Einfluss ausgewählter Kohlenstofffraktionen unterschiedlicher Einsatzsubstrate auf deren Biogas- und Methanertrag. B. Eng.

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Lukas Amsel
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Abteilungskolloquium in der Thüringer Landesanstalt für Landwirtschaft

Grundlagen der Methanbildung 3. Mögliche Berechnungen bzw.

1 Einfluss ausgewählter Kohlenstofffraktionen unterschiedlicher Einsatzsubstrate auf deren Biogas- und Methanertrag B. Eng. Abteilungskolloquium in der Thüringer Landesanstalt für Landwirtschaft Jena Gliederung 1. Ziel der Untersuchung 2. Grundlagen der Methanbildung 3. Mögliche Berechnungen bzw. Schätzungen des Methanertrages 4. Eigene Untersuchungen 5. Eingesetzte Substrate 6. Ergebnisse 7. Fazit und Ausblick 2

Ziel der Arbeit: Welche Kohlenstofffraktionen beeinflussen den Methanertrag? Wie beeinflussen diese den Biogas- bzw. Methanertrag? Lassen sich Formeln zur Schätzung der Methanerträge finden?

2 Ziel der Arbeit: Welche Kohlenstofffraktionen beeinflussen den Methanertrag? Wie beeinflussen diese den Biogas- bzw. Methanertrag? Lassen sich Formeln zur Schätzung der Methanerträge finden? Lässt sich eine Formel für alle Fruchtarten finden? Unterliegen diese Formeln bestimmten Gesetzmäßigkeiten? 3 Methanbildung 1. Hydrolyse 2. Versäuerung 3. Essigsäurebildung 4. Methanbildung 4

3 Mögliche Berechnungen bzw. Schätzungen des Methanertrages 1. nach BASERGA (veröffentl. FNR, 2005) Annahme: Verdauung im Pansen = Abbau der Stoffe in Biogasanlage Ansatz: Kohlenhydrat-, Fett- & Eiweißgehalte werden mit jeweiliger Verdaulichkeit und dem spez. Gasbildungsvermögen multipliziert 2. Methanenergiewertsystem nach AMON (2006) Annahme: jeder Gärrohstoff besitzt einen Methanenergiewert Ansatz: dieser Wert ergibt sich aus dem Methanbildungsvermögen der einzelnen Rohnährstoffe, multipliziert mit den jeweiligen, gemessenen Rohnährstoffgehalten des untersuchten Substrates 3. nach WEISSBACH (2008) Annahme: nicht 100%iger Abbau der Kohlenstofffraktionen Ansatz: Bestimmt werden nur Rohfaser und Rohasche diese Anteile werden in empirisch ermittelten Formeln eingesetzt berechnet wird die zu erwartende FOTS 5 Eigene Untersuchungen Hohenheimer Biogasertragstest 6

4 Weender Futtermittelanalytik 7 Eingesetzte Substrate Substrat Deutsches Weidelgras Hafer Sommergerste Hafersortenmischung Sudangras Sudangras Zweitfrucht Mais Mais Zweitfrucht Artenmischung Zuckerhirse Tritikale Luzernegras Topinambur Knolle Topinambur Kraut Anzahl Messwerte

5 Ergebnisse Methanerträge 9 Inhaltsstoffe otm-gehalt 10

6 Inhaltsstoffe Rohasche 11 Inhaltsstoffe Rohfettgehalt

7 Inhaltsstoffe Rohproteingehalt 13 14

8 Inhaltsstoffe ADL-Gehalt 15 Inhaltsstoffe Gesamtzucker-Gehalt 16

9 Inhaltsstoffe Stärke-Gehalt 17 Inhaltsstoffe Gesamtkohlenstoff-Gehalt 18

10 Vergleich der Kohlenstofffraktionen Methanertrag: 394,7 Nl 355,7Nl 330,6Nl 264,4Nl 19 Korrelationen der Kohlenstofffraktionen 20

11 Regressionsanalyse zur Schätzung des Methanertrages Zeigt Einfluss von einer/mehreren Variablen auf Untersuchungsparameter Sucht nach Linearkombination zur Beschreibung des Zusammenhangs Regressionskoeffizienten = Größe des Beitrags an der Schätzgleichung Bestimmtheitsmaß R² gibt Genauigkeit der Schätzung an R² 0,5 21 Ergebnisse Regressionsanalyse über alle Fruchtarten Einfache Regression nur ADL zur Schätzung R² = 0,67 R² = 0,55 22

12 Ergebnisse Regressionsanalyse nach Fruchtarten Einfache Regression jede Kohlenstofffraktion bei jeder Fruchtart zur Schätzung des Gasertrages Ergaben sich bei einigen Fruchtarten mehrere Fraktionen zur Schätzung multiple Regression mit verschiedenen Gruppen: Gruppe 1: otm Gruppe 2: einfache Weender Futtermittelanalytik Gruppe 3: erweiterte Weender Futtermittelanalytik Gruppe 4: C/N-Verhältnis 23 Gruppe 1: otm Deutsches Weidelgras: 24

13 Gruppe 2: einfache Weender Futtermittelanalytik 25 Deutsches Weidelgras: Sudangras Zweitfrucht: Topinambur Knolle: Hafer: 26

14 Gruppe 3: erweiterte Weender Futtermittelanalytik 27 Deutsches Weidelgras: Hafer: Sudangras Zweitfrucht: Zuckerhirse: 28

15 Gruppe 4: C/N-Verhältnisse Fruchtarten C/N-Verhältnis Deutsches Weidelgras 19,9 Sudangras Zweitfrucht 32,9 29 Gruppe 4: C/N-Verhältnis Deutsches Weidelgras: Sudangras Zweitfrucht: 30

16 Fazit & Ausblick Zusammenhänge der Kohlenstofffraktionen Hohe Rohfasergehalte senken Methanertrag mit steigendem NDF-, ADF- und ADL-Gehalt sinkt Methanertrag Hohe Zucker- & Stärkegehalte steigern Methanertrag Rohfett- & Rohproteingehalt haben scheinbar keinen Einfluss Kohlenstoffgehalt hat scheinbar keinen Einfluss Zwischen Stärke- und ADF-Gehalt besteht negativer linearer Zusammenhang 31 Fazit & Ausblick Regressionsanalyse Keine Fraktion eignete sich bei jeder Fruchtart zur Schätzung Nicht bei jeder Fruchtart konnte eine aussagekräftige Schätzformel erstellt werden Genauigkeit erhöht sich, je mehr Fraktionen sich zur Schätzung eignen Schätzformel wird genauer, wenn man z.b. RF durch NDF, ADF und ADL ersetzt Die Höhe der Gehalte der Kohlenstofffraktionen haben scheinbar keinen Einfluss auf die Eignung zur Schätzung C/N-Verhältnis allein zur Schätzung sehr ungenau 32

17 Offene Fragen: Warum gibt es nicht bei allen Fruchtarten Formeln? Warum sind nicht alle Kohlenstofffraktionen geeignet? Wirken sich nur C-Fraktionen auf den Methanertrag aus? Welche Relationen der C-Fraktionen zueinander sind am besten für einen hohen Methanertrag? Welche Zusammenhänge könnten den Einfluss von Rohfett, Rohasche & Rohprotein auf den Methangehalt erklären? 33 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Kontakt: Das EVA-Projekt wird mit Mitteln des Bundesministeriums für Ernährung, Landwirtschaft und Verbraucherschutz (BMELV) über die Fachagentur nachwachsende Rohstoffe (FNR) gefördert. 34

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