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Tests BMPBoues d’épuration et boues industrielles

Municipal sewage sludge (mixed) — BMP : 15 études, moyenne pondérée 250 m³ CH₄/t MOS

Municipal sewage sludge (mixed) : 15 enregistrements de données BMP issues de 8 publications, moyenne pondérée 250 m³ CH₄/t MOS, plage 111–407.

évaluation : neutreCH₄ ≈ 54 % (estimation)

Publié le Mis à jour le 2 min de lectureRédaction FeedstockData

Photo Hannes Grobe 08:01, 27 October 2007 (UTC) / Wikimedia Commons, licence CC BY-SA 2.5, fichier source; modifications: recadrage

Moyenne pondérée
250m³ CH₄/t MOS
Plage
111–407m³ CH₄/t MOS
Enregistrements
15études
Publications
8sources
Températures
35 °C, 37 °C, 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.

Comment nous le calculons et ce que signifient les zones

Évaluation pour les unités de méthanisation

neutre — évaluation éditoriale pour les unités de méthanisationPas d’avantages manifestes — il vaut la peine de facturer son acceptation

Potentiel par tonne de matière brute : faible (14 m³ CH₄/t); risque de procédé : protéines / azote , inhibiteurs , soufre . Pas d’exigences supplémentaires de manutention.

Pourquoi ? Facteurs d’évaluation

Potentiel par tonne 0

  • ±0potentiel de 14 m³ CH₄/t de matière brute (BMP 250 × MS 6,9 % × MOS 78,7 %)

Stabilité du procédé −1,75

  • −1protéines / azote : risque d’inhibition par l’ammoniac à des proportions plus élevées
  • −0,5inhibiteurs : naturels ou résiduels (par ex. limonène, polyphénols, antibiotiques, métaux)
  • −0,25soufre : H₂S dans le biogaz (toxicité pour les bactéries, corrosion, désulfuration)

Manutention et coûts 0

  • 0aucun facteur

Total des points : −1,75 · seuils : ≥ 2,5 très bon, ≥ 1 bon, en dessous — neutre ; négatif en cas de risque cumulé pour le procédé.

Évaluation éditoriale selon la méthodologie · fiabilité de l’évaluation : élevée · hors prix du marché

Ajouter au calculateur de codigestion Données CSV

Courbes BMP issues de 15 études

Moyenne pondérée Enregistrements individuels

Courbes BMP : Municipal sewage sludge (mixed)Production cumulée de méthane au fil du temps pour 15 enregistrements et la moyenne pondérée de 250 m³ CH₄/t MOS. 15 des courbes sont des courbes de modèle (cinétique du premier ordre).01002003004005000510152025303540temps [j]m³ CH₄/t MOSBrowne et al. (2013): 247 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Holliger et al. (2017): 407 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Koch et al. (2017) · 1: 268 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Koch et al. (2017) · 2: 270 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Koch et al. (2017) · 3: 290 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Koch et al. (2017) · 4: 295 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Koch et al. (2017) · 5: 305 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Koch et al. (2017) · 6: 315 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Kolbl et al. (2014): 309 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Kouas et al. (2017) · 1: 126 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Kouas et al. (2017) · 2: 270 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Serrano et al. (2016): 111 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Lallement et al. (2021) · 1: 242 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Lallement et al. (2021) · 2: 243 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Zahan et al. (2016): 192 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)moyenne250

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 (250) ; 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.

  • Afficher les enregistrements restants dans la légende (3)

Enregistrements et sources

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SourceBMP
m³ CH₄/t MOS		TempératureÉchantillonCourbe
Browne et al. (2013) DOI24737 °C · mésophilewastewater sludgepoint final (courbe de modèle)
Holliger et al. (2017) DOI407—Waste sludgepoint final (courbe de modèle)
Koch et al. (2017) · 1 DOI26838 °C · mésophilesewage sludgepoint final (courbe de modèle)
Koch et al. (2017) · 2 DOI27038 °C · mésophilesewage sludgepoint final (courbe de modèle)
Koch et al. (2017) · 3 DOI29038 °C · mésophilesewage sludgepoint final (courbe de modèle)
Koch et al. (2017) · 4 DOI29538 °C · mésophilesewage sludgepoint final (courbe de modèle)
Koch et al. (2017) · 5 DOI30538 °C · mésophilesewage sludgepoint final (courbe de modèle)
Koch et al. (2017) · 6 DOI31538 °C · mésophilesewage sludgepoint final (courbe de modèle)
Kolbl et al. (2014) DOI30938 °C · mésophilemunicipalpoint final (courbe de modèle)
Kouas et al. (2017) · 1 DOI12635 °C · mésophilewastewater sludgepoint final (courbe de modèle)
Kouas et al. (2017) · 2 DOI27035 °C · mésophilewastewater sludgepoint final (courbe de modèle)
Serrano et al. (2016) DOI11135 °C · mésophilesewage sludgepoint final (courbe de modèle)
Lallement et al. (2021) · 1 DOI24238 °C · mésophileWWTP sludge (Inoculum 1)point final (courbe de modèle)
Lallement et al. (2021) · 2 DOI24338 °C · mésophileWWTP sludge (Inoculum 2)point final (courbe de modèle)
Zahan et al. (2016) DOI19237 °C · mésophileSewage sludge (SS, primary + waste activated sludge mix)point final (courbe de modèle)
Moyenne pondérée250moyenne arithmétique 259, SD 74

Composition typique

Matière sèche (MS)
6,9% (plage 4,1–23)
Matière organique sèche (MOS)
78,7 % MS (plage 77–80)
Azote
2,2 % MS
Rapport C/N
19,7

Médiane et plage des déterminations rapportées dans les publications à l’origine des enregistrements BMP de ce substrat (lues dans : MY-D) ; matière sèche : 4 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.

Sources : Browne et al. (2013); Koch et al. (2017); Kolbl et al. (2014); Serrano et al. (2016).

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 protéines
  • composition variable
  • riche en soufre
  • contient des inhibiteurs
  • classification éditoriale

Codigestion — avec quoi la combiner, points de vigilance

Dosage

Sources des données de procédé

  1. Fountoulakis, Petousi, Manios (2010). Co-digestion of sewage sludge with glycerol to boost biogas production. Waste Manag.
  2. Davidsson et al. (2008). Co-digestion of grease trap sludge and sewage sludge. Waste Manag.
  3. Pitk et al. (2013). Co-digestion of sewage sludge and sterilized solid slaughterhouse waste: methane production efficiency and process limitations. Bioresour. Technol.
  4. Chen, Cheng, Creamer (2008). Inhibition of anaerobic digestion process: A review. Bioresour. Technol.
  5. Appels et al. (2008). Principles and potential of the anaerobic digestion of waste-activated sludge. Prog. Energy Combust. Sci.

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

Ce que montre la compilation

La compilation porte sur 15 enregistrements de potentiel méthanogène (BMP) pour le substrat « Municipal sewage sludge (mixed) », issus de 8 publications publiés entre 2013 et 2021. Les résultats vont de 111 à 407 m³ CH₄/t MOS, et la moyenne pondérée est de 250 m³ CH₄/t MOS (moyenne arithmétique 259, écart type 74).

Les essais ont été réalisés à 35, 37, 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 15 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

Résultats après prétraitement (3) — exclus de la moyenne
SourceBMP
m³ CH₄/t MOS		PrétraitementÉchantillon
Serrano et al. (2016)118physicalsewage sludge
Serrano et al. (2016)130physicalsewage sludge
Serrano et al. (2016)118physicalsewage sludge

Bibliographie

  1. Browne, J.D.; Allen, E.; Murphy, J.D. (2013). Evaluation of the biomethane potential from multiple waste streams for a proposed community scale anaerobic digester. Environmental Technology 34(13-14), 2027–2038. DOI: 10.1080/09593330.2013.812669 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. Koch, K.; Lippert, T.; Drewes, J.E. (2017). The role of inoculum’s origin on the methane yield of different substrates in biochemical methane potential (BMP) tests. Bioresource Technology 243, 457–463. DOI: 10.1016/j.biortech.2017.06.142 DOI
  4. Kolbl, S.; Paloczi, A.; Panjan, J.; Stres, B. (2014). Addressing case specific biogas plant tasks: Industry oriented methane yields derived from 5L Automatic Methane Potential Test Systems in batch or semi-continuous tests using realistic inocula, substrate particle sizes and organic loading. Bioresource Technology 153, 180–188. DOI: 10.1016/j.biortech.2013.12.010 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
  6. Serrano, A.; Siles, J.; Martín, M.; Chica, A.; Estévez-Pastor, F.; Toro-Baptista, E. (2016). Improvement of anaerobic digestion of sewage sludge through microwave pre-treatment. Journal of Environmental Management 177, 231–239. DOI: 10.1016/j.jenvman.2016.03.048 DOI
  7. Lallement, A.; Siaud, A.; Peyrelasse, C.; Kaparaju, P.; Schraauwers, B.; Maunas, S.; Monlau, F. (2021). Impact of Operational Factors, Inoculum Origin, and Feedstock Preservation on the Biochemical Methane Potential. Bioengineering 8(11), 176. DOI: 10.3390/bioengineering8110176 DOI
  8. Zahan, Z.; Othman, M.Z.; Rajendram, W. (2016). Anaerobic Codigestion of Municipal Wastewater Treatment Plant Sludge with Food Waste: A Case Study. BioMed Research International 2016, 1–13. DOI: 10.1155/2016/8462928 DOI

Toutes les sources du site : bibliographie.

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