
Ensayos BMPPajas y residuos de cosecha
Wheat straw — BMP: 92 estudios, media ponderada 261 m³ CH₄/t SV
Wheat straw: 92 registros de datos BMP procedentes de 17 publicaciones, media ponderada 261 m³ CH₄/t SV, rango 162–490.
valoración: buenaCH₄ ≈ 52 % (estimación)
Foto Huw Williams (Huwmanbeing) / Wikimedia Commons, dominio público, archivo de origen; cambios: recorte
- Media ponderada
- 261m³ CH₄/t SV
- Rango
- 162–490m³ CH₄/t SV
- Registros
- 92estudios
- Publicaciones
- 17fuentes
- Temperaturas
- 35 °C, 37 °C, 38 °C, 40 °Cdel ensayo
Metano en el biogás
Bajo contenido de metano · ≈ 5,2 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 0,7 % MS × 6,25)) y de los rendimientos de los grupos de compuestos según la FNR.
Valoración para plantas de biogás
buena — valoración editorial para plantas de biogásEstable, normalmente se acepta sin tarifa
Potencial por tonelada de materia fresca: muy alto (218 m³ CH₄/t); sin amenazas particulares para la estabilidad. Costes de manipulación: fibras, capa flotante, degradación lenta.
¿Por qué? Factores de la valoración
Potencial por tonelada +3
- +3potencial 218 m³ CH₄/t de materia fresca (BMP 261 × MS 92 % × SV 90,6 %)
Estabilidad del proceso 0
- 0sin factores
Manipulación y costes −1
- −0,5fibras, capa flotante: trituración y mezcla intensiva
- −0,5degradación lenta: largo tiempo de retención
Puntos totales: 2 · 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 92 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. Las líneas continuas son mediciones (67).
Producción acumulada de metano a lo largo del ensayo [m³ CH₄/t SV]. La línea gruesa es la media ponderada de todos los registros (261); 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 (80)
Registros y fuentes
Descargar CSV| Fuente | BMP m³ CH₄/t SV | Temperatura | Muestra | Curva |
|---|---|---|---|---|
| Hafner et al. (2022) · lab. 1 · test 273 DOI | 178 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 16 · test 235 DOI | 178 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 15 · test 268 DOI | 199 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 15 · test 217 DOI | 214 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 18 · test 242 DOI | 222 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 1 · test 253 DOI | 226 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 31 · test 224 DOI | 227 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 35 · test 216 DOI | 232 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 18 · test 258 DOI | 232 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 2 · test 244 DOI | 238 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 21 · test 255 DOI | 243 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 31 · test 233 DOI | 244 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 21 · test 263 DOI | 247 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 9 · test 214 DOI | 247 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 39 · test 220 DOI | 249 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 11 · test 202 DOI | 249 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 10 · test 249 DOI | 250 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 31 · test 245 DOI | 253 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 37 · test 208 DOI | 253 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 39 · test 264 DOI | 254 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 8 · test 219 DOI | 254 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 35 · test 222 DOI | 258 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 13 · test 262 DOI | 264 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 34 · test 254 DOI | 266 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 3 · test 257 DOI | 266 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 5 · test 259 DOI | 269 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 3 · test 228 DOI | 270 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 32 · test 203 DOI | 270 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 20 · test 266 DOI | 272 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 39 · test 274 DOI | 272 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 25 · test 234 DOI | 272 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 29 · test 237 DOI | 272 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 38 · test 223 DOI | 273 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 8 · test 270 DOI | 274 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 11 · test 252 DOI | 275 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 36 · test 215 DOI | 275 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 3 · test 265 DOI | 278 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 36 · test 232 DOI | 280 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 4 · test 205 DOI | 282 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 30 · test 271 DOI | 283 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 37 · test 226 DOI | 283 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 19 · test 225 DOI | 283 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 29 · test 238 DOI | 285 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 14 · test 230 DOI | 288 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 39 · test 211 DOI | 288 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 19 · test 272 DOI | 290 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 37 · test 207 DOI | 291 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 40 · test 260 DOI | 293 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 12 · test 267 DOI | 293 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 10 · test 246 DOI | 296 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 27 · test 212 DOI | 297 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 24 · test 206 DOI | 299 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 24 · test 221 DOI | 304 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 13 · test 236 DOI | 305 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2022) · lab. 14 · test 240 DOI | 490 | — · mesófilo | — | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2026) · lab. E27 DOI | 220 | — · mesófilo | Wheat straw | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2026) · lab. E20 DOI | 247 | — · mesófilo | Wheat straw | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2026) · lab. E18 DOI | 254 | — · mesófilo | Wheat straw | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2026) · lab. R04 DOI | 264 | — · mesófilo | Wheat straw | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2026) · lab. E08 DOI | 266 | — · mesófilo | Wheat straw | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2026) · lab. E11 DOI | 270 | — · mesófilo | Wheat straw | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2026) · lab. R02 DOI | 274 | — · mesófilo | Wheat straw | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2026) · lab. R06 DOI | 289 | — · mesófilo | Wheat straw | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2026) · lab. E13 DOI | 300 | — · mesófilo | Wheat straw | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2026) · lab. R01 DOI | 308 | — · mesófilo | Wheat straw | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2026) · lab. R05 DOI | 341 | — · mesófilo | Wheat straw | medición (31 pts) |
| Hafner et al. (2026) · lab. E24 DOI | 410 | — · mesófilo | Wheat straw | medición (31 pts) |
| Prajapati et al. (2018) DOI | 225 | — | wheat straw (WS) | punto final (curva de modelo) |
| ÖZBAYRAM i İNCE (2021) DOI | 164 | 37 °C · mesófilo | wheat straw | punto final (curva de modelo) |
| Amon et al. (2007) DOI | 189 | 38 °C · mesófilo | winter Wheat (Straw) | punto final (curva de modelo) |
| Shen et al. (2019) DOI | 204 | — | Wheat straw (Triticum aestivum) | punto final (curva de modelo) |
| Sharma et al. (1988) · 1 DOI | 162 | 37 °C · mesófilo | Wheat · pretratamiento: Material were first dried in the sun and then in an oven at 90oC | punto final (curva de modelo) |
| Sharma et al. (1988) · 2 DOI | 227 | 37 °C · mesófilo | Wheat · pretratamiento: Material were first dried in the sun and then in an oven at 90oC | punto final (curva de modelo) |
| Sharma et al. (1988) · 3 DOI | 241 | 37 °C · mesófilo | Wheat · pretratamiento: Material were first dried in the sun and then in an oven at 90oC | punto final (curva de modelo) |
| Sharma et al. (1988) · 4 DOI | 248 | 37 °C · mesófilo | Wheat · pretratamiento: Material were first dried in the sun and then in an oven at 90oC | punto final (curva de modelo) |
| Sharma et al. (1988) · 5 DOI | 249 | 37 °C · mesófilo | Wheat · pretratamiento: Material were first dried in the sun and then in an oven at 90oC | punto final (curva de modelo) |
| Tong et al. (1990) · 1 DOI | 302 | 35 °C · mesófilo | Wheat straw 1 · pretratamiento: air dried | punto final (curva de modelo) |
| Tong et al. (1990) · 2 DOI | 333 | 35 °C · mesófilo | Wheat straw 2 · pretratamiento: air dried | punto final (curva de modelo) |
| Klavins et al. (2020) DOI | 246 | 38 °C · mesófilo | Wheat straw (shredded, milled) | punto final (curva de modelo) |
| Ferreira et al. (2014) · 1 DOI | 232 | 35 °C · mesófilo | wheat straw | punto final (curva de modelo) |
| Ferreira et al. (2014) · 2 DOI | 239 | 35 °C · mesófilo | wheat straw | punto final (curva de modelo) |
| Ferreira et al. (2014) · 3 DOI | 245 | 35 °C · mesófilo | wheat straw | punto final (curva de modelo) |
| Kouas et al. (2017) DOI | 201 | 35 °C · mesófilo | wheat straw | punto final (curva de modelo) |
| Li et al. (2013) DOI | 245 | 37 °C · mesófilo | Wheat Straw | punto final (curva de modelo) |
| Menardo et al. (2012) · 1 DOI | 182 | 40 °C · mesófilo | Wheat Straw | punto final (curva de modelo) |
| Menardo et al. (2012) · 2 DOI | 285 | 40 °C · mesófilo | Wheat Straw | punto final (curva de modelo) |
| Menardo et al. (2012) · 3 DOI | 334 | 40 °C · mesófilo | Wheat Straw | punto final (curva de modelo) |
| Chevalier et al. (2023) DOI | 249 | — | Wheat straw (WS), milled control (CM) | punto final (curva de modelo) |
| Naji et al. (2023) DOI | 176 | — | Wheat straw (WS) | punto final (curva de modelo) |
| Meneses Quelal i Pilamunga Hurtado (2023) · 1 DOI | 265 | — | Wheat straw (RR:WS 0:4), I:S 1:1 | punto final (curva de modelo) |
| Meneses Quelal i Pilamunga Hurtado (2023) · 2 DOI | 275 | — | Wheat straw (RR:WS 0:4), I:S 2:1 | punto final (curva de modelo) |
| Sambusiti et al. (2013) DOI | 204 | 35 °C · mesófilo | Wheat Straw | punto final (curva de modelo) |
| Media ponderada | 261 | media aritmética 261, SD 47 | ||
Composición típica
- Materia seca (MS)
- 92% (rango 86,6–94)
- Sólidos volátiles (SV)
- 90,6 % MS (rango 86,1–95,7)
- Nitrógeno
- 0,7 % MS
- Relación C/N
- 66
Mediana y rango de las determinaciones indicadas en las publicaciones en que se basan los registros BMP de este sustrato (leídas de: BCBPD, CROPGEN D4, MY-D); materia seca: 4 determinaciones, sólidos volátiles: 7 determinaciones. La relación C/N se calculó como cociente entre los contenidos de C y N (% MS) de la misma fuente. Las muestras se ensayaron secas o secadas al aire: la MS se refiere al material del ensayo, no al material fresco.
Fuentes: Shen et al. (2019); Sharma et al. (1988); Tong et al. (1990); Li et al. (2013); Menardo et al. (2012); Sambusiti et al. (2013).
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
Codigestión: con qué combinarlo y qué vigilar
- se combina bien
- se combina bien
sustratos: rico en proteína — p. ej. Food waste, Municipal sewage sludge (mixed), Poultry manure, Organic fraction of municipal solid waste, Grass clippings
- precaución
sustratos: fácilmente degradable — p. ej. Maize silage (whole crop), Food waste, Sorghum, whole crop, Whey, Beet leaves and tops
Dosificación
Fuentes de los datos del proceso
- Saha, C.K.; Nime, J.; Khatun, M.L.; Sharna, T.H.; Alam, M.M. (2025) Rice straw co-digestion potential with cow dung and poultry droppings for maximizing biogas production in Bangladesh. Heliyon 11(4), e42687
- Weiland, P. (2010) Biogas production: current state and perspectives. Applied Microbiology and Biotechnology
- Meneses Quelal, O.; Pilamunga Hurtado, D. (2023) Anaerobic Fermentation of Slaughterhouse Waste—Codigestion with Wheat Straw to Determine Methane Biochemical Potential and Kinetic Analysis. Fermentation 9(8), 726
- Chen, Y.; Cheng, J.J.; Creamer, K.S. (2008) Inhibition of anaerobic digestion process: A review. Bioresource Technology
- Prajapati, K.K.; Pareek, N.; Vivekanand, V. (2018) Pretreatment and Multi-Feed Anaerobic Co-digestion of Agro-Industrial Residual Biomass for Improved Biomethanation and Kinetic Analysis. Frontiers in Energy Research 6, 111
- ÖZBAYRAM, E.G.; İNCE, O. (2021) Comparative Assessment of Biogas Production Potential of the Most Abundant Agro-residues in Turkey. Deu Muhendislik Fakultesi Fen ve Muhendislik 23(68), 547–555
- Amon, T.; Amon, B.; Kryvoruchko, V.; Machmüller, A.; Hopfner-Sixt, K.; Bodiroza, V.; Hrbek, R.; Friedel, J.; Pötsch, E.; Wagentristl, H.; Schreiner, M.; Zollitsch, W. (2007) Methane production through anaerobic digestion of various energy crops grown in sustainable crop rotations. Bioresource Technology 98(17), 3204–3212
- Arthur, R. et al. (2022) Mesophilic and Thermophilic Anaerobic Digestion of Wheat Straw in a CSTR System with Synthetic Manure: Impact of Nickel and Tungsten on Methane Yields, Cell Count, and Microbiome. Bioengineering
- Shen, J.; Zheng, Q.; Zhang, R.; Chen, C.; Liu, G. (2019) Co-pretreatment of wheat straw by potassium hydroxide and calcium hydroxide: Methane production, economics, and energy potential analysis. Journal of Environmental Management 236, 720–726
- Sharma, S.K.; Mishra, I.; Sharma, M.; Saini, J. (1988) Effect of particle size on biogas generation from biomass residues. Biomass 17(4), 251–263
- Tong, X.; Smith, L.H.; McCarty, P.L. (1990) Methane fermentation of selected lignocellulosic materials. Biomass 21(4), 239–255
- Klavins, A.; Dubrovskis, V.; Plume, I. (2020) Effectiveness of usage of straw and oak leave pellets for biogas production. Engineering for Rural Development 19
- Ferreira, L.; Nilsen, P.; Fdz-Polanco, F.; Pérez-Elvira, S. (2014) Biomethane potential of wheat straw: Influence of particle size, water impregnation and thermal hydrolysis. Chemical Engineering Journal 242, 254–259
- Hafner, S.D.; Astals, S.; Holliger, C.; Koch, K.; Nielsen, L.; Refsahl, L.; Weinrich, S. (2022) Assessing the value of kinetic results from biochemical methane potential tests: Reproducibility from a large inter-laboratory study. Cleaner Chemical Engineering 4, 100065
- Hafner, S.D.; Leca, E.; Sambusiti, C.; Astals, S.; Azam, O.; Koch, K.; Liu, J.; Møller, H.B.; Nistor, M.; Olaya-Rincon, M.; Peyrelasse, C.; Ward, A.J.; Zennaro, B.; Monlau, F. (2026) Reliable biochemical methane potential testing: insights and recommendations from global interlaboratory study. Bioresource Technology 446, 134136
- Hendriks, A.T.W.M.; Zeeman, G. (2009) Pretreatments to enhance the digestibility of lignocellulosic biomass. Bioresource Technology
- 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
- 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
- Menardo, S.; Airoldi, G.; Balsari, P. (2012) The effect of particle size and thermal pre-treatment on the methane yield of four agricultural by-products. Bioresource Technology 104, 708–714
- Chevalier, A.; Evon, P.; Monlau, F.; Vandenbossche, V.; Sambusiti, C. (2023) Twin-Screw Extrusion Mechanical Pretreatment for Enhancing Biomethane Production from Agro-Industrial, Agricultural and Catch Crop Biomasses. Waste 1(2), 497–514
- Naji, A.; Rechdaoui, S.G.; Jabagi, E.; Lacroix, C.; Azimi, S.; Rocher, V. (2023) Horse Manure and Lignocellulosic Biomass Characterization as Methane Production Substrates. Fermentation 9(6), 580
- Sambusiti, C.; Monlau, F.; Ficara, E.; Carrère, H.; Malpei, F. (2013) A comparison of different pre-treatments to increase methane production from two agricultural substrates. Applied Energy 104, 62–70
- 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 92 registros del potencial de metano (BMP) del sustrato «Wheat straw» procedentes de 17 publicaciones publicados en 1988–2026. Los resultados van de 162 a 490 m³ CH₄/t SV y la media ponderada es de 261 m³ CH₄/t SV (media aritmética 261, desviación típica 47).
Los ensayos se realizaron a 35, 37, 38, 40 °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 25 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 = 0,136 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.
Resultados tras pretratamiento (12): excluidos de la media
| Fuente | BMP m³ CH₄/t SV | Pretratamiento | Muestra |
|---|---|---|---|
| Menardo et al. (2012) | 295 | unspecified | Wheat Straw |
| Menardo et al. (2012) | 299 | unspecified | Wheat Straw |
| Sambusiti et al. (2013) | 291 | chemical-unspecified | Wheat Straw |
| Sambusiti et al. (2013) | 302 | chemical-unspecified | Wheat Straw |
| Gunaseelan (2004) | 341 | chemical-unspecified | Wheat Straw |
| Ferreira et al. (2014) | 291 | physical-unspecified | wheat straw |
| Ferreira et al. (2014) | 304 | physical-unspecified | wheat straw |
| Ferreira et al. (2014) | 301 | physical-unspecified | wheat straw |
| Ferreira et al. (2014) | 316 | unspecified | wheat straw |
| Ferreira et al. (2014) | 315 | unspecified | wheat straw |
| Ferreira et al. (2014) | 293 | unspecified | wheat straw |
| Ferreira et al. (2014) | 323 | unspecified | wheat straw |
Bibliografía
- Hafner, S.D.; Astals, S.; Holliger, C.; Koch, K.; Nielsen, L.; Refsahl, L.; Weinrich, S. (2022). Assessing the value of kinetic results from biochemical methane potential tests: Reproducibility from a large inter-laboratory study. Cleaner Chemical Engineering 4, 100065. DOI: 10.1016/j.clce.2022.100065 DOI
- Hafner, S.D.; Leca, E.; Sambusiti, C.; Astals, S.; Azam, O.; Koch, K.; Liu, J.; Møller, H.B.; Nistor, M.; Olaya-Rincon, M.; Peyrelasse, C.; Ward, A.J.; Zennaro, B.; Monlau, F. (2026). Reliable biochemical methane potential testing: insights and recommendations from global interlaboratory study. Bioresource Technology 446, 134136. DOI: 10.1016/j.biortech.2026.134136 DOI
- Prajapati, K.K.; Pareek, N.; Vivekanand, V. (2018). Pretreatment and Multi-Feed Anaerobic Co-digestion of Agro-Industrial Residual Biomass for Improved Biomethanation and Kinetic Analysis. Frontiers in Energy Research 6, 111. DOI: 10.3389/fenrg.2018.00111 DOI
- ÖZBAYRAM, E.G.; İNCE, O. (2021). Comparative Assessment of Biogas Production Potential of the Most Abundant Agro-residues in Turkey. Deu Muhendislik Fakultesi Fen ve Muhendislik 23(68), 547–555. DOI: 10.21205/deufmd.2021236817 DOI
- Amon, T.; Amon, B.; Kryvoruchko, V.; Machmüller, A.; Hopfner-Sixt, K.; Bodiroza, V.; Hrbek, R.; Friedel, J.; Pötsch, E.; Wagentristl, H.; Schreiner, M.; Zollitsch, W. (2007). Methane production through anaerobic digestion of various energy crops grown in sustainable crop rotations. Bioresource Technology 98(17), 3204–3212. DOI: 10.1016/j.biortech.2006.07.007 DOI
- Shen, J.; Zheng, Q.; Zhang, R.; Chen, C.; Liu, G. (2019). Co-pretreatment of wheat straw by potassium hydroxide and calcium hydroxide: Methane production, economics, and energy potential analysis. Journal of Environmental Management 236, 720–726. DOI: 10.1016/j.jenvman.2019.01.046 DOI
- Sharma, S.K.; Mishra, I.; Sharma, M.; Saini, J. (1988). Effect of particle size on biogas generation from biomass residues. Biomass 17(4), 251–263. DOI: 10.1016/0144-4565(88)90107-2 DOI
- Tong, X.; Smith, L.H.; McCarty, P.L. (1990). Methane fermentation of selected lignocellulosic materials. Biomass 21(4), 239–255. DOI: 10.1016/0144-4565(90)90075-u DOI
- Klavins, A.; Dubrovskis, V.; Plume, I. (2020). Effectiveness of usage of straw and oak leave pellets for biogas production. Engineering for Rural Development 19. DOI: 10.22616/erdev.2020.19.tf529 DOI
- Ferreira, L.; Nilsen, P.; Fdz-Polanco, F.; Pérez-Elvira, S. (2014). Biomethane potential of wheat straw: Influence of particle size, water impregnation and thermal hydrolysis. Chemical Engineering Journal 242, 254–259. DOI: 10.1016/j.cej.2013.08.041 DOI
- 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
- 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
- Menardo, S.; Airoldi, G.; Balsari, P. (2012). The effect of particle size and thermal pre-treatment on the methane yield of four agricultural by-products. Bioresource Technology 104, 708–714. DOI: 10.1016/j.biortech.2011.10.061 DOI
- Chevalier, A.; Evon, P.; Monlau, F.; Vandenbossche, V.; Sambusiti, C. (2023). Twin-Screw Extrusion Mechanical Pretreatment for Enhancing Biomethane Production from Agro-Industrial, Agricultural and Catch Crop Biomasses. Waste 1(2), 497–514. DOI: 10.3390/waste1020030 DOI
- Naji, A.; Rechdaoui, S.G.; Jabagi, E.; Lacroix, C.; Azimi, S.; Rocher, V. (2023). Horse Manure and Lignocellulosic Biomass Characterization as Methane Production Substrates. Fermentation 9(6), 580. DOI: 10.3390/fermentation9060580 DOI
- Meneses Quelal, O.; Pilamunga Hurtado, D. (2023). Anaerobic Fermentation of Slaughterhouse Waste—Codigestion with Wheat Straw to Determine Methane Biochemical Potential and Kinetic Analysis. Fermentation 9(8), 726. DOI: 10.3390/fermentation9080726 DOI
- Sambusiti, C.; Monlau, F.; Ficara, E.; Carrère, H.; Malpei, F. (2013). A comparison of different pre-treatments to increase methane production from two agricultural substrates. Applied Energy 104, 62–70. DOI: 10.1016/j.apenergy.2012.10.060 DOI
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