Biomass as an Alternative for Gas Production

Natural gas comes from the decomposition of organic material under anaerobic conditions in a process that occurred around 150 million years ago, which allows the gas trapping between rock pore spaces (porous system). Even though natural gas has become one of the most used fuels around the world, there are other spontaneous, continuous, ongoing, or inducing processes that can produce a similar gas in a short time (considering human scale); we refer to biogas. The aim of this chapter is to describe the biomass potential from organic residues for biogas production. The first part explains the biomass as an energy source, a comparison between natural gas reserves and sources of biogas with a global perspective of their energy contribution. The main biomass conversion technologies followed by case studies are shown in the second part. Finally, the biomethanization process is covered as a promising way to valorize some biomass residues into natural gas. Information about where and how the biogas can be contained, controlled, and distributed is provided. This chapter focuses in considering biogas as an alternative in the fuel demand with the advantage of coming from a renewable source, providing electricity, heat, or transport, and the generation of by-products

Microalga Spirulina sp. cultivada en un fotobiorreactor

El CO₂ presente en el biogás reduce su potencial uso, por tanto, se implementan tratamientos biológicos como alternativa para depurarlo. En este trabajo se experimentó el crecimiento de la microalga Spirulina sp., utilizando productos de un biodigestor anaerobio tipo laguna en el Estado de Tabasco. Se realizó cultivo de microalgas en dos fotobiorreactores tipo columna vertical (FBR's) con volumen de 3L. La configuración consiste en un tubo acrílico con conexiones neumáticas, para suministrar flujos de biogás. Para mantener las condiciones, se controla el pH ideal de la especie, mientras que la densidad celular (células/mL-1) se estimó usando la cámara Neubauer (0.100 mm) y por turbidimetría con longitud de onda (L.O) 550nm. El gas desulfurado obtuvo un mayor rendimiento en la biomasa algal con 286,666 Cel/mL en comparación con el sulfurado 194,500 Cel/mL. Las condiciones que establece la configuración del fotobiorreactor, así como el aporte de biogás (CO₂) como fuente de carbono inorgánico y los nutrientes presentes en BiOL CATRE® favorecen el cultivo de microalgas como alternativa para producir biomasa microalgal.The CO₂ present in the biogas reduces its potential use, while biological treatments are implemented as an alternative to purify it. In this work, the growth of the microalgae Spirulina sp. Was experimented, using products of a biodigester anaerobic type lagoon in the State of Tabasco. Microalgae culture was performed in two vertical column type photobioreactors (FBR's) with a volume of 3L. The configuration consists of an acrylic tube with pneumatic connections, to supply r flows of biogas. To maintain conditions, the ideal pH of the species is controlled, while cell density (cells/mL-1) was estimated using the Neubauer chamber (0.100 mm) and by turbidimetry with wavelength (L.O) 550nm. The desulfurized gas obtained a higher yield in the algal biomass with 286,666 cells/ml compared to the sulfide 194,500 cells/ml. The conditions established by the configuration of the photobioreactor, as well as the contribution of biogas (CO₂) as a source of inorganic carbon and the nutrients present in BiOL CATRE® favor the cultivation of microalgae as an alternative to produce microalgal biomass

Fertilizante orgánico a partir de mezclas de residuos orgánicos de acuerdo con la NMX-AA-180-SCFI-2018

El presente trabajo realizó un proceso de compostaje de excreta de borrego (EB) y mezclas con paja y vegetales de acuerdo con la NMX-AA-180-SCFI-2018. Se determino el pH, Conductividad eléctrica (CE), nitrógeno (N), relación C/N, fósforo (P) y potasio (K). Al final del proceso la EB tuvo % de N de 2.27, pH de 8.12, CE 8.34 dS/m, C/N 16.7, % de P de 3.8 y K con 46.87. La mezcla de EB con paja, un pH de 8.12, CE 7.59 dS/m, % de N de 2.22, C/N de 18.2, un % de P de 2.92 y K con 14.58. Para la mezcla EB con vegetales un pH de 7.94, CE 7.92 dS/m, % de N de 2.71, C/N de 13.67, un % de P de 3.14 y K con 21.87. De acuerdo con la NMX se determinaron compostas tipo II y III y se considera un fertilizante orgánico.The present work carried out a composting process of sheep excreta (EB) and mixtures with straw and vegetables in accordance with NMX-AA-180-SCFI-2018. The pH, electrical conductivity (CE), nitrogen (N), C/N ratio, phosphorus (P) and potassium (K) were determined. At the end of the process, the EB had % of N of 2.27, pH of 8.12, EC 8.34 dS/m, C/N 16.7, % of P of 3.8 and K with 46.87. The mixture of EB with straw, a pH of 8.12, EC 7.59 dS/m, % of N of 2.22, C/N of 18.2, a% of P of 2.92 and K with 14.58. For the mixture EB with vegetables a pH of 7.94, EC 7.92 dS/m, % of N of 2.71, C/N of 13.67, a% of P of 3.14 and K with 21.87. According to the NMX, type II and III compost were determined and it is considered an organic fertilizer

Clustering approach applied on an artificial neural network model to predict PM10 in mega cities of México

A cluster-based artificial neural network model called CLASO (Classification-Assemblage-Association) has been proposed to predict the maximum of the 24-h moving average of PM10 concentration on the next day in the three largest metropolitan areas of Mexico. The model is a self-organised, real-time learning neural network, which builds its topology via a process of pattern classification by using an historical database. This process is based on a supervised clustering technique, assigning a class to each centroid of the hidden layer, employing the Euclidean distance as a hierarchical criterion. A set of ARIMA models was compared with CLASO model in the forecast performance of the 24-h average PM10 concentration on the next day. In general, CLASO model produced more accurate predictions of the maximum of the 24-h moving average of PM10 concentration than the ARIMA models, although the latter showed a minor tendency to underpredict the results. The CLASO model solely requires to be built a historical database of the air quality parameter, an initial radius of classification and the learning factor. CLASO has demonstrated acceptable predictions of 24-h average PM10 concentration by using exclusively regressive PM10 concentrations. The forecasting capabilities of the model were found to be satisfactory compared to the classical models, demonstrating its potential application to the other major pollutants used in the Mexican air quality index

Residuos sólidos en la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco: una estimación y potencial de aprovechamiento

La División Académica de Ciencias Biológicas (DACBiol) de la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco (UJAT) realiza el manejo integral de sus residuos, estos se cuantifican diariamente. Con los datos del 2017 y 2018 se permitió estimar la generación de residuos con respecto a la población total de la UJAT. La universidad cuenta con 12 divisiones académicas y oficinas administrativas, y con base en el 2do y 3er informe de actividades del rector de la Universidad, se obtuvo la población, apoyándose con visitas de campo a las divisiones. Con base en los datos, se estimó la generación de residuos y sus beneficios, de los cuales los residuos valorizables estimados en toneladas serian Materia Orgánica Vegetal con 41.3, PET 34.5, Papel y Cartón 43.6, Tapas de botellas 1.82, Aluminio/Hojalata 7.14, Vidrio 10.7, Fierro 3.25, madera 1.73, Multilaminado 3.19 siendo un total de 169 toneladas en dos años.The Academic Division of Biological Sciences (DACBiol) of the Autonomous Juárez University of Tabasco (UJAT) performs the comprehensive management of its waste, these are quantified daily. With the data from 2017 and 2018, verify the estimation of waste generation with respect to the total population of the UJAT. The university has 12 academic divisions and administrative offices and based on the 2nd and 3rd activities report of the rector of the University, it obtains the population, supporting field visits to the divisions. Based on the data, the generation of waste and its benefits were estimated, of which the estimated recoverable waste in tons per year would be Vegetable Organic Matter with 41.3, PET 34.5, Paper and Cardboard 43.6, PET Lids 1.82, Aluminum / Tinplate 7.14, Glass 10.7, Iron 3.25, wood 1.73, Multilaminate 3.19 for a total of 169 tons in two years

Red neuronal auto-organizada con aprendizaje en tiempo real para la predicción de la calidad del aire en base a PM10 en Villahermosa Tabasco, México

Se diseño un modelo de red neuronal artificial para la predicción al día siguiente del máximo diario de PM10, (material particulado de menos de 10 micrometros de diámetro), el cual se construye de manera dinámica mediante la formación de clusters para la clasificación de patrones y evoluciona a través de los datos que recibe automáticamente y en tiempo real. Se generó una matriz de distancias a partir de los patrones de entrada para seleccionar el radio óptimo de clasificación. El modelo fue validado mediante la aplicación de datos históricos de variables meteorológicas y de PM10 registrados en Villahermosa, Tabasco, México de 2007 a 2009. Los experimentos realizados permitieron identificar las variables relevantes del modelo y se contemplaron datos normalizados y no-normalizados. Los mejores resultados del modelo se obtuvieron usando promedios móviles y valores máximos y mínimos de PM10 no normalizados como variables de entrada así como radios cercanos al valor mínimo calculado en la matriz de distancias.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

LA DIGESTIÓN ANAEROBIA Y LA BIOQUÍMICA

La digestión anaerobia (DA) es un proceso que involucra diferentes comuidades de microorganismos en interacciones entre ellos. Son tres diferentes fases por las que pasa esta digestión para un fin común, el producto principal, que es una mezcla de gases que son capaces de generar energía, mejor conocido como biogás

Vermicompostaje: II avances y estrategias en el tratamiento de residuos sólidos orgánicos

The vermicomposting is a biotechnological process that allows biodegradation of organic waste under aerobic and mesophilic conditions by the joint action of worms and microorganisms, from which a stabilized final product is obtained. In the process they take advantage of the destructive capacities of the worms, the action of the digestive enzymes and the aerobic and anaerobic microflora present in their intestines. The objective of this review is to present advances reported in the scientific literature about the different events in the vermicomposting process. The use of unconventional organic waste to produce vermicompost is a way to recycle organic matter that otherwise is improperly disposed of causing environmental problems and loss of valuable organic material. Its use as a biopesticide raises good expectations for the control of pathogens in crops, limiting the use of chemical pesticides. A review of the enzymatic activity in the vermicomposting, responsible for many biochemical transformations in the substrate. An important aspect of the process is the functioning and biodiversity of microbial populations involved in the transformation of waste, which is very little known. The management of this technology requires the understanding of the complex mechanisms in relation worm-microorganisms, which interact to increase rates of decomposition of organic matter.El vermicompostaje es un proceso biotecnológico que permite biodegradar residuos orgánicos bajo condiciones aerobias y mesófilas por la acción conjunta de lombrices y microorganismos, del cual se obtiene un producto final estabilizado. En el proceso se aprovechan las capacidades detritívoras de las lombrices, la acción de sus enzimas digestivas y de la microflora aeróbica y anaeróbica presentes en su intestino. El objetivo de esta revisión es dar a conocer avances reportados en la literatura científica acerca de los diferentes eventos en el proceso de vermicompostaje. El uso de residuos orgánicos no convencionales para producir vermicomposta, es una forma de reciclar materia orgánica que de otra manera son desechados de forma inapropiada causando problemas ambientales y pérdida de material orgánico valioso. Su uso como bioplaguicida plantea buena expectativa para el control de patógenos en los cultivos, limitando del empleo de pesticidas químicos. Se hace una revisión de la actividad enzimática en el vermicompostaje, responsable de muchas transformaciones bioquímicas en el sustrato. Un aspecto importante del proceso es el funcionamiento y la biodiversidad de las poblaciones microbianas que participan en la transformación de los residuos, del que se sabe muy poco. El manejo de esta tecnología requiere del entendimiento de los mecanismos complejos en la relación lombriz-microorganismos, que interactúan para aumentar las tasas de descomposición de la materia orgánica