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Eggplant (fruit) — BMP: 2 estudios, media ponderada 333 m³ CH₄/t SV

Eggplant (fruit): 2 registros de datos BMP procedentes de 2 publicaciones, media ponderada 333 m³ CH₄/t SV, rango 270–396.

CH₄ ≈ 54 % (estimación)

Publicado Actualizado 2 min de lecturaRedacción FeedstockData

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

Media ponderada
333m³ CH₄/t SV
Rango
270–396m³ CH₄/t SV
Registros
2estudios
Publicaciones
2fuentes
Temperaturas
35 °Cdel ensayo

Metano en el biogás

Contenido medio de metano · ≈ 5,4 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 2,3 % 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

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 2 estudios

Media ponderada Registros individuales

Curvas BMP: Eggplant (fruit)Producción acumulada de metano a lo largo del tiempo para 2 registros y la media ponderada de 333 m³ CH₄/t SV. 2 de las curvas son curvas de modelo (cinética de primer orden).0100200300400500051015202530tiempo [d]m³ CH₄/t SVYan et al. (2021): 270 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Gunaseelan (2004): 396 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)media333

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 (333); 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
Yan et al. (2021) DOI270—Eggplant (Solanum melongena) – Wholepunto final (curva de modelo)
Gunaseelan (2004) DOI39635 °C · mesófiloBrinjal whole fruit (pest infested)punto final (curva de modelo)
Media ponderada333media aritmética 333, SD 89

Composición típica

Sólidos volátiles (SV)
91,8 % MS (rango 91,1–92,6)
Nitrógeno
2,3 % MS
Relación C/N
17,6

Mediana y rango de las determinaciones indicadas en las publicaciones en que se basan los registros BMP de este sustrato (leídas de: BCBPD, MY-D); materia seca: 0 determinaciones, sólidos volátiles: 2 determinaciones. La relación C/N se calculó como cociente entre los contenidos de C y N (% MS) de la misma fuente. Las fuentes no indican la MS: la calculadora debe pedir un valor.

Fuentes: Yan et al. (2021); Gunaseelan (2004).

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.

Sin estudios publicados del proceso

La bibliografía que utilizamos no describe las ventajas ni los inconvenientes de digerir este sustrato más allá de los resultados de los ensayos BMP. A continuación figuran características del proceso asignadas según el tipo de material: una clasificación editorial, no el resultado de un estudio.

fácilmente degradable
azúcares, almidón, glicerol → hidrólisis y acidificación rápidas (AGV), requiere tamponamiento
ácido
bajo pH del sustrato (ensilados, vinazas, suero, fruta)
diluye la alimentación (baja MS)
baja materia seca, diluye la alimentación
estacional
disponibilidad estacional: requiere almacenamiento
pobre en oligoelementos
pobre en oligoelementos: la monodigestión requiere suplementación
rico en carbono
alta relación C/N → déficit de nitrógeno; se combina bien con sustratos ricos en nitrógeno
pobre en nitrógeno
alta relación C/N → déficit de nitrógeno; se combina bien con sustratos ricos en nitrógeno

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. Compositional components and methane production potential of typical vegetable wastes
  4. Biochemical methane potential of fruits and vegetable solid waste feedstocks
  5. Effects of size and thermophilic pre-hydrolysis of banana peel during anaerobic digestion, and biomethanation potential of key tropical fruit wastes
  6. 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 2 registros del potencial de metano (BMP) del sustrato «Eggplant (fruit)» procedentes de 2 publicaciones publicados en 2004–2021. Los resultados van de 270 a 396 m³ CH₄/t SV y la media ponderada es de 333 m³ CH₄/t SV (media aritmética 333, desviación típica 89).

Los ensayos se realizaron a 35 °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 2 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. Yan, H.; Cai, F.; Wang, L.; Chen, C.; Liu, G. (2021). Compositional components and methane production potential of typical vegetable wastes. Environmental Science and Pollution Research 28(38), 54177–54186. DOI: 10.1007/s11356-021-15798-y DOI
  2. Gunaseelan, V. (2004). Biochemical methane potential of fruits and vegetable solid waste feedstocks. Biomass and Bioenergy 26(4), 389–399. DOI: 10.1016/j.biombioe.2003.08.006 DOI

Todas las fuentes del sitio: bibliografía.

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