UNEP International Environmental Technology Centre 1 Conversión de residuos agrícolas orgánicos...

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Conversión de residuos agrícolas orgánicos en fuente de energía

Guía para la caracterización y la cuantificación

Surya Prakash ChandakSenior Programme Officer

International Environmental Technology CentreDivision of Technology, Industry, and Economics

United Nations Environment Programme(UNEP DTIE IETC)

www.unep.org/ietc


Por qué cuantificar y caracterizar los residuos agrícolas orgánicos

• Generar información para priorizar las opciones de aprovechamiento de los residuos

• Desarrollar una línea de base para medir el rendimiento del sistema a largo plazo

• Generar información para el diseño, aplicación y seguimiento de un sistema eficaz de recolección, transporte, tratamiento y conversión de los residuos en energía/materiales


Recolección y análisis de datos: hoja de ruta

Definición límites geo-administrativos

Definir fuentes generación residuosExplotaciones agrícoals, plantas de

procesamiento, etc.

Recolectar información / MapasZonificación

Características socio-económicasTasas de generación de residuos

Datos primarios sobre RAO

Seleccionar procedimientos de

recolección, análisis y presentación de datos

Datos generales sobre generación de residuos agrícolas orgánicos


Definición del alcance

1. Límites geo-demográficos y administrativos• Extensión geográfica y zonificación• Extensión y crecimiento de las explotaciones • Modelos socio-económicos• Tamaño y número de plantas de procesamiento• Responsabilidades y límites administrativos

2. Flujos de residuos• Residuos provenientes de explotaciones

agrícolas• Residuos de plantas de procesamiento• Residuos comerciales (clasificación, mercados,..)• Otros residuos (plástico, vidrio,…)


Waste Streams

1. Waste from farms – depends on type of crops, farming practices, seasons etc. There may or may not be some kind of pretreatment such as bailing

2. Waste from processing facilities – such as rice mills, sugar mills, cotton ginning industry, peanut shelling factories, fruit processing industry etc. It may also be classified as industrial waste depending on local regulations.

3. Waste from commercial facilities – such as wholesale and retail markets, sorting facilities. This may also be classified as industrial waste depending on local regulations

4. Other wastes – rigid plastic packaging containers, glass containers, metal containers. Usually not mixed up with farm wastes and beyond the scope here.


Formats for information required

1. Maps from local authorities identifying the geographical and administrative boundaries.

2. Maps for land use / zoning plans3. Farm population size and growth; time series data with

future projections, number and size of single family owned, cooperative and corporate farms respectively

4. Size and number of processing facilities and commercial undertakings

5. Regulations concerning various waste streams6. Primary data on waste if already available


Por qué cuantificar los residuos orgánicos agrícolas

La cuantificación sirve para:• Estimar la disponibilidad de materia prima• Identificar los posibles usos• Seleccionar la tecnología apropiada• Determinar la viabilidad tecno-económica

En definitiva, para una toma de decisiones fundamentada


Cómo cuantificar los residuos agrícolas

1. Por medición directa en el punto de generación• stocks• balas• Contenedores/sacos

2. Por medición indirectaMidiendo los registros de producción y usando factores estándar

Residuos agrícolas orgánicos = S X Ddonde S: rendimiento produccion / hectárea /

cultivo D: tasa de de residuos por cultivo específico

(o Factor de Generación de Residuos, FGR)

Cutivo Trigo Arroz Maiz Soja Tubér-culos

Sorgo Mijo Algodón Oleagi-nosos

Otros

Tasa generación RAO

1 1 2 1.5 1 2 1 3 2 1


How to quantify waste agricultural biomass

3. Through Use of vehicle survey

This method quantifies the waste that arrives at a disposal facility. By counting the number of vehicles and waste tonnage per vehicle the total quantity of waste can be worked out.

4. By examination of records at the disposal facility

Some disposal facilities keep transaction records that reflect the tonnage brought for disposal. In case where the facility classifies the waste according to the waste sectors, the facility records can provide and easy and reliable data of the quantity of waste disposed at the facility.

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Assessing energy potential of WAB

Energy potential of WAB is expressed as total energy (TE) and is related to the quantity and heat valueTotal energy (TE) = Total WAB x Heat value of WAB

KJ/hectare Kg/hectare KJ/Kg

Typical Heat Values of some specific WAB

Rice Husk = 12.6 Mj/Kg

Corn waste = 8.4 Mj/Kg

Palm waste = 11.8 Mj/Kg

Wood waste = 11.6 Mj/Kg

Bagasse = 7.5 Mj/Kg

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Caracterización de residuos agrícolas orgánicos

Principales parámetros• Caracterización visual• Contenido de humedad• Composición• Poder calorífico• Parámetros específicos

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1. Visual Characterisation

Visual examination of physical appearance, contamination with mud and stones etc., presence of foreign materials.

Helps to estimate the composition of waste stream and correlate the visual estimate with the net weight of the load.

Places for visual characterization: At the point of generation From vehicles

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2. Moisture Content

Important factor as it influences the decision on choice of technology

Also plays an important role in net calorific value (bagasse!!)

Measurement by moisture meters or basic method (heat known quantity of sample at 105C until the weight becomes constant. The difference in weight gives the moisture content

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3. Composition

Important factor as it influences the decision on choice of technology

Important elements are carbon, hydrogen, oxygen, nitrogen, sulfur and ash

Direct influence on combustion characteristics, energy content, fly-ash emissions etc.

Usually taken from standard data bases (www.ieabcc.nl.database/biomass.php

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4. Calorific Value An indicator of the total potential of energy available from

WAB by burning it. Two terms: Gross calorific value (or upper calorific value)

and net calorific value (or lower calorific value) Net calorific value is deducting the heat of vaporization for

elemental hydrogen and moisture in the WAB.

Formulae to determine calorific value:

GCV (Q) = 337C + 1442 (H-O/8) + 93S

Where Q = Gross calorific value in Kj/Kg

C = mass % of carbon in WAB

H = mass % of Hydrogen in WAB

S = mass % of sulfur in WAB

NCV (Q*) in KCAl/Kg = Gross CV - 50.6H - 5.85M - 0.191O

NCV (Q*) in MJ/Kg = Gross CV - 0.212H - 0.0245M - 0.0008O

Where; M is % Moisture, H is % Hydrogen, O is % Oxygen

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Cost of WAB

If the WAB is already being put to some use, there could be a price associated with it.

Typical cases could be: Generator is already selling WAB to another user. The cost will be the price at which WAB is sold.Generator may be using WAB internally. There may not be a direct cost but the present will have to be replaced with an alternate material and the cost of substitute material will be the deemed cost.Generator may be paying to dispose off WAB. In such case there will be a direct benefit (offsetting a cost. This will be the most attractive situation.

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Cost data for WAB

• Cost of waste (if it is being sold or if the generator is putting a price tag on WAB)

• Cost of pre-processing e.g. cost of straw bailing, bag-filling of rice husk

• Cost of transportation – usually the single largest cost factor since WAB is generally very voluminous. Cost depends on bulk density, mode of transportation, distance and quantity to be transported. To consider impact of preprocessing on cost of transportation. To be determined in $/ton/km

• Other costs – disposal fees, taxes, levies• Total cost


Ejemplo: Biomasstan

• Area de 5000 ha• Dos grandes fincas, 500 ha cada una• 50 pequeñas fincas privadas (20-100 ha)• 3 molinos de arroz, 6 productores de azúcar, 2

mercados mayoristas de frutas y vegetales• Los pequeños agricultores también crian ganado• Además: 2 productores de ladrillo, 1 planta de

procesamiento de frutas/vegetales (envasado conservas), pequeña fábrica de lácteos.

• Principales cultivos (encuestas y datos preliminares): caña de azúcar, arroz, maíz, trigo, coco, maní, frutas y vegetales.


Fuentes de generación de residuos en BiomasstanTipo de fuente Número/

poblaciónTamaño (real o promedio

Observaciones

A. Tierras de cultivo

1. Explotaciones comerciales

2 500 ha cada una

2. Pequeñas fincas privadas

a. Hasta 20 ha 0 --

b. 20-50 ha 30 35 Principalmente agricultura de secano

c. 50-100 ha 15 80

d. > 100 ha 5 150

B. Plantas de procesamiento

1. Molinos de arroz 3 10 T/d input (paddy) Opera 12 meses/año con arroz almacenado

2. Plantas de azucar 6 20 T/d de caña Opera 4 meses/año

C. Establecimientos comerciales

Volumen diario aprox. 50 toneladas

Operación máx. de 6 meses por año

1. Mercados 2


Patrones socio-económicos

Rango de ingresos Población Características

Total – 200,000 1. Perfil de consumo energético

2. ---

Clase A(ingreso promedio> US $10,000/cap/año)

1000 Utilizan GLP/electricidad para satisfacer necesidades energéticas

---

Clase B(ingreso promedio> US $ 1000 - 10,000/cap/año)

20,000 Utilizan GLP para cocinar; electricidad para iluminación

---

Clase C(ingreso promedio> US $100 - 1,000/cap/año)

100,000 Utilizan queroseno para cocinar; electricidad para iluminación

---

Clase D(ingreso promedio< US $100/cap/año)

79,000 Utilizan estiércol, leña para cocinar; y queroseno para iluminación

---


Reporte de resultados – cuantificación de resultados de Biomasstan

Fuente Cultivos Superficie (acres o ha)

Cantidad cosechada (t/año)

RAOt/año

Método de determinación

Finca 1 Trigo 300 400 400 Mediante FGR

Arroz 300 600 600 Información de los molinios

Caña de azúcar

400 2000 600 Información de expertos del azúcar

Otros (especificar)

Finca 2 Trigo 200 250 400 Mediante FGR

Maíz 400 800 1600 Mediante FGR

Otros (especificar)

Residuos agrícolas orgánicos de grandes explotaciones comerciales


Residuos agrícolas orgánicos de pequeñas explotaciones privadas

Fuente Cultivos Superficie (acres o

ha)

Cantidad cosechada

(t/año)

RAOt/año


a. Hasta 20 ha

--

b. 20-50 ha

TrigoArroz

3535

-- -- --

c. 50-100 ha

-- -- -- -- --

d. > 100 ha

-- -- -- -- --



Residuos agrícolas orgánicos de plantas de procesamiento

Fuente Tipo de RAO

RAOt/año(Generación bruta)

RAOt/año(consumo interno)

RAOt/año(excedente desechado)

Método de determinación de RAO

Molino de arroz 1

Cascarilla de arroz

2T/d = 600 T/año (300dias operación al año)

300 300 Estimaciones del molino

Molino de arroz 2

Cascarilla de arroz

1.8 T/d = 550 T/año

400 150 De FGR

Molino de arroz 3

Cascarilla de arroz

2.5 T/d = 750 T/año

500 250 Medición real y extrapolación

Plantas de azucar

Bagazo 3 T/d = 420 T/año x 6 plantas (120 días operación al año)

200T/año por planta

220 T/año por planta = 1320 T/año total

De FGR y toma de muestras durante 3 días

Plantas de conservas

Recortes y peladuras de frutas/verduras

-- -- -- --



Residuos agrícolas orgánicos provenientes de locales comerciales

Fuente Tipo de RAO

RAOt/año(Generación bruta)

RAOt/año(consumo interno)


Método de determinación de RAO

Mercado 1 Residuos de frutas y vegetales, y embalajes

----

----

----

----

Mercado 2

Otros (especificar)



Quantificación global de los residuos agrícolas orgánicos

Tipo de RAO RAOt/año(Generación bruta)

RAOt/año (ya consumidas)


Periodo de disponibilidad

Observaciones

1. Paja de trigo

2. Paja de arroz

3. Bagazo (ejemplo) 2520 1200 1320 4 meses al año (Noviembre a Febrero)

Las plantas de azúcar embalan y desechan el excedente de bagazo

4. Barbojo de caña de azúcar

5. Recortes y peladuras de frutas y verduras

6. Residuos de frutas y verduras de los mercados

7.--



Reporte de resultados – caracterización de Biomasstan

Caracterización visual

Fuente Flujo de residuo Observaciones visuales

Establecimientos comerciales

Residuos de frutas y vegetales

Alta humedad (estimada en 60-80%), a veces putrefacción, mezclado con embalajes

Explotaciones comerciales

Cascarilla de arroz Limpio, apilados en montones, volumen aproximado ...m3

Plantas de azúcar moreno

Bagazo Residuos húmedos (50% humedad estimada), esparcidos, algunos extendidos en el suelo para secado al sol, mezclados con barbojo

Fincas privadas -- --

-- -- --


Contenido de humedad

Fuente Flujo de residuos Contenido de humedad (% por peso)


Plantas de procesamientoa. Molinos de arrozb. Plantas de azúcar

Cascarilla de arrozBagazo

3%50%

Medido en molinoMedido en instituto


--- --- ---

--- --- --- ---

--- --- --- ---

--- --- --- ---



Composición química

Componente

Porcentaje en peso (en seco)

Carbono Hidrógeno Oxígeno Nitrógeno Azufre Cenizas

Paja de trigo (ejemplo) 44.0 5.3 40.2 0.7 0.2 8.7

Paja de arroz

Cascarilla de arroz 36.1 4.8 35.9 0.29 <0.02

Bagazo(ejemplo) 45.3 5.4 49.0 0.3 0.1 5.8

Residuos de madera 53.3 5.5 38.9 5.5 <0.05

Residuos de maíz 39.6 5.17 34.0 1.78 0.38

Barbojo -- -- -- -- -- --

Restos de frutas y

verduras -- -- -- -- -- --



Poder calorífico bruto

Se puede utilizar la fórmulaQ = 337C + 1442(H - O/8) + 93S

Fuente Tipo de residuo Poder calorífico bruto


Plantas de procesamientoa. Molinos de arrozb. Plantas de azúcar

Cascarilla de arrozBagazo

11.5 MJ/Kg7.5 MJ/Kg

Información del molinoLiteratura especializada

Mercado Residuos de frutas y vegetales

--- Análisis de laboratorio


-- -- --

Fincas privadas -- -- --



Poder calorífico neto

Se puede utilizar la fórmulaQ net = (100 - CH) X (Q bruto- 2441 X 9H ) – 2441 X CH

Flujo de residuosPC

brutoHidrógeno

(H)Contenido de humedad (CH)

Poder calorífico neto

(Kj/kg) (%) (%) (Kj/kg )

Cascarilla de arroz 11,500 4.8 3 10,143

Bagazo 7,500 6.2 50 1905

Paja de trigo -- -- -- --

Paja de arroz -- -- -- --

Residuos de frutas y verduras -- -- -- --

Peladuras de frutas y verduras -- -- -- --



Resultado general

Cantidad de RAO t/año Contenido de humedad (%)

Cantidad de excedente/desechada en seco t/año

Composición PCBKJ/Kg

PCNKJ/Kg

Tipo residuo

Generación bruta

Ya consumido

Excedente/desechado

C H O N S

Paja de trigo

800 -- -- -- --

Paja de arroz

-- -- -- -- --

Cascarilla arroz

1900 1200 700 3 679 36 4.8 36 0.3 - 11500 10143

Bagazo 2520 1200 1320 50 660 45 5.4 49 0.3 - 7500 1905

Residuos fruta/vegetales

-- -- --



Parámetros de caracterización específica

Material a recuperar Parámetro de caracterización

Fibra para papel/cartón 1.Porcentaje de fibra2. Morfología de la fibra3. Contenido de lignina y caracterísitcas--

Fibra para fines textiles 1. Porcentaje de fibra2. Morfología de la fibra, longitud, diámetro3. Contenido de ligninia y características--

Elaboración de productos químicos

1. % de almidón2. % de proteína3. % de pectina--



Series temporales de datos y proyecciones futuras

Por qué – para tomar decisiones a largo plazo

Las tendencias cambian por• Cambios en las prácticas agrícolas• Crecimiento socio-económico• Desarrollo tecnológico


Series temporales y proyecciones en Biomasstan

Año Flujo de residuos agrícolas orgánicos Observaciones

Paja de trigo t/año

Maíz t/año

Cascarilla de arroz t/año

Bagazo t/año

Restos de frutas y vegetales

--

Series temporales

2005 -- 3500 -- -- -- --

2006 -- 3000 -- -- -- --

2007 -- 3000 -- -- -- --

2008 -- 2000 -- -- -- -- Cambio de hábitos alimentarios, reducción del consumo de maíz

2009 -- 2000 700 1300 -- --

Proyecciones

2010 -- 500 700 860 -- -- Cierre previsto de dos unidades azúcar moreno

2015 -- 200 1000 2000 -- -- Instalación de 2 molinos de arrozNueva planta de azúcar en previsión

2020 -- -- 1500 2000 -- -- Instalación de calderas más eficientes en molinos de arroz – reducción consumo interno


Reporte de costos en Biomasstan

Tipo de residuo

Cantidad

Costo (-) o precio (+) del residuo

Costo del pre-procesamiento

Costo del transporte Otros costos

Costo total$ / t

(Q) t/año

(A)

$/t

(B)

$/t

(C)$ / t / Km

(D)Distancia promedio Km

Costo $ /tE=CxD

(F)$ / t

CT= B+E-F- (o +) A

Paja de trigo

800 +2 15 5 50 250 0 267

Cascarilla de arroz

700 -20 0 7 5 35 10 5

Bagazo 1320 +10 15 10 10 100 5 120


Presentación de resultados

Tablas y gráficos

Figure 4.6.1 Different Waste Agricultural Biomass Streams generated in Biomasstan

in Tons/year

Wheat Straw, 1600, 14%

Rice Straw, 1000, 9%

Maize, 3200, 29%Rice husk,

1900, 17%

Bagasse, 2520, 22%

F&V Waste, 800, 7%

F&V Trimmings,

200, 2%

Ejemplo:


HAPPY WORKING ON QUANTIFICATION AND

CHARACTERIZATION OF WASTE AGRICULTURAL

BIOMASS


THANK YOU

For further information:http://www.unep.org/ietc/

Date post:	11-Apr-2015
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