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Test BMPFrutta, verdura e relativi residui

Banana peels — BMP: 17 studi, media ponderata 330 m³ CH₄/t SV

Banana peels: 17 record di dati BMP tratti da 5 pubblicazioni, media ponderata 330 m³ CH₄/t SV, intervallo 243–409.

valutazione: buonaCH₄ ≈ 52 % (stima)

Pubblicato Aggiornato 2 min di letturaRedazione FeedstockData

Foto Priwo / Wikimedia Commons, pubblico dominio, file di origine; modifiche: ritaglio

Media ponderata
330m³ CH₄/t SV
Intervallo
243–409m³ CH₄/t SV
Record
17studi
Pubblicazioni
5fonti
Temperature
35 °C, 37 °C, 38 °Cdel test

Metano nel biogas

Contenuto medio di metano · ≈ 5,2 kWh/m³ di biogas

stima in base al tipo di substrato Gli studi raccolti non contengono misurazioni. L’intervallo deriva dalla composizione approssimativa (prevalenza di carboidrati (senza caratteristiche proteiche o lipidiche)) e dalle rese dei gruppi di composti secondo la FNR.

Come lo calcoliamo e che cosa significano le zone

Valutazione per gli impianti di biogas

buona — valutazione redazionale per gli impianti di biogasStabile, di solito accettato senza tariffa

Potenziale per tonnellata di sostanza fresca: alto (55 m³ CH₄/t); nessuna minaccia particolare per la stabilità. Costi di gestione: fibre, strato galleggiante, degradazione lenta.

Perché? Fattori della valutazione

Potenziale per tonnellata +2

  • +2potenziale 55 m³ CH₄/t di sostanza fresca (BMP 330 × SS 18,3 % × SV 91,4 %)

Stabilità del processo 0

  • 0nessun fattore

Gestione e costi −1

  • −0,5fibre, strato galleggiante — triturazione e miscelazione intensa
  • −0,5degradazione lenta — lungo tempo di ritenzione

Punteggio totale: 1 · soglie: ≥ 2,5 molto buona, ≥ 1 buona, sotto — neutra; negativa in caso di rischio di processo cumulativo.

Valutazione redazionale secondo la metodologia · affidabilità della valutazione: alta · esclusi i prezzi di mercato

Aggiungi al calcolatore di codigestione Dati CSV

Curve BMP da 17 studi

Media ponderata Singoli record

Curve BMP: Banana peelsProduzione cumulata di metano nel tempo per 17 record e la media ponderata di 330 m³ CH₄/t SV. 17 delle curve sono curve del modello (cinetica del primo ordine).0100200300400500051015202530tempo [d]m³ CH₄/t SVSharma et al. (1988) · 1: 271 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Sharma et al. (1988) · 2: 374 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Sharma et al. (1988) · 3: 396 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Sharma et al. (1988) · 4: 408 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Sharma et al. (1988) · 5: 409 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Dubrovskis i Plume (2022): 325 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Khan M.T. (2016): 322 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Gunaseelan (2004) · 1: 243 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Gunaseelan (2004) · 2: 274 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Gunaseelan (2004) · 3: 277 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Gunaseelan (2004) · 4: 284 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Gunaseelan (2004) · 5: 300 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Gunaseelan (2004) · 6: 314 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Gunaseelan (2004) · 7: 321 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Gunaseelan (2004) · 8: 322 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Sanjaya et al. (2016) · 1: 332 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Sanjaya et al. (2016) · 2: 342 m³ CH₄/t SV (curva del modello)media330

Le linee tratteggiate sono una curva del modello (cinetica del primo ordine, B(t) = B₀·(1 − e−kt)); il punto finale proviene dalla pubblicazione. Tutte le curve sono curve del modello.

Produzione cumulata di metano nel corso del test [m³ CH₄/t SV]. La linea spessa è la media ponderata di tutti i record (330); i punti indicano i valori finali riportati nelle pubblicazioni. Posizionare il puntatore sul grafico per leggere i valori; fare clic su una voce della legenda per nascondere o mostrare un record.

  • Mostra i restanti record nella legenda (5)

Record e fonti

Scarica il CSV
FonteBMP
m³ CH₄/t SV		TemperaturaCampioneCurva
Sharma et al. (1988) · 1 DOI27137 °C · mesofiloBanana · pretrattamento: Material were first dried in the sun and then in an oven at 90oCpunto finale (curva del modello)
Sharma et al. (1988) · 2 DOI37437 °C · mesofiloBanana · pretrattamento: Material were first dried in the sun and then in an oven at 90oCpunto finale (curva del modello)
Sharma et al. (1988) · 3 DOI39637 °C · mesofiloBanana · pretrattamento: Material were first dried in the sun and then in an oven at 90oCpunto finale (curva del modello)
Sharma et al. (1988) · 4 DOI40837 °C · mesofiloBanana · pretrattamento: Material were first dried in the sun and then in an oven at 90oCpunto finale (curva del modello)
Sharma et al. (1988) · 5 DOI40937 °C · mesofiloBanana · pretrattamento: Material were first dried in the sun and then in an oven at 90oCpunto finale (curva del modello)
Dubrovskis i Plume (2022) DOI32538 °C · mesofiloBanana peelpunto finale (curva del modello)
Khan M.T. (2016)32237 °C · mesofiloBanana peelpunto finale (curva del modello)
Gunaseelan (2004) · 1 DOI24335 °C · mesofiloBanana peelspunto finale (curva del modello)
Gunaseelan (2004) · 2 DOI27435 °C · mesofiloBanana peelspunto finale (curva del modello)
Gunaseelan (2004) · 3 DOI27735 °C · mesofiloBanana peelspunto finale (curva del modello)
Gunaseelan (2004) · 4 DOI28435 °C · mesofiloBanana peelspunto finale (curva del modello)
Gunaseelan (2004) · 5 DOI30035 °C · mesofiloBanana peelspunto finale (curva del modello)
Gunaseelan (2004) · 6 DOI31435 °C · mesofiloBanana peelspunto finale (curva del modello)
Gunaseelan (2004) · 7 DOI32135 °C · mesofiloBanana peelspunto finale (curva del modello)
Gunaseelan (2004) · 8 DOI32235 °C · mesofiloBanana peelspunto finale (curva del modello)
Sanjaya et al. (2016) · 1 DOI33235 °C · mesofiloRooten banana peelpunto finale (curva del modello)
Sanjaya et al. (2016) · 2 DOI34235 °C · mesofiloFresh ripe banana peelpunto finale (curva del modello)
Media ponderata330media aritmetica 324, SD 49

Composizione tipica

Sostanza secca (SS)
18,3% (intervallo 10,6–22,4)
Solidi volatili (SV)
91,4 % SS (intervallo 83,8–94,3)
Rapporto C/N
55,4

Mediana e intervallo delle determinazioni riportate nelle pubblicazioni alla base dei record BMP di questo substrato (lette da: CROPGEN D4, MY-D); sostanza secca: 3 determinazioni, solidi volatili: 9 determinazioni.

Fonti: Sharma et al. (1988); Gunaseelan (2004); Sanjaya et al. (2016).

La composizione della materia prima varia da un lotto all’altro: per i calcoli dell’impianto utilizzare l’analisi di un campione proprio. Il calcolatore inserisce automaticamente valori tipici.

Proprietà di processo

  • fibroso
  • a lenta degradazione
  • stagionale
  • composizione variabile
  • classificazione redazionale

Codigestione — con che cosa abbinarlo, a che cosa prestare attenzione

Dosaggio

Fonti dei dati di processo

  1. Biochemical methane potential and biodegradability of complex organic substrates
  2. Effect of particle size on biogas generation from biomass residues
  3. Anaerobic fermentation of kitchen waste
  4. Batch anaerobic digestion of banana waste - energy potential and modelling of methane production kinetics
  5. Biochemical methane potential of fruits and vegetable solid waste feedstocks
  6. Mesophilic batch anaerobic digestion from fruit fragments
  7. Effects of size and thermophilic pre-hydrolysis of banana peel during anaerobic digestion, and biomethanation potential of key tropical fruit wastes
  8. Improvement of fruit and vegetable waste anaerobic digestion performance and stability with co-substrates addition

Il calcolatore di codigestione valuterà una specifica miscela contenente questo substrato.

Che cosa mostra la raccolta

La raccolta comprende 17 record del potenziale metanigeno (BMP) per il substrato “Banana peels” tratti da 5 pubblicazioni relativi al periodo 1988–2022. I risultati vanno da 243 a 409 m³ CH₄/t SV e la media ponderata è 330 m³ CH₄/t SV (media aritmetica 324, deviazione standard 49).

I test sono stati condotti a 35, 37, 38 °C (regime: mesofilo). Le differenze di temperatura, inoculo, durata del test e preparazione del campione sono cause tipiche della dispersione dei risultati tra i laboratori.

Per 17 record la pubblicazione riporta solo il valore finale. La linea nel grafico è allora una curva del modello (cinetica del primo ordine) e serve solo a confrontare le forme: dalla pubblicazione proviene soltanto il punto finale.

Come utilizzare questi dati

Il BMP descrive il potenziale ottenuto in un test in batch in condizioni di laboratorio. In un impianto a scala reale la resa dipende inoltre dal tempo di ritenzione, dal carico del digestore, dalla miscelazione e dalla composizione dell’alimentazione. Per i calcoli preliminari conviene utilizzare la media ponderata, mentre per la valutazione del rischio l’intero intervallo dei risultati. Nella pianificazione di una specifica alimentazione conviene commissionare un proprio test BMP su un campione rappresentativo.

La metodologia in breve

Il BMP è la quantità di metano ottenuta dai solidi volatili (SV) in un test in batch, espressa in m³ CH₄ per tonnellata di SV (numericamente uguale a NmL CH₄/g SV nelle pubblicazioni) e convertita in condizioni normali (0 °C, 101,325 kPa). La media ponderata attribuisce a ogni pubblicazione un peso complessivo pari a 1, ripartito in parti uguali tra i suoi risultati per il substrato: un articolo che testa venti varietà non pesa più di un articolo con un solo campione. Nei programmi interlaboratorio l’unità è il laboratorio (peso complessivo 1) e, al suo interno, il peso di una prova cresce con il numero di bottiglie (repliche). I risultati dopo pretrattamento (ad es. termico, chimico, enzimatico) sono presentati separatamente e non rientrano nella media.

Le linee continue sono curve misurate nei test. Quando una pubblicazione riporta solo il risultato finale, tracciamo un modello cinetico del primo ordine, B(t) = B₀·(1 − e−kt): dalla pubblicazione proviene soltanto il punto finale e la forma della curva serve unicamente come visualizzazione: da essa non si deve ricavare la produzione di un determinato giorno. Per questo substrato si è assunto k = 0,245 d−1 (mediana delle costanti di velocità k riportate nelle fonti e/o adattate alle curve medie misurate).

Le statistiche descrivono la dispersione dei risultati pubblicati: una raccolta descrittiva, non una meta-analisi né una garanzia della resa dell’impianto.

Metodologia completa e politica di correzione

Bibliografia

  1. 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
  2. Dubrovskis, V.; Plume, I. (2022). Anaerobic fermentation of kitchen waste. Engineering for Rural Development 21. DOI: 10.22616/erdev.2022.21.tf020 DOI
  3. Khan M.T., Brule M., Maurer C., Argyropoulos D., Muller J., Oechsner H. (2016). Batch anaerobic digestion of banana waste - energy potential and modelling of methane production kinetics. AgricEngInt: CIGR Journal 18(1). https://cigrjournal.org/index.php/Ejounral/article/download/3244/2288 fonte
  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. Sanjaya, A.P.; Cahyanto, M.N.; Millati, R. (2016). Mesophilic batch anaerobic digestion from fruit fragments. Renewable Energy 98, 135–141. DOI: 10.1016/j.renene.2016.02.059 DOI

Tutte le fonti del sito: bibliografia.

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