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Tests BMPPailles et résidus de culture

Rice straw — BMP : 12 études, moyenne pondérée 262 m³ CH₄/t MOS

Rice straw : 12 enregistrements de données BMP issues de 7 publications, moyenne pondérée 262 m³ CH₄/t MOS, plage 167–367.

évaluation : bonCH₄ ≈ 52 % (estimation)

Publié le Mis à jour le 2 min de lectureRédaction FeedstockData

Photo 池田正樹 (talk) masaki ikeda / Wikimedia Commons, domaine public, fichier source; modifications: recadrage

Moyenne pondérée
262m³ CH₄/t MOS
Plage
167–367m³ CH₄/t MOS
Enregistrements
12études
Publications
7sources
Températures
35 °C, 37 °C, 40 °Cde l’essai

Méthane dans le biogaz

Teneur moyenne 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 0,9 % 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

bon — évaluation éditoriale pour les unités de méthanisationStable, généralement accepté sans redevance

Potentiel par tonne de matière brute : très élevé (205 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 +3

  • +3potentiel de 205 m³ CH₄/t de matière brute (BMP 262 × MS 88,7 % × MOS 88,2 %)

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 : 2 · 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 12 études

Moyenne pondérée Enregistrements individuels

Courbes BMP : Rice strawProduction cumulée de méthane au fil du temps pour 12 enregistrements et la moyenne pondérée de 262 m³ CH₄/t MOS. 12 des courbes sont des courbes de modèle (cinétique du premier ordre).0100200300400051015202530temps [j]m³ CH₄/t MOSSaha et al. (2025): 167 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Chanakya i Malayil (2012): 300 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Sharma et al. (1988) · 1: 241 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Sharma et al. (1988) · 2: 347 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Sharma et al. (1988) · 3: 358 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Sharma et al. (1988) · 4: 365 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Sharma et al. (1988) · 5: 367 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Dinuccio et al. (2010): 195 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Li et al. (2013): 281 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)López-Dávila et al. (2022): 358 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Menardo et al. (2012) · 1: 197 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Menardo et al. (2012) · 2: 203 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)moyenne262

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 (262) ; 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
Saha et al. (2025) DOI16735 °C · mésophilerice straw (RS), 100%point final (courbe de modèle)
Chanakya i Malayil (2012)30035 °C · mésophile—point final (courbe de modèle)
Sharma et al. (1988) · 1 DOI24137 °C · mésophileRice · prétraitement : Material were first dried in the sun and then in an oven at 90oCpoint final (courbe de modèle)
Sharma et al. (1988) · 2 DOI34737 °C · mésophileRice · prétraitement : Material were first dried in the sun and then in an oven at 90oCpoint final (courbe de modèle)
Sharma et al. (1988) · 3 DOI35837 °C · mésophileRice · prétraitement : Material were first dried in the sun and then in an oven at 90oCpoint final (courbe de modèle)
Sharma et al. (1988) · 4 DOI36537 °C · mésophileRice · prétraitement : Material were first dried in the sun and then in an oven at 90oCpoint final (courbe de modèle)
Sharma et al. (1988) · 5 DOI36737 °C · mésophileRice · prétraitement : Material were first dried in the sun and then in an oven at 90oCpoint final (courbe de modèle)
Dinuccio et al. (2010) DOI19540 °C · mésophileRice strawpoint final (courbe de modèle)
Li et al. (2013) DOI28137 °C · mésophileRice Strawpoint final (courbe de modèle)
López-Dávila et al. (2022) DOI358—Rice strawpoint final (courbe de modèle)
Menardo et al. (2012) · 1 DOI19740 °C · mésophileRice Strawpoint final (courbe de modèle)
Menardo et al. (2012) · 2 DOI20340 °C · mésophileRice Strawpoint final (courbe de modèle)
Moyenne pondérée262moyenne arithmétique 282, SD 78

Composition typique

Matière sèche (MS)
88,7% (plage 28,7–92,9)
Matière organique sèche (MOS)
88,2 % MS (plage 79,4–91,9)
Azote
0,9 % MS
Rapport C/N
73,5

Médiane et plage des déterminations rapportées dans les publications à l’origine des enregistrements BMP de ce substrat (lues dans : CROPGEN D4, MY-D) ; matière sèche : 3 déterminations, matière organique sèche : 4 déterminations. La plage de MS comprend aussi bien des échantillons frais que des échantillons partiellement séchés ou séchés avant l’essai – pour un matériau frais, c’est la partie basse de la plage qui s’applique, idéalement votre propre mesure.

Sources : Sharma et al. (1988); Dinuccio et al. (2010); Li et al. (2013); Menardo et al. (2012).

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
  • riche en carbone
  • pauvre en azote
  • saisonnier
  • forme une couche flottante
  • classification éditoriale

Codigestion — avec quoi la combiner, points de vigilance

Dosage

Sources des données de procédé

  1. Saha, C.K.; Nime, J.; Khatun, M.L.; Sharna, T.H.; Alam, M.M. (2025) Rice straw co-digestion potential with cow dung and poultry droppings for maximizing biogas production in Bangladesh. Heliyon 11(4), e42687
  2. Chanakya, H.N.; Malayil, S. (2012) Anaerobic digestion for bioenergy from agro-residues and other solid wastes. An overview of science, technology and sustainability. Indian Journal of Agricultural Chemistry 92(1), 111–144
  3. Sharma, S.K.; Mishra, I.; Sharma, M.; Saini, J. (1988) Effect of particle size on biogas generation from biomass residues. Biomass 17(4), 251–263
  4. 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
  5. Hendriks, A.T.W.M.; Zeeman, G. (2009) Pretreatments to enhance the digestibility of lignocellulosic biomass. Bioresource Technology
  6. Li, Y.; Zhang, R.; Liu, G.; Chen, C.; He, Y.; Liu, X. (2013) Comparison of methane production potential, biodegradability, and kinetics of different organic substrates. Bioresource Technology 149, 565–569
  7. López-Dávila, E.; Jiménez Hernández, J.; López González, L.M.; Barrera Cardoso, E.L.; Bravo Amarante, E.; Contreras Velázquez, L.M.; Romero-Romero, O. (2022) Biochemical methane potential of agro-wastes as a renewable source alternative for electrical energy production in Cuba. Ciencia & Tecnología Agropecuaria 23(1)
  8. Menardo, S.; Airoldi, G.; Balsari, P. (2012) The effect of particle size and thermal pre-treatment on the methane yield of four agricultural by-products. Bioresource Technology 104, 708–714
  9. 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 12 enregistrements de potentiel méthanogène (BMP) pour le substrat « Rice straw », issus de 7 publications publiés entre 1988 et 2025. Les résultats vont de 167 à 367 m³ CH₄/t MOS, et la moyenne pondérée est de 262 m³ CH₄/t MOS (moyenne arithmétique 282, écart type 78).

Les essais ont été réalisés à 35, 37, 40 °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 12 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 = 0,136 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

Résultats après prétraitement (2) — exclus de la moyenne
SourceBMP
m³ CH₄/t MOS		PrétraitementÉchantillon
Menardo et al. (2012)207unspecifiedRice Straw
Menardo et al. (2012)261unspecifiedRice Straw

Bibliographie

  1. Saha, C.K.; Nime, J.; Khatun, M.L.; Sharna, T.H.; Alam, M.M. (2025). Rice straw co-digestion potential with cow dung and poultry droppings for maximizing biogas production in Bangladesh. Heliyon 11(4), e42687. DOI: 10.1016/j.heliyon.2025.e42687 DOI
  2. Chanakya, H.N.; Malayil, S. (2012). Anaerobic digestion for bioenergy from agro-residues and other solid wastes. An overview of science, technology and sustainability. Indian Journal of Agricultural Chemistry 92(1), 111–144.
  3. Sharma, S.K.; Mishra, I.; Sharma, M.; Saini, J. (1988). Effect of particle size on biogas generation from biomass residues. Biomass 17(4), 251–263. DOI: 10.1016/0144-4565(88)90107-2 DOI
  4. 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
  5. Li, Y.; Zhang, R.; Liu, G.; Chen, C.; He, Y.; Liu, X. (2013). Comparison of methane production potential, biodegradability, and kinetics of different organic substrates. Bioresource Technology 149, 565–569. DOI: 10.1016/j.biortech.2013.09.063 DOI
  6. López-Dávila, E.; Jiménez Hernández, J.; López González, L.M.; Barrera Cardoso, E.L.; Bravo Amarante, E.; Contreras Velázquez, L.M.; Romero-Romero, O. (2022). Biochemical methane potential of agro-wastes as a renewable source alternative for electrical energy production in Cuba. Ciencia & Tecnología Agropecuaria 23(1). DOI: 10.21930/rcta.vol23_num1_art:1890 DOI
  7. Menardo, S.; Airoldi, G.; Balsari, P. (2012). The effect of particle size and thermal pre-treatment on the methane yield of four agricultural by-products. Bioresource Technology 104, 708–714. DOI: 10.1016/j.biortech.2011.10.061 DOI

Toutes les sources du site : bibliographie.

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