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Test BMPRifiuti alimentari e della ristorazione

Confectionery waste — BMP: 6 studi, media ponderata 318 m³ CH₄/t SV

Confectionery waste: 6 record di dati BMP tratti da 3 pubblicazioni, media ponderata 318 m³ CH₄/t SV, intervallo 200–506.

valutazione: neutraCH₄ ≈ 63 % (stima)

Pubblicato Aggiornato 2 min di letturaRedazione FeedstockData

Foto Mshuang2 / Wikimedia Commons, licenza CC0 1.0, file di origine; modifiche: ritaglio

Media ponderata
318m³ CH₄/t SV
Intervallo
200–506m³ CH₄/t SV
Record
6studi
Pubblicazioni
3fonti
Temperature
36 °C, 39 °Cdel test

Metano nel biogas

Alto contenuto di metano · ≈ 6,3 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); ricco di grassi (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: molto alto (104 m³ CH₄/t); rischio di processo: grassi, acidificazione. Costi di gestione: impurità fisiche (imballaggi, plastiche).

Perché? Fattori della valutazione

Potenziale per tonnellata +3

  • +3potenziale 104 m³ CH₄/t di sostanza fresca (BMP 318 × SS 35,2 % × SV 93,4 %)

Stabilità del processo −1,25

  • −1grassi: rischio di accumulo di acidi grassi a catena lunga (LCFA), flottazione e sovraccarico
  • −0,25acidificazione: rapida degradazione / pH acido, rischio di accumulo di AGV, richiede tamponamento

Gestione e costi −1

  • −1impurità fisiche (imballaggi, plastiche) — depackaging e separazione

Punteggio totale: 0,75 · 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: Confectionery wasteProduzione cumulata di metano nel tempo per 6 record e la media ponderata di 318 m³ CH₄/t SV. 6 delle curve sono curve del modello (cinetica del primo ordine).0200400600051015202530tempo [d]m³ CH₄/t SVPilarska et al. (2018) · 1: 317 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Pilarska et al. (2018) · 2: 408 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Pilarska et al. (2018) · 3: 506 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Alkanok et al. (2014): 200 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Koch et al. (2020) · 1: 340 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Koch et al. (2020) · 2: 344 m³ CH₄/t SV (curva del modello)media318

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 (318); 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
Pilarska et al. (2018) · 1 DOI31739 °C · mesofiloWafers (W)punto finale (curva del modello)
Pilarska et al. (2018) · 2 DOI40839 °C · mesofiloChocolate bars (CB)punto finale (curva del modello)
Pilarska et al. (2018) · 3 DOI50639 °C · mesofiloFilled wafers (FW)punto finale (curva del modello)
Alkanok et al. (2014) DOI20036 °C · mesofilosugar wastepunto finale (curva del modello)
Koch et al. (2020) · 1 DOI340—Tic Tacspunto finale (curva del modello)
Koch et al. (2020) · 2 DOI344—Gummi bearspunto finale (curva del modello)
Media ponderata318media aritmetica 352, SD 101

Composizione tipica

Sostanza secca (SS)
35,2% (intervallo 35,2–35,2)
Solidi volatili (SV)
93,4 % SS (intervallo 93,4–93,4)

Mediana e intervallo delle determinazioni riportate nelle pubblicazioni alla base dei record BMP di questo substrato (lette da: MY-D); sostanza secca: 1 determinazione, solidi volatili: 1 determinazione. SS da una sola determinazione: valore indicativo.

Fonti: Alkanok et al. (2014).

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

  • facilmente degradabile
  • ricco di grassi
  • ricco di carbonio
  • impurità fisiche
  • classificazione redazionale

Bassa affidabilità: la descrizione si basa su caratteristiche generali del gruppo di substrati, non su studi di questo materiale. Va considerata un’indicazione da verificare.

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. Long et al. (2012). Anaerobic co-digestion of fat, oil, and grease (FOG): A review of gas production and process limitations. Process Saf. Environ. Prot.
  4. FNR (2010). Guía sobre el Biogás – Desde la producción hasta el uso (hiszp. wydanie „Leitfaden Biogas”, GIZ 2013)

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 “Confectionery waste” tratti da 3 pubblicazioni relativi al periodo 2014–2020. I risultati vanno da 200 a 506 m³ CH₄/t SV e la media ponderata è 318 m³ CH₄/t SV (media aritmetica 352, deviazione standard 101).

I test sono stati condotti a 36, 39 °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 = 0,232 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. Pilarska, A.A.; Pilarski, K.; Wolna-Maruwka, A.; Boniecki, P.; Zaborowicz, M. (2018). Use of Confectionery Waste in Biogas Production by the Anaerobic Digestion Process. Molecules 24(1), 37. DOI: 10.3390/molecules24010037 DOI
  2. Alkanok, G.; Demirel, B.; Onay, T.T. (2014). Determination of biogas generation potential as a renewable energy source from supermarket wastes. Waste Management 34(1), 134–140. DOI: 10.1016/j.wasman.2013.09.015 DOI
  3. Koch, K.; Hafner, S.; Astals, S.; Weinrich, S. (2020). Evaluation of Common Supermarket Products as Positive Controls in Biochemical Methane Potential (BMP) Tests. Water 12(5), 1223. DOI: 10.3390/w12051223 DOI

Tutte le fonti del sito: bibliografia.

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