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Bananas (fruit, pulp) — BMP: 6 estudios, media ponderada 336 m³ CH₄/t SV

Bananas (fruit, pulp): 6 registros de datos BMP procedentes de 4 publicaciones, media ponderada 336 m³ CH₄/t SV, rango 289–367.

CH₄ ≈ 52 % (estimación)

Publicado Actualizado 2 min de lecturaRedacción FeedstockData

Foto Wilfredor / Wikimedia Commons, licencia CC BY-SA 3.0, archivo de origen; cambios: recorte

Media ponderada
336m³ CH₄/t SV
Rango
289–367m³ CH₄/t SV
Registros
6estudios
Publicaciones
4fuentes
Temperaturas
35 °C, 37 °C, 55 °Cdel ensayo

Metano en el biogás

Contenido medio de metano · ≈ 5,2 kWh/m³ de biogás

estimación según el tipo de sustrato Los estudios recopilados no contienen ninguna medición. El intervalo se deduce de la composición aproximada (predominio de carbohidratos (sin características de proteína ni de grasa)) y de los rendimientos de los grupos de compuestos según la FNR.

Cómo lo calculamos y qué significan las zonas

Valoración para plantas de biogás

sin valorar — valoración editorial para plantas de biogás

Sin valorar: los datos no incluyen materia seca ni sólidos volátiles. Calculamos la valoración cuando se conocen la materia seca y los sólidos volátiles del material.

Valoración editorial según la metodología

Añadir a la calculadora de codigestión Datos CSV

Curvas BMP de 6 estudios

Media ponderada Registros individuales

Curvas BMP: Bananas (fruit, pulp)Producción acumulada de metano a lo largo del tiempo para 6 registros y la media ponderada de 336 m³ CH₄/t SV. 6 de las curvas son curvas de modelo (cinética de primer orden).0100200300400051015202530tiempo [d]m³ CH₄/t SVBuffiere et al. (2006): 289 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Khan M.T. (2016) · 1: 349 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Khan M.T. (2016) · 2: 367 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Kouas et al. (2017): 361 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Sanjaya et al. (2016) · 1: 321 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Sanjaya et al. (2016) · 2: 351 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)media336

Las líneas discontinuas son una curva de modelo (cinética de primer orden, B(t) = B₀·(1 − e−kt)); el punto final procede de la publicación. Todas las curvas son curvas de modelo.

Producción acumulada de metano a lo largo del ensayo [m³ CH₄/t SV]. La línea gruesa es la media ponderada de todos los registros (336); los puntos marcan los valores finales indicados en las publicaciones. Sitúe el cursor sobre el gráfico para leer los valores; haga clic en un elemento de la leyenda para ocultar o mostrar un registro.

Registros y fuentes

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FuenteBMP
m³ CH₄/t SV		TemperaturaMuestraCurva
Buffiere et al. (2006) DOI28955 °C · termófiloBananapunto final (curva de modelo)
Khan M.T. (2016) · 134937 °C · mesófiloUnpeeled bananapunto final (curva de modelo)
Khan M.T. (2016) · 236737 °C · mesófiloBanana fleshpunto final (curva de modelo)
Kouas et al. (2017) DOI36135 °C · mesófilobananapunto final (curva de modelo)
Sanjaya et al. (2016) · 1 DOI32135 °C · mesófiloFresh ripe banana pulppunto final (curva de modelo)
Sanjaya et al. (2016) · 2 DOI35135 °C · mesófiloRooten banana pulppunto final (curva de modelo)
Media ponderada336media aritmética 340, SD 29

Composición típica

Materia seca (MS)
20,4% (rango 18–22,9)

Mediana y rango de las determinaciones indicadas en las publicaciones en que se basan los registros BMP de este sustrato (leídas de: MY-D); materia seca: 2 determinaciones, sólidos volátiles: 0 determinaciones.

Fuentes: Sanjaya et al. (2016).

La composición de la materia prima varía entre lotes: para los cálculos de la planta utilice un análisis de su propia muestra. La calculadora inserta automáticamente valores típicos.

Propiedades del proceso

  • fácilmente degradable
  • rico en carbono
  • pobre en nitrógeno
  • pobre en oligoelementos
  • estacional
  • ácido
  • clasificación editorial

Baja fiabilidad: la descripción se basa en características generales del grupo de sustratos, no en estudios de este material. Considérela una indicación que debe verificarse.

Codigestión: con qué combinarlo y qué vigilar

Dosificación

Introduzca el sustrato gradualmente, empezando con una dosis pequeña y vigilando el proceso (p. ej. FOS/TAC, pH, composición del gas).

Fuentes de los datos del proceso

  1. Improvement of fruit and vegetable waste anaerobic digestion performance and stability with co-substrates addition
  2. Biochemical methane potential and biodegradability of complex organic substrates
  3. Towards new indicators for the prediction of solid waste anaerobic digestion properties
  4. Batch anaerobic digestion of banana waste - energy potential and modelling of methane production kinetics
  5. Robust assessment of both biochemical methane potential and degradation kinetics of solid residues in successive batches
  6. Mesophilic batch anaerobic digestion from fruit fragments
  7. Lab-scale anaerobic digestion of cassava peels: the first step of energy recovery from cassava waste and water hyacinth
  8. Effects of size and thermophilic pre-hydrolysis of banana peel during anaerobic digestion, and biomethanation potential of key tropical fruit wastes
  9. Effect of particle size on biogas generation from biomass residues

La calculadora de codigestión evaluará una mezcla concreta que contenga este sustrato.

Qué muestra la compilación

La compilación reúne 6 registros del potencial de metano (BMP) del sustrato «Bananas (fruit, pulp)» procedentes de 4 publicaciones publicados en 2006–2017. Los resultados van de 289 a 367 m³ CH₄/t SV y la media ponderada es de 336 m³ CH₄/t SV (media aritmética 340, desviación típica 29).

Los ensayos se realizaron a 35, 37, 55 °C (régimen: mesófilo, termófilo). Las diferencias de temperatura, inóculo, duración del ensayo y preparación de la muestra son causas habituales de la dispersión de resultados entre laboratorios.

En 6 registros la publicación solo indica el valor final. La línea del gráfico es entonces una curva de modelo (cinética de primer orden) y sirve únicamente para comparar formas: solo el punto final procede de la publicación.

Cómo utilizar estos datos

El BMP describe el potencial obtenido en un ensayo discontinuo en condiciones de laboratorio. En una planta a escala real, el rendimiento depende además del tiempo de retención, la carga del digestor, la mezcla y la composición de la alimentación. Para los cálculos preliminares conviene utilizar la media ponderada y, para evaluar el riesgo, todo el rango de resultados. Al planificar una alimentación concreta, merece la pena encargar un ensayo BMP propio con una muestra representativa.

La metodología en breve

El BMP es la cantidad de metano obtenida a partir de los sólidos volátiles (SV) en un ensayo discontinuo, expresada en m³ de CH₄ por tonelada de SV (numéricamente igual a NmL CH₄/g SV en las publicaciones) y convertida a condiciones normales (0 °C, 101,325 kPa). La media ponderada asigna a cada publicación un peso total de 1, repartido a partes iguales entre sus resultados para el sustrato: un artículo que ensaya veinte variedades no pesa más que uno con una sola muestra. En los programas interlaboratorio la unidad es el laboratorio (peso total 1) y, dentro de él, el peso de un ensayo crece con el número de botellas (réplicas). Los resultados posteriores a un pretratamiento (p. ej. térmico, químico o enzimático) se muestran por separado y no se incluyen en la media.

Las líneas continuas son curvas medidas en los ensayos. Cuando una publicación solo indica el resultado final, dibujamos un modelo cinético de primer orden, B(t) = B₀·(1 − e−kt): solo el punto final procede de la publicación y la forma de la curva es una mera visualización; no debe leerse en ella la producción de un día concreto. Para este sustrato se supuso k = 0,245 d−1 (mediana de las constantes de velocidad k indicadas en las fuentes y/o ajustadas a las curvas medias medidas).

Las estadísticas describen la dispersión de los resultados publicados: una compilación descriptiva, no un metaanálisis ni una garantía del rendimiento de la planta.

Metodología completa y política de correcciones

Bibliografía

  1. Buffiere, P.; Loisel, D.; Bernet, N.; Delgenes, J.P. (2006). Towards new indicators for the prediction of solid waste anaerobic digestion properties. Water Science and Technology 53(8), 233–241. DOI: 10.2166/wst.2006.254 DOI
  2. Khan M.T., Brule M., Maurer C., Argyropoulos D., Muller J., Oechsner H. (2016). Batch anaerobic digestion of banana waste - energy potential and modelling of methane production kinetics. AgricEngInt: CIGR Journal 18(1). https://cigrjournal.org/index.php/Ejounral/article/download/3244/2288 fuente
  3. Kouas, M.; Torrijos, M.; Sousbie, P.; Steyer, J.P.; Sayadi, S.; Harmand, J. (2017). Robust assessment of both biochemical methane potential and degradation kinetics of solid residues in successive batches. Waste Management 70, 59–70. DOI: 10.1016/j.wasman.2017.09.001 DOI
  4. Sanjaya, A.P.; Cahyanto, M.N.; Millati, R. (2016). Mesophilic batch anaerobic digestion from fruit fragments. Renewable Energy 98, 135–141. DOI: 10.1016/j.renene.2016.02.059 DOI

Todas las fuentes del sitio: bibliografía.

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