BMP-UntersuchungenGräser, Grünfutter und Futterpflanzen

Lucerne (alfalfa) — BMP: 7 Studien, gewichteter Mittelwert 366 m³ CH₄/t oTS

Lucerne (alfalfa): 7 Datensätze an BMP-Daten aus 4 Publikationen, gewichteter Mittelwert 366 m³ CH₄/t oTS, Spanne 271–560.

Bewertung: neutralCH₄ 66 %

Veröffentlicht Aktualisiert 2 Min. LesezeitRedaktion FeedstockData

Foto Chris Morgan / Wikimedia Commons, Lizenz CC BY-SA 2.0, Quelldatei; Änderungen: Zuschnitt

Gewichteter Mittelwert
366m³ CH₄/t oTS
Spanne
271–560m³ CH₄/t oTS
Datensätze
7Studien
Publikationen
4Quellen
Temperaturen
37 °C, 38 °C, 40 °Cdes Tests

Methan im Biogas

Hoher Methangehalt · ≈ 6,6 kWh/m³ Biogas

gemessen Mittelwert aus 1 Studie BMP; im Batch-Test fällt der CH₄-Anteil tendenziell höher aus als in einer Anlage.

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: hoch (85 m³ CH₄/t); Prozessrisiko: Protein / Stickstoff. Handhabungskosten: Fasern, Schwimmschicht.

Warum? Bewertungsfaktoren

Potenzial je Tonne +2

  • +2Potenzial 85 m³ CH₄/t Frischmasse (BMP 366 × TS 25,8 % × oTS 89,9 %)

Prozessstabilität −1

  • −1Protein / Stickstoff: Risiko einer Ammoniakhemmung bei höheren Anteilen

Handhabung und Kosten −0,5

  • −0,5Fasern, Schwimmschicht — Zerkleinerung und intensive Durchmischung

Punkte insgesamt: 0,5 · Schwellen: ≥ 2,5 sehr gut, ≥ 1 gut, darunter — neutral; negativ bei kumuliertem Prozessrisiko.

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

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BMP-Kurven aus 7 Studien

Gewichteter Mittelwert Einzelne Datensätze

BMP-Kurven: Lucerne (alfalfa)Kumulierte Methanproduktion im Zeitverlauf für 7 Datensätze und den gewichteten Mittelwert von 366 m³ CH₄/t oTS. 7 der Kurven sind Modellkurven (Kinetik erster Ordnung).02004006000510152025303540Zeit [d]m³ CH₄/t oTSAmon et al. (2007): 335 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Pouech (b.r.): 340 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Lallement et al. (2023): 271 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Shilpi et al. (2019) · 1: 490 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Shilpi et al. (2019) · 2: 500 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Shilpi et al. (2019) · 3: 530 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Shilpi et al. (2019) · 4: 560 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Mittelwert366

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 (366); 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
CH₄ im Biogas
Vol.-%, gemessen
TemperaturProbeKurve
Amon et al. (2007) DOI335—38 °C · mesophilLucerneEndpunkt (Modellkurve)
Pouech (b.r.)34065,8 %40 °C · mesophilAlfalfaEndpunkt (Modellkurve)
Lallement et al. (2023) DOI271—38 °C · mesophilAlfalfaEndpunkt (Modellkurve)
Shilpi et al. (2019) · 1 DOI490—37 °C · mesophilTW alfalfaEndpunkt (Modellkurve)
Shilpi et al. (2019) · 2 DOI500—37 °C · mesophilM800Endpunkt (Modellkurve)
Shilpi et al. (2019) · 3 DOI530—37 °C · mesophilA400Endpunkt (Modellkurve)
Shilpi et al. (2019) · 4 DOI560—37 °C · mesophilA800Endpunkt (Modellkurve)
Gewichteter Mittelwert36665,8 %arithmetischer Mittelwert 432, SD 114

Typische Zusammensetzung

Trockensubstanz (TS)
25,8% (Spanne 19,9–69)
Organische Trockensubstanz (oTS)
89,9 % TS (Spanne 87,1–90,9)
Stickstoff
3,4 % TS
C/N-Verhältnis
12,3

Median und Spanne der Bestimmungen, die in den Publikationen zu den BMP-Datensätzen dieses Substrats angegeben sind (abgelesen aus: CROPGEN D4, MY-D); Trockensubstanz: 6 Bestimmungen, organische Trockensubstanz: 6 Bestimmungen. Das C/N-Verhältnis wurde als Quotient aus C- und N-Gehalt (% TS) aus derselben Quelle berechnet.

Quellen: Pouech, P. Fruteau, H. Bewa, H.. Agricultural crops for…; Lallement et al. (2023); Shilpi et al. (2019).

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

Prozesseigenschaften

  • saisonal
  • faserig
  • stickstoffreich
  • redaktionelle Einstufung

Kofermentation — womit kombinieren, worauf achten

Dosierung

Quellen der Prozessdaten

  1. Lehtomaki, A.; Huttunen, S.; Rintala, J.A. (2007) Laboratory investigations on co-digestion of energy crops and crop residues with cow manure for methane production: effect of crop to manure ratio. Resources, Conservation and Recycling
  2. Amon, T.; Amon, B.; Kryvoruchko, V.; Machmüller, A.; Hopfner-Sixt, K.; Bodiroza, V.; Hrbek, R.; Friedel, J.; Pötsch, E.; Wagentristl, H.; Schreiner, M.; Zollitsch, W. (2007) Methane production through anaerobic digestion of various energy crops grown in sustainable crop rotations. Bioresource Technology 98(17), 3204–3212
  3. Li et al. (2023). Anaerobic co-digestion of grass, alfalfa, and red clover for methane production and the kinetic analysis. BioResources 18(1)
  4. Pouech, P. Fruteau, H. Bewa, H. (None) Agricultural crops for biogas production on anaerobic digestion plants. Biomass for energy and industry 163-165
  5. Hendriks, A.T.W.M.; Zeeman, G. (2009) Pretreatments to enhance the digestibility of lignocellulosic biomass. Bioresource Technology
  6. Lallement, A.; Peyrelasse, C.; Lagnet, C.; Barakat, A.; Schraauwers, B.; Maunas, S.; Monlau, F. (2023) A Detailed Database of the Chemical Properties and Methane Potential of Biomasses Covering a Large Range of Common Agricultural Biogas Plant Feedstocks. Waste 1(1), 195–227
  7. Shilpi, S.; Lamb, D.; Bolan, N.; Seshadri, B.; Choppala, G.; Naidu, R. (2019) Waste to watt: Anaerobic digestion of wastewater irrigated biomass for energy and fertiliser production. Journal of Environmental Management 239, 73–83
  8. Herrmann et al. (2011). Effects of ensiling, silage additives and storage period on methane formation of biogas crops. Bioresour. Technol.

Der Kofermentationsrechner bewertet eine konkrete Mischung mit diesem Substrat.

Was die Zusammenstellung zeigt

Die Zusammenstellung umfasst 7 Datensätze zum Methanpotenzial (BMP) des Substrats „Lucerne (alfalfa)“ aus 4 Publikationen, veröffentlicht 2007–2023. Die Ergebnisse reichen von 271 bis 560 m³ CH₄/t oTS, der gewichtete Mittelwert beträgt 366 m³ CH₄/t oTS (arithmetischer Mittelwert 432, Standardabweichung 114).

Die Tests wurden bei 37, 38, 40 °C (Temperaturbereich: mesophil) durchgeführt. Unterschiede bei Temperatur, Impfschlamm, Testdauer und Probenvorbereitung sind typische Ursachen für die Streuung der Ergebnisse zwischen Laboren.

Für 7 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. Amon, T.; Amon, B.; Kryvoruchko, V.; Machmüller, A.; Hopfner-Sixt, K.; Bodiroza, V.; Hrbek, R.; Friedel, J.; Pötsch, E.; Wagentristl, H.; Schreiner, M.; Zollitsch, W. (2007). Methane production through anaerobic digestion of various energy crops grown in sustainable crop rotations. Bioresource Technology 98(17), 3204–3212. DOI: 10.1016/j.biortech.2006.07.007 DOI
  2. Pouech, P. Fruteau, H. Bewa, H.. Agricultural crops for biogas production on anaerobic digestion plants. Biomass for energy and industry 163-165.
  3. Lallement, A.; Peyrelasse, C.; Lagnet, C.; Barakat, A.; Schraauwers, B.; Maunas, S.; Monlau, F. (2023). A Detailed Database of the Chemical Properties and Methane Potential of Biomasses Covering a Large Range of Common Agricultural Biogas Plant Feedstocks. Waste 1(1), 195–227. DOI: 10.3390/waste1010014 DOI
  4. Shilpi, S.; Lamb, D.; Bolan, N.; Seshadri, B.; Choppala, G.; Naidu, R. (2019). Waste to watt: Anaerobic digestion of wastewater irrigated biomass for energy and fertiliser production. Journal of Environmental Management 239, 73–83. DOI: 10.1016/j.jenvman.2019.02.122 DOI

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