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Test BMPFrutta, verdura e relativi residui

Zucchini and vegetable marrow — BMP: 4 studi, media ponderata 309 m³ CH₄/t SV

Zucchini and vegetable marrow: 4 record di dati BMP tratti da 2 pubblicazioni, media ponderata 309 m³ CH₄/t SV, intervallo 263–344.

CH₄ ≈ 52 % (stima)

Pubblicato Aggiornato 2 min di letturaRedazione FeedstockData

Foto nociveglia from Appennino Emiliano, Italy / Wikimedia Commons, licenza CC BY 2.0, file di origine; modifiche: ritaglio

Media ponderata
309m³ CH₄/t SV
Intervallo
263–344m³ CH₄/t SV
Record
4studi
Pubblicazioni
2fonti
Temperature
35 °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

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 4 studi

Media ponderata Singoli record

Curve BMP: Zucchini and vegetable marrowProduzione cumulata di metano nel tempo per 4 record e la media ponderata di 309 m³ CH₄/t SV. 4 delle curve sono curve del modello (cinetica del primo ordine).0100200300400051015202530tempo [d]m³ CH₄/t SVDubrovskis i Plume (2017) · 1: 263 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Dubrovskis i Plume (2017) · 2: 279 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Dubrovskis i Plume (2017) · 3: 280 m³ CH₄/t SV (curva del modello)Kouas et al. (2017): 344 m³ CH₄/t SV (curva del modello)media309

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 (309); 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
Dubrovskis i Plume (2017) · 126338 °C · mesofiloVegetable marrow biomass, bioreactor R11punto finale (curva del modello)
Dubrovskis i Plume (2017) · 227938 °C · mesofiloVegetable marrow biomass, bioreactor R12punto finale (curva del modello)
Dubrovskis i Plume (2017) · 328038 °C · mesofiloVegetable marrow biomass, bioreactor R10punto finale (curva del modello)
Kouas et al. (2017) DOI34435 °C · mesofilozucchinipunto finale (curva del modello)
Media ponderata309media aritmetica 292, SD 36

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.

facilmente degradabile
zuccheri, amido, glicerolo → rapida idrolisi e acidificazione (AGV), richiede tamponamento
acido
basso pH del substrato (insilati, borlanda, siero di latte, frutta)
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
ricco di carbonio
alto C/N → carenza di azoto; si abbina bene a substrati ricchi di azoto
povero di azoto
alto C/N → carenza di azoto; si abbina bene a substrati ricchi di azoto

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. Improvement of fruit and vegetable waste anaerobic digestion performance and stability with co-substrates addition
  2. Biochemical methane potential and biodegradability of complex organic substrates
  3. Biogas from wastes of pumpkin, marrow and apple
  4. Robust assessment of both biochemical methane potential and degradation kinetics of solid residues in successive batches
  5. Effects of size and thermophilic pre-hydrolysis of banana peel during anaerobic digestion, and biomethanation potential of key tropical fruit wastes
  6. 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 4 record del potenziale metanigeno (BMP) per il substrato “Zucchini and vegetable marrow” tratti da 2 pubblicazioni del 2017. I risultati vanno da 263 a 344 m³ CH₄/t SV e la media ponderata è 309 m³ CH₄/t SV (media aritmetica 292, deviazione standard 36).

I test sono stati condotti a 35, 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 4 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. Dubrovskis, V.; Plume, I. (2017). Biogas from wastes of pumpkin, marrow and apple. Agronomy Research 15(1), 69–78. https://agronomy.emu.ee/wp-content/uploads/2017/03/Vol15Nr1_Dubrovskis.pdf fonte
  2. 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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