Über unsKontakt

BMP-UntersuchungenNebenprodukte der Agrar- und Lebensmittelindustrie

Stone-fruit stones (plum, cherry, apricot) — BMP: 3 Studien, gewichteter Mittelwert 84 m³ CH₄/t oTS

Stone-fruit stones (plum, cherry, apricot): 3 Datensätze an BMP-Daten aus 3 Publikationen, gewichteter Mittelwert 84 m³ CH₄/t oTS, Spanne 31–175.

Bewertung: negativCH₄ ≈ 52 % (Schätzung)

Veröffentlicht Aktualisiert 2 Min. LesezeitRedaktion FeedstockData

Illustration: FeedstockData (KI, Google Gemini)

Gewichteter Mittelwert
84m³ CH₄/t oTS
Spanne
31–175m³ CH₄/t oTS
Datensätze
3Studien
Publikationen
3Quellen
Temperaturen
37 °Cdes Tests

Methan im Biogas

Mittlerer Methangehalt · ≈ 5,2 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 1,3 % TS × 6,25)) 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, jedoch begrenzt durch die schlechte Abbaubarkeit der organischen Substanz (78 m³ CH₄/t); Prozessrisiko: Inhibitoren. Handhabungskosten: Fasern, Schwimmschicht, langsamer Abbau. Geringes Potenzial in Verbindung mit Prozessrisiko und Handhabungskosten.

Warum? Bewertungsfaktoren

Potenzial je Tonne 0

  • ±0Potenzial 78 m³ CH₄/t Frischmasse (BMP 84 × TS 95,3 % × oTS 98,5 %); geringe Abbaubarkeit der oTS (BMP 84 m³ CH₄/t oTS) — Punkte gedeckelt

Prozessstabilität −1

  • −1Inhibitoren: natürliche oder Rückstände (z. B. Limonen, Polyphenole, Antibiotika, Metalle)

Handhabung und Kosten −1

  • −0,5Fasern, Schwimmschicht — Zerkleinerung und intensive Durchmischung
  • −0,5langsamer Abbau — lange Verweilzeit

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: mittel · ohne Marktpreise

Zum Kofermentationsrechner hinzufügen CSV-Daten

BMP-Kurven aus 3 Studien

Gewichteter Mittelwert Einzelne Datensätze

BMP-Kurven: Stone-fruit stones (plum, cherry, apricot)Kumulierte Methanproduktion im Zeitverlauf für 3 Datensätze und den gewichteten Mittelwert von 84 m³ CH₄/t oTS. 3 der Kurven sind Modellkurven (Kinetik erster Ordnung).0501001502000510152025303540Zeit [d]m³ CH₄/t oTSCarchesio et al. (2014): 175 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Zhao et al. (2016): 31 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Shen et al. (2018): 45 m³ CH₄/t oTS (Modellkurve)Mittelwert84

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 (84); 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
QuelleBMP
m³ CH₄/t oTS		TemperaturProbeKurve
Carchesio et al. (2014) DOI175—Plum stonesEndpunkt (Modellkurve)
Zhao et al. (2016) DOI31—Cherry (Cerasus pseudocerasus) – SeedEndpunkt (Modellkurve)
Shen et al. (2018) DOI4537 °C · mesophilbitter apricot kernel shellEndpunkt (Modellkurve)
Gewichteter Mittelwert84arithmetischer Mittelwert 84, SD 79

Typische Zusammensetzung

Trockensubstanz (TS)
95,3% (Spanne 95,3–95,3)
Organische Trockensubstanz (oTS)
98,5 % TS (Spanne 97,7–99,2)
Stickstoff
1,3 % TS
C/N-Verhältnis
130,4

Median und Spanne der Bestimmungen, die in den Publikationen zu den BMP-Datensätzen dieses Substrats angegeben sind (abgelesen aus: BCBPD, MY-D); Trockensubstanz: 1 Bestimmung, organische Trockensubstanz: 2 Bestimmungen. Das C/N-Verhältnis wurde als Quotient aus C- und N-Gehalt (% TS) aus derselben Quelle berechnet. Die Proben wurden getrocknet bzw. lufttrocken getestet – die TS bezieht sich auf das Material im Test, nicht auf Frischmaterial.

Quellen: Zhao et al. (2016); Shen et al. (2018).

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

Prozesseigenschaften

  • faserig
  • langsam abbaubar
  • stickstoffarm
  • kohlenstoffreich
  • hohe Trockensubstanz
  • enthält Inhibitoren
  • saisonal
  • 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).

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 (2010). Biogas production: current state and perspectives. Appl. Microbiol. Biotechnol.
  3. Rajagopal, Masse, Singh (2013). A critical review on inhibition of anaerobic digestion process by excess ammonia. Bioresour. Technol.
  4. Hendriks, Zeeman (2009). Pretreatments to enhance the digestibility of lignocellulosic biomass. Bioresour. Technol.
  5. 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 3 Datensätze zum Methanpotenzial (BMP) des Substrats „Stone-fruit stones (plum, cherry, apricot)“ aus 3 Publikationen, veröffentlicht 2014–2018. Die Ergebnisse reichen von 31 bis 175 m³ CH₄/t oTS, der gewichtete Mittelwert beträgt 84 m³ CH₄/t oTS (arithmetischer Mittelwert 84, Standardabweichung 79).

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

Für 3 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. Carchesio, M.; Tatàno, F.; Lancellotti, I.; Taurino, R.; Colombo, E.; Barbieri, L. (2014). Comparison of biomethane production and digestate characterization for selected agricultural substrates in Italy. Environmental Technology 35(17), 2212–2226. DOI: 10.1080/09593330.2014.898701 DOI
  2. Zhao, C.; Yan, H.; Liu, Y.; Huang, Y.; Zhang, R.; Chen, C.; Liu, G. (2016). Bio-energy conversion performance, biodegradability, and kinetic analysis of different fruit residues during discontinuous anaerobic digestion. Waste Management 52, 295–301. DOI: 10.1016/j.wasman.2016.03.028 DOI
  3. Shen, J.; Yan, H.; Zhang, R.; Liu, G.; Chen, C. (2018). Characterization and methane production of different nut residue wastes in anaerobic digestion. Renewable Energy 116, 835–841. DOI: 10.1016/j.renene.2017.09.018 DOI

Alle Quellen des Portals: Literaturverzeichnis.

Weitere Substrate in der Gruppe „Nebenprodukte der Agrar- und Lebensmittelindustrie“