Tests BMPDéchets municipaux et déchets verts, papier et textilesétude unique (7 échantillons)

Plant-fibre and viscose textile wastes (flax, hemp, ramie, sisal, abaca, kapok, rayon) — BMP : 7 études, moyenne 303 m³ CH₄/t MOS

Plant-fibre and viscose textile wastes (flax, hemp, ramie, sisal, abaca, kapok, rayon) : 7 enregistrements de données BMP issues de 1 publication, moyenne pondérée 303 m³ CH₄/t MOS, plage 160–356.

CH₄ ≈ 51 % (estimation)

Publié le Mis à jour le 2 min de lectureRédaction FeedstockData

Illustration : FeedstockData (IA, Google Gemini)

Moyenne pondérée
303m³ CH₄/t MOS
Plage
160–356m³ CH₄/t MOS
Enregistrements
7étude unique (7 échantillons)
Publications
1source
Températures
—de l’essai

Méthane dans le biogaz

Faible teneur en méthane · ≈ 5,1 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 0,2 % 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

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 7 études

Moyenne pondérée Enregistrements individuels

Courbes BMP : Plant-fibre and viscose textile wastes (flax, hemp, ramie, sisal, abaca, kapok, rayon)Production cumulée de méthane au fil du temps pour 7 enregistrements et la moyenne pondérée de 303 m³ CH₄/t MOS. 7 des courbes sont des courbes de modèle (cinétique du premier ordre).01002003004000510152025303540temps [j]m³ CH₄/t MOSJin et al. (2022) · 1: 356 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Jin et al. (2022) · 2: 160 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Jin et al. (2022) · 3: 295 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Jin et al. (2022) · 4: 318 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Jin et al. (2022) · 5: 327 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Jin et al. (2022) · 6: 333 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Jin et al. (2022) · 7: 334 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)moyenne303

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 (303) ; 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
SourceBMP
m³ CH₄/t MOS
TempératureÉchantillonCourbe
Jin et al. (2022) · 1 DOI356—Flax textile wastepoint final (courbe de modèle)
Jin et al. (2022) · 2 DOI160—Ramie (Boehmeria nivea)point final (courbe de modèle)
Jin et al. (2022) · 3 DOI295—Kapok (Ceiba pentandra)point final (courbe de modèle)
Jin et al. (2022) · 4 DOI318—Hemp (Cannabis sativa)point final (courbe de modèle)
Jin et al. (2022) · 5 DOI327—Rayon ()point final (courbe de modèle)
Jin et al. (2022) · 6 DOI333—Abaca (Musa textilis)point final (courbe de modèle)
Jin et al. (2022) · 7 DOI334—Sisal (Agave sisalana)point final (courbe de modèle)
Moyenne pondérée303moyenne arithmétique 303, SD 66

Composition typique

Matière organique sèche (MOS)
99,2 % MS (plage 98,6–99,7)
Azote
0,2 % MS
Rapport C/N
304,6

Médiane et plage des déterminations rapportées dans les publications à l’origine des enregistrements BMP de ce substrat (lues dans : BCBPD) ; matière sèche : 0 déterminations, matière organique sèche : 6 déterminations. Le rapport C/N a été calculé comme le rapport des teneurs en C et en N (% MS) issues de la même source. Pas de MS dans les sources – le calculateur doit demander une valeur.

Sources : Jin et al. (2022).

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

  • fibreux
  • dégradation lente
  • contaminants physiques
  • riche en carbone
  • 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).

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

Ce que montre la compilation

La compilation porte sur 7 enregistrements de potentiel méthanogène (BMP) pour le substrat « Plant-fibre and viscose textile wastes (flax, hemp, ramie, sisal, abaca, kapok, rayon) », issus de 1 publication de 2022. Les résultats vont de 160 à 356 m³ CH₄/t MOS, et la moyenne pondérée est de 303 m³ CH₄/t MOS (moyenne arithmétique 303, écart type 66).

Pour 7 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.

Méthodologie complète et politique de correction

Bibliographie

  1. Jin, W.; Dai, Z.; Wang, L.; Cai, F.; Song, C.; Liu, G.; Chen, C. (2022). Recycling different textile wastes for methane production: Morphological and microstructural changes and microbial community dynamics. Waste Management 151, 154–162. DOI: 10.1016/j.wasman.2022.07.018 DOI
  2. Jin, W.; Dai, Z.; Wang, L.; Cai, F.; Song, C.; Liu, G.; Chen, C. (2022). Recycling different textile wastes for methane production: Morphological and microstructural changes and microbial community dynamics. Waste Management 151, 154–162. DOI: 10.1016/j.wasman.2022.07.018 DOI

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