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Food waste — BMP: 22 estudios, media ponderada 466 m³ CH₄/t SV

Food waste: 22 registros de datos BMP procedentes de 12 publicaciones, media ponderada 466 m³ CH₄/t SV, rango 135–700.

valoración: neutraCH₄ ≈ 62 % (estimación)

Publicado Actualizado 2 min de lecturaRedacción FeedstockData

Foto Nick Saltmarsh / Wikimedia Commons, licencia CC BY 2.0, archivo de origen; cambios: recorte

Media ponderada
466m³ CH₄/t SV
Rango
135–700m³ CH₄/t SV
Registros
22estudios
Publicaciones
12fuentes
Temperaturas
30 °C, 35 °C, 37 °C, 38 °Cdel ensayo

Metano en el biogás

Alto contenido de metano · ≈ 6,2 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 2,9 % MS × 6,25); rico en grasa (clasificación del proceso)) 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

neutra — valoración editorial para plantas de biogásSin ventajas claras: conviene cobrar una tarifa por aceptarlo

Potencial por tonelada de materia fresca: muy alto (100 m³ CH₄/t); riesgo para el proceso: grasas, proteína / nitrógeno, sal / sodio. Costes de manipulación: SANDACH cat. 3, impurezas físicas (envases, plásticos).

¿Por qué? Factores de la valoración

Potencial por tonelada +3

  • +3potencial 100 m³ CH₄/t de materia fresca (BMP 466 × MS 24,1 % × SV 89,2 %)

Estabilidad del proceso −2,25

  • −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
  • −0,25acidificación: degradación rápida / pH ácido, riesgo de acumulación de AGV, requiere tamponamiento

Manipulación y costes −2

  • −1SANDACH cat. 3: pasteurización a 70 °C / 60 min
  • −1impurezas físicas (envases, plásticos): desenvasado y separación

Puntos totales: −1,25 · 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 22 estudios

Media ponderada Registros individuales

Curvas BMP: Food wasteProducción acumulada de metano a lo largo del tiempo para 22 registros y la media ponderada de 466 m³ CH₄/t SV. 19 de las curvas son curvas de modelo (cinética de primer orden).02004006008000102030405060tiempo [d]m³ CH₄/t SVChickering i Tolaymat (2023) · M+V FOOD: 406 m³ CH₄/t SV (medición)Chickering i Tolaymat (2023) · M-1 FOOD: 411 m³ CH₄/t SV (medición)Chickering i Tolaymat (2023) · TAP FOOD: 432 m³ CH₄/t SV (medición)Baek et al. (2020): 528 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Browne et al. (2013) · 1: 419 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Browne et al. (2013) · 2: 535 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Chynoweth et al. (1993): 541 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Holliger et al. (2017) · 1: 499 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Holliger et al. (2017) · 2: 519 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Holliger et al. (2017) · 3: 595 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Jin et al. (2016): 700 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Koch et al. (2017) · 1: 440 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Koch et al. (2017) · 2: 445 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Koch et al. (2017) · 3: 457 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Koch et al. (2017) · 4: 460 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Li et al. (2013): 541 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Llanos-Lizcano et al. (2024) · 1: 377 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Llanos-Lizcano et al. (2024) · 2: 410 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Zhang et al. (2019): 471 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Osei-Owusu et al. (2024) · 1: 135 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Osei-Owusu et al. (2024) · 2: 199 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Zhang et al. (2015): 372 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)media466

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. Las líneas continuas son mediciones (3).

Producción acumulada de metano a lo largo del ensayo [m³ CH₄/t SV]. La línea gruesa es la media ponderada de todos los registros (466); 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.

  • Mostrar los registros restantes en la leyenda (10)

Registros y fuentes

Descargar CSV
FuenteBMP
m³ CH₄/t SV		TemperaturaMuestraCurva
Chickering i Tolaymat (2023) · M+V FOOD DOI406— · mesófilo—medición (7 pts)
Chickering i Tolaymat (2023) · M-1 FOOD DOI411— · mesófilo—medición (7 pts)
Chickering i Tolaymat (2023) · TAP FOOD DOI432— · mesófilo—medición (7 pts)
Baek et al. (2020) DOI52835 °C · mesófilofood waste (FW), mono-digestion (Run 2)punto final (curva de modelo)
Browne et al. (2013) · 1 DOI41937 °C · mesófilofood wastepunto final (curva de modelo)
Browne et al. (2013) · 2 DOI53537 °C · mesófilofood wastepunto final (curva de modelo)
Chynoweth et al. (1993) DOI54135 °C · mesófiloFood wastepunto final (curva de modelo)
Holliger et al. (2017) · 1 DOI499—Industry food wastepunto final (curva de modelo)
Holliger et al. (2017) · 2 DOI519—Food wastepunto final (curva de modelo)
Holliger et al. (2017) · 3 DOI595—Food wastepunto final (curva de modelo)
Jin et al. (2016) DOI70035 °C · mesófiloKitchen wastepunto final (curva de modelo)
Koch et al. (2017) · 1 DOI44038 °C · mesófilofood wastepunto final (curva de modelo)
Koch et al. (2017) · 2 DOI44538 °C · mesófilofood wastepunto final (curva de modelo)
Koch et al. (2017) · 3 DOI45738 °C · mesófilofood wastepunto final (curva de modelo)
Koch et al. (2017) · 4 DOI46038 °C · mesófilofood wastepunto final (curva de modelo)
Li et al. (2013) DOI54137 °C · mesófiloKitchen wastepunto final (curva de modelo)
Llanos-Lizcano et al. (2024) · 1 DOI377—Food waste (FW), ISR 2punto final (curva de modelo)
Llanos-Lizcano et al. (2024) · 2 DOI410—Food waste (FW), ISR 1punto final (curva de modelo)
Zhang et al. (2019) DOI471—Food waste (SFW)punto final (curva de modelo)
Osei-Owusu et al. (2024) · 1 DOI13530 °C · mesófiloFood leftovers (FLO)punto final (curva de modelo)
Osei-Owusu et al. (2024) · 2 DOI19930 °C · mesófiloKitchen residues (KR)punto final (curva de modelo)
Zhang et al. (2015) DOI37237 °C · mesófilofood wastepunto final (curva de modelo)
Media ponderada466media aritmética 450, SD 120

Composición típica

Materia seca (MS)
24,1% (rango 2,4–90,6)
Sólidos volátiles (SV)
89,2 % MS (rango 85–91,4)
Nitrógeno
2,9 % MS
Relación C/N
15,9

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: 6 determinaciones, sólidos volátiles: 5 determinaciones. La relación C/N se calculó como cociente entre los contenidos de C y N (% MS) de la misma fuente. El rango de MS incluye tanto muestras frescas como muestras parcialmente secadas o secadas antes del ensayo; para el material fresco corresponde la parte inferior del rango, idealmente una medición propia.

Fuentes: Browne et al. (2013); Jin et al. (2016); Koch et al. (2017); Li et al. (2013); Zhang et al. (2015).

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 proteína
  • rico en grasa
  • salino
  • impurezas físicas
  • SANDACH cat. 3
  • pobre en oligoelementos
  • composición variable
  • 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. Hagos et al. (2017). Anaerobic co-digestion process for biogas production: progress, challenges and perspectives. Renew. Sustain. Energy Rev.
  2. Weiland, P. (2010) Biogas production: current state and perspectives. Applied Microbiology and Biotechnology
  3. Zhang et al. (2012). Long-term anaerobic digestion of food waste stabilized by trace elements. Waste Manag.
  4. Ariunbaatar et al. (2016). Enhanced anaerobic digestion of food waste by supplementing trace elements: role of selenium (VI) and iron (II). Front. Environ. Sci.
  5. 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.
  6. Zhang et al. (2007). Characterization of food waste as feedstock for anaerobic digestion. Bioresour. Technol.
  7. Chen, Cheng, Creamer (2008). Inhibition of anaerobic digestion process: A review. Bioresour. Technol.
  8. Mata-Alvarez, Mace, Llabres (2000). Anaerobic digestion of organic solid wastes. An overview of research achievements and perspectives. Bioresour. Technol.
  9. Rozporządzenie (WE) nr 1069/2009 określające przepisy sanitarne dotyczące produktów ubocznych pochodzenia zwierzęcego (art. 9, 10, 12–14, 24)
  10. Rozporządzenie Komisji (UE) nr 142/2011 wykonujące rozporządzenie (WE) nr 1069/2009 (zał. IV rozdz. III, zał. V rozdz. I i III)
  11. 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 22 registros del potencial de metano (BMP) del sustrato «Food waste» procedentes de 12 publicaciones publicados en 1993–2024. Los resultados van de 135 a 700 m³ CH₄/t SV y la media ponderada es de 466 m³ CH₄/t SV (media aritmética 450, desviación típica 120).

Los ensayos se realizaron a 30, 35, 37, 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 19 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 = 0,232 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. Chickering, G.; Tolaymat, T. (2023). Growth Media Efficacy in Biochemical Methane Potential Assays. Methane 2(2), 176–191. DOI: 10.3390/methane2020013 DOI
  2. Baek, G.; Kim, D.; Kim, J.; Kim, H.; Lee, C. (2020). Treatment of Cattle Manure by Anaerobic Co-Digestion with Food Waste and Pig Manure: Methane Yield and Synergistic Effect. International Journal of Environmental Research and Public Health 17(13), 4737. DOI: 10.3390/ijerph17134737 DOI
  3. Browne, J.D.; Allen, E.; Murphy, J.D. (2013). Evaluation of the biomethane potential from multiple waste streams for a proposed community scale anaerobic digester. Environmental Technology 34(13-14), 2027–2038. DOI: 10.1080/09593330.2013.812669 DOI
  4. Chynoweth, D.; Turick, C.; Owens, J.; Jerger, D.; Peck, M. (1993). Biochemical methane potential of biomass and waste feedstocks. Biomass and Bioenergy 5(1), 95–111. DOI: 10.1016/0961-9534(93)90010-2 DOI
  5. Holliger, C.; Fruteau de Laclos, H.; Hack, G. (2017). Methane Production of Full-Scale Anaerobic Digestion Plants Calculated from Substrate’s Biomethane Potentials Compares Well with the One Measured On-Site. Frontiers in Energy Research 5, 12. DOI: 10.3389/fenrg.2017.00012 DOI
  6. Jin, Y.; Li, Y.; Li, J. (2016). Influence of thermal pretreatment on physical and chemical properties of kitchen waste and the efficiency of anaerobic digestion. Journal of Environmental Management 180, 291–300. DOI: 10.1016/j.jenvman.2016.05.047 DOI
  7. Koch, K.; Lippert, T.; Drewes, J.E. (2017). The role of inoculum’s origin on the methane yield of different substrates in biochemical methane potential (BMP) tests. Bioresource Technology 243, 457–463. DOI: 10.1016/j.biortech.2017.06.142 DOI
  8. Li, Y.; Zhang, R.; Liu, G.; Chen, C.; He, Y.; Liu, X. (2013). Comparison of methane production potential, biodegradability, and kinetics of different organic substrates. Bioresource Technology 149, 565–569. DOI: 10.1016/j.biortech.2013.09.063 DOI
  9. Llanos-Lizcano, R.; Senila, L.; Modoi, O.C. (2024). Evaluation of Biochemical Methane Potential and Kinetics of Organic Waste Streams for Enhanced Biogas Production. Agronomy 14(11), 2546. DOI: 10.3390/agronomy14112546 DOI
  10. Zhang, W.; Torrella, F.; Banks, C.J.; Heaven, S. (2019). Data related to anaerobic digestion of bioplastics: Images and properties of digested bioplastics and digestate, synthetic food waste recipe and packaging information. Data in Brief 25, 103990. DOI: 10.1016/j.dib.2019.103990 DOI
  11. Osei-Owusu, B.A.; Arthur, R.; Baidoo, M.F.; Oduro-Kwarteng, S.; Amenaghawon, A.N. (2024). Anaerobic co-digestion of human excreta, food leftovers and kitchen residue: 1 ternary mixture design, synergistic effects and RSM approach. Heliyon 10(2), e24080. DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e24080 DOI
  12. Zhang, W.; Zhang, L.; Li, A. (2015). Enhanced anaerobic digestion of food waste by trace metal elements supplementation and reduced metals dosage by green chelating agent [S, S]-EDDS via improving metals bioavailability. Water Research 84, 266–277. DOI: 10.1016/j.watres.2015.07.010 DOI

Todas las fuentes del sitio: bibliografía.

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