Kwitnące na żółto pole rzepaku w kwietniu na skraju lasu – roślina, z której nasion tłoczy się olej rzepakowy.

Badania BMPTłuszcze, oleje i uboczne produkty pochodzenia zwierzęcego

Olej roślinny (rzepakowy, słonecznikowy) — BMP: 4 badania, średnia ważona 777 m³ CH₄/t s.m.o.

Olej roślinny (rzepakowy, słonecznikowy) ma bardzo wysoki potencjał energetyczny, ale jest silnym ryzykiem inhibicji i pienienia. W biogazowniach używa się go sporadycznie i w małych dawkach.

CH₄ ≈ 63 % (szacunek)

Opublikowano Zaktualizowano 3 min czytaniaRedakcja Substraty.pl

Fot. Dr Dobeaucoup / Wikimedia Commons, licencja CC BY-SA 4.0, plik źródłowy; zmiany: kadrowanie

Średnia ważona
777m³ CH₄/t s.m.o.
Zakres
540–940m³ CH₄/t s.m.o.
Rekordy
4badania
Publikacje
2źródła
Temperatury
35 °Ctestu

Metan w biogazie

Wysoka zawartość metanu · ≈ 6,3 kWh/m³ biogazu

szacunek z typu substratu W zebranych badaniach brak pomiaru. Przedział wynika z przybliżonego składu (przewaga węglowodanów (brak cech białka i tłuszczu); bogaty w tłuszcz (klasyfikacja procesowa)) 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 4 badań

Średnia ważona Pojedyncze rekordy

Krzywe BMP: Olej roślinny (rzepakowy, słonecznikowy)Skumulowana produkcja metanu w czasie dla 4 rekordów oraz średnia ważona 777 m³ CH₄/t s.m.o.. 4 krzywych to przebiegi modelowe (kinetyka I rzędu).025050075010000510152025303540czas [d]m³ CH₄/t s.m.o.Chynoweth i in. (1993): 940 m³ CH₄/t s.m.o. (przebieg modelowy)Kouas i in. (2017) · 1: 540 m³ CH₄/t s.m.o. (przebieg modelowy)Kouas i in. (2017) · 2: 611 m³ CH₄/t s.m.o. (przebieg modelowy)Kouas i in. (2017) · 3: 691 m³ CH₄/t s.m.o. (przebieg modelowy)średnia777

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 (777); 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
Chynoweth i in. (1993) DOI94035 °C · mezofilowy(oryg.: „Vegetable oil”)punkt końcowy (krzywa modelowa)
Kouas i in. (2017) · 1 DOI54035 °C · mezofilowyolej rzepakowy (oryg.: „oil”)punkt końcowy (krzywa modelowa)
Kouas i in. (2017) · 2 DOI61135 °C · mezofilowyolej słonecznikowy (oryg.: „oil”)punkt końcowy (krzywa modelowa)
Kouas i in. (2017) · 3 DOI69135 °C · mezofilowyolej słonecznikowy jadalny (oryg.: „sunflower oil”)punkt końcowy (krzywa modelowa)
Średnia ważona777średnia arytmetyczna 696, SD 174

Właściwości procesowe

  • bogaty w tłuszcze
  • skłonność do pienienia
  • tworzy kożuch
  • łatwo rozkładalny
  • klasyfikacja redakcji

Zalety

  • Potencjał metanowy w zbiorze BMP Substraty.pl: średnia ważona 777.0 m³ CH₄/t s.m.o. (SD 174.3; 4 rekordów, 2 źródeł).
  • Czysty lipid bez wody i białka - maksymalna koncentracja energii w mieszance (Long i in. 2012).
  • W kofermentacji z gnojowicą lipidy są opisywane jako zwiększające uzysk, jeśli dawka jest ograniczona (Long i in. 2012).

Wady i ryzyka

  • Triacyloglicerole dają glicerol (łatwo fermentowalny) i LCFA - ten drugi hamuje metanogenezę i prowadzi do flotacji biomasy i pienienia (Long i in. 2012).
  • Rozwarstwia się i tworzy warstwę na powierzchni - bez dobrego mieszania wskaźnik lokalnego przeciążenia (Long i in. 2012).
  • Kwasy nienasycone (olejowy, linolowy) są silniej inhibujące niż nasycone (Elsamadony i in. 2021).

Kofermentacja — z czym łączyć, na co uważać

Dawkowanie

Brak źródłowego procentu dla oleju czystego. W badaniu dla technicznego tłuszczu z gnojowicą powyżej 2% mieszaniny tworzyły się pływające granule (Pitk i in. 2014); przyjąć to jako górną orientację i zaczynać o rząd niżej.

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

Ocenę konkretnej mieszanki z tym substratem pokaże kalkulator kofermentacji.

Czym jest i skąd się bierze

Olej roślinny to ciekły tłuszcz wytwarzany głównie z nasion rzepaku i słonecznika. W zestawieniu znajdują się rekordy dla oleju rzepakowego, słonecznikowego (w tym jadalnego) oraz oleju oznaczonego ogólnie jako roślinny. Czysty olej jest produktem o wartości handlowej, więc jako substrat do biogazowni występuje głównie w badaniach lub jako ewentualny niewymagający przetworzenia odpad przy zmianach asortymentu.

Właściwości istotne dla fermentacji

Olej składa się z trójglicerydów, które rozkładają się do glicerolu i długołańcuchowych kwasów tłuszczowych (LCFA). Glicerol jest łatwo fermentowalny, natomiast LCFA, zwłaszcza nienasycone, mogą hamować metanogenezę, adsorbować się na biomasie i powodować jej flotację oraz pienienie. Dlatego dawka musi być bardzo ostrożna, stopniowa i rozprowadzona w mieszance. Olej ma praktycznie brak wody i białka oraz bardzo wysoki udział materii organicznej, więc jest materiałem koncentrowanym. Wymaga dobrego wymieszania, bo oddziela się jako warstwa na powierzchni.

Jak czytać rozrzut wyników

Rekordy dotyczą różnych olejów (rzepakowy, słonecznikowy, jadalny) i pochodzą z kilku prac, w tym z pracy z 1993 roku. Przy czystym lipidzie wynik jest wrażliwy na stosunek substratu do inokulum: zbyt duża dawka w teście powoduje inhibicję i zaniżone wyniki, a zbyt mała daje wynik odzwierciedlający głównie metodę. Wpływ ma także adaptacja inokulum do tłuszczów, sposób emulgowania oleju, długość testu i przeliczenie na suchą masę organiczną. Dlatego wyniki z różnych prac nie są prostą miarą samego materiału.

W praktyce biogazowni

Olej roślinny nie jest standardowym substratem biogazowni. Jeśli jednak występuje, to w minimalnym udziale wsadu, z kontrolą stężenia lotnych kwasów tłuszczowych, odczynu i skłonności do pienienia. Wymaga ogrzewanego zbiornika, dobrego mieszania i dozowania w małych porcjach. Wartość handlowa oleju zazwyczaj przewyższa korzyść z jego fermentacji, więc bardziej realne są odpady tłuszczowe, takie jak zużyty olej czy tłuszcze z separatorów. Wymogi prawne zależą od pochodzenia i klasyfikacji materiału, więc należy je sprawdzić przed użyciem. W razie potrzeby badania własnej partii zaleca się wykonanie kilku testów BMP przy różnym stosunku substratu do inokulum, aby sprawdzić próg, od którego pojawia się inhibicja, a dopiero potem planować dawkę w instalacji.

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 = 0,091 d−1 (brak danych kinetycznych dla grupy – przyjęto medianę wszystkich dostępnych stałych k (93 wartości) = 0.091 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. Chynoweth, D.; Turick, C.; Owens, J.; Jerger, D.; Peck, M. (1993). Biochemical methane potential of biomass and waste feedstocks. Biomass and Bioenergy 5(1), 95–111. DOI: 10.1016/0961-9534(93)90010-2 DOI
  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

Wszystkie źródła serwisu: bibliografia.