Ensayos BMPLeche, suero y residuos lácteos
Dairy product waste (cheese, cream, ice cream) — BMP: 5 estudios, media ponderada 504 m³ CH₄/t SV
Dairy product waste (cheese, cream, ice cream): 5 registros de datos BMP procedentes de 3 publicaciones, media ponderada 504 m³ CH₄/t SV, rango 350–714.
valoración: neutraCH₄ ≈ 66 % (estimación)
Ilustración: FeedstockData (IA, Google Gemini)
- Media ponderada
- 504m³ CH₄/t SV
- Rango
- 350–714m³ CH₄/t SV
- Registros
- 5estudios
- Publicaciones
- 3fuentes
- Temperaturas
- 35 °C, 36 °Cdel ensayo
Metano en el biogás
Alto contenido de metano · ≈ 6,6 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 (rico en proteína (clasificación del proceso); rico en grasa (clasificación del proceso)) y de los rendimientos de los grupos de compuestos según la FNR.
Valoración para plantas de biogás
neutra — valoración editorial para plantas de biogásSin ventajas claras: conviene cobrar una tarifa por aceptarlo
Potencial por tonelada de materia fresca: muy alto (198 m³ CH₄/t); riesgo para el proceso: grasas, proteína / nitrógeno, sal / sodio. Costes de manipulación: SANDACH cat. 3.
¿Por qué? Factores de la valoración
Potencial por tonelada +3
- +3potencial 198 m³ CH₄/t de materia fresca (BMP 504 × MS 41 % × SV 96 %)
Estabilidad del proceso −2,5
- −1grasas: riesgo de acumulación de ácidos grasos de cadena larga (LCFA), flotación y sobrecarga
- −0,5proteína / nitrógeno: riesgo de inhibición por amoníaco con proporciones elevadas
- −0,5sal / sodio: inhibición con proporciones elevadas
- −0,25formación de espuma: tendencia a formar espuma en el digestor
- −0,25acidificación: degradación rápida / pH ácido, riesgo de acumulación de AGV, requiere tamponamiento
Manipulación y costes −0,5
- −0,5SANDACH cat. 3: pasteurización a 70 °C / 60 min (productos lácteos: posibles excepciones)
Puntos totales: 0 · umbrales: ≥ 2,5 muy buena, ≥ 1 buena, por debajo: neutra; negativa si hay riesgo acumulado para el proceso.
Añadir a la calculadora de codigestión Datos CSV
Curvas BMP de 5 estudios
Media ponderada Registros individuales
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 (504); 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
Descargar CSV| Fuente | BMP m³ CH₄/t SV | Temperatura | Muestra | Curva |
|---|---|---|---|---|
| Alkanok et al. (2014) DOI | 350 | 36 °C · mesófilo | dairy product waste | punto final (curva de modelo) |
| Labatut et al. (2011) DOI | 502 | 35 °C · mesófilo | Ice cream | punto final (curva de modelo) |
| Luna-delRisco et al. (2011) · 1 | 602 | 36 °C · mesófilo | cottage cheese | punto final (curva de modelo) |
| Luna-delRisco et al. (2011) · 2 | 659 | 36 °C · mesófilo | cheese | punto final (curva de modelo) |
| Luna-delRisco et al. (2011) · 3 | 714 | 36 °C · mesófilo | sour cream | punto final (curva de modelo) |
| Media ponderada | 504 | media aritmética 566, SD 144 | ||
Composición típica
- Materia seca (MS)
- 41% (rango 26,5–56,2)
- Sólidos volátiles (SV)
- 96 % MS (rango 48,6–99,2)
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: 3 determinaciones, sólidos volátiles: 5 determinaciones.
Fuentes: Alkanok et al. (2014); Labatut et al. (2011); 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
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
- se combina bien
sustratos: alta alcalinidad (tampón) — p. ej. Cattle manure, Pig slurry, Cattle slurry, Duck slurry, Rumen and digestive tract content
- precaución
sustratos: rico en grasa — p. ej. Food waste, Spent coffee grounds, Primary sludge, Sunflower seeds, Olive pomace / olive mill solid waste
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
- Hagos et al. (2017). Anaerobic co-digestion process for biogas production: progress, challenges and perspectives. Renew. Sustain. Energy Rev.
- 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.
- Prazeres, Carvalho, Rivas (2012). Cheese whey management: A review. J. Environ. Manage.
- Rajagopal, Masse, Singh (2013). A critical review on inhibition of anaerobic digestion process by excess ammonia. Bioresour. Technol.
- Rozporządzenie (WE) nr 1069/2009 określające przepisy sanitarne dotyczące produktów ubocznych pochodzenia zwierzęcego (art. 9, 10, 12–14, 24)
- Rozporządzenie Komisji (UE) nr 142/2011 wykonujące rozporządzenie (WE) nr 1069/2009 (zał. IV rozdz. III, zał. V rozdz. I i III)
- 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 5 registros del potencial de metano (BMP) del sustrato «Dairy product waste (cheese, cream, ice cream)» procedentes de 3 publicaciones publicados en 2011–2014. Los resultados van de 350 a 714 m³ CH₄/t SV y la media ponderada es de 504 m³ CH₄/t SV (media aritmética 566, desviación típica 144).
Los ensayos se realizaron a 35, 36 °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 5 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 = 0,270 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.
Bibliografía
- Alkanok, G.; Demirel, B.; Onay, T.T. (2014). Determination of biogas generation potential as a renewable energy source from supermarket wastes. Waste Management 34(1), 134–140. DOI: 10.1016/j.wasman.2013.09.015 DOI
- Labatut, R.A.; Angenent, L.T.; Scott, N.R. (2011). Biochemical methane potential and biodegradability of complex organic substrates. Bioresource Technology 102(3), 2255–2264. DOI: 10.1016/j.biortech.2010.10.035 DOI
- 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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Milk and buttermilk — BMP: 5 estudios, media ponderada 522 m³ CH₄/t SV
522 m³ CH₄/t SV media ponderada de 5 estudios
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Whey — BMP: 19 estudios, media ponderada 416 m³ CH₄/t SV
416 m³ CH₄/t SV media ponderada de 19 estudios
neutra — valoración editorial para plantas de biogás≈53 %