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Test BMPEffluenti zootecnici (liquame, letame, pollina)

Poultry manure — BMP: 13 studi, media ponderata 214 m³ CH₄/t SV

Poultry manure: 13 record di dati BMP tratti da 8 pubblicazioni, media ponderata 214 m³ CH₄/t SV, intervallo 73–295.

valutazione: neutraCH₄ ≈ 55 % (stima)

Pubblicato Aggiornato 2 min di letturaRedazione FeedstockData

Foto Photo by Bob Nichols, USDA Natural Resources Conservation Service. / Wikimedia Commons, pubblico dominio, file di origine; modifiche: ritaglio

Media ponderata
214m³ CH₄/t SV
Intervallo
73–295m³ CH₄/t SV
Record
13studi
Pubblicazioni
8fonti
Temperature
35 °C, 36 °C, 37 °C, 38 °Cdel test

Metano nel biogas

Contenuto medio di metano · ≈ 5,5 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 2,5 % 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

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

Potenziale per tonnellata di sostanza fresca: alto (98 m³ CH₄/t); rischio di processo: proteine / azoto, inibitori, sale / sodio. Costi di gestione: sabbia, pietre, gusci.

Perché? Fattori della valutazione

Potenziale per tonnellata +2

  • +2potenziale 98 m³ CH₄/t di sostanza fresca (BMP 214 × SS 60,3 % × SV 76 %)

Stabilità del processo −2

  • −1proteine / azoto: rischio di inibizione da ammoniaca per quote più elevate
  • −0,5inibitori: naturali o residui (ad es. limonene, polifenoli, antibiotici, metalli)
  • −0,5sale / sodio: inibizione per quote elevate

Gestione e costi −0,5

  • −0,5sabbia, pietre, gusci — sedimento nel digestore

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: alta · esclusi i prezzi di mercato

Aggiungi al calcolatore di codigestione Dati CSV

Curve BMP da 13 studi

Media ponderata Singoli record

Curve BMP: Poultry manureProduzione cumulata di metano nel tempo per 13 record e la media ponderata di 214 m³ CH₄/t SV. 13 delle curve sono curve del modello (cinetica del primo ordine).0100200300400051015202530tempo [d]m³ CH₄/t SVRahman et al. (2019): 254 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Saha et al. (2025): 73 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Cu et al. (2014): 173 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Kafle i Chen (2016): 258 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Kouas et al. (2017): 286 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Lallement et al. (2023) · 1: 173 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Lallement et al. (2023) · 2: 186 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Lallement et al. (2023) · 3: 211 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Lallement et al. (2023) · 4: 217 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Lallement et al. (2023) · 5: 264 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Lallement et al. (2023) · 6: 274 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Li et al. (2013): 295 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Pyykkönen et al. (2023): 150 m³ CH₄/t SV (curva del modello)media214

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 (214); 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 (1)

Record e fonti

Scarica il CSV
FonteBMP
m³ CH₄/t SV		TemperaturaCampioneCurva
Rahman et al. (2019) DOI25435 °C · mesofilopoultry droppings (PD)punto finale (curva del modello)
Saha et al. (2025) DOI7335 °C · mesofilopoultry droppings (PD), 100%punto finale (curva del modello)
Cu et al. (2014) DOI17337 °C · mesofilochicken manurepunto finale (curva del modello)
Kafle i Chen (2016) DOI25836 °C · mesofilochicken manurepunto finale (curva del modello)
Kouas et al. (2017) DOI28635 °C · mesofilomanurepunto finale (curva del modello)
Lallement et al. (2023) · 1 DOI17338 °C · mesofiloTurkey manurepunto finale (curva del modello)
Lallement et al. (2023) · 2 DOI18638 °C · mesofiloPoultry manurepunto finale (curva del modello)
Lallement et al. (2023) · 3 DOI21138 °C · mesofiloPoultry manurepunto finale (curva del modello)
Lallement et al. (2023) · 4 DOI21738 °C · mesofiloPoultry manurepunto finale (curva del modello)
Lallement et al. (2023) · 5 DOI26438 °C · mesofiloPoultry manurepunto finale (curva del modello)
Lallement et al. (2023) · 6 DOI27438 °C · mesofiloPoultry manurepunto finale (curva del modello)
Li et al. (2013) DOI29537 °C · mesofiloChicken Manurepunto finale (curva del modello)
Pyykkönen et al. (2023) DOI15037 °C · mesofiloChicken manure (CM)punto finale (curva del modello)
Media ponderata214media aritmetica 216, SD 64

Composizione tipica

Sostanza secca (SS)
60,3% (intervallo 25,9–75,9)
Solidi volatili (SV)
76 % SS (intervallo 62–84)
Azoto
2,5 % SS
Rapporto C/N
14,3

Mediana e intervallo delle determinazioni riportate nelle pubblicazioni alla base dei record BMP di questo substrato (lette da: MY-D); sostanza secca: 9 determinazioni, solidi volatili: 7 determinazioni. Il rapporto C/N è stato calcolato come rapporto tra il contenuto di C e di N (% SS) dalla stessa fonte.

Fonti: Cu et al. (2014); Kafle et al. (2016); Lallement et al. (2023); Li et al. (2013).

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

  • ricco di azoto
  • ricco di proteine
  • alta sostanza secca
  • sabbia e sedimenti
  • salino
  • contiene inibitori
  • 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. Sharma et al. (2013). Thermophilic anaerobic co-digestion of poultry litter and thin stillage. Bioresour. Technol.
  2. Rajagopal, Masse, Singh (2013). A critical review on inhibition of anaerobic digestion process by excess ammonia. Bioresour. Technol.
  3. Sung, Liu (2003). Ammonia inhibition on thermophilic anaerobic digestion. Chemosphere
  4. Abouelenien et al. (2010). Improved methane fermentation of chicken manure via ammonia removal by biogas recycle. Bioresour. Technol.
  5. Salminen, Rintala (2002). Anaerobic digestion of organic solid poultry slaughterhouse waste - a review. Bioresour. Technol.
  6. Rozporządzenie (WE) nr 1069/2009 określające przepisy sanitarne dotyczące produktów ubocznych pochodzenia zwierzęcego (art. 9, 10, 12–14, 24)
  7. Rozporządzenie Komisji (UE) nr 142/2011 wykonujące rozporządzenie (WE) nr 1069/2009 (zał. IV rozdz. III, zał. V rozdz. I i III)
  8. FNR (2010). Guía sobre el Biogás – Desde la producción hasta el uso (hiszp. wydanie „Leitfaden Biogas”, GIZ 2013)
  9. Niu et al. (2013). Mesophilic methane fermentation of chicken manure at a wide range of ammonia concentration: stability, inhibition and recovery. Bioresour. Technol.

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

Che cosa mostra la raccolta

La raccolta comprende 13 record del potenziale metanigeno (BMP) per il substrato “Poultry manure” tratti da 8 pubblicazioni relativi al periodo 2013–2025. I risultati vanno da 73 a 295 m³ CH₄/t SV e la media ponderata è 214 m³ CH₄/t SV (media aritmetica 216, deviazione standard 64).

I test sono stati condotti a 35, 36, 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 13 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 = 0,393 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. Rahman, M.; Saha, C.K.; Feng, L.; Møller, H.B.; Alam, M. (2019). Anaerobic digestion of agro-industrial wastes of Bangladesh: Influence of total solids content. Engineering in Agriculture, Environment and Food 12(4), 484–493. DOI: 10.1016/j.eaef.2019.10.002 DOI
  2. Saha, C.K.; Nime, J.; Khatun, M.L.; Sharna, T.H.; Alam, M.M. (2025). Rice straw co-digestion potential with cow dung and poultry droppings for maximizing biogas production in Bangladesh. Heliyon 11(4), e42687. DOI: 10.1016/j.heliyon.2025.e42687 DOI
  3. Cu, T.T.T.; Nguyen, T.X.; Triolo, J.M.; Pedersen, L.; Le, V.D.; Le, P.D.; Sommer, S.G. (2014). Biogas Production from Vietnamese Animal Manure, Plant Residues and Organic Waste: Influence of Biomass Composition on Methane Yield. Asian-Australasian Journal of Animal Sciences 28(2), 280–289. DOI: 10.5713/ajas.14.0312 DOI
  4. Kafle, G.K.; Chen, L. (2016). Comparison on batch anaerobic digestion of five different livestock manures and prediction of biochemical methane potential (BMP) using different statistical models. Waste Management 48, 492–502. DOI: 10.1016/j.wasman.2015.10.021 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
  6. Lallement, A.; Peyrelasse, C.; Lagnet, C.; Barakat, A.; Schraauwers, B.; Maunas, S.; Monlau, F. (2023). A Detailed Database of the Chemical Properties and Methane Potential of Biomasses Covering a Large Range of Common Agricultural Biogas Plant Feedstocks. Waste 1(1), 195–227. DOI: 10.3390/waste1010014 DOI
  7. Li, Y.; Zhang, R.; Liu, G.; Chen, C.; He, Y.; Liu, X. (2013). Comparison of methane production potential, biodegradability, and kinetics of different organic substrates. Bioresource Technology 149, 565–569. DOI: 10.1016/j.biortech.2013.09.063 DOI
  8. Pyykkönen, V.; Winquist, E.; Seppänen, A.M.; Vainio, M.; Virkkunen, E.; Koppelmäki, K.; Rasi, S. (2023). Anaerobic Digestion of Solid Agricultural Biomass in Leach-Bed Reactors. Bioengineering 10(4), 433. DOI: 10.3390/bioengineering10040433 DOI

Tutte le fonti del sito: bibliografia.

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