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Tests BMPCoproduits de l’industrie agroalimentaire

Grape pomace (marc) — BMP : 6 études, moyenne pondérée 221 m³ CH₄/t MOS

Grape pomace (marc) : 6 enregistrements de données BMP issues de 5 publications, moyenne pondérée 221 m³ CH₄/t MOS, plage 116–360.

CH₄ ≈ 54 % (estimation)

Publié le Mis à jour le 2 min de lectureRédaction FeedstockData

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

Moyenne pondérée
221m³ CH₄/t MOS
Plage
116–360m³ CH₄/t MOS
Enregistrements
6études
Publications
5sources
Températures
35 °C, 40 °C, 55 °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 2,3 % MS × 6,25)) 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 : la matière sèche indiquée dans les données se rapporte à un échantillon séché pour l’essai, et non au matériau tel que livré. 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 6 études

Moyenne pondérée Enregistrements individuels

Courbes BMP : Grape pomace (marc)Production cumulée de méthane au fil du temps pour 6 enregistrements et la moyenne pondérée de 221 m³ CH₄/t MOS. 6 des courbes sont des courbes de modèle (cinétique du premier ordre).01002003004000510152025303540temps [j]m³ CH₄/t MOSKassongo et al. (2021): 144 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Da Ros et al. (2016) · 1: 347 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Da Ros et al. (2016) · 2: 360 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Dinuccio et al. (2010): 116 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Gunaseelan (2004): 283 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Kouas et al. (2017): 208 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)moyenne221

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 (221) ; 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
Kassongo et al. (2021) DOI14435 °C · mésophilegrape marcpoint final (courbe de modèle)
Da Ros et al. (2016) · 1 DOI34755 °C · thermophilefresh grape marcspoint final (courbe de modèle)
Da Ros et al. (2016) · 2 DOI36055 °C · thermophilefermented grape marcspoint final (courbe de modèle)
Dinuccio et al. (2010) DOI11640 °C · mésophileGrape marcspoint final (courbe de modèle)
Gunaseelan (2004) DOI28335 °C · mésophilegRape vine pressingspoint final (courbe de modèle)
Kouas et al. (2017) DOI20835 °C · mésophileGrape marcspoint final (courbe de modèle)
Moyenne pondérée221moyenne arithmétique 243, SD 103

Composition typique

Matière sèche (MS)
61,4% (plage 61,4–61,4)
Matière organique sèche (MOS)
92 % MS (plage 90,7–93,2)
Azote
2,3 % MS

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 : 2 déterminations. MS issue d’une seule détermination – valeur indicative.

Sources : Dinuccio et al. (2010); 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

  • contient des inhibiteurs
  • fibreux
  • acide
  • saisonnier
  • classification éditoriale

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

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. Hagos et al. (2017). Anaerobic co-digestion process for biogas production: progress, challenges and perspectives. Renew. Sustain. Energy Rev.
  2. Weiland, P. (2010) Biogas production: current state and perspectives. Applied Microbiology and Biotechnology
  3. Chen, Cheng, Creamer (2008). Inhibition of anaerobic digestion process: A review. Bioresour. Technol.
  4. Hendriks, Zeeman (2009). Pretreatments to enhance the digestibility of lignocellulosic biomass. Bioresour. Technol.
  5. 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 6 enregistrements de potentiel méthanogène (BMP) pour le substrat « Grape pomace (marc) », issus de 5 publications publiés entre 2004 et 2021. Les résultats vont de 116 à 360 m³ CH₄/t MOS, et la moyenne pondérée est de 221 m³ CH₄/t MOS (moyenne arithmétique 243, écart type 103).

Les essais ont été réalisés à 35, 40, 55 °C (régime : mésophile, thermophile). 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 6 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. Kassongo, J.; Shahsavari, E.; Ball, A.S. (2021). Dynamic Effect of Operational Regulation on the Mesophilic BioMethanation of Grape Marc. Molecules 26(21), 6692. DOI: 10.3390/molecules26216692 DOI
  2. Da Ros, C.; Cavinato, C.; Bolzonella, D.; Pavan, P. (2016). Renewable energy from thermophilic anaerobic digestion of winery residue: Preliminary evidence from batch and continuous lab-scale trials. Biomass and Bioenergy 91, 150–159. DOI: 10.1016/j.biombioe.2016.05.017 DOI
  3. 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
  4. 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
  5. 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

Toutes les sources du site : bibliographie.

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