
Tests BMPDéchets municipaux et déchets verts, papier et textiles
Flower wastes (cut flowers, flower pomace) — BMP : 2 études, moyenne pondérée 322 m³ CH₄/t MOS
Flower wastes (cut flowers, flower pomace) : 2 enregistrements de données BMP issues de 2 publications, moyenne pondérée 322 m³ CH₄/t MOS, plage 281–362.
évaluation : bonCH₄ ≈ 54 % (estimation)
Illustration : FeedstockData (IA, Google Gemini)
- Moyenne pondérée
- 322m³ CH₄/t MOS
- Plage
- 281–362m³ CH₄/t MOS
- Enregistrements
- 2études
- Publications
- 2sources
- Températures
- 38 °Cde l’essai
Méthane dans le biogaz
Teneur moyenne en méthane · ≈ 5,4 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 (protéines calculées à partir de l’azote total (N 2,2 % MS × 6,25)) et des rendements des groupes de composés selon la FNR.
Évaluation pour les unités de méthanisation
bon — évaluation éditoriale pour les unités de méthanisationStable, généralement accepté sans redevance
Potentiel par tonne de matière brute : très élevé (127 m³ CH₄/t); risque de procédé : inhibiteurs . Coûts de manutention : contaminants physiques (emballages, plastiques).
Pourquoi ? Facteurs d’évaluation
Potentiel par tonne +3
- +3potentiel de 127 m³ CH₄/t de matière brute (BMP 322 × MS 47,1 % × MOS 84 %)
Stabilité du procédé −1
- −1inhibiteurs : naturels ou résiduels (par ex. limonène, polyphénols, antibiotiques, métaux)
Manutention et coûts −1
- −1contaminants physiques (emballages, plastiques) — dépaquetage et séparation
Total des points : 1 · seuils : ≥ 2,5 très bon, ≥ 1 bon, en dessous — neutre ; négatif en cas de risque cumulé pour le procédé.
Ajouter au calculateur de codigestion Données CSV
Courbes BMP issues de 2 études
Moyenne pondérée Enregistrements individuels
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 (322) ; 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| Source | BMP m³ CH₄/t MOS | Température | Échantillon | Courbe |
|---|---|---|---|---|
| Lallement et al. (2023) DOI | 281 | 38 °C · mésophile | flower residue pomace | point final (courbe de modèle) |
| Nogueira et al. (2026) DOI | 362 | — | Gerbera flower residues (FR), mono-digestion | point final (courbe de modèle) |
| Moyenne pondérée | 322 | moyenne arithmétique 322, SD 58 | ||
Composition typique
- Matière sèche (MS)
- 47,1% (plage 47,1–47,1)
- Matière organique sèche (MOS)
- 84 % MS (plage 84–84)
- Azote
- 2,2 % MS
- Rapport C/N
- 17,4
Médiane et plage des déterminations rapportées dans les publications à l’origine des enregistrements BMP de ce substrat (lues dans : MY-D) ; matière sèche : 1 détermination, matière organique sèche : 1 détermination. Le rapport C/N a été calculé comme le rapport des teneurs en C et en N (% MS) issues de la même source. MS issue d’une seule détermination – valeur indicative.
Sources : Lallement et al. (2023).
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
Faible fiabilité : la description repose sur les caractéristiques générales du groupe de substrats, et non sur des études de ce matériau. Considérez-la comme une indication à vérifier.
Codigestion — avec quoi la combiner, points de vigilance
- se combine bien
substrats : alcalinité élevée (tampon) — par ex. Cattle manure, Pig slurry, Cattle slurry, Duck slurry, Rumen and digestive tract content
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
- Hagos et al. (2017). Anaerobic co-digestion process for biogas production: progress, challenges and perspectives. Renew. Sustain. Energy Rev.
- Weiland (2010). Biogas production: current state and perspectives. Appl. Microbiol. Biotechnol.
- Chen, Cheng, Creamer (2008). Inhibition of anaerobic digestion process: A review. Bioresour. Technol.
- 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 2 enregistrements de potentiel méthanogène (BMP) pour le substrat « Flower wastes (cut flowers, flower pomace) », issus de 2 publications publiés entre 2023 et 2026. Les résultats vont de 281 à 362 m³ CH₄/t MOS, et la moyenne pondérée est de 322 m³ CH₄/t MOS (moyenne arithmétique 322, écart type 58).
Les essais ont été réalisés à 38 °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 2 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 = 0,110 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.
Bibliographie
- Lallement, A.; Peyrelasse, C.; Lagnet, C.; Barakat, A.; Schraauwers, B.; Maunas, S.; Monlau, F. (2023). A Detailed Database of the Chemical Properties and Methane Potential of Biomasses Covering a Large Range of Common Agricultural Biogas Plant Feedstocks. Waste 1(1), 195–227. DOI: 10.3390/waste1010014 DOI
- Nogueira, M.; Popich, M.R.; Sousa, C.C.; Fragoso, R. (2026). Anaerobic Co-Digestion of Gerbera Flower Residues, Non-Marketable Apples and Pig Slurry: Biochemical Methane Potential, Synergistic Effects and Kinetic Modelling. Energies 19(17), 3946. DOI: 10.3390/en19173946 DOI
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