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Test BMPSottoprodotti dell’industria agroalimentare

Brewers' spent grain — BMP: 6 studi, media ponderata 347 m³ CH₄/t SV

Brewers' spent grain: 6 record di dati BMP tratti da 3 pubblicazioni, media ponderata 347 m³ CH₄/t SV, intervallo 268–464.

valutazione: neutraCH₄ ≈ 58 % (stima)

Pubblicato Aggiornato 2 min di letturaRedazione FeedstockData

Illustrazione: FeedstockData (IA, Google Gemini)

Media ponderata
347m³ CH₄/t SV
Intervallo
268–464m³ CH₄/t SV
Record
6studi
Pubblicazioni
3fonti
Temperature
37 °Cdel test

Metano nel biogas

Contenuto medio di metano · ≈ 5,8 kWh/m³ di biogas

stima in base al tipo di substrato Gli studi raccolti non contengono misurazioni. L’intervallo deriva dalla composizione approssimativa (ricco di proteine (classificazione di processo)) 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

neutra — valutazione redazionale per gli impianti di biogasNessun vantaggio evidente: conviene applicare una tariffa per il conferimento

Potenziale per tonnellata di sostanza fresca: alto (60 m³ CH₄/t); rischio di processo: proteine / azoto. Costi di gestione: fibre, strato galleggiante.

Perché? Fattori della valutazione

Potenziale per tonnellata +2

  • +2potenziale 60 m³ CH₄/t di sostanza fresca (BMP 347 × composizione secondo FNR (2013), Guía sobre el Biogás, Tabla 4.9: trebbie di birra (granos residuales; SS 23 %, SV 75 % SS))

Stabilità del processo −1

  • −1proteine / azoto: rischio di inibizione da ammoniaca per quote più elevate

Gestione e costi −0,5

  • −0,5fibre, strato galleggiante — triturazione e miscelazione intensa

Punteggio totale: 0,5 · 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: media · esclusi i prezzi di mercato

Aggiungi al calcolatore di codigestione Dati CSV

Curve BMP da 6 studi

Media ponderata Singoli record

Curve BMP: Brewers' spent grainProduzione cumulata di metano nel tempo per 6 record e la media ponderata di 347 m³ CH₄/t SV. 6 delle curve sono curve del modello (cinetica del primo ordine).02004006000510152025303540tempo [d]m³ CH₄/t SVEdunjobi et al. (2024): 268 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Syguła et al. (2023) · 1: 302 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Syguła et al. (2023) · 2: 312 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Syguła et al. (2023) · 3: 316 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Llanos-Lizcano et al. (2024) · 1: 461 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Llanos-Lizcano et al. (2024) · 2: 464 m³ CH₄/t SV (curva del modello)media347

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 (347); 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.

Record e fonti

Scarica il CSV
FonteBMP
m³ CH₄/t SV		TemperaturaCampioneCurva
Edunjobi et al. (2024) DOI26837 °C · mesofilobrewers spent grain (BSG) + inoculum BWWS (D2)punto finale (curva del modello)
Syguła et al. (2023) · 1 DOI30237 °C · mesofilobrewer's spent grain (control reactor, trial with lime)punto finale (curva del modello)
Syguła et al. (2023) · 2 DOI31237 °C · mesofilobrewer's spent grain (control reactor, trial with porous ceramic)punto finale (curva del modello)
Syguła et al. (2023) · 3 DOI31637 °C · mesofilobrewer's spent grain (control reactor, trial with iron)punto finale (curva del modello)
Llanos-Lizcano et al. (2024) · 1 DOI461—Brewery waste (BW), ISR 2punto finale (curva del modello)
Llanos-Lizcano et al. (2024) · 2 DOI464—Brewery waste (BW), ISR 1punto finale (curva del modello)
Media ponderata347media aritmetica 354, SD 86

Proprietà di processo

  • ricco di proteine
  • fibroso
  • alta sostanza secca
  • stagionale
  • classificazione redazionale

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

Dosaggio

Introdurlo gradualmente, iniziando con una dose ridotta e monitorando il processo (ad es. FOS/TAC, pH, composizione del gas).

Fonti dei dati di processo

  1. Hagos et al. (2017). Anaerobic co-digestion process for biogas production: progress, challenges and perspectives. Renew. Sustain. Energy Rev.
  2. Weiland, P. (2010) Biogas production: current state and perspectives. Applied Microbiology and Biotechnology
  3. Rajagopal, Masse, Singh (2013). A critical review on inhibition of anaerobic digestion process by excess ammonia. Bioresour. Technol.
  4. Panjicko et al. (2017). Biogas production from brewery spent grain as a mono-substrate in a two-stage process. J. Clean. Prod.
  5. Hendriks, Zeeman (2009). Pretreatments to enhance the digestibility of lignocellulosic biomass. Bioresour. Technol.
  6. Herrmann et al. (2011). Effects of ensiling, silage additives and storage period on methane formation of biogas crops. Bioresour. Technol.

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

Che cosa mostra la raccolta

La raccolta comprende 6 record del potenziale metanigeno (BMP) per il substrato “Brewers' spent grain” tratti da 3 pubblicazioni relativi al periodo 2023–2024. I risultati vanno da 268 a 464 m³ CH₄/t SV e la media ponderata è 347 m³ CH₄/t SV (media aritmetica 354, deviazione standard 86).

I test sono stati condotti a 37 °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 6 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 = 0,091 d−1 (nessun dato cinetico per il gruppo – è stata utilizzata la mediana di tutte le costanti di velocità k disponibili (93 valori)).

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. Edunjobi, T.D.; Agbede, O.O.; Aworanti, O.A.; Adebayo, A.O.; Agarry, S.E.; Ogunkunle, O.; Laseinde, O.T. (2024). Enhanced anaerobic digestion of brewers’ spent grain: effect of inoculum, poultry manure application and iron (iii) chloride supplementation on biogas production and its kinetics. Biomass Conversion and Biorefinery 14(23), 29561–29577. DOI: 10.1007/s13399-023-04813-6 DOI
  2. Syguła, E.; Rasaq, W.A.; Świechowski, K. (2023). Effects of Iron, Lime, and Porous Ceramic Powder Additives on Methane Production from Brewer’s Spent Grain in the Anaerobic Digestion Process. Materials 16(15), 5245. DOI: 10.3390/ma16155245 DOI
  3. Llanos-Lizcano, R.; Senila, L.; Modoi, O.C. (2024). Evaluation of Biochemical Methane Potential and Kinetics of Organic Waste Streams for Enhanced Biogas Production. Agronomy 14(11), 2546. DOI: 10.3390/agronomy14112546 DOI

Tutte le fonti del sito: bibliografia.

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