BMP-onderzoekEnergiegewassen en hele-plantgewassen (WCS)

Maize silage (whole crop) — BMP: 82 onderzoeken, gewogen gemiddelde 341 m³ CH₄/t oDS

Maize silage (whole crop): 82 records aan BMP-gegevens uit 17 publicaties, gewogen gemiddelde 341 m³ CH₄/t oDS, bereik 245–480.

beoordeling: zeer goedCH₄ 59 %

Gepubliceerd Bijgewerkt 2 min leestijdRedactie FeedstockData

Foto Luis Miguel Bugallo Sánchez (user Lmbuga) / Wikimedia Commons, licentie CC BY-SA 3.0, bronbestand; wijzigingen: bijsnijding

Gewogen gemiddelde
341m³ CH₄/t oDS
Bereik
245–480m³ CH₄/t oDS
Records
82onderzoeken
Publicaties
17bronnen
Temperaturen
35 °C, 36 °C, 37 °C, 38 °C, 40 °Cvan de test

Methaan in biogas

Gemiddeld methaangehalte · ≈ 5,9 kWh/m³ biogas

gemeten gemiddelde van 1 onderzoek BMP; in een batchtest is het CH₄-aandeel doorgaans hoger dan in een installatie.

Hoe wij het berekenen en wat de zones betekenen

Beoordeling voor biogasinstallaties

zeer goed — redactionele beoordeling voor biogasinstallatiesHet waard om te accepteren, zelfs gratis of tegen betaling aan de leverancier

Potentieel per ton vers materiaal: zeer hoog (110 m³ CH₄/t); procesrisico: verzuring. Geen aanvullende verwerkingseisen.

Waarom? Beoordelingsfactoren

Potentieel per ton +3

  • +3potentieel 110 m³ CH₄/t vers materiaal (BMP 341 × DS 33,6% × oDS 95,8%)

Processtabiliteit −0,5

  • −0,5verzuring: snelle afbraak / zure pH, risico op ophoping van VVZ, buffering nodig

Verwerking en kosten 0

  • 0geen factoren

Totaal aantal punten: 2,5 · drempels: ≥ 2,5 zeer goed, ≥ 1 goed, daaronder — neutraal; negatief bij cumulatief procesrisico.

Redactionele beoordeling volgens de methodologie · betrouwbaarheid van de beoordeling: hoog · exclusief marktprijzen

Toevoegen aan de covergistingsrekentool CSV-gegevens

BMP-curves uit 82 onderzoeken

Gewogen gemiddelde Afzonderlijke records

BMP-curves: Maize silage (whole crop)Cumulatieve methaanproductie in de tijd voor 82 records en het gewogen gemiddelde van 341 m³ CH₄/t oDS. 82 van de curves zijn modelcurves (kinetiek van de eerste orde).02004006000510152025303540tijd [d]m³ CH₄/t oDSAmon et al. (2007) · 1: 268 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Amon et al. (2007) · 2: 280 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Amon et al. (2007) · 3: 283 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Amon et al. (2007) · 4: 287 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Amon et al. (2007) · 5: 302 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Amon et al. (2007) · 6: 313 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Amon et al. (2007) · 7: 326 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Amon et al. (2007) · 8: 334 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Amon et al. (2007) · 9: 366 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Amon et al. (2007) · 10: 390 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Neureiter (2005) · 1: 338 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Neureiter (2005) · 2: 355 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Neureiter (2005) · 3: 383 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Neureiter (2005) · 4: 405 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Neureiter (2005) · 5: 480 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Perez Lopez (2005) · 1: 319 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Perez Lopez (2005) · 2: 335 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Perez Lopez (2005) · 3: 350 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Perez Lopez (2005) · 4: 391 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Perez Lopez (2005) · 5: 435 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Pouech (b.r.): 397 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Dubrovskis i Plume (2017): 335 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 1: 245 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 2: 248 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 3: 272 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 4: 275 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 5: 278 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 6: 284 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 7: 288 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 8: 290 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 9: 293 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 10: 298 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 11: 319 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 12: 324 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 13: 327 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 14: 328 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 15: 331 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 16: 332 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 17: 339 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 18: 344 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 19: 345 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 20: 346 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 21: 348 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 22: 349 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 23: 351 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 24: 352 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 25: 353 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 26: 360 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 27: 362 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 28: 374 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 29: 396 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 30: 398 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 31: 421 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kaiser (2007) · 32: 432 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Koch et al. (2017) · 1: 332 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Koch et al. (2017) · 2: 335 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Koch et al. (2017) · 3: 340 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Koch et al. (2017) · 4: 345 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Koch et al. (2017) · 5: 350 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Koch et al. (2017) · 6: 355 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kolbl et al. (2014): 256 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Kolbl (2014): 438 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Labatut et al. (2011): 296 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Lallement et al. (2023) · 1: 272 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Lallement et al. (2023) · 2: 301 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Lallement et al. (2023) · 3: 319 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Lallement et al. (2023) · 4: 335 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Lallement et al. (2023) · 5: 336 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Lallement et al. (2023) · 6: 376 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Lallement et al. (2023) · 7: 384 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Lallement et al. (2023) · 8: 418 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Luna-delRisco et al. (2011) · 1: 286 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Luna-delRisco et al. (2011) · 2: 307 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Luna-delRisco et al. (2011) · 3: 328 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Mast et al. (2014): 349 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Baute et al. (2018): 335 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Barbot et al. (2015): 303 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Ruf i Emmerling (2018) · 1: 282 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Ruf i Emmerling (2018) · 2: 288 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Ruf i Emmerling (2018) · 3: 335 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Ruf i Emmerling (2018) · 4: 347 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)Vervaeren et al. (2010): 378 m³ CH₄/t oDS (modelcurve)gemiddelde341

Gestippelde lijnen zijn een modelcurve (kinetiek van de eerste orde, B(t) = B₀·(1 − e−kt)); het eindpunt is afkomstig uit de publicatie. Alle curves zijn modelcurves.

Cumulatieve methaanproductie gedurende de test [m³ CH₄/t oDS]. De dikke lijn is het gewogen gemiddelde van alle records (341); punten markeren de in de publicaties vermelde eindwaarden. Wijs naar de grafiek om waarden af te lezen; klik op een item in de legenda om een record te verbergen of te tonen.

  • De overige records in de legenda tonen (70)

Records en bronnen

CSV downloaden
BronBMP
m³ CH₄/t oDS
CH₄ in biogas
% vol., gemeten
TemperatuurMonsterCurve
Amon et al. (2007) · 1 DOI268—38 °C · mesofielMaizeeindpunt (modelcurve)
Amon et al. (2007) · 2 DOI280—38 °C · mesofielMaizeeindpunt (modelcurve)
Amon et al. (2007) · 3 DOI283—38 °C · mesofielMaizeeindpunt (modelcurve)
Amon et al. (2007) · 4 DOI287—38 °C · mesofielMaizeeindpunt (modelcurve)
Amon et al. (2007) · 5 DOI302—38 °C · mesofielMaizeeindpunt (modelcurve)
Amon et al. (2007) · 6 DOI313—38 °C · mesofielMaizeeindpunt (modelcurve)
Amon et al. (2007) · 7 DOI326—38 °C · mesofielMaizeeindpunt (modelcurve)
Amon et al. (2007) · 8 DOI334—38 °C · mesofielMaizeeindpunt (modelcurve)
Amon et al. (2007) · 9 DOI366—38 °C · mesofielMaizeeindpunt (modelcurve)
Amon et al. (2007) · 10 DOI390—38 °C · mesofielMaize Silageeindpunt (modelcurve)
Neureiter (2005) · 1338—35 °C · mesofielMaize · voorbehandeling: Silage 44 dayseindpunt (modelcurve)
Neureiter (2005) · 2355—35 °C · mesofielMaize · voorbehandeling: Silage 44 days Not compressedeindpunt (modelcurve)
Neureiter (2005) · 3383—35 °C · mesofielMaizeeindpunt (modelcurve)
Neureiter (2005) · 4405—35 °C · mesofielMaize · voorbehandeling: Silage 119 days Not compressedeindpunt (modelcurve)
Neureiter (2005) · 5480—35 °C · mesofielMaize · voorbehandeling: Silage 119 dayseindpunt (modelcurve)
Perez Lopez (2005) · 1319—35 °C · mesofielCorn ((Whole crop maize silage)) · voorbehandeling: Silageeindpunt (modelcurve)
Perez Lopez (2005) · 2335—35 °C · mesofielCorn ((Whole crop maize silage)) · voorbehandeling: Silageeindpunt (modelcurve)
Perez Lopez (2005) · 3350—35 °C · mesofielCorn ((Whole crop maize silage)) · voorbehandeling: Silageeindpunt (modelcurve)
Perez Lopez (2005) · 4391—35 °C · mesofielCorn ((Whole crop maize silage))eindpunt (modelcurve)
Perez Lopez (2005) · 5435—35 °C · mesofielCorn ((Whole crop maize silage))eindpunt (modelcurve)
Pouech (b.r.)39758,9 %40 °C · mesofielCorneindpunt (modelcurve)
Dubrovskis i Plume (2017) DOI335—38 °C · mesofielCorn silage (IN+CS, no additives)eindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 1245—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 2248—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 3272—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 4275—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 5278—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 6284—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 7288—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 8290—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 9293—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 10298—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 11319—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 12324—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 13327—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 14328—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 15331—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 16332—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 17339—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 18344—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 19345—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 20346—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 21348—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 22349—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 23351—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 24352—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 25353—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 26360—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 27362—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 28374—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 29396—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 30398—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 31421—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kaiser (2007) · 32432—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Koch et al. (2017) · 1 DOI332—38 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Koch et al. (2017) · 2 DOI335—38 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Koch et al. (2017) · 3 DOI340—38 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Koch et al. (2017) · 4 DOI345—38 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Koch et al. (2017) · 5 DOI350—38 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Koch et al. (2017) · 6 DOI355—38 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Kolbl et al. (2014) DOI256—38 °C · mesofielSilo Maizeeindpunt (modelcurve)
Kolbl (2014)438—38 °C · mesofielMaize Silageeindpunt (modelcurve)
Labatut et al. (2011) DOI296—35 °C · mesofielcorn silageeindpunt (modelcurve)
Lallement et al. (2023) · 1 DOI272—38 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Lallement et al. (2023) · 2 DOI301—38 °C · mesofielMaizeeindpunt (modelcurve)
Lallement et al. (2023) · 3 DOI319—38 °C · mesofielMaizeeindpunt (modelcurve)
Lallement et al. (2023) · 4 DOI335—38 °C · mesofielMaizeeindpunt (modelcurve)
Lallement et al. (2023) · 5 DOI336—38 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Lallement et al. (2023) · 6 DOI376—38 °C · mesofielMaizeeindpunt (modelcurve)
Lallement et al. (2023) · 7 DOI384—38 °C · mesofielMaizeeindpunt (modelcurve)
Lallement et al. (2023) · 8 DOI418—38 °C · mesofielMaizeeindpunt (modelcurve)
Luna-delRisco et al. (2011) · 1286—36 °C · mesofielmaize silageeindpunt (modelcurve)
Luna-delRisco et al. (2011) · 2307—36 °C · mesofielmaize silageeindpunt (modelcurve)
Luna-delRisco et al. (2011) · 3328—36 °C · mesofielmaize silageeindpunt (modelcurve)
Mast et al. (2014) DOI349—37 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Baute et al. (2018) DOI335—38 °C · mesofielZea mays silageeindpunt (modelcurve)
Barbot et al. (2015) DOI303—37 °C · mesofielMaize silage, untreated (MS-untreated, experiment E3)eindpunt (modelcurve)
Ruf i Emmerling (2018) · 1 DOI282—38 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Ruf i Emmerling (2018) · 2 DOI288—38 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Ruf i Emmerling (2018) · 3 DOI335—38 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Ruf i Emmerling (2018) · 4 DOI347—38 °C · mesofielmaizeeindpunt (modelcurve)
Vervaeren et al. (2010) DOI378—37 °C · mesofieluntreated Maizeeindpunt (modelcurve)
Gewogen gemiddelde34158,9 %rekenkundig gemiddelde 337, SD 47

Typische samenstelling

Droge stof (DS)
33,6% (bereik 8,2–89,6)
Organische droge stof (oDS)
95,8 % DS (bereik 75,9–98)
Stikstof
1,1 % DS
C/N-verhouding
44

Mediaan en bereik van de bepalingen die in de publicaties achter de BMP-records van dit substraat zijn vermeld (afgelezen uit: CROPGEN D4, MY-D); droge stof: 57 bepalingen, organische droge stof: 43 bepalingen. C/N is berekend als de verhouding van het C- en N-gehalte (% DS) uit dezelfde bron. Het DS-bereik omvat zowel verse monsters als monsters die vóór de test gedeeltelijk zijn gedroogd of gedroogd – voor vers materiaal geldt het onderste deel van het bereik, bij voorkeur uw eigen meting.

Bronnen: Neureiter (2005); Perez Lopez (2005); Pouech, P. Fruteau, H. Bewa, H.. Agricultural crops for…; Kaiser (2007); Koch e.a. (2017); Kolbl e.a. (2014); Kolbl (2014); Labatut e.a. (2011); Lallement e.a. (2023); Luna-delRisco e.a. (2011); Ruf e.a. (2018); Vervaeren e.a. (2010).

De samenstelling van de grondstof verschilt per partij — gebruik voor berekeningen voor een installatie een analyse van uw eigen monster. De rekentool vult automatisch typische waarden in.

Proceseigenschappen

  • seizoensgebonden
  • koolstofrijk
  • arm aan sporenelementen
  • gemakkelijk afbreekbaar
  • redactionele classificatie

Covergisting — waarmee te combineren, waar op te letten

Dosering

Bronnen van de procesgegevens

  1. Weiland, P. (2010) Biogas production: current state and perspectives. Applied Microbiology and Biotechnology
  2. Chen, Y.; Cheng, J.J.; Creamer, K.S. (2008) Inhibition of anaerobic digestion process: A review. Bioresource Technology
  3. Palatsi, J. et al. (2009) Strategies for recovering inhibition caused by long chain fatty acids on anaerobic thermophilic biogas reactors. Bioresource Technology
  4. Amon, T.; Amon, B.; Kryvoruchko, V.; Machmüller, A.; Hopfner-Sixt, K.; Bodiroza, V.; Hrbek, R.; Friedel, J.; Pötsch, E.; Wagentristl, H.; Schreiner, M.; Zollitsch, W. (2007) Methane production through anaerobic digestion of various energy crops grown in sustainable crop rotations. Bioresource Technology 98(17), 3204–3212
  5. Neureiter,M. Teixeira Pereira dos Santos, J. Perez Lopez, C. Pichler, H. Kirchmayr, R and Braun, R. (2005) Effect of silage preparation on methane yields of whole crop maize silages. ADSW 2005 Conference Proceedings Vol 1. 109-115
  6. Perez Lopez, C. Kirchmayr, R. Neureiter, M. Braun, R. (2005) Effect of physical and chemical pretreatments on methane yield from maize silage and grains. ADSW 2005 Conference Proceedings Vol 2. 204-208
  7. Pouech, P. Fruteau, H. Bewa, H. (None) Agricultural crops for biogas production on anaerobic digestion plants. Biomass for energy and industry 163-165
  8. Dubrovskis, V.; Plume, I. (2017) Enzymatic and catalystic enchancement of methane production from corn silage and grain residues. Engineering for Rural Development
  9. Kaiser, F.L. (2007) Einfluss der stofflichen Zusammensetzung auf die Verdaulichkeit nachwachsender Rohstoffe beim anaeroben Abbau in Biogasreaktoren. Dissertation, Technische Universität München, Wissenschaftszentrum Weihenstephan
  10. Koch, K.; Lippert, T.; Drewes, J.E. (2017) The role of inoculum’s origin on the methane yield of different substrates in biochemical methane potential (BMP) tests. Bioresource Technology 243, 457–463
  11. Kolbl, S.; Paloczi, A.; Panjan, J.; Stres, B. (2014) Addressing case specific biogas plant tasks: Industry oriented methane yields derived from 5L Automatic Methane Potential Test Systems in batch or semi-continuous tests using realistic inocula, substrate particle sizes and organic loading. Bioresource Technology 153, 180–188
  12. Kolbl, S. (2014) Izboljšava anaerobne presnove blata iz komunalnih čistilnih naprav in lignoceluloznih substratov pri pridobivanju bioplina. Rozprawa doktorska, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo
  13. Labatut, R.A.; Angenent, L.T.; Scott, N.R. (2011) Biochemical methane potential and biodegradability of complex organic substrates. Bioresource Technology 102(3), 2255–2264
  14. 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
  15. Luna-delRisco, M.; Normak, A.; Orupõld, K. (2011) Biochemical methane potential of different organic wastes and energy crops from Estonia. Agronomy Research 9(1–2), 331–342
  16. Mast, B.; Lemmer, A.; Oechsner, H.; Reinhardt-Hanisch, A.; Claupein, W.; Graeff-Hönninger, S. (2014) Methane yield potential of novel perennial biogas crops influenced by harvest date. Industrial Crops and Products 58, 194–203
  17. Baute, K.; Van Eerd, L.L.; Robinson, D.E.; Sikkema, P.H.; Mushtaq, M.; Gilroyed, B.H. (2018) Comparing the Biomass Yield and Biogas Potential of Phragmites australis with Miscanthus x giganteus and Panicum virgatum Grown in Canada. Energies 11(9), 2198
  18. Barbot, Y.; Thomsen, C.; Thomsen, L.; Benz, R. (2015) Anaerobic Digestion of Laminaria japonica Waste from Industrial Production Residues in Laboratory- and Pilot-Scale. Marine Drugs 13(9), 5947–5975
  19. Ruf, T.; Emmerling, C. (2018) Site-adapted production of bioenergy feedstocks on poorly drained cropland through the cultivation of perennial crops. A feasibility study on biomass yield and biochemical methane potential. Biomass and Bioenergy 119, 429–435
  20. Vervaeren, H.; Hostyn, K.; Ghekiere, G.; Willems, B. (2010) Biological ensilage additives as pretreatment for maize to increase the biogas production. Renewable Energy 35(9), 2089–2093
  21. Herrmann et al. (2011). Effects of ensiling, silage additives and storage period on methane formation of biogas crops. Bioresour. Technol.

De covergistingsrekentool beoordeelt een specifiek mengsel dat dit substraat bevat.

Wat de compilatie laat zien

De compilatie omvat 82 records van het methaanpotentieel (BMP) voor het substraat “Maize silage (whole crop)” uit 17 publicaties gepubliceerd in 2005–2023. De resultaten lopen uiteen van 245 tot 480 m³ CH₄/t oDS en het gewogen gemiddelde bedraagt 341 m³ CH₄/t oDS (rekenkundig gemiddelde 337, standaardafwijking 47).

De tests zijn uitgevoerd bij 35, 36, 37, 38, 40 °C (regime: mesofiel). Verschillen in temperatuur, inoculum, testduur en monstervoorbereiding zijn typische oorzaken van de spreiding van resultaten tussen laboratoria.

Voor 82 records vermeldt de publicatie alleen de eindwaarde. De lijn in de grafiek is dan een modelcurve (kinetiek van de eerste orde) en dient alleen om vormen te vergelijken — alleen het eindpunt is afkomstig uit de publicatie.

Hoe u deze gegevens gebruikt

BMP beschrijft het potentieel dat in een batchtest onder laboratoriumomstandigheden wordt verkregen. In een installatie op ware grootte hangt het rendement bovendien af van de verblijftijd, de belasting van de vergister, de menging en de samenstelling van het voer. Gebruik voor voorlopige berekeningen het best het gewogen gemiddelde en voor risicobeoordeling het hele bereik van de resultaten. Bij de planning van een specifiek voer is het raadzaam een eigen BMP-test op een representatief monster te laten uitvoeren.

Methodologie in het kort

BMP is de hoeveelheid methaan die in een batchtest uit organische droge stof (oDS) wordt verkregen, uitgedrukt in m³ CH₄ per ton oDS (numeriek gelijk aan NmL CH₄/g oDS in de publicaties) en omgerekend naar normaalomstandigheden (0 °C, 101,325 kPa). Bij het gewogen gemiddelde krijgt elke publicatie een totaalgewicht van 1, gelijkmatig verdeeld over haar resultaten voor het substraat — een artikel dat twintig variëteiten test, weegt dus niet zwaarder dan een artikel met één monster. Bij interlaboratoriumprogramma’s is het laboratorium de eenheid (totaalgewicht 1), en binnen het laboratorium neemt het gewicht van een test toe met het aantal flessen (herhalingen). Resultaten na voorbehandeling (bijv. thermisch, chemisch, enzymatisch) worden apart getoond en tellen niet mee in het gemiddelde.

Doorgetrokken lijnen zijn in de tests gemeten curves. Wanneer een publicatie alleen het eindresultaat vermeldt, tekenen wij een kinetisch model van de eerste orde, B(t) = B₀·(1 − e−kt): alleen het eindpunt is afkomstig uit de publicatie en de vorm van de curve dient uitsluitend ter visualisatie — lees er niet de productie op een bepaalde dag uit af. Voor dit substraat is k = 0,085 d−1 aangenomen (mediaan van de in de bronnen vermelde en/of aan de gemiddelde gemeten curves gefitte snelheidsconstanten k).

De statistieken beschrijven de spreiding van gepubliceerde resultaten — een beschrijvende compilatie, geen meta-analyse en geen garantie voor het rendement van een installatie.

Volledige methodologie en correctiebeleid

Resultaten na voorbehandeling (17) — uitgesloten van het gemiddelde
BronBMP
m³ CH₄/t oDS
VoorbehandelingMonster
Perez Lopez (2005)538—Corn
Perez Lopez (2005)530—Corn
Perez Lopez (2005)431—Corn ((Whole crop maize silage))
Perez Lopez (2005)409—Corn ((Whole crop maize silage))
Perez Lopez (2005)422—Corn ((Whole crop maize silage))
Perez Lopez (2005)538—Corn ((Whole crop maize silage))
Perez Lopez (2005)584—Corn ((Whole crop maize silage))
Perez Lopez (2005)597—Corn ((Whole crop maize silage))
Perez Lopez (2005)539—Corn ((Whole crop maize silage))
Neureiter (2005)348—Maize
Neureiter (2005)377—Maize
Neureiter (2005)414—Maize
Neureiter (2005)423—Maize
Neureiter (2005)419—Maize
Neureiter (2005)486—Maize
Neureiter (2005)427—Maize
Neureiter (2005)537—Maize

Bibliografie

  1. Amon, T.; Amon, B.; Kryvoruchko, V.; Machmüller, A.; Hopfner-Sixt, K.; Bodiroza, V.; Hrbek, R.; Friedel, J.; Pötsch, E.; Wagentristl, H.; Schreiner, M.; Zollitsch, W. (2007). Methane production through anaerobic digestion of various energy crops grown in sustainable crop rotations. Bioresource Technology 98(17), 3204–3212. DOI: 10.1016/j.biortech.2006.07.007 DOI
  2. Neureiter,M. Teixeira Pereira dos Santos, J. Perez Lopez, C. Pichler, H. Kirchmayr, R and Braun, R. (2005). Effect of silage preparation on methane yields of whole crop maize silages. ADSW 2005 Conference Proceedings Vol 1. 109-115.
  3. Perez Lopez, C. Kirchmayr, R. Neureiter, M. Braun, R. (2005). Effect of physical and chemical pretreatments on methane yield from maize silage and grains. ADSW 2005 Conference Proceedings Vol 2. 204-208.
  4. Pouech, P. Fruteau, H. Bewa, H.. Agricultural crops for biogas production on anaerobic digestion plants. Biomass for energy and industry 163-165.
  5. Dubrovskis, V.; Plume, I. (2017). Enzymatic and catalystic enchancement of methane production from corn silage and grain residues. Engineering for Rural Development. DOI: 10.22616/erdev2017.16.n088 DOI
  6. Kaiser, F.L. (2007). Einfluss der stofflichen Zusammensetzung auf die Verdaulichkeit nachwachsender Rohstoffe beim anaeroben Abbau in Biogasreaktoren. Dissertation, Technische Universität München, Wissenschaftszentrum Weihenstephan. https://mediatum.ub.tum.de/631394 bron
  7. Koch, K.; Lippert, T.; Drewes, J.E. (2017). The role of inoculum’s origin on the methane yield of different substrates in biochemical methane potential (BMP) tests. Bioresource Technology 243, 457–463. DOI: 10.1016/j.biortech.2017.06.142 DOI
  8. Kolbl, S.; Paloczi, A.; Panjan, J.; Stres, B. (2014). Addressing case specific biogas plant tasks: Industry oriented methane yields derived from 5L Automatic Methane Potential Test Systems in batch or semi-continuous tests using realistic inocula, substrate particle sizes and organic loading. Bioresource Technology 153, 180–188. DOI: 10.1016/j.biortech.2013.12.010 DOI
  9. Kolbl, S. (2014). Izboljšava anaerobne presnove blata iz komunalnih čistilnih naprav in lignoceluloznih substratov pri pridobivanju bioplina. Rozprawa doktorska, Univerza v Ljubljani, Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo.
  10. Labatut, R.A.; Angenent, L.T.; Scott, N.R. (2011). Biochemical methane potential and biodegradability of complex organic substrates. Bioresource Technology 102(3), 2255–2264. DOI: 10.1016/j.biortech.2010.10.035 DOI
  11. 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
  12. Luna-delRisco, M.; Normak, A.; Orupõld, K. (2011). Biochemical methane potential of different organic wastes and energy crops from Estonia. Agronomy Research 9(1–2), 331–342. https://www.semanticscholar.org/paper/25cf2d7bba4758136830a9a02caf3ecd997173bb bron
  13. Mast, B.; Lemmer, A.; Oechsner, H.; Reinhardt-Hanisch, A.; Claupein, W.; Graeff-Hönninger, S. (2014). Methane yield potential of novel perennial biogas crops influenced by harvest date. Industrial Crops and Products 58, 194–203. DOI: 10.1016/j.indcrop.2014.04.017 DOI
  14. Baute, K.; Van Eerd, L.L.; Robinson, D.E.; Sikkema, P.H.; Mushtaq, M.; Gilroyed, B.H. (2018). Comparing the Biomass Yield and Biogas Potential of Phragmites australis with Miscanthus x giganteus and Panicum virgatum Grown in Canada. Energies 11(9), 2198. DOI: 10.3390/en11092198 DOI
  15. Barbot, Y.; Thomsen, C.; Thomsen, L.; Benz, R. (2015). Anaerobic Digestion of Laminaria japonica Waste from Industrial Production Residues in Laboratory- and Pilot-Scale. Marine Drugs 13(9), 5947–5975. DOI: 10.3390/md13095947 DOI
  16. Ruf, T.; Emmerling, C. (2018). Site-adapted production of bioenergy feedstocks on poorly drained cropland through the cultivation of perennial crops. A feasibility study on biomass yield and biochemical methane potential. Biomass and Bioenergy 119, 429–435. DOI: 10.1016/j.biombioe.2018.10.007 DOI
  17. Vervaeren, H.; Hostyn, K.; Ghekiere, G.; Willems, B. (2010). Biological ensilage additives as pretreatment for maize to increase the biogas production. Renewable Energy 35(9), 2089–2093. DOI: 10.1016/j.renene.2010.02.010 DOI

Alle bronnen van de site: bibliografie.