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Cereal residues (screenings, dust, silo losses) — BMP: 10 estudios, media ponderada 324 m³ CH₄/t SV

Cereal residues (screenings, dust, silo losses): 10 registros de datos BMP procedentes de 5 publicaciones, media ponderada 324 m³ CH₄/t SV, rango 250–402.

valoración: buenaCH₄ ≈ 53 % (estimación)

Publicado Actualizado 2 min de lecturaRedacción FeedstockData

Foto Friday musa / Wikimedia Commons, licencia CC BY-SA 4.0, archivo de origen; cambios: recorte

Media ponderada
324m³ CH₄/t SV
Rango
250–402m³ CH₄/t SV
Registros
10estudios
Publicaciones
5fuentes
Temperaturas
36 °C, 38 °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 (proteína a partir del nitrógeno total (N 1,5 % MS × 6,25)) 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

buena — valoración editorial para plantas de biogásEstable, normalmente se acepta sin tarifa

Potencial por tonelada de materia fresca: muy alto (242 m³ CH₄/t); riesgo para el proceso: acidificación. Costes de manipulación: impurezas físicas (envases, plásticos).

¿Por qué? Factores de la valoración

Potencial por tonelada +3

  • +3potencial 242 m³ CH₄/t de materia fresca (BMP 324 × MS 79,8 % × SV 93,5 %)

Estabilidad del proceso −0,5

  • −0,5acidificación: degradación rápida / pH ácido, riesgo de acumulación de AGV, requiere tamponamiento

Manipulación y costes −1

  • −1impurezas físicas (envases, plásticos): desenvasado y separación

Puntos totales: 1,5 · umbrales: ≥ 2,5 muy buena, ≥ 1 buena, por debajo: neutra; negativa si hay riesgo acumulado para el proceso.

Valoración editorial según la metodología · fiabilidad de la valoración: alta · sin tener en cuenta los precios de mercado

Añadir a la calculadora de codigestión Datos CSV

Curvas BMP de 10 estudios

Media ponderada Registros individuales

Curvas BMP: Cereal residues (screenings, dust, silo losses)Producción acumulada de metano a lo largo del tiempo para 10 registros y la media ponderada de 324 m³ CH₄/t SV. 10 de las curvas son curvas de modelo (cinética de primer orden).0100200300400500051015202530tiempo [d]m³ CH₄/t SVDubrovskis et al. (2018): 376 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Dubrovskis i Plume (2017): 268 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Dubrovskis et al. (2019): 402 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Lallement et al. (2023) · 1: 250 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Lallement et al. (2023) · 2: 286 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Lallement et al. (2023) · 3: 300 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Lallement et al. (2023) · 4: 313 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Lallement et al. (2023) · 5: 320 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Lallement et al. (2023) · 6: 328 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Luna-delRisco et al. (2011): 274 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)media324

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 (324); 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
Dubrovskis et al. (2018) DOI37638 °C · mesófiloGrain drying residue (mono-fermentation)punto final (curva de modelo)
Dubrovskis i Plume (2017) DOI26838 °C · mesófiloGrain processing residues (IN+GR, no additives)punto final (curva de modelo)
Dubrovskis et al. (2019) DOI40238 °C · mesófiloDry grain sweepspunto final (curva de modelo)
Lallement et al. (2023) · 1 DOI25038 °C · mesófilocereal residuepunto final (curva de modelo)
Lallement et al. (2023) · 2 DOI28638 °C · mesófilocereals mixpunto final (curva de modelo)
Lallement et al. (2023) · 3 DOI30038 °C · mesófilocereal dustpunto final (curva de modelo)
Lallement et al. (2023) · 4 DOI31338 °C · mesófilocereals mixpunto final (curva de modelo)
Lallement et al. (2023) · 5 DOI32038 °C · mesófilosilo´s losepunto final (curva de modelo)
Lallement et al. (2023) · 6 DOI32838 °C · mesófilocereal mixpunto final (curva de modelo)
Luna-delRisco et al. (2011)27436 °C · mesófilograin mill - aspiration dustpunto final (curva de modelo)
Media ponderada324media aritmética 312, SD 48

Composición típica

Materia seca (MS)
79,8% (rango 72–89,4)
Sólidos volátiles (SV)
93,5 % MS (rango 90–96)
Nitrógeno
1,5 % MS
Relación C/N
23,3

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: 7 determinaciones, sólidos volátiles: 4 determinaciones. La relación C/N se calculó como cociente entre los contenidos de C y N (% MS) de la misma fuente.

Fuentes: Lallement et al. (2023); Luna-delRisco et al. (2011).

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
  • composición variable
  • impurezas físicas
  • clasificación editorial

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. Chen, Y.; Cheng, J.J.; Creamer, K.S. (2008) Inhibition of anaerobic digestion process: A review. Bioresource Technology
  2. Weiland, P. (2010) Biogas production: current state and perspectives. Applied Microbiology and Biotechnology
  3. Dubrovskis, V.; Plume, I.; Straume, I. (2018) Co-fermentation of carrots, grain residues and potato chips. Engineering for Rural Development
  4. Dubrovskis, V.; Plume, I. (2017) Enzymatic and catalystic enchancement of methane production from corn silage and grain residues. Engineering for Rural Development
  5. Dubrovskis, V.; Plume, I.; Straume, I. (2019) Co-digestion of molasses with dry grain sweeps and birch leaves. Engineering for Rural Development
  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. Luna-delRisco, M.; Normak, A.; Orupõld, K. (2011) Biochemical methane potential of different organic wastes and energy crops from Estonia. Agronomy Research 9(1–2), 331–342
  8. FNR (2010). Guía sobre el Biogás – Desde la producción hasta el uso (hiszp. wydanie „Leitfaden Biogas”, GIZ 2013)

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

Qué muestra la compilación

La compilación reúne 10 registros del potencial de metano (BMP) del sustrato «Cereal residues (screenings, dust, silo losses)» procedentes de 5 publicaciones publicados en 2011–2023. Los resultados van de 250 a 402 m³ CH₄/t SV y la media ponderada es de 324 m³ CH₄/t SV (media aritmética 312, desviación típica 48).

Los ensayos se realizaron a 36, 38 °C (régimen: mesófilo). Las diferencias de temperatura, inóculo, duración del ensayo y preparación de la muestra son causas habituales de la dispersión de resultados entre laboratorios.

En 10 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 = 0,257 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. Dubrovskis, V.; Plume, I.; Straume, I. (2018). Co-fermentation of carrots, grain residues and potato chips. Engineering for Rural Development. DOI: 10.22616/erdev2018.17.n415 DOI
  2. Dubrovskis, V.; Plume, I. (2017). Enzymatic and catalystic enchancement of methane production from corn silage and grain residues. Engineering for Rural Development. DOI: 10.22616/erdev2017.16.n088 DOI
  3. Dubrovskis, V.; Plume, I.; Straume, I. (2019). Co-digestion of molasses with dry grain sweeps and birch leaves. Engineering for Rural Development. DOI: 10.22616/erdev2019.18.n114 DOI
  4. 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
  5. Luna-delRisco, M.; Normak, A.; Orupõld, K. (2011). Biochemical methane potential of different organic wastes and energy crops from Estonia. Agronomy Research 9(1–2), 331–342. https://www.semanticscholar.org/paper/25cf2d7bba4758136830a9a02caf3ecd997173bb fuente

Todas las fuentes del sitio: bibliografía.

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