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Tests BMPFruits, légumes et leurs résidus

Tomatoes — BMP : 7 études, moyenne pondérée 291 m³ CH₄/t MOS

Tomatoes : 7 enregistrements de données BMP issues de 5 publications, moyenne pondérée 291 m³ CH₄/t MOS, plage 210–384.

CH₄ ≈ 55 % (estimation)

Publié le Mis à jour le 2 min de lectureRédaction FeedstockData

Photo Jeffery Martin / Wikimedia Commons, licence CC0 1.0, fichier source; modifications: recadrage

Moyenne pondérée
291m³ CH₄/t MOS
Plage
210–384m³ CH₄/t MOS
Enregistrements
7études
Publications
5sources
Températures
35 °C, 38 °Cde l’essai

Méthane dans le biogaz

Teneur moyenne en méthane · ≈ 5,5 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 3,3 % 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 : 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 : TomatoesProduction cumulée de méthane au fil du temps pour 7 enregistrements et la moyenne pondérée de 291 m³ CH₄/t MOS. 7 des courbes sont des courbes de modèle (cinétique du premier ordre).0100200300400500051015202530temps [j]m³ CH₄/t MOSYan et al. (2021): 218 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Aybek et al. (2017): 372 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Shin et al. (2011): 210 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Gunaseelan (2004) · 1: 211 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Gunaseelan (2004) · 2: 384 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Kouas et al. (2017) · 1: 347 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)Kouas et al. (2017) · 2: 373 m³ CH₄/t MOS (courbe de modèle)moyenne291

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 (291) ; 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
Yan et al. (2021) DOI218—Tomato (Solanum lycopersicum) – Wholepoint final (courbe de modèle)
Aybek et al. (2017) DOI372—Tomatopoint final (courbe de modèle)
Shin et al. (2011) DOI21038 °C · mésophileTomatopoint final (courbe de modèle)
Gunaseelan (2004) · 1 DOI21135 °C · mésophiletomato whole rottenpoint final (courbe de modèle)
Gunaseelan (2004) · 2 DOI38435 °C · mésophiletomato whole rottenpoint final (courbe de modèle)
Kouas et al. (2017) · 1 DOI34735 °C · mésophiletomatopoint final (courbe de modèle)
Kouas et al. (2017) · 2 DOI37335 °C · mésophiletomatopoint final (courbe de modèle)
Moyenne pondérée291moyenne arithmétique 302, SD 84

Composition typique

Matière organique sèche (MOS)
92,5 % MS (plage 88,1–98,1)
Azote
3,3 % MS
Rapport C/N
13,8

Médiane et plage des déterminations rapportées dans les publications à l’origine des enregistrements BMP de ce substrat (lues dans : BCBPD, MY-D) ; matière sèche : 0 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. Pas de MS dans les sources – le calculateur doit demander une valeur.

Sources : Yan et al. (2021); 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

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.

Pas d’études publiées sur le procédé

La littérature que nous utilisons ne décrit pas les avantages ni les inconvénients de la méthanisation de ce substrat au-delà des résultats des essais BMP. Vous trouverez ci-dessous des caractéristiques de procédé attribuées d’après le type de matériau — une classification éditoriale, et non un résultat d’étude.

facilement dégradable
sucres, amidon, glycérol → hydrolyse et acidification rapides (AGV), nécessité d’un tamponnage
acide
pH bas du substrat (ensilages, vinasses, lactosérum, fruits)
dilue la ration (faible MS)
faible matière sèche, dilue la ration
saisonnier
disponibilité saisonnière — nécessite un stockage
pauvre en oligo-éléments
pauvre en oligo-éléments — la méthanisation en mono-substrat nécessite une supplémentation
riche en carbone
rapport C/N élevé → carence en azote ; se combine bien avec des substrats riches en azote
pauvre en azote
rapport C/N élevé → carence en azote ; se combine bien avec des substrats riches en azote

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. Improvement of fruit and vegetable waste anaerobic digestion performance and stability with co-substrates addition
  2. Biochemical methane potential and biodegradability of complex organic substrates
  3. Compositional components and methane production potential of typical vegetable wastes
  4. Determination and evaluation of biogas and methane productions of vegetable and fruit wastes with Hohenheim Batch Test method
  5. Biochemical Methane Potential of Agricultural Byproduct in Greenhouse Vegetable Crops
  6. Biochemical methane potential of fruits and vegetable solid waste feedstocks
  7. Robust assessment of both biochemical methane potential and degradation kinetics of solid residues in successive batches
  8. Effects of size and thermophilic pre-hydrolysis of banana peel during anaerobic digestion, and biomethanation potential of key tropical fruit wastes
  9. Effect of particle size on biogas generation from biomass residues

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 « Tomatoes », issus de 5 publications publiés entre 2004 et 2021. Les résultats vont de 210 à 384 m³ CH₄/t MOS, et la moyenne pondérée est de 291 m³ CH₄/t MOS (moyenne arithmétique 302, écart type 84).

Les essais ont été réalisés à 35, 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 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 = 0,245 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. Yan, H.; Cai, F.; Wang, L.; Chen, C.; Liu, G. (2021). Compositional components and methane production potential of typical vegetable wastes. Environmental Science and Pollution Research 28(38), 54177–54186. DOI: 10.1007/s11356-021-15798-y DOI
  2. Aybek, A.; Faculty of Agriculture, Department of Biosystems Engineering, KahramanmarasSutcu Imam University, Kahramanmaras, Turkey; 茜ok, S. (2017). Determination and evaluation of biogas and methane productions of vegetable and fruit wastes with Hohenheim Batch Test method. International Journal of Agricultural and Biological Engineering 10(4), 207–215. DOI: 10.25165/j.ijabe.20171004.2864 DOI
  3. Shin, K.S.; Kim, C.H.; Lee, S.E.; Yoon, Y.M. (2011). Biochemical Methane Potential of Agricultural Byproduct in Greenhouse Vegetable Crops. Korean Journal of Soil Science and Fertilizer 44(6), 1252–1257. DOI: 10.7745/kjssf.2011.44.6.1252 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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