Kiście bananów odmiany Cavendish w różnym stopniu dojrzałości – od zielonych po żółte z brązowymi plamkami.

Badania BMPOwoce, warzywa i ich odpady

Banany (owoce, miąższ) — BMP: 6 badań, średnia ważona 336 m³ CH₄/t s.m.o.

Banany (owoce, miąższ, całe ze skórką) fermentują dobrze dzięki skrobi i cukrom; wynik zależy od dojrzałości, udziału skórki i warunków testu.

CH₄ ≈ 52 % (szacunek)

Opublikowano Zaktualizowano 3 min czytaniaRedakcja Substraty.pl

Fot. Wilfredor / Wikimedia Commons, licencja CC BY-SA 3.0, plik źródłowy; zmiany: kadrowanie

Średnia ważona
336m³ CH₄/t s.m.o.
Zakres
289–367m³ CH₄/t s.m.o.
Rekordy
6badań
Publikacje
4źródła
Temperatury
35 °C, 37 °C, 55 °Ctestu

Metan w biogazie

Średnia zawartość metanu · ≈ 5,2 kWh/m³ biogazu

szacunek z typu substratu W zebranych badaniach brak pomiaru. Przedział wynika z przybliżonego składu (przewaga węglowodanów (brak cech białka i tłuszczu)) i wydajności grup związków wg FNR.

Jak liczymy i co oznaczają strefy

Ocena dla biogazowni

brak oceny — ocena redakcji dla biogazowni

Brak oceny: brak suchej masy lub suchej masy organicznej w danych. Ocenę liczymy, gdy znamy suchą masę i suchą masę organiczną materiału.

Ocena redakcji wg metodyki

Dodaj do kalkulatora kofermentacji Dane CSV

Krzywe BMP z 6 badań

Średnia ważona Pojedyncze rekordy

Krzywe BMP: Banany (owoce, miąższ)Skumulowana produkcja metanu w czasie dla 6 rekordów oraz średnia ważona 336 m³ CH₄/t s.m.o.. 6 krzywych to przebiegi modelowe (kinetyka I rzędu).0100200300400051015202530czas [d]m³ CH₄/t s.m.o.Buffiere i in. (2006): 289 m³ CH₄/t s.m.o. (przebieg modelowy)Khan M.T. (2016) · 1: 349 m³ CH₄/t s.m.o. (przebieg modelowy)Khan M.T. (2016) · 2: 367 m³ CH₄/t s.m.o. (przebieg modelowy)Kouas i in. (2017): 361 m³ CH₄/t s.m.o. (przebieg modelowy)Sanjaya i in. (2016) · 1: 321 m³ CH₄/t s.m.o. (przebieg modelowy)Sanjaya i in. (2016) · 2: 351 m³ CH₄/t s.m.o. (przebieg modelowy)średnia336

Linie przerywane to przebieg modelowy (kinetyka I rzędu, B(t) = B₀·(1 − e−kt)); z publikacji pochodzi punkt końcowy. Wszystkie krzywe są modelowe.

Skumulowana produkcja metanu w czasie testu [m³ CH₄/t s.m.o.]. Gruba linia to średnia ważona wszystkich rekordów (336); kropki oznaczają wartości końcowe podane w publikacjach. Wskaż wykres, aby odczytać wartości; kliknij pozycję legendy, aby ukryć lub pokazać rekord.

Rekordy i źródła

Pobierz CSV
ŹródłoBMP
m³ CH₄/t s.m.o.
TemperaturaPróbkaKrzywa
Buffiere i in. (2006) DOI28955 °C · termofilowy(oryg.: „Banana”)punkt końcowy (krzywa modelowa)
Khan M.T. (2016) · 134937 °C · mezofilowycały owoc ze skórką (oryg.: „Unpeeled banana”)punkt końcowy (krzywa modelowa)
Khan M.T. (2016) · 236737 °C · mezofilowymiąższ (oryg.: „Banana flesh”)punkt końcowy (krzywa modelowa)
Kouas i in. (2017) DOI36135 °C · mezofilowyowoce (oryg.: „banana”)punkt końcowy (krzywa modelowa)
Sanjaya i in. (2016) · 1 DOI32135 °C · mezofilowymiąższ, świeży (oryg.: „Fresh ripe banana pulp”)punkt końcowy (krzywa modelowa)
Sanjaya i in. (2016) · 2 DOI35135 °C · mezofilowymiąższ, zepsuty (oryg.: „Rooten banana pulp”)punkt końcowy (krzywa modelowa)
Średnia ważona336średnia arytmetyczna 340, SD 29

Typowy skład

Sucha masa (s.m.)
20,4% (zakres 18–22,9)

Mediana i zakres oznaczeń podanych w publikacjach źródłowych rekordów BMP tego substratu (źródło odczytu: MY-D); sucha masa: 2 oznaczenia, sucha masa organiczna: 0 oznaczeń.

Źródła: Sanjaya i in. (2016).

Skład surowca zmienia się między partiami — do obliczeń instalacji użyj analizy własnej próbki. Wartości typowe kalkulator wstawia automatycznie.

Właściwości procesowe

  • łatwo rozkładalny
  • bogaty w węgiel
  • ubogi w azot
  • ubogi w mikroelementy
  • sezonowy
  • kwaśny
  • klasyfikacja redakcji

Niska pewność: opis oparty na ogólnych cechach grupy substratów, a nie na badaniach tego materiału. Traktuj go jako wskazówkę do weryfikacji.

Zalety

  • Wydajność metanowa w kompendium: mediana 350 (zakres 289–367) m³ CH₄/t s.m.o., 6 rekordów z 4 prac (ważona średnia 336).
  • Kinetykę produkcji metanu z odpadów bananowych modelowano w badaniu okresowym (Khan M.T. (2016))

Wady i ryzyka

  • W fermentacji odpadów maniokowych, bogatych w łatwo rozkładalne cukry i ubogich w azot, literatura wskazuje wczesną inhibicję przez szybkie zakwaszenie — analogiczne ryzyko dotyczy innych substratów skrobiowych (Ahou i in. (2021))

Kofermentacja — z czym łączyć, na co uważać

Dawkowanie

Brak źródłowych limitów dawki dla tego substratu.

Wprowadzaj stopniowo, zaczynając od małej dawki i obserwując proces (np. FOS/TAC, pH, skład gazu).

Wymagania praktyczne

  • Rozdrabniać: wydajność zależy od wielkości cząstek (mielone skórki bananów dały więcej niż siekane) (Odedina i in. (2017); Sharma i in. (1988))

Ocenę konkretnej mieszanki z tym substratem pokaże kalkulator kofermentacji.

Czym jest i skąd się bierze

Banany uprawia się w strefie tropikalnej, a do Polski trafiają jako import. Odpady bananowe powstają więc w dojrzewalniach, hurtowniach i sklepach (owoce przejrzałe, uszkodzone), a w krajach uprawy także w plantacjach i przetwórstwie (skórki, odrzuty). W zbiorze są próbki miąższu świeżego i zepsutego, całych owoców ze skórką oraz owoców bez opisu, badane głównie w temperaturze mezofilowej i jeden test w termofilowej.

Właściwości istotne dla fermentacji

Miąższ dojrzałego banana zawiera dużo łatwo dostępnych cukrów (sacharoza, glukoza, fruktoza), niedojrzałego głównie skrobię, więc rozkład jest szybki i wymaga ostrożnego dawkowania, aby uniknąć zakwaszenia. Skórka zawiera więcej błonnika, ligniny i polifenoli, a jej udział obniża podatność. Niska suchą masa i wysoka wilgotność utrudniają magazynowanie, a zepsute owoce szybciej tracą łatwo dostępne cukry. Zawartość białka jest niska, więc C/N jest wysokie względem odpadów mięsnych.

Jak czytać rozrzut wyników

Rekordy różnią się częścią owocu (miąższ, skórka, cały owoc), dojrzałością i stopniem zepsucia, a także odmianą. Znaczenie mają rozdrobnienie, temperatura (w zbiorze są także testy termofilowe), inokulum, stosunek substratu do inokulum i długość testu. Wyniki dla miąższu będą inne niż dla całych owoców ze skórką, a zbiór łączy te warianty w jednym substracie.

W praktyce biogazowni

Odpady bananowe są cennym kosubstratem w mieszaninie z gnojowicą lub materiałem bogatym w azot. Powinny być przetwarzane szybko, rozdrobnione i dawkowane równomiernie z kontrolą pH i kwasów lotnych. Skórki wymagają dokładniejszego rozdrobnienia. Odpady z owoców są zwykle odpadami (grupa 02 lub 20), a ich przyjęcie wymaga zezwolenia instalacji; w przypadku importowanych owoców mogą obowiązywać dodatkowe wymagania fitosanitarne.

Dla porównania z owocami krajowymi, takimi jak jabłka, banany zawierają więcej skrobi w stanie niedojrzałym i mniej kwasów organicznych. Wpływa to na początkowy przebieg fermentacji: rozkład może być początkowo wolniejszy, a potem gwałtowny, co warto uwzględnić w dozowaniu.

Ponieważ zbiór jest niewielki, najlepiej potwierdzić wynik własnym testem BMP na konkretnej partii.

Metodyka w skrócie

BMP to ilość metanu uzyskana z suchej masy organicznej (s.m.o., ang. VS) w teście okresowym, podawana w m³ CH₄ na tonę s.m.o. (liczbowo tyle samo co NmL CH₄/g VS w publikacjach) i przeliczona na warunki normalne (0 °C, 101,325 kPa). Średnia ważona daje każdej publikacji łączną wagę 1, dzieloną po równo między jej wyniki dla danego substratu — praca z dwudziestoma odmianami nie przeważa pracy z jedną próbką. W programach międzylaboratoryjnych jednostką jest laboratorium (łączna waga 1), a w jego obrębie waga testu rośnie z liczbą butelek (powtórzeń). Wyniki po obróbce wstępnej (np. termicznej, chemicznej, enzymatycznej) pokazujemy osobno i nie wliczamy ich do średniej.

Linie ciągłe to krzywe zmierzone w testach. Gdy publikacja podaje tylko wynik końcowy, rysujemy przebieg modelowy kinetyki pierwszego rzędu, B(t) = B₀·(1 − e−kt): z publikacji pochodzi wyłącznie punkt końcowy, a kształt krzywej służy jedynie wizualizacji — nie odczytuj z niego produkcji w konkretnym dniu. Dla tego substratu przyjęto k = 0,245 d−1 (mediana z: stałe k podane w źródłach: Chynoweth i in. (1993): 4× (mediana 0.231 d⁻¹); Nogueira i in. (2026): 1× (mediana 0.445 d⁻¹)).

Statystyki opisują rozrzut opublikowanych wyników — to zestawienie opisowe, a nie metaanaliza ani gwarancja uzysku w instalacji.

Pełna metodyka i zasady korekt

Bibliografia

  1. 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
  2. Khan M.T., Brule M., Maurer C., Argyropoulos D., Muller J., Oechsner H. (2016). Batch anaerobic digestion of banana waste - energy potential and modelling of methane production kinetics. AgricEngInt: CIGR Journal 18(1). https://cigrjournal.org/index.php/Ejounral/article/download/3244/2288 źródło
  3. 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
  4. Sanjaya, A.P.; Cahyanto, M.N.; Millati, R. (2016). Mesophilic batch anaerobic digestion from fruit fragments. Renewable Energy 98, 135–141. DOI: 10.1016/j.renene.2016.02.059 DOI

Wszystkie źródła serwisu: bibliografia.