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Technische, ökonomische und ökologische Bewertung

der Einsetzbarkeit von biogenem n-Butanol

im Raumwärmemarkt

vorgelegt von

Diplom-Wirtschaftsingenieur

Nicolas Dohn

Von der Fakultät III - Prozesswissenschaften

der Technischen Universität Berlin

zur Erlangung des akademischen Grades

Doktor der Ingenieurwissenschaften

- Dr.-Ing. –

genehmigte Dissertation

Promotionsausschuss:

Vorsitzender: Prof. Dr. sc. techn. Bernhard Senge

Gutachter: Prof. Dr. Dipl.-Ing. Dietrich Knorr

Gutachter: Prof. Dr.-Ing. Stephan Reimelt

Tag der wissenschaftlichen Aussprache: 19. April 2013

Berlin 2013

D 83

Danksagung

Die vorliegende Arbeit entstand unter der Betreuung von Herrn Prof. Dietrich Knorr

und Herrn Prof. Stephan Reimelt. Insbesondere als externer Doktorand danke ich Herrn

Prof. Knorr herzlich für seine Betreuung, das Ermöglichen der Arbeit sowie das mir

entgegengebrachte Vertrauen. Mein besonderer Dank gilt Herrn Prof. Reimelt, der mich

mit seiner Erfahrung und konstruktiven Anregungen auch über den akademischen As-

pekt hinaus als Mentor unterstützte. Herrn Prof. Senge danke ich für die Übernahme

des Vorsitzes und das Interesse an meinem Thema.

Mein Dank gilt ebenfalls Herrn Dr. Oliver van Rheinberg und Herrn Hajo Hoffmann von

der Oel-Wärme-Institut GmbH für ihre Unterstützung in der experimentellen Überprü-

fung.

Weiterhin möchte ich Herrn Michael Gomoll für sein Engagement in der begleitenden

Studienarbeit danken. Allen meinen Kollegen danke ich für die herzliche Aufnahme am

Institut und ihre fachliche, freundschaftliche und administrative Unterstützung. Beson-

ders erwähnen möchte ich dabei Irene Hemmerich, Dimitri Oberdörfer, Björn Surowski

und Sophie Uhlig.

Verena und meiner Familie danke ich für ihre bedingungslose Unterstützung in allen

Belangen. Ohne sie wäre diese Arbeit nicht entstanden.

Kurzfassung

Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde die Einsetzbarkeit von n-Butanol im Raum-

wärmemarkt unter technischen, ökonomischen sowie ökologischen Kriterien überprüft

und den Brennstoffen Heizöl extra leichtflüssig (EL) und Biodiesel (FAME) gegenüber-

gestellt. Das gewählte Vorgehen umfasst eine Verbrennungsversuchsreihe und die

Entwicklung eines Stoff- und Energiestrommodells sowie dessen Erweiterung um eine

wirtschaftliche und eine ökologische Betrachtung.

N-Butanol eignet sich aus gerätetechnischer Sicht innerhalb des untersuchten Be-

reiches von 0 bis 20 % (V/V) als Biokomponente in Heizöl EL für den Einsatz in einem

marktüblichen Stauscheibenbrenner. Dabei tritt keine signifikante Veränderung der

Abgasemissionen sowohl absolut als auch relativ zum Heizwert des Gemisches auf. An-

dererseits senkt n-Butanol den Flammpunkt des Brennstoffgemisches, so dass der flä-

chendeckende Einsatz in Heizöl EL nur bis zu einer Konzentration von 0,5 % (V/V)

n-Butanol als Biokomponente in Kombination mit 10 % (V/V) FAME möglich ist.

Zur Überprüfung der ökonomischen und ökologischen Kriterien wurden zwei Sze-

narien identifiziert. Das Basisszenario reflektiert den Stand der Technik und verursacht

Produktionskosten von 1,21 € L-1 n-Butanol, die durch den Umsatz von 0,90 € L-1 nicht

gedeckt werden können. Mit Treibhausgasemissionen von 37,0 g CO2eq MJ-1 entstehen

durch den Einsatz von n-Butanol CO2eq-Verminderungskosten in Höhe von

527 € t-1 CO2eq. In der Wirkungskategorie Versauerung erhöht der Einsatz von

n-Butanol im Basisszenario die Emissionen gegenüber Heizöl EL zwar um etwa 67 %,

stellt jedoch gegenüber FAME, das eine Erhöhung von 544 % verursacht, eine erhebli-

che Verbesserung dar. Die fossile Ressourcenbeanspruchung gegenüber Heizöl EL sinkt

durch n-Butanol um 67 % auf 0,39 MJ MJ-1.

Das Fortschrittsszenario berücksichtigt bislang großtechnisch nicht etablierte

Technologien wie beispielsweise die in-situ Produktabtrennung mittels Pervaporation.

Die Produktionskosten im Fortschrittsszenario betragen 0,99 € L-1 n-Butanol. Durch

den Einsatz von n-Butanol als Biokomponenten in Heizöl EL sinken die Emissionen an

CO2-Äquivalenten im Fortschrittsszenario auf 23,5 g MJ-1 und etwa 60 % derer von Bio-

diesel (FAME) und 73 % derer von Heizöl EL. Die CO2eq-Vermeidungskosten betragen

im Fortschrittsszenario 266 € t-1 CO2eq. Die Emissionen an SO2-Äquivalenten sinken

auch im Fortschrittsszenario nicht unter die von Heizöl EL, sondern liegen fast 30 %

darüber. Bezogen auf die Biokomponente FAME reduziert der Einsatz von n-Butanol

jedoch die Emissionen an SO2-Äquivalenten um 80 %. Der fossile Ressourcenverbrauch

verringert sich gegenüber FAME um 53 % auf 0,25 MJ MJ-1 und liegt damit weit unter

dem von Heizöl EL. Es zeigt sich, dass der Einfluss der anteiligen Anbauemissionen von

Reststroh in allen Wirkungskategorien verhältnismäßig gering ist.

Es konnte gezeigt werden, dass die Produktion von n-Butanol aus Getreidestroh zu

Kosten von 0,90 € L-1 durch eine optimierte Positionierung der Anlage im Fortschritt-

szenario zu erreichen ist und damit wirtschaftlich sein kann.

Abstract

This thesis examines the applicability of n-butanol in the domestic heating market with

regards to technical, commercial and ecological aspects in comparison to heating oil

and biodiesel (FAME). Emphasis is put on a series of combustion experiments and the

development of a mass and energy flow model. The model is further extended towards

a commercial and ecological examination.

The utilization of n-butanol in a common yellow burner as a bio-component up to a

volume ratio (V/V) of 20 % does not yield a significant absolute or relative change of

exhaust emissions in comparison to heating oil. However, the addition of n-butanol

causes the flash point of heating oil blends to quickly drop below the limit of 55 °C. The

comprehensive large area use is therefore possible only with 0.5 % (V/V) of n-butanol

in combination with 10 % (V/V) of FAME.

Two scenarios were defined and their potential commercial as well as ecological

implications assessed. The basic scenario on one hand, reflects state of the art technol-

ogy and results in production cost of 1.21 € L-1 n-butanol not covered by the turnover

of 0.90 € L-1. The emission of 37.0 g CO2eq MJ-1 leads to greenhouse gas abatement cost

of 527 € t-1 CO2eq. The acidification due to the utilization of n-butanol exceeds the acidi-

fication of heating oil by 67 %. FAME, however, contributes to acidification to a much

higher extent with 544 %. Furthermore, the use of n-butanol reduces the fossil resource

use in comparison to heating oil by 67 % to 0.39 MJ MJ-1.

On the other hand the technological progress scenario considers technologies that

are to date not established at industrial scale. An example is in-situ product recovery by

pervaporation. The production cost of such a scenario amounts to 0.99 € L-1 n-butanol.

The utilization of n-butanol in the technological progress scenario reduces the green-

house gas emissions to 23.5 g MJ-1. The greenhouse gas abatement cost account for

266 € t-1 CO2eq. The acidification of n-butanol still exceeds that of heating oil by about

30 %. However, in comparison to FAME the utilization of n-butanol in this scenario

lowers the acidification by 80 %. The fossil resource input (0.25 MJ MJ-1) is considera-

bly less than the one of heating oil and FAME. It became clear that the influence of the

straw cultivation is comparatively low in all analyzed categories.

It could be demonstrated that the commercially viable production of n-butanol from

straw at a cost of 0.90 € L-1 in the progress scenario is possible with an optimized posi-

tioning of the plant.

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung 1

1.1 Ausgangslage und Problemstellung 1

1.2 Zielsetzung und Lösungsweg 2

2 Einsatz flüssiger Brennstoffe in Deutschland und fermentative

Herstellung von n-Butanol 5

2.1 Eigenschaften flüssiger Brennstoffe in Deutschland 5

2.1.1 Heizöl extra leichtflüssig 5

2.1.2 Bioheizöl 7

2.2 Grundlagen der Ölfeuerung 9

2.3 Eigenschaften und Einsatz von n-Butanol 11

2.4 Fermentative Herstellung von n-Butanol 12

2.4.1 Mikrobiologische Grundlagen, Substrate und Fermentation 13

2.4.2 Hydrolyse lignocellulosebasierter Substrate 14

2.4.3 In situ-Produktabtrennung 17

2.5 Biomassennutzung und Verfügbarkeit in Deutschland 19

2.5.1 Energie- und klimapolitische Bedingungen 20

2.5.2 Reststrohpotential in Deutschland 20

3 Experimentelle Überprüfung der Einsetzbarkeit von n-Butanol als

Biokomponente in Heizöl EL 25

3.1 Parameterstudie zu Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen als Brennstoff 25

3.1.1 Untersuchungskriterien an Heizöl EL/n-Butanol-Gemische 26

3.1.2 Konzeption und Planung der Parameterstudie 29

3.1.3 Ergebnisbeschreibung der Parameterstudie 30

3.1.4 Ergebnisanalyse und Bewertung 37

3.2 Experimentelle Überprüfung von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen als Brennstoff 38

3.2.1 Planung der Versuchsreihe 39

3.2.2 Versuch I: Prüfung des Verhaltens von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in

verschiedenen Brennerbetriebspunkten mittels Luftzahlvariation 41

3.2.3 Versuch II: Prüfung des Verhaltens von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen im

Magerbetrieb 45

3.3 Einsetzbarkeit von n-Butanol als Biokomponente in Heizöl EL 48

4 Erarbeitung eines Stoff- und Energiestrommodells zur Herstellung von

n-Butanol 51

4.1 Methodisches Vorgehen der Stoff- und Energiestrommodellierung 51

4.1.1 Produktionstheoretische und ingenieurwissenschaftliche Ansätze zur

Modellierung von Produktionssystemen 51

4.1.2 Ableitung des Modellierungsrahmens 64

4.1.3 Entwicklung eines angepassten aktivitätsanalytischen Ansatzes zur

Modellierung des zu untersuchenden Produktionssystems 66

4.2 Umsetzung der Stoffstrommodellierung 68

4.2.1 Biomassevorbereitung 70

4.2.2 Fermentation 79

4.2.3 Separation 90

4.2.4 Wasseraufbereitung 93

4.3 Umsetzung der Energiestrommodellierung 96

4.3.1 Biomassevorbereitung 96

4.3.2 Fermentation 100

4.3.3 Separation 103

4.3.4 Wasseraufbereitung 106

4.4 Ergebnisse des Stoff- und Energiestrommodells 112

5 Erweiterung des Modells um eine Wirtschaftlichkeitsbetrachtung 115

5.1 Investitionskostenabschätzung der Modellanlage 115

5.1.1 Methodisches Vorgehen der Investitionskostenabschätzung einer

Modellanlage zur Herstellung von n-Butanol 116

5.1.2 Umsetzung der Investitionskostenabschätzung einer Modellanlage zur

Herstellung von n-Butanol 129

5.1.3 Ergebnisse der Investitionskostenabschätzung 132

5.2 Zahlungsströme der Modellanlage 134

5.2.1 Methodisches Vorgehen der Modellierung von Zahlungsströmen einer

Modellanlage zur Herstellung von n-Butanol 135

5.2.2 Umsetzung der Modellierung von Zahlungsströmen einer Modellanlage zur

Herstellung von n-Butanol 151

5.2.3 Ergebnisse der Zahlungsströme 158

5.2.4 Sensitivitätsanalyse 160

5.3 Ergebnisse der Wirtschaftlichkeitsbetrachtung 162

III

6 Erweiterung des Modells um eine ökologische Betrachtung 165

6.1 Methodisches Vorgehen der Nachhaltigkeitsüberprüfung 165

6.1.1 Ökologieorientierte Methoden zur Wirkungsabschätzung im Rahmen einer

Ökobilanz 166

6.1.2 Rechnergestützte Ansätze zur Durchführung der Wirkungsabschätzung im

Rahmen einer Ökobilanz 168

6.1.3 Konzeption einer Ökobilanz des zu untersuchenden Produktionssystems 170

6.2 Umsetzung der Sachbilanz 174

6.3 Ergebnisse der ökologischen Betrachtung 176

7 Analyse, Bewertung und Umsetzung der Modellergebnisse 183

7.1 Analyse und Bewertung des Basisszenarios 183

7.1.1 Wirtschaftlichkeitsbetrachtung 183

7.1.2 Ökologische Betrachtung 184

7.2 Umsetzung des Fortschrittsszenarios 185

7.2.1 Umsetzung von Stoff- und Energieflüssen sowie Zahlungsströmen 185

7.2.2 Umsetzung der Sachbilanz 189

7.3 Ergebnisse des Fortschrittsszenarios 190

8 Schlussbetrachtung und Ausblick 197

8.1 Schlussbetrachtung 197

8.2 Ausblick 201

9 Literaturverzeichnis 205

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1-1: Aufbau und Lösungsweg der Arbeit 3

Abbildung 2-1: Aktuelle und erwartete Wärmebereitstellung in Mrd. MJ a-1 (Shell, 2011) 7

Abbildung 2-2: Öldüse ohne Düsenabschlussventil (Hans G. Werner GmbH & Co., Reutlingen) 9

Abbildung 2-3: Aufbau und Prinzip eines Stauscheibenbrenners (Institut für Wärme und

Öltechnik) 10

Abbildung 2-4: Aufbau und Prinzip eines Blaubrenners (Institut für Wärme und Öltechnik) 11

Abbildung 2-5: Vereinfachter Ausschnitt aus dem Stoffwechsel der Aceton-Butanol-Ethanol-

Fermentation mittels Clostridiaceae (in Anlehnung an Ranjan et al. (2012)) 14

Abbildung 2-6: Schematische Darstellung des Aufbaus von Lignocellulose (Thostrup, 2006) 15

Abbildung 2-7: Verteilung der theoretisch vorhandenen Strohmengen in Deutschland (DBFZ,

2012) 21

Abbildung 3-1: Bandbreite für den Destillationsverlauf von Heizöl EL A nach DIN SPEC

51603-1 27

Abbildung 3-2: Ergebnis der Sichtprüfung von Heizöl/n-Butanol-Gemischen; es liegen

homogene Gemische vor, Verunreinigungen, Sedimente oder Wasser sind

nicht sichtbar 30

Abbildung 3-3: Dichte von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in Abhängigkeit der n-Butanol-

Konzentration nach DIN EN ISO 12185 (r = 0,4 kg m-3) 30

Abbildung 3-4: Heizwert von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in Abhängigkeit der n-Butanol-

Konzentration nach DIN 51900-2 (r = 0,120 MJ kg-1; angelehnt an DIN 51900-

1, r für DIN 51900-2 noch nicht festgelegt) 31

Abbildung 3-5: Flammpunkt von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in Abhängigkeit der n-

Butanol-Konzentration nach DIN EN ISO 2719 ( r = 1,2 °C) 31

Abbildung 3-6: Kinematische Viskosität von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in Abhängigkeit

der n-Butanol-Konzentration nach DIN EN ISO 3104 (r = 0,0138 mm² s-1) 32

Abbildung 3-7: Verdampfte Volumenanteile von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen bei 250 und

350 °C in Abhängigkeit der n-Butanol-Konzentration nach DIN EN ISO 3405 (r

≈ 0,94 °C) 33

Abbildung 3-8: Cold Filter Plugging Point von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in

Abhängigkeit der n-Butanol-Konzentration nach DIN EN 116 (r= 1 °C) 33

Abbildung 3-9: Koksrückstand von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in Abhängigkeit der n-

Butanol-Konzentration nach DIN EN ISO 10370 (r = 0,0071 % (m/m)) 34

Abbildung 3-10: Wassergehalt von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in Abhängigkeit der n-

Butanol-Konzentration nach DIN EN ISO 12937 (r = 0,26 mg kg-1) 34

Abbildung 3-11: Thermische Stabilität von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in Abhängigkeit

der n-Butanol-Konzentration nach DIN 51371 (eine Vergleichbarkeit für die

DIN 51371 wurde noch nicht ermittelt) 35

Abbildung 3-12: Schmierfähigkeit von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in Abhängigkeit der n-

Butanol-Konzentration nach DIN EN ISO 12156-1 (r = 63 µm) 35

Abbildung 3-13: Oxidationsstabilität von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in Abhängigkeit der

n-Butanol-Konzentration nach ASTM D 7545-09 (r = 0,053 h; vorläufiger

Wert) 36

Abbildung 3-14: Erfüllung der Anforderungen an Heizöl EL/n-Butanol-Gemische in

Abhängigkeit der n-Butanol-Konzentration 37

Abbildung 3-15: NOx-Emissionen von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in Abhängigkeit der

Luftzahl. Die Messwerte sind für CO2MAX und Heizwert bezüglich der n-

Butanol-Konzentration korrigiert (r ≈ 20 mg kWh-1 beziehungsweise 10 ppm) 42

Abbildung 3-16: CO-Emissionen von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in Abhängigkeit der

Luftzahl. Die Messwerte sind für CO2MAX und Heizwert bezüglich der n-

Butanol-Konzentration korrigiert (r ≈ 2,5 mg kWh-1 beziehungsweise 2 ppm) 43

Abbildung 3-17: Rußemissionen von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in Abhängigkeit der

Luftzahl 43

Abbildung 3-18: NOx-Emissionen von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in Abhängigkeit der n-

Butanol-Konzentration (r ≈ 20 mg kWh-1 beziehungsweise 10 ppm) 47

Abbildung 3-19: CO-Emissionen von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in Abhängigkeit der n-

Butanol-Konzentration (r ≈ 3 mg kWh-1 beziehungsweise 2 ppm) 47

Abbildung 4-1: Übersicht mikroökonomischer Produktionsfunktionen (in Anlehnung an

Küpper (1977) und Schultmann (2003)) 53

Abbildung 4-2: Veranschaulichung eines Digraphs (in Anlehnung an Steven (1998) und

Schultmann (2003)) 57

Abbildung 4-3: Struktur sequenziell modularer Systeme in Anlehnung an Lohe (1995) 63

Abbildung 4-4: Prozessstufen in der Produktion von n-Butanol aus Weizenstroh 65

Abbildung 4-5: Aggregationsebenen der Prozessabbildung (in Anlehnung an Dykhoff und

Spengler (2010)) 65

Abbildung 4-6: Prozessstufen sowie Stoff- und Energieströme des Bilanzraums 69

Abbildung 4-7: Prozesse sowie Stoff- und Energieströme der Biomassevorbereitung 71

Abbildung 4-8: Zusammensetzung von Weizenstroh. Darstellung auf Basis von Saha et al.

(2005) 77

Abbildung 4-9: Prozesse sowie Stoff- und Energieströme der Fermentation 80

Abbildung 4-10: Prozesse sowie Stoff- und Energieströme der Separation 90

Abbildung 4-11: Prozesse sowie Stoff- und Energieströme der Wasseraufbereitung 93

Abbildung 4-12: Prozesse sowie Stoff- und Energieströme der Biomassevorbereitung 97

Abbildung 4-13: Prozesse sowie Stoff- und Energieströme der Fermentation 100

Abbildung 4-14: Prozesse sowie Stoff- und Energieströme der Separation 104

Abbildung 4-15: Prozesse sowie Stoff- und Energieströme der Wasseraufbereitung 107

Abbildung 5-1: Verlauf der Jahresmittelwerte des Chemical Engineering Plant Cost Index

(vgl. Chemical Engineering (2001-2011)) 118

Abbildung 5-2: Verlauf des Degressionsexponenten in Abhängigkeit der Kapazität in

logarithmischer Darstellung (in Anlehnung an Dysert (2003)) 120

VII

Abbildung 5-3: Zusammenhang zwischen Ungenauigkeit, Bearbeitungskosten und

Zeitaufwand eines Projektes (in Anlehnung an Schwind (1979)) 127

Abbildung 5-4: Lebenszyklus- und Planungsphasen eines Anlagenprojektes (eigene

Darstellung in Anlehnung an Sattler und Werner (2000)) 127

Abbildung 5-5: Bestandteile der Total Investment Cost (Angaben gerundet) 133

Abbildung 5-6: Prozessstufen in der Produktion von n-Butanol aus Weizenstroh 136

Abbildung 5-7: Schematische Darstellung der mittleren Transportstrecke (in Anlehnung an

Kappler (2008)) 144

Abbildung 5-8: Kosten zur Herstellung von einem Liter n-Butanol aus Reststroh im

Basisszenario 159

Abbildung 5-9: Einfluss der Variation ausgewählter Parameter auf die Herstellungskosten

von n-Butanol im Basisszenario 161

Abbildung 5-10: Einfluss der Variation der Anlagenkapazität auf die Herstellungskosten von n-

Butanol im Basisszenario 162

Abbildung 6-1: Prozessstufen in der Produktion von n-Butanol aus Weizenstroh 170

Abbildung 6-2: Ergebnisse der Nachhaltigkeitsuntersuchung des Basisszenarios (BS) und der

Referenzen Heizöl EL und FAME (etwaige Gutschriften sind Bestandteil der

Einzelsummen) 177

Abbildung 7-1: Kosten zur Herstellung von einem Liter n-Butanol aus Reststroh im

Fortschrittsszenario 191

Abbildung 7-2: Einfluss der Variation ausgewählter Parameter auf die Herstellungskosten

von n-Butanol im Fortschrittsszenario 192

Abbildung 7-3: Ergebnisse der Nachhaltigkeitsuntersuchung des Basisszenarios (BS),

Fortschrittsszenarios (FS), Fortschrittsszenarios inklusive Anbau (FS Anbau)

und der Referenzen Heizöl EL und FAME (etwaige Gutschriften sind

Bestandteil der Einzelsummen) 193

Abbildung 8-1: Zusammenfassende Darstellung der untersuchten Kriterien des Einsatzes von

n-Butanol als Biokomponenten in Heizöl EL im Vergleich zur Referenz FAME 201

Abbildung 9-1: Verwendeter Zugbegrenzer am Abgasrohr A-1

Abbildung 9-2: Eingesetzte Düse des Typs Fluidics 0,4 60° HF nach Beendigung aller

Versuchsreihen. Die Düse weist weder Ablagerungen noch Verkokungen auf A-1

Abbildung 9-3: Eingesetzter Düsenfilter des Typs Fluidics 0,4 60° HF nach Beendigung aller

Versuchsreihen. Der Filter zeigt keine Ablagerungen A-2

Tabellenverzeichnis

Tabelle 2-1: Ausgewählte Mindestanforderungen an Heizöl EL nach DIN 51603-1 (2011),

Cold Filter Plugging Point (CFPP) 6

Tabelle 2-2: Ausgewählte Mindestanforderungen an Heizöl EL nach DIN SPEC 51603-6

(2011) 8

Tabelle 2-3: Ausgewählte Eigenschaften von Ethanol, n-Butanol und Heizöl EL; [a]

Rakopoulos et al. (2010); [b] DIN 51603-1; [c] GESTIS Stoffdatenbank (2012e);

[d] GESTIS Stoffdatenbank (2012d); [e] GESTIS Stoffdatenbank (2012c) 12

Tabelle 2-4: Nachhaltiges Reststrohpotential in Frischmasse in Deutschland (Potential in

Anlehnung an DBFZ (2012); Flächen in Anlehnung an DESTATIS (2012)) 23

Tabelle 3-1: Parameter der zweiten Versuchsreihe 46

Tabelle 4-1: Darstellung der Stoffstromvektoren der Aktivität Biomassevorbereitung 71

Tabelle 4-2: Stoffstromvektoren der Aktivität Biomassevorbereitung 79

Tabelle 4-3: Stoffstromvektoren der Aktivität Fermentation 90

Tabelle 4-4: Stoffstromvektoren der Aktivität Separation 93

Tabelle 4-5: Stoffstromvektoren der Aktivität Wasseraufbereitung 95

Tabelle 4-6: Bedarf elektrischer Energie von Anlagenkomponenten in der

Biomassevorbereitung 98

Tabelle 4-7: Energiestromvektoren der Biomassevorbereitung, Basis 1 t Weizenstroh 99

Tabelle 4-8: Bedarf elektrischer Energie von Anlagenkomponenten in der Fermentation 102

Tabelle 4-9: Energiestromvektoren der Fermentation, Basis 1 t aufschließbares Substrat 103

Tabelle 4-10: Bedarf Prozesswärme von Anlagenkomponenten in der Separation 104

Tabelle 4-11: Bedarf elektrischer Energie von Anlagenkomponenten in der Separation 105

Tabelle 4-12: Kühlwasserbedarf von Anlagenkomponenten in der Separation 106

Tabelle 4-13: Energiestromvektoren der Separation, Basis 1 t ABE-Produkte 106

Tabelle 4-14: Energiestromvektoren der Fermentation, Basis 1 t aufschließbares Substrat 112

Tabelle 4-15: Stoff- und Energieströme der Modellanlage des Basisszenarios 114

Tabelle 5-1: Fixed Capital Investment prozesstechnischer Anlagen (in Anlehnung an Peters

(2004)) 117

Tabelle 5-2: Investitionskostenabschätzung mit Hilfe differenzierter Zuschlagssätze nach

Peters et al. (2004) 123

Tabelle 5-3: Klassifikation von Kostenschätzung (in Anlehnung an AACEI (2011) und Sattler

und Werner (2000)) 128

Tabelle 5-4: Differenzierte Zuschlagssätze der Modellanlage 131

Tabelle 5-5: Umschlags- und Transportkosten sowie Zeitbedarf inklusive Personalkosten (in

Anlehnung an DBFZ (2012)) 145

Tabelle 5-6: Owner’s Cost der Modellanlage 152

Tabelle 5-7: Personalbedarf der Modellanlage bei einer Kapazität von 100.000 t a-1 nach

Schicht und Leistungsgruppe 157

Tabelle 7-1: Stoff- und Energieströme der Modellanlage des Fortschrittsszenarios 189

Tabelle 9-1: Komponenten einer Modellanlage zur fermentativen Herstellung von n-

Butanol im Basisszenario, Basiskapazität (BK), Zielkapazität (ZK), Basisjahr (BJ),

Zieljahr (ZJ) B-1

Abkürzungsverzeichnis

a Annum (Jahr)

Actn Aceton

Adsr Adsorber

Afbr Aufbereitung

Afschg Aufschlussgrad

AM Apparate und Maschinen

Anl Anlage

Ann Annuität

Asch Asche

Aztr Azeotrop

BAFA Bundesamt für Wirtschaft und Ausführkontrolle

Bdrf Bedarf

BFltr Bandfilter

Bh Betriebsstunde

Bnd Bandförderer

BS Basisszenario

btr betriebsgebunden

Cll Cellulose

Ca(OH)2 Calciumhydroxid

CML Centrum voor Milieukunde

CO Kohlenstoffmonoxid

CO2 Kohlenstoffdioxid

DC Direct Cost

DIN Deutsches Institut für Normung

Drl Darlehen

EEG Erneuerbare-Energien-Gesetz

EKA Eigenkapitalanteil

el elektrisch

etc et cetera

Enzy Enzyme

eq Äquivalente

Ethn Ethanol

exp Exponent

FCI Fixed Capital Investment

Fhrt Fahrt

FKA Fremdkapitalanteil

FM Frischmasse

Frmt Fermenter

FS Fortschrittsszenario

g Gramm

Gbls Gebläse

Gwr Gewerbesteuer

h hora (Stunde)

H2 Wasserstoff

H2O Wasser

H2SO4 Schwefelsäure

ha Hektar

Hbs Hebesatz

Hcks Häcksler

Hcll Hemicellulose

HMF Hydroxymethylfurfural

XII

Hydr Hydrolyse

IC Indirect Cost

In Index

Inst Instandhaltung

kap kapitalgebunden

kg Kilogramm

klk kalkulatorisch

km Kilometer

Knds Kondensation

Kor Korrekturfaktor

Krp Körperschaftssteuer

kW Kilowatt

kWh Kilowattstunde

L Liter

LG Leistungsgruppe

Lgn Lignin

LKW Lastkraftwagen

m Meter

Mio Millionen

MIPS Material-Input pro Service-Einheit

MJ Megajoule

Msz Messzahl

MW Megawatt

NBtl n-Butanol

NOx Stickoxide

Nutzg Nutzungsgrad

Pmp Pumpe

pot potentiell

Prsnl Personal

Ref Referenz

Rhr Rührer

Rktr Reaktor

Rs Reststoffe

Rüst Rüstzeit

Säu Säure

Snst Sonstige

Sprt Separation

Str Stroh

t Tonne (1.000 Kilogramm)

TCI Total Capital Investment

th thermisch

TM Trockenmasse

Tnk Tank

Trns Transport

UBA Umweltbundesamt

Umsc Umschlag

VFltr Vakuumfilter

vgl vergleiche

Verb Verbrennung

vrb verbrauchsgebunden

Vrbr Vorbereitung

Vrdm Verdampfer

Vrlst Verlust

Vrs Versicherung

Vrw Verwaltung

XIII

WACC Weighted Average Cost of Capital

Was Wasser

WC Working Capital

Wt Wärmetauscher

Zckr Zucker

Zell Zellmasse

Zwl Zwischenlager

Zykl Zyklon

% (m/m) Massenprozent

% (V/V) Volumenprozent

1 Einleitung

1.1 Ausgangslage und Problemstellung

Die deutsche Bundesregierung plant im Rahmen ihres nationalen Aktionsplans zur Energie-

wende den Anteil erneuerbarer Energien im Wärme- und Kältesektor bis zum Jahr 2020 auf

14 % zu erhöhen (EEWärmeG, 2011). Darüber hinaus wird vorgesehen, den Raumwärmebe-

darf im gleichen Zeitraum um 20 % und bis 2050 um 80 % zu senken. Im Vordergrund ste-

hen dabei neben der Erhöhung der Energieeffizienz die Verringerung der

Treibhausgasemissionen (BRD, 2010). In Deutschland werden rund 35 % der gesamten End-

energie für die Bereitstellung von Raumwärme, -kälte und Warmwasser verwendet. Davon

werden etwa 27 % durch Heizöl extra leichtflüssig (Heizöl EL) gedeckt (BMVBS, 2012). Heiz-

öl EL ist damit eines der wichtigsten Mineralölerzeugnisse in Deutschland. Der Gesamtbedarf

entspricht mit 20 Mio. t a-1 etwa dem an Ottokraftstoff in Deutschland (BAFA, 2009-2012).

Zur Verringerung des Bedarfs nicht erneuerbarer Brennstoffe liegen verschiedene Kon-

zepte vor, die auf die Steigerung der Energieeffizienz oder die Nutzung alternativer Energie-

formen wie Geo- oder Solarthermie zielen. Eine Vielzahl der Konzepte erfordert jedoch eine

gebäudetechnische Eignung und verursacht für den Einzelnen teils einen erheblichen Inves-

titionsbedarf. Hingegen fallen für den Einsatz von Bioheizölen keine zusätzlichen Systemkos-

ten an

. Ein großer Teil der Ölbrenner im Gebäudebestand eignet sich für den Einsatz und

praktisch alle Neusysteme sind ebenfalls zugelassen (IWO, 2011). Derzeit enthalten die

meisten Bioheizöle bis zu 10 % Biodiesel (FAME

) und sind in Deutschland flächendeckend

erhältlich. Die Biokomponente FAME kann jedoch nur eingeschränkt aus Reststoffen wie Alt-

speisefett hergestellt werden und steht andernfalls in direkter Konkurrenz zur Nahrungsmit-

telproduktion. Im Hinblick auf die daraus resultierenden ethischen Bedenken und auf die

Berücksichtigung der begrenzten Anbaukapazität sollte eine erweiterte Nutzung von Bio-

brennstoffen daher vorwiegend auf Basis von Reststoffen in Betracht gezogen werden.

Der Einsatz des Alkohols n-Butanol wird zurzeit als Alternative zu Dieselkraftstoff im Ver-

brennungsmotor diskutiert (Rakopoulos, et al., 2010). N-Butanol kann fermentativ auf Basis

lignocellulosebasierter Reststoffe wie Stroh hergestellt werden. Es konkurriert daher nicht

mit der Nahrungsmittelproduktion und erfüllt darüber hinaus die Forderung von

Knorr (1983) nach einer nachhaltigen und ganzheitlichen Nutzung von Agrarrohstoffen. Auf-

grund der ähnlichen Charakteristika von Dieselkraftstoff und Heizöl EL könnte n-Butanol zu-

Bei erheblichen Rückständen im Tank wird vor dem Einsatz von Bioheizöl eine Tankreinigung empfohlen (IWO,

2011)

Fatty Acid Methyl Esther

künftig auch eine Alternative zur bereits existierenden Biokomponente FAME in Heizöl EL

bieten. Mit 27 MJ L-1 weist n-Butanol 74 % des Heizwertes von Heizöl EL auf. Im Vergleich

zum als Kraftstoff verbreitet eingesetzten Alkohol Ethanol besitzt n-Butanol eine höhere

Energiedichte, einen geringeren Dampfdruck, einen höheren Flammpunkt und ist uneinge-

schränkt mit mineralischem Heizöl EL mischbar (Hoffmann, et al., 2012). Bislang wurde die

technische Einsetzbarkeit als Biokomponente in Heizöl EL jedoch nicht überprüft. Darüber

hinaus liegen bisher keine Angaben hinsichtlich der Wirtschaftlichkeit und ökologischen

Nachhaltigkeit des Einsatzes vor.

1.2 Zielsetzung und Lösungsweg

Die Zielsetzung der vorliegenden Arbeit besteht in der Überprüfung der Einsetzbarkeit von

n-Butanol im Raumwärmemarkt unter technischen, ökonomischen sowie ökologischen Kri-

terien.

Zur Erreichung der Zielsetzung werden in Kapitel 2 zunächst der deutsche Raumwärme-

markt und die Grundlagen der Ölfeuerung beschrieben (siehe Kapitel 2.1 und 2.2). Anschlie-

ßend folgt die Erläuterung grundlegender Eigenschaften von n-Butanol und dessen

derzeitiger Einsatz (siehe Kapitel 2.3). Darüber hinaus werden die prozesstechnischen und

mikrobiologischen Grundlagen der Produktion von n-Butanol aufgezeigt (siehe Kapitel 2.4)

und die Biomasseverfügbarkeit in Deutschland dargestellt (siehe Kapitel 2.5).

In Kapitel 3 erfolgt die experimentelle Überprüfung der Einsetzbarkeit von n-Butanol an-

hand einer Versuchsreihe. Eingangs wird eine Parameterstudie zur grundsätzlichen Unter-

suchung der Eigenschaften von n-Butanol als Gemisch mit Heizöl EL und im Reineinsatz mit

Hilfe von Analysemethoden durchgeführt (siehe Kapitel 3.1). Anschließend werden die An-

forderungen an den Betrieb eines Ölbrenners mit n-Butanol-haltigen Heizölen abgeleitet und

in einer Versuchsreihe für den Einsatz von Heizöl EL und n-Butanol als Biokomponente

überprüft (siehe Kapitel 3.2). Das Kapitel schließt mit der Auswertung der Ergebnisse zur

technischen Einsetzbarkeit von n-Butanol im Raumwärmemarkt (siehe Kapitel 3.3).

Als Basis für die Untersuchung der ökonomischen und ökologischen Bewertung des Ein-

satzes von n-Butanol wird in Kapitel 4 ein Stoff- und Energiestrommodell erarbeitet. Die Ab-

bildung des Systems erfordert die Identifizierung eines geeigneten Modellierungsansatzes

und dessen Anpassung auf die fermentative Herstellung von n-Butanol (siehe Kapitel 4.1). In

der anschließenden Umsetzung der Stoffströme werden der Einsatz und die Vorbereitung

von Reststroh sowie dessen fermentative Umwandlung zu n-Butanol mit der Hilfe des Mik-

roorganismus Clostridium beijerinckii betrachtet (siehe Kapitel 4.2). Das auf diese Weise ab-

gebildete Stoffstromszenario bietet die Voraussetzung für die Ermittlung der Energieströme

der Modellanlage (siehe Kapitel 4.3.). Die technologische Umsetzung dieses Basisszenarios

basiert im Gegensatz zum später diskutieren Fortschrittsszenario auf dem Einsatz etablierter

Technologien. Kapitel 4.4 fasst die Ergebnisse abschließend zusammen.

1.2. Zielsetzung und Lösungsweg

Ziel des fünften Kapitels ist die Erweiterung der Stoff- und Energiestrommodellierung um

eine ökonomische Betrachtung. Das Kapitel gliedert sich in die Investitionskostenschätzung

(siehe Kapitel 5.1) und die Abbildung aller Zahlungsströme der Modellanlage (siehe Kapitel

5.2). Sowohl die Investitionskostenschätzung als auch die Darstellung aller Zahlungsströme

setzen geeignete Modellierungsansätze voraus. Diese werden anhand einer Diskussion aus

den bestehenden Ansätzen abgeleitet. Die Umsetzung der Zahlungsströme greift sowohl auf

die Ergebnisse der Stoff- und Energiestrommodellierung als auch auf die der Investitionskos-

tenabschätzung zurück. Abschließend werden die Ergebnisse des Kapitels zusammengefasst

und die wichtigsten Parameter mittels einer Sensitivitätsanalyse variiert und analysiert (sie-

he Kapitel 5.3).

Gegenstand des sechsten Kapitels ist die Überprüfung der ökologischen Nachhaltigkeit

des Einsatzes von n-Butanol im Raumwärmemarkt. Dazu erfolgt eine Bewertung der in Kapi-

tel 4 identifizierten Stoff- und Energieströme durch eine Ökobilanz in Anlehnung an die

DIN EN ISO 14040. Zur Erstellung der Sachbilanz und Wirkungsabschätzung wird auf die

Software GEMIS 4.7 zurückgegriffen (siehe Kapitel 6.2). Es werden dabei die Wirkungskate-

gorien Treibhauspotential, Versauerungspotential und Ressourcenbeanspruchung unter-

sucht und die Ergebnisse abschließend interpretiert (siehe Kapitel 6.3).

Ziel des siebten Kapitels ist die Identifikation eines technologischen Fortschrittsszenarios

zur Verringerung der Produktionskosten und Umweltauswirkungen. Kapitel 7.1 nimmt da-

her eine umfassende technische, ökonomische und ökologische Bewertung des Basisszena-

rios vor. Zu diesem Zweck wird auf die Ergebnisse der Kapitel 4, 5 und 6 zurückgegriffen.

Anschließend erfolgt die Umsetzung des Fortschrittsszenarios und dessen Aus- und Bewer-

tung anhand des entwickelten Modells mittels einer Szenarioanalyse (siehe Kapitel 7.2).

Kapitel 8 diskutiert das entwickelte Modell und dessen Ergebnisse und fasst diese in ei-

nem Fazit zur Eignung von n-Butanol als Biokomponente in Heizöl zusammen. Die Arbeit

schließt mit einem Ausblick zu den Zukunftsperspektiven von n-Butanol als Biokomponente

im deutschen Raumwärmemarkt.

Abbildung 1-1: Aufbau und Lösungsweg der Arbeit

Kapitel 3:

Experimentelle

Überprüfung der

Einsetzbarkeit

Kapitel 4:

Erarbeitung eines

Stoff- und Energie-

strommodells

Kapitel 5:

Erweiterung des

Modells um eine

Wirtschaftlich-

keitsbetrachtung

Kapitel 6:

Erweiterung des

Modells um eine

ökologische

Betrachtung

Kapitel 7:

Analyse, Bewer-

tung und Umset-

zung der

Modellergebnisse

2 Einsatz flüssiger Brennstoffe in Deutschland und fermentative

Herstellung von n-Butanol

Das vorliegende Kapitel beschreibt zunächst die Rahmenbedingungen für den Einsatz flüssi-

ger Brennstoffe im deutschen Raumwärmemarkt (siehe Kapitel 2.1) sowie die technischen

Grundlagen der Ölfeuerung (siehe Kapitel 2.2). Anschließend werden die Eigenschaften von

n-Butanol in Gegenüberstellung zu Heizöl extra leichtflüssig (Heizöl EL) diskutiert und des-

sen Einsatzmöglichkeiten über den Rahmen der Arbeit hinaus aufgezeigt (siehe Kapitel 2.3).

Kapitel 2.4 charakterisiert ausgewählte Prozesse zur fermentativen Herstellung von

n-Butanol und erläutert die Einsatzmöglichkeiten unterschiedlicher Substrate. Den Ab-

schluss bildet eine Übersicht der energie- und klimapolitischen Rahmenbedingungen in

Deutschland sowie des Potentials und der aktuellen Nutzung von Reststroh (siehe Kapitel

2.5).

2.1 Eigenschaften flüssiger Brennstoffe in Deutschland

Unter den in Deutschland im Raumwärmemarkt eingesetzten flüssigen Brennstoffen hat mi-

neralisches Heizöl die größte Bedeutung, während Flüssiggase eine untergeordnete Rolle

spielen. Das in Deutschland verkaufte Heizöl stammt praktisch ausschließlich aus Mineralöl

beziehungsweise Erdöl. Der im Umgang mit Erdöl teils verwendete Zusatz „mineralisch“

weist auf die ursprüngliche Bezeichnung von Erdöl als Steinöl hin (Richter, 2002). Die heute

als Rohstoff oder Energieträger genutzten Produkte werden, ausgehend von ihrem Entste-

hungszeitpunkt, auch als „fossil“ bezeichnet. Im Gegensatz zu fossilem Heizöl zählt Heizöl,

das auf Basis von Biomasse erzeugt wird, zu den erneuerbaren Brennstoffen. Beide, fossile

und erneuerbare Heizöle, werden im Folgenden näher erläutert. Darüber hinaus werden die

Grundlagen der Ölfeuerung dargelegt.

2.1.1 Heizöl extra leichtflüssig

Eigenschaften

Das im deutschen Raumwärmemarkt erhältliche fossile Heizöl entspricht praktisch aus-

schließlich der Qualität extra leichtflüssig (Heizöl EL). Leicht-, mittel- und schwerflüssige

Heizöle haben im Raumwärmemarkt hingegen keine Bedeutung (Richter, 2002). Über die

Klassifizierung des Fließvermögens hinaus lässt sich Heizöl durch weitere chemische und

physikalische Eigenschaften charakterisieren. Diese als Mindestanforderungen formulierten

Eigenschaften an Heizöl EL werden in der DIN 51603-1 definiert. Sie sind das Resultat einer

über Jahrzehnte durchgeführten wechselseitigen Anpassung von Heizöl EL und Ölbrennern.

Über die Definition der Mindestanforderungen hinaus setzt die DIN 51603-1 einen Handels-

standard für Heizöl EL. Tabelle 2-1 zeigt einige ausgewählte Eigenschaften in der Übersicht

Tabelle 2-1: Ausgewählte Mindestanforderungen an Heizöl EL nach

DIN 51603-1 (2011), Cold Filter Plugging Point (CFPP)

Eigenschaft

Einheit

min.

max.

Dichte bei 15 °C

kg m-3

860

Brennwert, Hs

MJ kg-1

45,4

Flammpunkt im geschlossenen Tiegel nach

Pensky-Martens

°C

Kinematische Viskosität bei 20 °C

mm2 s-1

Cloudpoint

°C

Temperaturgrenzwert der Filtrierbarkeit

(CFPP) in Abhängigkeit des Cloudpoints

bei Cloudpoint = 3 °C

bei Cloudpoint = 2 °C

bei Cloudpoint ≤ 1 °C

°C

-12

-11

-10

Koksrückstand nach Conradson

% (m/m)

0,3

Schwefelgehalt für Heizöl schwefelarm

% (m/m)

0,005

Wassergehalt

mg kg-1

200

Gesamtverschmutzung

mg kg-1

Asche

% (m/m)

0,01

Bereits in der Raffinerie wird Heizöl EL auf die Anforderungen der Norm angepasst und ge-

gebenenfalls additiviert. Neben Fließ-, Stabilitäts- und Verbrennungsverbesserern enthält es

weitere Additive in Form von Duftstoffen, die für den Verbraucher meist in Additivpaketen

kombiniert werden (Richter, 2002). Heizöl EL besteht annähernd vollständig aus Kohlen-

wasserstoffen, deren Hauptbestandteil die linearen Alkane bilden (Liska, 2009). Aus der ge-

meinsamen Logistik mit FAME

können darüber hinaus auch FAME-Anteile enthalten sein.

Nach DIN 51603-1 (2011) dürfen diese oder andere biogene Komponenten eine Konzentra-

tion von 0,5 % (V/V) nicht überschreiten. Heizöl, das mehr als 3 % (V/V) biogene Kompo-

nenten enthält, wird als Bioheizöl bezeichnet und in Kapitel 2.1.2 näher erläutert.

Bedarf

Etwa 27 % des Wärmebedarfs in Deutschland werden zurzeit durch Heizöl EL gedeckt (Shell,

2011). Damit entspricht der Heizölverbrauch mit 20 Mio t a-1 (Ø 3 Jahre

) dem Verbrauch an

Ottokraftstoff in Deutschland (BAFA, 2009-2012). Durch Wärmedämmmaßnahmen, Brenn-

werttechnik und teilweisen Ersatz des Brennstoffes Heizöl EL durch Erdgas ist der Heizölbe-

Die Auswahl orientiert sich an Liska (2009)

Fatty Acid Methyl Esther

Der Heizölverbrauch ist stark von den Witterungsbedingungen abhängig. Darüber hinaus wird der Heizölbedarf

indirekt über die eingelagerten Mengen ermittelt und daher über einen Zeitraum von drei Jahren gemittelt

2.1. Eigenschaften flüssiger Brennstoffe in Deutschland

darf seit Jahren rückläufig. Shell (2011) rechnet damit, dass er im Jahr 2030 jedoch noch

immer bei etwa 66 % des aktuellen Niveaus liegen wird (siehe Abbildung 2-1).

Abbildung 2-1: Aktuelle und erwartete Wärmebereitstellung in

Mrd. MJ a-1 (Shell, 2011)

Die Gründe für einen auch in Zukunft weiterhin vergleichsweise hohen Heizölbedarf sind

maßgeblich wirtschaftlicher Art. Bei einem Neubau mit geringem Wärmebedarf können die

einmaligen standortabhängigen Kosten für den Anschluss leitungsgebundener Energien so-

wie die jährlichen Grundgebühren den Einbau einer Ölheizung wirtschaftlich sinnvoll ma-

chen. Des Weiteren ergibt sich durch Marktschwankungen gegebenenfalls die Möglichkeit

günstigerer Bezugspreise von Heizöl EL. Darüber hinaus präferieren einige Hausbesitzer,

den Brennstoff unabhängig von vertraglichen Bindungen im eigenen Haus zu bevorraten und

so gegebenenfalls auch unabhängig von Versorgungsschwankungen zu sein. Darüber hinaus

liegt die Modernisierungsrate durch die lange Einsatzzeit der Anlagen von bis zu 20 Jahren

derzeit bei nur etwa 1 % (Shell, 2011).

2.1.2 Bioheizöl

Ein Heizöl, das mindesten 3 % (V/V) alternative nicht-mineralölstämmige Komponenten

enthält und der DIN SPEC 51603-6 (2011) entspricht, wird als Heizöl EL A bezeichnet. Dabei

bezeichnen alternative Komponenten jedoch nicht unmittelbar biogene Komponenten. Be-

steht das Heizöl aus mehr als 3 % (V/V) biogenen Komponenten, wird es als Heizöl EL A Bio

beziehungsweise Bioheizöl definiert. Mit dem Einsatz nicht-mineralölstämmiger Brennstoffe

in Heizöl EL A besteht die Notwendigkeit der Erweiterung der Mindestqualitätsanforderun-

gen und geeigneter Prüfmethoden. Die bislang in diesem Prozess gewonnen Erkenntnisse

diesbezüglich sind in Form der DIN SPEC 51603-6 veröffentlicht. Diese befindet sich im Sta-

tus einer Vornorm (DIN, 2012). Biogene Komponenten sind demnach als solche zugelassen,

504

333

927

774

144

261

180

200

400

600

800

1.000

1.200

1.400

1.600

1.800

2.000

2010 2030

Mrd. MJ a-1

Biomasse

Kohle

Strom

Fernwärme

Gas

Heizöl

wenn deren Ausgangsstoffe den Anforderungen der Biomasseverordnung bzw. Bioabfallver-

ordnung genügen. Diese beinhalten neben Herkunfts- auch Nachhaltigkeitskriterien. Das in

Deutschland derzeit erhältliche Bioheizöl enthält ausschließlich die Biokomponente FAME

In Deutschland wird FAME überwiegend auf Basis von Raps- und Sonnenblumenöl pro-

duziert. Dabei muss im Sinne der Nachhaltigkeitsverordnung ein Treibhausgasminderungs-

potential von mindestens 35 % vorliegen. Bioheizöl, das nicht mehr als 5,9 % (V/V) biogene

Komponenten enthält, ist von den Geräteherstellern für praktisch alle Bestandsanlagen frei-

gegeben. Neuere Anlagen sind für den Einsatz von Heizöl EL A Bio 10 mit bis zu 10,9 % (V/V)

biogenen Komponenten zugelassen (IWO, 2012).

Die wichtigsten Mindestanforderungen an Heizöl EL A beziehungsweise Heizöl EL A Bio

werden dabei von der DIN 51603-1 für reines Heizöl EL abgeleitet (Liska, 2009). Davon ab-

weichende Anforderungen sind in Tabelle 2-2 aufgeführt. Der Marktanteil von Bioheizöl liegt

derzeit deutlich unterhalb von 1 %

Tabelle 2-2: Ausgewählte Mindestanforderungen an Heizöl EL nach DIN SPEC 51603-6 (2011)

Eigenschaft

Prüfvorschrift

Einheit

min.

max.

Begutachtung bei

Raumtemperatur

Homogene Flüssigkeit, frei von

sichtbaren Verunreinigungen

und Sedimenten sowie freiem

Wasser

Heizwert, Hi

DIN 51900-1 und

DIN 51900-2

oder DIN 51900-3

MJ kg-1

42,6

Wassergehalt

DIN EN ISO 12937

mg kg-1

300

Oxidationsstabilität

DIN EN 15751

ist anzugeben,

ein Grenzwert liegt nicht vor

Säurezahl

DIN EN 14104

mg KOH g-1

0,25

Iodzahl

DIN EN 14111

g Iod (100 g)-1

Phosphorgehalt

DIN EN 14107

mg kg-1

Summe an

Natrium und Kalium

DIN EN 14538

mg kg-1

Summe an

Magnesium und Calcium

DIN EN 14538

mg kg-1

Lager- und thermische

Stabilität

%(m/m)

Die Angabe eines Grenzwertes

ist erst nach Entwicklung eines

geeigneten Verfahrens möglich

Fatty Acid Methyl Esther

Da bislang zu wenige Händler ihre Bioölumsätze melden, wird der Umsatz in den amtlichen Mineralöldaten aus

Gründen des Datenschutzes nicht ausgewiesen (BAFA, 2009-2012)

2.2. Grundlagen der Ölfeuerung

2.2 Grundlagen der Ölfeuerung

Die Ölfeuerung hat die Aufgabe, die im Brennstoff enthaltene Energie möglichst effizient,

umweltschonend und wirtschaftlich in nutzbare Wärme umzuwandeln. Die eng aufeinander

abgestimmten Komponenten umfassen einen Tank, einen Heizkessel, eine Regelung und ei-

nen Schornstein. Kernstück des Systems ist der Heizkessel, der aus einem Brenner, einem

Wärmetauscher und weiteren Komponenten besteht. In den Zentralheizungen von Wohnge-

bäuden kommen überwiegend Druckzerstäubungsbrenner zum Einsatz (Richter, 2002). Ziel

ist die Zerstäubung des Brennstoffes in feinste Tröpfchen und deren anschließende Vermi-

schung mit Luft. Dafür sind neben einer Ölzerstäuberdüse (siehe Abbildung 2-2) unter ande-

rem eine Heizöl-Hochdruckpumpe, ein Magnetventil, eine Zündeinrichtung und eine

Mischeinrichtung notwendig. Der Betrieb der Mischeinrichtung kann mittels eines Verbren-

nungsluftgebläses und einer Luftklappenregulierung variiert werden. Es lassen sich dabei

abhängig von der Bauform grundsätzlich mehrere Arten der Gemischbildung unterscheiden.

Abbildung 2-2: Öldüse ohne Düsenabschlussventil (Hans G. Werner

GmbH & Co., Reutlingen)

Im Stauscheibenbrenner werden die erzeugten Heizöltropfen direkt mit der eingeblasenen

Verbrennungsluft verbrannt. Die Durchmischung findet überwiegend während der Verbren-

nungsreaktion statt, wodurch eine gelb leuchtende Diffusionsflamme entsteht (Richter,

2002). Ölbrenner dieser Funktion sind in fast allen Standard- und Niedertemperaturkesseln

verbaut. Im Vergleich zu den moderneren Blaubrennern erzeugt diese Art der Verbrennung

höhere Emissionen an Ruß und Stickoxiden (NOx). Ruß bildet sich durch unvollständige Ver-

brennung. Diese wird in diesem Brennerart insbesondere durch einen lokalen Luftmangel

oder ein generell unterstöchiometrisches Luftverhältnis hervorgerufen. Die Bildung von

Stickoxiden hingegen wird durch hohe Temperaturen begünstigt, die auch lokal auftreten

können. Abbildung 2-3 illustriert das Prinzip des Stauscheibenbrenners.

Abbildung 2-3: Aufbau und Prinzip eines Stauscheibenbrenners (Institut für Wärme und

Öltechnik)

Im Blaubrenner findet zunächst eine Vermischung des zerstäubten Brennstoffs mit der Ver-

brennungsluft und dem rezirkulierten heißen Heizgas statt (siehe Abbildung 2-4). Dabei

verdunstet der eingesetzte Brennstoff vollständig und es bildet sich ein homogenes Gemisch.

Dieses verbrennt nach der Zündung in Form einer blau leuchtenden Vormischflamme

(Richter, 2002). Der Blaubrenner repräsentiert damit den aktuellen Stand der Technik. Er

eignet sich insbesondere für den Einsatz in Brennwertkesseln. Durch die homogene Ver-

brennung werden lokal hohe Temperaturen im Blaubrenner, die die Bildung von Stickoxiden

begünstigen, vermieden. Ein Blaubrenner weist diesbezüglich deutlich geringere Emissionen

auf als ältere bestehende Systeme (siehe oben). Durch die annähernd ideale Vormischung

entsteht bei der Verbrennung praktisch kein Ruß.

2.3. Eigenschaften und Einsatz von n-Butanol

Abbildung 2-4: Aufbau und Prinzip eines Blaubrenners (Institut für Wärme und Öltechnik)

In der Praxis existieren mit dem Drallform- und Mehrdüsenmischsystem weitere Mischsys-

teme, die auf den vorgestellten Ansätzen basieren

. Unter den 6 Mio. in Deutschland betrie-

benen Ölheizungen befinden sich etwa 5,7 Mio. Standard- und Niedertemperaturkessel

(vorwiegend Stauscheibenbrenner) und 0,3 Mio. Brennwertkessel (Blaubrenner). Insgesamt

sind davon etwa 24 % älter als 20 Jahre und nur etwa ein Drittel jünger als 14 Jahre. Bei ei-

ner technisch sinnvollen Lebensdauer einer Ölheizung von 15 bis 20 Jahren ist damit bereits

ein Großteil des Bestandes überaltert (Shell, 2011).

2.3 Eigenschaften und Einsatz von n-Butanol

Eigenschaften

N-Butanol ist ein höherkettiger Alkohol mit vier Kohlenstoffatomen und der Summenformel

C4H9OH. Im Gegensatz zu Ethanol wird n-Butanol energetisch bislang kaum genutzt.

N-Butanol weist den gleichen Aufbau wie Ethanol auf, verfügt jedoch über zwei Kohlenstoff-

atome mehr. Mit der Länge des Moleküls verändern sich auch dessen chemische und physi-

kalische Eigenschaften. N-Butanol ist vollständig mit Heizöl EL mischbar und weist eine

Energiedichte Hi von 27 MJ L-1 auf (siehe Kapitel 3.1). Das entspricht etwa 74 % des Heizwer-

tes von Heizöl EL. N-Butanol hat im Vergleich zu Ethanol einen achtmal geringeren Dampf-

druck und einen deutlich höheren Flammpunkt von 37,5 °C. In Verbindung mit einer

geringen Korrosivität ist n-Butanol daher für die Handhabung in der bestehenden Mineral-

ölinfrastruktur geeignet (Ranjan, et al., 2012). Die Eigenschaften von n-Butanol sind daher

mit denen von Mitteldestillaten wie Heizöl EL, Diesel oder Kerosin zu vergleichen. Tabelle

2-3 zeigt eine Übersicht ausgewählter Eigenschaften von Ethanol, n-Butanol und Heizöl EL.

Für weitergehende Informationen zum Thema Drallform- und Mehrdüsenmischsystemen wird auf Richter (2002)

verwiesen.

Tabelle 2-3: Ausgewählte Eigenschaften von Ethanol, n-Butanol und Heizöl EL; [a] Ra-

kopoulos et al. (2010); [b] DIN 51603-1; [c] GESTIS Stoffdatenbank (2012e); [d] GESTIS

Stoffdatenbank (2012d); [e] GESTIS Stoffdatenbank (2012c)

Eigenschaft

Einheit

Ethanol

n-Butanol

Heizöl EL

Dichte

kg m-3

790[a]

813

860[b]

Heizwert hi

MJ kg-1

26,8[a]

32,8

45,4[b]

Heizwert hi

MJ L-1

21,2

26,7

42,6[b]

Sauerstoffgehalt

% (m/m)

34,8[a]

21,6[a]

0[b]

Dampfdruck bei 20°C

hPa

58,0[a]

6,7[c]

1[d]

Flammpunkt

°C

12[e]

37,5

>55[b]

Einsatz

Der Bedarf von n-Butanol liegt derzeit bei etwa 4,5 Mio. t a-1 und wird praktisch ausschließ-

lich auf Basis fossiler Rohstoffe gewonnen (Green Biologics , 2012). N-Butanol wird unter

anderem als Lösemittel und Plattformchemikalie eingesetzt. Erst in jüngerer Vergangenheit

wurde n-Butanol aufgrund seiner Ähnlichkeit mit fossilen Mitteldestillaten und der Kompa-

tibilität mit mineralölstämmigen Produkten auf weitere Einsatzmöglichkeiten hin unter-

sucht. So wurde n-Butanol bereits erfolgreich sowohl im Dieselmotor (Rakopoulos, et al.,

2010) als auch im Ottomotor (Szwaja, et al., 2010) getestet. Darüber hinaus überprüft das

Unternehmen Cobalt Technologies derzeit den Einsatz von n-Butanol in Strahltriebwerken in

Kooperation mit der US-amerikanischen Marine (Cobalt Technologies, 2012). Die Einsetz-

barkeit von n-Butanol als Biokomponenten in Heizöl EL ist hingegen trotz des hohen Ver-

brauchs von Heizöl bislang nicht Gegenstand der Forschung gewesen.

2.4 Fermentative Herstellung von n-Butanol

Das auf dem Markt derzeit verfügbare n-Butanol stammt fast ausschließlich aus dem soge-

nannten Oxo-Prozess auf Basis fossiler Rohstoffe. Derzeit sammeln Firmen wie Buta-

max, Cobalt Technologies, Butalco und Butylfuel erste Erfahrungen in der fermentativen

Herstellung. Dabei ist die Fermentation von n-Butanol auf der Basis von zucker- oder stärke-

haltigen Substraten in der industriellen Umsetzung schon seit etwa 100 Jahren bekannt

(Jones, et al., 1986). Zverlov et al. (2006) berichten, dass in der ehemaligen UdSSR bis in die

späten 1980er Jahre mindestens acht Anlagen in Betrieb waren. Im Folgenden wird daher

keine Einzeltechnologie zur fermentativen Herstellung von n-Butanol erläutert, sondern ein

Überblick über mögliche Herstellungsvarianten gegeben. Für kaum eines der Verfahren liegt

derzeit Erfahrung im industriellen Maßstab vor.

2.4. Fermentative Herstellung von n-Butanol

2.4.1 Mikrobiologische Grundlagen, Substrate und Fermentation

Die in der Vergangenheit zur Produktion von n-Butanol eingesetzten Bakterien der Familie

der Clostridiaceae sind auch heute noch Gegenstand der Forschung. Darüber hinaus werden

zurzeit weitere Mikroorganismen wie Zymomonas mobilis, Pichia stipitis und Escherichia coli

untersucht (Swana, et al., 2010). Dazu liegen bislang jedoch kaum experimentelle Erkennt-

nisse und keinerlei Nachweis über deren großtechnische Eignung vor. Aufgrund dessen wird

im Folgenden ausschließlich auf die am häufigsten eingesetzten Vertreter der Clostridiaceae

eingegangen. Clostridiaceae gehören zu den grampositiven Bakterien und sind obligat anae-

rob. Zu den bekanntesten Industriestämmen gehören C. beijerinckii, C. acetobutylicum, C. sac-

charoperbutylacetonicum und C. saccharobutylicum, die sich hinsichtlich ihres Stoffwechsels

geringfügig unterscheiden (Ranjan, et al., 2012).

In der ersten von zwei Stoffwechselphasen, der Azedogenese, werden aus dem Substrat Aze-

tat und Butyrat erzeugt. In der zweiten Phase, der Solventogenese, werden diese zur Bildung

von n-Butanol eingesetzt. Während bei der Fermentation von Ethanol vergleichsweise wenig

Nebenprodukte entstehen, werden bei der Fermentation von n-Butanol auch Aceton und

Ethanol gebildet (siehe Abbildung 2-5)

. Das Verhältnis von Aceton, n-Butanol und Ethanol,

der sogenannten ABE-Fermentation, beträgt etwa 3:6:1. Mit steigender n-Butanol-

Konzentration kommt es zur Inhibierung des Stoffwechsels, der oberhalb von 20 g L-1

n-Butanol eingestellt wird (Ranjan, et al., 2012). Neben den Hexosen Glucose, Frucotse, Ga-

lactose und Mannose können simultan auch die Pentosen Xylose und Arabinose verarbeitet

werden. Dadurch eignen sich Clostridiaceae im Gegensatz zu vielen anderen Mikroorganis-

men auch zur Verarbeitung von hydrolysierter Lignocellulose.

Lignocellulose findet sich in nahezu allen strukturgebenden Pflanzenbestandteilen. Dadurch

können auch nicht zucker- oder stärkehaltige Pflanzenteile wie Stroh oder Holz für die Her-

stellung von n-Butanol herangezogen werden. Neben weiteren wurde die Fermentation von

hydrolysiertem Roggenstroh (Qureshi, et al., 2010a), Weizenstroh (Qureshi, et al., 2007a),

Maisstroh

(Ezeji, et al., 2007) und Switchgrass (Qureshi, et al., 2010c) im Experiment er-

folgreich nachgewiesen. Dabei eignet sich vor allem Weizenstroh in besonderer Weise als

Fermentationssubstrat. Es kann im Gegensatz zu anderen Substraten ohne eine zusätzliche

Entgiftung eingesetzt werden. Darüber hinaus weist Weizenstroh, bedingt durch spezielle

Inhaltsstoffe

, eine höhere Fermentationsgeschwindigkeit als die meisten anderen Substrate

auf (Qureshi, et al., 2012a). In der praktischen Umsetzung lassen sich Clostridiaceae sowohl

in einer Batch- oder Fed-Batch-Fermentation als auch in einem kontinuierlich betriebenen

Fermenter einsetzen (vgl. hierzu: Qureshi et al (2007a), Qureshi et al. (2007b) und Ezeji et al.

(2012)).

Im Hinblick auf die Zielstellung der Arbeit wird der Stoffwechsel hier nicht detaillierter beschrieben. Für tieferge-

hende Informationen sei auf die Arbeiten von Jones und Woods (1986) sowie Lehmann (2012) verwiesen.

Englisch: Corn stover; Rückstände der Maisspflanze nach der Ernte, besteht maßgeblich aus Blättern und Stängeln

Furfural und Hydroxymethylfurfural haben einen positiven Einfluss auf die Fermentationsgeschwindigkeit

(Qureshi, et al., 2012a)

Abbildung 2-5: Vereinfachter Ausschnitt aus dem Stoffwechsel der Aceton-Butanol-Ethanol-Fermentation

mittels Clostridiaceae (in Anlehnung an Ranjan et al. (2012))

2.4.2 Hydrolyse lignocellulosebasierter Substrate

Lignocellulose besteht ähnlich einem Verbundwerkstoff aus verschiedenen Bestandteilen,

von denen Cellulose, Hemicellulose und Lignin die mit Abstand häufigsten sind. Cellulose be-

steht aus Glucose, die ein lineares Polymer in meist mikrokristalliner Struktur bildet. Hemi-

cellulose ist ebenfalls aus Hexosen aufgebaut, enthält jedoch auch Pentosen und weitere

Bestandteile und ist leichter löslich als Cellulose. Lignin ist ein Polymer ohne einheitliche

Struktur, das aus Phenylpropanoiden aufgebaut ist (Malherbe, et al., 2002).

Die Tertiärstruktur von Lignocellulose wird durch kovalente und nicht-kovalente Bin-

dungen hervorgerufen. Cellulose bildet dabei sowohl kristalline Mikrofibrillen als auch

amorphe Regionen aus. Hemicellulose ist durch kovalente und Wasserstoffbindungen mit

der Cellulose verbunden. Sie lässt sich daher nur aufwändig trennen (Heredia, et al., 1995).

Hemicellulose stellt die Verbindung zum Lignin dar, das in Abhängigkeit der enthaltenen

Phenylpropanoiden zwischen den Cellulosemikrofibrillen eingelagert wird (siehe Abbildung

2-6). Die Zusammensetzung und Struktur der Lignocellulose variiert mit dem betrachteten

Substrat.

Stärkehaltige Substrate

Zuckerhaltige Substrate

Lignocellulosehaltige Substrate

Hemicellulose

Cellulose

Glucose

Fructose

Xylose

Glucose-6-phosphat

Fructose-6-phosphat

Fructose-1,6-

biphosphat

Glycerinaldehyd-3-

phosphat

Pyruvat

Acetyl-CoA

Acetoacetyl-CoA

Butyryl-CoA

Acetat

Butyrat

Ethanol

Aceton

n-Butanol

Fructose-1-

phosphat

Xylulose-5-

phosphat

Hydrolyse

2.4. Fermentative Herstellung von n-Butanol

Abbildung 2-6: Schematische Darstellung des Aufbaus von Lignocellu-

lose (Thostrup, 2006)

Es existiert eine Vielzahl von Hydrolyseprozessen, die sich in Abhängig der vorliegenden Art

der Lignocellulose zum Aufschluss eignen. Das Ziel aller Prozesse besteht immer im Auf-

schluss sowohl der komplexen Lignocellulosestruktur als auch der Polymere in Monomere.

Für den Aufschluss eignen sich verschiedene Methoden, die sich in chemische, physikalisch-

chemische und biologische Methoden einteilen lassen

. Keine der genannten Methoden bie-

ten einen vollständigen Aufschluss. Sie eignen sich daher insbesondere zum partiellen Auf-

schluss des Substrates in der Vorbereitung für eine anschließende enzymatische Hydrolyse.

Chemische Methoden

Eine der bewährtesten chemischen Methoden ist die saure Hydrolyse, insbesondere die Vor-

behandlung mit verdünnter Schwefelsäure. In der Literatur finden sich dazu verschiedenste

Parameter. Während Qureshi et al. (2007a) eine Säurekonzentration von 1 % (m/m) und ei-

ne Einwirkzeit von einer Stunde bei 121 °C vorsehen, berichten Galbe et al. (2012) auch von

deutlich kürzeren Kontaktzeiten bei höheren Temperaturen bis zu 200 °C. Die Säure löst da-

bei unspezifisch alle Bestandteile gleichermaßen und setzt so auch Inhibitoren wie Feru-

lasäure, Syringaldehyd und Cumarsäure frei (Ezeji, et al., 2007).

Neben der sauren Hydrolyse eignet sich ebenfalls die alkalische Hydrolyse zur Vorbehand-

lung von Lignocellulose. Dabei werden beispielsweise Natrium-, Kalium oder Ammonium-

hydroxid meist bei geringeren Temperaturen als die oben genannte Schwefelsäure

eingesetzt. Durch die Quellwirkung werden die Verbindungen zwischen Cellulose, Hemicel-

lulose und Lignin aufgebrochen und die Oberfläche für einen enzymatischen Aufschluss ver-

größert (Galbe, et al., 2012).

Eine Alternative dazu stellt das in der Papierindustrie entwickelte Organosolv-Verfahren dar

(Kleinert, 1971). Dabei werden Methanol, Ethanol, Aceton, Glycol oder Phenole mit geringen

Zusätzen von Schwefel- oder Salzsäure zur spezifischen Lösung des Lignin eingesetzt (Galbe,

Die Einteilung orientiert sich an Galbe et al. (2012)

et al., 2012). Das Lösemittel wird bei diesem Prozess anschließend vom Substrat entfernt

und erzeugt eine vergleichsweise hochwertige Ligninqualität, die sich zur Weiterverarbei-

tung zu chemischen Grundstoffen eignet (Haase, 2012).

Ein weniger bekanntes Verfahren besteht im Einsatz ionischer Flüssigkeiten. Diese bestehen

aus Salzen, bei denen mindestens ein Ion organischen Ursprungs ist. Dabei wird durch delo-

kalisierte Ladungen die Bildung eines stabilen Kristallgitters in der Weise behindert, dass die

Salze bei geringen Temperaturen, teilweise bei Raumtemperatur, in flüssigem Zustand vor-

liegen (Wasserscheid, et al., 2000). Diese und weitere Eigenschaften können durch die Wahl

der Ionen gesteuert werden. Eine Reihe ausgewählter ionischer Flüssigkeiten, wie

1-n-Butyl-3-Methylimidazolium, ist daher in der Lage, die Bindungen zwischen Cellulose,

Hemicellulose und Lignin in Markromoleküle aufzubrechen, ohne größere Mengen an Inhibi-

toren freizusetzen (Galbe, et al., 2012). Für die Anwendung im industriellen Maßstab müssen

ionische Flüssigkeiten aus ökonomischer Sicht annähernd vollständig zurückgewonnen wer-

den. Darüber hinaus muss die Inhibierung der anschließenden Fermentation durch Rück-

stände ausgeschlossen werden. Umsetzbare Lösungsansätze für eine industrielle

Anwendung liegen diesbezüglich noch nicht vor (Galbe, et al., 2012).

Physikalisch-chemische Methoden

Eine der bekanntesten physikalisch-chemischen Methoden zum Aufschluss von Lignocellulo-

se ist die Vorbehandlung mit Dampf. Bei der Methode wird das teilweise mit Schwefelsäure

eingeweichte Substrat mittels Dampf für 1 – 20 min auf Temperaturen von 160 – 240 °C er-

hitzt und meist abrupt entspannt (Galbe, et al., 2012). Die Methode ist daher auch unter der

Bezeichnung Dampfexplosion bekannt. Entgegen der gängigen Vermutung liegt der Haupt-

mechanismus jedoch nicht im Bersten der Polymerstruktur während der Entspannung, son-

dern vielmehr in der Autolyse durch im Substrat vorhandene organische Säuren, wie

Essigsäure (Galbe, et al., 2012). Im Hinblick auf die Freisetzung von Inhibitoren ist der Vor-

gang daher mit der Vorbehandlung mittels verdünnter Schwefelsäure vergleichbar.

Darüber hinaus ist die Methode der Hydrothermolyse mit Hilfe von Wasser anstelle von

Dampf bekannt. Sie bietet sich insbesondere als Nassoxidation unter Zugabe von Luft oder

Sauerstoff an. Einige Bereiche des Lignins werden dabei bei Temperaturen von 120 – 200 °C,

teilweise bei erhöhtem pH-Wert gelöst, und oxidiert (Schmidt, et al., 1998).

Eine alternative Methode ist der Einsatz von Ammoniak anstelle von Dampf oder Wasser.

Nach einer Kontaktzeit von 10 – 60 min bei Temperaturen von etwa 100 °C wird der Druck

schlagartig verringert. Daher ist der Vorgang auch unter der Bezeichnung Ammonia fiber ex-

plosion (AFEX) bekannt (Teymouri, et al., 2005). Ammoniak reagiert dabei basisch und ruft

mit der Vergrößerung der Oberfläche und partiellen Lösung von Lignin ähnliche Effekte wie

die Vorbehandlung mit Basen hervor (Galbe, et al., 2012).

2.4. Fermentative Herstellung von n-Butanol

Werden Druck und die Temperatur des Ammoniaks über 132 °C bzw. 11,4 MPa (114 bar) er-

höht, wird es zum überkritisches Medium und weist dadurch veränderte Eigenschaften auf

(Kruse, et al., 2008c). Auch Wasser und Kohlendioxid gelangen bei Temperaturen oberhalb

von 374 °C bzw. 31 °C und Drücken von 22,1 MPa (221 bar) bzw. 7,4 MPa (74 bar) in den

überkritischen Bereich (Kruse, et al., 2008a; Kruse, et al., 2008b). Überkritische Medien wei-

sen besondere Lösungseigenschaften auf, die sich über die Prozessparameter steuern lassen.

Die Eignung überkritischer Medien zur Lösung von Lignin wurde experimentell bereits er-

folgreich nachgewiesen, ist bislang jedoch noch nicht kommerziell nutzbar (Ferreira Santos,

et al., 2011; Schacht, et al., 2008).

Einen gänzlich anderen Ansatz verfolgt die Elektroporation durch Pulsed-Electric-Fields

(PEF). Diese Felder werden durch eine wechselnd angelegte Feldspannung hervorgerufen.

Das Verfahren wurde in der Lebensmittelindustrie bereits vielfach erfolgreich angewendet,

um den Massentransfer zu erhöhen (Knorr, et al., 1998; Knorr, et al., 1994). In der Vorbe-

handlung von Lignocellulose ist eine Erhöhung der Durchlässigkeit für Chemikalien und En-

zyme ebenfalls erwünscht (Kumar, et al., 2009). Im Experiment konnte bereits eine erhöhte

Farbstoffaufnahme in Folge der Elektroporation für Holzhackschnitzel und Rutenhirsestroh

(Switchgrass) gezeigt werden (Kumar, et al., 2011). Ein Ergebnis über den Einfluss auf die

enzymatische Aufschließbarkeit PEF-behandelter Substrate liegt in diesem Zusammenhang

jedoch noch nicht vor.

Biologische Methoden

Während einige Autoren auch die enzymatische Hydrolyse zu den biologischen Methoden

zählen (vgl. hierzu: Lee (1997)), werden im Folgenden ausschließlich mikrobiologische Me-

thoden diskutiert. Die Lignocellulose des Substrates kann dabei von Braun-, Weiß- oder

Weichfäulepilzen zersetzt werden. Während Weiß- und Weichfäulepilze in erster Linie Lig-

nin abbauen (Belkacemi, et al., 1998), verarbeiten Braunfäulepilze Cellulose und Hemicellu-

lose (Ray, et al., 2010). Gemein ist allen Arten eine geringe Umsatzrate, durch die zurzeit

keine umsetzbaren Industrieanwendungen bekannt sind (Galbe, et al., 2012).

2.4.3 In situ-Produktabtrennung

Wie in Kapitel 2.4.1 diskutiert, wirkt n-Butanol ab einer Konzentration von etwa 20 g L-1 in-

hibierend auf die Fermentation. Bereits unterhalb dieser Konzentration beeinflusst

n-Butanol die Umsatzrate negativ (Ranjan, et al., 2012). Ohne eine Produktabtrennung kön-

nen daher nicht mehr als etwa 60 g L-1 Zucker eingesetzt werden. Um höhere Biomas-

se/Wasser-Verhältnisse realisieren zu können, muss n-Butanol während der Fermentation

in situ abgetrennt werden. Das setzt voraus, dass die dafür eingesetzten Verfahren sich nicht

negativ auf die Fermentationsrate auswirken. Im Folgenden wird eine Reihe bekannter

Trennverfahren vorgestellt, die sich für den in situ-Einsatz eignen.

Flüssig-Flüssig-Extraktion

N-Butanol ist in wässrigen Lösungen nur begrenzt löslich und bildet in reinem Wasser ober-

halb von etwa 79 g L-1 eine eigene Phase aus. Die Flüssig-Flüssig-Extraktion beruht auf der

Tatsache, dass n-Butanol in einigen nicht mit Wasser mischbaren Lösemitteln deutlich höhe-

re Löslichkeiten aufweist. Voraussetzungen ist eine hohe Selektivität des Lösungsmittels für

die Fermentationsprodukte Aceton, n-Butanol und Ethanol (ABE-Produkte) sowie dessen

Ungiftigkeit für die eingesetzten Mikroorganismen.

Bei der Anwendung wird ein geeignetes Lösemittel wie Oleylalkohol oder Mesitylen

durch die Fermentationsbrühe geführt. Die in das Lösemittel übergehenden Produkte wer-

den anschließend, beispielsweise mittels Destillation, abgetrennt (Kraemer, et al., 2011). Ne-

ben dem Einsatz von Reinstoffen ist auch die Verwendung von Lösemittelgemischen bekannt

(Ranjan, et al., 2012). Rechnerisch sind dadurch hohe Energieeinsparungen von 90 % gegen-

über der etablierten Destillation möglich. Der Prozess befindet sich für die Separation von

ABE-Produkten jedoch noch im experimentellen Stadium (Kraemer, et al., 2011).

Gas Stripping

Neben den oben diskutierten flüssigen Lösemitteln eignen sich in ähnlicher Weise verschie-

dene Gase zur selektiven Produktentfernung. Dabei werden beispielsweise Fermentations-

gase oder Stickstoff in die Fermentationsbrühe eingeleitet. Die während dieses Vorgangs in

das Gas diffundierenden ABE-Produkte werden anschließend durch Kondensation abge-

trennt. Über die Produktabtrennung hinaus weisen Qureshi et al. (2007a) auf den Agitati-

onseffekt des Gases in der Fermentationsbrühe hin. Dieser wirkt sich positiv auf die

Fermentationsgeschwindigkeit aus und kann ein Rührwerk ersetzen. Durch ihre Einfachheit

eignet sich die Methode in besonderer Weise für den industriellen Einsatz (Ranjan, et al.,

2012).

Pervaporation

Wird das Trägergas nicht direkt in die Fermentationsbrühe eingeleitet, sondern durch eine

Membran getrennt, spricht man von Pervaporation. Dabei werden die ABE-Produkte mit

möglichst hoher Sensitivität durch die Membran sorbiert, diffundieren durch die diese und

werden bei geringem Druck auf der Gegenseite vom Trägergas desorbiert (Ranjan, et al.,

2012). Wie auch beim Gas Stripping eignet sich vor allem die Kondensation zur Produktab-

trennung aus dem Trägergas. Die Funktionalität der Pervaporation für die Fermentation mit

Clostridium beijerinckii wurde im Versuch bereits erfolgreich nachgewiesen (Qureshi, et al.,

1999; Qureshi, et al., 2008b). Es besteht eine Reihe von Ansätzen, die Selektivität, Haltbarkeit

und Durchlässigkeit von Membranen hinsichtlich des Einsatzes in der ABE-Fermentation zu

verbessern (Ranjan, et al., 2012). Jedoch wird in Experimenten von einer Einschränkung der

Membranfunktionalität durch Verschmutzung (Fouling) berichtet (Wu, et al., 2012; Qureshi,

et al., 2008c).

2.5. Biomassennutzung und Verfügbarkeit in Deutschland

Pertraktion

Wird anstelle eines Trägergases ein Lösemittel eingesetzt, so dass die Permeation durch eine

Membran von einer flüssigen in eine andere flüssige Phase stattfindet, liegt Pertraktion vor.

Anstelle einer Membran kommen dabei insbesondere Hohlfasern zum Einsatz, darüber hin-

aus wird derzeit auch die Einsetzbarkeit flüssiger Membranen überprüft (Beltran, et al.,

2012). Durch die Trennung von Lösemittel und Fermentationsbrühe umgeht die Methode

dabei die in der Flüssig-Flüssig-Extraktion notwendige Voraussetzung der Ungiftigkeit des

Lösemittels und praktische Schwierigkeiten wie die Bildung von Emulsionen (Ranjan, et al.,

2012). Die Einsetzbarkeit des Verfahrens wurde von Qureshi et al. (2005) bestätigt, jedoch

liegen in der Literatur bislang keine Informationen über die langfristige Betriebsbereitschaft

der Hohlfasern oder einer Flüssigmembran vor.

Adsorption

Einen gänzlich anderen Ansatz beschreibt das Prinzip der Adsorption. Dabei lagern sich die

ABE-Produkte mit einer hohen Selektivität auf der Oberfläche von Festkörpern an. Die an-

schließende Freisetzung der adsorbierten ABE-Produkte erfolgt durch thermische Regenera-

tion des Adsorptionsmediums. Als Adsorptionsmedien eignen sich beispielsweise aktivierte

Holzkohle und verschiedene Silikate, Harze und weitere Kunststoffe (Qureshi, et al., 2005).

Um die Bildung eines Biofilms zu vermeiden, wird in der Praxis ausschließlich von Zellen ge-

reinigte Fermentationsbrühe über das Adsorptionsmedium geleitet (Ranjan, et al., 2012).

Das Verfahren führt im Experiment zu Energieeinsparungen von bis zu 60 % gegenüber der

Destillation (Qureshi, et al., 2005). Es ist jedoch bislang unklar, ob der Prozess für die Pro-

duktabtrennung im Rahmen einer ABE-Fermentation industriell geeignet ist.

2.5 Biomassennutzung und Verfügbarkeit in Deutschland

Deutschland ist innerhalb von Europa der zweitgrößte Agrarproduzent (DBFZ, 2012) und

deckt seinen Biomassebedarf derzeit überwiegend auf der Basis von Holz. Die Nutzung von

Biomasse als Energieträger hat in der Vergangenheit verstärkt zu Diskussionen um deren

Nachhaltigkeit geführt. In Deutschland sollen daher insbesondere landwirtschaftliche Rest-

stoffe stärker für eine energetische Nutzung herangezogen werden (BMU, 2011). Darunter

werden alle Stoffe verstanden, die bei der Produktion, Ernte oder Verarbeitung im landwirt-

schaftlichen Bereich anfallen (DBFZ, 2012). Es besteht daher weder eine direkte noch indi-

rekte Konkurrenz zur Nahrungsmittelkette.

Nach Angaben des Deutsche Biomasseforschungszentrums (2012) werden landwirt-

schaftliche Reststoffe in größerem Umfang zurzeit fast ausschließlich in Form tierischer Ex-

kremente genutzt. Diese werden zur Produktion von Biogas eingesetzt, während feste

Rückstände bislang kaum genutzt werden. Insbesondere das Potential der Getreidestrohnut-

zung ist bislang wenig erschlossen. Dabei eignet es sich im Vergleich zu anderen landwirt-

schaftlichen Reststoffen durch seinen hohen Cellulose- und niedrigen Feuchtigkeitsgehalt

vergleichsweise gut für den Transport und die Lagerung. Die erste großtechnische Strohfeu-

erung mit einem Bedarf von 75.000 t a-1 wird Mitte 2013 im Emsland in Betrieb gehen (Otto,

2012).

2.5.1 Energie- und klimapolitische Bedingungen

In Europa besteht durch die Erneuerbare-Energien-Richtlinie (EG, 2009) eine einheitliche

Zielsetzung über den Ausbau erneuerbarer Energien auf insgesamt 20 % im Jahr 2020. Die

Höhe des Anteils in jedem Mitgliedsland ist dabei individuell geregelt und beträgt für

Deutschland 18 % im Jahr 2020. Über die Höhe des Anteils erneuerbarer Energien hinaus

enthält die Erneuerbare-Energien-Richtlinie Nachhaltigkeitskriterien. Diese umfassen die

Einsparung von Treibhausgasen, den Flächenschutz und die nachhaltige landwirtschaftliche

Bewirtschaftung (DBFZ, 2012). Dabei werden die Treibhausgasemissionen von Reststoffen

wie Stroh vorerst nicht berücksichtigt (siehe Kapitel 6.1.3).

Im Raumwärmesektor regelt seit dem Jahr 2008 das Gesetz zur Förderung erneuerbarer

Energien im Wärmebereich den Anteil einzusetzender erneuerbarer Energien. Diese müssen

bis zum Jahr 2020 mindestens 14 % betragen (EEWärmeG, 2011). Das Gesetzt gilt sowohl für

Neubauten als auch grundlegend zu renovierende Gebäude der öffentlichen Hand. Dabei

bleibt es dem Eigentümer überlassen, welche Maßnahmen er zur Erfüllung der Vorgaben

wählt.

Im Raum Baden-Württemberg gilt eine zusätzliche Regelung für den Altbestand. Diese

sieht einen Anteil erneuerbarer Energien von 10 % ebenso für den Gebäudebestand vor, so-

fern wesentliche Komponenten wie der Kessel ausgetauscht werden (EWärmeG, 2007). Im

Vergleich zum Neubau stellen diese Regelung und die damit gegebenenfalls verbundenen

baulichen Maßnahmen besondere Anforderungen an Eigentümer. Baden-Württemberg war

daher das erste Bundesland, in dem Heizöl EL mit 10 % FAME-Anteil großflächig angeboten

wurde.

Darüber hinaus existiert ein bundesweites Marktanreizprogramm, das Investitionshilfen

für förderwürdige Technologien zur Bereitstellung von Raumwärme und Warmwasser ge-

währt (DBFZ, 2012).

2.5.2 Reststrohpotential in Deutschland

Das Deutsche Biomasseforschungszentrum (2012) definiert für den Umgang mit Reststoffen

die vier Potentialdefinitionen theoretisches, wirtschaftliches, nachhaltiges und erschließba-

res Potential. Die Potentiale werden im Folgenden in Anlehnung an die Studie des Deutschen

Biomasseforschungszentrums erläutert.

Das theoretische Potential umfasst die gesamte innerhalb eines Zeitraumes beziehungsweise

einer Region bereitgestellte Biomasse. Es gibt damit die physikalische Obergrenze der Bio-

massenutzung wieder. Aufgrund verschiedener Einschränkungen lässt sich das theoretische

2.5. Biomassennutzung und Verfügbarkeit in Deutschland

Potential in der Praxis jedoch nicht vollständig zur Nutzung heranziehen, wodurch es für ei-

ne Potentialabschätzung kaum praktische Relevanz besitzt. Zum theoretischen Potential von

Reststroh wurde bereits eine Reihe von Studien veröffentlicht, die aufgrund unterschiedli-

cher Modelle und Annahmen teils stark divergieren (vgl. hierzu: Leible et al. (2003), Fritsche

et al. (2004), Thrän et al. (2011), DBFZ (2012)). Alle Studien gehen jedoch von der Grundan-

nahme aus, dass das Aufkommen von Stroh proportional zur Produktion von Getreide ist. Bei

einem Korn-Stroh-Verhältnis von 1:0,8 (DüV, 2006) schätzt das Deutsche Biomassefor-

schungszentrum (2012) das theoretische Potential von Getreidestroh auf 29,8 Mio. t a-1

Frischmasse. Abbildung 2-7 stellt die Verteilung nach Landkreisen dar.

Abbildung 2-7: Verteilung der theoretisch vorhandenen Strohmengen

in Deutschland (DBFZ, 2012)

Berücksichtigt man technische Restriktionen, beispielsweise bei der Bergung, erhält man das

technische Potential. Es beinhaltet gesetzliche, ökologische und gesellschaftliche Einschrän-

kungen. Diese können durch Schutzgebiete, Cross-Compliance-Regelungen und die Berück-

sichtigung der Nahrungsmittelproduktion gegeben sein. Das technische Potential gibt daher

Theoretisches Strohpotential nach Landkreisen in t a-1

den Anteil des theoretischen Potentials wieder, der für eine Biomassenutzung im Rahmen

der existierenden Regelungen erschlossen werden kann.

Das wirtschaftliche Potential ist der Anteil des technischen Potentials, dessen Erschließung

unter Berücksichtigung von Markt- und Steuerungseinflüssen ökonomisch sinnvoll ist. Zu

den beeinflussenden Faktoren zählen Subventionen, Umlagesysteme und steuerliche Aspek-

te sowie die Referenzpreise fossiler Energieträger. Im Gegensatz zum technischen Potential

variiert das wirtschaftliche Potential daher in Abhängigkeit der Marktbedingungen.

Zieht man weitere ökologische Faktoren, naturschutzfachliche, landschaftsästhetische und

ressourcenschutz-spezifische Aspekte hinzu, spricht man vom nachhaltigen Potential. Das

nachhaltige Potential berücksichtigt beispielsweise eine langfristig ausgeglichene Humusbi-

lanz durch den Verbleib von Biomasse auf dem Acker. Der verbleibende Anteil variiert dabei

mit der Bodenart, dem im Boden bereits vorhandenen Humus, dem Anteil an ausgebrachten

Reststoffen aus der Viehzucht und der Fruchtfolge des Ackers. So gelten beispielsweise Le-

guminosen und Ackergras als humusmehrend, Zuckerrüben und Silomais hingegen als hu-

muszehrend.

Das Deutsche Biomasseforschungszentrum (2012) erarbeitete eine Abschätzung des

nachhaltigen Potentials unter Berücksichtigung dieser Faktoren (siehe Abbildung 2-4).

Durch den Einsatz verschiedener Schätzmethoden ergibt sich eine Bandbreite an Abschät-

zungen, deren Maximum und Minimum jeweils aufgeführt ist. Das nachhaltige Potential an

Reststroh im Raum Deutschland liegt demnach zwischen 8,0 und 13,3 Mio. t a-1. Es beträgt

damit 27 beziehungsweise 45 % des theoretischen Potentials. Bezogen auf die Gesamtfläche

Deutschlands entspricht das nachhaltige Reststrohaufkommen der Menge von 22,3 bis

37,1 t km-2 a-1 Reststroh. Die größten Reststrohpotentiale liegen unabhängig von der einge-

setzten Methode im Osten Schleswig-Holsteins, im Nordwesten Mecklenburg-Vorpommerns

und im nördlichen Nordrhein-Westfalen bis nach Niedersachsen (DBFZ, 2012).

2.5. Biomassennutzung und Verfügbarkeit in Deutschland

Die obige Betrachtung kann die Komplexität der Rohstoffbereitstellung für ein Einzelprojekt

lediglich verkürzt abbilden. Neben weiteren gesellschaftspolitischen Restriktionen, die die zu

erschließende Strohmenge verringern können, liegen lokale Konzentrationen vor, die in der

Lage sind, deutliche Abweichungen vom durchschnittlichen Flächenaufkommen zu bewir-

ken. Die tatsächlich zur Verfügung stehende Reststrohmenge für ein Projekt wird daher als

das erschließbare Potential definiert.

Tabelle 2-4: Nachhaltiges Reststrohpotential in Frischmasse in Deutschland (Potential in Anlehnung an

DBFZ (2012); Flächen in Anlehnung an DESTATIS (2012))

Bundesland

Fläche

km²

Theoretisches P.

Mio. t a-1

Max nachhaltiges P.

Mio. t a-1

Min nachhaltiges P.

Mio. t a-1

Schleswig-Holstein

15.799

1,9

0,9

0,6

Hamburg

755

0,0

Niedersachen

47.613

4,6

2,0

0,9

Bremen

419

0,0

Nordrhein-Westfalen

34.092

3,0

1,4

1,2

Hessen

21.115

1,5

0,7

0,6

Rheinland-Pfalz

19.854

1,0

0,4

0,2

Baden-Württemberg

35.751

2,1

0,8

0,7

Bayern

70.550

4,7

1,8

1,5

Saarland

2.569

0,1

0,0

Berlin

888

0,0

Brandenburg

29.483

1,8

0,8

0,4

Mecklenburg-Vor.

23.191

2,8

1,4

0,5

Sachsen

18.420

1,7

0,8

0,1

Sachsen-Anhalt

20.450

2,7

1,4

0,3

Thüringen

16.173

1,8

0,9

0,3

Deutschland

357.121

29,8

13,3

8,0

3 Experimentelle Überprüfung der Einsetzbarkeit von

n-Butanol als Biokomponente in Heizöl EL

Das Ziel des vorliegenden Kapitels ist die Überprüfung der Einsetzbarkeit von n-Butanol als

Biokomponente in Heizöl EL. Für den Betrieb von Ölbrennern mit Heizöl EL/n-Butanol-

Gemischen gelten die gleichen Anforderungen wie für den Betrieb mit Heizöl EL. Die Ein-

setzbarkeit von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen kann dann als grundsätzlich positiv bewer-

tet werden, wenn folgende Anforderungen erfüllt sind:

- Keine Erhöhung der Abgasemissionen von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen im Ver-

gleich zu Heizöl EL

- Gewährleistung der Betriebssicherheit des Einsatzes von Heizöl EL/n-Butanol-

Gemischen

Im ersten von zwei Schritten wird eine Parameterstudie durchgeführt, die die Eigenschaften

von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen auf Basis von Analyseergebnissen bewertet. Darauf

aufbauend folgt im zweiten Schritt eine experimentelle Überprüfung der Einsetzbarkeit von

Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in einem marktüblichen Stauscheibenbrenner (siehe Kapitel

2.2). Das Kapitel schließt mit der Zusammenfassung aller Teilergebnisse. Beide Untersu-

chungen wurden in Zusammenarbeit mit dem Oel-Wärme-Institut GmbH, Herzogenrath

durchgeführt und teilweise in Hoffmann et al. (2012) veröffentlicht.

3.1 Parameterstudie zu Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen als Brennstoff

Ziel der Parameterstudie ist die grundsätzliche Überprüfung der Einsetzbarkeit von Heizöl

EL/n-Butanol-Gemischen mit der Hilfe von Analysemethoden. In der Literatur liegen ver-

gleichbare Ergebnisse bislang ausschließlich über den Einsatz von Diesel/n-Butanol-

Gemischen in Verbrennungsmotoren vor (vgl. hierzu: Rakopoulos et al. (2010); Thongchai et

al. (2009)). Für die untersuchten Diesel/n-Butanol-Gemische bis 40 % (V/V) n-Butanol be-

stehen keine Betriebseinschränkungen. Zwar stellt der Betrieb eines Ölbrenners andere An-

forderungen an den Brennstoff, jedoch lassen diese Ergebnisse auf eine potentielle

Einsetzbarkeit von n-Butanol als Biokomponente in Heizöl EL schließen. Im Folgenden wer-

den zunächst die Untersuchungskriterien aus den Anforderungen an alternatives Heiz-

öl EL A

auf Basis der DIN SPEC 51603-6 definiert. Anschließend erfolgt die Analyse und

Überprüfung der grundsätzlichen Einsetzbarkeit in Abhängigkeit der n-Butanol-

Konzentration.

siehe Kapitel 2.1

3.1.1 Untersuchungskriterien an Heizöl EL/n-Butanol-Gemische

Ölfeuerungsanlagen und Heizöl EL sind durch einen jahrelangen Prozess der Anpassung auf-

einander abgestimmt. In diesem Zusammenhang definiert die DIN 51603-1 die Anforderun-

gen an Brennstoffe für den Einsatz in Ölfeuerungsanlagen. Durch die Notwendigkeit auch

Heizöle mit alternativem beziehungsweise erneuerbarem Anteil überprüfen zu können, ist

die angepasste Spezifikation DIN SPEC 51603-6 erarbeitet worden (siehe Kapitel 2.1). Sie ist

aus der bestehenden DIN 51603-1 für Heizöl EL hervorgegangen und befindet sich zurzeit im

Status einer Vornorm. Die in der vorliegenden Arbeit untersuchten Kriterien werden im Fol-

genden anhand einer Kurzbeschreibung vorgestellt:

1. Homogenität:

Gemäß DIN SPEC 51603-6 muss der Brennstoff nach Sichtprüfung homogen,

frei von sichtbaren Verunreinigungen und Sedimenten sowie freiem Wasser

sein. Die DIN 51603-1 stellt diesbezüglich keine Anforderungen an den Brenn-

stoff.

2. Dichte:

Sie beschreibt das Verhältnis von Masse bezogen auf ein Standardvolumen. Die

Ermittlung erfolgt nach DIN ISO 12185. Gemäß DIN 51603-1 und

DIN SPEC 51603-6 darf sie nicht mehr als 860 kg m-3 betragen. Ein unterer

Grenzwert ist nicht definiert.

3. Heizwert:

Er gibt den Gehalt thermischer Energie einer Stoffmenge wieder, die bei einer

Verbrennung ohne Kondensation der Verbrennungsgase zur Verfügung steht.

Er wird gemäß DIN 51900-2 in einem Bombenkaloriemeter ermittelt. Im Ge-

gensatz zum Heizwert Hi enthält der Brennwert Hs gegebenenfalls die Konden-

sationswärme der Verbrennungsgase. Brennwerte lassen sich in Heizwerte

umrechnen. Nach DIN SPEC 51603-6 muss der Brennwert mindestens

42 MJ kg-1 betragen, was bei Heizöl EL einem Heizwert von 40

MJ kg-1 ent-

spricht.

4. Flammpunkt:

Er bezeichnet die Temperatur, bei der sich ein zündfähiges Brennstoff/Luft-

Gemisch bildet. Die DIN EN ISO 2719 beschreibt das Verfahren nach Pensky-

Martens mit geschlossenem Tiegel. Dabei wird die Probe beim Aufheizen in re-

gelmäßigen Temperaturintervallen einer Zündquelle ausgesetzt und die nied-

rigste Entzündungstemperatur ermittelt. Der Flammpunkt darf für Brennstoffe

39,62 MJ kg-1 Umrechnung nach DIN 18599-1

3.1. Parameterstudie zu Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen als Brennstoff

gemäß DIN 51603-1 und DIN SPEC 51603-6 die Temperatur von 55 °C nicht

unterschreiten.

5. Kinematische Viskosität:

Sie ist ein Maß für die Zähflüssigkeit eines Brennstoffs. Die Bestimmung erfolgt

durch die Ermittlung der Durchflusszeit durch kalibrierte Kapillare gemäß

DIN EN ISO 3104. Nach DIN 51603-1 und DIN SPEC 51603-6 darf sie 6 mm² s-1

bei 20 °C beziehungsweise 3,8 mm² s-1 bei 40 °C nicht überschreiten.

6. Destillationsverlauf:

Er kennzeichnet den Verdunstungsgrad eines Brennstoffes in Abhängigkeit der

Temperatur. Die Analyse findet durch die Erwärmung einer Probe in einem

Destillationskolben nach DIN EN ISO 3405 statt. In Abhängigkeit der Destillati-

onstemperaturen werden die aufgefangenen Destillatmengen und der Rück-

stand ermittelt. Gemäß DIN 51603-1 darf die verdunstete Menge Brennstoff bei

einer Temperatur von 250 °C nicht mehr als 65 % (V/V) betragen. Bei einer

Temperatur von 350 °C müssen mindestens 85 % (V/V) verdunstet sein. Dar-

über hinaus fordert die DIN SPEC 51603-6, dass der Destillationsverlauf inner-

halb einer Bandbreite liegt, die durch die zwei in Abbildung 3-1 gezeigten

Ungleichungen begrenzt wird.

Abbildung 3-1: Bandbreite für den Destillationsverlauf von Heizöl EL

A nach DIN SPEC 51603-1

7. Temperaturgrenzwert der Filtrierbarkeit (Cold filter plugging point, CFPP):

Die Temperatur, bei der ein Kälte ausgesetzter Brennstoff eine so starke Paraf-

finausscheidung aufweist, dass das Durchströmen eines Filters unter genorm-

ten Bedingungen nicht mehr möglich ist, wird Temperaturgrenze der

Filtrierbarkeit genannt. Die Bestimmung erfolgt gemäß DIN EN 116. In Abgren-

zung dazu wird der Punkt, an dem die Paraffinausscheidung sichtbar wird,

150

200

250

300

350

400

010 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Siedetemperatur in °C

Destillierte Menge in % (V/V)

Cloudpoint genannt. Nach DIN 51603-1 und DIN SPEC 51603-6 erfüllen Brenn-

stoffe mit einem CFPP von maximal -12 °C die Spezifikation in jedem Fall. Für

höhere Werte gelten Einschränkungen (vgl. hierzu: DIN 51603-1; DIN SPEC

51603-6).

8. Koksrückstand:

Die Rückstandsmenge einer Probe, die nach der Verdampfung beziehungsweise

der Pyrolyse unter Standardbedingungen gemäß DIN EN ISO 10370 zurück-

bleibt, wird Koksrückstand genannt. Nach DIN 51603-1 darf der Koksrückstand

maximal 0,3 % (m/m) betragen. Die Vornorm DIN SPEC 51603-6 stellt diesbe-

züglich keine Anforderungen an den Brennstoff.

9. Wassergehalt:

Der Wassergehalt wird gemäß DIN EN ISO 12937 und in mg kg-1 angegeben. Er

wird durch Titration in einem coulometrischen Apparat nach Karl Fischer

durch die Reaktion mit Jod bestimmt. Nach DIN 51603-1 darf er maximal

200 mg kg-1 betragen. Die auf alternative Komponenten ausgelegte

DIN SPEC 51603-6 sieht eine höhere Obergrenze von maximal 300 mg kg-1 vor,

die im Folgenden Anwendung findet.

10. Thermische Stabilität:

Die thermische Stabilität ist ein Maß für den Alterungsrückstand von Brenn-

stoffen. Diese werden unter Standardbedingungen nach DIN 51371 bei erhöh-

ter Temperatur von 105 °C und in Kontakt mit einer Kupferspule für 16 h

gelagert. Filtrierbare und unfiltrierbare Rückstände bilden dabei das thermi-

sche Sediment. Gemäß DIN 51603-1 liegt dieses unter 140 mg. Die DIN SPEC

51603-6 verweist darauf, dass zur Bestimmung der thermischen Stabilität al-

ternativer Komponenten noch kein Testverfahren verabschiedet wurde.

11. Schmierfähigkeit:

Die Schmierfähigkeit eines Brennstoffes wird gemäß DIN EN ISO 12156-1

durch einen Reibungskörpertest geprüft. Dabei wird mit Hilfe eines Schwin-

gungsverschleißprüfgeräts (high-frequency reciprocating rig, HFRR) der Ver-

schleiß eines mit dem Brennstoff geschmierten Prüfkörpers unter definierten

Bedingungen ermittelt. Die Größe der beim Test entstehenden Abflachung, die

Verschleißkalotte, gibt den Verschleißgrad wieder. Nach DIN 51603-1 und DIN

SPEC 51603-6 darf die Verschleißkalotte den Grenzwert von 460 µm nicht

überschreiten.

3.1. Parameterstudie zu Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen als Brennstoff

12. Oxidationsstabilität:

Sie ist ein Maß für die Stabilität eines Brennstoffes in der Langzeitlagerung.

Während der Analyse wird der Brennstoff unter erhöhter Temperatur von

110 °C von einem Luftstrom durchströmt. Die dabei entstehenden Oxidations-

produkte werden in entmineralisiertes Wasser überführt. Die Leitfähigkeit des

Wassers lässt einen Rückschluss auf die bei der Oxidation entstehenden Car-

bonsäuren zu. Die Zeit bis zum Erreichen einer stark erhöhten Freisetzung von

Oxidationsprodukten wird Induktionszeit genannt. Der Test erfolgt gemäß

DIN EN 15751 beziehungsweise ASTM D 7545-09. In der DIN SPEC 51603-6

existiert noch kein Grenzwert für die Induktionszeit, diese ist lediglich anzuge-

ben. Die Überprüfung ist für FAME-Gehalte von mehr als 2 % vorgesehen, ein

Vergleich der Oxidationsstabilität von Heizöl EL und Heizöl EL/n-Butanol-

Gemischen lässt dennoch Rückschlüsse auf die Einsetzbarkeit zu.

3.1.2 Konzeption und Planung der Parameterstudie

Für die Analyse werden Heizöl EL/n-Butanol-Gemische in folgenden Konzentrationen auf-

gemischt: 0 %, 10 %, 20 %, 50 %, 70 %, 100 %. Für den Flammpunkt wird eine zügige Ab-

nahme mit steigender n-Butanol-Konzentration erwartet (vgl. hierzu: Thongchai et al.

(2009)). Um ein möglichst genaues Bild über den Einfluss der Konzentration von n-Butanol

auf den Flammpunkt in Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen zu erhalten, werden für die Analyse

des Flammpunktes folgende weitere Proben untersucht: 1,5 %, 2,5 %, 5 %, 15 %, 30 %, 40 %,

60 %, 80 %. Zusätzlich zu den in Kapitel 3.1.1 identifizierten Anforderungen, wird für alle

Proben der n-Butanol-Gehalt analysiert.

3.1.3 Ergebnisbeschreibung der Parameterstudie

1. Homogenität:

Die Sichtprüfung ergibt, dass alle Heizöl EL/n-Butanol-Gemische homogen, frei

von Verunreinigungen und Sedimenten sowie freiem Wasser sind. Abbildung

3-2 zeigt eine Probenauswahl.

Abbildung 3-2: Ergebnis der Sichtprüfung von

Heizöl/n-Butanol-Gemischen; es liegen

homogene Gemische vor, Verunreinigungen,

Sedimente oder Wasser sind nicht sichtbar

2. Dichte:

Die Dichte der untersuchten Proben nimmt mit steigendem n-Butanol-Gehalt

ab (siehe Abbildung 3-3). Alle Proben liegen unterhalb des Grenzwertes von

860 kg m-3.

Abbildung 3-3: Dichte von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in

Abhängigkeit der n-Butanol-Konzentration nach DIN EN ISO

12185 (r = 0,4 kg m-3)

010 20 30 40 50 60 70 80 90 100

700

750

800

850

900

950

1000

Dichte

Dichte in kg m-3

Konzentration n-Butanol in HEL in % (V/V)

Grenzwert 860 kg m-3

3.1. Parameterstudie zu Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen als Brennstoff

3. Brennwert / Heizwert:

Der Heizwert der Heizöl EL/n-Butanol-Gemische fällt mit steigendem

n-Butanol-Gehalt und unterschreitet ab etwa 20 % n-Butanol die Minimalan-

forderung der DIN SPEC 51603-6 von 40 MJ kg-1 (siehe Abbildung 3-4).

Abbildung 3-4: Heizwert von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen

in Abhängigkeit der n-Butanol-Konzentration nach DIN 51900-

2 (r = 0,120 MJ kg-1; angelehnt an DIN 51900-1, r für DIN

51900-2 noch nicht festgelegt)

4. Flammpunkt:

Der Flammpunkt der geprüften Heizöl EL/n-Butanol-Gemische fällt mit stei-

gendem n-Butanol-Gehalt stark ab. Oberhalb einer n-Butanol-Konzentration

von 1 % (V/V) wird der Grenzwert von 55 °C unterschritten. Ab etwa

10 % (V/V) n-Butanol erreichen die Proben ein Niveau von etwa 38 °C (siehe

Abbildung 3-5).

Abbildung 3-5: Flammpunkt von Heizöl EL/n-Butanol-

Gemischen in Abhängigkeit der n-Butanol-Konzentration nach

DIN EN ISO 2719 ( r = 1,2 °C)

010 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Heizwert

Heizwert nach MJ kg-1

Konzentration n-Butanol in HEL in % (V/V)

Grenzwert 40 MJ kg-1

010 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Flammpunkt

Flammpunkt in °C

Konzentration n-Butanol in HEL in % (V/V)

Grenzwert 55°C

5. Kinematische Viskosität:

Die kinematische Viskosität der untersuchten Proben ändert sich nicht signifi-

kant und liegt für alle Proben unterhalb der Maximalanforderung von

3,8 mm² s-1 (siehe Abbildung 3-6).

Abbildung 3-6: Kinematische Viskosität von Heizöl EL/n-

Butanol-Gemischen in Abhängigkeit der n-Butanol-

Konzentration nach DIN EN ISO 3104 (r = 0,0138 mm² s-1)

6. Destillationsverlauf:

Die nach DIN EN ISO 3405 ermittelten Analysewerte des Destillationsverlaufs

wurden für n-Butanol-Konzentrationen bis 20 % (V/V) bestimmt. Mit steigen-

dem n-Butanol-Gehalt steigen ebenfalls die verdampften Volumenanteile an.

Diese Beobachtung gilt sowohl für den Test bei 250 °C als auch für den Test bei

350 °C. Für höhere n-Butanol-Konzentrationen lässt sich mit der Testmethodik

kein Ergebnis ermitteln. Wie in Abbildung 3-7 zu sehen, erfüllen jedoch alle

Gemische bis 20 % (V/V) die Anforderungen. Für Gemische höherer Konzentra-

tion kann davon ausgegangen werden, dass rasch der Maximalwert von

65 % (V/V) verdampftem Volumenanteil überschritten wird. Eine weiterge-

hende Analyse des gesamten Destillationsverlaufes wurde nicht erstellt.

010 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Kinematische Viskosität

Kinematische Viskosität in mm2 s-1

Konzentration n-Butanol in HEL in % (V/V)

Grenzwert 3,8mm2 s-1 bei 40°C

3.1. Parameterstudie zu Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen als Brennstoff

Abbildung 3-7: Verdampfte Volumenanteile von Heizöl EL/n-

Butanol-Gemischen bei 250 und 350 °C in Abhängigkeit der n-

Butanol-Konzentration nach DIN EN ISO 3405 (r ≈ 0,94 °C)

7. Temperaturgrenzwert der Filtrierbarkeit (CFPP):

Alle untersuchten Proben liegen bezüglich des CFPP unterhalb der Maximalan-

forderung von -12 °C und steigen mit zunehmendem n-Butanol-Gehalt leicht an.

Für n-Butanol im Reineinsatz liegt der CFPP bei -51 °C (siehe Abbildung 3-8).

Abbildung 3-8: Cold Filter Plugging Point von Heizöl EL/n-

Butanol-Gemischen in Abhängigkeit der n-Butanol-

Konzentration nach DIN EN 116 (r= 1 °C)

010 20 30 40 50 60 70 80 90 100

100

Verdampfte Anteile bis 250°C

Verdampfte Anteile bis 350°C

Minimum 85% (V/V) bei 350°C

Verdampfte Volumenanteile in % (V/V)

Konzentration n-Butanol in HEL in % (V/V)

Maximum 65% (V/V) bei 250°C

010 20 30 40 50 60 70 80 90 100

-60

-55

-50

-45

-40

-35

-30

-25

-20

-15

-10

-5

CFPP

CFPP in °C

Konzentration n-Butanol in HEL in % (V/V)

Grenzwert -12°C

8. Koksrückstand:

Alle untersuchten Proben liegen unterhalb des Maximalwertes. Das Niveau der

Rückstände ändert sich mit steigendem n-Butanol-Gehalt nur geringfügig (siehe

Abbildung 3-9).

Abbildung 3-9: Koksrückstand von Heizöl EL/n-Butanol-

Gemischen in Abhängigkeit der n-Butanol-Konzentration nach

DIN EN ISO 10370 (r = 0,0071 % (m/m))

9. Wassergehalt:

Mit steigendem n-Butanol-Gehalt erhöht sich der Wassergehalt der Proben

deutlich. Bis etwa 70 % (V/V) n-Butanol liegen alle Proben unterhalb der Ma-

ximalanforderung von 300 mg kg-1. Die Probe mit 100 % (V/V) n-Butanol er-

füllt diese Anforderung jedoch nicht (siehe Abbildung 3-10).

Abbildung 3-10: Wassergehalt von Heizöl EL/n-Butanol-

Gemischen in Abhängigkeit der n-Butanol-Konzentration nach

DIN EN ISO 12937 (r = 0,26 mg kg-1)

010 20 30 40 50 60 70 80 90 100

0,00

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

0,35

Koksrückstand

Koksrückstand in % (m/m)

Konzentration n-Butanol in HEL in % (V/V)

Grenzwert 0,3 % (m/m)

010 20 30 40 50 60 70 80 90 100

100

150

200

250

300

350

400

Wassergehalt

Wassergehalt in mg kg-1

Konzentration n-Butanol in HEL in % (V/V)

Grenzwert 300 mg kg-1

3.1. Parameterstudie zu Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen als Brennstoff

10. Thermische Stabilität:

Mit steigendem n-Butanol-Anteil erhöht sich die Sedimentmenge zunächst. Ab

20 % (V/V) n-Butanol liegt sie jedoch wieder auf dem Niveau reinen Heizöls EL.

Alle geprüften Proben liegen unterhalb der Maximalanforderung der

DIN SPEC 51603-6 von 140 mg kg-1 Sedimentanteil (siehe Abbildung 3-11).

Abbildung 3-11: Thermische Stabilität von Heizöl EL/n-

Butanol-Gemischen in Abhängigkeit der n-Butanol-

Konzentration nach DIN 51371 (eine Vergleichbarkeit für die

DIN 51371 wurde noch nicht ermittelt)

11. Schmierfähigkeit:

Die Schmierfähigkeit sinkt mit steigendem n-Butanol-Gehalt deutlich. Alle Pro-

ben bis 20 % (V/V) n-Butanol weisen eine Verschleißkalotte unterhalb des

Grenzwertes von 460 µm (siehe Abbildung 3-12).

Abbildung 3-12: Schmierfähigkeit von Heizöl EL/n-Butanol-

Gemischen in Abhängigkeit der n-Butanol-Konzentration nach

DIN EN ISO 12156-1 (r = 63 µm)

010 20 30 40 50 60 70 80 90 100

100

120

140

160

180

200

Thermische Stabilität in mg kg-1

Konzentration n-Butanol in HEL in % (V/V)

Grenzwert 140 mg kg-1

010 20 30 40 50 60 70 80 90 100

250

300

350

400

450

500

550

600

650

700

Schmierfähigkeit

Schmierfähigkeit in µm

Konzentration n-Butanol in HEL in % (V/V)

Grenzwert 460µm

12. Oxidationsstabilität:

Die Oxidationsstabilität der Proben nimmt mit zunehmendem n-Butanol-Gehalt

zunächst ab. Bei 20 % (V/V) n-Butanol entspricht sie etwa der von Heizöl EL

und steigt dann weiter an. Das getestete Heizöl EL weist auch im Reineinsatz

eine eher geringe Stabilität von 2 h auf. Die Zugabe von n-Butanol beeinflusst

diese nicht signifikant (siehe Abbildung 3-13).

Abbildung 3-13: Oxidationsstabilität von Heizöl EL/n-Butanol-

Gemischen in Abhängigkeit der n-Butanol-Konzentration nach

ASTM D 7545-09 (r = 0,053 h; vorläufiger Wert)

010 20 30 40 50 60 70 80 90 100

Oxidationsstabilität

Oxidationsstabilität in h

Konzentration n-Butanol in HEL in % (V/V)

3.1. Parameterstudie zu Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen als Brennstoff

3.1.4 Analyse und Bewertung der Ergebnisse

Die Parameterstudie liefert in Abhängigkeit der n-Butanol-Konzentration hinsichtlich der

Eignung von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen ein heterogenes Bild. Abbildung 3-14 stellt die

Ergebnisse der Einzeluntersuchungen dar und gibt jeweils die n-Butanol-Konzentration an,

bis zu der die Anforderung für jeden Parameter erfüllt ist.

Abbildung 3-14: Erfüllung der Anforderungen an Heizöl EL/n-Butanol-

Gemische in Abhängigkeit der n-Butanol-Konzentration

Es ist zu erkennen, dass die Anzahl der erfüllten Parameter mit steigender n-Butanol-

Konzentration abnimmt. Es lassen sich drei Klassen definieren:

- Klasse 1: < 1 % (V/V) n-Butanol:

Alle Normparameter werden erfüllt.

- Klasse 2: 1 – 20 % (V/V) n-Butanol:

Brennstoffgemische dieser Klasse erfüllen alle Anforderungen mit Ausnahme des

Flammpunktes, der bei nur 39 °C liegt. Sie bedürfen damit besonderer Lagerungsbe-

dingungen. Stehen geeignete Lagerungsmöglichkeiten für brennbare Flüssigkeiten

zur Verfügung, sinkt damit die Anforderungen an den Flammpunkt. Technische Stö-

rungen im Betrieb mit Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen sind bis 20 % (V/V) nicht zu

erwarten.

- Klasse 3: >20 % (V/V) n-Butanol:

Brennstoffgemische dieser Klasse stimmen in Bezug auf den Heizwert, Flammpunkt,

Destillationsverlauf, Wassergehalt und Schmierfähigkeit nicht mit den Anforderun-

gen überein. Über einer Konzentration von 20 % (V/V) n-Butanol lässt sich mit der

eingesetzten Testmethodik kein belastbares Ergebnis ermitteln. Werden die Anfor-

Homogenität

Dichte

Heizwert

Flammpunkt

Kinematische Viskosität

Destillationsverlauf

CFPP

Koksrückstand

Wassergehalt

Thermische Stabilität

Schmierfähigkeit

Oxidationsstabilität

100

Klasse 3

Klasse 1

Maximale n-Butanol-Konzentration

Klasse 2

derungen hinsichtlich des Destillationsverlaufs und der Schmierfähigkeit nicht er-

füllt, kann es zu Einschränkungen in der Betriebssicherheit kommen. Der Destillati-

onsverlauf ist durch raffinerienachgelagerte Prozesse praktisch nicht mehr zu

beeinflussen. Die Schmierfähigkeit kann jedoch durch den Zusatz eines schmierfä-

higkeitsverbessernden Additivs oder durch Zumischung von Biodiesel verbessert

werden. Biodiesel nach DIN EN 14214 hat eine Verschleißkalotte von unter 320 µm

(HFFR). Bereits geringe Beimischungen verbessern die Schmierfähigkeit von Brenn-

stoff-Gemischen daher deutlich (Muñoz, et al., 2011). Das Unterschreiten des Heiz-

wertes stellt prinzipiell kein Risiko für die Betriebssicherheit dar, sondern äußert

sich in erster Linie in einem erhöhten Verbrauch sowie Transport- und Lagervolu-

men. Ab 70 % (V/V) n-Butanol überschreitet der Wassergehalt des Brennstoffes die

Anforderungen, was zu einer Beeinträchtigung der Lebensdauer von Ölfeuerungsan-

lagen durch Korrosion führen kann.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Gemische der Klasse 1 als betriebssicher einge-

stuft werden können. Wie auch bei der Beimischung von n-Butanol in Diesel (vgl. hierzu:

Thongchai et al. (2009)), bedürfen höhere Konzentrationen von n-Butanol in Heizöl EL be-

sonderer Lagerbedingungen. Die Betriebssicherheit von Gemischen der Klasse 2 ist daher

nur unter dieser Voraussetzung gegeben. Der Einsatz von Brennstoffen der Klasse 3 muss

ohne Modifikationen am Brenner als kritisch beurteilt werden. Andernfalls ist von einer Ver-

kürzung der Lebensdauer der Anlage auszugehen. Für die im zweiten Schritt geplante expe-

rimentelle Eignungsprüfung sind keine Modifikationen am Brenner vorgesehen. Daher ist die

experimentelle Überprüfung der Einsetzbarkeit für Gemische der Klasse 2 beziehungsweise

Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen bis zu einem n-Butanol-Gehalt von 20 % (V/V) sinnvoll.

3.2 Experimentelle Überprüfung von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen als

Brennstoff

Ziel ist die experimentelle Überprüfung der Einsetzbarkeit von Heizöl EL/n-Butanol-

Gemischen im Verbrennungsversuch. In der vorangegangenen Parameterstudie wurde die

brennstoffspezifische Eignung anhand von Normanforderungen geprüft. Für Heizöl EL/n-

Butanol-Gemische bis zu einer Konzentration von 20 % (V/V) n-Butanol wurden keine gene-

rellen Einschränkungen hinsichtlich der Betriebssicherheit für die Überprüfung im Ölbren-

nern. Aus den eingangs definierten Anforderungen an den Betrieb eines Ölbrenners werden

zunächst die Untersuchungskriterien abgeleitet. Darauf aufbauend erfolgen die Planung und

Konzeption der Versuchsreihe und Einzelversuche. Das Kapitel schließt mit der Auswertung

der Versuchsergebnisse.

3.2. Experimentelle Überprüfung von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen als Brennstoff

3.2.1 Planung der Versuchsreihe

3.2.1.1 Untersuchungskriterien an Heizöl EL/n-Butanol-Gemische in der

experimentellen Überprüfung

Wie bereits in Kapitel 2.5 beschrieben, sind der Brennstoff Heizöl EL und das System Ölfeue-

rungsanlage in einem jahrzehntelangen Prozess aufeinander angestimmt worden. In der Ein-

leitung wurden zwei Anforderungen an den Einsatz von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen

gestellt.

Zum einen darf die Emission von Schadstoffen durch den Einsatz nicht negativ beeinflusst

werden. In den folgenden Versuchen werden daher die Emissionen von Schadstoffen im Ab-

gas von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen im Vergleich zu reinem Heizöl EL untersucht. Im

Einzelnen betrifft das den Gehalt an Stickoxiden (Untersuchungskriterium 1), den Gehalt an

Kohlenstoffmonoxid (Untersuchungskriterium 2) und den Gehalt an Rußen im Abgas (Unter-

suchungskriterium 3).

Zum anderen ergibt sich aus der Forderung nach einer hohen Betriebssicherheit des Ge-

samtsystems die Überprüfung weiterer technischer Randbedingungen. Im Besonderen wer-

den daher signifikante Auffälligkeiten wie Geräuschentwicklung, Zündung des Brenners,

Korrosionserscheinungen und übermäßige Ablagerungsbildung im Brennraum untersucht

(Untersuchungskriterium 4). Die Untersuchungskriterien eins bis drei lassen sich während

der einzelnen Versuche untersuchen. Die Überprüfung des Untersuchungskriteriums vier

findet nach Abschluss der Versuchsreihe und Zerlegung des Brenners statt. Ein Langzeitver-

such wird nicht geplant.

3.2.1.2 Konzeption der Einzelversuche

Der erste Versuch untersucht das Brennverhalten innerhalb der erweiterten Betriebsgrenze.

Hierzu wird bei einer Verbrennung mit konstantem n-Butanol-Gehalt die Luftzahl variiert.

Der Versuch wird für verschiedene Heizöl EL/n-Butanol-Gemische wiederholt.

Während Heizöl EL keinen Sauerstoff enthält, bringt der Einsatz von n-Butanol Sauerstoff

in die Verbrennung ein. Alle im Hausbrandbereich eingesetzten Brenner werden fest auf ein

Luftverhältnis eingestellt. Sie stellen sich nicht auf unterschiedliche Sauerstoffgehalte im

Brennstoff ein. Es ist anzunehmen, dass sich die Verbrennung in einem zu fetten Betriebs-

punkt mit Brennstoffüberschuss durch einen steigenden n-Butanol-Gehalt verbessert und in

einem mageren Betriebspunkt verschlechtert. Daher ist das Ziel des zweiten Versuches die

Überprüfung des Verhaltens von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen, ausgehend von einem fest

eingestellten eher mageren Betriebspunkt, wie er im Feld auftreten kann. Der Versuch wird

für verschiedene n-Butanol-Konzentrationen durchgeführt.

Der Aufbau beider Versuche wird in den Kapiteln 3.2.2 und 3.2.3 ausführlich beschrieben.

Die Untersuchung des Brenners und seiner Komponenten findet nach Abschluss des zweiten

Versuches statt. Die Ergebnisse aus beiden Versuchen und der Untersuchung der Brenner-

bauteile werden im Anschluss analysiert und bewertet.

3.2.1.3 Aufbau des Versuchsstandes

3.2.1.3.1 Experimenteller Aufbau

Dem experimentellen Aufbau beider Versuche vorangestellt ist zunächst die Klärung der

Frage, wie eine möglichst hohe Umsetzbarkeit der Ergebnisse erreicht werden kann. Fast

93 % der im Jahr 2009 in Deutschland verbrauchten Heizölmenge entfielen auf die Nutzung

in Haushalt, Gewerbe, Handel oder Dienstleistung (MWV, 2011). In diesem Bereich ist der

Stauscheibenbrenner oder Gelbbrenner in mittleren und kleinen Feuerungsanalgen noch

weit verbreitet im Einsatz (siehe Kapitel 2.2). Die Versuche werden daher auf einem han-

delsüblichen Stauscheibenbrenner durchgeführt.

In der experimentellen Untersuchung wird eine typische thermische Nenn-Wärmeleistung

von 16 kW gewählt, wozu eine Düse des Typs Fluidics 0,4 60° HF bei einem Pumpendruck

von 9,5 bar eingesetzt wird. Der Brenner verfügt unter anderem über die Möglichkeit, die

Stellung der Luftklappe und der Stauscheibe im Flammrohr zu verändern. Es ist bekannt,

dass die Umgebungsverhältnisse, insbesondere Windgeschwindigkeit und –richtung, Ein-

fluss auf die Testergebnisse nehmen können. Durch die hohe Anzahl an Messpunkten können

nicht alle Versuche innerhalb eines Tages durchgeführt werden. Es besteht daher die Mög-

lichkeit, dass Ergebnisse durch wechselnde Bedingungen beeinflusst werden. Um dennoch

eine möglichst hohe Vergleichbarkeit der Ergebnisse anzustreben, wird der Kaminzug durch

den Einsatz eines Zuggebläses und Zugbegrenzers (siehe Abbildung 9-1 im Anhang) konstant

gehalten. Zum Umschalten zwischen Brennstoffproben ist ein Dreiwegeventil montiert. Es

erlaubt den unterbrechungsfreien Wechsel zwischen vorgemischten Brennstoffproben wäh-

rend des Betriebs. Eine Unterbrechung des Betriebs durch den Austausch der Brennstoff-

probe würde nach kurzer Zeit zu einer Reduktion der Brennraumtemperatur führen und zu

Einschränkungen hinsichtlich der Vergleichbarkeit der Testläufe führen.

3.2.1.3.2 Eingesetzte Messtechnik

Die in Kapitel 3.2.1.2 beschriebenen Emissionen können durch entsprechende Abgasmessge-

räte bestimmt werden. Die Gehalte an Stickoxiden und Kohlenstoffmonoxid werden im Ver-

such durch ein Messgerät der Baureihe Testo 340 ermittelt. Der Gehalt an Rußen wird der

DIN 51402-1 entsprechend durch eine Rußpumpe bestimmt. Die Abgasproben für beide Ap-

parate werden während des laufenden Betriebs durch fest im Abgasstrom positionierte Son-

den entnommen und unmittelbar ausgewertet. Die in Kapitel 3.2.1.1 abgeleiteten

3.2. Experimentelle Überprüfung von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen als Brennstoff

Untersuchungskriterien werden lichtmikroskopisch oder durch Inaugenscheinnahme sowie

akustisch überprüft.

3.2.1.3.3 Korrektur der Emissionsmesswerte

Die Messergebnisse sind im Folgenden in mg kWh-1 angegeben und um den verringerten

Heizwert der n-Butanol-haltigen Proben korrigiert worden. Darüber hinaus fand eine Anpas-

sung der Ergebnisse hinsichtlich des maximalen CO2-Gehaltes (CO2 MAX) im Abgas statt, der

bei der Berechnung der Messwerte im Testgerät eine Rolle spielt. Die Korrektur ist notwen-

dig, da das Testgerät nur die absolute Konzentration (ppm) im Abgas erfasst und auf dieser

Basis eine Umrechnung in relative Werte (mg kWh-1) vornimmt. Bei 20 % (V/V) n-Butanol-

Gehalt beträgt der Korrekturfaktor +5 %. Die im Folgenden gezeigten Ergebnisse sind daher

bereits um Heizwert und CO2 MAX korrigiert. Die absoluten Emissionen liegen bei einem

n-Butanol-Gehalt von 20 % (V/V) um etwa 5 % tiefer.

3.2.2 Versuch I: Prüfung des Verhaltens von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in

verschiedenen Brennerbetriebspunkten mittels Luftzahlvariation

3.2.2.1 Planung des Versuches

Der Versuch überprüft das Verhalten von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen in Abhängigkeit

der Luftzahl. Wie in Kapitel 3.2.1.2 definiert, besteht das Ziel in der Untersuchung des

Brennverhaltens über einen möglichst breiten Bereich. Dazu sind Gemische folgender n-

Butanol-Konzentrationen vorgesehen: 0 %, 10 %, 20 % (V/V). Daraus ergeben sich die Ver-

suchsläufe 1, 2 und 3. Die Luftzahl eines Gelbbrenners liegt im Normbetriebsbereich übli-

cherweise zwischen 1,2 und 1,3. Über diesen Bereich hinaus werden nach Umstellung des

Brennstoffes folgende sieben Stufen variiert: 1,1; 1,2; 1,25; 1,3; 1,4; 1,8; 2,2.

Vor Beginn des ersten Versuchslaufes wurde der Brenner installiert und Düse, Pumpe,

Filter und Brennstoffleitungen erneuert. Der Pumpendruck wurde auf 9,5 bar angepasst, der

Düsenstock für Heizöl EL eingestellt und die Funktionsfähigkeit der Anlage festgestellt. Um

die Vergleichbarkeit der Messwerte zu erhöhen, finden alle Messungen in stationärem Zu-

stand statt. Zu Beginn eines Versuchs steht daher eine Aufwärmphase des Brenners von etwa

120 Minuten. Die gewünschten Betriebspunkte werden während des laufenden Betriebs ein-

geregelt.

3.2.2.2 Beobachtungen und Ergebnisse

Die Beschreibung der Ergebnisse wird im Folgenden für alle drei Versuchsläufe aufgeführt:

- Gehalt an Stickoxiden im Abgas:

Die Ergebnisse aller Brennstoffproben wurden, wie in Kapitel 3.2.1.3.3 erläutert,

korrigiert und zeigen einen ähnlichen Verlauf. Der NOx-Gehalt steigt zunächst mit

der Luftzahl an und erreicht zwischen 1,2 und 1,4 ein Maximum (Abbildung 3-18).

Mit weiter ansteigender Luftzahl fällt der NOx-Gehalt wieder ab. Die Probe mit

10 % (V/V) n-Butanol liegt durchgängig über der von reinem Heizöl EL, die ihrer-

seits durchgängig über der von 20 % (V/V) n-Butanol liegt. Für eine Luftzahl von 1,1

befinden sich sowohl reines Heizöl EL als auch die Probe mit 20 % (V/V) n-Butanol

unterhalb der Maximalanforderung von 110 mg kWh-1. Die Probe mit 10 % (V/V) n-

Butanol unterschreitet auch im Rahmen der Messtoleranz die Maximalanforderung

nicht. Für alle anderen Messpunkte liegt sie nicht signifikant über der von reinem

Heizöl EL.

Abbildung 3-15: NOx-Emissionen von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen

in Abhängigkeit der Luftzahl. Die Messwerte sind für CO2MAX und

Heizwert bezüglich der n-Butanol-Konzentration korrigiert

(r ≈ 20 mg kWh-1 beziehungsweise 10 ppm)

- Gehalt an Kohlenstoffmonoxid im Abgas:

Die CO-Emissionen aller drei Proben sinken mit ansteigender Luftzahl von zunächst

über 2.000 mg kWh-1 stark ab. Bei der Luftzahl 1,25 erreichen sie ein Minimum von

0 und steigen ab 1,4 wieder an (Abbildung 3-19). Im Rahmen der Messtoleranz un-

terscheiden sich die Messwerte im Bereich von 1,2 bis 1,4 nicht signifikant. Alle Pro-

ben weisen zwischen der Luftzahl 1,2 und 1,4 sehr niedrige Emissionen unterhalb

von 10 mg kWh-1 auf. Für höhere Luftzahlen liegen keine Daten vor, da der Versuch

durch das Auftreten von Fehlzündungen abgebrochen werden musste.

1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 2,2 2,4

100

150

200

250

Normbetriebsbereich

Heizöl EL

10 % (V/V) n-Butanol

20 % (V/V) n-Butanol

Konzentration NOx in mg kWh-1

Luftzahl

3.2. Experimentelle Überprüfung von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen als Brennstoff

Abbildung 3-16: CO-Emissionen von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen

in Abhängigkeit der Luftzahl. Die Messwerte sind für CO2MAX und

Heizwert bezüglich der n-Butanol-Konzentration korrigiert

(r ≈ 2,5 mg kWh-1 beziehungsweise 2 ppm)

- Rußemissionen im Abgas:

Die Rußzahl des Abgases aller Brennstoffproben sinkt ausgehend von 1,1 mit stei-

gender Luftzahl stark ab und erreicht bei 1,25 ein Minimum von 0. Ab 1,8 steigt die

Rußzahl wieder an. Zwischen einer Luftzahl von 1,25 und 1,4 zeigen alle Proben

sehr geringe Rußemissionen der Rußzahl 1 oder 0. Darüber hinaus liegen keine Da-

ten vor, da der Versuch wie oben beschrieben abgebrochen werden musste.

Abbildung 3-17: Rußemissionen von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen

in Abhängigkeit der Luftzahl

1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 2,2 2,4

1000

1500

2000

2500

3000

3500

Normbetriebsbereich

Konzentration CO in mg kWh-1

Luftzahl

Heizöl EL

10 % (V/V) n-Butanol

20 % (V/V) n-Butanol

1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 2,2 2,4

Normbetriebsbereich

Rußzahl

Luftzahl

Heizöl EL

10 % (V/V) n-Butanol

20 % (V/V) n-Butanol

- Signifikante Auffälligkeiten:

Während der Durchführung der Versuche 1 und 2 mit 0 % (V/V) beziehungsweise

10 % (V/V) n-Butanol-Gehalt wurden keine besonderen Vorkommnisse beobachtet.

Versuchslauf 3 musste im Betriebspunkt Luftzahl 1,8 abgebrochen werden, da es zu

Brennerausfällen kam. Ebenso wurde bei dieser Luftzahl eine erhöhte Geräusch-

entwicklung wahrgenommen. Eine Luftzahl von 1,8 liegt jedoch weit außerhalb des

Normbetriebsbereiches und ist daher nicht praxisrelevant. Darüber hinaus wurden

Brennstoffproben, die n-Butanol enthalten, olfaktorisch stärker wahrgenommen als

die mit reinem Heizöl EL.

3.2.2.3 Ergebnisanalyse und Bewertung

Der Einsatz von n-Butanol als Biokomponente bis 20 % (V/V) ist im Betriebsbereich einer

Luftzahl zwischen 1,1 und 1,4 ohne Modifikationen des Brenners ohne Ausfälle möglich.

Prinzipiell begünstigt eine hohe Verbrennungstemperatur die Bildung von NOx. Andererseits

begünstigt sie die Oxidation und damit Verringerung von CO zu CO2. Die Verbrennungstem-

peratur nimmt durch den geringeren Energiegehalt mit steigendem n-Butanol-Anteil ab. Da-

her ist bei n-Butanol Gemischen im Vergleich zu reinem Heizöl EL ein Rückgang des NOx-

Gehaltes und der CO-Emissionen im Abgas zu erwarten.

Gleichzeitig tritt ein zweiter Effekt auf. Da n-Butanol 21,6 % (m/m) Sauerstoff enthält

und der steigende Sauerstoffanteil die Bildung von NOx und Oxidation von CO zu CO2 fördert,

wirken mit der Erhöhung des n-Butanol-Anteils im Brennstoff beide Effekte gegenläufig.

Darüber hinaus erhöht der im Brennstoff enthaltene Stickstoff die NOx-Emissionen des Abga-

ses. Während der Stickstoffgehalt in Heizöl EL bis zu 50 mg kg-1 betragen kann, enthält n-

Butanol praktisch keinen Stickstoff. Die Unterschiede zwischen Heizöl EL und den Heizöl

EL/n-Butanol-Brennstoffproben im Verlauf der NOx-, CO-Emissionen liegen jedoch überwie-

gend innerhalb der Messgenauigkeit.

Als ungewöhnlich hoch sind die NOx-Emissionen der Probe 10 % (V/V) n-Butanol zu bewer-

ten. Sie übersteigen die der Probe 20 % (V/V) n-Butanol in allen Messpunkten und die von

reinem Heizöl EL für eine Luftzahl von 1,1. Sie entsprechen damit nicht der Erwartung. Eine

Erklärung könnte ein Messfehler des NOx-Sensors sein. Unter bestimmten Bedingungen kann

ein kontinuierlicher Betrieb des NOx-Sensors zu einer fehlerhaften Auswertung führen. Nach

Rücksprache mit dem Hersteller kann es zur Absorption von NOx in der Flüssigkeit der Kon-

densatfalle kommen. In diesem Fall tritt eine negative Abweichung der gemessenen Werte

von den tatsächlichen auf. Auch wenn man diesen Effekt für die anderen Messreihen unter-

stellt, ist die Abweichung zwischen den Proben durch diesen Effekt nicht zu erklären (Testo

AG, 2011).

Möglicherweise tragen lokal hohe Brennraumtemperaturen sowie der zusätzliche Sauer-

stoff im Brennstoffgemisch zu einer Erhöhung der NOx-Emissionen bei. Diese Effekte könn-

ten in Gegenüberstellung zu den Ergebnissen der Probe mit 20 % (V/V) n-Butanol die

3.2. Experimentelle Überprüfung von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen als Brennstoff

geringere Brennraumtemperatur durch einen geringeren Heizwertes noch überkompensie-

ren.

Eine wahrscheinlichere Ursache liegt jedoch in der bestehenden Einschränkung der Wie-

derholbarkeit in der Versuchspraxis. Insbesondere die Präzision der Luftzahleinstellung

kann durch Umwelteinflüsse über mehrere Versuchstage schwanken. Gerade in den steilen

Randzonen des Testbereiches kann dies zu erheblichen Ungenauigkeiten führen. Die hohen

NOx-Emissionen der Brennstoffprobe 10 % (V/V) n-Butanol-Gehalt liegen daher vermutlich

in einer systematischen Abweichung, die nicht näher spezifiziert werden kann. Um eine ab-

schließende Aussage zur Relevanz der Ergebnisse der Probe 10 % (V/V) n-Butanol machen

zu können, sind weitere Versuche notwendig.

Die Interpretation der Ergebnisse ist jedoch insbesondere für den Normbetriebsbereich von

Stauscheibenbrennern bei einer Luftzahl zwischen 1,2 und 1,3 relevant. Lässt man die Er-

gebnisse der Brennstoffprobe mit 10 % (V/V) n-Butanol aufgrund einer zu vermutenden sys-

tematischen Abweichung außen vor, so liegen alle Emissionen der Probe 20 % (V/V)

innerhalb des Normbetriebsbereiches deutlich unterhalb derer von Heizöl EL. Der Einsatz

von Heizöl EL bis zu 20 % (V/V) n-Butanol auf handelsüblichen Stauscheibenbrennern ist

gerätetechnisch daher grundsätzlich positiv zu bewerten.

3.2.3 Versuch II: Prüfung des Verhaltens von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen im

Magerbetrieb

3.2.3.1 Planung des Versuches

Im zweiten Versuch wird der Einfluss von n-Butanol im Brennstoff auf den Brennerbetrieb in

einem Betriebspunkt im oberen Teil des Normbetriebsbereiches überprüft. Während im ers-

ten Versuch die Luftzahl nach Anpassung der n-Butanol-Konzentrationen variiert wurde,

wird im zweiten Versuch ein fester Betriebspunkt gewählt und ausschließlich die Konzentra-

tion an n-Butanol variiert. Dafür wird ein Betriebspunkt mit einer Luftzahl von 1,25 ausge-

wählt. Das hat zur Folge, dass mit steigendem n-Butanol-Anteil die für die Verbrennung zur

Verfügung stehende Sauerstoffmenge weiter erhöht wird. Es ist hervorzuheben, dass im Ge-

gensatz zum ersten Versuch keine Anpassung des Brenners stattfindet. Der zweite Versuch

bildet daher den Einsatz von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen unter Feldbedingungen ab. Die

n-Butanol-Konzentration der Brennstoffproben wird stufenweise über 0 %, 1 %, 2,5 %, 5 %,

10 %, 15 % bis auf 20 % (V/V) erhöht.

Es sind drei Versuchsläufe geplant. Die Proben werden in den ersten beiden Versuchsläu-

fen zunächst in aufsteigender n-Butanol-Konzentration angeordnet. Im ersten Versuchslauf

wird wie beschrieben keine Anpassung der Luftzahl vorgenommen. Im zweiten Versuchslauf

wird die Luftzahl konstant auf 1,25 geregelt. Unterschiede im Ergebnis dieses und des ersten

Versuchslaufs wären dann auf den zusätzlichen Sauerstoff im Brennstoff zurückzuführen.

Beim Wechsel zwischen Brennstoffproben sind zum Zeitpunkt des Umschaltens die Brenn-

stoffleitungen und der Filter noch mit dem vorherigen Brennstoff gefüllt. Um Einflüsse durch

Vermischen von Brennstoffproben auszuschließen, wiederholt der dritte Versuchslauf den

ersten in zufälliger Probenanordnung (siehe Tabelle 3-1). Alle Messungen finden im statio-

nären Zustand statt. Zu Beginn jedes Versuchslaufs steht eine Aufwärmphase des Brenners

von etwa 120 Minuten. Messungen einer neuen Brennstoffprobe finden erst nach 45 Minuten

stationärem Betrieb mit statt.

Tabelle 3-1: Parameter der zweiten Versuchsreihe

Versuchslauf

Reihenfolge der Proben

Luftzahl

0 %, 1 %, 2,5 %, 5 %, 10 %,

15 % und 20 % (V/V)

Voreinstellung 1,25;

keine weiteren Anpassungen

0 %, 1 %, 2,5 %, 5 %, 10 %,

15 % und 20 % (V/V

Konstante Regelung auf 1,25

0 %, 20 %, 1 %,15 %, 2,5 %,

10 %, und 5 % (V/V)

Voreinstellung 1,25;

keine weiteren Anpassungen

3.2.3.2 Beobachtungen und Ergebnisse

Während der Durchführung des gesamten zweiten Versuches wurde kein Abweichung vom

Normbetrieb beobachtet. Die Beschreibung erfolgt im Folgenden für alle drei Versuchsläufe

gemeinsam:

- Gehalt an Stickoxiden im Abgas:

Die NOx-Emissionen aller Proben verändern sich durch die Zugaben von n-Butanol

kaum. Im Fall von reinem Heizöl EL und geringer n-Butanol-Konzentration betragen

die relativen Emissionen etwa 200 mg kWh-1. Mit steigendem n-Butanol-Anteil ist

ein minimaler Rückgang zu erkennen. Bezogen auf den geringeren Energiegehalt

verändern sich die NOx-Emissionen jedoch bis zu einer Zumischung von 20 % (V/V)

nicht signifikant (siehe Abbildung 3-19).

3.2. Experimentelle Überprüfung von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen als Brennstoff

Abbildung 3-18: NOx-Emissionen von Heizöl EL/n-Butanol-

Gemischen in Abhängigkeit der n-Butanol-Konzentration (r ≈

20 mg kWh-1 beziehungsweise 10 ppm)

- Gehalt an Kohlenstoffmonoxid im Abgas:

Wie in Abbildung 3-19 zu sehen, beeinflusst ein steigender n-Butanol-Gehalt die an-

hand des CO-Gehalts im Abgas ermittelte Verbrennungsgüte nicht signifikant. Der

durch den steigenden Sauerstoffanteil im Brennstoff leicht verringerte CO-Gehalt

liegt im Rahmen der Messtoleranz. Dies gilt auch auch unter Berücksichtigung des

geringeren Energiegehaltes von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen im Vergleich zu

reinem Heizöl EL.

Abbildung 3-19: CO-Emissionen von Heizöl EL/n-Butanol-

Gemischen in Abhängigkeit der n-Butanol-Konzentration

(r ≈ 3 mg kWh-1 beziehungsweise 2 ppm)

- Rußemissionen im Abgas:

Alle getesteten Abgasproben weisen einen mittels DIN 51402-1 nicht festzustellen-

den Gehalt an Rußemissionen auf (Rußzahl 0).

0 5 10 15 20 25

100

150

200

250

300

350

Konzentration NOx in mg kWh-1

Konzentration n-Butanol in HEL in % (v/v)

Reihe 1, aufsteigend

Reihe 2, = konstant

Reihe 3, zufällig

0 5 10 15 20 25

Konzentration CO in mg kWh-1

Konzentration n-Butanol in HEL in % (v/v)

Reihe 1, aufsteigend

Reihe 2, =konstant

Reihe 3, zufällig

- Signifikante Auffälligkeiten:

Die olfaktorische Wahrnehmung von n-Butanol-haltigen Brennstoffproben ist stär-

ker als die von reinem Heizöl EL.

3.2.3.3 Ergebnisanalyse und Bewertung

Die korrigierten Messungen des zweiten Versuchs zeigen ein homogeneres Bild als die des

ersten. Die NOx-, CO- und Rußemissionen der n-Butanol-haltigen Proben weichen ohne eine

Anpassung des Brenners im Rahmen der Messgenauigkeit nicht von den Ergebnissen der

Probe mit reinem Heizöl EL ab. Der zweite Versuch bestätigt daher die grundsätzliche ver-

brennungstechnische Einsetzbarkeit von n-Butanol als Biokomponente für Heizöl EL bis

20 % (V/V).

Während keine messbaren Rußemissionen entstanden, nehmen die Emissionen von NOx

und CO mit steigendem n-Butanol-Anteil tendenziell, jedoch nicht signifikant, ab. Der Rück-

gang des NOx-Gehaltes im Abgas kann durch eine geringere Verbrennungstemperatur erklärt

werden, ist jedoch nicht signifikant. Es kann davon ausgegangen werden, dass die Ursache

der im Vergleich zu Heizöl um 5 % geringere Heizwert von 34 MJ L-1 ist. Eine geringere Ver-

brennungstemperatur im Brennraum verursacht üblicherweise einen Anstieg der CO-

Emissionen. Dass dieser Effekt mit steigendem n-Butanol-Anteil nicht auftritt, sondern ein

tendenzieller Rückgang zu verzeichnen ist, lässt auf den oxidierenden Einfluss des Sauer-

stoffanteils im Brennstoff schließen.

3.3 Einsetzbarkeit von n-Butanol als Biokomponente in Heizöl EL

In der Einleitung des Kapitels werden folgende zwei Merkmale für die technische Überprü-

fung von n-Butanol als Biokomponente für Heizöl EL definiert:

- Keine Erhöhung der Abgasemissionen von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen im Ver-

gleich zu Heizöl EL

- Gewährleistung der Betriebssicherheit des Einsatzes von Heizöl EL/n-Butanol-

Gemischen

Die Emissionen im Abgas eines nicht modifizierten Brenners in Standardeinstellung ver-

schlechtern sich bis 20 % (V/V) n-Butanol weder absolut noch relativ zum Heizwert. Dies gilt

sowohl für die NOx-, CO- als auch für die Rußemissionen. Der Betrieb eines Stauscheiben-

brenners mit Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen bis 20 % (V/V) ist grundsätzlich als sicher

einzustufen.

Für die Lagerung des Brennstoffs gelten jedoch Einschränkungen. Der Flammpunkt von

Heizöl EL muss mindestens 55 °C betragen. Bereits Unterhalb von 1 % (V/V) n-Butanol-

3.3. Einsetzbarkeit von n-Butanol als Biokomponente in Heizöl EL

Gehalt unterschreiten Heizöl EL/n-Butanol-Gemische diesen Grenzwert. Sie gelten damit als

entzündliche Flüssigkeit, für die höhere Sicherheitsauflagen gelten. Diese Einschränkung gilt

in gleicher Form für den Einsatz von n-Butanol als Beimischung zu Diesel (Thongchai, et al.,

2009).

In einem von der Versuchsreihe unabhängigen Versuch wurde ein weiterer Parameter-

test durchgeführt. Die Untersuchung ergab, dass der Flammpunkt von Heizöl EL/n-Butanol-

Gemischen mit einer Konzentration von 0,5 % (V/V) n-Butanol durch die Beimischung von

10 % (V/V) FAME auf über 55 °C gesteigert werden kann und damit flächendeckend einsetz-

bar ist. Für die Realisierung höherer Anteile an n-Butanol besteht noch Forschungsbedarf.

Nach Abschluss aller Versuche wurden die eingesetzten Komponenten wie Düse, Pumpe, Fil-

ter und Brennstoffleitungen zerlegt und in Augenschein genommen. Dabei wurden weder

Korrosion, Aufquellen von Dichtungen oder Filtergewebe noch erhöhter Verschleiß beobach-

tet. Auch wenn der Einsatz von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen keine Einschränkungen ver-

ursacht, bedarf eine abschließende Aussage zur Einsetzbarkeit jedoch einer

Langzeituntersuchung. Diese ist nicht Gegenstand dieser Arbeit.

Für n-Butanol als Biokomponenten in Heizöl EL ergeben sich daher potentiell zwei mögliche

Einsatzarten. Zum einen kann eine flächendeckende Beimischung von 0,5 % (V/V) n-Butanol

in Bioheizöl mit 10 % (V/V) FAME-Anteil sinnvoll sein. Zum anderen können auch höhere

Konzentrationen bis 20 % (V/V) n-Butanol-Gehalt ohne Modifikation des Ölbrenners einge-

setzt werden. Dafür muss jedoch eine geeignete Lagerungsmöglichkeit für entzündliche

Brennstoffe vorliegen. Dies ist in vielen Industrieanlagen der Fall.

4 Erarbeitung eines Stoff- und Energiestrommodells zur

Herstellung von n-Butanol

Wie im vorherigen Kapitel gezeigt wurde, eignet sich n-Butanol als Brennstoff für die beste-

hende Ölbrennerinfrastruktur. Ziel des vorliegenden Kapitels ist die Abbildung einer Pro-

zesskette zur Produktion von n-Butanol aus Reststroh im Modell. Nachfolgend werden daher

zunächst mögliche produktions- und ingenieurwissenschaftliche Modellierungsansätze dar-

gestellt und auf ihre Eignung zur Abbildung des Produktionssystems überprüft. Anschlie-

ßend wird eine Systemabgrenzung vorgenommen und der identifizierte Ansatz auf das zu

untersuchende Produktionssystem übertragen. Zur Produktion von n-Butanol wird eine ge-

eignete Prozesskette in Form einer Modellanlage identifiziert und auf den entwickelten An-

satz übertragen. Grundlage der Auslegung ist der Einsatz aktuell verfügbarer und etablierter

Technologien, die im Folgenden als Basisszenario bezeichnet wird. Aufbauend auf den identi-

fizierten Stoffströmen des Basisszenarios folgt die Abschätzung der Energieströme.

4.1 Methodisches Vorgehen der Stoff- und Energiestrommodellierung

4.1.1 Produktionstheoretische und ingenieurwissenschaftliche Ansätze zur

Modellierung von Produktionssystemen

Modelle eignen sich dazu, reale Fragestellungen durch Abstraktion eines stoffstrombasierten

Produktionssystems und seiner konkreten quantitativen Beziehungen zu lösen (Weiten,

2009). In der Praxis werden die Begriffe System und Modell vielfach missverständlich einge-

setzt (Unbehauen, 1983). Unter dem Begriff System versteht man „eine räumlich abgeschlos-

sene, logisch zusammengehörende und zeitlich begrenzte Einheit“ (Weiten, 2009).

Kennzeichen eines Systems ist ein hoher Grad an Komplexität, die eine vollständige Be-

schreibung meist nicht zulässt. Ein System besitzt Merkmale und Funktionalitäten, durch die

die Realität abstrahiert wird. Ein Modell bildet nur die wichtigsten Merkmale und Funktiona-

litäten eines Systems ab und stellt damit eine weitere Abstraktion dar. Die damit einherge-

hende Vereinfachung ist immer zielorientiert und Abhängig vom Einsatzzweck (Van Gigch,

1991). Ein Modell eines Systems ist daher in der Regel nicht eindeutig (Marquardt, 1995).

Darüber hinaus können aus einem Modell weitere Modelle abgeleitet werden (Schwarze,

1990).

In der Modellbildung unterscheidet man deduktive und induktive Modellierung. Die deduk-

tive Modellierung basiert auf naturwissenschaftlichen Grundmodellen, deren innere System-

zustände bekannt sind. Die induktive Modellierung stützt sich auf Beobachtungen von

Prozessen, die anschließend in mathematische Zusammenhänge überführt werden (Weiten,

2009). Bei der folgenden Modellierung handelt es sich um einen induktiven Ansatz.

Zur formalen Beschreibung von Stoffflussbeziehungen innerhalb eines Produktionssys-

tems steht eine Vielzahl von Ansätzen zur Verfügung. Diese lassen sich in die Klassen pro-

duktionstheoretische und ingenieurwissenschaftliche Ansätze gliedern. Zu den

produktionstheoretischen Ansätzen gehören mikroökonomische Produktionsfunktionen, die

Input-Output-Analyse und die Aktivitätsanalyse. Produktionstheoretische Ansätze zählen zu

den empirischen Theorien, da sie Produktionsmodelle deskriptiv auf Basis von Beobachtun-

gen entwickeln (Matthes, 1996).

Zu den ingenieurwissenschaftlichen Ansätzen zählen neben der Modellierung mittels

physikalisch-chemischer Gesetzmäßigkeiten die Modellierung auf Basis von Material- und

Energiebilanzen sowie Flowsheeting-Modelle

. Ingenieurwissenschaftliche Ansätze bilden

Produktionssysteme meist mit hohem Detaillierungsgrad ab (Mirschel, et al., 2003) und un-

terscheiden sich von den produktionstechnischen Ansätzen durch eine stärkere Berücksich-

tigung verfahrenstechnischer Aspekte des Transformationsprozesses. Im Folgenden werden

die verschiedenen Ansätze vorgestellt und im Hinblick auf ihre Eignung zur Abbildung des

untersuchten Produktionssystems diskutiert. Folgende Anforderungen sind zu erfüllen:

- Problemadäquate Abbildung von mehrstufigen Prozessen beziehungsweise Prozess-

stufen

- Erfassung von Stoff- und Energieströmen zwischen Prozessstufen

- Berücksichtigung verschiedener Betriebszustände

- Berücksichtigung von technologischem Fortschritt

4.1.1.1 Produktions- und Transformationsfunktionen

Produktionsfunktionen bilden die Abhängigkeit zwischen Faktoreinsatz und Faktorertrag

eines Produktionssystems ab. Sie eignen sich sowohl zur Modellierung mikroökonomischer

als auch makroökonomischer Systeme (Wannenwetsch, 2002). Überträgt man das Konzept

der mikroökonomischen Produktionsfunktionen auf einzelne Prozesse eines Produktions-

systems, spricht man von Transformationsfunktionen (vgl. hierzu: Hoitsch (1993) und Küp-

per (1977)). Produktionsfunktionen lassen sich nach verschiedenen Kriterien klassifizieren

(vgl. hierzu: Wannewetsch (2002) und Schultmann (2003)). Eine erste Charakterisierung er-

folgt im Folgenden anhand der unabhängigen Variablen der Produktionsfunktionen (vgl.

hierzu: Küpper (1977)). Abbildung 4-1 zeigt eine Übersicht mikroökonomischer Produkti-

onsfunktionen. Im Folgenden werden die einzelnen Funktionstypen im Hinblick auf die Ziel-

setzung dieser Arbeit diskutiert.

Rechnergestützte Prozesssimulation

4.1. Methodisches Vorgehen der Stoff- und Energiestrommodellierung

Abbildung 4-1: Übersicht mikroökonomischer Produktionsfunktionen (in Anlehnung an Küpper (1977)

und Schultmann (2003))

Einvariablige Produktionsfunktionen

In der Gruppe der einvariabligen Produktionsfunktionen wird die Einsatzmenge , die

den Input der Art zur Erzeugung des Outputs der Art darstellt, von der Aus-

bringungsmenge in folgender Form determiniert:

Gleichung 4.1

( )

mit:

Einsatzmenge

Funktionaler Zusammenhang

Ausbringungsmenge

Besteht eine proportionale Beziehung zwischen beiden Größen in der Art, dass

( ) ist, liegt eine Leontief-Funktion vor (Küpper, 1977). Einvariablige

Produktionsfunktionen eignen sich jedoch nicht zur Abbildung der zu untersuchenden Pro-

zesskette. Neben der begrenzten praktischen Übertragbarkeit dieses Ansatzes bestehen Ein-

schränkungen durch die nicht zulässige Variabilität und Substituierbarkeit von

Einsatzmengen (Rentz, et al., 2006).

Mehrvariablige Produktionsfunktionen unabhängiger Einflussfaktoren

Beeinflussen neben der Ausbringungsmenge weitere Faktoren den Faktoreinsatz, liegt eine

mehrvariablige Produktionsfunktion vor. Sind die Faktoren unabhängig, besteht eine additi-

ve Funktion folgender Art (Küpper, 1977):

Einvariablige

Produktionsfunktionen

Cobb-

Douglas

Engineering

Production

Functions

Allgemeiner

Ansatz

Leontief -

Funktion

Allgemeiner

Ansatz

Linearer

Ansatz

Ertragsgesetz-

liche Funktion

(Typ A)

CES-

Funktion

Gutenberg

Funktion

(Typ B)

Heinen

Funktion

(Typ C)

Unabhängige

Einflussgrößen

Mehrvariablige

Produktionsfunktionen

Interdependente

Einflussgrößen

Gleichung 4.2

( )

mit:

Einsatzmenge

Funktionaler Zusammenhang

Ausbringungsmenge

Funktionaler Zusammenhang

Einflussgröße

Liegt der Spezialfall proportionaler Abhängigkeit von Ausbringungsmenge und Einsatzmen-

ge vor, handelt es sich um einen linearer Ansatz

. Einsatzmöglichkeiten derartiger Funktio-

nen ergeben sich in der Realität in der Abbildung von Montage- und Demontagesystemen

(Spengler, 1998). Gerade in der Prozesstechnologie kann jedoch überwiegend davon ausge-

gangen werden, dass die Einsatzfaktoren eine Interdependenz aufweisen. Produktionsfunk-

tionen unabhängiger Einflussfaktoren lassen sich daher nicht zur Modellierung dieser

Produktionssysteme heranziehen.

Mehrvariablige Produktionsfunktionen abhängiger Einflussfaktoren

Zur Abbildung interdependenter Einflussgrößen steht eine weitere Gruppe mehrvariabliger

Produktionsfunktionen zur Verfügung. Grundsätzlich lassen sich substitutionale (Typ A) und

limitationale (Typ B) Funktionen unterscheiden. Alle weiteren Funktionen erweitern bezie-

hungsweise kombinieren diese Elemente (Schultmann, 2003). Die Abhängigkeiten zwischen

Einsatzmengen und Ausbringungsmenge lassen sich wie folgt darstellen (Küpper,

1977):

Gleichung 4.3

(

)

mit:

Einsatzmenge

Funktionaler Zusammenhang

Ausbringungsmenge

Mit Hilfe des Ertragsgesetzes als bekanntem Vertreter des Typs A wurde von Turgot im 18.

Jahrhundert erstmals die Beziehung zwischen den Einsatzfaktoren und dem Ernteertrag ei-

nes Ackers abgebildet (Ellinger, et al., 1996). Sie wird daher auch klassische Produktions-

funktion genannt und besitzt einen S-förmigen Verlauf, der durch zunächst steigende, dann

sinkende Grenzerträge gekennzeichnet ist (Wannenwetsch, 2002). Zwar weisen auch einige

Industrieprozesse einen substitutionalen Charakter auf. Jedoch eignet sich das Ertragsgesetz

siehe dazu auch Leontief-Funktion für einvariablige Produktionsfunktionen.

4.1. Methodisches Vorgehen der Stoff- und Energiestrommodellierung

durch die Annahmen steigender Grenzerträge nur sehr bedingt zu deren Abbildung

(Schultmann, 2003).

Weitere Vertreter dieser Gruppe sind die CES-Funktion und die Cobb-Douglas-Funktion.

Beide Funktionen sind neoklassische Sonderfälle des Ertragsgesetzes. Für beide gelten daher

die gleichen Einschränkung, jedoch mit dem Unterschied abnehmender Grenzerträge über

den Produktionsverlauf (Fandel, 1996). Exemplarisch lässt sich der funktionale Zusammen-

hang zwischen Ein- und Ausbringungsmenge der Cobb-Douglas-Funktion für den Fall zweier

Produktionsfaktoren wie folgt beschreiben (Küpper, 1977):

Gleichung 4.4

mit:

Einsatzmenge

Faktor Fortschritt

Produktionsfaktor

Produktionselastizität

Im Unterschied dazu verfolgt die Gutenberg-Funktion als Vertreter des Typs B einen limita-

tionalen Ansatz, bei dem sich ein Produktionsfaktor nicht mehr durch einen anderen substi-

tuieren lässt. Dadurch unterscheidet sie sich in ihrem Aufbau von den bisher diskutierten

Funktionen maßgeblich. Gutenberg berücksichtigt mit diesem Ansatz industrielle Produkti-

onsprozesse damit deutlich stärker. Er gibt das Konzept der unmittelbaren Beziehung zwi-

schen Einsatzmenge und Ausbringungsmenge auf und trifft eine Unterscheidung nach

Gebrauchs- und Verbrauchsfaktoren. Zu den Gebrauchsfaktoren zählen exemplarisch Ma-

schinen und Ausrüstung, zu den Verbrauchsfaktoren Roh-, Hilfs- und Betriebsstoffe. Der Fak-

toreinsatz hängt somit nicht mehr direkt vom Faktorertrag ab, sondern wird von den

Gebrauchsfaktoren und deren Eigenschaften bestimmt.

Dazu weist Gutenberg allen Gebrauchsfaktoren eine spezifische sogenannte z-Situation

zur Beschreibung zu, die die Eigenschaften des Betriebsmittels beschreibt und kurzfristig

konstant ist. Weiterhin berücksichtigt er die Einsatzzeit, die zur Produktion eines Gutes auf-

gebracht werden muss (Schultmann, 2003). Durch die technische Orientierung ist die empi-

rische Geltung der Gutenberg-Funktion als deutlich höher einzustufen als die der bisher

diskutierten Produktionsfunktionen. Anlass zur Kritik bietet die angenommene Konstanz der

z-Situation. Die betriebliche Praxis erfordert häufig die gezielte Anpassung von Parametern

auf die Produktions- beziehungsweise Umweltverhältnisse (Schultmann, 2003). Die Funkti-

on lässt sich wie folgt beschreiben (Küpper, 1977):

Gleichung 4.5

( )

mit:

Einsatzmenge

Funktionaler Zusammenhang

Intensität

Fertigungszeit

Die Produktionsfunktion von Heinen baut auf Typ B auf, berücksichtigt jedoch darüber hin-

aus verstärkt die Diversifikation von Produktionsprozessen (Fandel, 1996). Heinen unter-

scheidet in technische und ökonomische Verbrauchsfunktionen und trennt damit technische

und ökonomische Leistung. Die Basis ist die Zerlegung eines Produktionssystems in soge-

nannte Elementarkombinationen (Fandel, 1996). Die auf der Gutenberg-Funktion basierende

Produktionsfunktion von Heinen erreicht einen höheren Detaillierungsgrad, setzt sich aber

den gleichen Kritikpunkten aus (Rentz, et al., 2006).

Techno-ökonomische Produktionsfunktionen

Während die bisher diskutierten Produktionsfunktionen technische Zusammenhänge eher

vernachlässigen, sind sie bei Engineering Production Functions (EPF) Ausgangspunkt der

Modellierung. Der Produktionsprozess wird dazu in seine chemisch-physikalischen Prozess-

schritte zerlegt, um die Abhängigkeiten der mechanischen, thermischen, chemischen und

elektrischen Parameter zu analysieren. Dabei kommen sowohl experimentelle als auch ana-

lytische Methoden zum Einsatz. Ziel ist die Modellierung des Prozesses aufgrund technischer

Größen, den sogenannten Engineering Variables. Eine ökonomische Quantifizierung erfolgt

über die Einführung der sogenannten Economic Variables, die den Faktoreinsatz wiederge-

ben (Fandel, 1996). Der hohe Aufwand zur Entwicklung einer spezifischen EPF und der Be-

stimmung der benötigten Parameter begründet die im Vergleich zu anderen

Produktionsfunktionen eher geringe Verbreitung (vgl. hierzu: Fandel (1996), Penkuhn

(1997) und Schultmann (2003)).

4.1.1.2 Input-Output-Analyse

Die Input-Output-Analyse basiert auf den Arbeiten zur Makroökonomie von Leontief (1953),

für die er 1973 den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften erhielt (Putnoki, et al., 2007).

Sie wurde von Kloock (1969) auf die betriebswirtschaftliche Produktionstheorie übertragen.

Im ersten Schritt zerlegt die Input-Output-Analyse das abzubildende Produktionssystem in

Teilprozesse beziehungsweise Fertigungsstellen und identifiziert deren Abhängigkeiten. Im

zweiten Schritt wird die mengenmäßige Abhängigkeit zwischen Input- und Outputgrößen

mit der Hilfe geeigneter Transformationsfunktionen abgebildet.

4.1. Methodisches Vorgehen der Stoff- und Energiestrommodellierung

Das Produktionssystem wird mit Hilfe eines bewerteten Digraphen beschrieben.

Beschaffungsstellen, Teilprozesse und Absatzstellen werden als Knoten

dargestellt. Knoten ohne Vorgänger beschreiben Beschaffungsstellen, Knoten ohne

Nachfolger beschreiben Absatzstellen. Die Verflechtung der Knoten wird mit Hilfe von

Kanten beschrieben. Die Kanten werden durch eine Bewertungsfunktion definiert, die

den Faktoreinsatz zur Produktion von angibt. Abbildung 4-2 zeigt einen exemplarischen

Digraphen. Die Produktionsfaktoren und stellen dabei die Verbindungen zu den

Beschaffungsmärkten, die Endprodukte bis die Verbindung zu den Absatzmärkten

dar (Spengler, 1998).

Abbildung 4-2: Veranschaulichung eines Digraphs (in Anlehnung an Steven (1998) und Schultmann

(2003))

Aus dem Digraphen des Input-Output-Graphen lassen sich eine Struktur- und eine Input-

Output-Matrix ableiten (Kloock, 1969). Dabei gibt die Strukturmatrix den qualitativen

Aufbau des Systems wieder und ist definiert als:

{

Die Input-Output-Matrix gibt neben der Struktur ebenfalls Auskunft über die Mengen-

verhältnisse der Verflechtung:

, mit {

Beschaffungs-

stellen

Produktions-

stellen

Absatz-

stellen

Input

Output

Throughput

Für das in Abbildung 4-2 angegebene Beispiel ergeben sich beide Matrizen zu:

[

]

[

]

Die Beschreibung der quantitativen Beziehung zweier Knoten erfolgt mit Hilfe von Trans-

formationsfunktionen

. Die Produktionsfunktion der abzubildenden Produktionssysteme

geht somit aus den aggregierten Transformationsfunktionen hervor (Küpper, 1977). Defi-

niert man den Output an der Stelle als und den dafür bereitzustellenden Input der

Stelle als , ergibt sich mit der Transformationsfunktion folgender Zusammen-

hang (Kloock, 1969):

Gleichung 4.6

mit:

Einsatzmenge

Transformationsfunktion

Ausbringungsmenge

Geht man von einem externen Bedarf (Primärbedarf) aus, ergibt sich die benötigte Men-

ge von Produkt zu:

Gleichung 4.7

∑

mit:

Ausbringungsmenge

Transformationsfunktion

Primärbedarf

Darauf aufbauend lassen sich der Primärbedarf des gesamten Produktionssystems mit

und der dafür bereitzustellende Input mit

Transformationsfunktionen bilden wie auch Produktionsfunktionen die funktionale Abhängigkeit zwischen Fak-

toreinsatz und Faktorertrag ab (siehe auch Kapitel 4.1.1.1). Sie beziehen sich jedoch auf einzelne Produktionsstufen,

nicht auf das gesamte Produktionssystem (vgl. hierzu: Hoitsch (1993) und Küpper (1977)).

4.1. Methodisches Vorgehen der Stoff- und Energiestrommodellierung

ausdrücken. Die Transformationsfunktionen lassen sich in die Direktbedarfsmatrix

überführen (Schultmann, 2003):

[

]

Unter Zuhilfenahme der Einheitsmatrix gibt die Gesamtbedarfsmatrix den Bedarf

von Produkt pro hergestellter Einheit wieder:

Gleichung 4.8

mit:

Einsatzmenge

Direktbedarfsmatrix

Primärbedarf

Einheitsmatrix

Gesamtbedarfsmatrix

Der Ansatz der Input-Output-Analyse lässt sich auch auf komplexere Produktionssysteme

übertragen. In der Direktbedarfsmatrix werden dazu die Transformationsfunktionen

durch Matrizen ersetzt, die wiederum aus Transformationsfunktionen auf-

gebaut sind (Kloock, 1969). Die Abbildung eines untersuchten Produktionssystems erfolgt

ausschließlich innerhalb der Spezifikationen der eingesetzten Transformationsfunktionen.

Input-Output-Modelle eignen sich daher insbesondere zur Abbildung von Prozessen bezie-

hungsweise Prozessstufen mit hohem Detaillierungs- und Bekanntheitsgrad.

Da der Bekanntheitsgrad der Prozesse in der zu untersuchenden Modellanlage jedoch nur

unvollständig anhand von Transformationsfunktionen ausgedrückt werden kann, ist der

Einsatz der Input-Output-Analyse für diese Anwendung nicht sinnvoll.

4.1.1.3 Aktivitätsanalytisches Stoffflussmodell

Die Aktivitätsanalyse bietet einen allgemeinen Ansatz zur Beschreibung der Abhängigkeiten

von Inputs und Outputs industrieller Produktionsprozesse. Im Gegensatz zum Einsatz der

diskutierten Input-Output-Analyse kann auf die Wahl einer formalen Produktionsfunktion

verzichtet werden (Spengler, 1998). Die Aktivitätsanalyse bildet Produktionssysteme mit

höherem Aggregationsniveau ab. Die Menge der möglichen Produktionsverfahren wird

durch Aktivitäten abgebildet, die in Form von Matrizen oder Tabellen vorliegen können

(Fandel, 1990; Spengler, 1998). Jede Aktivität kann in Abhängigkeit ihrer Betriebsintensität

betrachtet werden. Die Aktivitätsanalyse erlaubt dadurch eine unkomplizierte Erweiterung

des Betrachtungsraumes auf die gesamte Wertschöpfungskette.

Definition von Aktivität

Produktionsprozesse werden als Aktivitäten in Form von Vektoren dargestellt. Ei-

ne Aktivität bildet den quantitativen Zusammenhang zwischen Ressourcen beziehungsweise

Inputgrößen und Produkten beziehungsweise Outputgrößen für einen

Prozess ab. Können in einem Prozess Produkte beziehungsweise Outputgrößen durch unter-

schiedliche Ressourceninanspruchnahme hergestellt werden, existieren unterschiedliche

Aktivitäten. Im Gegensatz zur Input-Output-Analyse ist somit auch Verschwendung bezie-

hungsweise die Abbildung ineffizienter Technologie möglich. Die Gesamtheit aller Aktivitä-

ten bildet alle zur Verfügung stehenden Produktionsmöglichkeiten beziehungsweise die

gesamte Technologiemenge ab (Schultmann, 2003).

Die zur Aufstellung einer Aktivität benötigten Input- und Output-Stoffströme können em-

pirisch ermittelt oder mit Hilfe von Flowsheeting-Systemen (siehe auch Kapitel 4.1.1.4) für

jeden Betriebspunkt dargestellt werden. Inputgrößen werden mit einem negativen Vorzei-

chen, Outputgrößen mit einem positiven versehen. Dadurch wird die Aktivitätsanalyse dem

Kreislaufcharakter vieler Produktionsprozesse gerecht und bildet auch innerbetriebliche

Zyklen ab. Die Summe der Input- und Outputgrößen bestimmt die Dimension des Abbil-

dungsraumes. Mit Strömen ergibt sich ein m-dimensionaler Güterraum, in dem

sich ein Aktivitätsvektor wie folgt darstellen lässt (Schultmann, 2003):

[

]

[ ]

Stoffstromvektoren

Eine Aktivität bildet einen quantitativen Zusammenhang der Stoffflüsse innerhalb eines

Prozesses beziehungsweise einer Prozessstufe ab. Jede Aktivität wird mit einer Intensi-

tät betrieben, aus der der Stoffstromvektor hervorgeht. Der sich erge-

bene Zusammenhang kann abhängig von der eingesetzten Technologie linear oder

nichtlinear sein. Nichtlineare Zusammenhänge sind in der in der Praxis häufig (Spengler,

1998):

4.1. Methodisches Vorgehen der Stoff- und Energiestrommodellierung

Gleichung 4.9

( )

[

( )

]

mit:

Stoffstromvektor

Aktivitätsvektor

Intensität

Umweltvektor

Der Umweltvektor bildet alle Stoffströme ab, die die Systemgrenze passieren.

Wird ein System durch nur eine Aktivität abgebildet, entspricht der Stoffstromvektor

dem Umweltvektor. Die Darstellung der meisten Produktionssysteme erfolgt jedoch in meh-

reren Aktivitäten . Für den Umweltvektor gilt damit folgender Zusammen-

hang (Spengler, 1998):

Gleichung 4.10

[

]

[

]

mit:

Umweltvektor

Funktionaler Zusammenhang

Aktivitätsvektor

Intensität

Lineare Aktivitätsanalyse

In einem Produktionssystem im stationären Zustand lassen sich geringe Abweichungen der

Ausbringungsmenge approximativ linearisieren (Spengler, 1998):

Gleichung 4.11

[

]

∑

mit:

Umweltvektor

Intensität

Aktivitätsvektor

Definiert man eine von außerhalb des Produktionssystems nachgefragte Produktmenge als

Vektor , der innerhalb der Technologiemenge liegt, existieren dazu die Intensitäten

. Die Ausprägung der Intensitäten ergibt sich durch Auflösen der folgenden Glei-

chung:

Gleichung 4.12

[

]

[

]

[

]

mit:

Aktivitätsvektor

Spezifische Intensität

Nachfragevektor

Durch den Verzicht auf formale Transformationsfunktionen können nicht nur die effizienten

Kombinationen von Faktoreinsatz und Faktorertrag, sondern alle technisch möglichen abge-

bildet werden. Dies ermöglicht eine realitätsnahe Darstellung (Richter, 2012). Durch ihren

approximativen Charakter eignet sich die Aktivitätsanalyse zur Darstellung übergeordneter

Stoff- und Energieflüsse in Produktionssystemen (Fandel, 1996; Spengler, 1998). Darüber

hinaus lassen sich Flowsheeting-Simulationen unkompliziert einbinden (Spengler, 1998;

Schultmann, 2003).

Die Aktivitätsanalyse eignet sich daher in besonderer Weise für die technologieübergreifen-

de und problemadäquate Darstellung des zu untersuchenden Produktionssystems.

4.1. Methodisches Vorgehen der Stoff- und Energiestrommodellierung

4.1.1.4 Flowsheeting-Systeme

Flowsheeting-Systeme basieren auf der Verknüpfung des oben beschriebenen Konzeptes des

aktivitätsanalytischen Stoffflussmodells und den Werkzeugen der Prozesssimulation. Die Ba-

sis einer Prozesssimulation ist eine hinreichend genaue mathematische Beschreibung des

Prozesses. Flowsheeting-Systeme bilden meist stationäre Zustände ab und eigenen sich da-

her zur Berechnung von Stoff- und Energiebilanzen. Mit ihr lassen sich u.a. die Zusammen-

setzung, Druck und Temperatur von Stoffströmen berechnen (vgl. hierzu: Spengler (1998),

Futterer (1995)). Die Berechnung wird von thermodynamischen Gleichgewichtszuständen

bestimmt, die für jeden Prozess simuliert werden. Flowsheeting-Systeme lassen sich daher

zur Planung, Entwicklung und Auslegung von Verfahren und Anlagen heranziehen. Es stehen

grundsätzlich zwei verschiedene Ansätze zur Verfügung. Sie unterscheiden sich maßgeblich

in ihrem Lösungsverfahren beziehungsweise in der Berechnungsreihenfolge.

Sequentiell modularer Ansatz

Im sequentiell modularen Ansatz werden Prozesse mit Hilfe von Stoffumwandlungen model-

liert. Beispiele dafür sind die Manipulationen Vereinigen, Trennen, Erwärmen oder Abküh-

len. Die daraus resultierenden Module werden in der Prozessreihenfolge des Flussschemas

mit Hilfe von Unterprogrammen berechnet und bei Materialkreisläufen gegebenenfalls itera-

tiv gelöst. Hierfür stehen Datenbanken und Berechnungsalgorithmen zur Verfügung, die

durch den Benutzer angepasst werden können. Abbildung 4-3 zeigt die Funktionsweise se-

quentiell modularer Ansätze (Futterer, et al., 1995).

Abbildung 4-3: Struktur sequenziell modularer Systeme in Anlehnung an Lohe (1995)

Thermodynamische

Unterprogramme

Eingabe

Hauptprogramm

Numerische

Unterprogramme

Ausgabe

Schnittstellen

Rückstrom-

berechnung

Graphisch oder

ASCII

Grund-

operationen

Optimierung Design-

spezifikation

Stoffdaten-

programme

Stoffdatenbanken

Simultaner Ansatz

Im simultanen Ansatz werden alle Stoff- und Energiebilanzen sowie Impulsbilanzen in einer

Matrix zusammengefasst und anschließend simultan gelöst (Futterer, et al., 1995). Es beste-

hen Versuche, die Vorteile des sequentiell modularen und des simultanen Ansatzes in simul-

tan-modularen Systemen zu kombinieren. In der Praxis kommen diese jedoch eher selten

zum Einsatz (Engels, 2003).

Es steht eine Reihe kommerzieller Programme für Flowsheeting-Simulationen zur Verfü-

gung. Bekannte Vertreter dafür sind unter anderem CHEMCAD, ASPEN Plus und SuperPro

Designer. Insbesondere ASPEN wird zunehmend für Anwendungsfelder komplexer Stoffsys-

teme genutzt (Schultmann, 2003).

Flowsheeting-Systeme eignen sich zur Abbildung der Modellanlage. So liegen bereits einige

Flowsheeting-Simulationen für Teile einer n-Butanolanlage vor (vgl. hierzu: Wu et al. (2007),

Mansur et al. (2010)). Die Modellierung der Modellanlage mit Hilfe eines Flowsheeting-

Ansatzes resultiert im Hinblick auf die Datenlage jedoch in nicht problemadäquatem Auf-

wand und wird daher in dieser Arbeit nicht weiter verfolgt.

4.1.2 Ableitung des Modellierungsrahmens

Die Modellierung erfordert die Definition des Bilanzraumes, des Aggregationsgrades und des

Betrachtungszeitraumes. Alle drei Größen werden in den folgenden Kapiteln diskutiert und

für die Modellanlage aus der Aufgabenstellung abgeleitet.

4.1.2.1 Bilanzraum

Das Produktionssystem zur Herstellung von n-Butanol aus Weizenstroh umfasst die Pro-

zessstufen Produktion von Weizenstroh, Transport von Weizenstroh, Produktion von n-Butanol

in der Modellanlage, Transport und Einsatz. Alle Prozessstufen lassen sich in weitere Prozes-

se und Teilprozesse unterteilen (siehe nachfolgendes Kapitel 4.1.2.2). Die Produktion von

Weizenstroh wie auch der Transport und der Einsatz sind für die Auslegung der Modellanlage

nicht von Bedeutung. Sie werden in Kapitel 6 zur Ermittlung der Nachhaltigkeit des Einsat-

zes von n-Butanol herangezogen.

Der Bilanzraum der Modellanlage umfasst daher ausschließlich den Abschnitt Produktion

von n-Butanol in Modellanlage. Im Bilanzraum enthalten sind die Prozesse Biomassevorberei-

tung, Fermentation und Separation. Er enthält ebenfalls die Wasseraufbereitung, die der

Übersicht halber jedoch nicht separat dargestellt wird. Der Bilanzraum entspricht somit der

Systemgrenze der Anlage (siehe Abbildung 4-4). Eine detaillierte Betrachtung erfolgt wäh-

rend der Umsetzung der Stoff- und Energieströme in den Kapiteln 4.2 beziehungsweise 4.3.

4.1. Methodisches Vorgehen der Stoff- und Energiestrommodellierung

Abbildung 4-4: Prozessstufen in der Produktion von n-Butanol aus Weizenstroh

4.1.2.2 Aggregationsgrad

Für die Modellierung ergeben sich unterhalb der Betriebsebene drei Ansätze, die sich in ih-

rem Detaillierungsgrad unterscheiden. Dies sind der White-, Grey- und Black-Box-Ansatz. Im

White-Box-Ansatz liegen die Prozesse vollständig disaggregiert vor. Er ermöglicht eine hohe

Abbildungstiefe, kann jedoch in einem nicht problemadäquaten Lösungsaufwand des Mo-

dells resultieren (siehe Kapitel 4.1.1.4). Der Grey-Box-Ansatz beschreibt Abhängigkeiten

stärker aggregiert. Er fasst Prozesse zusammen und legt lediglich ausgewählte Teilprozesse

disaggregiert dar. Der Grey-Box-Ansatz bildet damit die Abstufung zwischen dem White- und

dem Black-Box-Ansatz. Der Black-Box-Ansatz weist die höchste Aggregationsstufe auf und

beschreibt keine Teilprozesse mehr. Er bietet eine hohe Übersichtlichkeit, kann jedoch in

Abhängigkeit der Anforderungen an den Detaillierungsgrad auch zu einer unzweckmäßigen

Verkürzung der Komplexität eines Produktionssystems führen (Penkuhn, 1997; Daenzer, et

al., 1999). Abbildung 4-5 verdeutlicht die Unterschiede der Aggregationsebenen in einer

Übersicht.

Abbildung 4-5: Aggregationsebenen der Prozessabbildung (in Anlehnung an

Dykhoff und Spengler (2010))

Die Wahl der geeigneten Abbildungstiefe ist von den Anforderungen an den Modellierungs-

ansatz abhängig. Die Abbildung der Modellanlage erfolgt mit der Maßgabe, funktionale Zu-

Anbau

Ernte und

Bereitstellung

Transport

Biomasse-

vorbereitung

Fermentation

Separation

Produktion von

Weizenstroh

Transport

Produktion von n-Butanol

in Modellanlage

Transport

Verbrennung

Transport

Einsatz

Black-Box-Modell

Disaggregation

Grey- / White-Box-

Modell

sammenhänge sowie die relevanten Stoff- und Energieströme zwischen den Produktionsstu-

fen transparent darzustellen. Darüber hinaus muss die Anforderung nach einer unkompli-

zierten Berücksichtigung von technologischem Fortschritt erfüllt sein. Im Folgenden wird

daher zur Abbildung der Modellanlage der Grey-Box-Ansatz gewählt.

4.1.2.3 Betrachtungszeitraum

Der übliche Betrachtungszeitraum in der Abbildung prozesstechnischer Anlagen ist eine

Stunde. Im Folgenden werden alle Stoff- und Energieströme der Modellanlage auf diesen

Zeitraum bezogen. Für die Kapazitätsberechnung der Anlage ist dies jedoch nicht sinnvoll.

Denn auch im ordnungsgemäßen Betrieb unterliegt jede prozesstechnische Anlage War-

tungs- und Instandhaltungsanforderungen, für die die Anlage herunterzufahren ist. Darüber

hinaus können weitere ungeplante Betriebsunterbrechungen durch technische Schwierigkei-

ten eintreten, die bei nicht etablierten Technologien tendenziell häufiger sind. Für die Kapa-

zitätsberechnung wird daher der Betrachtungszeitraum von einem Jahr gewählt.

4.1.3 Entwicklung eines angepassten aktivitätsanalytischen Ansatzes zur

Modellierung des zu untersuchenden Produktionssystems

Wie in Kapitel 4.1.1 herausgestellt, erfüllt die Aktivitätsanalyse die an Modellierungsansätze

gestellten Anforderungen und eignet sich insbesondere im Hinblick auf die Einbindung von

Flowsheeting-Modellen. Auf Basis des abgeleiteten Modellierungsrahmens wird die Aktivi-

tätsanalyse im Folgenden auf das zu untersuchende Produktionssystem übertragen. Die De-

finition von Stoff- und Energieströmen basiert auf der in Kapitel 4.1.1 dargestellten

Nomenklatur. Die Inputgrößen , die den Rohstoffeinsatz wiedergeben, werden

durch die Klasse Hilfs- und Betriebsstoffe erweitert. Hierunter fallen auch Ener-

gieträger und elektrische Energie. In ähnlicher Weise erfolgt eine Erweiterung der Output-

größen beziehungsweise Produkte um die Kategorien für

Nebenprodukte sowie für Zwischenprodukte und Reststoffe. Zwischenprodukte

und Reststoffe weisen gemeinsame Eigenschaften auf und werden daher in der gleichen

Klasse abgebildet. Werden Zwischenprodukte nicht weiterverwendet und verlassen die Sys-

temgrenze, werden sie zu Reststoffen. Für Zwischenprodukte, die die Systemgrenze nicht

überschreiten, nimmt der Umweltvektor den Wert null an. Die ermittelten Aktivitäten des

abzubildenden Systems werden im m-dimensionalen Güterraum

abgebildet. Alle Aktivitäten lassen sich wie folgt darstellen:

4.1. Methodisches Vorgehen der Stoff- und Energiestrommodellierung

Gleichung 4.13

[

]

Aus der Menge aller Aktivitäten lässt sich der Umweltvektor ermitteln (siehe auch Ka-

pitel 4.1.1). Dieser bildet alle die Systemgrenze überschreitenden Input- und Outputgrößen

ab. Der Umweltvektor wird durch die Intensitäten bedingt, deren Kombination

für jeden Betriebspunkt einzigartig ist. Für einen spezifischen Betriebspunkt gilt auch der in-

vertierte Zusammenhang. Die spezifischen Intensitäten ergeben sich aus dem

Nachfragevektor . Der Produktstrom der Modellanlage besteht aus den drei Produkten

n-Butanol , Aceton und Ethanol . Für alle anderen Positionen nimmt er den

Wert null an:

Gleichung 4.14

[

]

[

]

[

]

Ergebnis aus Gleichung 4.14 ist die Darstellung der Intensitäten als Funktion der

Nachfrage nach den Produkten . Die stündliche Nachfrage nach den Produkten

multipliziert mit der Betriebsdauer entspricht im planungsgemäßen Betrieb der Jahreskapa-

zität . Mit Hilfe der spezifischen Intensitäten lassen sich alle weiteren

Stoffflüsse des spezifischen Umweltvektors ableiten:

Gleichung 4.15

∑

mit:

Nachfragevektor

t h-1

Betriebsstunden

h a-1

Kapazität

t a-1

4.2 Umsetzung der Stoffstrommodellierung

Für das Konzept der n-Butanol-Fermentation auf Basis von Weizenstrohhydrolysat liegt bis-

lang kein detailliertes großtechnisches Umsetzungskonzept vor. Für die Umsetzung des Ba-

sisszenarios werden experimentelle Ergebnisse auf den industriellen Maßstab übertragen.

Dabei kommen im Basisszenario überwiegend erprobte Technologien zum Einsatz. Das Ziel

ist die Modellierung eines technologisch umsetzbaren Vorschlages als Grundlage für die Er-

4.2. Umsetzung der Stoffstrommodellierung

mittlung der Energieströme und die Erweiterung des Modells um eine wirtschaftliche und

ökologische Betrachtung. Die Optimierung der Modellanlage im Hinblick auf die Auswahl der

besten zur Verfügung stehenden Technologie ist nicht Gegenstand der Betrachtung. Sie wird

in Kapitel 7 in der Identifizierung des Fortschrittsszenarios aufgenommen.

Die folgende Stoffstrommodellierung basiert auf den in Kapitel 2.4 vorgestellten Verfah-

ren zur Herstellung von n-Butanol. Diese werden im Hinblick auf die in Kapitel 4.1.3 entwi-

ckelten Bedingungen in den angepassten aktivitätsanalytischen Ansatz überführt. Alle

relevanten Prozesse können zu vier Aktivitäten gebündelt werden. Der funktionale Zusam-

menhang der Aktivitäten wird vorerst qualitativ beschrieben (siehe Abbildung 4-6) und er-

folgt in den folgenden Kapiteln detailliert.

Die Auslegung der Anlage basiert auf der Annahme, dass Elektrizität, Frischwasser und

Kühlwasser am Standort zur Verfügung stehen und in der benötigten Menge bezogen wer-

den können. Die Modellanlage wird in der Basisversion auf eine Kapazität von 100.000 t a-1

ausgelegt.

Abbildung 4-6: Prozessstufen sowie Stoff- und Energieströme des Bilanzraums

Biomassevorbereitung

In der Rohstoffannahme wird das Weizenstroh kurzzeitig zwischengelagert und anschlie-

ßend mittels eines Häckslers zerkleinert. Es folgt eine thermische Säurebehandlung mit

Schwefelsäure und anschließende Neutralisation mit Calciumhydroxid. Der dabei entstehen-

de Gips wird entfernt. Abschließend wird die Maische in die Fermentation geleitet.

Gebläse

Fermenter

N-Butanol-

destillation

Aceton-

destillation

Ethanol-

destillation

Säurevor-

behandlung

Wirbelschicht-

verbrennung /

Dampfkessel

MBV-

Verdampfer

Turbo-

generator

Weizenstroh

Ca(OH)2

Wasser

H2SO4

Prozessdampf

Kühlwasser

Elektr. Energie

Gips

Enzyme

Asche

Ethanol

Aceton

N-Butanol

Häcksler

Rekonden-

sation

Adsorption

Neutralisa-

tion

Biomassevorbereitung

Fermentation

Wasseraufbereitung

Separation

Fermentation

Die Maische aus der Biomassevorbereitung gelangt in die Fermenter. Es ist ein Reihe von

Fermentern vorgehsehen, die durch zeitversetzten Ansatz einen semi-kontinuierlichen Be-

trieb ermöglichen. Dort findet eine simultane Verzuckerung und Fermentation statt. Dazu

wird das Substrat mit Enzymen versetzt und das Inokulum hinzugegeben. Cellulose und He-

micellulose werden mit der Hilfe von Enzymen zu C5- und C6-Zuckern aufgeschlossen.

Gleichzeitig setzen Mikroorganismen die freigesetzten Zucker zu den ABE-Produkten Aceton,

n-Butanol und Ethanol um.

Die ABE-Produkte werden über kontinuierliche Produktabtrennung in-situ durch Gas-

Stripping entfernt. Die Fermenter sind daher als Airlift-Fermenter ausgeführt. Als Stripping-

gas wird das entstehende Fermentationsgas genutzt. Es besteht fast ausschließlich aus Koh-

lenstoffdioxid und entfernt neben den ABE-Produkten auch geringe Anteile Wasser aus der

Maische. Der gasförmige Strom wird kondensiert und in die Separation geleitet. Die zurück-

bleibende Fermentationsbrühe gelangt über einen Pufferbehälter in die Wasseraufbereitung.

Separation

Das Kondensat aus der Fermentation gelangt in die erste von drei Kolonnen, die n-Butanol

von den übrigen Produkten und Wasser trennt. Analog separiert die zweite Kolonne Aceton

und lässt Ethanol und Wasser zurück. Ethanol und Wasser werden in der dritten Kolonne ge-

trennt. Anschließend findet eine Reinigung des Ethanols, das Restbestandteile von Aceton

und Wasser enthält, in der Adsorption statt. Die Separation leitet alle Produkte anschließend

in das Tanklager. Das abgetrennte Wasser wird im Kreislauf in die Biomassevorbereitung zu-

rückgeführt.

Wasseraufbereitung

Die nach der Fermentation zurückbleibende Fermentationsbrühe wird einem Verdampfer

zugeführt, der mit einem mechanischen Brüdenverdichter ausgestattet ist. Der dabei ver-

dampfte und rekondensierte Wasserstrom wird erneut in die Biomassevorbereitung geleitet,

die Rückstände in eine Wirbelschichtverbrennung geführt. Dort wird mittels eines Dampf-

kessels Prozessdampf für den Betrieb einer Dampfturbine zur Bereitstellung elektrischer

Energie erzeugt. Der für den Betrieb der Modellanlage notwendige Prozessdampf wird der

Dampfturbine entnommen, während der übrige durch einen Kondensator vollständig ent-

spannte Dampf als Speisewasser erneut dem Kessel zugeführt wird.

4.2.1 Biomassevorbereitung

Die Biomassevorbereitung, Aktivität , umfasst die Rohstoffannahme von Weizenstroh, die

Zerkleinerung von Weizenstroh, die Säurevorbehandlung, die Neutralisation und das Abküh-

len. Das Ziel ist die Bereitstellung von vergärbaren beziehungsweise enzymatisch simultan

zur Vergärung aufschließbarer Zucker. Abbildung 4-7 zeigt die Aktivität schematisch in der

Übersicht.

4.2. Umsetzung der Stoffstrommodellierung

Abbildung 4-7: Prozesse sowie Stoff- und Energieströme der Biomassevorbereitung

Dem Grey-Box-Ansatz folgend werden im vorliegenden Kapitel dazu alle relevanten Stoff-

ströme der Aktivität ermittelt und am Ende in Form eines tabellarischen Aktivitätsvektors

dargestellt (siehe Tabelle 4-1).

Tabelle 4-1: Darstellung der Stoffstromvektoren der Aktivität Biomassevorbereitung

Stoffstromvektor

Bezeichnung

Einheit

Input (-)

Output (+)

Weizenstroh

t h-1

zu ermitteln

Wasseranteil in

feuchtem Weizenstroh

t h-1

Wasser

t h-1

Schwefelsäure

t h-1

Calciumhydroxid

t h-1

Aufschließbares Substrat

t h-1

Reststoffe in Maische

t h-1

Wasser in Maische

t h-1

Gips

t h-1

Experimentelle Grundlagen

Die Modellierung der Biomassevorbereitung basiert auf dem von Qureshi et al. (2007a) und

Qureshi et al. (2007b) im Labormaßstab eingesetzten Vorgehen, das im Folgenden vorge-

stellt wird. Anschließend erfolgt die Übertragung des experimentellen Aufbaus auf den groß-

technischen Maßstab.

Im experimentellen Aufbau zerkleinern Qureshi et al. (2007a) getrocknetes Weizenstroh

mit einer Hammermühle. In der anschließenden Säurebehandlung werden Cellulose und

Hemicellulose aus dem Stroh herausgelöst. Qureshi et al. nutzen dafür verdünnte Schwefel-

säure (1,75 % (m/m) H2SO4), die pro Liter mit 86 g zerkleinertem Weizenstroh versetzt

Weizenstroh

Ca(OH)2

Wasser

H2SO4

Prozessdampf

Kühlwasser

Elektr. Energie

Gips

Maische

Neutralisa-

tion

Häcksler Säurevor-

behandlung

wird. Das entspricht einem Säure/Stroh-Verhältnis

von 20,5 % (m/m) und einem

Biomasse/Wasser-Verhältnis

von 8,6 % (m/m). Die Hydrolyse erfolgt durch Au-

toklavieren des Gemisches für 60 min, 121 °C und etwa 2 bar

. Anschließend wird das Ge-

misch auf 35 °C abgekühlt und mit Natriumhydroxid neutralisiert.

Aus der Menge von 86 g Weizenstroh können 55 g enzymatisch aufschließbare Zucker

gewonnen werden. Das entspricht einem Hydrolysegrad aller Zucker von 83,8 % (m/m)

Auf die eingesetzte Biomasse bezogen ergibt sich daraus ein Nutzungsgrad des Weizenstrohs

von 64,0 % (m/m). Ein Teil des Zuckers, insbesondere Xylose, liegt zu diesem Zeit-

punkt bereits aufgeschlossen vor. Der vollständige Aufschluss erfolgt jedoch in der simulta-

nen Hydrolyse und Fermentation. In der nachfolgenden Fermentation erreichen Qureshi et

al. (2007a) einen Hydrolysegrad der hydrolysierten Cellulose und Hemicellulose

von 95 % (m/m).

Umsetzung

Im Folgenden wird eine großtechnische Umsetzung zur Übertragung des Vorgehens vorge-

schlagen. Dazu wird ein Prozess von Kumar et al. (2011) herangezogen und entsprechend

modifiziert. Kumar et al. untersuchten den Einsatz von Rohrschwingelstroh zur Herstellung

von Ethanol mit Hilfe einer Flowsheeting-Simulation. Die Herangehensweise zur großtechni-

schen Realisierung lässt sich auf die Verarbeitung von Weizenstroh in der Modellanlage

übertragen und wird im Folgenden vorgestellt.

Nach der Rohstoffannahme und dem Transport mittels eines Bandförderers wird das

Weizenstroh durch einen Häcksler zerkleinert. Es folgt eine Verdünnung des gehäckselten

Strohs mit Wasser. Die Mengenangaben für Weizenstroh beziehen sich daher im Folgenden

auf die Trockenmasse (TM). Der im bereitgestellten Weizenstroh enthaltene Wasseranteil

beträgt für den Raum Deutschland durchschnittlich 14 % (m/m) (Kappler, 2008)

und ergibt sich aus Gleichung 4.16:

Gleichung 4.16

mit:

Stoffstromvektor Wasser in

Weizenstroh

t h-1

Stoffstromvektor

Weizenstroh

t h-1

Faktor Feuchtigkeit Stroh

Die Menge des darüber hinaus eingesetzten Wassers wird durch das Biomasse/Wasser-

Verhältnis bestimmt. Qureshi et al. (2007a) führen die Vorbereitung mit einem Biomas-

se/Wasser-Verhältnis

von 8,6 % (m/m) durch, was zu einem Wasserbedarf von

Druckangabe Autoklav aus Schlegel (1992)

Für die Zusammensetzung des Weizenstrohs verweisen Qureshis et al. (2007a) auf die Ausführungen von Saha et

al. (2005)

4.2. Umsetzung der Stoffstrommodellierung

etwa 11,63 t t-1 Weizenstroh führt. Je höher das Biomasse/Wasser-Verhältnis ist, desto klei-

ner sind die benötigten Baugrößen. Darüber hinaus nimmt der Energiebedarf für thermische

und mechanische Operationen bei gleicher Kapazität ab. Im Hinblick auf einen geringen Roh-

stoff- und Energiebedarf wird ein möglichst hohes Biomasse/Wasser-Verhältnis angestrebt.

In der Biomasseaufbereitung führt eine Erhöhung des von Qureshi et al. (2007a) vorgesehe-

nen Biomasse/Wasser-Verhältnisses von 8,6 % (m/m) auf 15 % (m/m) zu einer annähern-

den Halbierung der benötigten Wassermenge . Diese wird auf Basis von

Literaturangeben im Folgenden auf ihre Umsetzbarkeit überprüft. Die Betrachtung kann

nicht nur im Hinblick auf die in diesem Kapitel diskutierte Biomassevorbereitung erfolgen,

sondern muss auch auf die folgenden Aktivitäten ausgedehnt werden. Daher wird die The-

matik in Kapitel 4.2.2 für die enzymatische Hydrolyse erneut aufgenommen.

Literaturangaben zu einem erhöhten Biomasse/Wasser-Verhältnis in der Biomassevorberei-

tung liegen zwar für Weizenstroh vor, unterscheiden sich jedoch bezügliche der Prozesspa-

rameter und eingesetzten Enzyme vom vorgestellten Vorgehen Qureshis et al. (2007a;

2007b). Eine Abschätzung der Umsetzbarkeit kann mit Hilfe der Ausführungen von Koostra

et al. (2009) vorgenommen werden.

Koostra et al. (2009) untersuchten den Aufschluss von Weizenstroh mit einem Biomas-

se/Wasser-Verhältnis von 20 % (m/m). Im Gegensatz zu Qureshi et al. (2007b) setzten

Koostra et al. 35 % weniger Schwefelsäure ein, was einem Säure/Reststroh-Verhältnis

von 5,2 % (m/m) entspricht. Darüber hinaus wird eine um 50 % auf 30 Minuten

reduzierte Einwirkzeit und eine um 30 °C höhere Temperatur von 150 °C gewählt. Darüber

hinaus setzen Koostra et al. für den enzymatischen Aufschluss im Gegensatz zu Qureshi et al.

ausschließlich Cellulase, keine β-Glukosidase und keine Xylanase ein. Der von Koostra et al.

erreichte Hydrolysegrad nach einer Enzymbehandlung beträgt dennoch über 90 % (m/m)

Glukose und über 80 % (m/m) Xylose. Gleichwohl lassen sich die Versuche von Qureshi et al.

und Koostra et al. aufgrund ihrer unterschiedlichen Parameter nicht direkt vergleichen.

Für den Aufschluss von Strohhydrolysaten ist bekannt, dass neben der absoluten Enzymkon-

zentration insbesondere die optimale Zusammenstellung von Enzymen eine große Rolle für

den Hydrolysegrad spielt (Rosgaard, et al., 2007b). Der Vergleich zeigt vielmehr, dass hohe

Aufschlussgrade auch mit einem deutlich höheren Biomasse/Wasser-Verhältnis von

20 % (m/m) als dem von Qureshi et al. (2007b) untersuchten von 8,6 % (m/m) möglich sind.

Außerdem zeigt sich, dass diese auch durch ein deutlich geringeres Säure/Reststroh-

Verhältnis erzielt werden können. Für die geplante großtechnische Umsetzung des Experi-

mentes von Qureshi et al. liegen daher keine Anhaltspunkte vor, die gegen die geplante Modi-

fikation sprechen. Im Vergleich zu Koostra et al. (2009) ist das geplante Biomasse/Wasser-

Verhältnis von 15 % (m/m) deutlich geringer und das Säure/Reststroh-Verhältnis von 10,3

% (m/m) bei einer unveränderter Säurekonzentration von 1,8 % (m/m) deutlich höher.

Qureshi et al. erreichen in der von ihnen vorgenommenen Biomassevorbereitung einen Auf-

schlussgrad

von 64,0 % (m/m).

Im Folgenden wird angenommen, dass dieses Ergebnis bei einem konstanten En-

zym/Biomasse-Verhältnis auch für ein Biomasse/Wasser-Verhältnis von 15 % (m/m) zu er-

reichen ist. Der Wasserbedarf ergibt sich ausgehend davon durch die nachfolgende

Gleichung.

Gleichung 4.17

mit:

Stoffstromvektor Wasser

t h-1

Stoffstromvektor

Weizenstroh

t h-1

Faktor Biomasse/Wasser

Stoffstromvektor Wasser

in Weizenstroh

t h-1

Die Suspension wird bis zum Säure/Stroh-Verhältnis

von 10,3 % (m/m) mit

Schwefelsäure versetzt und in einen Reaktor gepumpt. Dort wird sie für 60 Minuten bei

121 °C und etwa 2 bar

bei ständiger Agitation durch ein Rührwerk vorbehandelt. Der Stoff-

stromvektor für Schwefelsäure lässt sich nach folgender Gleichung abschätzen:

Gleichung 4.18

mit:

Stoffstromvektor

Schwefelsäure

t h-1

Stoffstromvektor

Weizenstroh

t h-1

Faktor Säure/Stroh

Der Stoffstromvektor des aufschließbaren Substrates ergibt sich damit zu:

Gleichung 4.19

mit:

Aufschließbares Substrat

t h-1

Stoffstromvektor

Weizenstroh

t h-1

Nutzungsgrad

Weizenstroh

t t-1

Gerade in höheren Konzentrationen können sich Salze auf die anschließende Fermentation

inhibitorisch auswirken (Qureshi, et al., 2008a). Im Gegensatz zu Qureshi et al. (2007a) wird

Druckangabe Autoklav aus Schlegel (1992)

4.2. Umsetzung der Stoffstrommodellierung

in der anschließenden Neutralisation Calciumhydroxid anstatt Natriumhydroxid zugegeben.

Als Reaktionsprodukt entsteht daher Calciumsulfat anstelle von Natriumsulfat. Calciumsulfat

weist mit 2 g L-1 (IFA, 2012a) eine geringere Wasserlöslichkeit als Natriumsulfat mit

170 g L-1 auf (IFA, 2012b) und fällt daher anteilig aus. Calciumhydroxid wird dem Gemisch

im stöchiometrischen Verhältnis

0,76 zu Schwefelsäure zugegeben. Der

Stoffstromvektor an Calciumhydroxid lässt sich wie folgt abschätzen:

Gleichung 4.20

mit:

Stoffstromvektor Calci-

umhydroxid

t h-1

Stoffstromvektor Schwe-

felsäure

t h-1

Verhältnis Calcium-

hydroxid/Schwefelsäure

Dabei entsteht im Massenverhältnis

1,39 Calciumsulfat beziehungsweise Gips.

Ausgehend von der maximalen Gipskonzentration

von 2 g L-1 fallen von den

2,43 g L-1 Gips im neutralisierten Gemisch 0,43 g L-1 aus. Höhere Biomasse/Wasser-

Verhältnisse, wie in später untersuchten Szenarien, führen jedoch zu deutlich höheren Gips-

übersättigungen. Der Gips lässt sich mittels eines Hydrozyklons und einer Vakuumfiltration

abfiltrieren (Kumar, et al., 2011). Da dabei feste zellulosehaltige Bestandteile gemeinsam mit

dem Gips entfernt würden, werden vor der Neutralisierung alle festen Bestandteile abge-

trennt und nach der Filtration wieder hinzugefügt.

Kumar et al. geben für die abgetrennte Menge einen Wassergehalt von 15 % (m/m) an. Es

wird angenommen, dass analog 15 % (m/m) der eingesetzten Schwefelsäure im abgetrenn-

ten Anteil enthalten sind, deren Neutralisierung nach der Filtration erfolgt. Die eingesetzte

Menge Calciumhydroxid ändert sich dadurch nicht. Jedoch vermindert sich die abtrennbare

Menge an Gips beziehungsweise der Abtrennungsgrad

auf 85 % (m/m). Der nach

der Rückführung der Feststoffe entstehende Gips kann nicht mehr abgetrennt werden. Eine

Ablagerung in Maschinenteilen ist auf dem Weg zur Wasseraufbereitung jedoch nicht zu er-

warten. Der sich aus der Neutralisation ergebene Stoffstromvektor von Gips ergibt sich

aus Gleichung 4.21:

Gleichung 4.21

(

)

mit:

Stoffstromvektor Gips

t h-1

Stoffstromvektor

Schwefelsäure

t h-1

Verhältnis

Gips/Schwefelsäure

Maximale

Gipskonzentration

g L-1

Stoffstromvektor

Wasser

t h-1

Stoffstromvektor

Wasser in Weizenstroh

t h-1

Abtrennungsgrad Gips

t t-1

Bei der thermischen Behandlung mit Schwefelsäure entstehen unter anderem Furfural und

Hydroxymethylfurfural (HMF). Diese gelten allgemein als Inhibitoren. Ezeji et al. (2007) und

Qureshi et al. (2011) konnten dahingegen zeigen, dass sich Zugaben von Furfural und HMF

positiv auf die Fermentationsgeschwindigkeiten von C. beijerinckii BA101 beziehungsweise

C. beijerinckii P260 auswirken. Es wird daher auch in der großtechnischen Umsetzung keine

Entgiftung des thermisch behandelten Weizenstrohsubstrats vorgenommen.

Neben dem aufschließbaren Substrat enthält die Maische weitere Bestandteile, die in die

Kategorien Wasser und Reststoffe unterteilt werden. Das in der Maische enthaltene Wasser

enthält zwar das bei der Bildung von Gips frei werdende Wasser, jedoch erhöht sich

durch die Hydrolyse das Molgewicht der aufschließbaren Zucker gegenüber den polymeri-

sierten Ausgangsstoffen um einen Faktor

von etwa 10,5

% (m/m). Unter dieser

Berücksichtigung ergibt sich der Stoffstromvektor zu:

Gleichung 4.22

mit:

Stoffstromvektor Wasser

in Maische

t h-1

Stoffstromvektor Was-

ser in Weizenstroh

t h-1

Stoffstromvektor Wasser

t h-1

Stoffstromvektor

Calciumhydroxid

t h-1

Stoffstromvektor

Schwefelsäure

t h-1

Faktor Gips

Aufschließbares Substrat

t h-1

Faktor Wasserbedarf

Hydrolyse

Nicht aufgeschlossenes Substrat, Lignin, gelöster Gips, Asche und weitere Stoffe werden im

Stoffstromvektor der Reststoffe zusammengefasst. Unter Berücksichtigung des Was-

Wie oben beschrieben, liegt vor der enzymatischen Hydrolyse nur ein Teil der Monomere hydrolysiert vor. Auf ei-

ne Differenzierung diesbezüglich und die Berücksichtigung einzelnen Monomeranteile wird im Hinblick auf die Ziel-

setzung der Arbeit verzichtet.

4.2. Umsetzung der Stoffstrommodellierung

serbedarfes für die Hydrolyse

lässt sich die Höhe des Reststoffaufkommens wie folgt

abschätzen:

Gleichung 4.23

mit:

Stoffstromvektor Rest-

stoffe in Maische

t h-1

Stoffstromvektor

Weizenstroh

t h-1

Stoffstromvektor Auf-

schließbares Substrat

t h-1

Faktor Wasserbedarf

Hydrolyse

Stoffstromvektor

Schwefelsäure

t h-1

Faktor Gips

Stoffstromvektor Gips

t h-1

Wie in der Einleitung erläutert, werden die Anteile des Weizenstrohs, die nicht zur Erzeu-

gung von ABE-Produkten eingesetzt werden können, zur Bereitstellung von Prozessdampf

beziehungsweise elektrischer Energie herangezogen. Dafür stehen in den Reststoffen der

Maische nicht aufschließbare Cellulose beziehungsweise Hemicellulose, Lignin und weitere

Bestandteile zur Verfügung. Im Folgenden werden die Anteile dieser Bestandteile in den

Reststoffen der Maische auf Basis der Zusammensetzung von Weizenstroh abgeschätzt.

In Abbildung 4-8 sind die Weizenstrohbestandteile dargestellt. Der Anteil Cellulose und He-

micellulose

beträgt 76,3 % (m/m), der von Lignin

und sonstigen Be-

standteilen

8,2 beziehungsweise 8,9 % (m/m). Die Ermittlung der nutzbaren

Energie erfolgt in Kapitel 4.3.4.

Abbildung 4-8: Zusammensetzung von Weizenstroh.

Darstellung auf Basis von Saha et al. (2005)

Der Anteil von Cellulose und Hemicellulose im eingehenden Weizenstroh

beträgt

76,3 % (m/m). Da Cellulose und Hemicellulose nicht vollständig in aufschließbare Zucker

umgewandelt werden können, entspricht der in den Reststoffen der Maische zurückbleiben-

de Anteil

der Differenz.

48,57

27,7

8,17

6,68

8,88

Cellulose

Hemicellulose

Lignin

Asche

Sonstige

Gleichung 4.24

mit:

Konz. Cellulose / Hemicellulo-

se in Maischereststoffen

t t-1

Konz. Cellulose / Hemi-

cellulose in Weizenstroh

Stoffstromvektor

Weizenstroh

t h-1

Stoffstromvektor Auf-

schließbares Substrat

t h-1

Faktor Wasserbedarf

Hydrolyse

Stoffstromvektor Rest-

stoffe in Maische

t h-1

Der Anteil von Lignin

und sonstigen Bestandteilen

in den Reststoffen der

Maische lassen sich auf der gleichen Basis wie folgt abschätzen.

Gleichung 4.25

mit:

Konzentration Lignin / Sons-

tige in Maischereststoffen

t t-1

Konzentration Lignin /

Sonstige in Weizenstroh

t t-1

Stoffstromvektor Reststoffe

in Maische

t h-1

Stoffstromvektor Wei-

zenstroh

t h-1

4.2. Umsetzung der Stoffstrommodellierung

Ergebnis der Umsetzung

Die resultierenden Stoffströme der beschriebenen Umsetzung werden auf die Menge von ei-

ner t Weizenstroh ( bezogen. Sie lassen sich wie folgt darstellen.

Tabelle 4-2: Stoffstromvektoren der Aktivität Biomassevorbereitung

Stoffstromvektor

Bezeichnung

Einheit

Input (-)

Output (+)

Weizenstroh

t h-1

-1

Wasseranteil in feuchtem

Weizenstroh

t h-1

-0,16

Wasser

t h-1

-6,50

Schwefelsäure

t h-1

-0,10

Calciumhydroxid

t h-1

-0,08

Aufschließbares Substrat

t h-1

0,64

Reststoffe in Maische

t h-1

0,46

Wasser in Maische

t h-1

6,64

Gips

t h-1

0,11

4.2.2 Fermentation

In der Batch-Fermentation finden drei Prozessschritte statt, die, wie auch im vorherigen

Kapitel, abschließend in Form eines tabellarischen Aktivitätsvektors dargestellt werden. Zu-

erst wird die vorbehandelte Strohsuspension aus der Biomassevorbereitung durch die Zuga-

be von Enzymen hydrolysiert. Anschließend erfolgt die Fermentation zu ABE-Produkten, die

in-situ abgeführt werden. Dazu verfügen die Fermenter über eine Produktabtrennung mit-

tels kreislaufgeführter Fermentationsgase (Gas-Stripping). Die in den Fermentern durch das

Durchströmen des kreislaufgeführten Fermentationsgases erzeugte Agitation ersetzt dabei

das Rührwerk. Abbildung 4-9 zeigt den Prozess in der Übersicht. Für die experimentelle

Grundlage der Fermentation wird auf eine Versuchsreihe von Qureshi et al. (2007a) zurück-

gegriffen, die bereits zur Darstellung der Biomassevorbereitung herangezogen wurde. Das

Vorgehen und die Ergebnisse Qureshis et al. zur Fermentation werden im Folgenden vorge-

stellt. Aufbauend darauf erfolgt die Übertragung auf die großtechnische Realisierung.

Abbildung 4-9: Prozesse sowie Stoff- und Energieströme der Fermentation

Experimentelle Grundlagen

Qureshi et al. (2007a) setzen der vorbehandelten Weizenstrohsuspension das Inokulum,

Nährstoffe und Enzyme zu. Auf 55 g L-1 in der Suspension enthaltene aufschließbare Zucker

werden 6 ml der Enzymlösungen Celluclast 1.5L, Novozyme 188 und Viscostar 150L hinzu-

gefügt. Zu Beginn der Fermentation liegen 26,1 g L-1 Zucker vor, die bereits während der Bi-

omassevorbereitung freigesetzt wurden und für die Fermentation von Beginn an zur

Verfügung stehen. Zeitgleich zur Fermentation werden weitere Zucker enzymatisch aufge-

schlossen. Der Hydrolysegrad

des aufschließbaren Substrates beträgt 95 % (m/m).

Der Fermenter wird ab der 23. Betriebsstunde mit den aufgefangenen Fermentationsgasen

durchströmt und verringert den ABE-Gehalt bis zum Ende der Fermentation bei 72 h von

etwa 10 auf unter 2 g L-1. Dabei wird das aufgeschlossene Substrat mit einem ABE-

Umsetzungsgrad

von 0,41

g zu ABE-Produkten umgewandelt. Die Fermentations-

rate der ABE-Produkte

beträgt dabei 0,31 g L-1 h-1.

Nachfolgend wird eine großtechnische Umsetzung des Versuches vorgeschlagen. Zunächst

wird jedoch eine Abschätzung zur Einsetzbarkeit der Weizenstrohsuspension mit erhöhtem

Biomasse/Wasser-Verhältnis von 15 % (m/m) vorgenommen (siehe Kapitel 4.2.1). Dabei

wird zum einen die technische Verarbeitbarkeit der Suspension anhand der Viskositätsände-

rung untersucht, zum anderen die Auswirkung eines erhöhten Gehaltes an Inhibitoren auf

die Fermentation betrachtet.

Für die Ausbeute an aufschließbaren Zuckern verweisen Qureshi et al. (2007a) auf eine andere Veröffentlichung

(Qureshi, et al., 2007c)

Pro kg Substrat wird die Zusammensetzung der ABE-Produkte mit 0,33 kg Aceton, 0,63 kg n-Butanol und 0,04 kg

Ethanol angegeben (Qureshi, 2012b).

Maische

Enzyme

Kühlwasser

Elektr. Energie

Kondensat

Fermentations-

brühe

Rekonden-

sation Gebläse

Fermenter

4.2. Umsetzung der Stoffstrommodellierung

Rosgaard et al. (2007a) führten Versuche zum Viskositätsverhalten von Roggenstrohsuspen-

sionen in Abhängigkeit des Biomasse/Wasser-Verhältnisses während einer enzymatischen

Hydrolyse durch. Für die Hydrolyse werden die Enzyme Celluclast und Novozyme 188 mit

einer im Vergleich zu Qureshi et al. (2007a) geänderten Zusammensetzung (Verzicht auf Vis-

costar 50 L), jedoch fast identischer Menge, eingesetzt. Dabei wurden unter anderem Proben

mit den Biomasse/Wasser-Verhältnissen von 5, 10 und 15 % (m/m) untersucht. Erwar-

tungsgemäß übertrifft die Viskosität der Proben mit einem Biomasse/Wasser-Verhältnis von

15 % (m/m) die der beiden anderen zu Beginn um ein Vielfaches. Innerhalb der ersten 6 h

sind die Unterschiede am größten. Nach 24 h liegt die Viskosität der 15 % (m/m)-Probe noch

etwa 30 % höher als die 5 % (m/m)-Probe zu Beginn. Nach 48 h weisen alle Proben sehr ge-

ringe Viskositäten von 20 – 54 mPa s-1 auf.

Man kann davon ausgehen, dass die Ergebnisse Rosgaards et al. (2007a) in Bezug auf die

Viskosität grundsätzlich auf das Verhalten von Weizenstroh übertragbar sind. Dies gilt ins-

besondere für die von Qureshi et al. (2007a) durchgeführte zusätzliche Zugabe des Enzyms

Viscostar 50 L, durch das eine deutlich schnellere Verringerung des Viskosität erwartet wer-

den kann. Für die Modellanlage wird daher angenommen, dass bei einem Biomasse/Wasser-

Verhältnis von 15 % (m/m) eine Störung der Fermentation beziehungsweise des Gas-

Strippings durch eine Verlängerung der Hydrolysedauer um weitere 24 h ausgeschlossen

werden kann. Da die Fermentationsrate höher als die Verzuckerungsrate ist, besteht das Ri-

siko der Verringerung des Hydrolysegrades durch Produkthemmung nicht.

Die Überprüfung einer möglichen Inhibierung kann nach einem ähnlichen Vorgehen

vorgenommen werden. Ezeji et al. (2007) berichten, dass die für viele Mikroorganismen

inhibitorisch wirkenden Bestandteile Furfural und Hydroxymethylfurfural (HMF) auf

Clostridium beijerinckii BA101 stimulierend wirken. Das gleiche Ergebnis konnte auch von

Qureshi et al. (2012a) für Clostridium beijerinckii P260 nachgewiesen werden. Es liegen

drüber hinaus jedoch weitere Inhibitoren im Weizenstrohhydrolysat vor. Grundsätzlich

besteht die Möglichkeit einer Entgiftung des Hydrolysats (vgl. hierzu: Cho et al. (2009),

Purwadi et al. (2004), Jurardo et al. (2009)). Es ist jedoch nicht bekannt, inwieweit dabei

auch die stimulierenden Bestandteile des Weizenstrohhydrolysats entfernt werden. Im

Folgenden wird daher die Realisierung ohne eine Entgiftung überprüft.

Der Einfluss von Inhibitoren auf die Fermentation des Stammes Clostridium beijerinckii

P260 wurde bislang nicht detailliert untersucht. Hingegen liegen zum Stamm Clostridium

beijerinckii BA101 detaillierte Angaben vor (Ezeji, et al., 2007). Beide Stämme verhalten sich

diesbezüglich so ähnlich, dass Qureshi et al. (2007b) zur Darstellung der Inhibitortoleranz

von Clostridium beijerinckii P260 auf die Ergebnisse Ezejis et al. (2007) zu Clostridium

beijerinckii BA101 zurückgreifen. Im Folgenden werden daher die Toleranzen von

Clostridium beijerinckii BA101 ebenfalls für Clostridium beijerinckii P260 angenommen.

Ferulasäure und Syringaldehyd weisen dabei die stärkste Wirkung auf und verringern den

Umsetzungsgrad bereits ab einer Konzentration von 0,3 g L-1 um etwa 90 % (Ezeji, et al.,

2007).

Für andere Stämme der Clostridiaceae liegt jedoch bereits eine Reihe erfolgreicher

Berichte über deutlich höhere Toleranzen durch zielgerichtete Mutation vor. Guo et al.

(2012) untersuchten dahingehend den Stamm Clostridium beijerinckii NCIMB 8052, der wie

Clostridium beijerinckii P260 eine Inhibierung gegenüber 0,5 g L-1 Syringaldehyd und 0,5 g L-1

Ferulasäure aufweist. Auf dieser Basis wurde durch zielgerichtete Mutation der Stamm

Clostridium beijerinckii IB4 erzeugt. Im Gegensatz zum Ursprungsstamm weist er weder

gegenüber Ferulasäure (0,5 g L-1) noch Syringaldehyd (0,5 g L-1) eine Inhibierung auf.

Ähnliche Ergebnisse werden von Richmond (2010) berichtet. Er wies mit Hilfe einer

weiteren Mutation aus Clostridium beijerinckii NCIMB 8052 nach, dass auch noch höhere

Konzentration von Ferulasäure (0,75 g L-1) und Syringaldehyd (1,0 g L-1) ohne

beziehungsweise mit nur geringer Einschränkung von 20 % toleriert werden.

Da Qureshi et al. (2007a) im Experiment den Gehalt an Ferulasäure und Syringaldehyd nicht

bestimmen, kann diesbezüglich keine Aussage zu einem erhöhten Biomasse/Wasser-

Verhältnisses gemacht werden. Im Folgenden wird daher eine Abschätzung vorgenommen.

Weizenstroh enthält etwa 2 mg g-1 Ferulasäure. Davon werden in Abhängigkeit der Vor-

behandlung

jedoch nur 0,4 mg g-1 Ferulasäure im Hydrolysat freigesetzt (Tapin, et al.,

2006). Die durchschnittliche Freisetzung entspräche beim von Qureshi et al. (2007a) einge-

setzten Biomasse/Wasser-Verhältnis von 8,6 % (m/m) einem Gehalt von 0,03 g L-1 Feru-

lasäure. Die vollständige Freisetzung würde ein Gehalt von 0,17 g L-1 Ferulasäure bedeuten.

Analog

enthält das Hydrolysat bei einem Biomasse/Wasser-Verhältnis von 15 % (m/m)

durchschnittlich 0,06 g L-1 und maximal 0,34 g L-1 Ferulasäure.

Basierend auf den Ergebnissen Ezejis et al. (2007) würde die Produktivität von Clostridi-

um beijerinckii P260 bei maximaler Freisetzung auf etwa 10 % sinken. Wie die Versuchsrei-

hen zur intendierten Freisetzung Tapins et al. (2006) zeigen, kann eine vollständige

Freisetzungen jedoch praktisch ausgeschlossen werden. Bei durchschnittlicher Freisetzung

von 0,06 g L-1 Ferulasäure ist die Inhibierung von Clostridium beijerinckii P260 daher auch

ohne eine gerichtete Mutation unwahrscheinlich. Mit einem mutierten Stamm kann sie si-

cher vermieden werden.

Eine ähnliche Abschätzung lässt sich für Syringaldehyd durchführen. Lawther et al. (1996)

behandeln Weizenstroh unter deutlich harscheren Bedingungen

als Qureshi et al. (2007a).

Sie lösen damit 0,99 % (m/m) des enthaltenen Syringaldehyds aus dem Weizenstroh heraus.

Bezogen darauf beträgt die maximale Syringaldehydkonzentration bei einem Biomas-

se/Wasser-Verhältnis von 8,6 % (m/m) 0,85 g L-1 Syringaldehyd. Qureshi et al. berichten je-

doch von keiner Inhibierung. Da jedoch bereits unterhalb von 0,3 g L-1 Syringaldehyd eine

Inhibierung um 90 % auftritt, kann davon ausgegangen werden, dass im Experiment weit

weniger Syringaldehyd freigesetzt wurde. Nimmt man dennoch an, dass der tatsächliche Ge-

Vorbehandlung mit 20 % (m/m) Natriumhydroxid bei 100 °C für 60 Minuten (Tapin, et al., 2006)

Andere Quellen geben geringere Gehalte an freigesetzter Ferulasäure von 0,14 mg g-1 (Kaparaju, et al., 2009) und

0,115 mg g-1 (Thomsen, et al., 2009) an

Vorbehandlung mit 4,9 % (m/m), Säure/Stroh-Verhältnis von 196 % (m/m) bei 99 °C für 120 Minuten (Lawther,

et al., 1996)

4.2. Umsetzung der Stoffstrommodellierung

halt im Experiment knapp unterhalb der Inhibierungsgrenze bei 0,28 g L-1 Syringaldehyd ge-

legen hat, so beträgt die Konzentration für ein Biomasse/Wasser-Verhältnis von 15 % (m/m)

maximal 0,49 g L-1 Syringaldehyd.

Wie oben gezeigt, wurde prinzipiell nachgewiesen, dass eine gerichtete Mutation hinsichtlich

einer erhöhten Inhibitortoleranz für Clostridium beijerinckii möglich ist. Der Typ Clostridium

beijerinckii P260 stammt aus der ehemaligen südafrikanischen n-Butanolproduktion

(Qureshi, 2010b). Er ist bislang nicht auf die Erfordernisse der Fermentation von Lignocellu-

losehydrolysaten optimiert worden. Wie von Guo et al. (2012) und Richmond (2010) zeigen,

liegen bereits Stämme vor, die auch bei maximaler Freisetzung (0,3 g L-1 Ferulasäure;

0,49 g L-1 Syringaldehyd) keine Einschränkungen aufweisen. Selbst wenn der Originalstamm

Clostridium beijerinckii P260 durch Syringaldehyd bei einem Biomasse/Wasser-Verhältnis

von 15 % (m/m) inhibiert würde, kann eine vollständige Inhibitortoleranz durch gerichtete

Mutation erzeugt werden.

Für die im Folgenden betrachtete Fermentation wird daher ein Biomasse/Wasser-

Verhältnis von 15 % (m/m) und eine um 24 h verlängerte Hydrolysedauer beziehungsweise

Fermentationsdauer angenommen. Zur Realisierung höherer Verhältnisse besteht jedoch

weiterer Forschungsbedarf.

Umsetzung

Im Folgenden wird eine großtechnische Umsetzung des Versuches von Qureshis et al.

(2007a) umgesetzt. Das für die simultane Hydrolyse und Fermentation bereitzustellende Ge-

samtvolumen ist von der Menge des aufschließbaren Substrates und den Um-

satzraten der Hydrolyse

und Fermentation

abhängig. Die Hydrolyserate

wird definiert als die Menge Zucker, die in einem Zeitraum von einer Stunde umge-

setzt werden kann. Die Fermentationsrate

entspricht der auf das Substrat bezoge-

nen Produktivität. Sie gibt die Menge Zucker an, die im Zeitraum einer Stunde zu ABE-

Produkten umgesetzt werden kann. Die Fermentergröße ist am kleinsten, wenn die Umsatz-

raten der Hydrolyse

und der Fermentation

identisch sind. Für das insge-

samt zur Verfügung zu stellende Fermentationsvolumen gilt in Abhängigkeit der

Dichte der Maische der in Gleichung 4.26 dargestellte Zusammenhang. Qureshi et al.

(2007a) geben eine Fermentationsrate

von 0,76

g L-1 h-1 Zucker an.

Aus anderen Versuchsreihen mit Weizenstrohhydrolysaten und Glukosezusatz die einem

ähnlichen Gesamtzuckergehalt entsprechen, sind deutlich höhere Fermentationsraten von

1,43

g L-1 h-1 Zucker bekannt. Die für die Modellanlage angenommene Fermentationsrate

von 0,76 g L-1 h-1 Zucker ist daher als eher konservativ einzustufen.

Als Voraussetzung für die Erhöhung des Biomasse/Wasser-Verhältnisses auf 15 % (m/m)

wurde eine um 20 h erhöhte Hydrolysedauer identifiziert. Da bei einem erhöhtem Biomas-

Qureshi et al. (2007a) geben eine Menge von 0,31 g L-1 h-1 ABE-Produkte bei einem Zuckernutzungsgrad von

0,41 g g-1 an, was einer Fermentationsrate von 0,756 g L-1 h-1 Zucker entspricht

Qureshi et al. (2007c) geben eine Menge von 0,60 g L-1 h-1 ABE-Produkte bei einem Zuckernutzungsgrad von

0,42 g g-1 an, was einer Fermentationsrate von 1,429 g L-1 h-1 Zucker entspricht

se/Wasser-Verhältnis jedoch mehr Substrat pro Volumen aufgeschlossen wird, kann im Ver-

gleich zu Qureshi et al. (2007a) eine erhöhte Hydrolyserate

von 0,99

g L-1 h-1 Zu-

cker erwartet werden. Qureshi et al. berichten im Experiment, dass eine geringe

Hydrolyserate die Fermentationsrate und damit das Wachstum der Mikroorganismen limi-

tiert. Durch die erhöhte Hydrolyserate bei einem gesteigerten Biomasse/Wasser-Verhältnis

ist daher eine erhöhte Fermentationsrate zu vermuten. Diese wird jedoch nicht weiter be-

trachtet.

Gleichung 4.26

{

}

mit:

Volumen simultane

Fermentation

Minimum

Hydrolysevolumen

Minimum

Fermentationsvolumen

Stoffstromvektor Auf-

schließbares Substrat

t h-1

Hydrolyserate

g L-1 h-1

Fermentationsrate

g L-1 h-1

Der Stoffstromvektor an Enzymen ergibt sich aus der Menge des aufschließbaren Sub-

strates und dem Zuschlagsfaktor an Enzymen

(siehe Gleichung 4.27). Qureshi et al.

(2007a) setzen jeweils 6 g der Enzymlösungen Celluclast 1.5L, Novozyme 188 und Viscostar

150L für 55 g aufschließbares Substrat ein. Qureshi et al. geben zwar die Menge der einge-

setzten Enzymlösung an, jedoch ist der Gehalt an enthaltenen Enzymen unbekannt.

Zur Ermittlung des tatsächlichen Enzymbedarfs wird daher eine Abschätzung vorge-

nommen, indem die Enzymgehalte auf Basis einer Reihe wissenschaftlicher Publikationen

untersucht werden (vgl. hierzu: Arantes et al. (2011), Kabel et al. (2006), Nieves et al.

(1998)). Da die Angaben schwanken, wird nur das jeweils höchste Ergebnis für eine Maxi-

malabschätzung herangezogen. Nieves et al. geben für Celluclast 1.5L einen Enzymgehalt von

166 mg ml-1 an. Der Enzymgehalt von Novozyme 188 beträgt laut Arantes et al. (2011)

233 mg ml-1. Viscostar 150L enthält 163 mg ml-1 (Kabel, et al., 2006). Auf dieser Basis beträgt

der Zuschlagsfaktor der Enzyme

0,06 t t-1.

Qureshi et al. (2007a) geben eine Menge von 52,4 g aufschließbaren Zuckern an, die in 72 h hydrolysiert werden.

Bei zusätzlichen 20 h Hydrolysedauer entspricht jedoch einer Menge von 91,40 g aufschließbarer Zucker entspricht

das einer Hydrolyserate von 0,993 g L-1 h-1 Zucker

4.2. Umsetzung der Stoffstrommodellierung

Gleichung 4.27

mit:

Stoffstromvektor Enzyme

t h-1

Stoffstromvektor Auf-

schließbares Substrat

t h-1

Faktor Enzyme

t t-1

Durch die erhöhte Hydrolysedauer wird die Durchmischung des Fermenters verbessert. Es

wird zwar mehr Biomasse hydrolysiert, jedoch steht deutlich mehr Zeit zur Verfügung. Dar-

über hinaus ist die absolute Enzymkonzentration im Vergleich zur Versuchsanordnung deut-

lich höher. Qureshi et al. (2007b) zeigen in einem weiteren Experiment, dass eine

verlängerte Hydrolysedauer zu einem vollständigen Aufschluss der Weizenstrohsuspension

führt. Dieses Ergebnis lässt sich zwar nicht unmittelbar auf die Hydrolyse der Modellanlage

übertragen. Es kann jedoch davon ausgegangen werden, dass sich der im Experiment gezeig-

te Hydrolysegrad

von 95 % (m/m) nicht verringert.

Für die Übertragung der experimentellen Ergebnisse Qureshis et al. (2007a) auf die Mo-

dellanlagen ist keine Verringerung des ABE-Umsetzungsgrades

von 0,41 g g-1 zu er-

warten. Die ABE-Produkte werden mit Hilfe von Gas-Stripping aus der Fermentationsbrühe

entfernt und kondensiert. Die abführbare Menge an ABE-Produkte muss jedoch um

Verluste durch nicht entfernte ABE-Produkten

korrigiert werden. Der Stoffstrom-

vektor der tatsächlich entfernbaren ABE-Produkte beträgt demnach:

Gleichung 4.28

mit:

Stoffstromvektor

ABE-Produkte

t h-1

Stoffstromvektor Auf-

schließbares Substrat

t h-1

Hydrolysegrad

t t-1

ABE-Umsetzungsgrad

t t-1

Stoffstromvektor

Verlust ABE-Produkte

t h-1

Durch das Gas-Stripping werden nicht nur ABE-Produkte, sondern auch Wasser entfernt. Im

Hinblick auf den Energieaufwand der Separation sollte der Wassergehalt im Kondensat mög-

lichst gering gehalten werden. Dieser wird maßgeblich von der Kondensationstemperatur

bestimmt (Lu, 2011). Wu et al. (2007) gehen von einer Kondensationstemperatur von 2 °C

aus, für die die Konzentration von Wasser im Kondensat

etwa 25 % (m/m) beträgt.

Das im Kondensat enthaltene Wasser ergibt sich damit zu:

Gleichung 4.29

mit:

Stoffstromvektor

Wasser in Kondensat

t h-1

Stoffstromvektor

ABE-Produkte

t h-1

Konzentration

Wasser in Kondensat

t t-1

Das in der Fermentationsbrühe zurückbleibende Wasser entspricht der Differenz des

Wassers in der Maische und dem abgeführten Wasserstrom im Kondensat . Es

lässt sich wie folgt darstellen:

Gleichung 4.30

mit:

Stoffstromvektor Wasser

Fermentationsbrühe

t h-1

Stoffstromvektor Wasser in

Maische

t h-1

Stoffstromvektor Wasser

in Kondensat

t h-1

Auf Basis des Wassers in der Fermentationsbrühe kann die Abschätzung der nicht zu

entfernenden ABE-Produkte durchgeführt werden. Aus Qureshi et al. (2007a) geht hervor,

dass die Strippingrate höher als die Fermentationsrate ist. Die ABE-Konzentration sinkt da-

her nach Inbetriebnahme des Gas-Strippings (nach 23 h) von 10 g L-1 auf 1,5 g L-1 nach 72 h.

Um dem Aufbau einer vergleichbar hohen ABE-Konzentration in der Modellanlage vorzu-

beugen und eine ausreichende Agitation zu bewirken, ist der Gas-Stripping-Betrieb für die

Modellanlage bereits zu einem früheren Zeitpunkt vorgesehen. Für die Modellanlage wird

eine ABE-Verlustkonzentration

von 0,5 g L-1 beziehungsweise 0,0005 t m-3 ange-

nommen

. Für eine Dichte der Fermentationsbrühe von 1.000 kg m-3 beträgt der Verlust an

ABE-Produkten

0,0005 t t-1 und lässt sich demnach wie folgt abschätzen:

Aceton und Ethanol werden während der Eindampfung der Fermentationsbrühe in der Wasseraufbereitung durch

ihre geringen Siedepunkte von 56 bzw. 78 °C gemeinsam mit Wasser annähernd vollständig abgetrennt. Sie werden

somit im Kreislauf geführt und gehen nicht verloren. Eine Differenzierung der Verluste nach Aceton, n-Butanol und

Ethanol wird im Folgenden jedoch nicht vorgenommen.

4.2. Umsetzung der Stoffstrommodellierung

Gleichung 4.31

mit:

Stoffstromvektor Verlust

ABE-Produkte

t h-1

Stoffstromvektor Wasser

in Fermentationsbrühe

t h-1

Verlustkonzentration ABE

t t-1

Für das Aufkommen von Kohlenstoffdioxid (CO2) und Wasserstoff (H2) während der Fermen-

tation liefert die Literatur für das Substrat Weizenstroh keine einheitlichen Angaben. Grund-

sätzlich ist deren Menge abhängig von der Menge gebildeter Syntheseprodukte. Da

unterschiedliche Synthesepfade zur Verfügung stehen, lässt sich jedoch kein direkter stöchi-

ometrisch eindeutiger Zusammenhang herstellen (Jones, et al., 1986).

Die Angaben schwanken zwischen 0,48 g (Lenz, et al., 1980) und 0,57 g (Beesch, 1952)

CO2 pro g Substrat. Für die Bildung von Kohlenstoffdioxid wird im Folgenden ein Umwand-

lungsfaktor

von 0,5 angenommen. Für die Bildung von Wasserstoff sind in der Lite-

ratur folgende Werte bekannt: 0,012 g (Lenz, et al., 1980), 0,015 g (Beesch, 1952) und

0,021 g (Liu, et al., 2009) H2 pro g Substrat. Es wird im Folgenden angenommen, dass der

Faktor zur Bildung von Wasserstoff

durchschnittlich 0,016 beträgt. Die Menge gas-

förmiger Emissionen ergibt sich damit zu:

Gleichung 4.32

mit:

Stoffstromvektor Gasför-

mige Emissionen

t h-1

Stoffstromvektor Auf-

schließbares Substrat

t h-1

Faktor CO2-Bildung

Faktor H2-Bildung

Die Reststoffe in der Fermentationsbrühe bestehen aus den Reststoffen in der Maische, den

Enzymen, ungenutztem Substrat und Zellmasse. Die abschließende Zellkonzentration

der Fermentationsbrühe kann von Qureshi et al. (2007a) aufgrund der durch Wei-

zenstrohhydrolysat verursachte Trübung nicht ermittelt werden. Sie ist jedoch aus anderen

Versuchen mit gefiltertem Weizenstrohhydrolysat bekannt und beträgt 1,15 g L-1 bezie-

hungsweise 0,00115 kg m-3 (Qureshi, et al., 2007c). Vereinfachend wird der Stoffstromvektor

der Reststoffe auf Basis der eingehenden Stoffströme dargestellt:

Gleichung 4.33

mit:

Stoffstromvektor Reststof-

fe in Fermentationsbrühe

t h-1

Stoffstromvektor Rest-

stoffe in Maische

t h-1

Stoffstromvektor Enzyme

t h-1

Stoffstromvektor Auf-

schließbares Substrat

t h-1

Stoffstromvektor ABE-

Produkte

t h-1

Stoffstromvektor Gas-

förmige Emissionen

t h-1

Für die Erzeugung von Prozessdampf und elektrischer Energie stehen somit folgende Stoff-

ströme zur Verfügung: Nicht hydrolysierbare Cellulose und Hemicellulose, Lignin und sons-

tige Strohbestandteile (siehe Kapitel 4.2.1), Zellmasse, nicht umgesetzte Zucker, Enzyme und

ABE-Verluste. Im Folgenden wird deren Gehalt in den Reststoffen der Fermentationsbrühe

abgeschätzt. Die Konzentrationen nicht hydrolysierbarer Cellulose und Hemicellulose

, von Lignin

und sonstigen Strohbestandteilen

ergeben sich wie

folgt.

Gleichung 4.34

mit:

Konzentration in Maische-

reststoffen

t t-1

Konzentration in

Weizenstroh

t t-1

Stoffstromvektor Reststoffe

in Maische

t h-1

Stoffstromvektor

Weizenstroh

t h-1

Die Enzymkonzentration

entspricht dem Quotienten aus Enzymen und Wasser in

der Maische. Die Konzentration an Zellmasse in der Fermentationsbrühe

wurde

ebenso wie die der nicht abgetrennten ABE-Produkte

bereits oben ermittelt. Der

Anteil der Enzyme

, der Zellmasse (

) und ABE-Produkte (

) in den

Reststoffen der Fermentationsbrühe kann demnach wie folgt abgeschätzt werden.

Aceton und Ethanol werden während der Eindampfung der Fermentationsbrühe in der Wasseraufbereitung durch

ihre geringen Siedepunkte von 56 bzw. 78 °C gemeinsam mit Wasser annähernd vollständig abgetrennt. Für n-

Butanol trifft das in diesem Maße nicht zu. Der tatsächlich zur Verfügung stehende Anteil ist Gegenstand der Was-

seraufbereitung.

4.2. Umsetzung der Stoffstrommodellierung

Gleichung 4.35

mit:

Konzentration in

Maischereststoffen

t t-1

Konzentration in Wasser in

Fermentationsbrühe

t t-1

Stoffstromvektor

Reststoffe in Maische

t h-1

Stoffstromvektor Wasser

in Fermentationsbrühe

t h-1

Der Anteil zwar aufgeschlossener jedoch nicht umgesetzter Zucker in den Reststoffen der

Fermentationsbrühe (

) ergibt sich wie folgt.

Gleichung 4.36

mit:

Konzentration Zucker in

Maischereststoffen

t t-1

Stoffstromvektor Auf-

schließbares Substrat

t h-1

Hydrolysegrad

t t-1

Ergebnis der Umsetzung

In der Modellierung werden unvergorene Zucker, Zellmasse und sonstige Restbestandteile

den Reststoffen in der Maische zugeordnet. Sie enthält ebenfalls das aus der Lignocellulose

herausgelöste Lignin. Die resultierenden Stoffstromvektoren der Fermentation werden auf

die Menge von einer t Substrat bezogen. Tabelle 4-3 fasst die Stoffstromvektoren zu-

sammen.

Tabelle 4-3: Stoffstromvektoren der Aktivität Fermentation

Stoffstromvektor

Bezeichnung

Einheit

Input (-)

Output (+)

Aufschließbares Substrat

t h-1

-1

Reststoffe in Maische

t h-1

-0,72

Wasser in Maische

t h-1

-10,38

Enzyme

t h-1

-0,06

ABE-Produkte in Kondensat

t h-1

0,39

Wasser in Kondensat

t h-1

0,13

Gasförmige Emissionen

t h-1

0,52

Reststoffe in Brühe

t h-1

0,87

Wasser in Brühe

t h-1

10,25

4.2.3 Separation

In der Separation werden die in der Fermentation kondensierten ABE-Produkte und

Wasser getrennt. Das Wasser wird im Kreislauf der Biomasseaufbereitung zugeführt und die

separierten ABE-Produkte in das Tanklager geleitet (siehe Abbildung 4-10).

Abbildung 4-10: Prozesse sowie Stoff- und Energieströme der Separation

Kondensat

Prozessdampf

Kühlwasser

Elektr. Energie

Wasser

N-Butanol-

destillation

Aceton

Ethanol

N-Butanol

Aceton-

destillation

Ethanol-

destillation Adsorption

4.2. Umsetzung der Stoffstrommodellierung

Experimentelle Grundlagen

Für die Trennung kommen verschiedene Destillationskolonnen und Adsorber zum Einsatz.

Es existiert eine Reihe neuartiger Konzepte zur Produktabtrennung (vgl. hierzu: Kraemer et

al. (2011), Mariano et al. (2011), Oudshoorn et al. (2009)), deren Einsatz im Vergleich zur

Destillation energieeffizienter ist. Bislang liegen in der Literatur jedoch keine Hinweise auf

die erfolgreiche industrielle Umsetzung dieser Verfahren vor (siehe Kapitel 2.4.3). Die Destil-

lation gilt als ein robustes Trennungsverfahren und wurde bereits über Jahre erfolgreich in

der n-Butanolherstellung eingesetzt (Jones, et al., 1986). Wu et al. (2007) modellierten die

Destillation von kondensierten ABE-Produkten mittels einer Flowsheeting-Software. Die fol-

gende Auslegung basiert auf diesen Ergebnissen.

Umsetzung

Wu et al. (2007) legen die Destillation auf den gleichen Wasseranteil im Kondensat

(25 % (m/m)) aus, wie er auch für die Modellanlage angenommen wird (siehe 4.2.2). In der

Separation werden die ABE-Produkte und Wasser mittels fraktionierter Destillation getrennt

(siehe Abbildung 4-10). Die ABE-Produkte Aceton, n-Butanol und Ethanol liegen in den Kon-

zentrationen

33 % (m/m),

63 % (m/m) und

4 % (m/m) vor (siehe

Kapitel 4.2.2 ). Die erste Destillationskolonne trennt die Kopfprodukte Aceton, Ethanol und

Wasser vom Sumpfprodukt n-Butanol. N-Butanol liegt danach mit einer Reinheit von

99,5 % (m/m) vor. Für die Modellbildung wird angenommen, dass darin 0,5 % (m/m) Was-

ser enthalten sind. Der Stoffstrom von n-Butanol ergibt sich wie folgt:

Gleichung 4.37

mit:

Stoffstromvektor

n-Butanol

t h-1

Konzentration n-Butanol in

ABE-Produkten

t t-1

Stoffstromvektor

ABE-Produkte

t h-1

In der zweiten Destillationskolonne wird das Kopfprodukt Aceton (99,5 % (m/m)) abgezo-

gen. Auch hier wird angenommen, dass der Strom 0,5 % (m/m) Wasser enthält. Im Sumpf

verbleiben Wasser und Ethanol. Der Stoffstrom von Aceton ergibt sich damit zu:

Gleichung 4.38

mit:

Stoffstromvektor Aceton

t h-1

Stoffstromvektor

ABE-Produkte

t h-1

Konzentration Aceton in

ABE-Produkten

t t-1

In einer dritten Destillationskolonne wird die Konzentration des Ethanols

auf

94,4 % (m/m) erhöht. Ethanol, Wasser und geringe Restbestandteile Aceton bilden ein aze-

otropes Gemisch, das sich destillativ nicht trennen lässt. Über eine anschließende Adsorpti-

onseinheit wird Ethanol mit der Hilfe von Molekularsieben auf 99,5 % (m/m) Reinheit

aufbereitet. Dafür stehen zwei Adsorbereinheiten zur wechselnden Benutzung zur Verfü-

gung. Der jeweils nicht in Betrieb befindliche wird thermisch regeneriert. Es wird angenom-

men, dass der Ethanolstrom 0,5 % (m/m) Wasser enthält:

Gleichung 4.39

mit:

Stoffstromvektor

Ethanol

t h-1

Stoffstromvektor

ABE-Produkte

t h-1

Konzentration Ethanol in

ABE-Produkten

t t-1

Das bei der Destillation und Adsorption abgetrennte Wasser wird erneut der Biomassevor-

bereitung zugeführt. Der Stoffstromvektor ergibt sich aus dem eingehenden Wasser im

Kondensat und der Differenz der eingehenden und separierten ABE-Produkte:

Gleichung 4.40

mit:

Stoffstromvektor Wasser

t h-1

Stoffstromvektor Wasser in

Kondensat

t h-1

Stoffstromvektor ABE-

Produkte

t h-1

Stoffstromvektor n-Butanol

t h-1

Stoffstromvektor Aceton

t h-1

Stoffstromvektor Ethanol

t h-1

Ergebnis der Umsetzung

4.2. Umsetzung der Stoffstrommodellierung

Die resultierenden Stoffstromvektoren der Separation werden auf die Menge von einer t

ABE-Produkte bezogen. Tabelle 4-4 fasst die Stoffstromvektoren zusammen.

Tabelle 4-4: Stoffstromvektoren der Aktivität Separation

Stoffstromvektor

Bezeichnung

Einheit

Input (-)

Output (+)

ABE-Produkte in Kondensat

t h-1

-1

Wasser in Kondensat

t h-1

-0,33

n-Butanol, 99,5 % (m/m)

t h-1

0,63

Aceton, 99,5 % (m/m)

t h-1

0,33

Ethanol, 99,5 % (m/m)

t h-1

0,04

Wasser

t h-1

0,33

4.2.4 Wasseraufbereitung

Aktivität umfasst die Wasseraufbereitung der Fermentationsbrühe und die damit verbun-

dene Erzeugung von Prozesswärme. Der größte Teil des aufbereiteten Wassers verbleibt im

Kreislauf und wird erneut der Biomassevorbereitung zugeführt. Zur Bereitstellung von Pro-

zessdampf werden alle bei der Aufbereitung abgetrennten oder entstehenden Rückstände

herangezogen.

Abbildung 4-11: Prozesse sowie Stoff- und Energieströme der Wasseraufbereitung

Experimentelle Grundlagen

Wie in Kapitel 4.2.4 diskutiert, enthält die Fermentationsbrühe eine Reihe von Inhibitoren.

Der zu identifizierende Recyclingprozess muss daher in der Lage sein, alle Inhibitoren voll-

ständig abzutrennen oder in ungiftige Substanzen umzuwandeln. Eine unvollständige Ent-

Fermenta-

tionsbrühe

Prozessdampf

(Bedarf)

Elektr. Energie

(Bedarf)

Asche

Wasser

Wirbelschicht-

verbrennung /

Dampfkessel

Prozessdampf

(Produktion)

Elektr. Energie

(Produktion)

MBV-

Verdampfer

Turbo-

generator

Kühlwasser

fernung führt zu einer Akkumulierung der Inhibitoren im System, die sich einschränkend auf

die Fermentation auswirkt oder diese vollständig inhibiert. In der Literatur werden zur Auf-

bereitung von Fermentationsabwässern häufig anaerobe und aerobe Gärung eingesetzt. Es

liegt jedoch kein Nachweis einer vollständigen Entfernung aller Inhibitoren durch diese Me-

thode vor. Darüber hinaus ist unklar, ob die bei diesen Prozessen eingesetzte Mikroflora

durch die abzubauenden Inhibitoren beeinträchtigt wird. Wie auch zur in-situ-Abtrennung

von n-Butanol eignen sich prinzipiell Membranverfahren, jedoch liegen in der Literatur keine

Angaben zur Membranverschmutzung (Fouling) und anderen technischen Hindernissen vor

(vgl. hierzu: Wu et al. (2012)).

Im Folgenden wird daher ein Verdampfer mit mechanischer Brüdenverdichtung einge-

setzt. Dabei wird, ähnlich dem Prinzip einer Wärmepumpe, die thermische Energie der Brü-

den konzentriert und zur Verdampfung eingesetzt. Eine umfassende energetische

Betrachtung erfolgt in Kapitel 4.3.4.

Umsetzung

Der Verdampfer mit mechanischer Brüdenverdichtung reduziert den Wassergehalt der ein-

gehenden Fermentationsbrühe

auf 40 % (m/m). Das verdampfte Wasser ist an-

schließend frei von Inhibitoren und wird als Prozesswasser in der Biomassevorbereitung

(Aktivität ) wieder eingesetzt. Die Menge Wasser ergibt sich damit aus folgender

Gleichung.

Gleichung 4.41

mit:

Stoffstromvektor Wasser

t h-1

Stoffstromvektor

Wasser in Brühe

t h-1

Konzentration Wasser in

Reststoffen

t t-1

Stoffstromvektor Reststof-

fe in Fermentationsbrühe

t h-1

Der Verdampfungsrückstand wird der Verbrennung zur Bereitstellung von Prozessdampf

zugeführt. Der überschüssige Prozessdampf wird durch eine Dampfturbine zur Bereitstel-

lung elektrischer Energie eingesetzt (vgl. energetische Betrachtung in Kapitel 4.3.4). Die

Menge der zurückbleibenden Asche ist dabei abhängig von der Zusammensetzung des Sub-

strates. Der Gehalt von Asche in Weizenstroh

beträgt etwa 6,7 % (m/m) (Saha, et al.,

2005). Die durch die Enzyme zusätzlich eingebrachte Asche wird in dieser Betrachtung ver-

nachlässigt. Die Asche wird unverändert von der Biomassevorbereitung an die Fermentation

im Verhältnis / weitergegeben. Von dort gelangt sie im Verhältnis / in die

Wasseraufbereitung. Es kann davon ausgegangen werden, dass der zum Teil in Lösung be-

findliche Gips aus der Biomassevorbereitung ebenfalls in der Asche verbleibt. Das Aufkom-

men von Asche kann demnach wie folgt dargestellt werden:

4.2. Umsetzung der Stoffstrommodellierung

Gleichung 4.42

(

)

mit:

Stoffstromvektor Asche

t h-1

Stoffstromvektor

Weizenstroh

t h-1

Aschegehalt in Weizen-

stroh

t t-1

Stoffstromvektor

Schwefelsäure

t h-1

Verhältnis

Gips/Schwefelsäure

Stoffstromvektor Gips

t h-1

Stoffstromvektor

Reststoffe in Maische

t h-1

Stoffstromvektor

Reststoffe in Maische

t h-1

Stoffstromvektor Reststof-

fe in Fermentationsbrühe

t h-1

Stoffstromvektor Reststof-

fe in Fermentationsbrühe

t h-1

In der Wirbelschichtfeuerung gelangt das in den Rückständen enthaltene Wasser gemeinsam

mit den Verbrennungsgasen als gasförmige Emission in die Atmosphäre. Die gasförmi-

gen Emissionen ergeben sich aus der Differenz der eingehenden und ausgehenden Stoff-

ströme (keine Berücksichtigung der Verbrennungsluft) und lassen sich wie folgt abschätzen:

Gleichung 4.43

mit:

Stoffstromvektor gasförmige

Emissionen

t h-1

Stoffstromvektor Reststoffe

in Fermentationsbrühe

t h-1

Stoffstromvektor Wasser in

Fermentationsbrühe

t h-1

Stoffstromvektor Wasser

t h-1

Stoffstromvektor Asche

t h-1

Ergebnis der Umsetzung

Die Stoffstromvektoren der Wasseraufbereitung werden auf die Menge von einer t Fermen-

tationsbrühe bezogen. Tabelle 4-5 fasst die Stoffstromvektoren zusammen.

Tabelle 4-5: Stoffstromvektoren der Aktivität Wasseraufbereitung

Stoffstromvektor

Bezeichnung

Einheit

Input (-)

Output (+)

Reststoffe in Brühe

t h-1

-0,08

Wasser in Brühe

t h-1

-0,92

Wasser

t h-1

0,88

Gasförmige Emissionen

t h-1

0,10

Asche

t h-1

0,01

4.3 Umsetzung der Energiestrommodellierung

Die Umsetzung der Energiestrommodellierung basiert auf den in Kapitel 4.2. ermittelten

Stoffströmen. Der Energiebedarf wird ebenfalls nach dem Grey-Box-Ansatz für jede Aktivität

ermittelt. Zur Abschätzung des Energiebedarfs lassen sich verschiedene Flowsheet-

Simulationen heranziehen (vgl. hierzu: Kumar et al. (2011), Mansur et al. (2010), Wu et al.

(2007)). Der im Folgenden angegebene Energiebedarf basiert auf einer Prozessauslegung

unter Berücksichtigung von Energieintegrationsmöglichkeiten über Wärmetauschernetz-

werke.

Zwar entstehen durch den Einsatz unterschiedlicher Quellen diesbezüglich Unschärfen,

jedoch werden diese im Vergleich zum Gesamtenergiebedarf als vernachlässigbar bewertet.

Der aus der Literatur entnommene Energiebedarf wird im Folgenden auf die in den jeweili-

gen Aktivitäten auftretenden Stoffströme bezogen. Die Abschätzung des Bedarfs an elektri-

scher Energie erfolgt für jede Aktivität auf Basis der Hauptverbraucher. Für die

Anlagensteuerung und Verbraucher geringer Leistung werden in Abhängigkeit der abgebil-

deten Anlagenstruktur jeder Aktivität Zuschlagsfaktoren definiert. Die jeweils zu Beginn der

Kapitel eingefügten Abbildungen dienen der Übersicht und unterscheiden sich bis auf die

orange Einfärbung der Energieströme nicht von den bereits dargestellten in der Umsetzung

der Stoffstrommodellierung.

4.3.1 Biomassevorbereitung

Die Umsetzung der Energiestrommodellierung der Biomassevorbereitung basiert auf

dem in Kapitel 4.2.1 diskutierten Vorgehen (siehe Abbildung 4-12). Für die Abschätzung des

Energiebedarfes werden die Ergebnisse einer Flowsheeting-Simulation Kumars et al. (2011)

herangezogen. Diese wurde bereits zur Abbildung der Stoffströme der Biomassevorberei-

tung eingesetzt. Kumar et al. modellierten die Biomassevorbereitung des halmgutartigen

Substrates Rohrschwingelstroh. Zwar unterscheidet dieses sich in der Zusammensetzung

von Weizenstroh, es kann jedoch aufgrund der ähnlichen Beschaffenheit davon ausgegangen

werden, dass der Energiebedarf zur Verarbeitung von Weizenstroh nicht maßgeblich vom

Energiebedarf für Rohrschwingelstroh abweicht. Nachfolgend wird der Bedarf an elektri-

scher Energie, Prozesswärme und Kühlung nach dem Grey-Box-Ansatz zunächst für die be-

treffenden Teilstoffströme abgeschätzt. Dieser wird auf Basis der identifizierten Stoffströme

abschließend auf eine t Weizenstroh bezogen.

4.3. Umsetzung der Energiestrommodellierung

Abbildung 4-12: Prozesse sowie Stoff- und Energieströme der Biomassevorbereitung

Prozesswärmebedarf

Der einzige Verbraucher für Prozesswärme in der Biomassevorbereitung ist der Reaktor der

Säurevorbehandlung. Sein Energiebedarf

ist abhängig von den Eingangsströmen

Weizenstroh, Wasser und Schwefelsäure. Der Energiebedarf wird mit 37,50 MJ t-1 angenom-

men (Kumar, et al., 2011). Darin ist die Rückführung der Prozesswärme über einen Wärme-

tauschernetzwerk bereits berücksichtigt. Der Bedarfsvektor an Prozesswärme in der

Biomassevorbereitung ergibt sich aus dem Produkt des Energiebedarfs

und

dem korrespondierenden Stofffluss

in folgender Form:

Gleichung 4.44

mit:

Energiestromvektor

Wärmebedarf

MJ t-1

Energiebedarf Reaktor

MJ t-1

t t-1

Bedarf an elektrischer Energie

Die Rohstoffzuführung erfolgt durch einen Bandförderer. Der Energiebedarf (

) ist ab-

hängig von der geförderten Stoffmenge Weizenstroh. Der anschließend zur Zerkleinerung

genutzte Häcksler verarbeitet das Stroh zu einer Suspension aus Wasser und Weizenstroh

und weist einen Trockenmasseanteil von etwa 59 % (m/m) auf. Der Energiebedarf des

Häckslers

wird ebenfalls in Abhängigkeit der Weizenstrohmenge modelliert. Wei-

terer Energiebedarf

entsteht durch den Einsatz einer Pumpe zur Beschickung der

Säurevorbehandlung. Er ist abhängig von den Stoffströmen von Weizenstroh, Wasser und

der verdünnten Schwefelsäure. Weitere Verbraucher sind der vor der Neutralisation genutz-

Weizenstroh

Ca(OH)2

Wasser

H2SO4

Prozessdampf

Kühlwasser

Elektr. Energie

Gips

Maische

Neutralisa-

tion

Häcksler Säurevor-

behandlung

te Bandfilter

, das Rührwerk

, der Hydrozyklon

und der Vaku-

umfilter

. Basis dieser Verbraucher ist der um die bei den Feststoffen verbleiben-

den Anteile von Wasser und Schwefelsäure korrigierte Stoffstrom, der mit Hilfe des Faktors

abgebildet wird. Im Folgenden zeigt Tabelle 4-6 die Energiebedarfe auf Basis der Bi-

omassevorbereitung Kumars et al. (2011) in einer Übersicht.

Tabelle 4-6: Bedarf elektrischer Energie von Anlagenkomponenten in der Biomassevorbereitung

Komponente

Stoffstromvektoren

Energiebedarf

Einheit

Bandförderer

= 1,19

kWh t-1

Häcksler

= 25,42

kWh t-1

Pumpe

= 0,40

kWh t-1

Bandfilter

= 0,03

kWh t-1

Rührwerk

Neutralisation

= 0,10

kWh t-1

Hydrozyklon

= 0,03

kWh t-1

Vakuum-

filtration

= 0,08

kWh t-1

Über den Bedarf der oben aufgeführten Komponenten hinaus existieren weitere Verbrau-

cher, die nicht aufgeführt sind. Dazu gehören beispielsweise die Mess-, Steuer- und Rege-

lungstechnik, Beleuchtung und der anteilige Bedarf für Verwaltungsaufgaben. Um diese

ebenfalls zu erfassen wird der Korrekturfaktor (

) eingeführt, dessen Höhe mit 1,2 an-

genommen wird. Der Bedarfsvektor elektrischer Energie der Biomassevorbereitung

ergibt sich demnach zu:

4.3. Umsetzung der Energiestrommodellierung

Gleichung 4.45

∑ ∑

| |

mit:

t t-1

Energiestromvektor

elektrische Energie

kWh t-1

Kühlbedarf

Durch die thermische Säurebehandlung und die exotherme Neutralisierung muss die Wei-

zenstrohsuspension vor Eintritt in die Fermenter gekühlt werden. Der Kühlbedarf

beträgt 56,40 MJ t-1 (Kumar, et al., 2011). Er ist abhängig von den zu kühlenden Massenströ-

men

. Der über den Bedarfsvektor abgebildete Kühlbedarf der Biomassevorbe-

reitung wird wie folgt dargestellt:

Gleichung 4.46

mit:

Energiestromvektor

Kühlbedarf

MJ t-1

Kühlbedarf

Wärmetauscher

MJ t-1

t t-1

Ergebnis der Umsetzung

Tabelle 4-7 zeigt das Ergebnis der Umsetzung und die Bedarfe der Biomassevorbereitung.

Alle Angaben beziehen sich auf eine t Weizenstroh.

Tabelle 4-7: Energiestromvektoren der Biomassevorbereitung, Basis 1 t Weizenstroh

Energiestromvektor

Bezeichnung

Einheit

Input (-)

Output (+)

Bedarf an elektrischer

Energie

kW t-1

-37,43

Dampfbedarf

MJ t-1

-291,37

Kühlwasserbedarf

MJ t-1

-438,22

100

4.3.2 Fermentation

Wie in Kapitel 4.2.2 definiert, umfasst die Fermentation neben der mikrobiellen Um-

wandlung von Weizenstrohhydrolysaten auch die Produktentfernung mittels Gas Stripping

und anschließender Rekondensation (siehe Abbildung 4-13). Die Ermittlung des Energiebe-

darfs basiert auf Ausführungen von Kumar et al. (2011), Wu et al. (2007) sowie eigener Aus-

legung. Alle Bedarfe werden nach dem Grey-Box-Ansatz zunächst für die betreffenden

Stoffströme abgeschätzt. Wie auch im vorhergehenden Kapitel erfolgt abschließend der Be-

zug aller Energieströme auf eine t aufschließbarer Zucker.

Abbildung 4-13: Prozesse sowie Stoff- und Energieströme der Fermentation

Bedarf an elektrischer Energie

Der Energiebedarf des Gebläses

ist abhängig von der Menge des einzusetzenden

Fermentationsgases. Qureshi et al. (2007b) geben an anderer Stelle eine Zirkulationsrate des

Fermentationsgases für einen Liter Fermenterfüllung von 4 L L-1 min-1 an. Das Gas erfüllt da-

bei zwei Funktionen. Zum einen werden mit ihm ABE-Produkte ausgetragen, zum anderen

verursacht es beim Durchströmen des Fermenters Turbulenzen, die eine Agitation bewirken

und daher erwünscht sind. Bei der Übertragung vom Labormaßstab auf die großtechnische

Realisierung verändern sich einige Eigenschaften des Gas Strippings.

Nimmt man an, dass das Fermentationsgas annähernd vollständig aus Kohlenstoffdioxid be-

steht, lässt sich zur Abschätzung der benötigen Menge an Fermentationsgas eine Flowsheet-

Simulation von van der Merwe (2010) heranziehen. Van der Merwe geht von einer Konzent-

ration von ABE-Produkten von 5 g L-1 aus, was etwa der durchschnittlichen Konzentration in

den Fermentern der Modellanlage entspricht. Zum Austragen einer Tonne ABE-Produkte

setzt er 102,90 t Kohlenstoffdioxid im Kreislauf ein. Unter Berücksichtigung einer unvoll-

ständigen Kondensation

von ABE-Produkten und zusätzlich benötigtem Gas durch

Maische

Enzyme

Kühlwasser

Elektr. Energie

Kondensat

Fermenta-

tionsbrühe

Rekonden-

sation Gebläse

Fermenter

4.3. Umsetzung der Energiestrommodellierung

101

partiell unvollständige Sättigung der Gasphase von 3 % ergibt sich daraus ein Gasvolumen

von etwa 52.41 m³ t-1 ABE-Produkte

Während im Labormaßstab lediglich ein Liter Fermentationsbrühe durchströmt wird

(Qureshi, et al., 2007b), steigt in der großtechnischen Realisierung mit dem Volumen der

Fermenter die vom Fermentationsgas durchströmte Fluidsäule. Die gleiche Menge Fermen-

tationsgas verursacht in einem höheren Fermenter daher eine höhere Durchmischung. Bezo-

gen auf das Fermentervolumen der Modellanlage entspricht das einer Zirkulationsrate in

einem Liter Fermentationsbrühe von etwa 10,8

L L-1 min-1. Es kann daher davon ausgegan-

gen werden, dass die erforderliche Durchmischung durch den angenommenen Gasstrom si-

chergestellt ist.

Für die Abschätzung des Energiebedarfs, der bei der Umwälzung des Gases entsteht, ist die

aufzubringende Druckdifferenz von zentraler Bedeutung. Nimmt man eine zu belüftende

Flüssigkeitssäule in den Fermentern in Höhe von 5 m an, hängt der zu überwindende hydro-

statische Druck in erster Linie von der Dichte der Fermentationsbrühe ab. Diese weist zwar

einen höheren Betrag als Wasser auf, kann jedoch unter Berücksichtigung des in die Flu-

idsäule durch das Gebläse eingebrachte Gas mit 1.000 kg m-3 angenommen werden. Der beim

Einblasen des Fermentationsgases zu überwindende Druckunterschied beträgt damit etwa

50.000 Pa beziehungsweise 0,5 bar. Es wird angenommen, dass der zusätzliche Druckverlust

durch Verrohrung und den Kondensator etwa 5.000 Pa beziehungsweise 0,05 bar beträgt

Unter Berücksichtigung eines Sicherheitsaufschlags der gleichen Höhe kann der vom Ge-

bläse bereitzustellende Betriebsdruck

daher mit 60.000 Pa beziehungsweise

0,6 bar angegeben werden. Die Abschätzung des Energiebedarfs erfolgt mittels Gleichung

4.47. Bei den erforderlichen hohen Antriebsleistungen wird der Wirkungsgrad des Gebläses

mit 74 % (Frey, 2012), der des Motors mit 98 % angenommen, was zu einem kombinierten

Wirkungsgrad von 72,5 % führt.

Gleichung 4.47

mit:

Energiebedarf Gebläse

kWh t-1

Gasvolumen

m3 t-1

Druckdifferenz

Wirkungsgrad

Gebläse/Motor

Der Energiebedarf für die Entfernung von einer t ABE-Produkten

liegt damit bei

1.178,99 kWh t-1. Die abgeführten ABE-Produkte werden in der anschließenden Rekonden-

Annahme: Kohlenstoffdioxid als ideales Gas; keine Berücksichtigung von Wasserstoff im Fermentationsgas

Der von Qureshi et al. (2007b) betriebene 2 L-Fermenter ist mit einem Liter Fermentationsbrühe befüllt. Annah-

me: Die Füllhöhe im Fermenter beträgt 10 cm. Die Komprimierung der Fermentationsgase wird vernachlässigt.

Annäherung mit Hilfe der Software SF Pressure Drop 7.2, Annahmen für jeden einzelnen Fermenter: Gesamtrohr-

länge von 30 m; Durchmesser von 0,8 m; vier Bögen von 1 m; Berücksichtigung des Kondensators über vier serielle

Gitterrahmen

102

sation verflüssigt. Der Energiebedarf der Kondensation

wird durch die Höhe der

kondensierten Stoffströme der ABE-Produkte und des Wassers im Kondensat

bedingt und beträgt 101,03 kWh t-1 (Wu, et al., 2007). Tabelle 4-8 fasst die Bedarfe an

elektrischer Energie für die wichtigsten Komponenten der Fermentation zusammen.

Tabelle 4-8: Bedarf elektrischer Energie von Anlagenkomponenten in der Fermentation

Komponente

Stoffstromvektoren

Energiebedarf

Einheit

Gebläse

= 1.178,99

kWh t-1

Rekondensation

= 101,03

kWh t-1

Neben den oben aufgeführten Komponenten besteht weiterer Energiebedarf durch Mess-,

Steuer- und Regelungstechnik, Beleuchtung und weitere Verbraucher. Über den Korrek-

turfaktor (

) von 1,005 ist dieser Bedarf im Bedarfsvektor elektrischer Energie der

Fermentation berücksichtigt:

Gleichung 4.48

∑ ∑

| |

mit:

Kühlbedarf

In der Fermentationsstufe besteht Kühlbedarf durch die Kühlung der Fermenter

Bei der mikrobiellen Umsetzung des Substrates im Fermenter wird Wärme freigesetzt, die

zur Aufrechterhaltung optimaler Bedingungen abgeführt werden muss. Für die Auslegung

wird als Vergleichsprozess eine Ethanolfermentation von Kumar et al. (2011) herangezogen.

Ausgehend davon beträgt die abzuführende Energiemenge 25,92 MJ t-1. Der über den Be-

darfsvektor dargestellte Kühlbedarf der Fermentation kann wie folgt dargestellt wer-

den:

Gleichung 4.49

mit:

Kühlbedarf Fermenter

MJ t-1

t t-1

4.3. Umsetzung der Energiestrommodellierung

103

Ergebnis der Umsetzung

Der Bedarf an elektrischer Energie, Prozesswärme und Kühlung wird auf die Verarbeitung

von einer t aufschließbaren Substrats bezogen. Tabelle 4-9 fasst die Ergebnisse zusammen.

Tabelle 4-9: Energiestromvektoren der Fermentation, Basis 1 t aufschließbares Substrat

Energiestromvektor

Bezeichnung

Einheit

Input (-)

Output (+)

Bedarf an elektrischer

Energie

kW t-1

- 413,00

Kühlbedarf

MJ t-1

-315,14

4.3.3 Separation

Die Separation trennt das in der Fermentation verflüssigte Kondensat in ABE-Produkte

und Wasser (siehe Kapitel 4.2.3). Für die Abtrennung wird eine fraktionierte Destillation

vorgesehen. Die Produkte n-Butanol und Aceton verfügen anschließend über eine marktfähi-

ge Qualität, während Ethanol zuvor in einem weiteren Schritt durch Adsorption aufkon-

zentriert werden muss (siehe Abbildung 4-14).

Die gesamte Separation wurde von Wu et al. (2007) für einen Wasseranteil im Kondensat

von 25 % (m/m) modelliert und der Bedarf an Prozesswärme abgeschätzt. Die von Wu et al.

angenommene Zusammensetzung der ABE-Produkte unterscheidet sich geringfügig von der

der Modellanlage. Pro kg ABE-Produkte erhalten Wu et al. 0,334 kg Aceton, 0,652 kg

n-Butanol und 0,015 kg Ethanol, während für die Modellanlage 0,33 kg Aceton, 0,63 kg

n-Butanol und 0,04 kg Ethanol angenommen werden (siehe Kapitel 4.2.2). Die Abschätzung

des Energiebedarfs erfolgt daher getrennt für jedes Produkt. Die dennoch entstehenden Un-

schärfen können im Hinblick auf die geforderte Genauigkeit vernachlässigt werden. Da Wu et

al. keine vollständigen Angaben zum Bedarf von Kühlung und elektrischer Energie machen,

werden diese Mansur et al. (2010) entnommen.

104

Abbildung 4-14: Prozesse sowie Stoff- und Energieströme der Separation

Prozesswärmebedarf

Der Bedarf an Prozesswärme für die Verdampfer in den Kolonnen für n-Butanol

, Aceton

und Ethanol

ergibt sich aus dem

Durchsatz. Durch die Regeneration des Adsorbers mittels elektrischer Energie entsteht

Wärme. Diese gelangt in das Wärmeaustauschsystem der Separation und wird mit einem

Verlust von 10 % berücksichtigt. Tabelle 4-10 zeigt alle Verbraucher in der Übersicht.

Tabelle 4-10: Bedarf Prozesswärme von Anlagenkomponenten in der Separation

Komponente

Stoffstromvektoren

Energiebedarf

Einheit

n-Butanolkolonne

= 1.135,9

MJ t-1

Acetonkolonne

= 3.184,5

MJ t-1

Ethanolkolonne

= 612,2

MJ t-1

Adsorber-

regeneration

= -164,2

MJ t-1

Kondensat

Prozessdampf

Kühlwasser

Elektr. Energie

Wasser

N-Butanol-

destillation

Aceton

Ethanol

N-Butanol

Aceton-

destillation

Ethanol-

destillation Adsorption

4.3. Umsetzung der Energiestrommodellierung

105

Der Bedarfsvektor Prozesswärme der Separation ergibt sich demnach zu:

Gleichung 4.50

∑ ∑

| |

mit:

Bedarf an elektrischer Energie

Der Bedarf an elektrischer Energie der Separation entsteht zum einen durch Pumpen zur Be-

schickung der Kolonnen, zum anderen durch die Regeneration des Adsorbers. Der Bedarf der

Pumpe der n-Butanolkolonne (

) ist abhängig von der geförderten Stoffmenge an

ABE-Produkten und Wasser im Kondensat. Analog bedingt die Menge von Aceton, Ethanol

und Wasser den Bedarf der Pumpe der Acetonkolonne

und die Menge an Etha-

nol und Wasser der Pumpe der Ethanolkolonne(

). Im Adsorber wird das Aze-

otrop von Ethanol, Wasser und Acetonspuren getrennt. Der Bedarf an elektrischer Energie

für die Regeneration

wird auf die aufkonzentrierte Menge an Ethanol bezogen

(siehe Tabelle 4-11).

Tabelle 4-11: Bedarf elektrischer Energie von Anlagenkomponenten in der Separation

Komponente

Stoffstromvektoren

Energiebedarf

Einheit

Pumpe

n-Butanolkol.

= 0,94

kWh t-1

Pumpe

Acetonkol.

= 1,53

kWh t-1

Pumpe

Ethanolkol.

= 1,53

kWh t-1

Adsorber-

regeneration

= 50,60

kWh t-1

Tanklager

= 0

kWh t-1

Mess-, Steuer- und Regelungstechnik, Beleuchtung und andere kleinere Verbraucher werden

durch den Zuschlagsfaktor (

) von 1,2 berücksichtigt. Der Bedarfsvektor elektrischer

Energie der Separation ergibt sich demnach zu:

Gleichung 4.51

∑ ∑

| |

mit:

106

Kühlbedarf

Wie auch beim Bedarf an elektrischer Energie und Prozesswärme hängt der Kühlbedarf der

Wärmetauscher der Kolonnen von der Durchflussmenge ab (siehe Tabelle 4-12).

Tabelle 4-12: Kühlwasserbedarf von Anlagenkomponenten in der Separation

Komponente

Stoffstromvektoren

Energiebedarf

Einheit

Butanolkolonne

= 585,0

MJ t-1

Acetonkolonne

= 2.739,7

MJ t-1

Ethanolkolonne

= 501,8

MJ t-1

Der Bedarfsvektor an Kühlung der Separation lässt sich wie folgt darstellen:

Gleichung 4.52

∑ ∑

| |

mit:

Ergebnis der Umsetzung

Tabelle 4-13 zeigt die Ergebnisse der Umsetzung bezogen auf jeweils eine t ABE-Produkte.

Tabelle 4-13: Energiestromvektoren der Separation, Basis 1 t ABE-Produkte

Energiestromvektor

Bezeichnung

Einheit

Input (-)

Output (+)

Bedarf an elektrischer

Energie

kW t-1

-6,42

Dampfbedarf /

Dampfüberschuss

MJ t-1

-3.982,32

Kühlbedarf

MJ t-1

-2.899,49

4.3.4 Wasseraufbereitung

Aktivität reinigt das Wasser aus der Fermentationsbrühe und stellt Prozesswärme und

elektrische Energie bereit (siehe Abbildung 4-15). Eine umfassende Beschreibung des Auf-

baus findet sich in Kapitel 4.2.4. Die Ermittlung der Energiebedarfe beziehungsweise der

Energiebereitstellung erfolgt auf Basis von Herstellerangaben (vgl. hierzu: GIG Karasek

(2012)) und der Abschätzung über Näherungen.

4.3. Umsetzung der Energiestrommodellierung

107

Abbildung 4-15: Prozesse sowie Stoff- und Energieströme der Wasseraufbereitung

Prozesswärmebedarf / -Bereitstellung

Der mechanische Brüdenverdichter im Verdampfer wird mit elektrischer Energie betrieben.

Die durch die Verdichtung eingetragene thermische Energie ist groß genug, die Verdamp-

fungsenergie des Prozesses bereitzustellen. Zusätzlicher Prozessdampf ist daher nur in sehr

geringen Mengen für das Anfahren erforderlich und wird im Folgenden nicht berücksichtigt.

Zum Energiegehalt des Rückstandes einer ABE-Fermentation aus Weizenstrohhydrolysat

liegen in der Literatur keine Angaben vor. Im Folgenden wird daher eine Abschätzung des

Heizwertes des brennbaren Rückstandes auf Basis seiner Bestandteile vorgenommen. Im

Rückstand der Fermentationsbrühe liegen nicht hydrolysierte Cellulose und Hemicellulose,

Lignin, sonstige Strohbestandteile, nicht umgesetzte Zucker, Zellmasse, Enzyme und ABE-

Verluste vor. Die Konzentrationen dieser Bestandteile in den Reststoffen der Fermentations-

brühe wurden bereits in Kapitel 4.2.2 abgeschätzt, im Folgenden werden die entsprechenden

Heizwerte quantifiziert.

Zum enzymatisch nicht aufschließbaren Rest von Cellulose und Hemicellulose liegen keine

Angaben vor. Es wird daher angenommen, dass beide jeweils gleich stark verzuckert werden

und der Heizwert in Form eines gewichteten Durchschnittes vorliegt. Ausgehend von den

Heizwerten für Cellulose und Hemicellulose von 17,3 und 16,2 MJ kg-1 beträgt deren durch-

schnittlicher Heizwert

16,9 MJ kg-1. Der Heizwert von Lignin wird mit

28,8 MJ kg-1 angegeben (Piechota, 2011). Zur Ermittlung des Energiegehaltes der sonstigen

Bestandteile, Enzyme und Zellmasse wird ein Heizwert in einer Höhe von 17 MJ kg-1

angenommen. Der Heizwert der nicht umgesetzten Zucker beträgt 15,6 MJ kg-1.

Gewichtung nach Anteilen in Weizenstroh von 48,57 und 27,7 % (m/m) für Cellulose bzw. Hemicellulose (Saha, et

al., 2005)

Fermenta-

tionsbrühe

Prozessdampf

(Bedarf)

Elektr. Energie

(Bedarf)

Asche

Wasser

Wirbelschicht-

verbrennung /

Dampfkessel

Prozessdampf

(Produktion)

Elektr. Energie

(Produktion)

MBV-

Verdampfer

Turbo-

generator

Kühlwasser

108

Für die Betrachtung der ABE-Verluste ist zunächst zu ermitteln, welche Bestandteile nach

dem Verdampfungsprozess noch für die Verbrennung herangezogen werden können. Aceton

und Ethanol weisen einen geringeren Siedepunkt von 56 beziehungsweise 78 °C auf als Was-

ser. Es kann daher davon ausgegangen werden, dass diese während der Eindampfung ge-

meinsam mit dem Wasser der Fermentationsbrühe vollständig abgetrennt werden. Für

n-Butanol mit einem Siedepunkt von 118 °C trifft das nur teilweise zu. Der Heizwert ist da-

her kein gewichteter Durchschnitt der Produkte, sondern entspricht dem von n-Butanol

mit 33,1 MJ kg-1.

Im Folgenden wird angenommen, dass 70 % des enthaltenen n-Butanols der Verbren-

nung zugeführt werden. Aus den Produkten von Konzentration und Heizwert ergibt sich der

gewichtete durchschnittliche Heizwert des Rückstandes. Es wird angenommen, dass ein Teil

der genannten Bestandteile während der Fermentation durch Nebenreaktionen in weniger

energiereiche Produkte zersetzt wird. Zur Berücksichtigung des Verlustes wird der Heizwert

mit dem Korrekturfaktor

0,98 verringert.

Gleichung 4.53

(∑

)

mit:

Heizwert Verdampfungs-

rückstand

MJ t-1

Heizwerte einzelner Rück-

standsbestandteile

MJ t-1

Konzentration einzelner

Rückstandsbestandteile

t t-1

Heizwert ABE-Produkte

MJ t-1

Konzentration ABE-

Produkte im Rückstand

t t-1

Korrekturfaktor Heizwert

Der aus der Verdampfung in die Verbrennung geführte Rückstand weist einen Wassergehalt

von 50 % (m/m) auf. Die zur Verdampfung dieser Menge bereitzustellende Wärme

steht daher nicht mehr für die Erzeugung von Prozessdampf zur Verfügung. Sie

wird im Folgenden abgeschätzt. Dabei wird davon ausgegangen, dass die Temperatur des

Rückstands durch eine Vorwärmung mit der Hilfe von Rauchgas 70 °C beträgt. Unter annä-

hernd atmosphärischen Bedingungen beträgt die Temperaturdifferenz somit 30 K.

Für die Abschätzung der zur Verdampfung notwendige Wärmemenge wird eine Wärmeka-

pazität von 4,190 kJ kg-1 K-1 und eine Verdampfungsenthalpie von 2.257 kJ kg-1

angenommen. Die aufzubringende Wärme

ergibt sich damit wie folgt.

4.3. Umsetzung der Energiestrommodellierung

109

Gleichung 4.54

mit:

Wärmebedarf

MJ t-1

Spezifische Wärmekapazität

kJ t-1 K-1

Temperaturdifferenz

Verdampfungsenthalpie Wasser

kJ t-1

Der Wirkungsgrad

des Kessels wird mit 95 % angenommen. Die durch den Kessel

bereitgestellte Prozesswärme wird für die Bereitstellung von Prozessdampf und elektrischer

Energie herangezogen. Der dafür potentiell zur Verfügung stehende Bedarfs- beziehungs-

weise Bereitstellungsvektor der Wasseraufbereitung ergibt sich demnach zu:

Gleichung 4.55

(

)

mit:

Energiestromvektor potentielle

Prozesswärmebereitstellung

MJ t-1

Verdampfung Wasser in

Rückständen

MJ t-1

Heizwert Verdamp-

fungsrückstand

MJ t-1

Wirkungsgrad des Kessels

Ausgehend vom Energiestromvektor kann der Bedarf anderer Aktivitäten an Pro-

zesswärme

gedeckt werden. Der gegebenenfalls vorliegende Überschuss

steht zur Erzeugung von Elektrizität zur Verfügung. Der resultierende Energiestromvektor

kann damit wie folgt dargestellt werden.

Gleichung 4.56

{

mit:

Energiestromvektor Pro-

zesswärmebereitstellung

MJ h-1

Energiestromvektor potentielle

Prozesswärmebereitstellung

MJ h-1

Energiestromvektor Pro-

zesswärmebedarf

MJ h-1

Der gewählte aktivitätsanalytische Ansatz lässt an diesem Punkt jedoch noch keinen quantitativen Vergleich von

Energiebereitstellung und Energiebedarf zu.

110

Daraus ergibt sich der zur Bereitstellung von elektrischer Energie einsetzbare Energie-

stromvektor wie folgt:

Gleichung 4.57

{

mit:

Energiestromvektor Prozess-

wärme für elektrische Energie

MJ h-1

Energiestromvektor potentiel-

le Prozesswärmebereitstellung

MJ h-1

Energiestromvektor Prozess-

wärmebedarf

MJ h-1

Bereitstellung und Bedarf an elektrischer Energie

Der in Form des Energiestromvektors vorliegende Dampf wird mittels einer Dampf-

turbine und eines Generators zur Bereitstellung von elektrischer Energie eingesetzt. Für die

Umwandlung wird ein Gesamtwirkungsgrad

von 35 % (m/m) angenommen. Die be-

reitgestellte elektrische Energie steht abzüglich des Bedarfs der Wasseraufbereitung für an-

dere Aktivitäten zur Verfügung.

In der Wasseraufbereitung ist der mechanische Brüdenverdichter im Verdampfer Haupt-

verbraucher elektrischer Energie. Der Bedarf des Verdichters ist von der verdampften bezie-

hungsweise recycelten Wassermenge

abhängig. Dieser entspricht dem

Stoffstromvektor . Der Energiebedarf

wird auf Basis von Herstellerangaben

mit 17 kWh t-1 abgeschätzt (GIG Karasek, 2012).

Über den Bedarf der oben aufgeführten Komponenten hinaus umfasst die Wasseraufbe-

reitung weitere Verbraucher. Dazu zählen neben Mess-, Steuer- und Regelungstechnik bei-

spielsweise der anteiliger Bedarf für Verwaltungsaufgaben. Diese Verbraucher werden

pauschal mit Hilfe des Zuschlagsfaktors (

) von 1,1 abgedeckt. Unter Berücksichtigung

der Bereitstellung elektrischer Energie ergibt sich der Bedarfs- beziehungsweise Bereitstel-

lungsvektor der Wasseraufbereitung demnach zu:

4.3. Umsetzung der Energiestrommodellierung

111

Gleichung 4.58

mit:

Energiestromvektor

elektrische Energie

MJ h-1

Zuschlagsfaktor

Wasseraufbereitung

Bedarf elektrische Energie

Verdampfer

MJ t-1

Stoffstromvektor Wasser

t h-1

Energiestromvektor Prozess-

wärme für elektrische Energie

MJ h-1

Wirkungsgrad

elektrische Energie

Die elektrische Leistung der Turbine und des Generators entspricht damit dem Bereitstel-

lungsvektor . Dieser bildet die Grundlage der in Kapitel 5 folgenden Investitionskosten-

schätzung. Um eine einheitliche Nomenklatur zu gewährleisten, wird die Leistung der

Turbine im Folgenden mit

angegeben.

Kühlbedarf

Der Kühlbedarf der Modellanlage wird mit Hilfe von Kühlwasser gedeckt. Das Kühlwasser

erwärmt sich dabei von 25 auf 30 °C. Bedarf an Kühlwasser besteht in der Wasseraufberei-

tung durch den Kondensator der Dampfturbine. Der Anteil des Energiestromvektors ,

der nicht in elektrische Energie umgewandelt wird, muss über den Kondensator abgeführt

werden oder tritt als Übertragungs- oder Abstrahlverlust

auf. Übertragungs- und

Abstrahlverluste werden pauschal mit 1 % angenommen. Der Kühlbedarf der Wasseraufbe-

reitung ergibt sich demnach zu:

Gleichung 4.59

mit:

Energiestromvektor

Kühlbedarf

MJ h-1

Energiestromvektor Prozess-

wärme für elektrische Energie

MJ h-1

Wirkungsgrad elektri-

sche Energie

Verlust

Ergebnis der Umsetzung

Der erzeugte Prozessdampf reicht aus, den eigenen Bedarf zu decken und darüber hinaus

Prozesswärme für die anderen Aktivitäten bereitzustellen. Darüber hinaus kann ein erhebli-

cher Anteil des Gesamtbedarfes elektrischer Energie aus dem Dampfüberschuss erzeugt

werden (Tabelle 4-14).

112

Tabelle 4-14: Energiestromvektoren der Fermentation, Basis 1 t aufschließbares Substrat

Energiestromvektor

Bezeichnung

Einheit

Input (-)

Output (+)

Bedarf an elektrischer

Energie

kW t-1

63,88

Dampfbedarf / Dampf-

überschuss

MJ t-1

180,41

Kühlbedarf

MJ t-1

-522,93

4.4 Ergebnisse des Stoff- und Energiestrommodells

Für die Modellierung der Stoff- und Energieströme wird der Ansatz der linearen Aktivitäts-

analyse gewählt und auf die Problemstellung übertragen. Das Ergebnis ist eine Einteilung in

vier Prozessstufen beziehungsweise Aktivitäten, die mit Hilfe eines Gleichungssystems be-

schrieben werden. Die betrachteten Aktivitäten und bilden die zur Verfügung

stehende Technologiemenge ab. Dabei bestimmen die dargestellten Einsatzstoffe und Pro-

dukte der jeweiligen Aktivitäten den = 22-dimensionlen Güterraum. Die Grundform jedes

Aktivitätsvektors kann somit wie folgt dargestellt werden:

[

]

[

]

Aktivitätsvektoren

Die Aktivitätsvektoren der Biomassevorbereitung , Fermentation , Separation

und Wasseraufbereitung folgen aus der Umsetzung in den Kapiteln 4.2 und 4.3. Sie las-

sen sich wie folgt abbilden:

4.4. Ergebnisse des Stoff- und Energiestrommodells

113

[

]

[

]

[

]

[

]

Umweltvektor

Die Modellierung der Massenströme erfolgt ausgehend von Gleichung 4.15, der geplanten

Kapazität von 100.000 t a-1 ABE-Produkte und der Produktionsdauer von

8.000 h a-1. Durch Auflösen erhält man für die Intensitäten = 399.440, = 255.456, =

99.500 und = 2.841.696. Der Umweltvektor ergibt sich damit wie folgt:

[

]

[

]

114

Stoff- und Energieströme der Modellanlage

Bezogen auf eine Produktionsdauer von 8.000 h a-1 lässt sich aus den oben aufgeführ-

ten jährlichen Massen die jährliche Massenbilanz ermitteln. Sie ist die Basis für die Erweite-

rung des Modells um eine wirtschaftliche und ökologische Betrachtung.

Tabelle 4-15: Stoff- und Energieströme der Modellanlage des Basisszenarios

Bezeichnung

Einheit

Vektor

Betrag a-1

Betrag h-1

Weizenstroh (FM)

-464.465

-58,1

Wasser

-57.060

-7,1

Schwefelsäure

-41.142

-5,1

Calciumhydroxid

-31.083

-3,9

Gips

44.002

5,5

Enzyme

-15.583

-1,9

Gasförmige Emissionen

425.558

53,2

n-Butanol (99,5%)

63.000

7,9

Aceton (99,5%)

33.000

4,1

Ethanol (99,5%)

4.000

0,5

Asche

39.774

5,0

Elektrische Energie

kWh

60.432.528

4.321

Prozesswärme

Kühlbedarf

-2.030.044.690

-253.755

Zusammenfassung

Im vorliegenden Kapitel wurde ein Stoff- und Energiestrommodell einer Modellanlage zur

Herstellung von n-Butanol entwickelt. In diesem Rahmen wurde ein Basisszenario definiert.

Als Grundlage für die Erweiterung des Modells um eine wirtschaftliche und ökonomische Be-

trachtung liegt eine aggregierte Form aller Stoff- und Energieströme vor, die die Grenzen der

Anlage überschreiten. Darüber hinaus ermöglicht das entwickelte Modell die Berücksichti-

gung technischer und technologischer Modifikationen. In Kapitel 7 wird ein Fortschrittssze-

nario unter Berücksichtigung möglicher technologischer Entwicklungen vorgestellt. Im

Gegensatz zum Basisszenario kommen in diesem Szenario auch Konzepte zum Einsatz, die

großtechnisch nicht etabliert sind.

115

5 Erweiterung des Modells um eine

Wirtschaftlichkeitsbetrachtung

Die gerätetechnische Einsetzbarkeit von n-Butanol als Biokomponente wird in Kapitel 3

grundsätzlich nachgewiesen. Darüber hinaus wird ein Modell zur Produktion von n-Butanol

aus Weizenstroh in Form einer Stoff- und Energiestrommodellierung in Kapitel 4 vorgelegt.

Das Ziel dieses Kapitels ist die Erweiterung des Modells um eine Wirtschaftlichkeitsbetrach-

tung. Dabei wird das entwickelte Stoff- und Energiestrommodell zunächst um eine Investiti-

onskostenschätzung der Modellanlage zur Produktion von n-Butanol aus Reststroh

erweitert. Basierend darauf erfolgt im zweiten Schritt die Abbildung der Zahlungsströme der

Modellanlage. Alle Annahmen der folgenden Umsetzung basieren dabei auf dem Preisniveau

des Jahres 2012. Den Abschluss bildet die Darstellung der Ergebnisse.

5.1 Investitionskostenabschätzung der Modellanlage

In der angelsächsischen Literatur werden die Begriffe Kostenschätzung (cost estimating) und

Kostenkalkulation (cost calculation) klar getrennt. Die Betriebswirtschaft und das betriebli-

chen Controlling bezeichnen Kostenschätzung im deutschen Sprachraum dennoch häufig als

Kalkulation. Im Folgenden wird unter Kostenkalkulation eine Aufsummierung ex post aller

tatsächlichen Kosten auf Basis von Einzelpreisen zu einer Gesamtposition verstanden. Die

Kostenschätzung beschreibt ex ante eine Näherung auf Basis der zur Verfügung stehenden

Angaben und Annahmen (Strauch, 2008).

Im Folgenden werden einleitend die Kapitalbedarfspositionen einer prozesstechnischen

Anlage dargestellt sowie bestehende Ansätze zur Kostenschätzung diskutiert. Nach der Iden-

tifikation eines geeigneten Verfahrens folgt die Umsetzung der Investitionskostenschätzung

auf Basis der in Kapitel 4 identifizierten Stoff- und Energieströme. Das Kapitel schließt mit

der Auswertung der Ergebnisse.

116

5.1.1 Methodisches Vorgehen der Investitionskostenabschätzung einer

Modellanlage zur Herstellung von n-Butanol

5.1.1.1 Kostenstruktur prozesstechnischer Anlagen

In der Literatur existieren verschiedene Strukturen zur Erfassung der Kapitalbedarfspositio-

nen. Sie unterscheiden sich hinsichtlich der Klassifizierung der einzelnen Positionen (vgl.

hierzu: (Remmers, 1991; Peters, et al., 2004; Dysert, 2003)). Exemplarisch wird im Folgen-

den das Vorgehen von Peters et al. vorgestellt.

Die Gesamtinvestition (Total Capital Investment, TCI) setzt sich aus den fixen Investition

(Fixed Capital Investment, FCI) und dem Umlaufvermögen (Working Capital, WC) zusammen.

Um der im Anlagenbau verwendeten Nomenklatur gerecht zu werden, werden die Begriffe

im Folgenden in englischer Sprache verwendet.

Gleichung 5.1

mit:

Total Capital Investment

€

Fixed Capital Investment

€

Working Capital

€

Das Fixed Capital Investment enthält alle Kosten, die im direkten Zusammenhang mit der Er-

richtung der Anlage stehen. Dazu zählen direkte Kosten (Direct Cost, DC) und indirekte Kos-

ten (Indirect Cost, IC).

Gleichung 5.2

mit:

Fixed Capital Investment

€

Direct Cost

€

Indirect Cost

€

Direct Cost umfassen die Komponenten der Anlage und alle Positionen, die unmittelbar der

Herstellung der Funktionalität zugeordnet werden können. Indirect Cost umfassen alle wei-

teren Kosten, die beispielsweise für die Planung und Errichtung, zu deren Kontrolle und Ge-

nehmigung anfallen. Die Zusammensetzung der Kapitalbedarfspositionen einer Anlage

variieren mit ihrer Art. Tabelle 5-1 zeigt eine Aufstellung des Fixed Capital Investment.

5.1. Investitionskostenabschätzung der Modellanlage

117

Tabelle 5-1: Fixed Capital Investment prozesstechnischer Anlagen

(in Anlehnung an Peters (2004))

Fixed Capital Investment (FCI)

Direct Cost

Anteil der FCI

Apparate und Maschinen inkl. Ersatzteile, Transport etc.

15-40 %

Montage

6-14 %

Mess-, Steuer- und Regelungstechnik

2-12 %

Rohrleitungen

4-17 %

Elektrische Ausrüstung

2-10 %

Gebäude und Stahlbau

2-18 %

Grundstückserschließung und Infrastruktur

2-5 %

Nebenanlagen und –Einrichtungen

8-30 %

Grundstück

1-2 %

Indirect Cost

Anteil der FCI

Ingenieurleistungen und Überwachung

4-20 %

Genehmigung und Rechtskosten

4-17 %

Kosten für Baustelleneinrichtung und –betrieb

1-3 %

Unternehmergewinn

2-6 %

Unvorhergesehenes

5-15 %

Das Working Capital beinhaltet alle Positionen zur Erstinbetriebnahme und zum Betrieb der

Anlage. Es umfasst den Lagerbestand an Roh-, Hilfs- und Betriebsstoffen sowie Fertig- und

Halbfertigerzeugnissen zur Erstinbetriebnahme. Darüber hinaus sind Forderungen, Steuer-

zahlungen und sonstige Verbindlichkeiten enthalten. Abhängig von den Zahlungsmodalitäten

für Forderungen und Verbindlichkeiten beträgt die Höhe des Working Capital üblicherweise

die Summe der Produktionskosten von 1-2 Monaten.

5.1.1.2 Ansätze zur Investitionskostenabschätzung

5.1.1.2.1 Summarische Verfahren

Bei summarischen Verfahren erfolgt die Investitionskostenabschätzung auf Basis des Umsat-

zes, der Kapazität oder der Zahl von Teilsystemen. Bauliche und/oder technische Besonder-

heiten werden nicht berücksichtigt. Grundlage der Abschätzungen sind historische

Vergleichsanlagen oder andere Datensätze. Summarische Verfahren zählen damit zu den

stochastischen Methoden (Dysert, 2003). Im Folgenden werden die wichtigsten summari-

schen Verfahren in Anlehnung an Kerdoncuff (2008) vorgestellt.

Umschlagskoeffizient des Anlagekapitals

Bei dieser groben Schnellschätzmethode wird der Anlagekapitalbedarf aus dem geplanten

Jahresumsatz und den branchenspezifischen Investitionskosten pro Produktmenge ermittelt

(Schembra, 1993a). Dabei bleibt der Einfluss der Kapazität auf die Investition unberücksich-

118

tigt. Darüber hinaus werden auch die Rahmenbedingungen prozesstechnischer Anlagen

nicht beachtet, die sich mit dem Standort und dem Baujahr stark unterscheiden. Aufgrund

der hohen Unsicherheit findet die Methode in der Praxis daher kaum Anwendung (Schleef,

1999; Schweyer, 1952).

Spezifische Kapitalbedarfsziffern

Die Kritik am Verfahren des Umschlagskoeffizienten des Anlagekapitals führte zur Übertra-

gung des Ansatzes auf ein kapazitätsgestütztes Modell. Dabei wird der Anlagekapitalbedarf

aus der geplanten Anlagenkapazität abgeleitet. Im einfachsten Fall wird die Proportionalität

des Kapitalbedarfs zur geplanten Kapazität angenommen und das Anlagekapital über die

Extrapolation des Kapitalbedarfes einer bestehenden Anlage abgeschätzt. Da technologie-

spezifische Einflüsse nicht beachtet werden, weist diese Vorgehensweise eine hohe Unge-

nauigkeit auf. Durch die Einbeziehung von Preisentwicklungen, Standorteinflüssen und der

Berücksichtigung kapazitätsabhängiger Einflüsse kann die Genauigkeit jedoch deutlich er-

höht werden (Kerdoncuff, 2008). Im Folgenden werden die drei Verfahren vorgestellt.

- Zeitindizes

Zur Kompensation unterschiedlicher Errichtungszeitpunkte kann auf Zeitindizes zurückge-

griffen werden. Zeitindizes bilden die Preisentwicklung über die Zeit für Komponenten oder

Gesamtanlagen anhand eines Warenkorbs ab. Insbesondere für den nordamerikanischen

Raum können unter anderem der Chemical Engineering Plant Cost Index, der Marshall and

Swift installed-Equipment Index und der Engineering News-Record Construction Index heran-

gezogen werden. Die Preisentwicklung für den deutschen Raum wird seit 1962 durch den

Kölbel-Schulze-Index abgebildet. Alle Indizes werden regelmäßig, überwiegend monatlich,

veröffentlicht. Der wichtigste internationale Index ist der Chemical Engineering Plant Cost In-

dex (Cooker, 2007). Sein Verlauf der letzten Jahre ist in Abbildung 5-1 dargestellt.

Abbildung 5-1: Verlauf der Jahresmittelwerte des Chemical Engineering

Plant Cost Index (vgl. Chemical Engineering (2001-2011))

100

200

300

400

500

600

700

2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

CEPCI

5.1. Investitionskostenabschätzung der Modellanlage

119

Aufgrund technologischer Fortschritte sind Abschätzungen mit Hilfe des Indexes umso ge-

nauer, je kürzer der zwischen den Zeitpunkten liegende Zeitraum ist. Der Ansatz ist insbe-

sondere für Schätzungen innerhalb eines Zeitraumes von zehn Jahren geeignet (Peters, et al.,

2004).

Gleichung 5.3

mit:

Investition zum Zeitpunkt a

€

Investition zum Zeitpunkt b

€

Index zum Zeitpunkt a

Index zum Zeitpunkt b

- Standortindizes

Neben einer zeitlichen Preisentwicklung treten Unterschiede in den standortabhängigen Be-

dingungen auf. Diese können die Vergleichbarkeit des Anlagekapitals prozesstechnischer An-

lagen insbesondere in unterschiedlich entwickelten Ländern beeinflussen. Zur

Kompensation können Standortindizes herangezogen werden, die aus der Nachkalkulation

durchgeführter Projekte stammen. Unter anderem werden unterschiedliche Produktivität,

klimatische Verhältnisse, Verfügbarkeit von Prozessausrüstung, Berufsausbildungsniveau

und Lohnniveau berücksichtigt (Schembra, 1993b). Die regelmäßige Veröffentlichung geht

auf Winton (1977) zurück.

- Größendegressionsansatz

Die bekannteste der summarischen Verfahren ist die Kapazitätsmethode mit Degressionsex-

ponenten. Williams (1947) erkannte, dass die Anlagekosten bestimmter Apparate und Ma-

schinen unterproportional zur Kapazität mit einem Exponenten von 0,6 steigen. Chilton

(1950) erweiterte den Ansatz auf die Investitionskosten von Komplettanlagen und konnte

die Gesetzmäßigkeit allgemein bestätigen. Dies hat unter anderem folgende Gründe. Der Ma-

terialaufwand für Behälter und Rohrleitungen wächst unterproportional zu deren Volumen,

ebenso der Aufwand für die Planung, Montage und die Mess-, Steuer- und Regelungstechnik.

Der Degressionsexponent variiert mit Anlagentyp und Branche. Eine Reihe detaillierter Da-

tenbanken dazu wurden u.a. von Guthrie (1977), Kölbel (1982), Garret (1989) und Schembra

(1993b) veröffentlicht:

120

Gleichung 5.4

(

)

mit:

Investition bei Kapazität a

€

Investition bei Kapazität b

€

Kapazität a

t a-1

Kapazität b

t a-1

Degressionsexponent

Typisch sind Degressionsexponenten zwischen 0,5 und 0,85 (Dysert, 2003). Die Genauigkeit

des Verfahrens liegt bei etwa 50 % (AACEI, 2011). Der spezifische Degressionsexponent

steigt mit zunehmender Kapazität an (siehe Abbildung 5-2). Bei hohen Kapazitäten ist es

wirtschaftlich oft sinnvoller, zwei Standardaggregate anstelle eines großen einzusetzen

(Dysert, 2003). Der spezifische Degressionsexponent beträgt in diesen Fällen annähernd 1.

Abbildung 5-2: Verlauf des Degressionsexponenten in Abhängigkeit der

Kapazität in logarithmischer Darstellung (in Anlehnung an Dysert

(2003))

Hauptkritikpunkte der ausschließlichen Nutzung dieser Methode sind die Nichtbeachtung

des technologischen Fortschritts und die grundsätzliche Schwierigkeit, Anlagen durch ihre

unterschiedlichen Konfigurationen und Standorte zu vergleichen (vgl. hierzu: Holland et al.

(1988)). Darüber hinaus sind Ausschlüsse aus dem Lieferumfang des Anlagenbauers oft un-

bekannt. Um höhere Genauigkeiten zu erreichen, sollte die Methode nur unter deren Berück-

sichtigung zur Anwendung kommen (Strauch, 2008).

Es existieren weitere Vorgehensweisen, die auf diesem Ansatz basieren (vgl. hierzu:

Schembra (1993b)). Zu den bekanntesten zählen die Methoden von Allen (1975; 1976), Her-

bert und Bisio (1976), Stallworthy (1970), Taylor (1977) sowie Wilson (1971). Der Größen-

Kapazität

Investition

Kapc

Kapb

Kapa

Kapd

5.1. Investitionskostenabschätzung der Modellanlage

121

degressionsansatz kann darüber hinaus Anwendung in der Abbildung der Personalkosten in

Abhängigkeit der Kapazität einer Anlage finden (vgl. hierzu: Hamelinck et al. (2005), Lange

(2007)).

5.1.1.2.2 Zuschlagsfaktormethoden

Zuschlagsfaktormethoden berücksichtigen die eingesetzte Technologie in Produktionssys-

temen detaillierter als summarische Verfahren. Sie liefern daher eine höhere Genauigkeit.

Voraussetzung ist die Ermittlung aller Kosten für Apparate und Maschinen. Diese Klasse von

Schätzmethoden wird daher auch Equipment-Factored Estimation (EFE) genannt. Zuschlags-

faktormethoden basieren auf aktuellen Lieferantenangeboten und zählen damit zu den de-

terministischen Schätzmethoden (Dysert, 2003). Die Verbesserung in der Genauigkeit

gegenüber summarischen Verfahren lässt sich maßgeblich auf die bekannte Kostenstruktur

prozesstechnischer Anlagen zurückführen (siehe Kapitel 5.1.1.1). Der Anteil der Kosten für

Apparate und Maschinen an den Gesamtinvestitionen von Anlagen ist für ähnliche Typen

vergleichbar hoch. Die Nebenpositionen weisen hingegen eine stärkere Abhängigkeit von

den Randbedingungen auf (Strauch, 2008). Infolge der projektindividuellen Berücksichti-

gung der Randbedingungen steigt die Genauigkeit.

Globale Zuschlagssätze

Basis der Methode ist eine detaillierte Kostenermittlung der Apparate und Maschinen .

Die Summe der Kosten wird ausschließlich mit einem Globalfaktor multipliziert. Eine Be-

rücksichtigung von direkten und indirekten Nebenpositionen wird im Unterschied zur spä-

ter diskutierten Methode differenzierter Zuschlagssätze nicht vorgenommen. Die Methode

wurde von Lang (1948) entwickelt und ist auch als der Lang’sche Ansatz bekannt. Lang un-

terscheidet nach verschiedenen Aggregatzuständen von Prozessmedien. Für feste Medien

schlägt er einen Zuschlagsfaktor von 3,1 auf alle Apparate und Maschinen vor, für flüssige

4,74 und für fest-flüssige 3,63. Haselbarth (1960), Miller (1965), Wilson (1971), Mach

(1971) und andere entwickelten den Ansatz in Bezug auf die Berücksichtigung von Tempera-

tur und den Druck der Medien sowie der eingesetzten Werkstoffe weiter.

Mit dieser Methode lassen sich zwar technologische Entwicklungen abbilden, jedoch ist

der Aufwand zur Erstellung einer detaillierten Kostenermittlung relativ hoch. Detaillierte

Kosteninformationen für Apparate und Maschinen liegen meist erst in der Phase des Basic

Engineerings vor. Daher resultiert ein häufiger Schätzfehler dieser Methode aus der Unvoll-

ständigkeit der Ausgangslisten (Baasel, 1990). Die Genauigkeit liegt bei etwa ± 30 %

(Schembra, 1993b).

Differenzierte Zuschlagssätze

Wie auch bei der Schätzung mit globalen Zuschlagssätzen basiert die Schätzung mit differen-

zierten Zuschlagssätzen auf einer detaillierten Ermittlung der Kosten für Apparate und Ma-

schinen . Im Unterschied werden hier jedoch differenzierte Zuschlagssätze für alle

122

Nebenpositionen angewendet. Sie berücksichtigen beispielsweise den Aggregatzustand der

Medien, die Kapazität der Anlage und verwendete Werkstoffe. Die Methoden differenzierter

Zuschlagssätze gelten daher als die Weiterentwicklung der Methoden globaler Zuschlagssät-

ze (Schembra, 1993b). Grundsätzlich lassen sich dabei additive und multiplikative Methoden

unterscheiden:

Gleichung 5.5

∑

∏

mit:

Investition

€

Investition Apparate &

Maschinen

€

Zuschlagssatz

Methoden differenzierter Zuschlagssätze sind u.a. von Chilton (1949), Bach (1958), Garret

(1989) und Rudd (1968) vorgestellt worden. Tabelle 5-2 zeigt exemplarisch die differenzier-

ten Zuschläge der Methode nach Peters et al. (2004). Die Genauigkeiten von Methoden mit

differenzierten Zuschlagssätzen liegen bei ± 20 – 30 %. Werden mit der Methode ähnliche

konfigurierte Anlagen verglichen kann die Genauigkeit auf bis zu ± 10 % steigen (Peters, et

al., 2004).

5.1. Investitionskostenabschätzung der Modellanlage

123

Tabelle 5-2: Investitionskostenabschätzung mit Hilfe differenzierter Zuschlagssätze nach Peters et al.

(2004)

Anteil (% ) in Abhängigkeit des Anlagentyps

Feststoff

Fest-Flüssig

Flüssigkeit

Direct Cost

Apparate und Maschinen

(inkl. Ersatzteile, Transport etc.)

100

Montage

Mess-, Steuer- und Regelungstechnik

Rohrleitungen

Elektrische Ausrüstung

Gebäude und Stahlbau

Grundstückserschließung und Infrastruktur

Nebenanlagen und –Einrichtungen

Summe Direct Cost

269

302

360

Indirect Cost

Ingenieurleistungen und Überwachung

Kosten für Baustelleneinrichtung und –betrieb

Genehmigung und Rechtskosten

Unternehmergewinn

Unvorhergesehenes

Summe Indirect Cost

128

126

144

Summe Fixed Capital Investment

397

428

504

Working Capital (15% des Total Capital Investment)

Total Capital Investment

467

504

593

5.1.1.2.3 Modulare Methoden

Modulare Methoden zielen auf eine weitere Detaillierung der Anlagenkomponenten in Mo-

dule und eine damit verbundene höhere Genauigkeit. Ausgangspunkt für die Entwicklung

modularer Methoden ist die Feststellung, dass nicht alle Anlagenteile beziehungsweise Mo-

dule den gleichen Anforderungen hinsichtlich Druck, Temperatur oder Werkstoffeigenschaf-

ten unterliegen (Remmers, 1991). Die Modularisierung lässt sich prinzipiell für alle bisher

genannten Methoden anwenden. Im Folgenden wird sie für Methoden der globalen und dif-

ferenzierten Zuschlagssätze sowie für das modulare Konzept auf Basis objektorientierter

Werkzeuge dargestellt.

Modulare Faktormethoden für globale Zuschlagssätze

Basierend auf der Methode globaler Zuschlagssätze werden die Kosten für direkte und indi-

rekte Nebenpositionen mit Hilfe eines Zuschlagssatzes abgebildet. Diese basieren auf den In-

124

vestitionen für Apparate und Maschinen eines jeden Moduls. So entwickelte Wroth (1960)

einen Ansatz, in dem er für jedes Modul den Typ der eingesetzten Komponenten für die

Schätzung des Zuschlagssatzes berücksichtigt. Clerk (1963) schlägt einen ähnlichen Ansatz

hinsichtlich der Werkstoffwahl vor. Der Vorteil dieser Methoden liegt wie auch bei den all-

gemeinen globalen Zuschlagssätzen in der einfachen Handhabung und der Einsetzbarkeit in

frühen Planungsphasen. Die Genauigkeiten liegen bei ± 25 – 30 %.

Modulare Faktormethoden für differenzierte Zuschlagssätze

Eine deutliche Verbesserung der Genauigkeiten bieten modulare Faktormethoden, die auf

differenzierten Zuschlagssätzen basieren. Wie auch bei den allgemeinen Methoden differen-

zierter Zuschlagsätze wird die Kenntnis der Kosten aller Hauptpositionen vorausgesetzt. Sie

ist damit erst in der Phase des Basic Engineerings anzuwenden. Prinzipiell existieren auch

hier additive und multiplikative Methoden. Exemplarisch für einen additiven Aufbau steht

die Methode von Hand (1958). Er orientiert sich am Lang’schen Ansatz (siehe Kapitel

5.1.1.2.2) und differenziert die Ausrüstungstypen über die Prozessmedien anstatt über die

Aggregatzustände. Dabei werden für jede Position, wie Kolonne, Wärmetauscher, Pumpe,

spezifische Zuschläge für Material, indirekte Kosten und Montage erhoben (Dhillon, 1989).

Gleichung 5.6

∑

mit:

Investition

€

Investition der Ausrüstungsart z

€

Zuschlagssatz

Miller (1965) berücksichtigt in der von ihm vorgestellten Methode den Einfluss der Unsi-

cherheit. Das Ergebnis ist eine stochastische Auswertung mit einem Erwartungswert und ei-

nem Konfidenzintervall. Für jedes Modul ermittelt der Anwender der Methode verschiedene

Szenarien in Abhängigkeit ihres Aufwandes. Diese können beispielsweise ein wahrscheinli-

ches durchschnittlich aufwändiges Szenario, ein wenig aufwändiges und ein sehr aufwändi-

ges Szenario sein.

Eine weitere Methode von Guthrie (1974) greift das Prinzip der Methode von Hand (1958)

auf. Über die Differenzierung nach Hauptkomponenten hinaus unterscheidet Guthrie die Zu-

schlagsfaktoren nach Disziplinen wie Montage, Beton, Stahlstruktur oder Verrohrung. Neben

den einzelnen Modulen für verschiedene Ausrüstungsgegenstände definiert er ein Normmo-

dul für unbekannte Ausrüstung. Außerdem stehen Module zur Berücksichtigung der Gelän-

deerschließung, für Gebäude, Hilfs- und Nebenanlagen und zur Bestimmung indirekter

Projektkosten zur Verfügung (Strauch, 2008).

5.1. Investitionskostenabschätzung der Modellanlage

125

Theoretisch bilden Ansätze dieser Art die Investitionskosten mit einer Genauigkeit von

± 10 – 20 % ab (Peters, et al., 2004). Die erzielbaren hohen Genauigkeiten basieren jedoch

auf der Aktualität der Parameter. In der Praxis veröffentlichen immer weniger Unternehmen

ihre Kostensätze, so dass der technologische Fortschritt nur bedingt durch den Einsatz von

Zeitindizes berücksichtigt werden kann (Dysert, 2003).

Modulares Konzept auf Basis objektorientierter Werkzeuge

Die diskutierten modularen Ansätze zur Investitionskostenabschätzung basieren auf den mit

Zuschlägen versehenen Ausrüstungskosten. Voraussetzung für die Anwendung dieser Me-

thoden ist der Abschluss des Basic Engineerings. Der Ansatz der modularen Planung kehrt

dieses Prinzip um. Im Basic Engineering wird auf Anlagenmodule bereits bestehender Pro-

jekte zurückgegriffen (Reuse). Die Kosten der einzelnen Module liegen dabei auf Basis abge-

schlossener Projekte vor. Dabei wird ausgenutzt, dass sich Ausrüstung oder Prozessschritte

zu Modulen zusammenfassen lassen. Ein Modul besteht dabei aus Ausrüstung, Mess- und Re-

gelungstechnik und weiteren Komponenten. Es stellt damit einen Querschnitt über alle ge-

forderten Disziplinen dar.

Das Konzept stellt damit nicht nur eine Methode zur Investitionskostenschätzung bereit,

sondern liefert ein integriertes Planungswerkzeug (vgl. hierzu: Strauch (2008)). Vorausset-

zung ist daher die Verfügbarkeit von Spezifikations- und Kosteninformationen auf Basis ge-

normter Module (Hady, et al., 2010). Durch die Intransparenz von Anlagenkosten im

Wettbewerb eignet sich diese Methode daher insbesondere unternehmensintern oder für

den Einsatz innerhalb von Planungskooperationen.

126

5.1.1.2.4 Detaillierte Einzelermittlung

Bei der Einzelermittlung werden alle Positionen einer Anlage ermittelt und mit Hilfe von

Mengengerüsten und Massenauszügen zur weiteren Berechnung herangezogen. Die Ein-

zelermittlung ist das mit Abstand aufwändigste Verfahren in der Kostenschätzung. Durch

den enormen Informationsbedarf ist es erst in der Phase des Detail Engineerings anwendbar.

Voraussetzung ist die Kenntnis von Prozessflussdiagrammen, Rohrleitungs- und Instrumen-

tenfließbildern, Listen aller Ausrüstungsgegenstände, Layouts, Isometrien und weiteren Spe-

zifikationen. Trotz des enormen Aufwandes liegen die Genauigkeiten selten unter 5 %

(Peters, et al., 2004; Baasel, 1990).

In der Praxis ist es daher üblich, dass im Verlauf eines einzigen Projektes zuerst weniger

detaillierte Kostenschätzungen herangezogen werden. Kann das Ergebnis positiv bewertet

werden, wird das Projekt weiter verfolgt und die Genauigkeit der Abschätzung bis hin zur

detaillierten Einzelermittlung erhöht. Diese kombinierte Vorgehensweise wird auch Stage

Gated Approval Process genannt (Lawrence, 2008).

5.1.1.2.5 Einordnung der Genauigkeit von Kostenschätzungen

Wie jedes Gut unterliegt auch der Preis einer prozesstechnischen Anlage Markteinflüssen. In

Gegenüberstellung zu anderen Gütern ist die Vergleichbarkeit von prozesstechnischen Anla-

gen durch die Unterschiedlichkeit der Anlagen und ihrer Standorte jedoch nur bedingt ge-

währleistet. Nach Schwanfelder (1989) existiert durch die Intransparenz der

Einflussparameter für Anlagenprojekte kein vollständig objektiver Marktpreis. Für die Preis-

abschätzung eines Projektes ergibt sich aus der Intransparenz ein Zielkonflikt. Dieser besteht

in der Nichtvereinbarkeit von der Genauigkeit der Schätzung und dem dafür notwendigen

Planungsstand, der sich in zeitlichem und monetärem Aufwand niederschlägt. Abbildung 5-3

verdeutlicht diesen Zusammenhang.

5.1. Investitionskostenabschätzung der Modellanlage

127

Abbildung 5-3: Zusammenhang zwischen Ungenauigkeit, Bear-

beitungskosten und Zeitaufwand eines Projektes (in Anlehnung

an Schwind (1979))

Der Planungsstand eines Projektes lässt sich in Projektphasen darstellen. In der Literatur

steht dafür eine Vielzahl von Darstellungsmöglichkeiten bereit (vgl. hierzu: Strauch (2008),

Sattler und Werner (2000), Schembra (1993b), Aichert et al. (1985)). Im Folgenden wird ein

Ansatz in Anlehnung an Sattler und Werner (2000) herangezogen, der auch in der Praxis

Verwendung findet. Da sich die Projektphasen inhaltlich nicht immer klar abgrenzen lassen,

werden häufig Meilensteine definiert, mit denen ein Teilabschnitt beendet wird (siehe Ab-

bildung 5-4). Um der im Analgenbau verwendeten Nomenklatur gerecht zu werden, werden

die Begriffe im Folgenden in englischer Sprache verwendet.

Abbildung 5-4: Lebenszyklus- und Planungsphasen eines Anlagenprojektes

(eigene Darstellung in Anlehnung an Sattler und Werner (2000))

Ungenauigkeit der Kostenschätzung

Kostenaufwand zur Verbesserung der Kos-

tenschätzung

Zeit

€

Zeit

Feasibility

Study

Prebasic En-

gineering

Basic

Engineering

Detail

Engineering

Procurement

Construction

Erection

Commissioning

Operation

Project Acceptance

Project Approval

Mechanical Completion

128

Durch die hohen Kosten, die bei der Datenerhebung einer detaillierten Kostenschätzung ent-

stehen, werden in der Praxis Investitionsentscheidungen teilweise mit wenig oder gar keiner

ingenieurwissenschaftlichen Unterstützung getroffen (Dysert, 2003). Der in der Literatur

angegebene Aufwand für die Investitionskostenschätzung variiert mit der Branche und kann

für ein Festpreisangebot um 6 % der Gesamtinvestition betragen (Lawrence, 2008).

Bedingt durch den hohen zeitlichen und monetären Aufwand einer präzisen Kostenschät-

zung existieren in der Angebotserstellung verschiedene Klassen von Angeboten in Abhän-

gigkeit von der Schätzgenauigkeit. In der Literatur werden verschiedene Systeme vorgestellt

(vgl. hierzu: Verein Deutscher Ingenieure (1983) und Association for the Advancement of

Cost Engineering (2011)). In Tabelle 5-3 wird exemplarisch ein Klassifizierungssystem der

Association for the Advancement of Cost Engineering (AACEI) vorgestellt, das 1951 von

Nichols (1951) vorgeschlagen wurde.

Tabelle 5-3: Klassifikation von Kostenschätzung (in Anlehnung an AACEI (2011) und Sattler und Wer-

ner (2000))

Kategorie und

Bezeichnung

Projekt-

definition

Methode der

Investitionskostenschätzung

Genauigkeit

Class I:

Order of Magnitude

0 – 2 %

Kapazitätsmethoden, Strukturmetho-

den mit Globalfaktoren

-35 % - +50 %

Class II:

Study

1 – 15 %

Strukturmethoden mit globalen oder

differenzierten Zuschlagssätzen

-15 % - +30 %

Class III:

Preliminary

10 – 40 %

Strukturmethoden mit differenzierten

Zuschlagssätzen, Modulare Methoden

-15 % - +30 %

Class IV:

Definitive

30 – 70 %

Detaillierte Einzelermittlung

-5 % - +15 %

Class V:

Detailed

50 – 100 %

Kostenkalkulation mit tatsächlichen

Projektkosten

-5 % - +15 %

5.1.1.3 Entwicklung eines angepassten Ansatzes zur Abschätzung der

Investitionskosten

Die Abschätzung der Investitionskosten der Modellanlage erfolgt innerhalb des Bilanz- und

Betrachtungszeitraums der Stoff- und Energiestrommodellierung (siehe Kapitel 4). Der

Bilanzraum entspricht damit der Systemgrenze der Modellanlage. Im Hinblick auf die Basis

der ermittelten Stoff- und Energieströme lässt sich der Definitionsgrad des zu

untersuchenden Produktionssystems im Stadium zwischen Pre-Basic und Basis Engineering

einordnen. Die zu erreichende Genauigkeit der Investitionskostenschätzung beträgt daher

zwischen -15 und +30 % (siehe Tabelle 5-3).

Zur Abschätzung der Investitionskosten eignen sich daher insbesondere die Methoden

differenzierter Zuschlagssätze. Im Hinblick auf die Ähnlichkeit vieler Bereiche der

fermentativen Herstellung von n-Butanol mit der von Ethanol und die Möglichkeit,

entsprechende Kosteninformation auf der Ebene der technischen Ausrüstung zur

Abschätzung heranzuziehen, wird im Folgenden die Methode von Peters et al. (2004)

5.1. Investitionskostenabschätzung der Modellanlage

129

eingesetzt. Die Ermittlung der dafür notwendigen Kosten der Apparate und Maschinen

und des Total Capital Investment erfolgt nach folgender Herangehensweise:

1. Identifikation von Referenzpreisen ( ) aller wesentlichen Apparate und Maschi-

nen der Modellanlage und pauschale Berücksichtigung nicht gelisteter Ausrüs-

tungsgegenstände

2. Berücksichtigung der Zielkapazität ausgehend von der Kapazität der Referenz

( ) mit Hilfe des Größendegressionsansatzes auf Basis individueller Degres-

sionsexponenten

3. Berücksichtigung der Marktentwicklung anhand des Chemical Engineering Plant

Cost Indexes als Quotient des Zieljahrindexes und des Referenzjahrindexes

( )

4. Identifikation des Zuschlagssatzes für die Modellanlage auf Basis von Peters

et al. (2004)

Die Modellerweiterung zur Abschätzung des Total Capital Investments über die vorgestellte

Herangehensweise lässt sich in folgender Gleichung darstellen:

Gleichung 5.7

∑ (∑ | |

)

mit:

Total Capital Invest-

ment

€

Zuschlagsfaktor

Referenzpreis der Aus-

rüstung k

t h-1

Stoffstromvektor37

t h-1

Referenzkapazität

t h-1

Degressionsexponent

der Ausrüstung k

CEPCI im Zieljahr

CEPCI im Referenzjahr

für Ausrüstung

5.1.2 Umsetzung der Investitionskostenabschätzung einer Modellanlage zur

Herstellung von n-Butanol

Über die Stoff- und Energieströme der Anlage hinaus werden in Kapitel 4 die Kapazität sowie

der Energiebedarf aller wesentlichen Apparate und Maschinen definiert. Die in der Stoff- und

Energiestrommodellierung herangezogene Literatur enthält detaillierte Referenzmarktprei-

se zu den meisten in der Stückliste verzeichneten Apparate und Maschinen. Für alle Positio-

nen, die in der Literatur ohne oder mit nicht ausreichend detaillierten Preisinformationen

Die Position der Turbine und des Generators wird nicht in t h-1, sondern in der Einheit kW angegeben. Auf eine

doppelte Ausführung der Gleichung wird jedoch verzichtet.

130

vorliegen, basiert die Abschätzung auf Richtpreisangeboten von Herstellern. Für den in Ab-

schnitt 5.1.1.2.1 erläuterten Größendegressionsansatz und die einzusetzenden Degressions-

exponenten wird eine Ausführung von Kazi et al. (2010) herangezogen. Kazi et al. geben eine

umfassende Aufstellung der für den Ansatz notwendigen Degressionsexponenten von Kom-

ponenten zur Herstellung von Fermentationserzeugnissen an.

Die Vorgehensweise wird im Folgenden am Beispiel des Häckslers in der Rohstoffannahme

dargestellt. Im Jahr 2010 betrug der Anschaffungspreis des Häckslers mit einer Kapazität

von 31,6 t h-1 inklusive Ersatzteilen und Transport US$ 639.000 (Kumar, et al., 2011). Die

Zielkapazität des zu untersuchenden Produktionssystems beträgt 58,1 t h-1 und entspricht

damit dem 1,84 fachen der Basiskapazität. Der Degressionsexponent für einen Häcksler der

angegebenen Kapazität kann mit 0,6 angegeben werden (Kazi, et al., 2010). Nach Gleichung

5.4 betragen die Anschaffungskosten das 1,44 fache des Preises der Ausgangskapazität und

in der Zielkapazität damit US$ 921.280.

Die Berücksichtigung der Marktentwicklung wird ebenfalls anhand des Häckslers gezeigt.

Im Basisjahr 2010 betrug der Wert des CEPCI 550,8 Punkte, im August des Zieljahres 2012

576,6 Punkte. Nach Gleichung 5.3 werden die Anschaffungskosten daher um den Faktor 1,05

korrigiert und betragen damit im Jahr 2012 US$ 964.433. Die Ergebnisse werden anhand des

durchschnittlichen Wechselkurses von €-US$ von 1,3059 (EZB, 2012a) in Euro überführt.

Eine ausführliche Aufstellung aller Apparate und Maschinen befindet sich in Anhang B in Ta-

belle 9-1. Die Summe aller Positionen beträgt € 64.858.000.

Ausgehend davon lässt sich die Methode differenzierter Zuschlagssätze nach Peters et al.

(2004) anwenden. Der Ansatz differenzierter Zuschlagssätze bietet im Gegensatz zu globalen

Zuschlagssätzen die Möglichkeit, über die Wahl der Zuschlagssätze den Entwicklungsstand

der eingesetzten Technologie zu berücksichtigen. Peters et al. geben dabei die Durch-

schnittszuschlagssätze für die Verarbeitung von festen Rohstoffen zu flüssigen Endproduk-

ten an (siehe Kapitel 5.1.1.2.2). Abweichend davon erfolgen Anpassungen im Hinblick auf die

Eigenschaften der Modellanlage.

Die Kosten für ein Grundstück variieren stark mit dem Standort. Da dessen Lokalisierung

nicht Teil der vorliegenden Arbeit ist, wird der Erwerb beziehungsweise die Pacht eines

Grundstückes nicht berücksichtigt. Tabelle 5-4 zeigt die Einzelpositionen und identifizierten

Zuschlagssätze in der Übersicht. Alle von Peters et al. (2004) abweichenden Positionen wer-

den nachfolgend erläutert.

5.1. Investitionskostenabschätzung der Modellanlage

131

Tabelle 5-4: Differenzierte Zuschlagssätze der Modellanlage

Direct Cost

Anteil (% )

Apparate und Maschinen inkl. Ersatzteilen, Transport etc.

100a)

Montage

39a)

Mess-, Steuer- und Regelungstechnik

26a)

Rohrleitungen

31a)

Elektrische Ausrüstung

10a)

Gebäude und Stahlbau

29a)

Grundstückserschließung und Infrastruktur

5b)

Nebenanlagen und –Einrichtungen

15b)

Summe Direct Cost

255

Indirect Cost

Ingenieurleistungen und Überwachung

35b)

Kosten für Baustelleneinrichtung und –betrieb

30a)

Genehmigung und Rechtskosten

5b)

Unternehmergewinn

19a)

Unvorhergesehenes

45b)

Summe Indirect Cost

134

Summe Fixed Capital Investment

389

Working Capital (10% des Total Capital Investment)

43b)

Total Capital Investment

437

a) in Anlehnung an Peters et al. (2004)

b) eigene Abschätzung

In den Zuschlägen der Direct Cost werden zwei Korrekturen zu den von Peters et al. (2004)

vorgeschlagenen Sätzen angewendet. Zum einen wird der Zuschlag Grundstückserschlie-

ßung und Infrastruktur von 12 auf 5 % gesenkt. Hintergrund der Korrektur ist die Grundan-

nahme, dass es sich beim Standort um einen Industriestandort handelt, der bereits teilweise

erschlossen ist.

Zum anderen findet eine Korrektur durch die Verringerung des Zuschlages für Nebenan-

lagen und –Einrichtungen statt. Darunter verstehen Peters et al. (2004) neben Betriebsmit-

teln, allgemeiner Infrastruktur und weiteren Bestandteilen auch die Dampferzeugung und

die Abwasseraufbereitung. Beide Positionen sind jedoch bereits explizit in der Aufstellung

der Apparate und Maschinen enthalten. Der Verzicht auf eine Korrektur würde zu einer

mehrfachen Berechnung dieser Nebenanlagen führen. Darüber hinaus würde sie zu einem

erhöhten Zuschlag auf Nebenanlagen- und Einrichtungen führen (siehe Tabelle 5-4). Diese

sind im Vorgehen von Peters et al. bereits als Teil der Nebenanlagen und -Einrichtungen be-

rücksichtigt. Die Korrektur des Zuschlags für Nebenanlagen und -Einrichtungen von 50 auf

15 % gleicht diesen Umstand aus.

132

Auch innerhalb der Indirect Cost sind Korrekturen notwendig, die auf die Neuheit der Tech-

nologie zurückzuführen sind. Durch den Umstand, dass keine Erfahrungen in der Planung ei-

ner derartigen n-Butanolanlage im industriellen Maßstab vorliegen, besteht ein erhöhter

Bedarf an Ingenieurleistungen. Der Zuschlag für Ingenieurleistung und Überwachung wird

daher von 32 auf 35 % erhöht.

Darüber hinaus wird der Zuschlag für Genehmigungen und Rechtskosten von 4 auf 5 %

angehoben. Die höchste Korrektur weist die Position für Unvorhergesehenes mit einer Stei-

gerung von 37 auf 45 % auf. Da das Working Capital nach Peters et al. (2004) ebenfalls als

Zuschlag auf das Fixed Capital Investment verstanden wird, ist auch hier eine Überprüfung

notwendig. Als Näherung reichen 10 % des Fixed Capital Investments aus, um das Working

Capital für 60 Betriebstage vorzuhalten. Der Zuschlag wird daher von 15 auf 10 % gesenkt.

5.1.3 Ergebnisse der Investitionskostenabschätzung

Unter Berücksichtigung der identifizierten Zuschlagssätze beträgt die Höhe des Fixed Capital

Investments 252.298.000 €, die des Working Capitals 28.003.000 €. Das Total Capital In-

vestment ergibt sich als deren Summe zu 280.331.000 €. Abbildung 5-5 zeigt die Kostenposi-

tionen im Überblick. Die Genauigkeit der Abschätzung kann mit -15 bis +30 % angegeben

werden (siehe Kapitel 5.1.1.2.5). Es wird deutlich, dass Apparate und Maschinen zwar abso-

lut einen hohen Beitrag (65 Mio. €) zur Gesamtinvestition liefern, jedoch nur etwa 23 % des

Total Capital Investments betragen.

5.1. Investitionskostenabschätzung der Modellanlage

133

Abbildung 5-5: Bestandteile der Total Investment Cost (Angaben gerundet)

Bislang sind keine Investitionskosten einer großtechnischen Anlage zur Produktion von

n-Butanol aus lignocellulosebasierten Rohstoffen verfügbar. Daher kann kein unmittelbarer

Vergleich der Investitionskosten der Modellanlagen zu bereits bestehenden Anlagen dieser

Art gezogen werden. Es bietet sich jedoch eine Gegenüberstellung zu Anlagen vergleichbarer

Technologie an. Wie bereits in Kapitel 5.1.1.3 erläutert, eignen sich dafür insbesondere Anla-

gen zur fermentativen Herstellung von Ethanol aus lignocellulosebasierten Rohstoffen. Zwar

existieren bislang ausschließlich Pilotanlagen in geringer Kapazität. Diese lassen jedoch

Rückschlüsse auf die Investitionskosten höherer Kapazitäten zu, die in der Literatur be-

schrieben werden.

Klein-Marcuschamer et al. (2010) legen eine Investitionskostenschätzung einer Anlage

zur Produktion von Ethanol aus Maisstroh

vor. Das Fixed Capital Investment der Anlage be-

trägt 340 Mio. US$. Die Autoren weisen ausdrücklich darauf hin, dass die vorgelegte Investi-

tionskostenschätzung hinsichtlich einer Verringerung der Kosten nicht optimiert worden ist.

Mit Hilfe des in Kapitel 5.1.1.2 diskutierten Größendegressionsansatzes lassen sich die Inves-

titionskosten dieser Ethanolanlage auch für andere Kapazitäten abschätzen. Für die in der

n-Butanol-Modellanlage angenommenen Rohstoffverarbeitungskapazität betrüge das Fixed

Capital Investment der Ethanolanlage etwa 231.000.000 €

. Wie zu erwarten weist die Mo-

Englisch: Corn stover; Rückstände der Maisspflanze nach der Ernte, besteht maßgeblich aus Blättern und Stängeln

Fixed Capital Investment 340 Mio. US$ im Jahr 2009 (Klein-Marcuschamer, et al., 2010); Abschätzung des Fixed

Capital Investments über Zeitindex (CEPCI (2009) 521,9), Größendegressionsansatz (Exponent 0,6) (siehe Kapitel

5.1.1.2) sowie dem Wechselkurs EUR-USD von 1,31

Apparate und Maschinen,

65 Mio. €

Montage,

25 Mio. €

Mess- Steuer- und Regelungs-

technik, 17 Mio. €

Rohrleitungen,

20 Mio. €

Elektrische Ausrüstung, 6 Mio. €

Gebäude und Stahlbau,

19 Mio. €

Nebenanlagen und –Einrichtungen, 9 Mio. €

Ingenieurleistungen und Überwa-

chung, 23 Mio. €

Kosten für Baustelleneinrichtung

und -Betrieb, 19 Mio. €

Unternehmergewinn, 12 Mio. €

Unvorhergesehenes,

29 Mio. €

Working Capital,

28 Mio. €

Direct Cost, 165 Mio. €

Indirect Cost, 87 Mio. €

Fixed Capital Investment, 252 Mio. €

Total Capital Investment, 280 Mio. €

Grundstückserschl. und Infrastruk., 3 Mio. €

Genehmigung und Rechtskosten, 3 Mio. €

134

dellanlage mit einer Differenz von etwa 21 Mio. € höhere Investitionskosten auf. Ein solcher

Vergleich kann zwar nur ein Anhaltspunkt sein. Er zeigt jedoch, dass die Investitionskosten

der Modellanlage in dieser Größenordnung anzusiedeln sind.

Aktuell wird eine Vielzahl technologischer Alternativen zu der in der Stoff- und Energie-

strommodellierung eingesetzten Technologie untersucht. Neben prozesstechnischen Vortei-

len können diese großen Einfluss auf die Investitions- und Betriebskosten haben (siehe

Kapitel 2.4). Darüber hinaus kann davon ausgegangen werden, dass Lerneffekte die Kosten

einer neuartigen Technologie mit der Steigerung der installierten Kapazität deutlich verrin-

gern. Dabei gibt der Fortschrittsfaktor an, welche Preisänderung bei einer Verdopplung der

insgesamt installierten Kapazität zu erwarten ist.

Für die Produktion von Ethanol aus Zuckerrohr in Brasilien lag der Fortschrittsfaktor in

den Jahren von 1980 bis 1985 bei 0,91, von 1985 bis 2002 bei 0,71 (Goldemberg, et al.,

2004). Diese Ergebnisse lassen sich nicht unmittelbar auf die Entwicklung der Investitions-

kosten von n-Butanol übertragen. Jedoch zeigen sie, dass auch in der Herstellung von

n-Butanol aus Lignocellulose in Zukunft tendenziell sinkende Investitionskosten erwartet

werden können (vgl. hierzu: Goldemberg et al. (2004), Lange (2007)). Die ersten Erfahrun-

gen in der Herstellung von n-Butanol auf der Basis von Maisstärke werden zurzeit mit der

Umrüstung bestehender Ethanolanlagen gemacht (vgl. hierzu: Butamax (2012)). Informatio-

nen über die Investitionskosten derartiger Anlagen beziehungsweise Umbauten liegen nicht

vor.

5.2 Zahlungsströme der Modellanlage

Ziel dieses Kapitels ist die Abschätzung der Kosten zur Produktion von n-Butanol. Dazu er-

folgt eine Periodisierung aller Kosten auf einen Betrachtungszeitraum von einem Jahr. Es ist

hervorzuheben, dass damit die resultierenden Kosten den gemittelten Verlauf abbilden,

nicht die tatsächlich anfallenden Zahlungen. Dazu wird zunächst ein geeigneter Modellie-

rungsansatz identifiziert und auf die Modellanlage angepasst. Aufbauend darauf erfolgt die

Umsetzung der Zahlungsströme des Basisszenarios. Alle Kosten beziehen sich auf das Jahr

2012. Die Auswirkung alternativer Marktentwicklungen beziehungsweise Szenarien ist Ge-

genstand von Kapitel 7.

5.2. Zahlungsströme der Modellanlage

135

5.2.1 Methodisches Vorgehen der Modellierung von Zahlungsströmen einer

Modellanlage zur Herstellung von n-Butanol

5.2.1.1 Ansätze zur Modellierung von Zahlungsströmen

Im Gegensatz zu den vorgestellten Ansätzen in Kapitel 5.1.1.2 zielt die Modellierung der An-

sätze im vorliegenden Kapitel nicht auf die Abschätzung von Kosten anhand von Methoden.

Vielmehr gilt sie der systematischen Erfassung und Darstellung von Kosten. Dazu werden

verschiedene dynamische Darstellungsansätze vorgestellt.

Den höchsten Detaillierungsgrad weisen die in der Praxis des Anlagenbaus und der Projekt-

entwicklung genutzten Finanzierungsmodelle (Financial Models) auf. Sie werden sowohl zur

unternehmensinternen Entscheidungsfindung eingesetzt als auch zur Projektpräsentation

bei potentiellen Investoren. Financial Models berücksichtigen die zugrunde liegenden Ein-

flussfaktoren sehr detailliert. Insbesondere können verschiedene Darlehen, Tilgungszeit-

punkte und -modalitäten flexibel dargestellt werden. Eine Periodisierung der

Zahlungsströme kann beispielsweise mit Hilfe der Annuitätenmethode vorgenommen wer-

den. Durch die hohe Detailtiefe weist dieser Ansatz eine hohe Genauigkeit auf, verlangt je-

doch einen fortgeschrittenen Planungsstand des Projektes.

Weitere Ansätze zur Modellierung von Zahlungsströmen erlauben durch eine weniger diffe-

renzierte Darstellungsweise eine Kostenerfassung auch bei weniger fortgeschrittenen Pro-

jektplanungsständen. Hier sei exemplarisch die VDI-Richtlinie 6025 (1996) erwähnt. Sie

sieht eine Unterteilung in kapitalgebundene, verbrauchsgebundene, betriebsgebundene und

sonstige Kosten sowie Umsatzerlöse vor. Dabei werden alle Zahlungs- und Umsatzströme

periodisch dargestellt. Die Anwendung der Richtlinie zielt ebenso wie ein Financial Model

auf die vollständige Erfassung aller Zahlungsströme, erlaubt jedoch gezielte Vereinfachun-

gen.

5.2.1.2 Entwicklung eines angepassten Ansatzes zur Modellierung von

Zahlungsströmen einer Modellanlage zur Herstellung von n-Butanol

Die Erfassung der Zahlungsströme der Modellanlagen umfasst zwei Funktionen. Zum einen

werden die kontinuierlichen Umsätze und Kosten auf Basis der in Kapitel 4 ermittelten Stoff-

und Energieströme periodisch erfasst. Zum anderen werden einmalige Zahlungen wie die im

vorherigen Kapitel 5.1 ermittelten Investitionskosten in Annuitäten überführt. Für beide Be-

reiche wird im Folgenden ein an die VDI-Richtlinie 6025 (1996) und Peters et al. (2004) an-

gelehnter Ansatz entwickelt. Der Bilanzraum entspricht dabei der Prozesskette von der

Bereitstellung der Biomasse über deren Transport bis zum Absatz der Produkte (Abbildung

5-6).

136

Abbildung 5-6: Prozessstufen in der Produktion von n-Butanol aus Weizenstroh

Berücksichtigt werden Umsatzerlöse , kapitalgebundene Kosten , verbrauchsge-

bundene Kosten , betriebsgebundene Kosten ) und sonstige Kosten . Das

Ziel des Kapitels liegt in der Identifikation der durchschnittlichen Kosten zur Produktion von

n-Butanol unter aktuellen Marktbedingungen. Die Berücksichtigung von Preissteigerungen

über die gesamte Lebensdauer bietet daher keinen signifikanten Vorteil. Der Einfluss von

Preis- oder Kostensteigerungen wird daher weder in den Umsatzerlösen noch in den Kosten

berücksichtigt.

Eine besondere Rolle kommt den Transportkosten des Reststrohs zu, die einen Teil der ver-

brauchsgebundenen Kosten bilden. Der Anteil der Transportkosten bei den meisten Roh-,

Hilfs- und Betriebsstoffen ist eher gering. Hingegen können die Transportkosten biogener

Rohstoffe in Abhängigkeit der Transportdistanz erheblichen Einfluss haben. Hauptgrund da-

für ist die im Vergleich zu fossilen Energieträgern geringe Energiedichte. So beträgt die

Energiedichte von bereits zu Quaderballen verdichtetem Weizenstroh etwa 2 MJ L-1 (DBFZ,

2012), die von Heizöl dagegen ca. 36 MJ L-1.

Zur Abschätzung der Produktionskosten von n-Butanol wird ein Vollkostenansatz gewählt,

in dem die Umsatzerlöse aller nicht intendierten Produkte zur Senkung der Kosten für

n-Butanol beitragen. Nicht intendierte Produkte sind Aceton, Ethanol und Elektrizität. Es

wird angenommen, dass die gesamte Produktion vollständig abgesetzt werden kann. Die

Produktionskosten von n-Butanol ergeben sich daraus wie folgt:

Anbau

Ernte und Be-

reitstellung

Transport

Biomasse-

vorbereitung

Fermentation

Separation

Produktion von

Weizenstroh

Transport

Produktion von n-Butanol

in Modellanlage

Transport

Verbrennung

Transport

Einsatz

5.2. Zahlungsströme der Modellanlage

137

Gleichung 5.8

mit:

Kosten n-Butanol

€ t-1

Kapitalgebundene

Kosten

€ a-1

Verbrauchsgebundene

Kosten

€ a-1

Betriebsgebundene

Kosten

€ a-1

Sonstige Kosten

€ a-1

Betriebsgebundene

Kosten

€ a-1

Umweltvektor n-Butanol

t a-1

5.2.1.2.1 Umsatzerlöse

Die Umsatzerlöse ergeben sich aus dem in Kapitel 4 ermittelten Umweltvektor in

Form von bewerteten Stoffflüssen. Für die Darstellung der ökonomischen Bewertung wird

der Preisvektor eingeführt. Dabei ist der Vektor als Produktpreisvektor der Modell-

anlage definiert. Er bildet ausschließlich die Preise der Produkte ab und nimmt für

alle anderen den Wert null an. Der Vektor lässt sich wie folgt darstellen:

[

]

Die Umsatzerlöse ergeben sich damit als Skalarprodukt aus und in folgender

Form:

138

Gleichung 5.9

mit:

Umsatzerlöse

€ a-1

Umweltvektor der

Modellanlage

t a-1

Produktpreisvektor

€ t-1

5.2.1.2.2 Kapitalgebundene Kosten

Unter dem Begriff kapitalgebundene Kosten werden alle Kosten für die Investition und In-

standhaltung des Produktionsfaktors Anlage zusammengefasst. Die kapitalgebundenen Kos-

ten zählen damit zu den Fixkosten. Dazu gehören die einmalig auftretenden

Investitionskosten, die mit Hilfe der Annuitätsmethode als periodische Belastung dargestellt

werden. Als Funktion der Abschreibungen und Zinsen werden diese durch den Annuitäten-

faktor

abgebildet, der mit dem Wiederbeschaffungswert abzüglich des Restwertes

der Anlage multipliziert wird. Die periodischen Instandhaltungskosten werden durch

den Instandhaltungsfaktor

dargestellt. Er wird mit dem Fixed Capital Investment

multipliziert. Die kapitalgebunden Kosten ergeben sich damit wie folgt:

Gleichung 5.10

mit:

Kapitalgebundene Kosten

€ a-1

Annuitätenfaktor

Total Capital Investment

€

Restwert der Anlage

€

Instandhaltungsfaktor

Fixed Capital Investment

€

Bestimmung des Annuitätenfaktors

Der Annuitätenfaktor bildet zum einen die Abnutzung von Vermögensgegenständen in Form

von Abschreibung ab, zum anderen die Kapitalkosten in Form von Zinsen und Gebühren. Ab-

schreibungen bezeichnen die Wertminderung von abnutzbaren Vermögensgegenständen,

die als Aufwand durch die Nutzung von Anlagevermögen entsteht (Gabler, 2012a). Abhängig

vom Abschreibungsgegenstand und dessen Wert existieren verschiedene Abschreibungsme-

thoden. Industrieanlagen werden üblicherweise über ihren Nutzungszeitraum linear abge-

schrieben. Abgeschrieben werden kann nur der Wiederbeschaffungswert der Anlagegüter

5.2. Zahlungsströme der Modellanlage

139

inklusive Transport, Montage und Ingenieurleistung. Nicht abgeschrieben werden können

Grundstücke, das Umlaufvermögen und die Erstinbetriebnahme.

Für die Ermittlung der Kapitalkosten wird zunächst deren Zusammensetzung erläutert und

für den häufigsten Fall einer Fremdfinanzierung durch eine Bank dargestellt. Im Regelfall fi-

nanziert eine Bank ein Projekt erst in einem fortgeschrittenen Projektstadium. Vorausset-

zung einer Kreditvergabe sind daher meist abgeschlossene Machbarkeitsstudien und der

Nachweis über das Vorliegen der wichtigsten Genehmigungen. Das Darlehen kann daher üb-

licherweise nur den Fremdkapitalanteil der Investitionskosten abdecken, während alle an-

deren Positionen durch Eigenkapital finanziert werden müssen. Dazu zählen unter anderem

die Kosten für das Basic Engineering, Bauzinsen und das Umlaufkapital. Diese Kosten wer-

den auch als Owner’s Cost bezeichnet. In der Regel können diese nicht fremdfinanziert

werden, was auch für die Modellanlage angenommen wird. Das Fremdkapital deckt daher

ausschließlich den mit der Bank vereinbarten Finanzierungsgrad

des Total Capital

Investments abzüglich der Owner’s Cost ab. Der Fremdkapitalanteil des gesamten An-

lagenbauprojektes lässt sich wie folgt ableiten:

Gleichung 5.11

(

)

mit:

Fremdkapitalanteil

Owner’s Cost

€

Total Capital Investment

€

Fremdfinanzierungsgrad

Der Eigenkapitalanteil des Gesamtprojektes lässt sich analog zum Fremdkapitalanteil

darstellen und entspricht:

Gleichung 5.12

mit:

Eigenkapitalanteil

Fremdkapitalanteil

Für das Fremdkapital werden Fremdkapitalkosten fällig, im üblichen Fall eines Darlehens

sind dies Zinsen

. Die Höhe der Fremdkapitalkosten setzt sich aus dem Kapital-

marktzins und einem Risikoaufschlag zusammen, der mit dem Kapitalgeber verhandelt wird.

Für das Eigenkapital fallen ebenfalls Kapitalkosten, die Eigenkapitalkosten, an. Diese spie-

geln die Erwartung der Eigenkapitalgeber an das Projekt wieder und können in Form eines

kalkulatorischen Zinssatzes

abgeschätzt werden. Im Gegensatz zu Fremdkapitalkos-

ten können Eigenkapitalkosten in der Regel nicht steuermindernd geltend gemacht werden

140

(Tax shield). Die gewichteten Durchschnittskapitalkosten (Weighted Average Cost of Capital,

WACC) berücksichtigen diesen Umstand

. Basierend darauf ergeben sich die durchschnittli-

chen Kapitalkosten aus den anteiligen Fremd- und Eigenkapitalkosten wie folgt:

Gleichung 5.13

(

))

mit:

Weighted Average Cost

of Capital

Eigenkapitalanteil

Eigenkapitalzins

Fremdkapitalanteil

Fremdkapitalzins

Körperschaftssteuersatz

Gewerbesteuermesszahl

Gewerbesteuerhebesatz

Anhand des WACC und der geplanten Laufzeit lässt sich der Annuitätenfaktor für die Modell-

anlage bestimmen:

Gleichung 5.14

mit:

Annuitätenfaktor

Weighted Average Cost of

Capital

Laufzeit der Anlage

Bestimmung des Restwertes

Der Restwert der Modellanlage hängt von ihrer zukünftigen Wettbewerbsfähigkeit ab, die

durch den technologischen Fortschritt und die Marktentwicklung beeinflusst wird. Eine zu-

verlässige Abschätzung beider Faktoren über den gesamten Zeitraum der Anlagennutzung

ist im Rahmen dieser Arbeit nicht möglich. Im Folgenden wird daher angenommen, dass der

Restwert 20 % des diskontierten TCI entspricht (siehe Gleichung 5.15).

Alle Steuerarten werden im Kapitel 5.2.1.2.5 behandelt. Bei der Ermittlung der Gewerbesteuer sind nur etwa 75 %

der Fremdkapitalkosten abzugsfähig.

5.2. Zahlungsströme der Modellanlage

141

Gleichung 5.15

mit:

Restwert der Modellanlage

€

Total Capital Investment

€

Weighted Average Cost of

Capital

Laufzeit der Anlage

Bestimmung des Instandhaltungsfaktors

Kosten für die Instandhaltung der Anlage werden in Form des periodischen Instandhaltungs-

faktors

zusammengefasst. Der Oberbegriff Instandhaltung umfasst Wartung, Inspek-

tion, Instandsetzung und Verbesserung (DIN, 2003). Unter Wartung werden alle

Maßnahmen zur Verringerung beziehungsweise Verzögerung von Abnutzung zusammenge-

fasst. Die Inspektion umfasst alle Maßnahmen zu Feststellung und Beurteilung des Ist-

Zustandes. Unter Instandsetzung fallen alle Maßnahmen zur Wiederherstellung des funkti-

onsfähigen Zustandes, sofern es sich nicht um Verbesserungsmaßnahmen handelt. Im Ge-

gensatz zum Vorgehen der VDI 6025 werden im Folgenden nicht nur die

Instandsetzungskosten, sondern alle Instandhaltungskosten den kapitalgebundenen Kosten

zugeordnet. Die Höhe des Instandhaltungsfaktors

kann aufgrund von Literaturanga-

ben oder Erfahrungswerten für die eingesetzte Technologie abgeschätzt werden (vgl. hierzu:

Peters et al. (2004)).

5.2.1.2.3 Verbrauchsgebundene Kosten

Die verbrauchsgebundenen Kosten enthalten alle Kosten des Energieverbrauchs und

des Bedarfs an Roh- und Hilfsstoffen inklusive deren Transport zur Modellanlage. Sie umfas-

sen ausschließlich Kostenarten, die variabel anfallen. Für die Modellanlage sind das insbe-

sondere Rohstoffe, Hilfs- und Betriebsstoffe wie Gas, Wasser, Strom, Enzyme und weitere

Chemikalien. Bedarfsgebundene Kosten fallen proportional zur Produktionsmenge an. Eine

klare Abgrenzung zu den betriebsgebundenen Kosten ist jedoch nicht immer möglich.

Grundsätzlich lassen sich die Kosten als Produkt aus einer benötigten Stoffmenge und dem

entsprechenden Preis darstellen.

Eine Übersicht über die zum Betrieb der Modellanlage benötigten Stoff- und Energieströme

kann dem in Kapitel 4 ermittelten Umweltvektor entnommen werden. Analog zum

Modellierungsansatz der Umsatzerlöse wird der Vektor als Faktorpreisvektor der Mo-

dellanlage definiert. Er nimmt für alle Produkte den Wert null an. Preise werden

mit positiven, Entsorgungsgebühren mit negativen Vorzeichen versehen. Der Faktorpreis-

vektor ist wie folgt definiert:

142

[

]

Die verbrauchsgebundenen Kosten ergeben sich damit als Skalarprodukt aus und

in folgender Form:

Gleichung 5.16

mit:

Verbrauchsgebundene Kos-

ten

€ a-1

Umweltvektor der Modell-

anlage

t a-1

Faktorpreisvektor

€ t-1

Transportkosten in Abhängigkeit des Einzugsgebietes

Die Modellierung der Transportkosten lässt sich in drei Schritte unterteilen. Im ersten

Schritt wird in Abhängigkeit der Anlagenkapazität beziehungsweise des Reststrohbedarfes

der Modellanlage die für die Bereitstellung notwendige Anbaufläche beziehungsweise das

Einzugsgebiet ermittelt. Der zweite Schritt bestimmt die für die Bereitstellung zurückzule-

gende mittlere Transportstrecke in Abhängigkeit der Modellierung des Einzugsgebietes. Ab-

schließend werden die durchschnittlichen Transportkosten für Reststroh dargestellt.

- Einzugsgebiet

Das Reststrohaufkommen in Deutschland divergiert sowohl mit als auch innerhalb der Bun-

desländer (siehe Tabelle 2-4). Für die Modellanlage wird angenommen, dass sich der Stand-

ort in Brandenburg beziehungsweise in der Nähe von Berlin befindet. Das Einzugsgebiet

5.2. Zahlungsströme der Modellanlage

143

kann sich damit auch über die Grenzen nach Mecklenburg-Vorpommern, Sachsen oder Sach-

sen-Anhalt erstrecken. Aufbauend auf den Grundlagen aus Kapitel 2.5.2 beträgt das nachhal-

tige Strohpotential für diese Region zwischen 1,3 und 4,4 Mio. t a-1 (FM). Ein Drittel der in

Deutschland verfügbaren Menge. Bezogen auf die Grundfläche der Region ergibt sich daraus

ein nachhaltiges Potential zwischen 14,1 und 30,8 t km-2 a-1 Reststroh (FM). Geht man davon

aus, dass der Standort der Modellanlage so gewählt wird, dass das Einzugsgebiet ein über-

durchschnittlich hohes Strohaufkommen aufweist, ist der gewichtete Mittelwert von

22,5 t km-2 a-1 Reststroh (FM) realistisch.

Die Modellanlage und insbesondere deren Fermentation sind auf die Nutzung von Weizen-

stroh ausgelegt. Im oben abgeschätzten Strohvorkommen sind darüber hinaus Roggen-,

Gersten-, Triticale-, Mais- und Haferstroh enthalten. Der gewichtete Anteil von Weizenstroh

beträgt 51,5 % (DBFZ, 2012). Unter der Annahme, dass der bundesweite Durchschnitt auf

die oben genannte Region übertragen werden kann, beträgt das nachhaltige Strohaufkom-

men

im Einzugsgebiet der Modellanlage 11,5 t km-2 a-1 Weizenstroh (FM). Die Größe

des Einzugsgebietes

ist abhängig von der Kapazität der Anlage beziehungsweise de-

ren Reststrohbedarf. Sie lässt sich wie folgt ermitteln.

Gleichung 5.17

mit:

Größe des Einzugsgebie-

tes

km2

Umweltvektor Weizenstroh

t a-1

Umweltvektor Wasser aus

Weizenstroh

t a-1

Faktor nachhaltiges

Strohaufkommen

t km-2 a-1

- Mittlere Transportdistanz

Das Reststroh wird nach der Ernte des Korns mittels einer Ballenpresse aufgenommen und

anschließend in mehreren Arbeitsschritten am Feldrand oder in einem Zwischenlager abge-

legt. Von dort gelangt es über landgebundenen Transport in mehreren Arbeitsschritten zur

Modellanlage. Für die folgende Betrachtung werden ausschließlich die Schritte Umschlag am

Feldrand oder Zwischenlager, der Transport zur Modellanlage und der dortige Umschlag be-

trachtet. Alle vorgelagerten Prozessschritte fallen in den Bilanzraum der Ernte. Die Aufgabe

der Lagerung verbleibt damit beim Erzeuger, was die aktuelle reale Situation abbildet.

Neben der Größe des Einzugsgebietes beeinflusst auch dessen Form die Transportdistanz. In

der Literatur werden Modelle sowohl zu rechteckigen als auch zu kreisförmige Geometrien

vorgestellt (vgl. hierzu: Seiffert (2010), Kappler (2008)). Für das Einzugsgebiet der Modell-

anlage wird eine kreisförmige Geometrie unterstellt, in der die Anlage den Kreismittelpunkt

bildet. Die Modellierung der mittleren Transportdistanz

erfolgt in Anlehnung an

144

Kappler (2008). Kappler stellt auf Basis empirischer Erkenntnisse für eine typische Modell-

region mit hohem Ackeranteil ein Transportmodell für den Transport von Reststroh auf. Für

ein Einzugsgebiet mit dem Radius kann die mittlere Transportdistanz

aus

dem mittleren Abstand aller Punkte vom Mittelpunkt und einem Zuschlagsfaktor ermittelt

werden. Abbildung 5-7 zeigt eine schematische Darstellung des Einzugsgebietes und der

mittleren Transportdistanz.

Abbildung 5-7: Schematische Darstellung der

mittleren Transportstrecke (in Anlehnung an

Kappler (2008))

Der mittlere Abstand aller Punkte vom Mittelpunkt eines Kreises beträgt

. Durch den Zuschlagsfaktor repräsentiert Kappler den Umweg, der durch die

Straßenführung entsteht. Diese entspricht meist nicht der Luftlinie zum Mittelpunkt sondern

vereinfacht einer Zick-Zack-Linie mit rechten Winkeln . Der Zuschlagsfaktor ergibt

sich demnach zu . Daraus lässt sich die mittlere Transportdistanz

wie

folgt herleiten:

Gleichung 5.18

√

mit:

Mittlere Transportdistanz

Radius des Einzugsgebietes

Größe des Einzugsgebietes

km2

𝑟𝑇𝑅𝑁𝑆

𝑟

𝑚

𝑇𝑅𝑁𝑆

𝑑𝑚

𝑇𝑅𝑁𝑆

𝑥

5.2. Zahlungsströme der Modellanlage

145

- Resultierende Transportkosten

Die Transportkosten hängen neben der Transportdistanz maßgeblich von der Art des Trans-

portes beziehungsweise Umschlags ab. Mit zunehmender Kapazität der Konversionsanlage

verschiebt sich die optimale Kostenstruktur vom reinen Einsatz konventioneller Traktoren,

über Teleskoplader und LKW-Gliederzügen bis hin zur Entladung über festinstallierte Por-

talkräne. Die im Folgenden vorgestellte Herangehensweise basiert auf der in DBFZ (2012)

entwickelten Methodik. Das DBFZ stellt einen bereits optimierten Transportweg für den

Strohtransport über ein Einzugsgebiet von 10.737 km² zu einer Konversionsanlage mit ei-

nem Bedarf von 349.000 t a-1 Reststroh (FM) vor. Dabei wird das Stroh vom Zwischenlager

mittels eines Teleskopladers auf einen LKW im Plattformgliederzug verladen und in der

Konversionsanlage über einen Portalkran entladen. Für die Modellanlage wird der gleiche

Transportpfad angenommen. Die Kosten pro t transportierter und umgeschlagener Stroh-

menge richten sich nach der Nutzungsdauer der eingesetzten Maschinen.

Für den Betrieb der Modellanlage ist ein größeres Einzugsgebiet als für die in DBFZ (2012)

modellierte Konversionsanlage notwendig. Die Dauer für den Umschlag im Zwischenlager

und in der Anlage

wird dadurch nicht beeinflusst. Für den Transport

kann angenommen werden, dass lediglich die Fahrtzeit des LKW-Gliederzuges

steigt, die Rüst- und Wartezeiten

jedoch unabhängig sind. Der Anteil der Rüst-

und Wartezeiten wird für die vorliegende Arbeit mit 40 % angenommen. Tabelle 5-5 zeigt

eine Übersicht der Stundensätze.

Tabelle 5-5: Umschlags- und Transportkosten sowie Zeitbedarf inklusive Personalkosten

(in Anlehnung an DBFZ (2012))

Maschine

Auslastung [h]

Vollkosten [€ h-1]

Zeitbedarf [h t-1]

Teleskoplader

2.000

=34,85

= 0,0435

LKW-Gliederzug

(Warte- und Rüstzeit)

2.000

=57,69

=0,1473

LKW-Gliederzug

(Fahrtzeit)

2.000

=57,69

=0,0021a

Portalkran

4.150

=93,98

=0,0157

ain h (t*km)-1

Die angegebenen Preise für alle Umschlags- und Transportaktivitäten beziehen sich auf die

transportierte Trockenmasse. Die Transportkosten lassen sich auf Basis des vorge-

stellten Zeit- und Kostenaufwandes wie folgt abschätzen.

146

Gleichung 5.19

∑

mit:

5.2.1.2.4 Betriebsgebundene Kosten

Betriebsgebundene Kosten entstehen durch die Aufrechterhaltung der Betriebsbe-

reitschaft einer Anlage. Da sie nur unwesentlich durch die Auslastung der Anlage beeinflusst

werden zählen sie zu den Fixkosten. Wie bereits oben erwähnt, kann eine klare Abgrenzung

nicht immer vorgenommen werden. Im Gegensatz zur VDI 6025 werden Wartung und In-

spektion hier nicht erfasst. Sie werden bereits in den kapitalgebundenen Kosten berücksich-

tigt. In der Modellanlage beinhalten die betriebsgebundenen Kosten daher ausschließlich die

Personalkosten. Wie auch die Investitionskosten lassen sich diese in Abhängigkeit der Anla-

genkapazität beschreiben (vgl. hierzu: Hamelinck et al. (2005), Lange (2007), Haase (2012)).

Unter der Voraussetzung, dass die Personalkosten der Modellanlage für eine gegebene Anla-

genkapazität

bekannt sind, lassen sich die betriebsgebundenen Kosten wie

folgt darstellen.

Gleichung 5.20

(

)

mit:

Betriebsgebundene Kosten

€ a-1

Referenzpersonalkosten

€ a-1

Anlagenkapazität

t a-1

Referenzkapazität

t a-1

Degressionsexponent

Die Referenzpersonalkosten des Basisszenarios

werden für Mitarbeiter verschie-

dene Leistungsgruppen

abgebildet. Diese Kosten werden jeweils durch das Produkt

der Mitarbeiteranzahl in einer Leistungsgruppe

und dem durchschnittlichen Brut-

toverdienst in der Leistungsgruppe

gebildet. Die Summe über alle Leistungsgrup-

pen entspricht unter Berücksichtigung eines Zuschlags für indirekte Personalkosten

den Referenzpersonalkosten

Das Prinzip der Leistungsgruppen beruht auf der Darstellungsweise der Publikationen des Statistischen Bundes-

amtes (2012)

5.2. Zahlungsströme der Modellanlage

147

Gleichung 5.21

∑

mit:

Referenzpersonalkosten

€ a-1

Mitarbeiteranzahl in ei-

ner Leistungsgruppe

Durchschnittspersonalkosten

einer Leistungsgruppe

€ MA-1

Zuschlagsfaktor indirek-

te Personalkosten

5.2.1.2.5 Sonstige Kosten

Kosten, die nicht den bereits vorgestellten Kostenarten zuzuordnen sind, werden in Sonsti-

gen Kosten erfasst. Dazu zählen Verwaltungskosten, Versicherungen und Steuern. Sie

gehören zu den Fixkosten und lassen sich wie folgt angeben:

Gleichung 5.22

mit:

Sonstige Kosten

€ a-1

Verwaltungskosten

€ a-1

Versicherungskosten

€ a-1

Steuern

€ a-1

Verwaltungskosten

Die Abschätzung der Verwaltungskosten ist auf der Basis von Einzelposten sehr

aufwändig. Neben der Einzelermittlung kann daher nach VDI 6025 eine Faktormethode auf

Basis anderer Kostenarten herangezogen werden. Ausgangspunkt ist die Feststellung, dass

der Verwaltungsbedarf für kapital- , verbrauchs- und betriebsgebundene Kos-

ten mit deren Höhe proportional zunimmt. Die Höhe des dabei eingesetzten Verwal-

tungskostenfaktors wird auf der Basis von Literatur- und Erfahrungswerten

abgeschätzt. Die Verwaltungskosten lassen sich wie folgt darstellen:

148

Gleichung 5.23

mit:

Verwaltungskosten

€ a-1

Kapitalkosten

€ a-1

Verbrauchsgebundene

Kosten

€ a-1

Betriebsgebundene Kosten

€ a-1

Verwaltungskostenfaktor

Versicherungskosten

Versicherungen stellen bei Analgenbauprojekten einen Bestandteil der Risikosteuerung dar.

Die Höhe der Versicherungskosten lässt sich in Abhängigkeit der Investitionskosten über

den Versicherungskostenfaktor ( abschätzen, der auf der Basis von Erfahrungswerten

ermittelt wird:

Gleichung 5.24

mit:

Versicherungskosten

€ a-1

Fixed Capital Investment

€

Versicherungskostenfaktor

Steuern

Es gibt eine Vielzahl von Steuerarten, die in Abhängigkeit des Anlagenbauprojektes eine Rol-

le spielen können. In der Praxis werden der Bau und Betrieb von Anlagenbauprojekten häu-

fig über Projektgesellschaften abgewickelt, was auch für die Modellanlage angenommen

wird. Für die Modellanlage fallen daher unter anderem Körperschafts- und Gewerbesteuer

an, deren Abschätzung im Folgenden vorgenommen wird. Es gibt darüber hinaus weitere

Steuerarten wie beispielsweise die Grundsteuer, die abschließend in Form der sonstigen

Steuern behandelt werden. Die Steuern der Modellanlage lassen sich wie folgt dar-

stellen:

5.2. Zahlungsströme der Modellanlage

149

Gleichung 5.25

mit:

Steuern

€ a-1

Körperschaftssteuer

€ a-1

Gewerbesteuer

€ a-1

Sonstige Steuern

€ a-1

- Körperschaftssteuer

Voraussetzung für die Berechnung der Körperschafts- und Gewerbesteuer ist die Kenntnis

über die Höhe des Gewinns. Geht man von einer vollständigen Ausschüttung des Gewinns an

die Anteilseigener aus, entspricht dieser den Eigenkapitalkosten vor Abzug der Kapitaler-

tragssteuer:

Gleichung 5.26

mit:

Gewinn

€ a-1

Eigenkapitalanteil

€ a-1

Total Capital Investment

€ a-1

Eigenkapitalzins

% a-1

Körperschaftssteuersatz

Die Körperschaftssteuer

bemisst sich nach der Höhe des zu versteuernden Einkom-

mens der Kapitalgesellschaft. Diese wird auf Basis des Steuerbilanzgewinns unter Berück-

sichtigung von Kürzungen und Hinzurechnungen ermittelt. Für die Modellanlage werden

diese jedoch nicht berücksichtigt. Der Tarif beträgt 15 %. Die Körperschaftssteuer

ergibt sich damit wie folgt:

150

Gleichung 5.27

mit:

Körperschaftssteuer

€ a-1

Gewinn

€ a-1

Körperschaftssteuersatz

- Gewerbesteuer

Die Bemessungsgrundlage für die Gewerbesteuer

ist der Gewerbeertrag. Dieser ba-

siert auf dem Steuerbilanzgewinn, der abhängig von Kürzungen und Hinzurechnungen be-

messen wird. Eine der relevantesten Hinzurechnungen sind die Fremdkapitalkosten, die zu

insgesamt 25 % dem Gewerbeertrag hinzugerechnet werden. Die Fremdkapitalzinsen der

Modellanlage berechnen sich aus dem Zinssatz

, der über die Anlagenlebensdauer auf

durchschnittlich die Hälfte des Fremdkapitals erhoben wird. Andere Positionen werden für

die Abschätzung nicht berücksichtigt. Die Steuermesszahl beträgt 3,5 %. Sie wird mit dem

gemeindeabhängigen Hebesatz multipliziert. Die Gewerbesteuer

ergibt sich wie folgt:

Gleichung 5.28

(

)

mit:

Gewerbesteuer

€ a-

Gewinn

€ a-

Fremdkapitalzins

a-1

Fremdkapitalanteil

Total Capital Investment

€

Gewerbesteuermesszahl

Gewerbesteuerhebesatz

- Sonstige Steuern

Sonstige Steuern

, wie beispielweise die Grundsteuer, werden nicht differenziert be-

trachtet. Sie werden im Folgenden näherungsweise auf der Basis des Fixed Capital Invest-

ments mit Hilfe des Faktors

abgebildet:

5.2. Zahlungsströme der Modellanlage

151

Gleichung 5.29

mit:

Sonstige Steuern

€ a-1

Fixed Capital Investment

€

Faktor sonstige Steuern

% a-1

5.2.2 Umsetzung der Modellierung von Zahlungsströmen einer Modellanlage

zur Herstellung von n-Butanol

5.2.2.1 Umsatzerlöse

Wie angegeben ergeben sich die Umsatzerlöse aus dem Skalarprodukt des Umweltvektors

und des Preisvektors . Im Folgenden werden die Produktpreise für

n-Butanol , Aceton und Ethanol ermittelt. Der Preis, den der Endverbrau-

cher für n-Butanol bereit wäre zu zahlen, kann mit einer Abschätzung eingegrenzt

werden.

Zum einen ersetzt beziehungsweise ergänzt n-Butanol FAME als alternative Biokomponente

im Bioheizöl (siehe Kapitel 2.1.2). Der Preis pro Energieeinheit n-Butanol sollte daher den

von FAME nicht übersteigen. Der Preis für FAME inklusive Energiesteuer von 0,07 € L-1, je-

doch ohne Mehrwertsteuer, beträgt etwa 0,025

€ MJ-1. Geht man vom gleichen Preis für

n-Butanol ohne Energiesteuer

aus, dürfte dieser nicht mehr als 816 € t-1 betragen. Er stellt

damit die Untergrenze des vom Verbraucher akzeptierten Preises dar.

Zum anderen wird n-Butanol fossiler Herkunft als chemischer Rohstoff weltweit gehan-

delt. Unter Berücksichtigung eines Preisaufschlags von 5 % für die Erneuerbarkeit des Pro-

duktes sind demnach etwa 1.110 € t-1 zu erzielen (ICIS, 2012c). Für Endverbraucher, die

bereit sind einen Preisaufschlag für eine erhöhte Nachhaltigkeit von n-Butanol gegenüber

FAME zu akzeptieren, stellt dieser Preis die Obergrenze dar. Es kann davon ausgegangen

werden, dass der Betreiber der Modellanlage n-Butanol vorzugsweise für den höheren Preis

von 1.110 € t-1 veräußern wird. Im Folgenden wird daher der höhere Preis für n-Butanol an-

genommen.

Mittelwert 10/2012: 1,37 € L-1 inkl. Energiesteuer von 0,422 € L-1 und Mehrwertsteuer (UFOP, 2012); 0,96 inkl.

Energiesteuer von 0,076 € L-1 und Mehrwertsteuer; Dichte 0,879 kg L-1; Heizwert 37,2 MJ kg-1

Alkohole, die aus lignocellulosebasierten Rohstoffe hergestellt werden, genießen bis Ende 2015 eine Befreiung

von der Energiesteuer (EnergieStG, 2012)

152

Geht man bei der Abschätzung des Preises für Aceton ( ) von einem akzeptierten Preis-

aufschlag für die Nachhaltigkeit des Produktes in Höhe von 5 % aus, beträgt dieser etwa

905 € t-1 (ICIS, 2012a). Für erneuerbares Ethanol existiert bereits ein internationaler Markt,

weshalb kein gesonderter Preisaufschlag berücksichtigt wird. Der Marktpreis von Ethanol

wird mit 1.038 € t-1 angenommen (ICIS, 2012b).

5.2.2.2 Kapitalgebundene Kosten

Ausgangspunkt für die Ermittlung des Annuitätenfaktors ist die Verteilung des Fremd- und

Eigenkapitalanteils. Wie bereits in der Entwicklung des angepassten Ansatzes beschrieben,

lassen sich die Owner’s Cost nicht fremdfinanzieren (vgl. hierzu: Kapitel 5.2.1.2.2). Die Abbil-

dung für die Modellanlage erfolgt durch die Annahme, dass alle Genehmigungen und 50 %

der Ingenieurleistungen bereits vor Finanzierungsschluss anfallen und daher vom Betreiber

finanziert werden müssen. Ausgehend davon können die Owner’s Cost der Modellanlage aus

Kapitel 5.1 entnommen werden:

Tabelle 5-6: Owner’s Cost der Modellanlage

Position

Einheit

Betrag

Working Capital

€

28.033.000

Genehmigungen

€

3.243.000

50 % der Ingenieurleistungen

€

11.350.000

Summe

€

42.626.000

Für den Finanzierungsgrad ist neben dem Kreditausfallrisiko der Anlage beziehungsweise

der Projektgesellschaft vor allem die Besicherung entscheidend. Für die Modellanlage wird

angenommen, dass eine politische Unterstützung des Projektes hinsichtlich der Bereitstel-

lung von Garantien besteht und einen Finanzierungsgrad

) von 60 % ermöglicht. Aus

Gleichung 5.12 ergibt sich für das gesamte Projekt damit ein Fremdkapitalanteil von 51,2 %

und eine Eigenkapitalanteil von 48,8 %.

Der Fremdkapitalzinssatz für das Darlehen ist insbesondere vom aktuellen Zinsniveau (Eu-

ribor 3 Monate) und einem Risikoaufschlag darauf abhängig. Geht man für die Modellanlage

von einem Euribor-Wert von 0,36

% und einem Risikoaufschlag von 400 Basispunkten be-

ziehungsweise 4 % aus, können die Darlehenszinsen

mit einer Höhe von 4,36 % ange-

nommen werden.

Ein Investor folgt dem gleichen Vorgehen zur Ermittlung der Eigenkapitalkosten bezie-

hungsweise kalkulatorischen Zinsen. Da das Ausfallrisiko für den Investor höher ist, wird

von einem Risikoaufschlag von 800 Basispunkten beziehungsweise 8 % ausgegangen. Die

kalkulatorischen Zinsen

betragen ausgehend davon 8,36 %. Nach Gleichung 5.14 er-

Durchschnitt Euribor 3 Monate im Q3 2012: 0,36 % (EZB, 2012b)

5.2. Zahlungsströme der Modellanlage

153

geben sich die gewichteten Durchschnittskapitalkosten (Weighted Average Cost of Capital)

zu 6,37 %.

Die Annuität

hängt neben dem WACC von der Laufzeit des Darlehens beziehungswei-

se der Anlage ab, die mit 20 Jahren angenommen wird. Mit Hilfe von Gleichung 5.16 kann der

Annuitätenfaktor mit 8,53 % abgeschätzt werden. Die Höhe des Restwertes der Modellanla-

ge wird mit 20 % der Total Capital Investment angenommen. Die Annuität der Anlage be-

trägt daher 22.354.000 €.

Die Höhe des Instandhaltungsfaktors liegt nach Peters (2004) zwischen 2 und 10 % des Fi-

xed Capital Investment. Da die Modellanlage keine Katalysatoren oder ähnlich kosten- und

verschleißintensive Komponenten besitzt, wird die Höhe des Instandhaltungsfaktors mit 4 %

angenommen. Auf Basis der oben abgeschätzten Faktoren und der Abschätzungen des Total

Capital Investment und Fixed Capital Investment in Kapitel 5.1 beträgt die Höhe

der kapitalgebundenen Kosten 32.446.000 € a-1.

5.2.2.3 Verbrauchsgebundene Kosten

Wie in Kapitel 5.2.2.3 entwickelt, werden die verbrauchsgebundenen Kosten über

das Skalarprodukt des Umweltvektors der Modellanlage und des Faktorpreisvektors

berechnet. Im Folgenden werden die zugrunde liegenden Preise beziehungsweise Ge-

bühren der Produktionsfaktoren und Reststoffe auf Basis der Stoff- und Energiestrommodel-

lierung in Kapitel 4 abgeschätzt.

Preis Weizenstroh

Das Strohaufkommen

im Einzugsgebiet der Modellanlage wurde in Kapitel 2.5.2 mit

11,5 t km-2 a-1 Weizenstroh (FM) abgeschätzt. Die Größe des Einzugsgebietes

kann

nach Gleichung 5.16 mit 40.388 km² abgeschätzt werden. Daraus ergibt sich nach Gleichung

5.20 eine mittlere Transportdistanz

von 106,9 km. Die Preise für Reststroh gelten im

Allgemeinen für die Abholung ab Hof inklusive Beladung. Die Kosten für den Umschlag trägt

damit der Erzeuger. Unter Berücksichtigung dieses Umstandes und auf Basis des vorgestell-

ten Zeit- und Kostenaufwandes lassen sich die Transportkosten nach Gleichung 5.22

mit 37,80 € t-1 abschätzen. Diese werden gemeinsam mit dem Preis für Weizenstroh den

verbrauchsgebundenen Kosten zugeordnet (siehe Kapitel 5.2.2.3).

Stroh wird in Deutschland bislang vornehmlich regional gehandelt, Erzeuger und Abnehmer

treten dabei überwiegend direkt in Kontakt. Handelsplätze für Stroh existieren zwar bereits

(beispielsweise Proplanta, Raiffeisen), besitzen jedoch keine bundesweite Gültigkeit. Die

Preise pro Tonne Weizenstroh schwanken zurzeit zwischen 40 und 80 € t-1 Frischmasse

Stroh. Im Emsland geht 2013 die erste großtechnische Strohfeuerungsanlage Deutschlands

in Betrieb. Für das aus einem Umkreis von etwa 60 km bezogene Stroh wird ein Preis von

154

durchschnittlich 80 € t-1 inklusive Transport gezahlt (Otto, 2012). Unter Berücksichtigung

der Transportkosten entspricht das einem Preis für Weizenstrohfrischmasse von

57,71

€ t-1. Dieser wird im Folgenden auch für die Modellanlage angenommen. Unter Be-

rücksichtigung der Transportkosten von 33,95 € t Trockenmasse und einem Feuch-

tigkeitsgehalt

von 14 % (m/m) beträgt der Bereitstellungspreis für

Weizenstrohtrockenmasse bei gegebener Kapazität 99,74 € t-1.

Preis Wasser

Die Preise für Frischwasser schwanken mit dem Standort der Anlage. Im Folgenden wird ein

Preis von 2 € t-1 Frischwasser angenommen (Wasserbetriebe Berlin, 2012).

Preis Schwefelsäure

Die Preise für Schwefelsäure in Europa beziehungsweise Deutschland lagen im Verlauf des

Jahres 2011 relativ stabil bei einem Wert um 100 € t-1. Für die Modellanlagen wird dieser

Bereitstellungspreis für Schwefelsäure angenommen (Fertecon, 2012).

Preis Calciumhydroxid

Der Preis für Calciumhydroxid ist in den letzten Jahren leicht gestiegen und wird umgerech-

net mit 94 € t-1 angegeben (USGS, 2012), der auch als Bereitstellungspreis für die Mo-

dellanlage angenommen wird.

Preis Gips

Gips kann als Rohstoff für die Bauindustrie verwendet werden. Der Preis für Gips liegt bei

etwa 21 € t-1. Es ist jedoch nicht bekannt, ob der in der Modellanlage erzeugte Gips den Han-

delsspezifikationen genügt. Es wird daher angenommen, dass der Gips zu einem Preis

von 0 € t-1 abgegeben wird.

Preis Enzyme

Die in der Literatur verfügbaren Preise für Cellulase und andere Enzyme zur Hydrolyse von

Lignocellulose variieren stark. Die Enzyme sind zwar in sehr hohen Reinheiten für den La-

borbedarf verfügbar, jedoch besteht eine Preisintransparenz in Bezug auf die Güte von En-

zymen für industrielle Anforderungen. Für die Modellanlage wird auf Basis einer

Abschätzung der DECHEMA (2009) ein Enzympreis von 2000 € t-1 angenommen.

Entsorgungsgebühren gasförmiger Emissionen

Es fallen keine Entsorgungsgebühren an.

Nach Gleichung 5.19 entspricht ein Transportradius von 60 km durchschnittlichen Transportkosten von 22,29 € t-

1 Frischmasse. Daraus ergibt sich ein Strohpreis von 57,71 € t-1 Frischmasse.

5.2. Zahlungsströme der Modellanlage

155

Entsorgungsgebühren Asche

Die Eignung von Weizenstrohasche als Kalium- beziehungsweise Phosphatdünger wurde in

einem Langzeitversuch in Thüringen nachgewiesen (TLL, 2010). Es wird davon ausgegangen,

dass die Asche daher nicht entsorgt werden muss und keine Gebühren anfallen.

Preis elektrische Energie

Für elektrische Energie variieren die Bereitstellungspreise maßgeblich mit der Abnahme-

menge und Konstanz der Abnahme. Für Industrieanlagen wie der Modellanlage wird ein Be-

zugspreis von 0,11 € kWh-1 angenommen. Dieser setzt sich aus einem

Industriestrompreis von 0,0895 € kWh-1 (Statista, 2012) und der Stromsteuer von 0,0205

€ kWh-1 (StromStG, 2012) zusammen.

Die Einspeisung der durch die Anlage erzeugten elektrischen Energie ist dann sinnvoll, wenn

die durch das Erneuerbare-Energien-Gesetz (EEG) gewährte Einspeisevergütung höher als

der Bezugspreis ist. Die vom EEG vorgesehene Einspeisevergütung bemisst sich zum einen

nach der installierten Bemessungsleistung, zum anderen nach der Einsatzstoffvergütungs-

klasse. Für eine installierte Bemessungsleistung von etwa 28 MW sieht das EEG eine Vergü-

tung von 0,073 € kWh-1 vor, die um 0,02 € kWh-1 Vergütung für den Einsatzstoff auf

insgesamt 0,093 € kWh-1 erhöht wird (EEG, 2012). Die ab dem Jahr 2013 geltende Verringe-

rung der Vergütung von 2 % pro Jahr wurde im Hinblick auf das Bezugsjahr 2012 nicht be-

rücksichtigt. Da der Bezugspreis höher als der Verkaufspreis ist, speist die Anlage daher nur

Strom ein, wenn sie ihn selbst nicht verbrauchen kann.

Preis Kühlwasser

Mit dem Standort der Modellanlage variiert der Bereitstellungspreis von Kühlwasser. Für die

Modellanlage wird ein Preis von 0,043 € t-1 angenommen (DECHEMA, 2009), wie ihn Haase

(2012) für den Industriestandort Leuna annimmt. Die Wärmemenge , die durch eine t

Kühlwasser abgeführt werden kann, ergibt sich aus Gleichung 5.30. Nimmt man für das

Kühlwasser eine Temperaturdifferenz von 20 auf 30 °C beziehungsweise 10 K und ei-

ne Wärmekapazität bei 20 °C von 4,190 kJ kg-1 K-1, ergibt sich eine Wärmemenge

von 41,9 MJ t-1 Kühlwasser. Der Preis für Kühlwasser beträgt demnach 0,00103 € MJ-1.

Gleichung 5.30

mit:

Wärmemenge Kühlwasser

MJ t-1

Wärmekapazität bei 20°C

kJ kg-1 K-1

Temperaturdifferenz

156

Der Faktorpreisvektor nimmt damit die unten gezeigte Form an. Auf dessen Basis er-

geben sich die verbrauchsgebundenen Kosten nach Gleichung 5.16 zu

86.056.000 € a-1.

[

]

5.2.2.4 Betriebsgebundene Kosten

Im Basisszenario entsprechen die betriebsgebundenen Kosten nach Gleichung 5.23

den Referenzpersonalkosten

für eine Kapazität von 100.000 t a-1. Es kann davon

ausgegangen werden, dass sowohl das Degressionsverhalten der Personalkosten als auch die

Personalstruktur einer Anlage zur Herstellung von Ethanol unter Berücksichtigung techno-

logischer Besonderheiten vergleichbar mit der einer Anlage zur Herstellung von n-Butanol

ist. Hamelinck et al. (2005) untersuchten die Produktion von Ethanol auf Basis von schwefel-

säurevorbehandelter lignocellulosehaltiger Biomasse. Für die Abschätzung der Personalkos-

ten in Abhängigkeit unterschiedlicher Kapazitäten schlagen sie einen

Degressionsexponenten von 0,25 vor.

Die Struktur des Personalbedarfes wird in Anlehnung an Reimelt (2008) unter Berücksichti-

gung eines zusätzlichen Mitarbeiters pro Schicht für die Biomasseannahme abgeschätzt. Da-

bei wird bei einer durchgehenden Produktion von 8.000 h a-1 von einem Fünfschichtbetrieb

ausgegangen. Basierend darauf sind bei der im Basisszenario angenommenen Kapazität von

100.000 t a-1 insgesamt 36 Mitarbeiter in der Modellanlage beschäftigt (siehe Tabelle 5-7).

Diese können den Leistungsgruppen 1 mit Arbeitnehmern in leitender Stellung, Leistungs-

5.2. Zahlungsströme der Modellanlage

157

gruppe 2 mit Herausgehobenen Fachkräften oder Leistungsgruppe 3 mit Fachkräften zuge-

ordnet werden.

Tabelle 5-7: Personalbedarf der Modellanlage bei einer Kapazität von 100.000 t a-1 nach Schicht und

Leistungsgruppe

Einsatzbereich

Leistungsgruppe

Mitarbeiter

pro Schicht

Anzahl

Schichten

Personalbedarf

Betriebsleitung

Kaufmännische Leitung

Sekretariat

Produktionsleitung

Schichtleitung

Anlagenführer

Mechaniker / Schlosser

Elektriker / MSR

Biomasseannahme

Laborleitung

Laborant

Buchhaltung

Personalreferent

Einkauf / Verkauf

Personalbedarf Leistungsgruppe 1

Personalbedarf Leistungsgruppe 2

Personalbedarf Leistungsgruppe 3

Der durchschnittliche Bruttoverdienst

der Leistungsgruppe 1 beträgt etwa

101.208 € a-1, der der Leistungsgruppe 2 65.328 € a-1 und der der Leistungsgruppe

3 48.144 € a-1. Die Verwaltungskosten sowie ein Personalreferent werden in den

Kosten der Modellanlage bereits berücksichtigt. Der Zuschlag für indirekte Personalkosten

wird daher mit 20 % angenommen. Nach Gleichung 5.21 ergeben sich die Refe-

renzpersonalkosten

zu 2.331.000 € a-1.

5.2.2.5 Sonstige Kosten

Verwaltungskosten

Nach Gleichung 5.23 lassen sich die Verwaltungskosten der Modellanlage als Funktion des

Verwaltungskostenfaktors , der Kapitalkosten , der verbrauchs- und

der betriebsgebundenen Kosten darstellen. Der Verwaltungskostenfaktor der

Modellanlage wird mit 2 % angenommen. Die Verwaltungskosten betragen damit

2.202.000 € a-1.

Durchschnitt Männer und Frauen inkl. Sonderzahlungen (Statistisches Bundesamt, 2012)

158

Versicherungskosten

Der Versicherungskostenfaktor ( kann mit 1 % des Fixed Capital Investment an-

genommen werden. Nach Gleichung 5.23 betragen die Versicherungskosten da-

mit 2.417.000 € a-1.

Körperschaftssteuer

Bemessungsgrundlage der Körperschaftssteuerveranlagung ist der Gewinn . Nach Glei-

chung 5.26 ergibt sich dieser aus dem Eigenkapitalanteil, den Total Investment Cost, dem Ei-

genkapitalzins und dem Körperschaftssteuersatz. Bei Eigenkapitalkosten von 8,36 % beträgt

der Gewinn 13.544.000 € a-1. Bei einem Körperschaftssteuersatz von 15 % beträgt die Höhe

der Körperschaftssteuer

2.032.000 € a-1.

Gewerbesteuer

Die Bemessungsgrundlage für die Gewerbesteuer

, der Gewerbeertrag, beträgt

14.321.000 € a-1, die Steuermesszahl

3,5 %. Der gemeindeabhängige Hebesatz

betrug im Jahr 2011 durchschnittlich 438 % (DIHK, 2011). Unter der Annahme, dass dieser

Hebesatz ebenfalls für die Modellanlage zutrifft, beläuft sich die Gewerbesteuer

auf

2.195.000 € a-1.

Sonstige Steuern

Weitere Steuerarten werden auf der Basis des Fixed Capital Investments mit Hilfe des Fak-

tors

abgebildet. Er wird für die Modellanlage auf 0,5 % des Fixed Capital Investments

geschätzt. Nach Gleichung 5.29 ergeben sich die sonstigen Steuern

1.261.000 € a-1.

Summe der sonstigen Kosten

Nach Gleichung 5.22 bestehen die sonstigen Kosten aus den Verwaltungskosten, Ver-

sicherungskosten und den Steuern. Für die Modellanlage betragen sie 10.428.000 € a-1.

5.2.3 Ergebnisse der Zahlungsströme

Im Folgenden werden die für das Basisszenario identifizierten Kosten zur Herstellung von n-

Butanol den Umsatzerlösen gegenübergestellt. Nach Gleichung 5.10 beträgt die Summe der

Produktionskosten abzüglich der Umsätze der Produkte Aceton, Ethanol und Elektrizität

1,21 € L-1. Abbildung 5-8 zeigt die Kosten für n-Butanol in der Übersicht. Inklusive des

Transportes entfällt deutlich mehr als die Hälfte aller Kosten auf die Bereitstellung von Wei-

zenstroh und Enzymen mit 0,42 beziehungsweise 0,29 € L-1. Die Annuität, Instandhaltung

und Kosten für Chemikalien betragen 0,21, 0,09 beziehungsweise 0,06 € L-1 und tragen mit

einem Viertel zu den Gesamtkosten bei. Darüber hinaus entfallen 0,05 € L-1 auf Steuern,

während Personalkosten mit etwa 0,02 € L-1 eine untergeordnete Rolle einnehmen. Durch

5.2. Zahlungsströme der Modellanlage

159

die Berücksichtigung der Umsätze von Aceton, Ethanol und Elektrizität werden die Gesamt-

kosten zur Herstellung von n-Butanol um etwa 36 % verringert.

Abbildung 5-8: Kosten zur Herstellung von einem Liter n-Butanol aus Reststroh im Basisszenario

Den Gesamtkosten von 131.261.000 € a-1 steht ein Umsatz in Höhe von 107.162.000 € a-1 ge-

genüber. Daraus ergibt sich ein Fehlbetrag von 24.099.000 € a-1. Pro Liter n-Butanol ent-

spricht das 0,31 € L-1. Damit die Modellanlage kostendeckend arbeitet, müssten entweder

die Kosten auf 0,90 € L-1 n-Butanol fallen oder der Verkaufspreis aller Produkte um etwa

26 % steigen.

Durch die Verwendung des entwickelten Ansatzes ergeben sich jedoch Unschärfen. Er bildet

alle Zahlungsströme mit der für eine Abschätzung hinreichenden Genauigkeit ab, kann je-

doch kein detailliertes Finanzierungsmodell ersetzen.

Zum einen entsteht eine Unterbewertung der ermittelten Kosten durch die Berücksichti-

gung des Restwertes der Anlage im Total Capital Investment. Zwar geht der Restwert diskon-

tiert in die Berechnung ein, jedoch verringert er die Höhe der Annuität und führt damit zu

einer Unterbewertung. Darüber hinaus sind die Bauzinsen, die im Zeitraum vor der Inbe-

triebnahme der Anlage entstehen, nicht detailliert erfasst und führen ebenfalls zu einer Un-

terbewertung.

Zum anderen entspricht die Darlehenslaufzeit im Modell der Anlagenlaufzeit und erhöht

damit absolut die Zinslast, was zu einer Überbewertung der Kosten führt. Ferner sind keine

Preissteigerungen für Produkte und Rohstoffe berücksichtigt, die bei konstantem Zinssatz

ebenfalls zu einer Überbewertung der Finanzierungskosten führen. Des Weiteren bildet das

Weizenstroh; 0,28

Transport

Weizenstroh; 0,14

Enzyme; 0,29

Annuität; 0,21

Instandhaltung; 0,09

Chemikalien; 0,06

Steuern; 0,05

Versicherungskosten;

0,02

Verwaltungsk.; 0,02

Personalkosten; 0,02

Kühlbedarf; 0,02

Wasser; 0,00

160

Modell keinen Verlustvortrag in den ersten Betriebsjahren ab, der einen reduzierenden Ein-

fluss auf die Steuerlast aufweist. In erster Näherung gleichen sich die Effekte der Unter- und

Überbewertung jedoch aus.

5.2.4 Sensitivitätsanalyse

Wie in Kapitel 4 dargestellt, geht die Entwicklung eines Modells aus einer Reihe von Abstrak-

tionen hervor. Die systemimmanente Unsicherheit von Investitionskostenabschätzungen

wurde bereits diskutiert und lässt sich mit Hilfe der in der Literatur verfügbaren Genauigkei-

ten abgrenzen (vgl. hierzu: Kapitel 5.1). Die Datenunsicherheit des in dieser Arbeit vorgeleg-

ten Modells kann nicht anhand realer Systeme eingegrenzt werden, da bislang keine

industrielle Realisierung der Modellanlage existiert. Um den Einfluss externer Faktoren auf

die Gesamtkosten zu quantifizieren und damit die Robustheit der Annahmen zu überprüfen,

wird im Folgenden eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt.

Die Sensitivitätsanalyse ist ein Werkzeug zur Untersuchung einzelner Parameter auf eine re-

sultierende Kennzahl. Dabei wird innerhalb eines geeigneten Rahmens eine Parametervaria-

tion durchgeführt und das Ergebnis graphisch in Form eines Strauss-Plots dargestellt (vgl.

hierzu: Couper (2003)). Parameter, deren Variation eine starke Auswirkung auf die resultie-

rende Kennzahl haben, weisen dabei eine hohe Steigung auf. Abhängig vom Modell und der

Wahl des Untersuchungsrahmens kann ein Strauss-Plot neben der Steigung der erzeugten

Verläufe auch Hinweise auf das Vorliegen von Maxima oder Minima geben. Kritik an der Sen-

sitivitätsanalyse ergibt sich aus der Annahme unabhängiger Parameter. In der Realität treten

häufig Wechselwirkungen zwischen Parametern auf. Diese finden im Folgenden keine Be-

rücksichtigung.

Ausgehend davon werden relevante Parameter zur Variation identifiziert und im Intervall

von -80 % bis +80 % des Ausgangswertes variiert. Auf Basis der Kostenpositionen in Abbil-

dung 5-8 werden die Kosten für Reststroh inklusive Transport, Enzyme und Total Capital In-

vestment variiert. Die Betrachtung des Einflusses von Reststroh erstreckt sich somit über

den Bereich von 50,96 und 156,22 € t-1, die der Enzyme von 400 bis 3.600 € t-1 und die des

Total Capital Investments von 56,10 bis 504,60 Mio. €. Zusätzlich findet eine Analyse der

Einflüsse der Abschreibungsdauer

, der Jahresvolllaststunden und der Kapazität der Model-

lanlage statt. Diese werden in den Grenzen von 4 bis 36 a, 1.600 bis 8700 h a-1 beziehungs-

weise von 20.000 bis 180.000 t a-1 variiert. Abbildung 5-9 zeigt die Ergebnisse der Variation.

Neben der Abschreibungsdauer verändert sich die Dauer der Darlehenslaufzeit

5.2. Zahlungsströme der Modellanlage

161

Abbildung 5-9: Einfluss der Variation ausgewählter Parameter auf die Herstellungskos-

ten von n-Butanol im Basisszenario

Durch den hyperbolischen Verlauf beeinflusst die Anzahl der Jahresvolllaststunden die Pro-

duktionskosten insbesondere im unteren Bereich. Eine Erhöhung der Volllaststunden um

10 % führt zu einer Reduzierung der Kosten von 0,03 € L-1. In geringere Ausprägung trifft

diese Beobachtung auch für die Abschreibungsdauer zu. Der über den gesamten Variations-

bereich sensitivste Parameter ist jedoch das Total Capital Investment. Mit jedem Anstieg be-

ziehungsweise jeder Abnahme um 10 % variieren die Gesamtkosten um über 0,05 € L-1.

Ähnliche Effekte lassen sich bei den Kosten für Weizenstroh und den Kosten für Enzyme mit

Ausprägungen von jeweils etwa 0,04 € L-1 beobachten.

Während höhere Ausprägungen der bereist diskutierten Parameter über das untersuchte In-

tervall hinaus unwahrscheinlich sind, ist eine Erweiterung der Anlagenkapazität über

180.000 t a-1 hinaus denkbar.

Bei der Erweiterung der Anlagenkapazität lassen sich zwei Effekte unterscheiden. Zum

einen steigen die Investitionskosten mit wachsender Kapazität unterproportional stark an

(vgl. hierzu: Kapitel 5.1.1.2.1), so dass die Gesamtkosten sinken. Zum anderen steigen die

Transportkosten mit wachsender Kapazität, wodurch die Gesamtkosten steigen. Für die Ge-

samtfunktion existiert daher ein Minimum.

Der in Abbildung 5-9 zu erkennende asymptotische Verlauf lässt darauf schließen, dass

dieses Minimum im Rahmen des untersuchten Intervalls nicht erreicht wird. Nimmt man die

Variation des Einzelparameters Anlagenkapazität für ein erweitertes Intervall vor, lässt sich

das Minimum der Gesamtkosten graphisch ermitteln. Die optimale Anlagenkapazität der

Modellanlage liegt demnach bei 340.000 t a-1 (siehe Abbildung 5-10). In diesem Fall betragen

die Gesamtkosten zur Herstellung von n-Butanol 1,13 € L-1, das Total Capital Investment be-

läuft sich auf 634 Mio. €. Da die vorgestellte Technologie wie bereits beschrieben noch nicht

0,7

0,9

1,1

1,3

1,5

1,7

1,9

2,1

2,3

-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 80

Kosten n-Butanol € L-1

Variation in %

Total Capital Investment Reststroh

Enzyme Abschreibungsdauer

Volllaststunden Kapazität der Modellanlage

162

großtechnisch realisiert wurde, ist davon auszugehen, dass vorerst kein Investor dieses Risi-

ko übernehmen wird.

Abbildung 5-10: Einfluss der Variation der Anlagenkapazität auf die Herstel-

lungskosten von n-Butanol im Basisszenario

5.3 Ergebnisse der Wirtschaftlichkeitsbetrachtung

Zur Ermittlung der Wirtschaftlichkeit des Basisszenarios der Modellanlage wird das Modell

um eine Investitionskostenschätzung und die Darstellung aller periodischen Zahlungsströme

erweitert. Die Total Investment Cost der Modellanlage betragen 280 Mio. €, die des Fixed

Capital Investment 252 Mio.

€. Die beschriebene Modellanlage arbeitet unter den gegebe-

nen Voraussetzungen nicht wirtschaftlich. Bei einem Preis für Weizenstroh von etwa 58 € t-1

Frischmasse stehen den Produktionskosten von 1,21 € L-1 n-Butanol Erlöse von 0,90 € L-1

gegenüber. Der daraus resultierende Fehlbetrag beträgt 0,31 € L-1.

Die mittlere Transportstrecke von 107 km verursacht dabei Transport-, Lagerungs- und

Umschlagkosten von Reststroh in Höhe von annähernd 38 € t-1 Stroh bzw. 0,14 € L-1 n-

Butanol. Obwohl die Transportkosten bei der gegebenen Kapazität bereits 37 % der Bereit-

stellungskosten von Stroh betragen, sinken die Produktionskosten durch eine Erhöhung der

Anlagenkapazität und damit erhöhte Transportdistanz. Sie betragen bei optimaler Kapazität

von 370.000 t a-1 etwa 1,13 € L-1. Trotz dieser Verringerung um 7 % wäre auch dann der

wirtschaftliche Betrieb der Modellanlage nicht gewährleistet.

Für eine Anlage zur Produktion von Ethanol aus Reststroh der gleichen Kapazität jedoch mit Änderungen in Bio-

massevorbereitung sind Fixed Capital Investment Cost in Höhe von etwa 241 Mio. € zu erwarten (Abschätzung mit

Hilfe des Größendegressionsansatzes (siehe Kapitel 5.1.1.2.1) auf Basis von Klein-Marcuschamer (2010) und einem

Degressionsexponenten in Höhe von 0,6)

1,12

1,13

1,14

1,15

1,16

1,17

1,18

1,19

1,20

1,21

1,22

0100 200 300 400 500

Kosten n-Butanol € L-1

Variation in %

Kapazität der Modellanlage

Minimum 1,13 € L-1

bei 240 % bzw.

340.000 t a-1

5.3. Ergebnisse der Wirtschaftlichkeitsbetrachtung

163

Wie auch die Bereitstellung erneuerbarer elektrischer Energie der ersten technologischen

Generation muss das entstehende wirtschaftliche Defizit jedoch dem ökologischen Nutzen

gegenübergestellt werden. Kapitel 6 erweitert das Modell daher um eine ökologische Be-

trachtung. Die Identifikation und Umsetzung technischer und wirtschaftlicher Potentiale

wird in Form eines Fortschrittsszenarios in Kapitel 7 betrachtet.

165

6 Erweiterung des Modells um eine ökologische Betrachtung

Im vorhergehenden Kapitel wurden die Produktionskosten von n-Butanol im Basisszenario

auf Basis des entwickelten Stoff- und Energiestrommodells abgeleitet. Die mit der Herstel-

lung von n-Butanol verbundene ökologische Nachhaltigkeit wurde bislang nicht betrachtet.

Der ursprünglich aus der Forstwirtschaft stammende Begriff Nachhaltigkeit

(Bibliographisches Institut GmbH, 2012) wird heute meist als Synonym für eine nachhaltige

Entwicklung gebraucht. Darunter ist eine Entwicklung zu verstehen, „[…]die die Bedürfnisse

der Gegenwart befriedigt, ohne zu riskieren, daß künftige Generationen ihre eigenen Bedürf-

nisse nicht befriedigen können.“ (Hauff, 1987). Das Konzept der Nachhaltigkeit wird sowohl

für die ökologische Dimension als auch die ökonomische und soziale genutzt (Bundestag,

1998).

Ziel dieses Kapitels ist die Erweiterung des Modells um die Betrachtung der ökologischen

Nachhaltigkeit. Darüber hinaus findet eine Überprüfung im Hinblick auf energie- und klima-

politische Rahmenbedingungen sowie die vergleichende Gegenüberstellung der Prozessket-

ten von n-Butanol, Heizöl und FAME statt. Dazu wird zunächst der Ansatz der Ökobilanz

beziehungsweise des Life Cycle Assessment und eine geeignete Methoden zur Wirkungsab-

schätzung und rechnergestützten Umsetzung vorgestellt. Anschließend findet die Konzepti-

on der Ökobilanz für das zu untersuchenden Produktionssystem statt.

Für die Umsetzung werden die Ergebnisse der Stoff- und Energieflussmodellierung aus

Kapitel 4 herangezogen und die Ergebnisse in Abschnitt 6.3 dargestellt und ausgewertet. In

diesem Zusammenhang werden auch die Treibhausgasvermeidungskosten auf Basis der

Wirtschaftlichkeitsberechnung in Kapitel 5 abgeleitet.

6.1 Methodisches Vorgehen der Nachhaltigkeitsüberprüfung

Die Ökobilanz ist eine Umweltmanagementmethode, die Umweltaspekte und potentielle

Umweltwirkungen über den Produktlebenszyklus beziehungsweise alle Produktionsstufen

vom Rohstoff bis zur Entsorgung betrachtet. Sie ist durch die DIN EN ISO 14040 spezifiziert

und umfasst die Aufstellung und anschließende Bewertung aller relevanten Input- und Out-

putströme. Ökonomische oder soziale Aspekte werden dabei weder erfasst noch bewertet.

Der Ansatz besteht aus den folgenden vier Phasen (DIN, 2006).

166

- Festlegung von Ziel und Untersuchungsrahmen

- Sachbilanz

- Wirkungsabschätzung

- Auswertung

Die Ökobilanz gibt kein festes Bewertungsinstrument zur Wirkungsabschätzung vor. Sie lässt

sich mit verschiedenen Instrumenten durchführen, die sich in Abhängigkeit ihrer Einsetz-

barkeit für die Bearbeitung der Zielsetzung eignen (DIN, 2006). Im Hinblick darauf werden

in den folgenden Abschnitten die relevantesten Methoden vorgestellt (siehe Kapitel 6.1.1).

Aufgrund der vielfältigen Einsatzgebiete der Ökobilanzierung existieren unterschiedliche

rechnergestützte Ansätze und Datenbanken zur Aufstellung der Sachbilanz und Umsetzung

der Wirkungsabschätzung. In den Kapiteln 6.1.1 und 6.1.2 wird die jeweils geeignetste der

vorgestellten Methoden zur Darstellung des zu untersuchenden Produktionssystems identi-

fiziert. Das methodische Vorgehen schließt mit der Konzeption einer angepassten Ökobilanz

in Anlehnung an DIN EN ISO 14040. Diese umfasst die Festlegung des Ziel- und Untersu-

chungsrahmens sowie die Durchführungsplanung der Sachbilanz und der Wirkungsabschät-

zung.

6.1.1 Ökologieorientierte Methoden zur Wirkungsabschätzung im Rahmen

einer Ökobilanz

Es existiert eine Vielzahl unterschiedlicher Bewertungsmethoden, die sich in Abhängigkeit

der Zielsetzung zur Wirkungsabschätzung eignen. Eine Übersicht und Vorstellung der rele-

vantesten geben die folgenden Abschnitte

. Alle vorgestellten Methoden eignen sich insbe-

sondere für die Bewertung überregionaler Vorhaben.

6.1.1.1 Methode des Umweltbundesamtes (UBA)

Die Bewertungsmethode des Umweltbundesamtes (UBA) wurde 1999 eingeführt und ist

seitdem für alle vom UBA durchgeführten oder beauftragten Ökobilanzen bindend. Die Me-

thode beruht auf dem Konzept der Wirkungsindikatoren und ist speziell für den Einsatz als

Bewertungsmethode einer Ökobilanz nach DIN EN 14040 entwickelt worden. Die Bewertung

der Sachbilanz kann dabei in den folgenden zehn Wirkungskategorien erfolgen: direkte Ge-

sundheitsschädigung, direkte Schädigung von Ökosystemen, aquatische Eutrophierung, ter-

restrische Eutrophierung, Naturraumbeanspruchung, photochemische Oxidantienbildung

(Sommersmog), Ressourcenbeanspruchung, stratosphärischer Ozonabbau, Treibhauseffekt

und Versauerung. Die Ergebnisse der Sachbilanz werden durch Charakterisierungsfaktoren

zu Indikatorergebnissen verdichtet.

Die Auswahl der Methoden basiert auf den Ausführungen von Bielig (2010).

6.1. Methodisches Vorgehen der Nachhaltigkeitsüberprüfung

167

Dabei geht das UBA im Gegensatz zur später vorgestellten Methode der ökologischen

Knappheit davon aus, dass ein direkter qualitativer oder quantitativer Vergleich der Indika-

torergebnisse der unterschiedlichen Wirkungskategorien nicht zulässig ist. Beispielsweise

liegen keine naturwissenschaftlichen Erkenntnisse dazu vor, ob eine bestimmte Flächenver-

siegelung oder eine bestimme Menge Treibhausgase eine größere ökologische Gefahr dar-

stellen. Das UBA führt daher für jede Wirkungskategorie die Kriterien ökologische

Gefährdung, Distance-to-target und Spezifischer Beitrag an, die anhand relativer Prioritäten A

(höchste Priorität) bis E (niedrigste Priorität) innerhalb der Kategorie charakterisiert wer-

den. Nach einem festen Rangfolgesystem kann daraus die Ökologische Priorität einer Wir-

kungskategorie ermittelt werden (UBA, 1999).

6.1.1.2 Methode des Centrums voor Milieukunde (CML)

Wie auch die Methode des UBA greift die von Heijungs et al. (1992) entwickelte Methode des

Centrums voor Milieukunde (CML) das Konzept der Wirkungsindikatoren auf. Sie erfüllt da-

mit ebenfalls die Anforderungen einer Ökobilanz nach DIN EN 14040. Im Gegensatz zur UBA-

Methode umfasst die CML-Methode bereits die Erstellung der Zieldefinition und Sachbilanz.

Sie gehört zu den cradle-to-grave-Methoden, die neben der Herstellung ebenfalls die Entsor-

gung berücksichtigen und ist prinzipiell nicht auf die Niederlande beschränkt. Wie auch die

UBA-Methode untersucht sie verschiedene Wirkungskategorien und bewertet diese anhand

definierter Kriterien. Kritik an der CML-Methode ergibt sich durch das mehrdimensionale

Kennzahlenprofil, wodurch keine eindeutige Interpretation möglich ist (Gabler, 2012b).

6.1.1.3 Methode der Ökologischen Knappheit

Die Methode der ökologischen Knappheit wurde erstmals 1990 im Auftrag des Schweizer

Bundesamtes für Umwelt und weiterer privater Unternehmen konzipiert. Sie geht davon aus,

dass eine bestimmte Umweltbelastung (kritischer Fluss) gesellschaftspolitisch tolerierbar

ist. Durch den Vergleich des aktuellen mit dem tolerierbaren Fluss ergibt sich eine Differenz

(Distance-to-target). Durch die Beaufschlagung mit Bewertungsfaktoren beziehungsweise

Ökofaktoren werden diese zu einem oder mehreren Indikatoren zusammengefasst. Die

Ökofaktoren basieren auf der aktuellen Gesetzgebung und den umweltpolitischen Zielen. Al-

le Umwelteinwirkungen werden in Umweltbelastungspunkten ausgedrückt und anschlie-

ßend summiert. Die dimensionslosen Umweltbelastungspunkte spiegeln das Verhältnis von

vorliegender Umweltbelastung zu tolerierbarer Umweltbelastung wieder (BAFU, 2009).

Kritik an der Methode ergibt sich durch den Bezug auf die aktuelle Gesetzgebung und

umweltpolitische Ziele. Die Bewertung unterliegt damit nicht rein naturwissenschaftlichen

Erkenntnissen und kann in unterschiedlichen Regionen voneinander abweichen. Darüber

hinaus reflektiert die Bewertung die Humantoxizität, während die Ökotoxizität nicht berück-

sichtigt wird (Wietschel, 2002).

168

6.1.1.4 Eco-Indikator 99-Methode

Der Eco-Indikator 99 bewertet die Sachbilanz auf Basis eines schadensorientierten Konzep-

tes. Der Eco-Indikator 99 ist eine Weiterentwicklung des Eco-Indikator 95 (Gabler, 2012c).

Dabei werden alle Emissionen sowie der Flächen- und Ressourcenverbrauch den Schädigun-

gen der menschlichen Gesundheit, der Ökosystemqualität und der Ressourcen zugeordnet.

Das Vorgehen enthält eine Wirkungsanalyse, eine Schadensanalyse und die Auswertung in

Form einer Normierung beziehungsweise Gewichtung. Darüber hinaus beinhaltet die Me-

thode die Berücksichtigung von Unsicherheiten. Das Ergebnis der Eco-Indikator 99-Methode

ist eine dimensionslose aggregierten Punktzahl (Goedkoop, 2000). Kritisch anzumerken ist

die beschränkte Aussagekraft einer eindimensionalen Kennzahl (Gabler, 2012c).

6.1.1.5 Methode des Material-Inputs pro Serviceeinheit (MIPS)

Die Methode des Material-Inputs pro Serviceeinheit (MIPS) berechnet den kumulierten Ma-

terialeinsatz für jede Einheit oder Dienstleistung. Sie wurde am Wuppertal Institut für Klima,

Umwelt, Energie entwickelt und gibt die Umweltbelastung über den gesamten Lebenszyklus

wieder. Der Materialeinsatz wird dabei einer der folgenden fünf Kategorien zugeordnet:

biotische Rohmaterialien, abiotische Rohmaterialien, Bodenbewegung in Land- und Forst-

wirtschaft, Luft und Wasser. Das Ergebnis wird in Form einer aggregierten Kennzahl ange-

geben (Schmidt-Bleek, 1994). Ähnlich der Methode der ökologischen Knappheit und der Eco-

Indikator 99-Methode setzt sich der MIPS-Ansatz der Kritik an der beschränkten Aussage-

kraft einer eindimensionalen Kennzahl aus.

6.1.2 Rechnergestützte Ansätze zur Durchführung der Wirkungsabschätzung im

Rahmen einer Ökobilanz

Für die Durchführung der Wirkungsabschätzung stehen verschiedene rechnergestützte Si-

mulations-Ansätze zur Verfügung. Sie bestehen meist aus einer Programm- beziehungsweise

Berechnungsoberfläche und einer angeschlossenen Datenbank mit Sachbilanzen. Reine Da-

tenbanken wie Ecoinvent oder Probas werden daher im Folgenden nicht berücksichtigt. Alle

vorgestellten Instrumente eignen sich im Hinblick auf die vorgestellte Vorgehensweise der

Ökobilanz nach DIN EN ISO 14040. Weitere Anforderungen zur Abbildung des zu untersu-

chenden Produktionssystems im Rahmen einer Ökobilanz ergeben sich aus der Zielsetzung

des Kapitels:

- Möglichkeit, die zu untersuchende Prozesskette als Black- oder Grey-Box abzubilden

sowie einfache Modifikation der Datenbankeinträge zur Modellierung von Prozess-

ketten

- Programmwartung und -update, um den entwickelten Ansatz auch für zukünftige

Projekte nutzen zu können

6.1. Methodisches Vorgehen der Nachhaltigkeitsüberprüfung

169

- Verfügbarkeit einer umfangreichen Datenbank mit Bilanzdaten zu Prozessen, Pro-

dukten und Dienstleistungen

- Nachvollziehbarkeit und Prüfbarkeit der Datenbankeinträge

GaBi

GaBi (Ganzheitliche Bilanzierung) ist ein Programm zur Erstellung von Ökobilanzen, das von

der Universität Stuttgart in Zusammenarbeit mit PE Europe entwickelt wurde. GaBi wird un-

ter anderem von Kraft Foods, der Volkswagen AG und Tata Steel eingesetzt und ist weltweit

verbreitet (PE International, 2012). Derzeit ist Version 5 kostenpflichtig erhältlich. GaBi er-

füllt alle definierten Anforderungen an einen rechnergestützten Ansatz.

SimaPro

Die von PRé Consulting entwickelte Software SimaPro weist ein vergleichbares Leistungs-

spektrum wie GaBi auf. SimaPro ist nach eigenen Angaben Marktführer und international mit

einem Beraterteam aufgestellt (Pré Consultants, 2012). Die Version 7 ist in verschiedenen

Ausführungen kostenpflichtig erhältlich. SimaPro erfüllt alle definierten Anforderungen an

einen rechnergestützten Ansatz.

Umberto

Die Software Umberto wurde vom Institut für Umweltinformatik (IFU) in Kooperation mit

dem Institut für Energie- und Umweltforschung (IFEU) entwickelt. Umberto verfügt unter

anderem über die Möglichkeit, flexible Prozessspezifikationen zu definieren und wird im

Schwerpunkt im europäischen Raum z.B. von der BASF AG, der Henkel KGaA und der

DECHEMA e.V. eingesetzt (Umberto, 2012). Version 5.5 ist in verschiedenen Ausführungen

kostenpflichtig erhältlich. Auch Umberto erfüllt alle definierten Anforderungen, die an einen

rechnergestützten Ansatz gestellt werden.

GEMIS

Das Globale Emissions-Modell Integrierter Systeme (GEMIS) wurde vom Öko-Institut unter

Förderung des Hessischen Ministeriums für Umwelt, Landwirtschaft und Forsten konzipiert

und seit der Einführung 1987 kontinuierlich weiterentwickelt (2008). Neben der Möglich-

keit, neue Produkte und Produktionsprozesse anzulegen, verfügt GEMIS bereits über eine

Reihe von Prozessen, die zur Untersuchung von Nutzungspfaden in der Wärmebereitstellung

für den Raum Deutschland angelegt wurden. GEMIS wurde daher auch zur Abbildung der

Emissionen der Shell-Hauswärmestudie herangezogen (Shell, 2011). Die aktuelle verfügbare

Version 4.7 steht entgeltfrei zur Verfügung. GEMIS erfüllt alle definierten Anforderungen und

eignet sich durch die bereits angelegten Prozesse für den Raum Deutschland in besonderer

Weise. Daher wird GEMIS im Folgenden als rechnergestützter Ansatz zur Erhebung und Wir-

kungsabschätzung eingesetzt.

170

6.1.3 Konzeption einer Ökobilanz des zu untersuchenden Produktionssystems

In der vorliegenden Arbeit wurden bereits die Einsetzbarkeit von n-Butanol als Biokompo-

nente in Heizöl EL und deren Wirtschaftlichkeit überprüft. Die Ökobilanz erweitert das ent-

wickelte Modell um die Überprüfung der ökologischen Nachhaltigkeit. Weiterhin ermöglicht

sie die Identifikation der größten Hebel zur Erhöhung der Nachhaltigkeit. Im Folgenden wird

die Ökobilanz in Anlehnung an die Vorgehensweise der DIN EN ISO 14040 unter Anwendung

der Methode des Umweltbundesamtes durchgeführt. Die Auswertung umfasst eine Gegen-

überstellung sowohl mit fossilem Heizöl EL und FAME

als auch mit den Emissionsminde-

rungsvorgaben der EU-Richtlinie 2009/28/EG.

6.1.3.1 Festlegung des Ziel- und Untersuchungsrahmens

Der Untersuchungsrahmen der Ökobilanz erstreckt sich über das gesamte Produktionssys-

tem vom Anbau des Reststrohs hin zur Bereitstellung von Raumwärme. Wie in Abbildung

6-1 dargestellt umfasst die Systemgrenze zum einen den Anbau (Prozessstufe 1), die Ernte

inklusive Ballenpressung und Bereitstellung im Zwischenlager (Prozessstufe 2), den Trans-

port des Reststrohs (Prozessstufe 3) sowie dessen Konversion zu ABE-Produkten (Prozess-

stufe 4). Zum anderen beinhaltet sie den Transport des Brennstoffes (Prozessstufe 5) und

dessen Einsatz in einem Ölbrenner zur Bereitstellung von Raumwärme (Prozessstufe 6).

Abbildung 6-1: Prozessstufen in der Produktion von n-Butanol aus Weizenstroh

Als funktionale Einheit für n-Butanol wird das Europäische Standardmaß von einem MJ ver-

wendet (EG, 2009). Durch den Reststoffcharakter des eingesetzten Strohs kommen keine

Landnutzungsänderungen zum Tragen. Innerhalb der Systemgrenze kommt es mehrfach zu

Kuppelproduktion

. Bei der Produktion von n-Butanol aus Reststroh fallen die Koppelpro-

dukte Aceton und Ethanol an. Um eine transparente Darstellung beziehungsweise Zuord-

nung der Emissionen für jedes Produkt zu gewährleisten, ist der Einsatz eines

Allokationsverfahrens notwendig. Die EU-Richtlinie 2009/28/EG sieht für diesen Einsatz-

zweck die Energieallokationsmethode vor (EG, 2009), die im Folgenden für alle Wirkungska-

tegorien Anwendung findet. Dabei werden alle Emissionen auf das Hauptprodukt und alle

Fatty Acid Methyl Esther

Reststroh selbst ist nach EU-Richtlinie 2009/28/EG als Kuppelprodukt des Getreideanbaus definiert

Anbau

Ernte und Be-

reitstellung

Transport

Biomasse-

vorbereitung

Fermentation

Separation

Produktion von

Weizenstroh

Transport

Produktion von n-Butanol

in Modellanlage

Transport

Verbrennung

Transport

Einsatz

6.1. Methodisches Vorgehen der Nachhaltigkeitsüberprüfung

171

Koppelprodukte nach Maßgabe ihres Heizwertes aufgeteilt. Für die Erstellung der Sachbilanz

wird auf die Stoff- und Energiestrommodellierung in Kapitel 4 zurückgegriffen.

Für die Wirkungsabschätzung kommt die in Kapitel 6.1.1.1 vorgestellte Methode des Um-

weltbundesamtes zum Einsatz. Im Hinblick auf das Hauptziel von Biobrennstoffen, die Ver-

ringerung der Treibhausgasemissionen pro Energieeinheit, erfolgt eine Abschätzung für die

Wirkungskategorien Treibhauseffekt und Ressourcenbeanspruchung. Darüber hinaus wird

die Wirkungskategorie Versauerung betrachtet. Die Ergebnisse jeder Wirkungskategorie

werden zu Indikatorergebnissen aggregiert. Da die Zielsetzung eine Gegenüberstellung mit

fossilem Heizöl EL nach EU-Richtlinie 2009/28/EG vorsieht, wird auf die Priorisierung der

Betrachtungskriterien verzichtet und ausschließlich ein Vergleich der Indikatorergebnisse

angestellt.

6.1.3.2 Sachbilanz

In Kapitel 6.1.2 wird eine Reihe rechnergestützter Ansätzen vorgestellt. Das Programm

GEMIS und die von GEMIS genutzte Datenbank sind öffentlich verfügbar und werden vom

Ökoinstitut kontinuierlich verbessert. Insbesondere die Datenbank ist Grundlage einer Viel-

zahl von Forschungsprojekten und erfährt daher eine stetige Ergänzung. Für das zu untersu-

chende Produktionssystem kann bereits auf eine Vielzahl relevanter Bilanzen zurückgriffen

werden. Im Hinblick auf die gestellten Anforderungen eignet sich GEMIS daher in besonderer

Weise sowohl zur Durchführung der Wirkungsabschätzung als auch zur Quantifizierung von

Anbau-, Ernte- und Transportvorgängen in der Sachbilanz.

Zur Erstellung der Sachbilanz greift GEMIS auf in der Datenbank verfügbare Stoff- und Ener-

giebilanzen zurück oder bietet die Möglichkeit, neue Prozesse zu erstellen. Für die Prozess-

stufen eins bis drei liegen in GEMIS bereits hinterlegte Sachbilanzen vor. Alle dazu

notwendigen Angaben können aus den Ausführungen des Kapitels 5 entnommen werden.

Für die Modellanlage (Prozessstufe 4) stehen die Ergebnisse der Stoff- und Energiebilanzie-

rung aus Kapitel 4 zur Verfügung, in denen alle Koppelprodukte und Abfallstoffe quantifi-

ziert sind. Für die aufwandsgerechte Zuordnung kommt wie im vorherigen Kapitel erläutert

die Energieallokationsmethode zum Einsatz.

N-Butanol ist als Biokomponente in Heizöl EL nicht für den Reineinsatz vorgesehen (siehe

Kapitel 3). Die Abbildung von n-Butanol/Heizöl EL-Gemischen in der Ökobilanz ist für einen

Vergleich zu anderen flüssigen Brennstoffen jedoch nicht praktikabel. Um eine vollständig

transparente Abbildung des Produktionssystems zu gewährleisten, werden alle Aufwände

und Emissionen für den Lebenszyklus von reinem n-Butanol erhoben.

172

6.1.3.3 Wirkungsabschätzung

Die Wirkungsabschätzung besteht aus drei Schritten, wobei zunächst die zu untersuchenden

Wirkungskategorien, Wirkungsindikatoren und Charakterisierungsmodelle identifiziert

werden. Nachfolgend findet eine Klassifizierung der Sachbilanzergebnisse in den ausgewähl-

ten Wirkungsindikatoren statt. Basierend darauf werden die Wirkungsindikatoren berech-

net. Wie bereits in der Festlegung des Ziel- und Untersuchungsrahmens definiert, werden die

Wirkungskategorien Treibhauspotential, Ressourcenbeanspruchung und Versauerung un-

tersucht.

Treibhauspotential

Das Treibhauspotential der Energiebereitstellung ist in der umweltpolitischen Diskussion

die derzeit prominenteste Wirkungskategorie. Die folgende Wirkungsabschätzung erfolgt in

Übereinstimmung mit der Methodologie der EU-Richtlinie 2009/28/EG. Diese greift auf die

Berechnungsvorschriften des IPCC (2007) zurück. Der vorgesehene Wirkungsindikator sind

die CO2-Äquivalente (CO2eq). Dabei werden die zu berücksichtigen Treibhausgase Kohlen-

stoffdioxid (CO2), Distickstoffmonoxid (Lachgas) und Methan in der Gewichtung 1:296:23

berücksichtigt.

Die Richtlinie definiert Reststroh als Ernterückstand und sieht für die kumulierten Le-

benszyklus-Treibhausgasemissionen der Ernte bis auf weiteres den Wert null vor. Ein

Brennstoff gilt dann als nachhaltig, wenn er gegenüber der fossilen Referenz mit

77 g CO2eq MJ-1 eine Einsparung von mindestens 30 % aufweist. Ab dem Jahr 2017 muss die

Einsparung mindestens 50 % betragen, für alle danach in Betrieb gehenden Anlagen mindes-

tens 60 %.

Eine Möglichkeit, die Einsparung an Treibhausgasen in Bezug zu ihrem finanziellen Aufwand

zu setzen, besteht in der Abschätzung der CO2eq–Vermeidungskosten (vgl. hierzu: Matthes

(1998) und FfE (2009)). Matthes (1998) unterscheidet dabei den volkswirtschaftlichen An-

satz, den gesellschaftlichen Ansatz, den Einzelwirtschaftlichen Ansatz und den Budgetansatz.

Im Folgenden werden die CO2eq–Vermeidungskosten auf Basis des Einzelwirtschaft-

lichen Ansatzes erhoben, die im Fall der zu untersuchenden Prozesskette auch die Steuern

miteinbeziehen. Sie ergeben sich aus dem Quotienten der Emissions- und Marktpreisdiffe-

renz zur fossilen Referenz Heizöl nach folgender Gleichung.

6.1. Methodisches Vorgehen der Nachhaltigkeitsüberprüfung

173

Gleichung 6.1

mit:

Vermeidungskosten

€ MJ-1

Kosten n-Butanol

€ MJ-1

Kosten Heizöl EL

€ MJ-1

Emissionen n-Butanol

CO2eq MJ-1

Emissionen Heizöl EL

CO2eq MJ-1

Versauerung

Die Emission versauernder Luftschadstoffe führte in Deutschland durch die Versauerung der

Böden bereits zur Teilschädigung von Ökosystemen. Darüber hinaus begünstigt sie die Ent-

stehung von Atemwegserkrankungen und kann zu Materialschäden an Bausubstanz führen.

Als Wirkungsindikator werden dabei die Schwefeldioxid-Äquivalente (SO2-Äquivalente) her-

angezogen. Dazu tragen neben Schwefeldioxid auch andere Verbindungen bei, die in Bezug

auf Schwefeldioxid mit folgenden Gewichtungen in die Berechnung eingehen: Stickstoffver-

bindungen beziehungsweise NOx (0,67), Flusssäure (1,60) und Salzsäure (0,88).

Dabei haben die Stickstoffverbindungen Ammoniak und Ammonium aus der Landwirt-

schaft mittlerweile die größte Bedeutung (UBA, 2011). Insbesondere für einen landwirt-

schaftlich erzeugten Rohstoff wie Reststroh ist eine Betrachtung des Versauerungspotentials

sinnvoll. Da Reststroh zurzeit als Reststoff ohne Emissionen betrachtet wird, erfolgt die Un-

tersuchung der Anbauemissionen erst im Rahmen des Fortschrittsszenarios in Kapitel 7.

Ressourcenbeanspruchung

Hinsichtlich der Ressourcenbeanspruchung sind im Sinne des Öko-Institutes (2007) zwei

Definitionen gebräuchlich. Der kumulierte Energieaufwand (KEA) stellt den kumulierten

Ressourcenaufwand an Primärenergie zur Herstellung, Nutzung und Beseitigung eines Pro-

duktes dar. Er erfasst nicht energetisch eingesetzte Produktionsfaktoren wie Baustoffe (Holz,

Kunststoffe und weitere) mit ihrem Heizwert und der zur Bereitstellung notwendigen Ener-

gie.

Der kumulierte Energieverbrauch (KEV, früher kumulierter Prozessenergieaufwand)

stellt ebenfalls den kumulierten Ressourcenaufwand an Primärenergie zur Bereitstellung

dar. Er berücksichtigt dabei jedoch nur die energetisch genutzten Produktionsfaktoren und

den Energieaufwand zur Bereitstellung der stofflich genutzten. Hintergrund ist die Annahme,

dass Baustoffe nach ihrem bestimmungsgemäßen Einsatz für eine energetische Nutzung zur

Verfügung stehen. Da diese Voraussetzung für das zu untersuchende Produktionssystem

nicht garantiert werden kann, wird zur Abschätzung der Ressourcenbeanspruchung im Fol-

genden der KEA herangezogen.

174

Die Durchführung basiert dabei auf dem Vorgehen der VDI-Richtlinie 4600 (2012). Bei der

ursprünglichen Berechnung nach VDI-Richtlinie treten die Förderverluste fossiler Energie-

träger nicht in Erscheinung (Effektivität 100 %). Die Umwandlungseffektivität erneuerbarer

Energien wird jedoch mit dem tatsächlichen Wirkungsgrad berücksichtigt. Bei Windkraftan-

lagen entspricht die Effektivität nach der VDI-Veranschlagung daher etwa 30 % (Öko-

Institut, 2007). Dieses Vorgehen kann im zu untersuchenden Produktionssystem zu erhebli-

chen Verzerrungen führen. Entgegen der Vorgabe der VDI-Richtlinie wird daher sowohl die

Umwandlungseffektivität fossiler als auch erneuerbarer Energieträger mit 100 % angenom-

men.

6.1.3.4 Auswertung

Die Auswertung einer Ökobilanz hat die Aufgabe, die ermittelten Ergebnisse darzustellen

und diese im Hinblick auf die Zielsetzung zu diskutieren. Die Auswertung erfolgt getrennt für

alle drei Wirkungskategorien. Sie dient dazu, Schlussfolgerungen aus den Ergebnissen für

das untersuchte System zu ziehen. Dadurch, dass keine Massenauszüge oder ähnliche Infor-

mationen zur Abschätzung des Bauaufwandes der Modellanlage vorliegen, kann der Materi-

al- und Energieaufwand nicht verlässlich abgeschätzt werden. In der Auswertung werden die

Bau-Vorleistungen daher in keiner der untersuchten Wirkungskategorien berücksichtigt.

6.2 Umsetzung der Sachbilanz

In den vorangegangenen Kapiteln wurde das Konzept der Ökobilanz diskutiert und die Vor-

gehensweise für das zu untersuchende Produktionssystem entwickelt. Wie in Abbildung 6-1

dargestellt, umfasst die Systemgrenze dabei alle sechs Prozessstufen vom Weizen- bezie-

hungsweise Strohanbau über die Konversion zu n-Butanol in der Modellanlage bis hin zum

Einsatz in der Ölfeuerungsanlage. Im Folgenden werden die einzelnen Prozessstufen in

GEMIS übertragen.

Basisszenario, Prozessstufe 1: Anbau Stroh beziehungsweise Getreide

In Prozessstufe eins werden in Übereinstimmung mit den Vorgaben der EU-Richtlinie

2009/28/EG weder Energieaufwand noch Emissionen für den Anbau von Stroh berücksich-

tigt. Alle In- und Outputs der Prozessstufe werden dem Anbau von Weizen zugeordnet, der

außerhalb des betrachteten Systems beziehungsweise der Systemgrenze liegt. Der Output

der Prozessstufe ist Weizenstroh, das auf dem Feld verteilt vorliegt.

Basisszenario, Prozessstufe 2: Bergung und Bereitstellung von Strohballen

Die zweite Prozessstufe bildet die Strohbergung und –Verarbeitung zu Ballen ab. Der Output

der Prozessstufe besteht aus Strohballen inklusive deren Umschlag auf das nachfolgende

Transportmittel. Eine Differenzierung zwischen der Lagerung am Feldrand und in einem

6.2. Umsetzung der Sachbilanz

175

Zwischenlager wird nicht getroffen. Die Software GEMIS stellt einen Bergungs- und Bereit-

stellungsprozess

zur Verfügung, der jedoch den Umschlag nicht umfasst. Dieser wird durch

einen pauschalen Faktor von 5 % der eingesetzten Energie abgeschätzt.

Basisszenario, Prozessstufe 3: Transport der Strohballen

Die am Feldrand bereitstehenden Strohballen werden von einem LKW übernommen und zur

Modellanlage transportiert. Die durchschnittliche Transportdistanz wurde in Kapitel 5.2.2.3

analysiert und beträgt für die einfache Strecke 106,9 km. Die bereits zuvor herangezogene

Studie des deutschen Biomasseforschungszentrums (2012) sieht für den Transport im opti-

mierten Szenario den Einsatz eines Gliederzuges vor. Pro Fahrt transportiert dieser eine Be-

ladung von 33 Strohballen beziehungsweise 11,88 t. Ein geeigneter Transportprozess

liegt

in GEMIS vor und wird entsprechend angepasst.

Basisszenario, Prozessstufe 4: Konversion zu n-Butanol

In der Modellanlage erfolgt der Umschlag der Strohballen in das Zwischenlager. In GEMIS

liegt kein Prozess zur Abbildung der Modellanlage vor, weshalb ein neuer Prozess des Typs

Vergärung angelegt wird. Für die Darstellung der Stoff- und Energieflüsse wird auf die in Ka-

pitels 4 ermittelten Ergebnisse zurückgegriffen. Für die Bereitstellung von Wasser, Schwefel-

säure, Calciumhydroxid, elektrische Energie und Prozesswärme stellt GEMIS geeignete

Prozesse

zur Verfügung. Da diese die gesamte Vorkette berücksichtigen, werden neben

dem Bedarf an Roh-, Hilfs- und Betriebsstoffen sowie Energie auch Gutschriften mit einbezo-

gen. Beispielsweise entsteht bei der Bereitstellung von Schwefelsäure eine Gutschrift von

Prozesswärme, die für weitere Prozesse nutzbar gemacht werden kann. Die bei der Herstel-

lung von n-Butanol anfallenden Koppelprodukte Aceton und Ethanol werden energetisch al-

lokiert. Für die zur weiteren Nutzung vorgesehenen Reststoffe Gips und Strohasche trifft das

nicht zu.

Die bei der Verbrennung von Lignin und anderen Bestandteilen entstehenden Emissio-

nen werden auf Basis eines vorliegenden Prozesses auf die Modellanlage übertragen

. Zur

Abbildung der Kühlung des Rückkühlwassers wird auf Basis von Herstellerangaben ein neu-

er Prozess

eingeführt. Analog erfolgt die Berücksichtigung der Enzymbereitstellung.

In der Literatur liegen nur wenige vollständige Angaben zu den Emissionen der Enzympro-

duktion vor. Bezogen auf das Treibhausgaspotential schwanken die Angaben zwischen 2.264

und 8.000 g CO2eq kg-1 Enzyme (MacLean, et al., 2009). Durch den ausgesprochen hohen

Energieaufwand zur Bereitstellung von Enzymen kommt der ökologischen Bewertung der

Enzymherstellung eine wichtige Rolle im Hinblick auf das Ergebnis der ökologischen Ge-

samtbetrachtung zu. Im Folgenden wird eine von Nielsen (2009) vorgenommenen Abschät-

Eingesetzter Prozess: Xtra-Rest\Strohballen-DE-2010

Eingesetzter Prozess: LKW-Diesel->12t-Solo-DE-2010

Eingesetzte Prozesse: Xtra-generisch\Wasser; Chem-Anorg\Schwefelsäure-2000; Steine-Erden\Kalk-gelöscht-

DE-2000; EL-KW-Park-DE-2010; Gas-Kessel-DE-2010

Eingesetzter Prozess: Lignin-Kessel-WSF-DE-2020

Eingeführter Prozess: Xtra-Kühlwasser-DE-2010 beruht auf Herstellerangaben von COFELY (2009)

176

zung zur Enzymherstellung

übernommen. Diese ist mit angenommenen 6.291 g CO2eq kg-1

eher konservativ und wird in einen neuen Prozess

überführt. Output der Prozessstufe ist

transportfertiges n-Butanol, das auf das nachfolgende Transportmittel umgeschlagen wird.

Basisszenario, Prozessstufe 5: Transport des n-Butanols

Für den Transport des n-Butanols aus der Modellanlage eignen sich neben dem Straßen-

transport auch die Beförderung über das Schienennetz oder Wasserwege. Für das vorliegen-

de System wird angenommen, dass der überwiegende Anteil des n-Butanols haushaltnah zur

Bereitstellung von Raumwärme eingesetzt wird. Der Transport über das Schienennetz oder

über Wasserwege spielt daher eine untergeordnete Rolle und wird nicht weiter betrachtet.

In GEMIS steht auch für diesen Transport ein entsprechenden Prozess

zur Verfügung.

Basisszenario, Prozessstufe 6: Verbrennung des n-Butanols

In der vorliegenden Arbeit wird n-Butanol als Biokomponente in Heizöl EL, nicht für den

Reineinsatz vorgesehen. Wie in der Konzeption der Ökobilanz bereits diskutiert, bietet die

Untersuchung von reinem n-Butanol jedoch Vorteile hinsichtlich einer transparenten Dar-

stellung (siehe Kapitel 6.1.3.2). Die Verbrennung wird in GEMIS daher nicht als Gemisch

sondern im Reineinsatz abgebildet. Für die Verbrennung von Heizöl stellt GEMIS einen ge-

eigneten Prozess

zur Verfügung. Zur Darstellung des Einsatzes von n-Butanol wird dieser

Prozess lediglich bezüglich des Brennstoffes modifiziert.

6.3 Ergebnisse der ökologischen Betrachtung

Im vorliegenden Kapitel werden die Ergebnisse der untersuchten Wirkungskategorien dar-

gestellt und diskutiert. Dabei werden die Indikatorergebnisse des Basisszenarios jeder Kate-

gorie den Referenzen Heizöl EL und FAME gegenübergestellt (siehe Abbildung 6-2). Wie in

Kapitel 6.1.3.1 definiert, erfolgt die Auswertung für jede Wirkungskategorie getrennt. Die

angegebenen Werte enthalten bereits die Gutschrift durch die Kuppelproduktion von Aceton

und Ethanol sowie den Überschuss an elektrischer Energie.

Betrachtete Enzyme Celluclast 1.5 L und Novozyme 188. Es wird angenommen, dass die Angaben auch für die Be-

reitstellung von Viscostar gelten

Eingeführter Prozess: Xtra-Rest\Cellulase-DE-2010

Eingesetzter Prozess: LKW-Diesel-DE-2010

Eingesetzter Prozess: Öl-Heizung-DE-2010 (Endenergie)

6.3. Ergebnisse der ökologischen Betrachtung

177

Abbildung 6-2: Ergebnisse der Nachhaltigkeitsuntersuchung des Basisszenarios (BS) und der Re-

ferenzen Heizöl EL und FAME (etwaige Gutschriften sind Bestandteil der Einzelsummen)

Indikatorergebnisse der Wirkungskategorie Treibhausgasemissionen

Das Basisszenario weist CO2eq-Emissionen in Höhe von 37,0 g CO2eq MJ-1 auf und liegt damit

deutlich unterhalb der Emissionen von FAME in Höhe von 58,2 g CO2eq MJ-1. Beide Werte

enthalten bereits Gutschriften aus der Produktion der Kuppelprodukte Aceton, Ethanol so-

wie elektrischer Energie. Ohne diese würden sich die Treibhausgasemissionen auf

56,06 g MJ-1 CO2eq belaufen. Die absolute Einsparung gegenüber der Referenz Heizöl EL be-

trägt mit 87,9 g CO2eq MJ-1 insgesamt 50,9 g CO2eq MJ-1 (60 %).

Für die Berechnung der CO2-Minderungen eines Brennstoffs sieht die EU-Richtlinie

2009/28/EG jedoch einen von der oben berechneten Referenz für Heizöl EL abweichenden

Betrag in Höhe von 77 g CO2eq MJ-1 vor. Die unterschiedlichen Referenzwerte lassen sich auf

unterschiedliche Annahmen und Gewichtungen zurückführen. Gemäß EU-Richtlinie

2009/28/EG ist ein Brennstoff in Bezug auf seine Treibhausgasemissionen dann nachhaltig,

wenn er eine Mindesteinsparung gegenüber dem Referenzwert von aktuell 35 % und bis

zum Jahr 2017 von 50 % aufweist. Bezogen auf die Referenz von 77 g CO2eq MJ-1 beträgt die

Einsparung des Einsatzes von n-Butanol im Basisszenario annähernd 52 %.

Der Einsatz von n-Butanol übersteigt damit beide Mindestanforderungen und ist somit

auch im Sinne der EU-weiten Gesetzgebung als nachhaltiger Brennstoff einzustufen. Die Her-

stellung von n-Butanol im Basisszenario und dessen Einsatz im Raumwärmemarkt ist daher

in hohem Maße dazu geeignet, zur Verringerung der Treibhausgasemissionen beizutragen.

0,2

0,4

0,6

0,8

1,2

Heizöl EL

FAME

Heizöl EL

FAME

Heizöl EL

FAME

CO2-Äquivalente SO2-Äquivalente KEAfos

SO2eq g MJ-1 / KEAfos MJ MJ-1

CO2eq g MJ-1

Anbau/Vorkette Transport Vorprodukt Anlage/Raffinerie

Transport Brennstoff Ölbrenner

178

Die Treibhausgasemissionen lassen sich hinsichtlich ihrer verursachenden Prozessstufen

weiter differenzieren. Die durch den Transport des Reststrohs verursachten Emissionen sind

mit 1,9 g CO2eq MJ-1 im Gegensatz zu den Emissionen der Modellanlage eher gering. Abbil-

dung 6-2 zeigt deutlich, dass der Betrieb der Modellanlage den weitaus größten Beitrag

(87,2 %) zu den Gesamtemissionen des Basisszenarios liefert. Er beträgt damit ein Vielfaches

der Anlagen zur Herstellung von Heizöl EL (6,8 %) und FAME (8,6 %).

Die Treibhausgasemissionen aus dem Transport des fertigen Produktes und dessen Ein-

satz im Ölbrenner sind im Basisszenario eher gering. Sie weisen mit 2,8 g CO2eq MJ-1 die glei-

che Höhe auf wie die Emissionen aus dem Transport und der Verbrennung von FAME.

Während bei der Verbrennung von Heizöl EL 76,9 g CO2eq MJ-1 frei werden, sind die Treib-

hausgasemissionen der erneuerbaren Brennstoffe der Atmosphäre in gleicher Höhe zuvor

entzogen worden und werden daher bei der Verbrennung nicht berücksichtigt.

Vor dem Hintergrund, dass Stroh als Reststoff eingestuft wird und daher keine Anbauemissi-

onen berücksichtigt werden (siehe Kapitel 6.2), ist die Höhe der absoluten Einsparung je-

doch als nicht optimal zu bewerten. Würden die gleichen Emissionen für den Anbau der

Biomasse anfallen wie bei Biodiesel (50,2 g CO2eq MJ-1), wäre keine Einsparung gegenüber

der Heizölreferenz zu verzeichnen.

Darüber hinaus zeigt eine detailliertere Analyse der Treibhausgasemissionen der Modell-

anlage, dass auf den Einsatz von Enzymen vor allen anderen Produktionsfaktoren mit

30,15 g CO2eq MJ-1 der weitaus größte Anteil entfällt. Es ist daher sinnvoll, eine Überprüfung

auch mit Einbeziehung der Anbauemissionen durchzuführen und insbesondere den Enzy-

meinsatz zu verringern (siehe Kapitel 7).

Zur Ermittlung der CO2eq-Vermeidungskosten wird im Folgenden auf den errechneten Refe-

renzwert von 87,9 g CO2eq MJ-1 zurückgegriffen. Auf diese Weise ist sichergestellt, dass alle

Angaben transparent nachvollzogen werden können und der gleiche Berechnungsansatz

zum Tragen kommt. Wie oben angegeben, beträgt die Verminderung damit 50,9 g CO2eq MJ-1.

Nach Gleichung 6.1 sind darüber hinaus noch die Mehrkosten des Einsatzes heranzuziehen.

Die in Kapitel 5 ermittelten Produktionskosten für n-Butanol betragen 1,21 € L-1 bezie-

hungsweise 0,045 € MJ-1. Diese beinhalten bereits den Unternehmergewinn des Anlagenbe-

treibers.

Alkohole, die aus lignocellulosebasierten Rohstoffen hergestellt werden, genießen bis

Ende 2015 eine Befreiung von der Energiesteuer (EnergieStG, 2012). Unter Berücksichtigung

der Mehrwertsteuer in Höhe von 19 %, beträgt der Marktpreis von n-Butanol demnach

0,054 € MJ-1. Der Heizölpreis beträgt inklusive Energie- und Mehrwertsteuer 0,92 € L-1 be-

ziehungsweise 0,026

€ MJ-1. Nach Gleichung 6.1 ergeben sich die CO2eq-Vermeidungskosten

damit zu 527 € t-1 CO2eq. Unter Berücksichtigung der Energiesteuer für Heizöl EL betragen

die CO2eq-Vermeidungskosten 587 € t-1 CO2eq.

Mittelwert 10/2012: 0,923 € L-1 inkl. Energie- und Mehrwertsteuer (MWV, 2012); Dichte 0,84 kg L-1; Heizwert

42 MJ kg-1

6.3. Ergebnisse der ökologischen Betrachtung

179

Im Vergleich dazu wird FAME zu etwa 0,96 L-1 beziehungsweise 0,029

€ MJ-1 gehandelt. Die

CO2eq-Vermeidungskosten für den Einsatz von FAME betragen damit nur 101 € t-1 CO2eq. Es

zeigt sich deutlich, dass die Herstellung und der Einsatz von n-Butanol im Basisszenario

zwar die Treibhausgasemissionen verringert, jedoch aufgrund der hohen Kosten keine opti-

male Alternative zum Einsatz von Heizöl EL bietet. Um die CO2eq-Vermeidungskosten wirk-

sam zu verringern, sollte daher darauf abgezielt werden, sowohl die Kosten zur Herstellung

von n-Butanol zu senken als auch die Einsparung an Treibhausgasemission weiter zu erhö-

hen (siehe Kapitel 7).

Indikatorergebnisse der Wirkungskategorie Versauerung

Die Versauerung durch den Betrieb der Modellanlage im Basisszenario und den Einsatz von

n-Butanol im Raumwärmemarkt beläuft sich auf 0,19 g SO2eq MJ-1. Das Basisszenario verur-

sacht damit etwa 66 % höhere Emissionen als der Einsatz von Heizöl EL (0,12 g SO2eq MJ-1),

jedoch nur etwa 26 % der Emissionen des Einsatzes von FAME (0,74 g SO2eq MJ-1). Auch

wenn durch den Ersatz von Heizöl EL durch n-Butanol mehr SO2-Äquivalente emittiert wer-

den, resultiert der Einsatz von n-Butanol gegenüber FAME in einer geringeren Versauerung.

Bezüglich der Entstehungsorte der Emissionen ergeben sich große Unterschiede in den Pro-

zessketten von n-Butanol und FAME. Während der Anbau von Stroh im Basisszenario auf-

grund der Charakterisierung als Reststoff nicht berücksichtigt wird (siehe Kapitel 6.2), stellt

die Bereitstellung der Grundstoffe der FAME-Produktion mit 0,73 g SO2eq MJ-1 den weitaus

größten Anteil der Emissionen des Lebenszyklus dar. Verantwortlich dafür sind die SO2-

Äquivalente, die beim Anbau insbesondere durch die Freisetzung der Stickstoffverbindungen

Ammoniak und Ammonium frei werden (siehe Kapitel 6.1.3.3).

Hingegen weist die Produktion von FAME durch die Berücksichtigung des Kuppelproduk-

tes Glyzerin mit -0,01 g SO2eq MJ-1 sogar eine minimal positive Bilanz auf. Im Gegensatz dazu

emittiert der Betrieb der Modellanlage zur Herstellung von n-Butanol 0,16 g SO2eq MJ-1 und

ist damit für 86 % der Emissionen der gesamten Prozesskette verantwortlich. Würden die

gleichen Emissionen bei der Bereitstellung von Reststroh anfallen wie in der Bereitstellung

von Pflanzenöl für die Produktion von FAME, lägen die Emissionen an SO2-Äquivalenten

24 % über denen von FAME und bedeuteten eine Verschlechterung der vorhandenen Alter-

native zu Heizöl EL. Eine Überprüfung der Anbauemissionen ist daher Gegenstand des Kapi-

tels 7.

Im Vergleich zu den erneuerbaren Brennstoffen fallen im Lebenszyklus von Heizöl EL

damit insgesamt deutlich weniger SO2eq-Emissionen an. Inklusive der Vorkette verursacht

die Bereitstellung von Heizöl EL insgesamt nur 0,05 g SO2eq MJ-1. Den höchsten Beitrag zur

Versauerung durch den Einsatz von Heizöl EL leistet mit 59 % die Verbrennung im Ölbren-

ner (0,07 g SO2eq MJ-1). Durch die Schwefelfreiheit weisen sowohl der Einsatz von n-Butanol

als auch FAME in dieser Prozessstufe deutlich geringere Emissionen in Höhe von etwa 30

und 35 % auf.

Mittelwert 10/2012: 1,37 € L-1 inkl. Energiesteuer (Diesel) von 0,422 € L-1 und Mehrwertsteuer (UFOP, 2012);

0,96 inkl. Energiesteuer (Heizöl EL) von 0,076 € L-1 und Mehrwertsteuer; Dichte 0,879 kg L-1; Heizwert 37,2 MJ kg-1

180

Wie auch in der Wirkungskategorie Treibhauspotential ist im Basisszenario die Modellanla-

ge mit großem Abstand (86 %) vor den anderen Prozessstufen für die Emissionen von SO2-

Äquivalenten verantwortlich. Der Einsatz von Schwefelsäure verursacht dabei mit

0,04 g SO2eq MJ-1 bzw. 22 % einen großen Anteil, der jedoch von Enzymen mit

0,11 g SO2eq MJ-1 bzw. 55 % übertroffen wird. Der Transport der Rohstoffe trägt hingegen nur

zu 3 % der Emissionen bei. Neben der Überprüfung der Anabauemissionen sollte daher eine

Reduktion des Einsatzes von Enzymen und Schwefelsäure angestrebt werden (siehe Kapitel

7).

Indikatorergebnisse der Wirkungskategorie Ressourcenbeanspruchung

Der fossile kumulierte Energieaufwand, der durch das Basisszenario hervorgerufen wird

weist eine Höhe von 0,39 MJ MJ-1 auf. Er beträgt damit nur etwa 33 % des Aufwandes von

Heizöl EL mit 1,18 g MJ-1 und etwa 76 % des Aufwandes des Lebenszyklus von FAME

(0,51 MJ MJ-1). Der Einsatz von n-Butanol ist daher prinzipiell dazu geeignet, den kumulier-

ten Energieaufwand sowohl in Bezug auf die fossile Referenz Heizöl EL als auch die erneuer-

bare Alternative FAME zu verringern. Während der Energieaufwand zur Bereitstellung von

Reststroh nicht berücksichtigt wird, verursacht die Bereitstellung der Rohstoffe der FAME-

Produktion (0,25 MJ MJ-1) durch Anbau, Ernte und Pressung 49 % des Gesamtaufwandes.

Würden die gleichen Emissionen für den Anbau und die Ernte von Reststroh im Basisszena-

rio anfallen, wäre der kumulierte Energieaufwand des Basisszenarios höher als der von

FAME (25 %), jedoch geringer als der von Heizöl EL (54 %).

In der Betrachtung der Vorkette von Heizöl EL lässt sich anhand des Energieaufwandes

von 1,05 MJ MJ-1 die fossile Herkunft deutlich erkennen. Der Transport der Rohstoffe für die

Herstellung von FAME und n-Butanol hat mit jeweils 6 % hingegen eine eher geringe Bedeu-

tung. Mit einer Beteiligung von 84 % trägt die Modellanlage zur Herstellung von n-Butanol

(0,33 MJ MJ-1) wie auch in den beiden bereits untersuchten Wirkungskategorie maßgeblich

bei. Auch in der Wirkungskategorie der Ressourcenbeanspruchung sind die Enzyme zur

Produktion von n-Butanol mit 0,32 MJ MJ-1 beziehungsweise 81 % der Modellanlage verant-

wortlich. Für die Produktion von FAME ist ebenfalls ein hoher Aufwand von 0,23 MJ MJ-1

notwendig. Im Gegensatz dazu ist der fossile Aufwand zur Produktion Heizöl EL mit

0,09 MJ MJ-1 gering.

Zusammenfassung der Ergebnisse

Die Untersuchung der Ergebnisse der verschiedenen Wirkungskategorien zeigt, dass die

Herstellung und der Einsatz von n-Butanol im Basisszenario dazu geeignet sind, die Emissio-

nen an CO2-Äquivalenten und die Ressourcenbeanspruchung sowohl in Bezug auf die Refe-

renz Heizöl EL als auch FAME zu verringern. Im Vergleich zu Heizöl EL weisen die

CO2-Verminderungskosten eine Höhe von 527 € t-1 auf.

6.3. Ergebnisse der ökologischen Betrachtung

181

Hingegen verringert sich die Emission an SO2-Äquivalenten zwar hinsichtlich FAME deutlich,

jedoch übersteigen sie die von Heizöl EL. Zwar liegen die CO2-Verminderungskosten von

FAME mit einer Höhe von 101 € t-1 deutlich unter denen des Basisszenarios. Jedoch übertref-

fen die Emissionen von FAME die des Basisszenarios in allen untersuchten Wirkungskatego-

rien bei weitem.

Im Gegensatz zur Prozesskette von FAME wurde im Basisszenario festgestellt, dass der Be-

trieb der Modellanlage über alle Wirkungskategorien den weitaus größten Einfluss auf die

Emissionen bzw. den Energieaufwand aufweist. Als Hauptverursacher wurde insbesondere

der Einsatz von Enzymen, Schwefelsäure und elektrischer Energie identifiziert. Eine mögli-

che Reduzierung des Einsatzes ist Gegenstand von Kapitel 7.

Am Beispiel von FAME wurde verdeutlicht, dass der Anbau der Biomasse hohen Einfluss auf

die ökologische Nachhaltigkeit haben kann. Wie beschrieben wird Reststroh in der Europäi-

schen Union zurzeit als Rest- beziehungsweise Abfallstoff deklariert. Alle Emissionen, die

während des Anbaus anfallen, werden bislang vollständig der Produktion von Weizen ange-

rechnet (EG, 2009).

Die deutsche Bundesregierung kündigte an, vermehrt Reststoffe aus der Landwirtschaft

zur Bereitstellung von Bioenergie zur fördern (Bundesregierung, 2011). Darüber hinaus geht

ab dem Jahr 2013 die erste großtechnische Strohfeuerung in Betrieb (Otto, 2012). Es kann

daher eine zukünftig verstärkte Nutzung von Reststroh erwartet werden. In diesem Fall ist

davon auszugehen, dass die alleinige Allokation auf das Hauptprodukt Weizen den realen

Einfluss des Anbaus auf die nachfolgende Prozesskette nicht mehr aufwandsgerecht wieder-

gibt. Wenn der Reststoffcharakter von Weizenstroh nicht mehr aufrechterhalten werden

kann, ist daher langfristig einer potentiellen Korrektur entgegenzusehen. Diese wird in Kapi-

tel 7 in Form des Fortschrittsszenarios inklusive Anbauaufwand untersucht.

183

7 Analyse, Bewertung und Umsetzung der Modellergebnisse

Ziel des Kapitels ist die Identifikation und Auswertung eines technologischen Fort-

schrittsszenarios. Dazu werden die in den Ergebnissen der Kapitel 4, 5 und 6 identifizierten

größten Hebel zur Verringerung der Kosten und der Steigerung der ökologischen Nachhal-

tigkeit herangezogen und detailliert analysiert. Die aufgedeckten Potentiale werden mit Hilfe

des entwickelten Modells auf ihre Wirtschaftlichkeit und ökologische Nachhaltigkeit über-

prüft und anhand einer Szenarioanalyse mit den Ergebnissen des Basisszenarios gegenüber-

gestellt.

7.1 Analyse und Bewertung des Basisszenarios

7.1.1 Wirtschaftlichkeitsbetrachtung

Der Betrieb der Modellanlage ist in der Konfiguration des Basisszenarios nicht wirtschaftlich.

Unter Berücksichtigung der Unternehmergewinne des Anlagenbauers (etwa 4,4 % des Fixed

Capital Investments) und des Anlagenbetreibers (9,1 % a-1 des investierten Eigenkapitalan-

teils) betragen die Kosten zur Herstellung von n-Butanol im Basisszenario 1,21 € L-1. Bei ei-

nem Verkaufspreis von 1.110 € t-1 beziehungsweise 0,90 € L-1 entspricht das einem

Fehlbetrag von 0,31 € L-1.

Kurz- und mittelfristig kann jedoch nicht mit einem Anstieg des Produktpreises gerech-

net werden. Im Hinblick auf die Wettbewerbsfähigkeit von n-Butanol als Brennstoff ist es

daher das Ziel, einen wirtschaftlichen Betrieb mit Produktionskosten von 0,90 € L-1 zu errei-

chen. Vor diesem Hintergrund werden im Folgenden die größten Einflüsse auf den Produkt-

preis quantifiziert. Das Ergebnis ist Grundlage für die Umsetzung der Stoff- und

Energieströme des Fortschrittsszenarios in Kapitel 7.2.1.

Die Zusammensetzung der Kosten (siehe Abbildung 5-8) zeigt, dass Weizenstroh (0,28 € L-1)

und dessen Transport (0,14 € L-1) zu etwa 35 % zum Gesamtaufwand beitragen. Die höchste

Einzelkostenposition entfällt auf den Enzymeinsatz mit 0,29 € L-1 und 24 % Anteil. Darüber

hinaus nimmt die Annuität mit 0,21 € L-1 (17 %) eine wesentlich Kostenposition ein.

Für die Bereitstellung elektrischer Energie fallen zwar keine externen Kosten an, jedoch

entsteht ein erheblicher Aufwand innerhalb der Modellanlage. Berücksichtigt man die Kos-

ten des Turbogenerators vollständig und den auf die Energieerzeugung entfallenden Anteil

des Dampfkessels mit 82 %, lassen sich die Kosten zur Bereitstellung von elektrischer Ener-

184

gie mit etwa 0,13

€ L-1 beziehungsweise 11 % angeben. Während der Enzymbedarf der

Modellanlage eindeutig zuzuordnen ist, wird elektrische Energie in fast allen Prozessen be-

nötigt. Der Bedarf ist ausgehend von den Ergebnisse der Energiestrommodellierung nach-

vollziehbar (siehe Kapitel 4.3).

Die Hauptverbraucher an elektrischer Energie sind die Gebläse der Fermentation (62 %),

der Verdampfer der Wasseraufbereitung (23 %) und die Rekondensation der Fermentation

(7 %). Sie weisen mit insgesamt 92 % den weitaus größten Bedarf der Modellanlage auf und

werden in der Umsetzung auf eine Optimierung untersucht. Darüber hinaus tragen die In-

standhaltung mit 0,09 € L-1 (7 %) und Chemikalien mit 0,06 € L-1 beziehungsweise 5 % zu

den Kosten bei. Auf alle weiteren Kostenarten (Steuern, Versicherung und weitere) entfallen

gemeinsam 12 % der Gesamtkosten.

Unabhängig vom spezifischen Bedarf an Roh-, Hilfs- und Betriebsstoffen kann eine Verringe-

rung der Produktionskosten durch die Erhöhung der Kapazität der Modellanlage erzielt

werden (siehe Kapitel 5.2.4). Die Kosten erreichen bei einer Kapazität 340.000 t a-1 ihr rela-

tives Minimum und einen Produktionspreis von 1,13 € L-1. Darüber hinaus bietet die Redu-

zierung der Baugrößen bei gleichbleibender Kapazität ein erhebliches Einsparungspotential.

Die Erhöhung des Biomasse/Wasser-Verhältnisses durch die Verringerung der Wasserzuga-

be von 50 % würde die Produktionskosten auf 1,11 € L-1 verringern. Andere Einflüsse, wie

Preisvorteile durch die Verhandlung von Nachlässen bei der Beschaffung von Anlagenkom-

ponenten, Dienstleistungen und Verbrauchsgütern, werden im Folgenden nicht betrachtet.

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass die größten Hebel zur Erhöhung der Wettbe-

werbsfähigkeit von n-Butanol als Brennstoff in der Verringerung der Transportstrecke, des

Enzymbedarfs und des Bedarfs an elektrischer Energie, insbesondere der Gebläse der Fer-

mentation und der Verdampfer der Wasseraufbereitung, bestehen. Darüber hinaus ergeben

sich Vorteile durch die Erhöhung der Kapazität und der Verringerung des Biomasse/Wasser-

Verhältnisses.

7.1.2 Ökologische Betrachtung

Kapitel 6.3 zeigt deutlich, dass die Emissionen und der Ressourcenverbrauch des Einsatzes

von n-Butanol im Basisszenario in allen Wirkungskategorien maßgeblich durch die Modell-

anlage bestimmt werden. Während die Wirkungskategorien Treibhausemissionen und Res-

sourcenbeanspruchung bereits deutlich geringer als die der Referenz Heizöl EL sind,

übersteigen die Emissionen an SO2-Äquivalenten die von Heizöl EL um 67 %.

Das Ziel des Fortschrittsszenarios in Bezug auf die Verbesserung der ökologischen Nach-

haltigkeit ist es daher, die Emissionen von SO2-Äquivalenten auf den Wert von Heizöl EL mit

0,12 g SO2eq MJ-1 zu begrenzen und sowohl die Treibhausgasemissionen als auch die Res-

Turbogenerator und Verdampfer (anteilig) tragen mit etwa 25 % zu allen vom Fixed Capital Investment abgeleite-

ten Kosten bei

7.2. Umsetzung des Fortschrittsszenarios

185

sourcenbeanspruchung weiter zu verringern. Im Folgenden werden daher die größten Hebel

zur Erreichung dieses Ziels quantifiziert.

Von allen Hilfs- und Betriebsstoffen weisen Enzyme in den Wirkungskategorien Treibhaus-

gasemissionen, Versauerung und Ressourcenbeanspruchung mit 94, 55 und 81 % den je-

weils größten Einfluss auf. Dieser hohe Wert ist auf die energieaufwendige Bereitstellung der

erhältlichen Enzyme zurückzuführen (vgl. hierzu: MacLean et al. (2009); Nielsen (2009)). Ei-

ne Verringerung des Enzymeinsatzes würde sich daher insbesondere mindernd auf die

Emission von Treibhausgasen und die Ressourcenbeanspruchung auswirken. Die Wirkungs-

kategorie der Versauerung würde davon zwar profitieren. Jedoch wäre eine Verringerung

des Enzymeinsatzes von beispielsweise 50 % allein nicht ausreichend, um die Emissionen

von Heizöl EL zu unterschreiten.

Kapitel 6.3 zeigt weiterhin, dass darüber hinaus der Einsatz von Schwefelsäure zu 22 %

zur Versauerung durch den Betrieb der Modellanlage beiträgt. Eine Verringerung des Einsat-

zes um 50 % würde daher zu einer Reduktion der Versauerung von 11 % führen. Darüber

hinaus ist mit der Verringerung des Schwefelsäureeinsatzes ebenfalls die Verringerung des

Einsatzes von Calciumhydroxid möglich. Diese wirkt sich mit zusätzlichen 3 % auf das Er-

gebnis aus.

Neben der Verringerung des Materialeinsatzes besteht Optimierungspotential durch die

Einsparung elektrischer Energie. Eine Verringerung um 50 % würde zu einer Reduktion der

SO2-Äquivalente von 10 % führen. Wie in Kapitel 6.3 bereits erwähnt, könnte die Berücksich-

tigung der Anbauemissionen von Stroh als Kuppelprodukt zu Weizen zu erheblichen Emissi-

onen führen. Sie wird daher als Modifikation des Fortschrittsszenarios in einem eigenen

Szenario erfasst.

Zusammenfassend bestehen die größten Hebel zur Verringerung der SO2eq-Emissionen in der

Reduzierung des Einsatzes von Enzymen und Schwefelsäure sowie elektrischer Energie.

Durch die damit verbundene Senkung der Kosten konkurrieren diese Maßnahmen nicht mit

den oben identifizierten der wirtschaftlichen Optimierung.

7.2 Umsetzung des Fortschrittsszenarios

7.2.1 Umsetzung von Stoff- und Energieflüssen sowie Zahlungsströmen

Ziel dieses Kapitels ist die Überprüfung und Umsetzung der in Kapitel 7.1 identifizierten He-

bel zur Verringerung des Produktionspreises von n-Butanol. Die Umsetzung erfolgt in Form

des Fortschrittsszenarios, das im Gegensatz zum Basisszenario nicht ausschließlich auf der

Übertragung großtechnisch umsetzbarer experimenteller Ergebnisse basiert. Es umfasst da-

her Technologien, die bislang keine Umsetzungsreife aufweisen, deren Realisierung im Zeit-

raum der nächsten 10 Jahren jedoch wahrscheinlich ist (siehe Kapitel 2.4).

186

Da der Fokus der Betrachtung auf den möglichen Einsparungen liegt, wird auf die detail-

lierte technische Beschreibung der einzelnen Prozessstufen des Fortschrittsszenarios ver-

zichtet. Im Folgenden werden die einzelnen Hebel auf ihre Umsetzbarkeit hin überprüft. Die

Identifizierung der optimalen Kapazität der Modellanlage bedarf der vollständigen Definition

aller Eingangsdaten und kann nicht ex ante durchgeführt werden. Sie ist daher Gegenstand

der Auswertung in Kapitel 7.3.

Enzyme

Für die Verminderung des Enzymbedarfs eignet sich neben der Senkung der Enzymkonzent-

ration das Recycling von Enzymen. Zwar liegen Anhaltspunkte dafür vor, dass auch geringere

Enzymkonzentrationen als die im Basisszenario eingesetzten zu einem wirksamen Auf-

schluss führen. Jedoch variiert die Strohzusammensetzung und die damit notwendige En-

zymmenge und Zusammenstellung innerhalb der gleichen Sorte stark mit dem

Anbaustandort (vgl. hierzu: Lindedam et al. (2010)). Da dieser Umstand in der vorliegenden

Arbeit nicht mit der notwendigen Tiefe betrachtet werden kann, wird die Verringerung des

Enzymeinsatzes nicht untersucht. Als geeignete Technologie wird im Folgenden daher auf

die Möglichkeit des Enzymrecyclings herangezogen.

Filtrationsverfahren eignen sich aufgrund des hohen Partikelgehaltes von Weizenstrohhyd-

rolysaten nur eingeschränkt zur Rückgewinnung von Enzymen (vgl. hierzu: Steele et al.

(2005)). Darüber hinaus wird ein Teil der Enzyme durch das freie Lignin adsorbiert und

steht daher nicht mehr für ein Recycling zur Verfügung (Tu, et al., 2007).

Für den vorliegenden Einsatz eignen sich insbesondere Immobilisierungsverfahren (vgl.

hierzu: Mandali et al. (2010); Tu et al. (2006)). Dabei werden die Enzyme auf Trägersubstan-

zen wie Glas oder Kunstharze immobilisiert und können über einfache Trennverfahren sepa-

riert werden. Für die Abschätzung der notwendigen Enzymkonzentration muss davon

ausgegangen werden, dass nur ein Teil der Enzyme recycelt werden kann. Zum einen wird

die Enzymaktivität bei jeder Nutzung durch den teilweisen Verschluss der Trägerkörper-

oberfläche geringer. Dies kann durch die Ausbildung eines Biofilms oder durch Abrasion

während der Separation beziehungsweise Reinigung geschehen. Zum anderen kommt es zu

einer irreversiblen Hemmung eines Teils der Enzyme.

Im Folgenden wird angenommen, dass der Enzymverlust durch beide Effekte pro Einsatz

40 % beträgt. Der Enzymbedarf der Modellanlage

verringert sich dadurch auf

0,0037 t t-1. Die Mehrkosten durch die Immobilisierung der Enzyme werden auf 10 % ge-

schätzt. Die zur Umsetzung des Verfahrens notwendige Modifikation der Fermenter sowie

die anschließende zentrale Filtrationsstufe werden im folgenden Abschnitt erfasst.

Fermenter

Der größte in Kapitel 7.1 genannte Verbraucher elektrischer Energie, das Gebläse der Fer-

mentation, ist direkt abhängig von der Menge der produzierten ABE-Produkte. Eine Verrin-

7.2. Umsetzung des Fortschrittsszenarios

187

gerung des Bedarfs an elektrischer Energie ist mit der vorliegenden Technologie daher nicht

möglich.

Im Folgenden wird deshalb eine alternative Technologie zur in-situ-Entfernung der Fer-

mentationsprodukte, die Pervaporation, eingesetzt (siehe Kapitel 2.4.3). Pervaporation be-

zeichnet die Diffusion aus einer flüssigen Phase durch eine Membran in eine gasförmige

Phase (Melin, et al., 2007). Dabei wird die Fermentationsbrühe in-situ an einer Membran be-

ziehungsweise einem Membranmodul entlang geführt. Das gasförmige Permeat wird durch

ein Trägergas abgeführt und rekondensiert. Dieser ebenfalls in der Gas-Stripping-

Technologie eingesetzte und energieaufwändige Prozessschritt entfällt daher nicht.

Die Funktionalität der Pervaporation für die Fermentation mit Clostridium beijerinckii

wurde im Versuch bereits erfolgreich nachgewiesen (Qureshi, et al., 1999; Qureshi, et al.,

2008b). Es wird jedoch in einigen Experimenten von einer Einschränkung der Membran-

funktionalität durch Verschmutzung (Fouling) berichtet (Wu, et al., 2012; Qureshi, et al.,

2008c). Wie Wu et al. berichten, besteht jedoch die Möglichkeit einer Reinigung während des

Betriebs.

Im Folgenden wird daher angenommen, dass die bestehenden technischen Hindernisse der

großtechnischen Realisierung überwunden werden können. Bedingt durch die Verringerung

des Energiebedarfes des Gebläses kann eine Verminderung des Bedarfs an elektrischer

Energie um etwa 36,9 % gegenüber dem Gas-Stripping-Prozess angenommen werden

(Qureshi, et al., 2005). Durch dessen Substitution besteht jedoch die Notwendigkeit eines

Rührwerks. Zwar ist auch für die Pervaporation ein Gebläse zur Umwälzung des Trägergases

notwendig, jedoch in deutlich geringerer Kapazität. Darüber hinaus besteht ein nicht unwe-

sentlicher Aufwand durch die Bereitstellung der Membranmodule. Die Mehrkosten der ge-

samten Fermentation einschließlich des Enzymrecyclings werden daher auf 15 % geschätzt.

Verdampfer, Biomasse/Wasser-Verhältnis und Schwefelsäure

Der Verdampfer ist mit 23 % Anteil zweitgrößter Verbraucher an elektrischer Energie. Sein

Energiebedarf hängt von der Menge des zu recycelnden Wassers ab. Diese wird direkt durch

das Biomasse/Wasser-Verhältnis

beeinflusst. Eine Erhöhung des Biomas-

se/Wasser-Verhältnisses führt daher zum einen zu einer Verringerung des Bedarfs an

elektrischer Energie. Zum anderen reduziert sie das Volumen der eingesetzten Apparate und

Maschinen und vermindert so Investitionskosten der Apparate und Maschinen.

Wie in Kapitel 4.2.2 diskutiert, setzt eine Erhöhung des Biomasse/Wasser-Verhältnisses

jedoch den Umgang mit einer deutlich erhöhten Viskosität und die wirksame Entgiftung der

Maische voraus. Wie auch in der Diskussion zum Basisszenario liegen keine spezifischen Li-

teraturangaben für den großtechnischen Einsatz vor. Im Folgenden wird angenommen, dass

eine Erhöhung des Biomasse/Wasser-Verhältnisses im Fortschrittsszenarios

ein Drittel auf 20 % (m/m) möglich ist, wenn eine entsprechende Entgiftung eingesetzt wird

(vgl. hierzu: Cho et al. (2009), Purwadi et al. (2004), Jurardo et al. (2009)).

188

Die Entgiftung findet durch sogenanntes Overliming statt (Purwadi, et al., 2004). Dabei wird

der Strohsuspension nach dem thermischen Schwefelsäureaufschluss Calciumhydroxid hin-

zugegeben und nach 90 Minuten bei 30 °C in einem Neutralisationsbehälter mit Schwefel-

säure neutralisiert. Die ausgefällten Inhibitoren werden in der Vakuumfiltration gemeinsam

mit dem Gips abgetrennt. Die durch die Behandlung mit Calciumhydroxid entstehenden Zu-

ckerverluste werden von Purwadi et al (2004) zwar als vernachlässigbar bezeichnet, im Fol-

genden jedoch mit 2 % (m/m) berücksichtigt.

Es wird angenommen, dass der Chemikalienbedarf der Entgiftung dem der Säurebehand-

lung entspricht. Jedoch verringert sich bei einem geringeren Wasseranteil die notwendige

Menge an Schwefelsäure und Calciumhydroxid zur Konditionierung. Darüber hinaus liegen

wie in Kapitel 4.2.1 diskutiert Hinweise vor, dass auch deutlich geringere Säure/Biomasse-

Verhältnisse einen wirksamen Aufschluss bewirken (vgl. hierzu: Koostra et al. (2009)). Es

wird daher ein Mehrverbrauch von 20 % eingesetzt. Die Mehrkosten zur Bereitstellung eines

zusätzlichen Behälters entsprechen den in Kapitel 5.1 identifizierten Kosten eines Neutrali-

sationsbehälters.

Zur Überprüfung der Strohsuspension hinsichtlich ihrer Viskosität wird erneut eine Arbeit

Rosgaards et al. (2007a) herangezogen, die eine Untersuchung des Verhalten der Roggen-

strohhydrolyse in Abhängigkeit des Biomasse/Wasser-Verhältnisses beschreibt. Durch stu-

fenweise Befüllung der Fermenter können demnach hohe Anfangsviskositäten vermieden

werden. Zwar erhöht sich die Dauer bis zur vollständigen Hydrolyse durch dieses Vorgehen,

jedoch ist bereits im Basisszenario die Hydrolyserate höher als die Fermentationsrate,

wodurch keine Verzögerungen zu erwarten sind (siehe Kapitel 4.2.2).

Transportentfernung

Durch die Entgiftung können über Weizenstroh hinaus auch Roggen- und Maisstroh

verar-

beitet werden, die zuvor nicht geeignet waren (vgl. hierzu: Qureshi et al. (2010c); Qureshi et

al. (2010a)). Damit erhöht sich die für die Fermentation zur Verfügung stehende Strohmenge

von 51,5 auf 71,6 % (DBFZ, 2012). Nach der in Kapitel 5.2.1.2.3 entwickelten Abschätzung

steigt das nachhaltige Strohaufkommen

damit von 11,5 auf 16,1 t km-2 a-1 Rest-

stroh. Die erhöhte Verfügbarkeit führt zu einer Reduktion der mittleren Transportstrecke

von 106,9 auf 91,3 km.

Aktivitäts- und Umweltvektoren des Fortschrittsszenarios

Die Umsetzung der oben vorgestellten technischen beziehungsweise technologischen Modi-

fikationen führt ausgehend von dem in Kapitel 4 entwickelten Modell zu den Aktivitätsvekto-

ren der Biomassevorbereitung , Fermentation , Separation und

Wasseraufbereitung . Zur Berechnung des Umweltvektors lässt sich das in 4 entwickel-

te Vorgehen heranziehen. Tabelle 7-1 zeigt die Stoff- und Energieströme des Fortschrittssze-

narios in der Übersicht.

Englisch: Corn stover; Rückstände der Maisspflanze nach der Ernte, besteht maßgeblich aus Blättern und Stängeln

7.2. Umsetzung des Fortschrittsszenarios

189

Tabelle 7-1: Stoff- und Energieströme der Modellanlage des Fortschrittsszenarios

Bezeichnung

Einheit

Vektor

Betrag a-1

Betrag h-1

Weizenstroh, feucht

-473.944

-59,2

Wasser

-53.777

-6,7

Schwefelsäure

-50.378

-6,3

Calciumhydroxid

-38.061

-4,8

Gips

55.959

7,0

Enzyme

-9.452

-1,2

Gasförmige Emissionen

428.474

53,6

n-Butanol (99,5%)

63.000

7,9

Aceton (99,5%)

33.000

4,1

Ethanol (99,5%)

4.000

0,5

Asche

41.178

5,1

Elektrische Energie

kWh

97.372.832

12.172,0

Prozesswärme

Kühlbedarf

-2.002.532.150

-250.316,0

7.2.2 Umsetzung der Sachbilanz

Basierend auf den Ergebnissen des vorherigen Kapitels wird im Folgenden die Sachbilanz

zur Durchführung der Ökobilanz erstellt. Das bereits diskutierte Fortschrittsszenario wird

dabei mit den bis auf die Modellanlage (Prozessstufe 4) unveränderten Annahmen aufge-

stellt. Darüber hinaus berücksichtigt das Fortschrittsszenario inklusive Anbauaufwand den

anteilig beim Weizenanbau entstehenden Aufwand zur Bereitstellung von Stroh.

Umsetzung der Sachbilanz des Fortschrittsszenarios

Das Fortschrittsszenario unterscheidet sich vom Basisszenario ausschließlich in der Modell-

anlage. Das zur Berechnung der Umweltindikatoren herangezogene Programm GEMIS ver-

arbeitet Eingangsdaten bereits auf einem sehr hohen Aggregationsniveau. Die erneute

Modellierung oder Verknüpfung bereits vorhandener Prozesse zur Abbildung des Fort-

schrittsszenarios ist daher nicht notwendig.

Die Prozessstufen eins (Anbau Stroh beziehungsweise Getreide), zwei (Bereitstellung von

Strohballen), drei (Transport von Strohballen) sowie fünf (Transport von n-Butanol) und

sechs (Verbrennung von n-Butanol) können deshalb unverändert aus Kapitel 6.2 entnom-

men werden. Zur Abbildung der vierten Prozessstufe (Konversion zu n-Butanol) kann auf die

im vorherigen Kapitel 7.2.1 identifizierten Stoff- und Energieströme zurückgegriffen werden.

Umsetzung der Sachbilanz des Fortschrittsszenarios inklusive Anbauaufwand

Für die Bereitstellung von Reststroh werden sowohl im Basis- als auch im Fortschrittsszena-

rio ausschließlich Emissionen und Energieaufwand für die Ballenpressung, jedoch nicht für

den Anbau berücksichtigt. Das vorliegende Szenario unterscheidet sich vom Fortschrittssze-

nario durch die aufwandsgerechte Allokation der Anbauemissionen.

190

Dazu werden diese den Produkten Weizen und Stroh nach der Energieallokationsmethode

zugewiesen (siehe Kapitel 6.1.3.1). Zu diesem Zweck muss ausschließlich Prozessstufe eins

(Anbau Stroh beziehungsweise Getreide) modifiziert werden. Für die Abbildung der Pro-

zessstufen zwei (Bereitstellung von Strohballen) und drei (Transport von Strohballen) kön-

nen die Ausführungen aus Kapitel 6.2 herangezogen werden. Die vierte Prozessstufe

(Konversion zu n-Butanol) entspricht der des oben definierten Fortschrittsszenarios. Die

Stufen fünf (Transport von n-Butanol) und sechs (Verbrennung von n-Butanol) werden

ebenfalls ohne Modifikation aus Kapitel 6.2 entnommen.

In der Energieallokationsmethode werden die Vorkette und Emissionen des Weizenanbaus

auf die Produkte Weizen und Stroh in Abhängigkeit ihrer Anteile am gesamten Energieout-

put bezogen. Weizen und Stroh weisen Heizwerte von 17,0 MJ kg-1 beziehungsweise

17,2 MJ kg-1 auf (CARMEN, 2010). Die Gewichtung zwischen beiden Produkten erfolgt dabei

unter Berücksichtigung des Korn-Stroh-Verhältnisses von 1:0,8 (DüV, 2006). Wie in Kapitel

2.5.2 diskutiert, steht jedoch nur ein Bruchteil (14 %) des technischen Potentials von Strohs

für die nachhaltige energetische Nutzung zur Verfügung. Der übrige Teil wird unter anderem

zur Erhöhung des Bodenkohlenstoffanteils oder in der Viehzucht eingesetzt.

Es entfallen demnach 89,5 % der Ressourcenbeanspruchung und aller Emissionen auf

Weizen und nur 10,5 % auf Stroh. Als Basis wird ein von GEMIS zur Verfügung gestellter

Prozess

zur Abbildung des Weizenanbaus in Nordeuropa herangezogen und wie beschrie-

ben hinsichtlich der Ressourcenbeanspruchung und aller Emissionen, die anteilig auf den

Anbau von Stroh entfallen, modifiziert.

7.3 Ergebnisse des Fortschrittsszenarios

Ergebnisse der Wirtschaftlichkeitsbetrachtung des Fortschrittsszenarios

Durch die diskutierten technologischen Änderungen müssen Mehrpreise bei Apparaten und

Maschinen berücksichtigt werden. Diese werden jedoch von den Einsparungen durch das

höhere Biomasse/Wasser-Verhältnis und die damit verbundenen geringeren Baugrößen

überkompensiert. Die Total Investment Cost des Fortschrittsszenarios betragen 269 Mio. €

und liegen damit etwa 4 % unterhalb derer des Basisszenarios.

Durch die höhere räumliche Dichte von verfügbarem Stroh sinkt die Größe des Einzugs-

gebietes von 40.388 auf 29.438 km². Die daraus resultierende mittlere Transportstecke inkl.

Leerfahrt verringert sich von 213,8 auf 182,5 km. Den Produktionskosten von 120 Mio. €

steht damit ein Umsatz von 113 Mio. € gegenüber. Die Kosten der n-Butanol-Bereitstellung

betragen 0,99 € L-1 und liegen auch im Fortschrittsszenario über den Umsatzerlösen von

0,90 € L-1.

Neben der durch die Einsparungen zu erwartenden Verringerung der Ausgaben weist das

Fortschrittsszenario einen erhöhten Umsatz durch die Einspeisung elektrischer Energie in

Höhe von 0,12 € L-1 auf. Abbildung 7-1 zeigt die detaillierten Kostenbestandteile.

Eingesetzter Prozess: Anbau\Weizen-Körner Nordeuropa-2010

7.3. Ergebnisse des Fortschrittsszenarios

191

Abbildung 7-1: Kosten zur Herstellung von einem Liter n-Butanol aus Reststroh im Fortschrittsszenario

Es fällt auf, dass die Kosten für Weizenstroh mit 0,26 € L-1 trotz des berücksichtigten Zucker-

verlustes um etwa 5 % unter denen des Basisszenario mit 0,28 € L-1 liegen. Dieser Effekt

lässt sich auf die in Gleichung 5.8 dargestellte Berücksichtigung der Umsatzerlöse elektri-

scher Energie im Vollkostenansatz zurückführen. Der Verminderungseffekt trifft daher auf

alle Kostenbestandteile zu. Nach Weizenstroh ist die Annuität mit 0,18 € L-1 der zweitgrößte

Einzelposten, die Kosten der Enzyme sinken von 0,29 auf 0,17 € L-1. Während diese im Ba-

sisszenario sogar leicht über den Kosten für Weizenstroh liegen, verlieren sie im Fort-

schrittsszenario erwartungsgemäß an Einfluss.

Die Verringerung des Schwefelsäureeinsatzes durch das höhere Biomasse/Wasser-

Verhältnis wird jedoch durch den Mehrverbrauch der Entgiftung überkompensiert. Die Kos-

ten für Chemikalien steigen dadurch von 0,06 auf 0,07 € L-1.

Die Sensitivitätsanalyse zeigt, dass das Total Capital Investment auch im Fortschrittsszenario

den größten Einfluss auf das Ergebnis aufweist. Eine Steigerung von 10 % verursacht zusätz-

liche Kosten in Höhe von etwa 0,05 € L-1 (siehe Abbildung 7-2). Durch den berücksichtigten

Zuckerverlust ist die Bedeutung des Weizenstrohpreises zwar relativ angestiegen, liegt je-

doch noch immer in gleicher Höhe von 0,04 € L-1.

Des Weiteren kann abgeleitet werden, dass eine Reduktion des Bereitstellungspreises

von Weizenstroh um 23 % auf etwa 84,6 € t-1 einen profitablen Betrieb des Fortschrittssze-

Weizenstroh; 0,26

Transport

Weizenstroh; 0,11

Enzyme; 0,17

Annuität; 0,18

Instandhaltung; 0,08

Chemikalien; 0,07

Steuern; 0,04

Versicherungskosten;

0,02

Verwaltungsk.; 0,02

Personalkosten; 0,02 Kühlbedarf; 0,02

Wasser; 0,00

192

narios ermöglichen würde. Dies trifft ebenfalls auf ein um 18 % auf 221 Mio. € verringertes

Total Capital Investment zu. Durch den zusätzlichen Umsatz aus der Einspeisung von Elekt-

rizität verringern sich die Preissensitivitäten der Anlage im Vergleich zum Basisszenario. Da

sich die Modellanlage in einem Marktumfeld mit entkoppelten Beschaffungs- und Absatz-

märkten befindet, führen geringere Preissensitivitäten gegebenenfalls zu Wettbewerbsvor-

teilen.

Abbildung 7-2: Einfluss der Variation ausgewählter Parameter auf die Herstellungskos-

ten von n-Butanol im Fortschrittsszenario

Wie auch beim Basisszenario ist bei den Ergebnissen des Fortschrittsszenarios durch die Er-

höhung der Kapazität ein Kostenminimum zu erwarten. Es liegt jedoch außerhalb des in Ab-

bildung 7-2 untersuchten Bereiches. Analog zum Vorgehen in Kapitel 5.2.4 lässt es sich bei

einer Kapazität von 380.000 t a-1 und Produktionskosten von 0,90 € L-1 lokalisieren. Die Mo-

dellanlage des Fortschrittsszenarios würde n-Butanol bei dieser Kapazität kostendeckend

herstellen. Die mittlere Transportstrecke läge in diesem Fall bei etwa 178 km. Innerhalb des

Einzugsbereiches von Brandenburg, Mecklenburg-Vorpommern, Sachsen und Sachsen-

Anhalt ist eine Realisierung einer Anlage dieser Größenordnung indes kaum realistisch.

Als Zwischenergebnis lässt sich jedoch festhalten, dass eine Erhöhung der Kapazität auch

unterhalb des Optimums zu einer deutlichen Verringerung der Produktionskosten führt. So

liegen diese bei einer Verdopplung der Kapazität von 100.000 auf 200.000 t a-1 bei 0,92 € L-1.

Alternativ könnte ein kostendeckender Betrieb und damit das Ziel des Fortschrittsszenarios

auch ohne weitere Modifikationen der Anlage oder deren Kapazität erreicht werden. Stiege

die Verfügbarkeit von Reststroh durch eine optimierte Positionierung der Modellanlage um

20 % von 16,1 auf 19,32 t km-2, betrügen die Produktionskosten 0,90 € L-1.

0,4

0,6

0,8

1,2

1,4

1,6

1,8

-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60 70 80

Kosten n-Butanol € L-1

Variation in %

Total Capital Investment Reststroh

Enzyme Abschreibungsdauer

Volllaststunden Kapazität der Modellanlage

7.3. Ergebnisse des Fortschrittsszenarios

193

Ergebnisse der ökologischen Betrachtung des Fortschrittsszenarios

Abbildung 7-3 zeigt die Indikatorergebnisse des Basisszenarios, Fortschrittsszenarios und

des Fortschrittsszenarios inklusive Anbau in Gegenüberstellung zu den Referenzen Heizöl EL

und FAME. Wie auch in der Diskussion der Ergebnisse des Basisszenarios in Kapitel 6.3 er-

folgt die Auswertung getrennt für jede der drei Wirkungskategorien.

Abbildung 7-3: Ergebnisse der Nachhaltigkeitsuntersuchung des Basisszenarios (BS), Fortschrittsszena-

rios (FS), Fortschrittsszenarios inklusive Anbau (FS Anbau) und der Referenzen Heizöl EL und FAME

(etwaige Gutschriften sind Bestandteil der Einzelsummen)

- Indikatorergebnisse der Wirkungskategorie Treibhausgasemissionen

Das Fortschrittsszenario weist mit 23,5 g CO2eq MJ-1 etwa 64 % der Emissionen des Ba-

sisszenarios auf. Die Einsparung gegenüber Heizöl EL wächst damit auf 64,3 g CO2eq MJ-1.

Wie die Abbildung zeigt, variiert dabei ausschließlich der Beitrag der Modellanlage, der

mit 19,1 g CO2eq MJ-1 und einem Anteil von 81 % im Vergleich zu FAME mit etwa 9 %

noch immer vergleichsweise hoch ist. Im Fortschrittsszenario inklusive Anbau betragen

die Emissionen an CO2-Äquivalenten insgesamt 27,0 g CO2eq MJ-1. Dies entspricht einer

Erhöhung von 15 % gegenüber dem Fortschrittsszenario ohne Anbau.

Im Vergleich zum Basisszenario wird der Mehraufwand damit durch die Anbauemis-

sionen von den Einsparungen durch technologische Modifikationen überkompensiert.

Der Einsatz von n-Butanol des Fortschrittsszenarios inklusive Anbau verringert die

Treibhausgasemissionen gegenüber Heizöl EL damit um 60,9 g CO2eq MJ-1. Dass die An-

bauemissionen von Weizenstroh im Gegensatz zu denen von FAME (50,2 g CO2eq MJ-1)

0,2

0,4

0,6

0,8

1,2

FS Anbau

Heizöl EL

FAME

FS Anbau

Heizöl EL

FAME

FS Anbau

Heizöl EL

FAME

CO2-Äquivalente SO2-Äquivalente KEAfos

SO2eq g MJ-1 / KEAfos MJ MJ-1

CO2eq g MJ-1

Anbau/Vorkette Transport Vorprodukt Anlage/Raffinerie Transport Brennstoff Ölbrenner

194

nur mit 3,5 g CO2eq MJ-1 zu den Gesamtemissionen beitragen, zeigt auch grafisch, dass der

Anbauaufwand von Stroh deutlich geringer als der von Raps für FAME ist.

Aufbauend darauf lassen sich anhand der in Kapitel 6.3 erläuterten Gleichung 6.1 die

CO2-Vermeidungskosten abschätzen. Während die Kosten zur Verringerung von

CO2-Äquivalenten im Basisszenario etwa 527 € t-1 CO2eq betragen, ergeben sich die Kos-

ten im Fortschrittsszenario zu 266 € t-1 CO2eq und im Fortschrittsszenario inklusive An-

bau zu 281 € t-1 CO2eq. Wäre der profitable Betrieb der Modellanlage beispielsweise

durch eine optimale Positionierung mit Kosten von 0,90 € L-1 möglich, betrügen die CO2-

Verminderungskosten gegenüber Heizöl EL 205 € t-1 CO2eq.

- Indikatorergebnisse der Wirkungskategorie Versauerung

Der Einfluss der technologischen und technischen Modifikationen auf das Indikatorer-

gebnis der Versauerung ist mit einer Reduktion von 22% auf 0,150 g SO2eq MJ-1 zwar sehr

deutlich, jedoch weniger stark ausgeprägt als im Treibhauspotential. Ursächlich dafür ist

der nach wie vor hohe Anteil der Enzyme am Versauerungspotential von 40 % bezie-

hungsweise 0,058 g SO2eq MJ-1 (vgl. hierzu: Kapitel 6.3). Auf die Emissionen der Modell-

anlage entfallen im Fortschrittsszenario nur noch 83 % im Vergleich zu 85 % im

Basisszenario. Trotz der Berücksichtigung des Anbaus von 0,026 g SO2eq MJ-1 emittiert

der Einsatz von n-Butanol im Fortschrittsszenario inklusive Anbau 0,016 g SO2eq MJ-1

weniger SO2eq-Äquivalente als im Basisszenario.

Um das Ziel des Fortschrittsszenarios zu erreichen, kein höheres Versauerungspo-

tential im Vergleich zu Heizöl EL (0,115 g SO2eq MJ-1) aufzuweisen, müssen jedoch noch

weitere Einsparung realisiert werden. Das Ziel wäre zu erreichen, könnte auf den Einsatz

von Schwefelsäure und Calciumhydroxid weitgehend verzichtet werden. Dies setzt eine

alternative Biomassevorbehandlung voraus.

- Indikatorergebnisse der Wirkungskategorie Ressourcenbeanspruchung

Der fossile kumulierte Energieaufwand beträgt im Fortschrittsszenario 0,245 MJ MJ-1

und sinkt damit auf etwa 63 % des Bedarfes im Basisszenario. In Bezug auf Heizöl EL

liegt der Bedarf bei etwa 21 %. Mit der Verringerung des Ressourcenbedarfs der Modell-

anlage verringert sich deren Einfluss im Fortschrittsszenario auf etwa 77 %. Im Gegen-

satz zur Wirkungskategorie Versauerung resultiert die Berücksichtigung des Anbaus in

einem geringeren Anstieg von 9 % (0,021 MJ MJ-1). Das Fortschrittsszenario inklusive

Anbau bleibt damit deutlich unterhalb der Ressourcenbeanspruchung des Basisszena-

rios von 0,390 MJ MJ-1.

Zusammenfassung

Ziel des Kapitels ist die Verringerung der Produktionskosten und der Erhöhung der techno-

logischen Nachhaltigkeit. Dazu wurden die wichtigsten Hauptansatzpunkte in Form techni-

7.3. Ergebnisse des Fortschrittsszenarios

195

scher beziehungsweise technologischer Modifikation der Modellanlage des Basisszenarios

identifiziert.

Die Reduzierung des Bedarfes an Enzymen, elektrischer Energie und Schwefelsäure sowie

die Erhöhung des Biomasse/Wasser-Verhältnisses im Rahmen eines Fortschrittsszenario

ermöglicht die Produktion von n-Butanol als Brennstoff zu Kosten von 0,99 € L-1.

Um den wirtschaftlichen Betrieb der Modellanlage zu Produktionskosten von 0,90 € L-1 zu

gewährleisten, sind jedoch darüber hinaus weitere Maßnahmen notwendig. Neben einer Er-

höhung der Kapazität bietet sich vor allem die optimierte Positionierung der Modellanlage

an. Eine um 20 % gesteigerte Strohflächenverfügbarkeit würde einen wirtschaftlichen Be-

trieb der Modellanlagen im Fortschrittsszenario ermöglichen.

Die ökologische Nachhaltigkeit erhöht sich gegenüber dem Basisszenario durch die genann-

ten Maßnahmen in allen Wirkungskategorien. Der Einfluss der Berücksichtigung des Anbau-

aufwandes wird durch die Einsparungen überkompensiert. Die Emission an SO2-

Äquivalenten unterschreitet jedoch auch im Fortschrittsszenario die von Heizöl EL nicht. Der

größte Hebel zur Verringerung der SO2-Äquivalente liegt dabei in der Biomassevorbereitung.

197

8 Schlussbetrachtung und Ausblick

8.1 Schlussbetrachtung

In den kommenden Jahren wird in Deutschland die Bedeutung erneuerbarer Energien so-

wohl im Raumwärmemarkt als auch in anderen Energiesektoren weiter zunehmen. Hinsicht-

lich des Einsatzes agrarbasierter Brennstoffe sollte aufgrund ethischer Bedenken und der

beschränkten Anbaufläche ein Konflikt zwischen Nahrungsmittelproduktion und Bio-

massebereitstellung vermieden werden. FAME

, die derzeit einzige verfügbare Biokompo-

nente in Heizöl EL, erfüllt diese Forderung nur in beschränktem Umfang. In der vorliegenden

Arbeit wird der Einsatz von n-Butanol auf der Grundlage des Reststoffes Weizenstroh als ei-

ne alternative Biokomponente zu FAME in Heizöl EL untersucht.

Das Ziel der vorliegenden Arbeit besteht in der Überprüfung der Einsetzbarkeit von

n-Butanol im Raumwärmemarkt unter technischen, ökonomischen sowie ökologischen Kri-

terien. Das gewählte Vorgehen umfasst eine Verbrennungsversuchsreihe und die Entwick-

lung eines Stoff- und Energiestrommodells. Auf dessen Grundlage erfolgt die

Modellerweiterung um eine wirtschaftliche und eine ökologische Betrachtung in Form einer

Szenarioanalyse.

In der experimentellen Überprüfung werden Gemische aus Heizöl EL und bis zu 20 % (V/V)

n-Butanol hinsichtlich der bei der Verbrennung entstehenden NOx-, CO- und Rußemissionen

und ihrer Betriebssicherheit untersucht (siehe Kapitel 3). Die Überprüfung der Einsetzbar-

keit in einem weit verbreiteten Stauscheibenbrenner zeigt, dass der Einsatz von n-Butanol

keine Erhöhung der Emissionen verursacht. Dies trifft sowohl auf die absolute Höhe der

Emissionen zu als auch auf deren Veränderung relativ zum Heizwert der Gemische. Weiter

beeinträchtig der Einsatz von Heizöl EL/n-Butanol-Gemischen den Brennerbetrieb innerhalb

des Einsatzbereiches nicht. Die Untersuchung der Systemkomponenten zeigt keine Korrosi-

on oder übermäßigen Verschleiß. Es ist hervorzuheben, dass der Einsatz von n-Butanol in-

nerhalb des untersuchten Betriebsbereiches dazu keiner Modifikation des Brenners bedarf.

Andererseits verursacht die Zugabe von n-Butanol als Biokomponente zu Heizöl EL im

Gemisch einen Abfall des Flammpunktes. Im Gegensatz zu Heizöl EL bedürfen Gemische mit

höheren n-Butanol-Konzentrationen besonderer Lagerbedingungen für entzündliche Flüs-

sigkeiten. Diese liegen in vielen Industriebetrieben vor. Für den flächendeckenden Einsatz

dürfen Heizölgemische den in der Spezifikation DIN 51603-6 angegebenen Flammpunkt von

55 °C jedoch nicht unterschreiten. Der flächendeckende Einsatz ist daher nur bis zu einer

Fatty Acid Methyl Esther

198

Konzentration von 0,5 % (V/V) n-Butanol als Biokomponente in Heizöl EL in Kombination

mit 10 % (V/V) FAME möglich. Für eine Erhöhung der Konzentration von n-Butanol ohne

Unterschreitung des Flammpunktes besteht weiterer Forschungsbedarf. Allein durch den

flächendeckenden Einsatz mit 0,5 % n-Butanol könnten in Deutschland pro Jahr etwa

100.000 t a-1 Heizöl EL substituiert werden. Bezogen auf den europäischen Bedarf wären es

etwa 350.000 t a-1.

Für die fermentative Herstellung von n-Butanol aus Reststroh liegen bislang ausschließlich

experimentelle Ergebnisse vor. Auf dieser Grundlage wird ein Stoff- und Energiestrommodell

als Ausgangspunkt für die wirtschaftliche und ökologische Bewertung des Einsatzes von

n-Butanol entwickelt (siehe Kapitel 4). Das Modell bildet ein Basisszenario ab, das überwie-

gend industriell bewährte Prozesse einsetzt. Reststroh wird dabei mittels verdünnter Schwe-

felsäure vorbehandelt. Die anschließende Aufspaltung in nutzbare Zucker erfolgt

enzymatisch und simultan zur semi-kontinuierlichen Fermentation. Mittels Gas-Stripping

durch Fermentationsgase werden dabei in-situ die entstehenden Produkte abgetrennt. Das

Ergebnis der Untersuchung ist ein Umweltvektor in Form aller ein- und ausgehenden Stoff-

und Energieströme.

Die auf dem Umweltvektor aufbauende Investitionskostenschätzung der Modellanlage

weist ein Fixed Capital Investment in Höhe von 252 Mio. € auf (siehe Kapitel 5). Die periodi-

sierten Investitionskosten und bewerteten Stoff- und Energieströme des Basisszenarios ver-

ursachen Produktionskosten in einer Gesamthöhe von 1,21 € L-1 n-Butanol. Bei einem

angenommenen Marktpreis von 1.100 € t-1 n-Butanol decken die Umsatzerlöse in Höhe von

0,90 € L-1 die Kosten nicht. Der Betrieb der Modellanlage ist im Basisszenario daher nicht

wirtschaftlich. Neben der Bereitstellung von Weizenstroh (0,42 € L-1) tragen insbesondere

Enzyme mit 0,29 € L-1 zu den Gesamtkosten bei. Die Produktionskosten sind jedoch in Ge-

genüberstellung zu den ökologischen Vorteilen zu bewerten.

Die Erweiterung des Modells um eine ökologische Betrachtung basiert auf der Bewertung

der identifizierten Stoff- und Energieströme. Diese werden mit Hilfe der Software GEMIS 4.7

ausgewertet (siehe Kapitel 6). Da Weizenstroh derzeit als Reststoff gilt, berücksichtigt die

Betrachtung des Basisszenarios keine Anbauemissionen. Im Vergleich zu Heizöl EL stellt

n-Butanol im Basisszenario in den Wirkungskategorien Treibhausgasemissionen und Res-

sourcenbeanspruchung den vorteilhafteren Brennstoff dar. Mit einer Treibhausgaseinspa-

rung von 50,9 g CO2eq MJ-1 gegenüber Heizöl EL entstehen durch den Einsatz von n-Butanol

im Raumwärmemarkt jedoch CO2-Verminderungskosten in Höhe von 527 € t-1 CO2eq. Der

Einsatz von FAME weist diesbezüglich deutlich geringere Kosten in Höhe von 101 € t-1 CO2eq

auf. Die erzielte Einsparung an CO2-Äquivalenten ist mit 29,7 g CO2eq MJ-1 jedoch erkennbar

geringer.

In der Wirkungskategorie Versauerung erhöht der Einsatz von n-Butanol im Basisszena-

rio die Emissionen gegenüber Heizöl EL um etwa 67 %. Zwar stellt es damit relativ zu Heizöl

EL die nachteiligere Variante dar, jedoch trägt FAME mit einer Erhöhung der

8.1. Schlussbetrachtung

199

SO2-Äquivalente von 544 % erheblich stärker zur Versauerung bei. In der Gegenüberstellung

zu FAME verringert der Einsatz von n-Butanol die Gesamtemission daher auch in dieser

Wirkungskategorie.

Die Ressourcenbeanspruchung geht durch den Einsatz von n-Butanol mit 0,39 MJ MJ-1 im

Vergleich sowohl zu Heizöl EL als auch FAME um 67 % beziehungsweise 24 % zurück. Es ist

hervorzuheben, dass die Modellanlage in jeder der untersuchten Wirkungskategorien den

jeweils größten Einfluss aufweist. Den Hauptanteil daran hat der Enzymeinsatz. Bezogen auf

die Modellanlage verursachen Enzyme 81 % der Treibhausgasemissionen, 55 % der Versau-

erung und 81 % der Ressourcenbeanspruchung. In den genannten Wirkungskategorien ist

der Transport von Weizenstroh mit 5 %, 3 % und 6 % von vergleichsweise geringer Bedeu-

tung.

Die detaillierte Untersuchung des Basisszenarios zeigt, dass die größten Potentiale sowohl

zur Reduzierung der Produktionskosten als auch zur Erhöhung der ökologischen Nachhal-

tigkeit in der Minimierung des Bedarfes an Enzymen, Schwefelsäure und elektrischer Ener-

gie sowie in der Erhöhung des Biomasse/Wasser-Verhältnisses bestehen (siehe Kapitel 7).

Darüber hinaus wird am Beispiel von FAME verdeutlicht, dass der Anbau der Biomasse einen

hohen Einfluss auf die ökologische Nachhaltigkeit haben kann. Durch die Kategorisierung

des Reststrohs als Reststoff wird dieser Einfluss zurzeit nicht berücksichtigt.

Auf Basis dieser Erkenntnisse wird ein Fortschrittsszenario abgeleitet, das neben etab-

lierten Technologien auch bislang großtechnisch nicht überprüfte Prozesse einsetzt. Dazu

zählen beispielsweise die Immobilisierung und Mehrfachnutzung von Enzymen, in-situ-

Produktabtrennung mittels Pervaporation und ein gegenüber dem Basisszenario erhöhtes

Biomasse/Wasser-Verhältnis. Das Fortschrittsszenario senkt die Produktionskosten auf

0,99 € L-1 beziehungsweise einen Marktpreis von 0,044 € MJ-1 und verbessert die ökologi-

sche Nachhaltigkeit im Vergleich zum Basisszenario und der Referenz FAME in allen Wir-

kungskategorien (siehe Abbildung 8-1). Dies gilt auch unter der Berücksichtigung der

anteiligen Anbauemissionen für Stroh. Es wird deutlich, dass darüber hinaus eine Optimie-

rung einzelner Kriterien zwar möglich ist, jedoch im Hinblick auf das Gesamtoptimum einer

engen Koordination technologischer und wirtschaftlicher Ziele bedarf.

Wie in Abbildung 8-1 abschließend deutlich wird, sinken die Emissionen an

CO2-Äquivalenten im Fortschrittsszenario in Bezug auf das Basisszenario deutlich ab und lie-

gen damit etwa 60 % unterhalb derer von FAME und 73 % unterhalb derer von Heizöl EL.

Die CO2-Vermeidungskosten betragen im Fortschrittsszenario 266 € t-1 CO2eq, inklusive der

Berücksichtigung des Anbaus 281 € t-1 CO2eq.

Die Emissionen an SO2-Äquivalenten sinken jedoch auch im Fortschrittsszenario nicht

unter die von Heizöl EL, sondern liegen fast 30 % darüber. Bezogen auf die Biokomponente

FAME reduziert der Einsatz von n-Butanol jedoch die Emissionen an SO2-Äquivalenten um

80 %.

200

Der Ressourcenverbrauch verringert sich gegenüber FAME um 53 % und liegt damit weit

unter dem von Heizöl EL. Es zeigt sich, dass der Einfluss der anteiligen Anbauemissionen von

Reststroh in allen Wirkungskategorien verhältnismäßig gering ist. Insbesondere im Ver-

gleich zu den Anbauemissionen von FAME beträgt der Anstieg in den Treibhausgasemissio-

nen, Versauerung und Ressourcenbeanspruchung lediglich 15, 17 und 9 %.

In Bezug auf Heizöl EL entstehen durch den Einsatz von FAME nur geringe technische

Hindernisse. Eine Beimischung ist daher in Abhängigkeit des Brennertyps bis zu 20 % (V/V)

möglich. Aus technischer Sicht können ebenfalls Beimischungen bis zu 20 % (V/V) n-Butanol

eingesetzt werden, jedoch unterschreitet das Brennstoffgemisch bereits ab 0,5 % (V/V) die

zulässige Flammpunktgrenze.

Steigt die Flächenverfügbarkeit von Reststroh durch die optimierte Positionierung der

Anlage um 20 %, ist der wirtschaftliche Betrieb der Modellanlage im Fortschrittsszenario zu

Produktionskosten von 0,90 € L-1 möglich. Die mittlere Transportstrecke beträgt in diesem

Fall 83 km. Jedoch muss hervorgehoben werden, dass das Fortschrittsszenario im Vergleich

zum Basisszenario auch auf bislang großtechnisch nicht etablierte Prozesse zurückgreift.

Insbesondere für den Einsatz der in-situ-Produktabtrennung durch Pervaporation liegt noch

kein Nachweis der industriellen Eignung vor. Um das volle Potential dieser Prozesskette aus-

zuschöpfen, besteht daher noch Forschungsbedarf. Der Verringerung des Fixed Capital In-

vestments kommt dabei eine doppelte Bedeutung zu. Mit den Investitionskosten sinkt die

kostenoptimale Kapazität, so dass auch die Transportkosten sinken. Diese wiederum redu-

zieren die dabei entstehenden Kosten und erhöhen die ökologische Nachhaltigkeit.

8.2. Ausblick

201

Abbildung 8-1: Zusammenfassende Darstellung der untersuchten Kriterien des Einsatzes von

n-Butanol als Biokomponenten in Heizöl EL im Vergleich zur Referenz FAME

Die vorliegende Arbeit zeigt zum einen, dass sich n-Butanol für den Einsatz im Raumwär-

memarkt technisch eignet und auf der Basis von Getreidestroh deutliche ökologische Vortei-

le aufweist. Zum anderen besteht für die Realisierung eines wirtschaftlichen Betriebs einer

entsprechenden n-Butanol-Anlage noch Forschungsbedarf.

8.2 Ausblick

Im Zuge der Energiewende wird die Bereitstellung von erneuerbarer Energie im Raumwär-

memarkt weiter an Bedeutung gewinnen. N-Butanol eignet sich in diesem Rahmen im Ge-

gensatz zu anderen Technologien für den flächendeckenden Einsatz. Es ist keine

Modifikation der bestehenden Distributionswege oder vorhandenen Endgeräte notwendig.

Zur Nutzung entstehen daher keine direkten Investitionskosten. N-Butanol stellt als Bio-

komponente im Raumwärmemarkt aufgrund dessen eine ideale flächendeckende Über-

gangstechnologie dar.

Neben der Verwendung als Brennstoff eignet sich n-Butanol auch als Kraftstoff im Verbren-

nungsmotor und als Grundstoff der chemischen Industrie. Die vielseitigen Einsatz- und Ab-

satzmöglichkeiten von n-Butanol tragen daher zu einer intensiven Forschung zur

0,25 MJ MJ-1

0,26 MJ MJ-1

0,39 MJ MJ-1

Referenz FAME

0,054 € MJ-1

0,029 € MJ-1

Marktpreis

CO2eq

SO2eq

Ressourcen-

verbrauch

Technische

Hindernisse

keine

geringe

Flammpunkt-

unterschreitung

1,18 MJ MJ-1

0,51 MJ MJ-1

0,74 g MJ-1

0,12 g MJ-1

0,15 g MJ-1

0,18 g MJ-1

0,19 g MJ-1

87,9 g MJ-1

23,5 g MJ-1

27,0 g MJ-1

58,2 g MJ-1

0,044 € MJ-1

0,027 € MJ-1

37,0 g MJ-1

Basisszenario

Fortschrittsszenario

Fortschrittsszenario inkl. Anbau

Heizöl EL

FAME

202

Kommerzialisierung bei. Neben institutionellen Forschungseinrichtungen arbeiten bereits

Unternehmen wie Butamax, Cobalt Technologies und Butalco an diesem Ziel. Für die Zukunft

kann aus diesen Gründen eine deutliche Kostenverringerung erwartet werden.

Die Bereiche mit dem größten Verbesserungspotential in der Prozesskette liegen in der

Biomassevorbereitung und in der in-situ-Produktabtrennung. Wie auch im Fortschrittssze-

nario diskutiert besteht für erstere ein erhebliches Potential zur Reduzierung des Einsatzes

von Enzymen, Schwefelsäure und Calciumhydroxid. Insbesondere die Vorbehandlung mit

Dampf (Dampfexplosion) und die Immobilisierung von Enzymen (Enzymrecycling) bieten

hier Ansätze. In der in-situ-Produktabtrennung steht die Reduzierung des Energiebedarfs im

Fokus. Dazu eignen sich insbesondere die Pervaporation und die Flüssig-Flüssig-Extraktion

beispielsweise mit Oleylalkohol oder Mesitylen.

Der Biomassevorbereitung kommt dabei im Hinblick auf den technologischen Fortschritt

eine besondere Rolle zu. Aufgeschlossene Lignocellulose eignet sich neben der Herstellung

von n-Butanol auch für andere Fermentationsarten wie beispielsweise die Herstellung von

Ethanol. Durch dieses nochmals erweiterte Einsatzspektrum und das erhöhte Marktpotential

ist insbesondere für diesen Prozess eine zügige Entwicklung zu erwarten.

Durch die anteilig hohen Transportkosten eignen sich als Anlagenstandort speziell Anbauge-

biete mit deutlich überdurchschnittlichem Reststrohaufkommen. Es kann daher davon aus-

gegangen werden, dass in Deutschland vorerst nur ausgewählte Standorte in Frage kommen.

Die ersten kommerziellen Anlagen werden voraussichtlich in Anbaugebieten wie Nordame-

rika, Osteuropa und China in Betrieb genommen werden können. Diese Regionen bieten

durch ihr hohes lokales Aufkommen an Reststroh deutliche wirtschaftliche Vorteile gegen-

über den heterogenen Getreideanbauflächen in Deutschland. Wie auch in anderen Technolo-

gien werden sich im Zuge der Realisierung Standardtechnologien und -Komponenten

etablieren und zur Senkung des Fixed Capital Investment beitragen. Dadurch verringert sich

zukünftig die kostenoptimale Kapazität und es werden ebenfalls Anbaugebiete mit durch-

schnittlichem Strohaufkommen wirtschaftlich.

Für die Standortwahl kann darüber hinaus die Verfügbarkeit alternativer Substrate aus der

Lebensmittelindustrie eine Rolle spielen. Neben der Einsetzbarkeit setzt dies ein hohes loka-

les Aufkommen der Substrate voraus. Im Raum Deutschland bieten sich dafür insbesondere

extrahierte Zuckerrübenschnitzel aus der Zuckerherstellung an. Dabei ergibt sich ein zusätz-

licher Wettbewerbsvorteil für die Zuckerherstellung. Da die Nassfermentation zur Herstel-

lung von n-Butanol nicht auf getrocknete Substrate angewiesen ist, entfallen der aufwändige

Trocknungsprozess und die Lagerung der Zuckerrübenschnitzel. Wie auch für die Realisie-

rung des Fortschrittsszenarios besteht für den Einsatz dieses Substrates jedoch Forschungs-

bedarf.

Der Ausblick zeigt, dass die Treiber für die Kommerzialisierung von n-Butanol insbesondere

in Einsatzgebieten außerhalb des Raumwärmemarktes und den Parallelen zur fermentativen

8.2. Ausblick

203

Ethanolproduktion liegen. Es ist daher weiterhin eine verstärkte Forschungstätigkeit zu er-

warten, so dass sich die Kosten für den Einsatz von n-Butanol auch im Raumwärmemarkt

künftig deutlich verringern werden.

205

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Anhang A Abbildungen zu Versuchen

A-1

Anhang A Abbildungen zu Versuchen

Abbildung 9-1: Verwendeter Zugbegrenzer am Abgasrohr

Abbildung 9-2: Eingesetzte Düse des Typs Fluidics 0,4 60° HF nach

Beendigung aller Versuchsreihen. Die Düse weist weder Ablagerun-

gen noch Verkokungen auf

A-2

Abbildung 9-3: Eingesetzter Düsenfilter des Typs Fluidics 0,4 60° HF

nach Beendigung aller Versuchsreihen. Der Filter zeigt keine Ablage-

rungen

Anhang B Investitionskostenabschätzung

B-1

Anhang B Investitionskostenabschätzung

Tabelle 9-1: Komponenten einer Modellanlage zur fermentativen Herstellung von n-Butanol im Basissze-

nario, Basiskapazität (BK), Zielkapazität (ZK), Basisjahr (BJ), Zieljahr (ZJ)

Apparate und Maschinen

Investition

(BK, BJ)

Einheit

BK/ZK

Exponent

Investition

(ZK, BJ)

CEPCI

Investition

(ZK, ZJ)

Investition

(ZK, ZJ)

Quelle

Aktivität 1

$11.228.163

8.598.027 €

Bandförderer

$450.000

31,57

58,06

t h-1

1,8

0,6

$648.645

2010

550,8

$679.028

519.969 €

Kumar et al. (2011)

Schredder

$639.000

31,57

58,06

t h-1

1,8

0,6

$921.075

2010

550,8

$964.219

738.356 €

Kumar et al. (2011)

Wärmetauscher 1

$564.000

148,50

387,94

t h-1

2,6

0,78

$1.192.776

2010

550,8

$1.248.647

956.158 €

Kumar et al. (2011)

Hydrolysereaktoren

$2.659.000

102,85

387,94

t h-1

3,8

0,6

$5.897.380

2010

550,8

$6.173.619

4.727.482 €

Klein-Marcuschamer et al. (2010)

Bandfilter

$235.000

25,33

387,94

t h-1

15,3

0,6

$1.208.189

2010

550,8

$1.264.781

968.513 €

Kumar et al. (2011)

Neutralisierung

$83.000

110,07

332,87

t h-1

3,0

0,71

$182.094

2010

550,8

$190.623

145.971 €

Kumar et al. (2011)

Hydrozyklon & Vakuumfilter

$199.000

110,07

332,87

t h-1

3,0

0,39

$306.396

2010

550,8

$320.747

245.614 €

Kumar et al. (2011)

Wärmetauscher 2

$76.000

147,36

382,80

t h-1

2,6

0,78

$160.031

2010

550,8

$167.527

128.285 €

Kumar et al. (2011)

Pumpen

$99.000

148,50

382,80

t h-1

2,6

0,79

$209.173

2010

550,8

$218.971

167.678 €

Kumar et al. (2011)

Aktivität 2

$13.557.815

10.381.971 €

Gebläse (5)

$2.350.620

2,40

14,74

6,1

0,5

$5.824.876

2010

550,8

$6.097.719

4.669.361 €

(Aerzener Maschinenfabrik, 2012)

Fermenter (5)

$3.865.000

19521

44133

m³

2,3

0,71

$6.897.331

2010

550,8

$7.220.409

5.529.067 €

Kumar et al. (2011)

Kondensator ABE-Produkte

$132.800

12,53

16,58

t h-1

1,3

0,68

$160.665

1997

386,5

$239.688

183.542 €

(NREL, 2010)

Aktivität 3

$3.207.764

2.456.363 €

Butanol Kolonne

$752.122

14,71

16,58

t h-1

1,1

0,68

$815.884

2010

550,8

$854.101

654.032 €

Mansur et al.(2010)

Pumpe Butanol Kolonne

$12.450

18,82

16,58

t h-1

0,9

0,68

$11.423

2010

550,8

$11.958

9.157 €

Mansur et al.(2010)

Aceton Kolonne

$1.215.870

5,82

8,71

t h-1

1,5

0,68

$1.599.173

2010

550,8

$1.674.079

1.281.935 €

Mansur et al.(2010)

Pumpe Aceton Kolonne

$12.450

5,82

8,71

t h-1

1,5

0,68

$16.375

2010

550,8

$17.142

13.126 €

Mansur et al.(2010)

B-2

Apparate und Maschinen

Investition

(BK, BJ)

Einheit

BK/ZK

Exponent

Investition

(ZK, BJ)

CEPCI

Investition

(ZK, ZJ)

Investition

(ZK, ZJ)

Quelle

Fortsetzung Aktivität 3

$3.207.764

2.456.363 €

Ethanol Kolonne

$177.000

17,30

4,58

t h-1

0,3

0,68

$71.736

2010

550,8

$75.097

57.506 €

Kumar et al. (2011)

Pumpe Ethanol Kolonne

$12.450

5,82

4,58

t h-1

0,8

0,79

$10.309

2010

550,8

$10.792

8.264 €

Mansur et al.(2010)

Tanklager

$340.000

11,09

12,50

t h-1

1,1

0,71

$370.155

2010

550,8

$387.493

296.725 €

Klein-Marcuschamer et al. (2010)

Molekularsiebe

$1.155.000

8,24

0,53

t h-1

0,1

0,7

$169.178

2010

550,8

$177.103

135.617 €

Kumar et al. (2011)

Aktivität 4

$44.380.810

33.984.846 €

Verdampfer

$8.488.350

80,00

313,52

t h-1

3,9

0,68

$21.487.448

2011

585,7

$21.153.598

16.198.482 €

GIG Karasek (2012)

Verbrennung & Boiler

$7.312.000

18,10

27,79

t h-1

1,5

0,75

$10.087.902

2010

550,8

$10.560.429

8.086.706 €

Kumar et al. (2011)

Turbogenerator, Kondensator

$19.588.500

60,00

28,22

0,5

0,71

$11.465.130

2009

521,9

$12.666.783

9.699.658 €

(MAN Diesel & Turbo, 2012)

Nicht aufgelistete Positionen

$9.075.000

32,36

49,93

t a-1

1,5

0,6

$11.772.220

2010

550,8

$12.323.642

9.436.896 €

Kumar et al. (2011)

Summe Apparate und Maschinen

$84.698.194

64.858.101 €