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Ensayos BMPResiduos municipales y verdes, papel y textilesestudio único (7 muestras)

Plant-fibre and viscose textile wastes (flax, hemp, ramie, sisal, abaca, kapok, rayon) — BMP: 7 estudios, media 303 m³ CH₄/t SV

Plant-fibre and viscose textile wastes (flax, hemp, ramie, sisal, abaca, kapok, rayon): 7 registros de datos BMP procedentes de 1 publicación, media ponderada 303 m³ CH₄/t SV, rango 160–356.

CH₄ ≈ 51 % (estimación)

Publicado Actualizado 2 min de lecturaRedacción FeedstockData

Ilustración: FeedstockData (IA, Google Gemini)

Media ponderada
303m³ CH₄/t SV
Rango
160–356m³ CH₄/t SV
Registros
7estudio único (7 muestras)
Publicaciones
1fuente
Temperaturas
—del ensayo

Metano en el biogás

Bajo contenido de metano · ≈ 5,1 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 0,2 % 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 7 estudios

Media ponderada Registros individuales

Curvas BMP: Plant-fibre and viscose textile wastes (flax, hemp, ramie, sisal, abaca, kapok, rayon)Producción acumulada de metano a lo largo del tiempo para 7 registros y la media ponderada de 303 m³ CH₄/t SV. 7 de las curvas son curvas de modelo (cinética de primer orden).01002003004000510152025303540tiempo [d]m³ CH₄/t SVJin et al. (2022) · 1: 356 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Jin et al. (2022) · 2: 160 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Jin et al. (2022) · 3: 295 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Jin et al. (2022) · 4: 318 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Jin et al. (2022) · 5: 327 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Jin et al. (2022) · 6: 333 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Jin et al. (2022) · 7: 334 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)media303

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 (303); 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
FuenteBMP
m³ CH₄/t SV		TemperaturaMuestraCurva
Jin et al. (2022) · 1 DOI356—Flax textile wastepunto final (curva de modelo)
Jin et al. (2022) · 2 DOI160—Ramie (Boehmeria nivea)punto final (curva de modelo)
Jin et al. (2022) · 3 DOI295—Kapok (Ceiba pentandra)punto final (curva de modelo)
Jin et al. (2022) · 4 DOI318—Hemp (Cannabis sativa)punto final (curva de modelo)
Jin et al. (2022) · 5 DOI327—Rayon ()punto final (curva de modelo)
Jin et al. (2022) · 6 DOI333—Abaca (Musa textilis)punto final (curva de modelo)
Jin et al. (2022) · 7 DOI334—Sisal (Agave sisalana)punto final (curva de modelo)
Media ponderada303media aritmética 303, SD 66

Composición típica

Sólidos volátiles (SV)
99,2 % MS (rango 98,6–99,7)
Nitrógeno
0,2 % MS
Relación C/N
304,6

Mediana y rango de las determinaciones indicadas en las publicaciones en que se basan los registros BMP de este sustrato (leídas de: BCBPD); materia seca: 0 determinaciones, sólidos volátiles: 6 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: Jin et al. (2022).

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

  • fibroso
  • degradación lenta
  • impurezas físicas
  • rico en carbono
  • 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. Jeihanipour et al. (2010). A novel process for ethanol or biogas production from cellulose in blended-fibers waste textiles. Waste Manag.
  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 7 registros del potencial de metano (BMP) del sustrato «Plant-fibre and viscose textile wastes (flax, hemp, ramie, sisal, abaca, kapok, rayon)» procedentes de 1 publicación de 2022. Los resultados van de 160 a 356 m³ CH₄/t SV y la media ponderada es de 303 m³ CH₄/t SV (media aritmética 303, desviación típica 66).

En 7 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 = 0,110 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. Jin, W.; Dai, Z.; Wang, L.; Cai, F.; Song, C.; Liu, G.; Chen, C. (2022). Recycling different textile wastes for methane production: Morphological and microstructural changes and microbial community dynamics. Waste Management 151, 154–162. DOI: 10.1016/j.wasman.2022.07.018 DOI
  2. Jin, W.; Dai, Z.; Wang, L.; Cai, F.; Song, C.; Liu, G.; Chen, C. (2022). Recycling different textile wastes for methane production: Morphological and microstructural changes and microbial community dynamics. Waste Management 151, 154–162. DOI: 10.1016/j.wasman.2022.07.018 DOI

Todas las fuentes del sitio: bibliografía.

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