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Tests BMPPailles et résidus de culture

Eggplant stalks and leaves — BMP : 4 études, moyenne pondérée 218 m³ CH₄/t MOS

Eggplant stalks and leaves : 4 enregistrements de données BMP issues de 3 publications, moyenne pondérée 218 m³ CH₄/t MOS, plage 94–374.

CH₄ 56 %

Publié le Mis à jour le 2 min de lectureRédaction FeedstockData

Photo Karen and Brad Emerson / Wikimedia Commons, licence CC BY 2.0, fichier source; modifications: recadrage

Moyenne pondérée
218m³ CH₄/t MOS
Plage
94–374m³ CH₄/t MOS
Enregistrements
4études
Publications
3sources
Températures
35 °C, 36 °Cde l’essai

Méthane dans le biogaz

Teneur moyenne en méthane · ≈ 5,6 kWh/m³ de biogaz

mesurée moyenne de 1 étude BMP ; lors d’un essai en batch, la teneur en CH₄ tend à être plus élevée que dans une unité.

Comment nous le calculons et ce que signifient les zones

Évaluation pour les unités de méthanisation

non évalué — évaluation éditoriale pour les unités de méthanisation

Non évalué : pas de matière sèche ni de matière organique sèche dans les données. Nous calculons l’évaluation lorsque la matière sèche et la matière organique sèche du matériau sont connues.

Évaluation éditoriale selon la méthodologie

Ajouter au calculateur de codigestion Données CSV

Courbes BMP issues de 4 études

Moyenne pondérée Enregistrements individuels

Courbes BMP : Eggplant stalks and leavesProduction cumulée de méthane au fil du temps pour 4 enregistrements et la moyenne pondérée de 218 m³ CH₄/t MOS. 4 des courbes sont des courbes de modèle (cinétique du premier ordre).0100200300400051015202530temps [j]m³ CH₄/t MOSCai et al. (2019) · 1: 174 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Cai et al. (2019) · 2: 196 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Gunaseelan (2004): 374 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Li et al. (2018): 94 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)moyenne218

Les lignes en pointillés sont une courbe de modèle (cinétique du premier ordre, B(t) = B₀·(1 − e−kt)) ; le point final provient de la publication. Toutes les courbes sont des courbes de modèle.

Production cumulée de méthane au cours de l’essai [m³ CH₄/t MOS]. La ligne épaisse est la moyenne pondérée de tous les enregistrements (218) ; les points marquent les valeurs finales données dans les publications. Pointez le graphique pour lire les valeurs ; cliquez sur un élément de la légende pour masquer ou afficher un enregistrement.

Enregistrements et sources

Télécharger le CSV
SourceBMP
m³ CH₄/t MOS		CH₄ dans le biogaz
% vol., mesuré		TempératureÉchantillonCourbe
Cai et al. (2019) · 1 DOI174——Eggplant (Solanum melongena) – Stempoint final (courbe de modèle)
Cai et al. (2019) · 2 DOI196——Eggplant (Solanum melongena) – Leafpoint final (courbe de modèle)
Gunaseelan (2004) DOI374—35 °C · mésophileBrinjal Stalkpoint final (courbe de modèle)
Li et al. (2018) DOI9456,4 %36 °C · mésophileEggplant crop residues (EGR)point final (courbe de modèle)
Moyenne pondérée21856,4 %moyenne arithmétique 210, SD 118

Composition typique

Matière organique sèche (MOS)
84,2 % MS (plage 74,7–94,1)
Azote
3,5 % MS
Rapport C/N
12,4

Médiane et plage des déterminations rapportées dans les publications à l’origine des enregistrements BMP de ce substrat (lues dans : BCBPD, MY-D) ; matière sèche : 0 déterminations, matière organique sèche : 3 déterminations. Le rapport C/N a été calculé comme le rapport des teneurs en C et en N (% MS) issues de la même source. Pas de MS dans les sources – le calculateur doit demander une valeur.

Sources : Cai et al. (2019); Gunaseelan (2004).

La composition de la matière première varie d’un lot à l’autre — pour les calculs d’unité, utilisez l’analyse de votre propre échantillon. Le calculateur insère automatiquement des valeurs typiques.

Propriétés du procédé

  • fibreux
  • saisonnier
  • dilue la ration (faible MS)
  • composition variable
  • contaminants physiques
  • classification éditoriale

Codigestion — avec quoi la combiner, points de vigilance

Dosage

Introduire progressivement, en commençant par une faible dose et en surveillant le procédé (par ex. FOS/TAC, pH, composition du gaz).

Sources des données de procédé

  1. Li, P.; Li, W.; Sun, M.; Xu, X.; Zhang, B.; Sun, Y. (2018) Evaluation of Biochemical Methane Potential and Kinetics on the Anaerobic Digestion of Vegetable Crop Residues. Energies 12(1), 26
  2. Shin, K.S.; Kim, C.H.; Lee, S.E.; Yoon, Y.M. (2011) Biochemical Methane Potential of Agricultural Byproduct in Greenhouse Vegetable Crops. Korean Journal of Soil Science and Fertilizer 44(6), 1252–1257
  3. Cai, F.; 1. Biomass Energy and Environmental Engineering Research Center, College of Chemical Engineering, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China; Yan, H.; Zhang, R.; Liu, G.; Chen, C.; 2. Department of Biological and Agricultural Engineering, University of California, Davis, CA 95616, USA (2019) Prediction of methane production performances based on determination of organic components for different vegetable wastes. International Journal of Agricultural and Biological Engineering 12(3), 154–159
  4. Gunaseelan, V. (2004) Biochemical methane potential of fruits and vegetable solid waste feedstocks. Biomass and Bioenergy 26(4), 389–399
  5. Hendriks, A.T.W.M.; Zeeman, G. (2009) Pretreatments to enhance the digestibility of lignocellulosic biomass. Bioresource Technology
  6. Weiland, P. (2010) Biogas production: current state and perspectives. Applied Microbiology and Biotechnology
  7. FNR (2010). Guía sobre el Biogás – Desde la producción hasta el uso (hiszp. wydanie „Leitfaden Biogas”, GIZ 2013)

Le calculateur de codigestion évaluera un mélange précis contenant ce substrat.

Ce que montre la compilation

La compilation porte sur 4 enregistrements de potentiel méthanogène (BMP) pour le substrat « Eggplant stalks and leaves », issus de 3 publications publiés entre 2004 et 2019. Les résultats vont de 94 à 374 m³ CH₄/t MOS, et la moyenne pondérée est de 218 m³ CH₄/t MOS (moyenne arithmétique 210, écart type 118).

Les essais ont été réalisés à 35, 36 °C (régime : mésophile). Les différences de température, d’inoculum, de durée d’essai et de préparation de l’échantillon sont des causes typiques de la dispersion des résultats entre laboratoires.

Pour 4 enregistrements, la publication ne donne que la valeur finale. La ligne du graphique est alors une courbe de modèle (cinétique du premier ordre) et ne sert qu’à comparer les formes — seul le point final provient de la publication.

Comment utiliser ces données

Le BMP décrit le potentiel obtenu lors d’un essai en batch dans des conditions de laboratoire. Dans une unité à l’échelle industrielle, le rendement dépend en outre du temps de séjour, de la charge du digesteur, du brassage et de la composition de la ration. Pour les calculs préliminaires, il est préférable d’utiliser la moyenne pondérée, et pour l’évaluation du risque l’ensemble de la plage de résultats. Lors de la planification d’une ration donnée, il est utile de commander votre propre essai BMP sur un échantillon représentatif.

La méthodologie en bref

Le BMP est la quantité de méthane obtenue à partir de la matière organique sèche (MOS) lors d’un essai en batch, exprimée en m³ CH₄ par tonne de MOS (numériquement identique aux NmL CH₄/g MOS des publications) et ramenée aux conditions normales (0 °C, 101,325 kPa). La moyenne pondérée attribue à chaque publication un poids total de 1, réparti à parts égales entre ses résultats pour le substrat — un article testant vingt variétés ne pèse donc pas plus qu’un article portant sur un seul échantillon. Dans les programmes interlaboratoires, l’unité retenue est le laboratoire (poids total 1), et au sein de celui-ci le poids d’un essai augmente avec le nombre de flacons (répétitions). Les résultats après prétraitement (par ex. thermique, chimique, enzymatique) sont présentés séparément et ne sont pas inclus dans la moyenne.

Les lignes continues sont des courbes mesurées lors des essais. Lorsqu’une publication ne donne que le résultat final, nous traçons un modèle cinétique du premier ordre, B(t) = B₀·(1 − e−kt) : seul le point final provient de la publication, et la forme de la courbe sert uniquement de visualisation — il ne faut pas en tirer la production d’un jour donné. Pour ce substrat, k = 0,136 j−1 a été retenu (médiane des constantes de vitesse k rapportées dans les sources et/ou ajustées aux courbes moyennes mesurées).

Les statistiques décrivent la dispersion des résultats publiés — une compilation descriptive, et non une méta-analyse ni une garantie de rendement d’une unité.

Méthodologie complète et politique de correction

Bibliographie

  1. Cai, F.; 1. Biomass Energy and Environmental Engineering Research Center, College of Chemical Engineering, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China; Yan, H.; Zhang, R.; Liu, G.; Chen, C.; 2. Department of Biological and Agricultural Engineering, University of California, Davis, CA 95616, USA (2019). Prediction of methane production performances based on determination of organic components for different vegetable wastes. International Journal of Agricultural and Biological Engineering 12(3), 154–159. DOI: 10.25165/j.ijabe.20191203.4705 DOI
  2. 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
  3. Li, P.; Li, W.; Sun, M.; Xu, X.; Zhang, B.; Sun, Y. (2018). Evaluation of Biochemical Methane Potential and Kinetics on the Anaerobic Digestion of Vegetable Crop Residues. Energies 12(1), 26. DOI: 10.3390/en12010026 DOI

Toutes les sources du site : bibliographie.

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