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Test BMPFrutta, verdura e relativi residui

Lettuce — BMP: 6 studi, media ponderata 256 m³ CH₄/t SV

Lettuce: 6 record di dati BMP tratti da 5 pubblicazioni, media ponderata 256 m³ CH₄/t SV, intervallo 199–294.

CH₄ ≈ 57 % (stima)

Pubblicato Aggiornato 2 min di letturaRedazione FeedstockData

Foto GT1976 / Wikimedia Commons, licenza CC BY-SA 4.0, file di origine; modifiche: ritaglio

Media ponderata
256m³ CH₄/t SV
Intervallo
199–294m³ CH₄/t SV
Record
6studi
Pubblicazioni
5fonti
Temperature
35 °C, 55 °Cdel test

Metano nel biogas

Contenuto medio di metano · ≈ 5,7 kWh/m³ di biogas

stima in base al tipo di substrato Gli studi raccolti non contengono misurazioni. L’intervallo deriva dalla composizione approssimativa (proteine dall’azoto totale (N 4,5 % SS × 6,25)) 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

non valutato — valutazione redazionale per gli impianti di biogas

Non valutato: nei dati mancano sostanza secca o solidi volatili. Calcoliamo la valutazione quando sono note la sostanza secca e i solidi volatili del materiale.

Valutazione redazionale secondo la metodologia

Aggiungi al calcolatore di codigestione Dati CSV

Curve BMP da 6 studi

Media ponderata Singoli record

Curve BMP: LettuceProduzione cumulata di metano nel tempo per 6 record e la media ponderata di 256 m³ CH₄/t SV. 6 delle curve sono curve del modello (cinetica del primo ordine).0100200300400051015202530tempo [d]m³ CH₄/t SVYan et al. (2017) · 1: 199 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Yan et al. (2017) · 2: 244 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Cai et al. (2019): 231 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Buffiere et al. (2006): 294 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Aybek et al. (2017): 286 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Kouas et al. (2017): 246 m³ CH₄/t SV (curva del modello)media256

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 (256); 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
Yan et al. (2017) · 1 DOI199—Lettuce (Lactuca sativa) – Leafpunto finale (curva del modello)
Yan et al. (2017) · 2 DOI244—Romaine lettuce (Lactuca sativa var. Ramosa)punto finale (curva del modello)
Cai et al. (2019) DOI231—Lettuce (Lactuca sativa) – Wholepunto finale (curva del modello)
Buffiere et al. (2006) DOI29455 °C · termofiloSaladpunto finale (curva del modello)
Aybek et al. (2017) DOI286—Lettucepunto finale (curva del modello)
Kouas et al. (2017) DOI24635 °C · mesofilolettucepunto finale (curva del modello)
Media ponderata256media aritmetica 250, SD 35

Composizione tipica

Solidi volatili (SV)
87,3 % SS (intervallo 77,3–88,2)
Azoto
4,5 % SS
Rapporto C/N
8,7

Mediana e intervallo delle determinazioni riportate nelle pubblicazioni alla base dei record BMP di questo substrato (lette da: BCBPD); sostanza secca: 0 determinazioni, solidi volatili: 3 determinazioni. Il rapporto C/N è stato calcolato come rapporto tra il contenuto di C e di N (% SS) dalla stessa fonte. Nelle fonti manca la SS: il calcolatore dovrà richiedere un valore.

Fonti: Yan et al. (2017); Cai et al. (2019).

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

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.

Nessuno studio di processo pubblicato

La letteratura utilizzata non descrive i vantaggi o gli svantaggi della digestione di questo substrato oltre ai risultati dei test BMP. Di seguito sono riportate caratteristiche di processo attribuite in base al tipo di materiale — una classificazione redazionale, non il risultato di uno studio.

diluisce l’alimentazione (bassa SS)
bassa sostanza secca, diluisce l’alimentazione
stagionale
disponibilità stagionale — richiede stoccaggio
povero di oligoelementi
povero di oligoelementi: la monodigestione richiede un’integrazione
composizione variabile
elevata variabilità della composizione tra i lotti

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

Dosaggio

Fonti dei dati di processo

  1. Improvement of fruit and vegetable waste anaerobic digestion performance and stability with co-substrates addition
  2. Study on biomethane production and biodegradability of different leafy vegetables in anaerobic digestion
  3. Prediction of methane production performances based on determination of organic components for different vegetable wastes
  4. Towards new indicators for the prediction of solid waste anaerobic digestion properties
  5. Determination and evaluation of biogas and methane productions of vegetable and fruit wastes with Hohenheim Batch Test method
  6. Robust assessment of both biochemical methane potential and degradation kinetics of solid residues in successive batches
  7. Effects of size and thermophilic pre-hydrolysis of banana peel during anaerobic digestion, and biomethanation potential of key tropical fruit wastes
  8. Effect of particle size on biogas generation from biomass residues

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 “Lettuce” tratti da 5 pubblicazioni relativi al periodo 2006–2019. I risultati vanno da 199 a 294 m³ CH₄/t SV e la media ponderata è 256 m³ CH₄/t SV (media aritmetica 250, deviazione standard 35).

I test sono stati condotti a 35, 55 °C (regime: mesofilo, termofilo). 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 = 0,245 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. Yan, H.; Zhao, C.; Zhang, J.; Zhang, R.; Xue, C.; Liu, G.; Chen, C. (2017). Study on biomethane production and biodegradability of different leafy vegetables in anaerobic digestion. AMB Express 7(1), 27. DOI: 10.1186/s13568-017-0325-1 DOI
  2. Cai, F.; 1. Biomass Energy and Environmental Engineering Research Center, College of Chemical Engineering, Beijing University of Chemical Technology, Beijing 100029, China; Yan, H.; Zhang, R.; Liu, G.; Chen, C.; 2. Department of Biological and Agricultural Engineering, University of California, Davis, CA 95616, USA (2019). Prediction of methane production performances based on determination of organic components for different vegetable wastes. International Journal of Agricultural and Biological Engineering 12(3), 154–159. DOI: 10.25165/j.ijabe.20191203.4705 DOI
  3. Buffiere, P.; Loisel, D.; Bernet, N.; Delgenes, J.P. (2006). Towards new indicators for the prediction of solid waste anaerobic digestion properties. Water Science and Technology 53(8), 233–241. DOI: 10.2166/wst.2006.254 DOI
  4. 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
  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

Tutte le fonti del sito: bibliografia.

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