DOI: 10.1016/j.biortech.2017.06.142 DOI
  8. Li, Y.; Zhang, R.; Liu, G.; Chen, C.; He, Y.; Liu, X. (2013). Comparison of methane production potential, biodegradability, and kinetics of different organic substrates. Bioresource Technology 149, 565–569. DOI: 10.1016/j.biortech.2013.09.063 DOI
  9. Llanos-Lizcano, R.; Senila, L.; Modoi, O.C. (2024). Evaluation of Biochemical Methane Potential and Kinetics of Organic Waste Streams for Enhanced Biogas Production. Agronomy 14(11), 2546. DOI: 10.3390/agronomy14112546 DOI
  10. Zhang, W.; Torrella, F.; Banks, C.J.; Heaven, S. (2019). Data related to anaerobic digestion of bioplastics: Images and properties of digested bioplastics and digestate, synthetic food waste recipe and packaging information. Data in Brief 25, 103990. DOI: 10.1016/j.dib.2019.103990 DOI
  11. Osei-Owusu, B.A.; Arthur, R.; Baidoo, M.F.; Oduro-Kwarteng, S.; Amenaghawon, A.N. (2024). Anaerobic co-digestion of human excreta, food leftovers and kitchen residue: 1 ternary mixture design, synergistic effects and RSM approach. Heliyon 10(2), e24080. DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e24080 DOI
  12. Zhang, W.; Zhang, L.; Li, A. (2015). Enhanced anaerobic digestion of food waste by trace metal elements supplementation and reduced metals dosage by green chelating agent [S, S]-EDDS via improving metals bioavailability. Water Research 84, 266–277. DOI: 10.1016/j.watres.2015.07.010 DOI

Alle Quellen des Portals: Literaturverzeichnis.

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