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Évaluation du potentiel biométhanogène de biomasses lignocellulosiques

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In the selection for renewable energy resources, the bioconversion of biomasses rich in lignocellulose in methane is one of the most promising alternatives. However, the selection of the resources depends not only on their availability but also on their organicphysico-chemical characteristics. Their structure, their composition and the presence of unwanted fractions have consequences on their bioconversion in methane. In this study, the global characteristics (total organic matter, water soluble organic matter), biochemical fractionation (soluble fractions, hemicellulose, cellulose and residual fraction) and bioreactivity (measure of the biological et bioréactivité (mesure de la demande biologique en oxygène – oxygen demand BOD28 , and biomethane potential BMP60) were measured on 25 samples.The comparison of the data by the statistical method of principal component analysis (PCA) led to the highlighting of the good linear correlation between the BMP60 and the BOD28, and a reverse correlation with the content in residual fraction LMBO, corresponding to the ligneous fraction of the organic matter. No correlation seems to be able to become established between the PBM and the contents in organic matters (MV, DCO or COT), the water soluble COD (CODSol) and three soluble biochemical fractions, hemicellulose and cellulose. According to our results, the prediction of the biomethane potential requires to select other parameters which would allow to set considering the structural characteristics of the lignocellulosique biomass. Dans la recherche de ressources énergétiques renouvelables, la bioconversion en méthane de biomasses lignocellulosiques est l’une des alternatives les plus prometteuses. Toutefois, la sélection des ressources dépend non seulement de leur disponibilité mais également de leurs caractéristiques bio-physico-chimiques. Leur structure, leur composition et la présence de fractions indésirables ont des conséquences sur leur bioconversion en méthane. Dans cette étude, les caractéristiques globales (teneur en matière organique totale, matière organique soluble dans l’eau), biochimiques (fractions solubles, hémicellulose, cellulose et fraction résiduelle) et bioréactivité (mesure de la demande biologique en oxygène – BDO28, et potentiel biométhanogène – PBM60) ont été mesurées sur 25 échantillons. La comparaison des données par la méthode statistique d’analyse par composante principale (ACP) a conduit à la mise en évidence de la bonne corrélation entre le PBM60 et la DBO28, et une corrélation inverse avec la teneur en matière résiduelle RES, correspondant à la fraction ligneuse de la matière organique. Aucune corrélation ne semble pouvoir s’établir en revanche entre le PBM et les teneurs en matière organique (MV, DCO ou COT), la DCO soluble à l’eau (DCOsol) et les trois fractions biochimiques solubles, hémicellulose et cellulose. Les résultats de cette étude indiquent donc que la prédiction du PBM nécessite d’identifier d’autres paramètres qui permettraient de prendre en considération des caractéristiques structurales de la biomasse lignocellulosique.
Title: Évaluation du potentiel biométhanogène de biomasses lignocellulosiques
Description:
In the selection for renewable energy resources, the bioconversion of biomasses rich in lignocellulose in methane is one of the most promising alternatives.
However, the selection of the resources depends not only on their availability but also on their organicphysico-chemical characteristics.
Their structure, their composition and the presence of unwanted fractions have consequences on their bioconversion in methane.
In this study, the global characteristics (total organic matter, water soluble organic matter), biochemical fractionation (soluble fractions, hemicellulose, cellulose and residual fraction) and bioreactivity (measure of the biological et bioréactivité (mesure de la demande biologique en oxygène – oxygen demand BOD28 , and biomethane potential BMP60) were measured on 25 samples.
The comparison of the data by the statistical method of principal component analysis (PCA) led to the highlighting of the good linear correlation between the BMP60 and the BOD28, and a reverse correlation with the content in residual fraction LMBO, corresponding to the ligneous fraction of the organic matter.
No correlation seems to be able to become established between the PBM and the contents in organic matters (MV, DCO or COT), the water soluble COD (CODSol) and three soluble biochemical fractions, hemicellulose and cellulose.
According to our results, the prediction of the biomethane potential requires to select other parameters which would allow to set considering the structural characteristics of the lignocellulosique biomass.
Dans la recherche de ressources énergétiques renouvelables, la bioconversion en méthane de biomasses lignocellulosiques est l’une des alternatives les plus prometteuses.
Toutefois, la sélection des ressources dépend non seulement de leur disponibilité mais également de leurs caractéristiques bio-physico-chimiques.
Leur structure, leur composition et la présence de fractions indésirables ont des conséquences sur leur bioconversion en méthane.
Dans cette étude, les caractéristiques globales (teneur en matière organique totale, matière organique soluble dans l’eau), biochimiques (fractions solubles, hémicellulose, cellulose et fraction résiduelle) et bioréactivité (mesure de la demande biologique en oxygène – BDO28, et potentiel biométhanogène – PBM60) ont été mesurées sur 25 échantillons.
La comparaison des données par la méthode statistique d’analyse par composante principale (ACP) a conduit à la mise en évidence de la bonne corrélation entre le PBM60 et la DBO28, et une corrélation inverse avec la teneur en matière résiduelle RES, correspondant à la fraction ligneuse de la matière organique.
Aucune corrélation ne semble pouvoir s’établir en revanche entre le PBM et les teneurs en matière organique (MV, DCO ou COT), la DCO soluble à l’eau (DCOsol) et les trois fractions biochimiques solubles, hémicellulose et cellulose.
Les résultats de cette étude indiquent donc que la prédiction du PBM nécessite d’identifier d’autres paramètres qui permettraient de prendre en considération des caractéristiques structurales de la biomasse lignocellulosique.

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