
Tests BMPCoproduits de l’industrie agroalimentaire
Peanut shells — BMP : 2 études, moyenne pondérée 50 m³ CH₄/t MOS
Peanut shells : 2 enregistrements de données BMP issues de 2 publications, moyenne pondérée 50 m³ CH₄/t MOS, plage 48–51.
évaluation : neutreCH₄ ≈ 52 % (estimation)
Photo Judgefloro / Wikimedia Commons, licence CC0 1.0, fichier source; modifications: recadrage
- Moyenne pondérée
- 50m³ CH₄/t MOS
- Plage
- 48–51m³ CH₄/t MOS
- Enregistrements
- 2études
- Publications
- 2sources
- Températures
- 37 °Cde l’essai
Méthane dans le biogaz
Faible teneur en méthane · ≈ 5,2 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 0,7 % MS × 6,25)) et des rendements des groupes de composés selon la FNR.
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, mais limité par la faible dégradabilité de la matière organique (44 m³ CH₄/t); pas de menace particulière pour la stabilité. Coûts de manutention : fibres, couche flottante, dégradation lente.
Pourquoi ? Facteurs d’évaluation
Potentiel par tonne 0
- ±0potentiel de 44 m³ CH₄/t de matière brute (BMP 50 × MS 89,8 % × MOS 98,5 %); faible dégradabilité de la MOS (BMP 50 m³ CH₄/t MOS) — points plafonnés
Stabilité du procédé 0
- 0aucun facteur
Manutention et coûts −1
- −0,5fibres, couche flottante — broyage et brassage intensif
- −0,5dégradation lente — temps de séjour long
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 (50) ; 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 |
|---|---|---|---|---|
| Oliva et al. (2023) DOI | 48 | — | Peanut shells (PS), raw | point final (courbe de modèle) |
| Shen et al. (2018) DOI | 51 | 37 °C · mésophile | peanut shell | point final (courbe de modèle) |
| Moyenne pondérée | 50 | moyenne arithmétique 50, SD 2 | ||
Composition typique
- Matière sèche (MS)
- 89,8% (plage 89,8–89,8)
- Matière organique sèche (MOS)
- 98,5 % MS (plage 98,5–98,5)
- Azote
- 0,7 % MS
- Rapport C/N
- 73,2
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. Les échantillons ont été testés secs/séchés à l’air – la MS se rapporte au matériau utilisé dans l’essai, et non au matériau frais.
Sources : Shen et al. (2018).
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
- se combine bien
substrats : riche en protéines — par ex. Food waste, Municipal sewage sludge (mixed), Poultry manure, Organic fraction of municipal solid waste, Grass clippings
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.
- Rajagopal, Masse, Singh (2013). A critical review on inhibition of anaerobic digestion process by excess ammonia. Bioresour. Technol.
- Hendriks, Zeeman (2009). Pretreatments to enhance the digestibility of lignocellulosic biomass. 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 « Peanut shells », issus de 2 publications publiés entre 2018 et 2023. Les résultats vont de 48 à 51 m³ CH₄/t MOS, et la moyenne pondérée est de 50 m³ CH₄/t MOS (moyenne arithmétique 50, écart type 2).
Les essais ont été réalisés à 37 °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 = 0,091 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.
Bibliographie
- Oliva, A.; Papirio, S.; Esposito, G.; Lens, P.N.L. (2023). Impact of Chemical and Physical Pretreatment on Methane Potential of Peanut Shells. Energies 16(12), 4698. DOI: 10.3390/en16124698 DOI
- Shen, J.; Yan, H.; Zhang, R.; Liu, G.; Chen, C. (2018). Characterization and methane production of different nut residue wastes in anaerobic digestion. Renewable Energy 116, 835–841. DOI: 10.1016/j.renene.2017.09.018 DOI
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