UNEP International Environmental Technology Centre 1 Conversión de residuos agrícolas orgánicos en fuente de energía Guía para la caracterización y la.

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1 UNEP International Environmental Technology Centre 1 Conversión de residuos agrícolas orgánicos en fuente de energía Guía para la caracterización y la cuantificación Surya Prakash Chandak Senior Programme Officer International Environmental Technology Centre Division of Technology, Industry, and Economics United Nations Environment Programme (UNEP DTIE IETC) www.unep.org/ietc

2 UNEP International Environmental Technology Centre 2 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

3 UNEP International Environmental Technology Centre 3 Recolección y análisis de datos: hoja de ruta Definición límites geo-administrativos Definir fuentes generación residuos Explotaciones agrícoals, plantas de procesamiento, etc. Recolectar información / Mapas Zonificación Características socio-económicas Tasas 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

4 UNEP International Environmental Technology Centre 4 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,…)

5 UNEP International Environmental Technology Centre 5 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.

6 UNEP International Environmental Technology Centre 6 Formats for information required 1.Maps from local authorities identifying the geographical and administrative boundaries. 2.Maps for land use / zoning plans 3.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 streams 6.Primary data on waste if already available

7 UNEP International Environmental Technology Centre 7 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

8 UNEP International Environmental Technology Centre 8 Cómo cuantificar los residuos agrícolas 1.Por medición directa en el punto de generación stocks balas Contenedores/sacos 2.Por medición indirecta Midiendo los registros de producción y usando factores estándar Residuos agrícolas orgánicos = S X D donde S: rendimiento produccion / hectárea / cultivo D: tasa de de residuos por cultivo específico (o Factor de Generación de Residuos, FGR) CutivoTrigoArrozMaizSojaTubér- culos SorgoMijoAlgodónOleagi- nosos Otros Tasa generación RAO 1121.5121321

9 UNEP International Environmental Technology Centre 9 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.

10 UNEP International Environmental Technology Centre Assessing energy potential of WAB Energy potential of WAB is expressed as total energy (TE) and is related to the quantity and heat value Total energy (TE) = Total WAB x Heat value of WAB KJ/hectareKg/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 10

11 UNEP International Environmental Technology Centre 11 Caracterización de residuos agrícolas orgánicos Principales parámetros Caracterización visual Contenido de humedad Composición Poder calorífico Parámetros específicos

12 UNEP International Environmental Technology Centre 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 12

13 UNEP International Environmental Technology Centre 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 13

14 UNEP International Environmental Technology Centre 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 14

15 UNEP International Environmental Technology Centre 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 15

16 UNEP International Environmental Technology Centre 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. 16

17 UNEP International Environmental Technology Centre 17 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

18 UNEP International Environmental Technology Centre 18 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.

19 UNEP International Environmental Technology Centre 19 Fuentes de generación de residuos en Biomasstan Tipo de fuenteNúmero/p oblación Tamaño (real o promedio Observaciones A. Tierras de cultivo 1. Explotaciones comerciales 2500 ha cada una 2. Pequeñas fincas privadas a. Hasta 20 ha0-- b. 20-50 ha3035Principalmente agricultura de secano c. 50-100 ha1580 d. > 100 ha5150 B. Plantas de procesamiento 1. Molinos de arroz310 T/d input (paddy) Opera 12 meses/año con arroz almacenado 2. Plantas de azucar620 T/d de cañaOpera 4 meses/año C. Establecimientos comerciales Volumen diario aprox. 50 toneladas Operación máx. de 6 meses por año 1.Mercados2

20 UNEP International Environmental Technology Centre 20 Patrones socio-económicos Rango de ingresosPoblaciónCaracterísticas Total – 200,0001. Perfil de consumo energético 2. --- Clase A (ingreso promedio > US $10,000/cap/año) 1000Utilizan GLP/electricidad para satisfacer necesidades energéticas --- Clase B (ingreso promedio > US $ 1000 - 10,000/cap/año) 20,000Utilizan GLP para cocinar; electricidad para iluminación --- Clase C (ingreso promedio > US $100 - 1,000/cap/año) 100,000Utilizan queroseno para cocinar; electricidad para iluminación --- Clase D (ingreso promedio < US $100/cap/año) 79,000Utilizan estiércol, leña para cocinar; y queroseno para iluminación ---

21 UNEP International Environmental Technology Centre 21 Reporte de resultados – cuantificación de resultados de Biomasstan FuenteCultivosSuperficie (acres o ha) Cantidad cosechad a (t/año) RAO t/año Método de determinación Finca 1Trigo300400 Mediante FGR Arroz300600 Información de los molinios Caña de azúcar 4002000600Información de expertos del azúcar Otros (especificar) Finca 2Trigo200250400Mediante FGR Maíz4008001600Mediante FGR Otros (especificar) Residuos agrícolas orgánicos de grandes explotaciones comerciales

22 UNEP International Environmental Technology Centre 22 Residuos agrícolas orgánicos de pequeñas explotaciones privadas FuenteCultivosSuperficie (acres o ha) Cantidad cosechada (t/año) RAO t/año Método de determinación a. Hasta 20 ha -- b. 20-50 ha Trigo Arroz 35 -- c. 50-100 ha -- d. > 100 ha -- Reporte de resultados – cuantificación de resultados de Biomasstan

23 UNEP International Environmental Technology Centre 23 Residuos agrícolas orgánicos de plantas de procesamiento FuenteTipo de RAO RAO t/año (Generación bruta) RAO t/año (consumo interno) RAO t/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 Estimaciones del molino Molino de arroz 2 Cascarilla de arroz 1.8 T/d = 550 T/año 400150De FGR Molino de arroz 3 Cascarilla de arroz 2.5 T/d = 750 T/año 500250Medición real y extrapolación Plantas de azucar Bagazo3 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/verdu ras -- Reporte de resultados – cuantificación de resultados de Biomasstan

24 UNEP International Environmental Technology Centre 24 Residuos agrícolas orgánicos provenientes de locales comerciales FuenteTipo de RAO RAO t/año (Generació n bruta) RAO t/año (consumo interno) RAO t/año (excedente desechado) Método de determinaci ón de RAO Mercado 1Residuos de frutas y vegetales, y embalajes -- Mercado 2 Otros (especificar) Reporte de resultados – cuantificación de resultados de Biomasstan

25 UNEP International Environmental Technology Centre 25 Quantificación global de los residuos agrícolas orgánicos Tipo de RAORAO t/año (Generació n bruta) RAO t/año (ya consumidas) RAO t/año (excedente desechado) Periodo de disponibilidad Observaciones 1. Paja de trigo 2. Paja de arroz 3. Bagazo (ejemplo)2520120013204 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 – cuantificación de resultados de Biomasstan

26 UNEP International Environmental Technology Centre 26 Reporte de resultados – caracterización de Biomasstan Caracterización visual FuenteFlujo de residuoObservaciones visuales Establecimientos comerciales Residuos de frutas y vegetales Alta humedad (estimada en 60-80%), a veces putrefacción, mezclado con embalajes Explotaciones comerciales Cascarilla de arrozLimpio, apilados en montones, volumen aproximado...m3 Plantas de azúcar morenoBagazoResiduos húmedos (50% humedad estimada), esparcidos, algunos extendidos en el suelo para secado al sol, mezclados con barbojo Fincas privadas--

27 UNEP International Environmental Technology Centre 27 Contenido de humedad FuenteFlujo de residuosContenido de humedad (% por peso) Método de determinación Plantas de procesamiento a. Molinos de arroz b. Plantas de azúcar Cascarilla de arroz Bagazo 3% 50% Medido en molino Medido en instituto Explotaciones comerciales --- Reporte de resultados – caracterización de Biomasstan

28 UNEP International Environmental Technology Centre 28 Composición química Componente Porcentaje en peso (en seco) CarbonoHidrógenoOxígenoNitrógenoAzufreCenizas Paja de trigo (ejemplo)44.05.340.20.70.28.7 Paja de arroz Cascarilla de arroz36.14.835.90.29<0.02 Bagazo (ejemplo)45.35.449.00.30.15.8 Residuos de madera53.35.538.95.5<0.05 Residuos de maíz39.65.1734.01.780.38 Barbojo-- Restos de frutas y verduras-- Reporte de resultados – caracterización de Biomasstan

29 UNEP International Environmental Technology Centre 29 Poder calorífico bruto Se puede utilizar la fórmula Q = 337C + 1442(H - O/8) + 93S FuenteTipo de residuoPoder calorífico bruto Método de determinación Plantas de procesamiento a. Molinos de arroz b. Plantas de azúcar Cascarilla de arroz Bagazo 11.5 MJ/Kg 7.5 MJ/Kg Información del molino Literatura especializada MercadoResiduos de frutas y vegetales ---Análisis de laboratorio Explotaciones comerciales -- Fincas privadas-- Reporte de resultados – caracterización de Biomasstan

30 UNEP International Environmental Technology Centre 30 Poder calorífico neto Se puede utilizar la fórmula Q net = (100 - CH) X (Q bruto- 2441 X 9H ) – 2441 X CH Flujo de residuos PC bruto Hidrógeno (H) Contenido de humedad (CH) Poder calorífico neto (Kj/kg)(%) (Kj/kg ) Cascarilla de arroz11,5004.8310,143 Bagazo7,5006.2501905 Paja de trigo-- Paja de arroz-- Residuos de frutas y verduras-- Peladuras de frutas y verduras-- Reporte de resultados – caracterización de Biomasstan

31 UNEP International Environmental Technology Centre 31 Resultado general Cantidad de RAO t/añoConteni do de humeda d (%) Cantidad de excedent e/desech ada en seco t/año ComposiciónPCB KJ/Kg PCN KJ/Kg Tipo residuo Generació n bruta Ya consumido Excedent e/desech ado CHONS Paja de trigo 800-- Paja de arroz -- Cascarilla arroz 190012007003679364.8360.3-1150010143 Bagazo25201200132050660455.4490.3-75001905 Residuos fruta/vege tales -- Reporte de resultados – caracterización de Biomasstan

32 UNEP International Environmental Technology Centre 32 Parámetros de caracterización específica Material a recuperarParámetro de caracterización Fibra para papel/cartón1.Porcentaje de fibra 2. Morfología de la fibra 3. Contenido de lignina y caracterísitcas -- Fibra para fines textiles1. Porcentaje de fibra 2. Morfología de la fibra, longitud, diámetro 3. Contenido de ligninia y características -- Elaboración de productos químicos 1. % de almidón 2. % de proteína 3. % de pectina -- Reporte de resultados – caracterización de Biomasstan

33 UNEP International Environmental Technology Centre 33 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

34 UNEP International Environmental Technology Centre 34 Series temporales y proyecciones en Biomasstan AñoFlujo de residuos agrícolas orgánicosObservaciones Paja de trigo t/año Maíz t/año Cascari lla de arroz t/año Bagazo t/año Restos de frutas y vegetales -- Series temporal es 2005--3500-- 2006--3000-- 2007--3000-- 2008--2000-- Cambio de hábitos alimentarios, reducción del consumo de maíz 2009--20007001300-- Proyecci ones 2010--500700860-- Cierre previsto de dos unidades azúcar moreno 2015--20010002000-- Instalación de 2 molinos de arroz Nueva planta de azúcar en previsión 2020-- 15002000-- Instalación de calderas más eficientes en molinos de arroz – reducción consumo interno

35 UNEP International Environmental Technology Centre 35 Reporte de costos en Biomasstan Tipo de residuo Cantida d Costo (-) o precio (+) del residuo Costo del pre- procesa miento Costo del transporteOtros costos Costo total $ / t (Q) t/año (A) $/t (B) $/t (C) $ / t / Km (D) Distancia promedio Km Costo $ /t E=CxD (F) $ / t CT= B+E-F- (o +) A Paja de trigo 800+2155502500267 Cascarilla de arroz 700-2007535105 Bagazo1320+101510 1005120

36 UNEP International Environmental Technology Centre 36 Presentación de resultados Tablas y gráficos Ejemplo:

37 UNEP International Environmental Technology Centre 37 HAPPY WORKING ON QUANTIFICATION AND CHARACTERIZATION OF WASTE AGRICULTURAL BIOMASS

38 UNEP International Environmental Technology Centre 38 THANK YOU For further information: http://www.unep.org/ietc/