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Ensayos BMPLeche, suero y residuos lácteos

Whey — BMP: 19 estudios, media ponderada 416 m³ CH₄/t SV

Whey: 19 registros de datos BMP procedentes de 8 publicaciones, media ponderada 416 m³ CH₄/t SV, rango 274–526.

valoración: neutraCH₄ ≈ 53 % (estimación)

Publicado Actualizado 2 min de lecturaRedacción FeedstockData

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

Media ponderada
416m³ CH₄/t SV
Rango
274–526m³ CH₄/t SV
Registros
19estudios
Publicaciones
8fuentes
Temperaturas
35 °C, 40 °Cdel ensayo

Metano en el biogás

Contenido medio de metano · ≈ 5,3 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 1,8 % 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

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

Potencial por tonelada de materia fresca: moderado (26 m³ CH₄/t); riesgo para el proceso: sal / sodio, acidificación. Sin requisitos adicionales de manipulación.

¿Por qué? Factores de la valoración

Potencial por tonelada +1

  • +1potencial 26 m³ CH₄/t de materia fresca (BMP 416 × MS 6,9 % × SV 91,8 %)

Estabilidad del proceso −1,5

  • −1sal / sodio: inhibición con proporciones elevadas
  • −0,5acidificación: degradación rápida / pH ácido, riesgo de acumulación de AGV, requiere tamponamiento

Manipulación y costes 0

  • 0sin factores

Puntos totales: −0,5 · 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 19 estudios

Media ponderada Registros individuales

Curvas BMP: WheyProducción acumulada de metano a lo largo del tiempo para 19 registros y la media ponderada de 416 m³ CH₄/t SV. 14 de las curvas son curvas de modelo (cinética de primer orden).0200400600051015202530tiempo [d]m³ CH₄/t SVHafner et al. (2026) · lab. E18 · 1: 395 m³ CH₄/t SV (medición)Hafner et al. (2026) · lab. E18 · 2: 424 m³ CH₄/t SV (medición)Hafner et al. (2026) · lab. R05: 433 m³ CH₄/t SV (medición)Hafner et al. (2026) · lab. E07: 464 m³ CH₄/t SV (medición)Hafner et al. (2026) · lab. R03: 480 m³ CH₄/t SV (medición)Fernández-Rodríguez et al. (2021): 274 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Rico et al. (2014) · 1: 337 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Rico et al. (2014) · 2: 351 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Dinuccio et al. (2010): 501 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Holliger et al. (2017): 526 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Labatut et al. (2011): 424 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Mainardis et al. (2019) · 1: 350 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Mainardis et al. (2019) · 2: 353 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Mainardis et al. (2019) · 3: 365 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Mainardis et al. (2019) · 4: 380 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Mainardis et al. (2019) · 5: 408 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Mainardis et al. (2019) · 6: 430 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Mainardis et al. (2019) · 7: 437 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)Llanos-Lizcano et al. (2024): 335 m³ CH₄/t SV (curva de modelo)media416

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 (5).

Producción acumulada de metano a lo largo del ensayo [m³ CH₄/t SV]. La línea gruesa es la media ponderada de todos los registros (416); 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 (7)

Registros y fuentes

Descargar CSV
FuenteBMP
m³ CH₄/t SV		TemperaturaMuestraCurva
Hafner et al. (2026) · lab. E18 · 1 DOI395— · mesófiloWheymedición (31 pts)
Hafner et al. (2026) · lab. E18 · 2 DOI424— · mesófiloWheymedición (31 pts)
Hafner et al. (2026) · lab. R05 DOI433— · mesófiloWheymedición (31 pts)
Hafner et al. (2026) · lab. E07 DOI464— · mesófiloWheymedición (31 pts)
Hafner et al. (2026) · lab. R03 DOI480— · mesófiloWheymedición (31 pts)
Fernández-Rodríguez et al. (2021) DOI274—Cheese whey (100% whey)punto final (curva de modelo)
Rico et al. (2014) · 1 DOI33735 °C · mesófilocheese whey (sample CW1)punto final (curva de modelo)
Rico et al. (2014) · 2 DOI35135 °C · mesófilocheese whey (sample CW3)punto final (curva de modelo)
Dinuccio et al. (2010) DOI50140 °C · mesófiloWheypunto final (curva de modelo)
Holliger et al. (2017) DOI526—Wheypunto final (curva de modelo)
Labatut et al. (2011) DOI42435 °C · mesófiloCheese wheypunto final (curva de modelo)
Mainardis et al. (2019) · 1 DOI35035 °C · mesófiloFat CW4 (F4)punto final (curva de modelo)
Mainardis et al. (2019) · 2 DOI35335 °C · mesófiloSkimmed CW3 (S3)punto final (curva de modelo)
Mainardis et al. (2019) · 3 DOI36535 °C · mesófiloFat CW1 (F1)punto final (curva de modelo)
Mainardis et al. (2019) · 4 DOI38035 °C · mesófiloFat CW3 (F3)punto final (curva de modelo)
Mainardis et al. (2019) · 5 DOI40835 °C · mesófiloMozzarella CW1 (M1)punto final (curva de modelo)
Mainardis et al. (2019) · 6 DOI43035 °C · mesófiloFat CW2 (F2)punto final (curva de modelo)
Mainardis et al. (2019) · 7 DOI43735 °C · mesófiloFat CW5 (F5)punto final (curva de modelo)
Llanos-Lizcano et al. (2024) DOI335—Dairy industry waste (DIW, lacto serum), ISR 2punto final (curva de modelo)
Media ponderada416media aritmética 404, SD 64

Composición típica

Materia seca (MS)
6,9% (rango 5,8–7,3)
Sólidos volátiles (SV)
91,8 % MS (rango 84–92,7)
Nitrógeno
1,8 % 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: 8 determinaciones, sólidos volátiles: 8 determinaciones.

Fuentes: Dinuccio et al. (2010); Labatut et al. (2011); Mainardis et al. (2019).

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
  • ácido
  • diluye la alimentación (baja MS)
  • salino
  • 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. Kavacik, Topaloglu (2010). Biogas production from co-digestion of a mixture of cheese whey and dairy manure. Biomass Bioenergy
  2. Hublin, Zokic, Zelic (2012). Optimization of biogas production from co-digestion of whey and cow manure. Biotechnol. Bioprocess Eng.
  3. Prazeres, Carvalho, Rivas (2012). Cheese whey management: A review. J. Environ. Manage.
  4. Rozporządzenie (WE) nr 1069/2009 określające przepisy sanitarne dotyczące produktów ubocznych pochodzenia zwierzęcego (art. 9, 10, 12–14, 24)
  5. Rozporządzenie Komisji (UE) nr 142/2011 wykonujące rozporządzenie (WE) nr 1069/2009 (zał. IV rozdz. III, zał. V rozdz. I i III)
  6. 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 19 registros del potencial de metano (BMP) del sustrato «Whey» procedentes de 8 publicaciones publicados en 2010–2026. Los resultados van de 274 a 526 m³ CH₄/t SV y la media ponderada es de 416 m³ CH₄/t SV (media aritmética 404, desviación típica 64).

Los ensayos se realizaron a 35, 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 14 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 = 0,270 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. 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
  2. Fernández-Rodríguez, M.; Puntano, N.; Mancilla-Leytón, J.; Borja, R. (2021). Batch mesophilic anaerobic co-digestion of spent goat batch mesophilic anaerobic co-digestion of spent goat straw bedding and goat cheese whey: Comparison with the mono-digestion of the two sole substrates. Journal of Environmental Management 280, 111733. DOI: 10.1016/j.jenvman.2020.111733 DOI
  3. Rico, C.; Diego, R.; Valcarce, A.; Rico, J.L. (2014). Biogas Production from Various Typical Organic Wastes Generated in the Region of Cantabria (Spain): Methane Yields and Co-Digestion Tests. Smart Grid and Renewable Energy 05(06), 128–136. DOI: 10.4236/sgre.2014.56012 DOI
  4. 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
  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. Labatut, R.A.; Angenent, L.T.; Scott, N.R. (2011). Biochemical methane potential and biodegradability of complex organic substrates. Bioresource Technology 102(3), 2255–2264. DOI: 10.1016/j.biortech.2010.10.035 DOI
  7. Mainardis, M.; Flaibani, S.; Trigatti, M.; Goi, D. (2019). Techno-economic feasibility of anaerobic digestion of cheese whey in small Italian dairies and effect of ultrasound pre-treatment on methane yield. Journal of Environmental Management 246, 557–563. DOI: 10.1016/j.jenvman.2019.06.014 DOI
  8. 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

Todas las fuentes del sitio: bibliografía.

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