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Ensayos BMPSubproductos de la industria agroalimentaria

Grape pomace (marc) — BMP: 6 estudios, media ponderada 221 m³ CH₄/t SV

Grape pomace (marc): 6 registros de datos BMP procedentes de 5 publicaciones, media ponderada 221 m³ CH₄/t SV, rango 116–360.

CH₄ ≈ 54 % (estimación)

Publicado Actualizado 2 min de lecturaRedacción FeedstockData

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

Media ponderada
221m³ CH₄/t SV
Rango
116–360m³ CH₄/t SV
Registros
6estudios
Publicaciones
5fuentes
Temperaturas
35 °C, 40 °C, 55 °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: la materia seca de los datos se refiere a una muestra secada para el ensayo, no al material tal como se entrega. 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: Grape pomace (marc)Producción acumulada de metano a lo largo del tiempo para 6 registros y la media ponderada de 221 m³ CH₄/t SV. 6 de las curvas son curvas de modelo (cinética de primer orden).01002003004000510152025303540tiempo [d]m³ CH₄/t SVKassongo et al. (2021): 144 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Da Ros et al. (2016) · 1: 347 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Da Ros et al. (2016) · 2: 360 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Dinuccio et al. (2010): 116 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Gunaseelan (2004): 283 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Kouas et al. (2017): 208 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)media221

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 (221); 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
Kassongo et al. (2021) DOI14435 °C · mesófilogrape marcpunto final (curva de modelo)
Da Ros et al. (2016) · 1 DOI34755 °C · termófilofresh grape marcspunto final (curva de modelo)
Da Ros et al. (2016) · 2 DOI36055 °C · termófilofermented grape marcspunto final (curva de modelo)
Dinuccio et al. (2010) DOI11640 °C · mesófiloGrape marcspunto final (curva de modelo)
Gunaseelan (2004) DOI28335 °C · mesófilogRape vine pressingspunto final (curva de modelo)
Kouas et al. (2017) DOI20835 °C · mesófiloGrape marcspunto final (curva de modelo)
Media ponderada221media aritmética 243, SD 103

Composición típica

Materia seca (MS)
61,4% (rango 61,4–61,4)
Sólidos volátiles (SV)
92 % MS (rango 90,7–93,2)
Nitrógeno
2,3 % MS

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: 1 determinación, sólidos volátiles: 2 determinaciones. MS procedente de una única determinación: valor orientativo.

Fuentes: Dinuccio et al. (2010); 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

  • contiene inhibidores
  • fibroso
  • ácido
  • estacional
  • 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. 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. Chen, Cheng, Creamer (2008). Inhibition of anaerobic digestion process: A review. Bioresour. Technol.
  4. Hendriks, Zeeman (2009). Pretreatments to enhance the digestibility of lignocellulosic biomass. Bioresour. Technol.
  5. 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 6 registros del potencial de metano (BMP) del sustrato «Grape pomace (marc)» procedentes de 5 publicaciones publicados en 2004–2021. Los resultados van de 116 a 360 m³ CH₄/t SV y la media ponderada es de 221 m³ CH₄/t SV (media aritmética 243, desviación típica 103).

Los ensayos se realizaron a 35, 40, 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 = 0,091 d−1 (no hay datos cinéticos del grupo; se utilizó la mediana de todas las constantes de velocidad k disponibles (93 valores)).

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. Kassongo, J.; Shahsavari, E.; Ball, A.S. (2021). Dynamic Effect of Operational Regulation on the Mesophilic BioMethanation of Grape Marc. Molecules 26(21), 6692. DOI: 10.3390/molecules26216692 DOI
  2. Da Ros, C.; Cavinato, C.; Bolzonella, D.; Pavan, P. (2016). Renewable energy from thermophilic anaerobic digestion of winery residue: Preliminary evidence from batch and continuous lab-scale trials. Biomass and Bioenergy 91, 150–159. DOI: 10.1016/j.biombioe.2016.05.017 DOI
  3. Dinuccio, E.; Balsari, P.; Gioelli, F.; Menardo, S. (2010). Evaluation of the biogas productivity potential of some Italian agro-industrial biomasses. Bioresource Technology 101(10), 3780–3783. DOI: 10.1016/j.biortech.2009.12.113 DOI
  4. 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
  5. 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

Todas las fuentes del sitio: bibliografía.

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