Tests BMPGraisses, huiles et sous-produits animaux

Fats, oils and grease (FOG) — BMP : 5 études, moyenne pondérée 488 m³ CH₄/t MOS

Fats, oils and grease (FOG) : 5 enregistrements de données BMP issues de 3 publications, moyenne pondérée 488 m³ CH₄/t MOS, plage 350–688.

CH₄ ≈ 63 % (estimation)

Publié le Mis à jour le 2 min de lectureRédaction FeedstockData

Photo SuSanA Secretariat / Wikimedia Commons, licence CC BY 2.0, fichier source; modifications: recadrage

Moyenne pondérée
488m³ CH₄/t MOS
Plage
350–688m³ CH₄/t MOS
Enregistrements
5études
Publications
3sources
Températures
35 °Cde l’essai

Méthane dans le biogaz

Forte teneur en méthane · ≈ 6,3 kWh/m³ de biogaz

estimation d’après le type de substrat Les études collectées ne contiennent aucune mesure. L’intervalle découle de la composition approximative (à dominante glucidique (sans caractéristiques protéiques ni lipidiques); riche en lipides (classification de procédé)) et des rendements des groupes de composés selon la FNR.

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 5 études

Moyenne pondérée Enregistrements individuels

Courbes BMP : Fats, oils and grease (FOG)Production cumulée de méthane au fil du temps pour 5 enregistrements et la moyenne pondérée de 488 m³ CH₄/t MOS. 5 des courbes sont des courbes de modèle (cinétique du premier ordre).02004006008000510152025303540temps [j]m³ CH₄/t MOSRico et al. (2014) · 1: 350 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Rico et al. (2014) · 2: 388 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Holliger et al. (2017): 688 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Labatut et al. (2011) · 1: 402 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Labatut et al. (2011) · 2: 413 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)moyenne488

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 (488) ; 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

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SourceBMP
m³ CH₄/t MOS
TempératureÉchantillonCourbe
Rico et al. (2014) · 1 DOI35035 °C · mésophilesludge from the fat separator of a dairy factory (SL2)point final (courbe de modèle)
Rico et al. (2014) · 2 DOI38835 °C · mésophilesludge from the fat separator of a dairy factory (SL1)point final (courbe de modèle)
Holliger et al. (2017) DOI688—Oil-fat remover sludgepoint final (courbe de modèle)
Labatut et al. (2011) · 1 DOI40235 °C · mésophileFOGpoint final (courbe de modèle)
Labatut et al. (2011) · 2 DOI41335 °C · mésophileFOGpoint final (courbe de modèle)
Moyenne pondérée488moyenne arithmétique 448, SD 136

Composition typique

Matière organique sèche (MOS)
87 % MS (plage 86–88)

Médiane et plage des déterminations rapportées dans les publications à l’origine des enregistrements BMP de ce substrat (lues dans : MY-D) ; matière sèche : 0 déterminations, matière organique sèche : 2 déterminations. Pas de MS dans les sources – le calculateur doit demander une valeur.

Sources : Labatut et al. (2011).

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

  • riche en lipides
  • tendance au moussage
  • forme une couche flottante
  • contaminants physiques
  • composition variable
  • SPAn cat. 3
  • classification éditoriale

Codigestion — avec quoi la combiner, points de vigilance

Dosage

Limite indicative issue de la littératurejusqu’à 30% MOS de la ration[2]

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

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

Ce que montre la compilation

La compilation porte sur 5 enregistrements de potentiel méthanogène (BMP) pour le substrat « Fats, oils and grease (FOG) », issus de 3 publications publiés entre 2011 et 2017. Les résultats vont de 350 à 688 m³ CH₄/t MOS, et la moyenne pondérée est de 488 m³ CH₄/t MOS (moyenne arithmétique 448, écart type 136).

Les essais ont été réalisés à 35 °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 5 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 = 0,091 j−1 a été retenu (pas de données cinétiques pour le groupe – la médiane de toutes les constantes de vitesse k disponibles (93 valeurs) a été utilisée).

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. 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
  2. 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
  3. 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

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