pt. Opracowanie indeksu gatunkowego i optymalizacja technologii produkcji wybranych ro lin energetycznych

Transkrypt

1 MERYTORYCZNY RAPORT ROCZNY za rok 2010 dotycz cy wyników realizacji projektu IGRE nr POIG /08 pt. Opracowanie indeksu gatunkowego i optymalizacja technologii produkcji wybranych ro lin energetycznych wspó finansowanego ze rodków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach Programu Operacyjnego Innowacyjna Gospodarka, Koordynator Projektu: Mgr Jacek Wawrzynowicz Kierownik Projektu: Dr in. Karol Wajszczuk Pozna, 2011 copyright Wszelkie prawa zastrze one - All rights reserved

2 Autorzy raportu: Rafa Baum Zbigniew Czarnecki Ma gorzata Gumienna Janusz Igras Liliana Krzystek Stanis aw Ledakowicz Dariusz Majchrzycki Mariusz Matyka Grzegorz Pawlak Benedykt Pepli ski Karol Wajszczuk Jacek Wawrzynowicz Witold Wielicki

3 Spis tre ci: 1. Zadanie 1. Za o enie i prowadzenie do wiadcze odmianowych Zadnie 2. Badania laboratoryjne odmian/rodów na bioetanol Zadanie 4. Badania laboratoryjne odmian/rodów na biogaz Zadanie 5. Analiza uzyskanych wyników laboratoryjnych na biogaz Zadanie 6. Za o enie i prowadzenie do wiadcze polowych w ró nych wariantach agrotechniki (nawo enie, ochrona), w zró nicowanych uwarunkowaniach glebowych i klimatycznych Zadanie 10. Badania laboratoryjne uzyskanego w wyniku do wiadcze polowych surowca energetycznego (plonów analizowanych ro lin) na biogaz Zadanie 13. Okre lenie warto ci nawozowej kompostu powsta ego po biogazowaniu oraz wskazanie optymalnego wykorzystania pozosta o ci pofermentacyjnych powsta ych przy produkcji bioetanolu Zadanie 14. Okre lenie kontekstu makroekonomicznego zwi zanego z produkcj ro lin energetycznych Zadanie 15. Identyfikacja nak adów i wielko ci produkcji dla badanych technologii na bazie za o onych na terenie ca ego kraju do wiadcze polowych Zadanie 16. Analiza ekonomiczna zaproponowanych modelowych technologii produkcji badanych ro lin w danych warunkach glebowych i klimatycznych Zadanie 19. Opracowanie programu komputerowego do wyznaczenia optymalnej technologii produkcji badanych ro lin z uwzgl dnieniem aspektów klimatyczno-glebowych, ekologicznych oraz ekonomicznych Zadanie 20. Analiza efektywno ci energetycznej proponowanych technologii produkcji badanych ro lin... 74

4 1. Zadanie 1. Założenie i prowadzenie doświadczeń odmianowych a/ Kierownik zadania: dr in. Dariusz Majchrzycki b/ Jednostka realizuj ca:, Wydzia Ekonomiczno- Spo eczny, c/ Adres /tel. majchrzycki@up.poznan.pl / d/ Okres trwania zadania w danym roku: od I kw. do IV kw. Opis wykonywanych bada oraz uzyskanych wyników W ramach zadania nr 1 realizowano nast puj ce cele: a/ za o ono i prowadzono do wiadczenia z wieloma genotypami (rodami i odmianami) kukurydzy w celu zbadania przydatno ci badanych genotypów do produkcji biogazu i bioetanolu. b/ za o ono i prowadzono do wiadczenia z wieloma genotypami (rodami i odmianami) buraków cukrowych w celu zbadania przydatno ci badanych genotypów do produkcji bioetanolu. c/ za o ono i prowadzono do wiadczenia z wieloma genotypami (rodami i odmianami) sorgo w celu zbadania przydatno ci badanych genotypów do produkcji biogazu. d/ za o ono do wiadczenia z wieloma genotypami (rodami i odmianami) pszenicy ozimej, pszen yta ozimego oraz yta ozimego w celu zbadania przydatno ci badanych genotypów do produkcji biogazu i bioetanolu.

5 a/ Do wiadczenia z genotypami kukurydzy prowadzono w Hodowli Ro lin Smolice Sp. z o.o., Grupa IHAR. Badania by y prowadzone w trzech powtórzeniach. W kierunku przydatno ci do produkcji biogazu analizowano cznie 33 odmiany i rody, natomiast w celu zbadania przydatno ci analizowanych genotypów pod k tem produkcji bioetanolu do wiadczeniami obj to cznie 260 odmian i rodów. W trakcie realizacji zadania dokonano lustracji do wiadcze. Na podstawie przeprowadzonych wizytacji stwierdzono zgodno realizowanych do wiadcze z zamówieniem. Po zako czeniu wegetacji ro lin dokonano zbioru badanych odmian i rodów oraz na podstawie wst pnej selekcji przekazano do bada laboratoryjnych 33 próby zakiszonych ro lin kukurydzy (w celu zbadania ich przydatno ci do produkcji biogazu) oraz 260 prób nasion kukurydzy (w celu zbadania ich przydatno ci do produkcji bioetanolu). b/ Do wiadczenia z genotypami buraków cukrowych i sorgo prowadzono w Kutnowskiej Hodowli Buraka Cukrowego Sp. z o.o. w Straszkowie. Badania by y prowadzone w dwóch lokalizacjach (w Straszkowie i mi owie) w trzech powtórzeniach. W kierunku przydatno ci do produkcji biogazu analizowano cznie 15 odmiany i rody sorgo, natomiast w celu zbadania przydatno ci buraków pod k tem produkcji bioetanolu do wiadczeniami obj to cznie 49 odmian i rodów. W trakcie realizacji zadania dokonano lustracji do wiadcze. Na podstawie przeprowadzonych wizytacji w Straszkowie i mi owie stwierdzono zgodno realizowanych do wiadcze z zamówieniem. Po zako czeniu wegetacji ro lin dokonano zbioru badanych odmian i rodów oraz na podstawie wst pnej selekcji przekazano do bada laboratoryjnych 30 prób zakiszonych ro lin sorgo (w celu zbadania ich przydatno ci do produkcji biogazu) oraz 98 prób korzeni buraków (w celu zbadania ich przydatno ci do produkcji bioetanolu). c/ Do wiadczenia z genotypami zbó prowadzone s w DANKO Hodowla Ro lin Sp. z o.o. w Choryni. We wrze niu 2010 roku za o ono do wiadczenia w dwóch lokalizacjach (w Choryni i Laskach), w trzech powtórzeniach. Badaniu podlega cznie 200 odmian i rodów, w tym: 100 pszen yta ozimego, 80 pszenicy ozimej i 20 yta ozimego. W trakcie lustracji poletek do wiadczalnych stwierdzono zgodno realizacji zadania z zamówieniem. Wyniki plonowania buraków cukrowych, kukurydzy oraz sorgo, z przeprowadzonych do wiadcze, zawarto w za cznikach 1-4, dost pnych u Koordynatora projektu.

6 2. Zadnie 2. Badania laboratoryjne odmian/rodów na bioetanol a/ Kierownik zadania: prof. dr hab. Zbigniew Czarnecki b/ Jednostka realizuj ca:, Wydzia Nauk o ywno ci i ywieniu, Instytut Technologii ywno ci Pochodzenia Ro linnego, Zak ad Fermentacji i Biosyntezy c/ Adres /tel. sekitzpr@up.poznan.pl, zbyczar@up.poznan.pl/ , d/ Okres trwania zadania w danym roku: IV kw. Opis wykonywanych bada oraz uzyskanych wyników W ramach zadania 2 realizowanego w IV kwartale 2010r. wykonano badania zgodnie z harmonogramem, który obejmowa : Charakterystyka stosowanego surowca pod k tem jego podatno ci na hydroliz amylolityczn oraz efektywno ci wydajno ci etanolu w odniesieniu do w a ciwo ci u ytego surowca. Dopracowanie warunków prowadzenia poszczególnych etapów procesu przygotowania surowca (rozdrobnienie) i fermentacji. Dobór kompleksów enzymatycznych (enzymy amylolityczne, proteolityczne, celulolityczne) do w a ciwo ci u ytego surowca. Zastosowanie ras dro d y odznaczaj cych si wysok efektywno ci fermentacyjn - typowe dla danego surowca.

7 Materia badawczy. Surowcem (materia em badawczym) zastosowanym w IV kwartale 2 zadania badawczego by o 98 próbek korzeni buraka cukrowego otrzymanych z Kutnowskiej Hodowli Buraka Cukrowego Sp. z o.o. oraz 260 próbek ziarna kukurydzy otrzymanych Hodowli Ro lin Smolice Sp. z o.o. Grupa IHAR. Przed przyst pieniem do do wiadcze uzyskano z bulw buraka cukrowego miazg metod rozdrabniania na tarce r cznej oraz mechanicznym rozdrabniaczu. W badaniach stosowano preparaty enzymatyczne firmy Genencor International: Optimash VR - kompleks ksylanazy i celulazy dawka od 0,04 do 0,12 ml/kg Proteaza dawka od 0,04 do 0,12 ml/kg, Dro d e gorzelnicze u yte w badaniach to- dro d e Saccharomyces cerevisiae: francuskiej firmy Lesaffre Co: - preparat Safdistil typowe dla procesów fermentacyjnych charakteryzuj cych si du tolerancj st enia cukrów prostych w pod o u fermentacyjnym (burak cukrowy), oraz preparat Fermiol i polsk ras dro dzy AS4 (kukurydza). Dro d e dodawano w ilo ci 0,5 g/l zacieru. Przygotowanie i przebieg procesu fermentacji miazgi buraka cukrowego. Miazg buraczan, odwa ono w ilo ci 100 g do kolb Erlenmayera o pojemno ci 250 ml i dodawano 100 ml wody przyjmuj c standardowe warunki w zakresie przygotowania zacieru do procesu fermentacji oraz regulowano ph w zakresie 5,0-5,5 przy u yciu 1N kwasu siarkowego (H 2 SO 4 ). Tak przygotowane próby poddawano procesowi pasteryzacji w wrz cej a ni wodnej Po och odzeniu prób do temperatury ok. 60 C poddawano je dzia aniu kompleksu enzymów ksylanolitycznych i celulolitycznych (Optimash) przez 15 minut. Nast pnie próby zaszczepiano mleczkiem dro d owym w ilo ci 2,8 ml/l brzeczki oraz wzbogacano fosforanem diamonowym w ilo ci 0,4 g/l brzeczki.

8 Przygotowanie ziarna kukurydzy do procesu fermentacji. Ziarno kukurydzy mielono na arnowym m ynku laboratoryjnym WZ - 1. Z uzyskanej ruty nie separowano cz ci otr bów ani uski. Zmielone ziarno w celu charakterystyki otrzymanej ruty -uzyskane frakcje separowano na sitach laboratoryjnych i w zale no ci od wielko ci cz stek uzyskuj c - 50% frakcji od 0,8 do 0,25 mm; frakcji od 1,0 do 0,8 mm stanowi cej 32% oraz frakcji <0,25 mm stanowi ca 18% ca o ci zmielonego ziarna. Charakterystyk surowca przedstawiono w tab. 4, rys. 3. Proces fermentacji przebiega zgodnie z przyj t poni ej procedur. Proces fermentacji prowadzono w komorze termostatowej w 30 C przez 72 h w warunkach stacjonarnych okresowo mieszaj c. Po zako czeniu fermentacji w zacierach odfermentowanych mierzono ph jako jeden z parametrów wskazuj cych czysto mikrobiologiczn, a po procesie destylacji oznaczano w uzyskanych destylatach st enie alkoholu wyra aj c je w % obj., przeliczaj c na % wydajno ci teoretycznej oraz przeliczaj c uzyskany alkohol na 100 kg uzyskanej sacharozy lub skrobi. W wywarze oznaczano ilo pozosta ych cukrów redukuj cych wprost. Metody analityczne. Charakterystyk surowca oraz otrzymanych zacierów odfermentowanych przeprowadzono standardowymi metodami oznaczaj c w nim such substancj [Skupin i inni, 1982], zawarto sacharozy metod polarymetryczn wg metodyki opisanej przez Drzazg, [1999] i Kre owsk -Ku as, [1993], cukry redukuj ce [Miller, 1959]. Zawarto etanolu w destylatach otrzymanych z zacierów odfermentowanych oznaczano metod aerometryczn oraz w celu weryfikacji uzyskanych wyników metod przy u yciu wysokosprawnej chromatografii cieczowej (HPLC) wg opracowania w asnego. Wyniki bada W ramach wst pnie przeprowadzonych bada ( charakterystyka surowca tab.1, rys.1) na 2 losowo wybranych odmianach, wytypowano do dalszych bada nad wydajno ci procesu fermentacji: dawk enzymów oraz preparat dro d y charakteryzuj cy si najwy sz wydajno ci etanolu podczas prowadzonego procesu fermentacji.

9 Ustalona dawka enzymu Optimach to 0,08 ml/kg miazgi oraz dro d e Safdistil charakteryzuj ce si wysok tolerancj st enia cukrów prostych w pod o u fermentacyjnym (tab.2, tab.3). W tak ustalonych warunkach procesu prowadzono fermentacj we wszystkich 98 próbek otrzymanych z Kutnowskiej Hodowli Buraka Cukrowego Sp. z o.o. Tab. 1. Ogólna charakterystyka odmian buraka cukrowego. Ekstrema Sucha substancja [%] Zawarto sacharozy [%] Zawarto cukrów red. [mg/g] MAX 25,97 19,66 10,6 rednia 22,03 16,12 3,4 MIN 17,05 10,09 1,27 10,80% 11,80% 28,40% 45% 20 x > x >16 16 x >14 14 x Rys. 1. Rozk ad prób w poszczególnych przedzia ach zawarto ci sacharozy [%].

10 Tab. 2. Wp yw dodatku preparatu Optimash na wydajno procesu fermentacji 8,4 norma =0,08ml/kg surowca 8,2 8 Dodatek Optimash [% normy] Wydajno alkoholu [L/100kg surowca] [L/100kg] 7,8 7,6 7,4 50% 7,23 7,2 100% 8,0 150% 8,2 7 6,8 Wariant 50% 100% 150% 17,40% 6,10% 26,50% Zawarto alkoholu [L/100 kg surowca]: minimalna - 5,87 maksymalna - 9,53 rednia - 8,29 50% w 7L/100kg 7L/100kg < w 8L/100kg 8L/100kg < w 9L/100kg w > 9L/100kg Rys. 2. Rozk ad prób w poszczególnych przedzia ach warto ci wydajno ci alkoholu [%]

11 Uzyskane wydajno ci alkoholu mie ci y si w zakresie od 59 do 93% obj. alkoholu w stosunku do wydajno ci teoretycznej (od 7 do 9L/100kg surowca rys.2). Dobrane parametry procesu pozwoli y na prawid owy przebieg fermentacji alkoholowej, nie stwierdzono zaka e mikrobiologicznych, podwy szonych zawarto ci metabolitów wtórnych (kwas mlekowy, kwas octowy). Wyniki bada zestawiono i przes ano do Kutnowskiej Hodowli Buraka Cukrowego Sp. z o.o w celu wytypowania odmian/ rodów do dalszych bada w kierunku pozyskania odmian/ rodów charakteryzuj cych si du zawarto ci biologiczn sacharozy, wysokim plonowaniem a tym samym najlepsz wydajno ci alkoholu podczas procesu fermentacji mierzon równie jako wydajno etanolu z ha uprawy. Na podstawie uzgodnie wynikaj cych z analizy uzyskanych wyników hodowlanych i fermentacyjnych do dalszych bada zaproponowano próbek odmian/rodów o najkorzystniejszej efektywno ci fermentacji mierzonej zw aszcza uzyskiem alkoholu z ha powierzchni produkcyjnej. Scharakteryzowano równie próbki ziarna kukurydzy pod k tem ich przydatno ci jako surowców do efektywnej fermentacji alkoholowej. Przyj ta procedura technologiczna ró ni a si od technologii zastosowanej wobec buraka cukrowego mi dzy innymi przygotowaniem próbki ziarna (rozdrabnianie), procesem kleikowania i hydrolizy enzymatycznej skrobi z u yciem dodatkowo enzymów amylolitycznych i proteolitycznych. Wst pne badania dotyczy y doboru dawki enzymów, warunków up ynniania i hydrolizy skrobi. Ponadto celu okre lenia wp ywu stopnia rozdrobnienia surowca na wydajno alkoholu etylowego przeprowadzono badania, na ka dej uzyskanej frakcji oddzielnie, aby uzyska odpowied na pytanie która z uzyskanych frakcji jest najbardziej wydajna pod wzgl dem uzyskania alkoholu etylowego.

12 Tab. 4. Ogólna charakterystyka prób ziarna kukurydzy Sucha substancja [%] Zawarto skrobi [% s.s.] Zawarto cukrów red. [% s.s.] MAX 91,54 73,66 2,67 rednia 90,46 67,30 0,85 MIN 89,00 59,96 0,35 Rys. 3. Rozk ad prób w poszczególnych przedzia ach zawarto ci skrobi [%] W ramach wst pnie przeprowadzonych bada na losowo wybranych odmianach, wytypowano do dalszych bada nad wydajno ci procesu fermentacji: dawk enzymów oraz preparat dro d y charakteryzuj cy si najwy sz wydajno ci etanolu podczas prowadzonego procesu fermentacji oraz sposób rozdrobnienia ziarna (wielko cz steczek).

13 Stwierdzono, e najwi ksza wydajno alkoholu uzyskuje si z ziarna ca ego nie frakcjonowanego- tab. 5. Ustalona dawka enzymu Optimach to 0,08 ml/kg zacieru oraz dro d e Fermiol typowe dla zacierów skrobiowych (tab.6, tab.7). W tak ustalonych warunkach procesu prowadzono fermentacj we wszystkich próbkach kukurydzy. Tab. 5. Wp yw wielko ci frakcji zmielonego ziarna na wydajno alkoholu Frakcja [mm] Wydajno alkoholu [L/100kg surowca] <0,8 33,47 Ca e ziarno 36,13 >0,8 35,73 [L/100kg] 36, , , , ,5 32 frakcja < 0,8 całe ziarno > 0,8

14 Tab. 6. Wp yw dodatku preparatu Optimash na wydajno procesu fermentacji norma =0,08ml/kg surowca Dodatek Optimash [% normy] Wydajno alkoholu [L/100kg surowca] 50% 34,27 100% 36,13 150% 34,40 36, ,5 [L/100kg] 35 34, ,5 33 Wariant 50% 100% 150%

15 Tab. 7. Wp yw zastosowanego preparatu dro d y na wydajno procesu fermentacji Mikroorganizm/ preparat Wydajno alkoholu [L/100kg surowca] Fermiol 36,13 Safdistil 34,18 AS4 36,00 36, ,5 [L/100kg] 35 34, ,5 33 preparat Fermiol Safdistil AS4

16 Rys. 4. Rozk ad prób w poszczególnych przedzia ach warto ci wydajno ci alkoholu [%] Uzyskane wydajno ci alkoholu mie ci y si w zakresie od 30 do 36 L/100kg surowca (rys. 4). Dobrane parametry procesu pozwoli y na prawid owy przebieg fermentacji alkoholowej, nie stwierdzono zaka e mikrobiologicznych. Wyniki bada zestawiono i przes ano otrzymanych Hodowli Ro lin Smolice Sp. z o.o. Grupa IHAR w celu wytypowania odmian/ rodów do dalszych bada w kierunku pozyskania odmian/ rodów charakteryzuj cych si du zawarto ci biologiczn skrobi, wysokim plonowaniem a tym samym najlepsz wydajno ci alkoholu podczas procesu fermentacji mierzon równie jako wydajno etanolu z ha uprawy.

17 Podsumowanie Typ stosowanego mikroorganizmu do fermentacji brzeczki, ma wp yw na intensywno fermentacji alkoholowej. Najwi ksz wydajno etanolu uzyskano z zastosowaniem preparatu dro d owego Fermiol w przypadku kukurydzy, natomiast dla buraka cukrowego najefektywniejszy okaza si preparat Safdistil. Stwierdzono równie wp yw stopnia rozdrobnienia surowca, sk adu i dawki enzymów na efektywno fermentacji. W obr bie badanych surowców stwierdzono wysokie zró nicowanie zawarto ci substratów (sacharoza, skrobia) oraz stosownie wysokie zró nicowanie wydajno ci fermentacji. Rozk ad warto ci dla tych wyró ników zbli ony jest do rozk adu normalnego. Zakupiona aparatura W ramach zadania 2 dokonano zakupu aparatury wytrz sarki - 4 szt. (firmy Memert), - suszarki 2 szt. (firmy Memert), - aparat do oznaczania azotu z modu em do miareczkowania (firmy Büchi).

18 3. Zadanie 4. Badania laboratoryjne odmian/rodów na biogaz a/ Kierownik zadania: Dr hab. in. Liliana Krzystek, prof. P. b/ Jednostka realizuj ca: Politechnika ódzka, Wydzia In ynierii Procesowej i In ynierii rodowiska, Katedra In ynierii Bioprocesowej c/ Adres /tel. krzystek@wipos.p.lodz.pl d/ Okres trwania zadania w danym roku: od I kw. do IV kw. Opis wykonywanych bada oraz uzyskanych wyników Zasadniczym celem tego zadania jest okre lenie ilo ci i sk adu wytwarzanego biogazu z ró nych zbó podczas wspó -fermentacji metanowej. W pierwszym etapie realizacji tego zadania przeprowadzono mezofilne procesy wspó -fermentacji metanowej (w temperaturze 37ºC), osobno dla ka dego surowca ro linnego (kukurydza, sorgo oraz sida, mozga, yto, pszen yto, topinambur) z dodatkiem serwatki i/lub frakcji glicerynowej (b d cej pozosta o ci w produkcji biodiesla), w systemie quasi-ci g ym w dwóch reaktorach (FL-42) o pojemno ci 30 dm 3. Reaktory wykonane by y ze stali nierdzewnej z p aszczem grzejnym (temperatur 37 C utrzymywano za pomoc termostatu elektrycznego), rys. 1.

19 Rys. 1. Widok fermentora FL-42. Do bioreaktorów dozowano mieszanin substratów o okre lonym stosunku wagowym raz na dob, po uprzednim odebraniu takiej samej obj to ci mieszaniny z bioreaktora. Inokulum stanowi osad przefermentowany pochodz cy z ZKF z Grupowej Oczyszczalni cieków w odzi. W trakcie bada wykonywano nast puj ce analizy fizykochemiczne: odczyn ph, potencja redox, zasadowo, przewodno elektryczna, obj to wydzielanego gazu oraz zawarto procentowa metanu, ditlenku w gla oraz tlenu w biogazie. Oznaczano tak e zawarto suchej masy i suchej masy organicznej, ChZT, zawarto lotnych kwasów t uszczowych, a tak e zawarto w gla, azotu, wodoru (w próbach sta ych) oraz zawarto w gla i azotu ( w próbach ciek ych). Ka dy cykl badawczy trwa ok dni. Dla ka dego substratu ro linnego zosta a okre lona optymalna dawka dobowa i wyznaczona ilo oraz sk ad uzyskiwanego biogazu.

20 Bior c pod uwag zawarto metanu w biogazie, najlepsze wyniki osi gni to w kofermentacji topinamburu z I pokosu z frakcj glicerynow, kukurydzy z frakcj glicerynow i serwatk, a tak e sidy z frakcj glicerynow. We wszystkich przypadkach zawarto metanu w biogazie wynosi a co najmniej 60%. Najwy sz dobow produkcj biogazu uzyskano z kofermentacji kukurydzy z frakcj glicerynow i serwatk : 2,1 dm 3 /dm 3 /d (rys. 2) oraz sidy z frakcj glicerynow : 1,2 dm 3 dm 3 /d. Natomiast najni sz produkcj biogazu uzyskano w procesie kofermentacji yta z sid i frakcj glicerynow ok. 0,45 dm 3 /dm 3 /d, a tak e pszen yta z frakcj glicerynow ok. ok. 0,42 dm 3 /dm 3 /d. Rys. 2. Zmiany zawarto ci metanu i CO 2 oraz szybko ci produkcji biogazu podczas kofermentacji kukurydzy z frakcj glicerynow i serwatk. W ramach realizacji tego zadania oprzyrz dowano fermentor wielkolaboratoryjny FL-100 do pracy w warunkach beztlenowych z ci g ym mieszaniem zawiesiny fermentacyjnej. Zakres prac obejmowa dobór mieszade, obliczenie wa u mieszade wraz ze sprz g em mocuj cym do wa ka po redniego, podparcie wa u w dolnej cz ci w celu zmniejszenia si jego wyginania. Na podstawie sporz dzonych rysunków wykonawczych przeprowadzone zosta y nast puj ce prace dostosowawcze: dobrano elektrody do pomiaru ph i potencja u redox z wyposa eniem umo liwiaj cym ich wysuwanie do kalibracji przy nape nionym zbiorniku,

21 zmieniono podstaw mieszalnika, przekonstruowano pokryw fermentora do zamontowania uszczelnienia wa u typu BED produkowanego przez firm ANGA Uszczelnienia mechaniczne Sp. z o.o., przekonstruowano o yskowania wa u po redniego tak, aby pokrywa fermentora wraz z uszczelnieniem i o yskowaniem by a po czona roz cznie z podnoszonym ramieniem mieszalnika, przekonstruowanie mocowania silnika w celu zamontowania na pokrywie silnika typu ShR 90X-6M o mocy 1,5 kw (BESEL S.A.). Widok fermentora wielkolaboratoryjnego FL-100 przedstawia rys. 3, a rys.4 widok stacji fermentorów FL-42 i FL-100.

22 Rys. 3. Widok fermentora wielkolaboratoryjnego FL-100.

23 Rys. 4. Widok stacji fermentorów FL-42 i FL-100.

24 4. Zadanie 5. Analiza uzyskanych wyników laboratoryjnych na biogaz a/ Kierownik zadania: Dr hab. in. Liliana Krzystek, prof. P. b/ Jednostka realizuj ca: Politechnika ódzka, Wydzia In ynierii Procesowej i In ynierii rodowiska, Katedra In ynierii Bioprocesowej c/ Adres /tel. krzystek@wipos.p.lodz.pl d/ Okres trwania zadania w danym roku: IV kw. Opis wykonywanych bada oraz uzyskanych wyników G ównym celem tego zadania jest charakterystyka badanych odmian ro lin energetycznych, z punktu widzenia produkcji biogazu. W pierwszym etapie realizacji tego zadania porównano mo liwo ci produkcji biogazu z ró nych surowców ro linnych (kukurydza, sorgo oraz sida, mozga, yto, pszen yto, topinambur) z dodatkiem serwatki i/lub frakcji glicerynowej. Z uzyskanych wyników obliczono szybko i wydajno produkcji metanu, a tak e wyznaczono kinetyk wytwarzania biogazu. Na podstawie przeprowadzonych do wiadcze zosta opracowany optymalny sposób dozowania substratów do bioreaktora w celu uzyskania produkcji biogazu o wysokiej zawarto ci metanu. Z badanych surowców wyselekcjonowano tak e potencjalnie najefektywniejsze odmiany do produkcji biogazu o wysokiej zawarto ci metanu: kukurydza, sida, topinambur. Dla dwóch wybranych procesów ko fermentacji wyznaczono kinetyk wytwarzania biogazu. Dopasowanie modeli kinetycznych i estymacj warto ci parametrów kinetycznych dokonywano z wykorzystaniem procedury optymalizacyjnej cz cej elementy metody Gaussa Newtona oraz quasi-newtona zwanej DFNLP (Schittkowski, 1998), wbudowanej w program Easyfit (Schittkowski, Niemcy).

25 Procedura ta wymaga podania warunków brzegowych pocz tkowych. Jako warunki pocz tkowe przyjmowano dane do wiadczalne wyznaczane na pocz tku procesów. Wybrano metod optymalizacji polegaj cej na szukaniu minimum odchyle liczonych jako suma kwadratów odchyle danych do wiadczalnych od dopasowanej funkcji dzielona przez sum kwadratów warto ci do wiadczalnych równanie (1). n m ji j= 1 i= 1 = n m ( y f ( x,k)) j= 1 i= 1 j 2 ji i 2 R (1) y Pozosta e obliczenia wykonywano przy pomocy pakietu Microsoft Excel 97. Powy szy model z zadowalaj c dok adno ci opisywa dane eksperymentalne warto sumy kwadratów odchyle warto ci danych eksperymentalnych od warto ci funkcji b d cych efektami symulacji numerycznej wynosi a poni ej 0,02. Rysunek 1 równie potwierdza dobr zgodno efektów symulacji numerycznej z danymi eksperymentalnymi model dobrze opisuje wzrost st enia LKT i jego wykorzystywanie do produkcji biogazu. Otrzymane warto ci sta ych kinetycznych zebrano w Tabeli 1. Tabela 1. Warto ci sta ych kinetycznych Proces 1 Proces 2 k S 1,2 1,2 k A 0,03 0,04 Residuals [ - ] 0,0150 0,0079

26 LKT dane dosw. LKT model Biogaz dane dosw. Biogaz model Lotne kwasy t uszczowe [mgc/dm 3 ] Biogaz [mgc/dm 3 ] Czas [h] Rysunek 1. Efekt dopasowania modelu kinetycznego dla procesu 2

27 5. Zadanie 6. Założenie i prowadzenie doświadczeń polowych w różnych wariantach agrotechniki (nawożenie, ochrona), w zróżnicowanych uwarunkowaniach glebowych i klimatycznych a/ Kierownik zadania: dr in. Mariusz Matyka b/ Jednostka realizuj ca: Instytut Uprawy Nawo enia i Gleboznawstwa-Pa stwowy Instytut Badawczy w Pu awach, Zak ad Systemów i Ekonomiki Produkcji Ro linnej c/ Adres /tel. mmatyka@iung.pulawy.pl / (81) wew. 359 d/ Okres trwania zadania w danym roku: od II kw. do IV kw. Opis wykonywanych bada oraz uzyskanych wyników W pierwszym roku prowadzenia do wiadcze polowych za o ono obiekty do wiadczalne w nast puj cych lokalizacjach: Lp. Miejscowo Województwo Jednostka organizacyjna 1 Grabów nad Rolniczy Zak ad mazowieckie Wis Do wiadczalny IUNG-PIB 2 Jelcz- Stacja Do wiadczalna dolno l skie Laskowice IUNG-PIB 3 kujawskopomorskie Moche ek Stacja Badawcza UTP 4 Stacja Do wiadczalna Osiny lubelskie IUNG-PIB Wspó rz dne geograficzne N: E: N: E: N: E: N: E:

28 W do wiadczeniach uwzgl dniono nast puj ce gatunki i odmiany ( I czynnik): Osiny gatunek: sorgo, odmiana: Rona 1, przeznaczenie: biogaz gatunek: kukurydza, odmiana: Kozak, przeznaczenie: etanol odmiana: Bosman, przeznaczenie: biogaz gatunek: mozga trzcinowata, odmiana: Bamse, przeznaczenie: biogaz Grabów gatunek: sorgo, odmiana: Sucrosorgum 506, przeznaczenie: biogaz gatunek: kukurydza, odmiana: Bejm, przeznaczenie: etanol odmiana: Bosman, przeznaczenie: biogaz gatunek: burak cukrowy, odmiana: Janosik, przeznaczenie: biogaz/etanol Jelcz Laskowice gatunek: sorgo, odmiana: Sucrosorgum 506, przeznaczenie: biogaz gatunek: kukurydza, odmiana: Kozak, przeznaczenie: etanol odmiana: Vitras, przeznaczenie: biogaz gatunek: lazowiec pensylwa ski, przeznaczenie: biogaz Moche ek gatunek: sorgo, odmiana: Rona 1, przeznaczenie: biogaz gatunek: kukurydza, odmiana: Bejm, przeznaczenie: etanol odmiana: Vitras, przeznaczenie: biogaz gatunek: lazowiec pensylwa ski, przeznaczenie: biogaz

29 Dodatkowo w do wiadczeniach wprowadzono zró nicowany poziom agrotechniki (II czynnik) wyra aj cy si ró nymi poziomami nawo enia azotowego, wg. schematu: a - gatunki: yto ozime pszen yto ozime sorgo kukurydza lazowiec b dawki nawo enia azotem (kgn ha -1 ): 40, 80, yto, pszen yto, pszenica, lazowiec pensylwa ski, mozga trzcinowata 80, 120, kukurydza, sorgo, burak cukrowy W trakcie prowadzenia do wiadcze wykonano nast puj ce obserwacje i pomiary: a) przed za o eniem do wiadczenia na podstawie redniej próby glebowej okre lono ph, P, K, Mg; (dla lokalizacji Grabów i Osiny próby zostan pobrane w 2011 r.) b) notowano daty wszystkich zabiegów wykonywanych na do wiadczeniu; c) notowano daty wyst pienia faz rozwojowych ro lin: pe ni wschodów, k oszenia, wyrzucania wiech, kwitnienia, d) przeprowadzono ocen stanu wyrównania wschodów, w skali 9 0 /9 - oznacza stan bardzo dobry, 1 - stan najgorszy/; e) okre lono rzeczywist obsad ro lin po pe nych wschodach na powierzchni 1 m 2 /powierzchni zaznaczy palikami/, przed zbiorem z tej powierzchni b dzie ponownie liczona obsada; f) przeprowadzono ocen stopnia wylegania ro lin przed zbiorem i utrudnienia w czasie zbioru; g) podano rednie dobowe temperatury powietrza w okresie wegetacji oraz sumy opadów za ca y rok h) zgromadzono wyniki w arkuszu dokumentacyjnym Dla cz ci poletka przeznaczonego na biogaz (pszenica, pszen yto, mozga, kukurydza sorgo) a) okre lono plon zielonej masy b) okre lono zawarto suchej masy c) okre lono wysoko ro lin przed zbiorem d) pobrano próby suchej masy ok. 1 kg

30 Dla cz ci poletka przeznaczonego na etanol (pszenica, pszen yto, kukurydza ) a) okre lono plon ziarna t/ha b) okre lono plon s omy (t/ha) c) okre lono wysoko ro lin przed zbiorem d) okre lono liczb k osów szt./m 2 e) okre lono mas 1000 ziaren Przygotowano równie próby ziarna/korzeni buraka (etanol) i kiszonki (biogaz) wg. poni szego schematu: Materia ro linny przygotowany do wykonania analiz laboratoryjnych nad produkcj i wydajno ci etanolu. Lokalizacja Rodzaj surowca Liczba prób Moche ek (woj. kujawsko pomorskie) Jelcz-Laskowice (woj. dolno l skie) Osiny (woj. lubelskie) Grabów (woj. Mazowieckie) kukurydza x 3 poziomy nawo enia N 3 kukurydza x 3 poziomy nawo enia N 3 kukurydza x 3 poziomy nawo enia N 3 kukurydza, burak cukrowy x 3 poziomy nawo enia N 6 czna ilo prób w roku 15

31 Kiszonki przygotowane do wykonania analiz laboratoryjnych nad produkcj i wydajno ci biogazu. Lokalizacja Rodzaj kiszonki Liczba prób Moche ek (woj. kujawsko pomorskie) Jelcz-Laskowice (woj. dolno l skie) Osiny (woj. lubelskie) Grabów (woj. Mazowieckie) kukurydza, sorgo x 3 poziomy nawo enia N 6 kukurydza, sorgo x 3 poziomy nawo enia N 6 kukurydza, sorgo x 3 poziomy nawo enia N 6 kukurydza, sorgo x 3 poziomy nawo enia N 6 czna ilo prób w roku 24

32 6. Zadanie 10. Badania laboratoryjne uzyskanego w wyniku doświadczeń polowych surowca energetycznego (plonów analizowanych roślin) na biogaz a/ Kierownik zadania: Dr hab. in. Liliana Krzystek, prof. P. b/ Jednostka realizuj ca: Politechnika ódzka, Wydzia In ynierii Procesowej i In ynierii rodowiska, Katedra In ynierii Bioprocesowej c/ Adres /tel. krzystek@wipos.p.lodz.pl d/ Okres trwania zadania w danym roku: IV kw. Opis wykonywanych bada oraz uzyskanych wyników Zasadniczym celem tego zadania jest okre lenie ilo ci i sk adu wytwarzanego biogazu z uzyskanego w wyniku do wiadcze polowych surowca energetycznego podczas fermentacji metanowej. W pierwszym etapie realizacji tego zadania przygotowano stanowisko badawcze do prowadzenia pomiarów biogazodochodowo ci badanych surowców energetycznych, sk adaj ce si z 16 bioreaktorów o pojemno ci 1dm 3, rys. 1. Otrzymane próby kiszonek kukurydzy i sorgo zosta y przygotowane do prowadzenia bada biogazodochodowo ci. Wykonano analizy zawarto ci suchej masy i suchej masy organicznej oraz okre lono zawarto w gla, azotu i wodoru. Wyniki przedstawiono w tabeli 1 i 2.

33 Rys.1. Stanowisko badawcze do prowadzenia pomiarów biogazodochodowo ci surowców energetycznych Tabela 1.Wyniki analiz prób kiszonek kukurydzy Lp. nazwa kiszonki kukurydzy sm [g/kg sm] sm [%] smo [%] smo [ g smo/100g sm] N [%] C [%] C/N 1 SMH_ , ,21 28, ,7740 1, , SMH_ , ,80 29, ,9910 1, , SMH_ , ,59 28, ,6825 1, , SMH_ , ,92 27, ,6574 1, , SMH_ , ,35 30, ,9545 1, , SMKOC_ , ,30 31, ,3347 1, , SMH_ , ,67 28, ,5887 1, , SMH_ , ,76 30, ,9115 1, , SMH_ , ,07 26, ,8043 1, , SMH_ , ,34 31, ,1431 1, , SMH_ , ,85 28, ,9517 1, , SMH , ,20 31, ,6488 1, , VITRAS 259, ,91 24, ,0566 1, , KRESOWIAK 405, ,53 39, ,6470 1, ,

34 15 MHR-KK , ,97 28, ,2199 1, , BOSMAN 311, ,14 29, ,2198 1, , SMH , ,02 30, ,0262 1, , BLASK 297, ,78 28, ,5305 1, , SMH , ,84 33, ,4675 1, , SMH , ,10 31, ,0194 1, , SMH , ,85 28, ,1552 1, , SMH , ,09 31, ,0254 1, , SMH , ,08 29, ,0119 1, , OPOKA 305, ,54 29, ,7468 1, , SMH , ,35 30, ,3071 1, , DUMKA 309, ,98 29, ,9157 1, , SMH , ,19 29, ,1335 1, , BEJM 308, ,87 29, ,8398 1, , SMH , ,45 32, ,7648 1, , KOZAK 300, ,04 28, ,8203 1, , SMH , ,42 28, ,2058 1, , SMH , ,74 32, ,1335 1, , SMH , ,52 26, ,6150 1, , Tabela 2.Wyniki analiz prób kiszonek sorgo. Lp. Odmiana Do wiadczenie sm [g/kg sm] sm [%] smo smo [%] [ g smo/100g sm] N [%] C [%] C/N 1 AKKLIMAT Straszków 286,116 28, , ,0857 1, , SUCROSORGO Straszków 218,204 21, , ,1399 1, , MONORI-EDES Straszków 261,658 26, , ,4613 1, , LATTE Straszków 283,362 28, , ,8429 1, , BOVITAL Straszków 343,549 34, , ,2062 1, , GK-EMESE Straszków 254,546 25, , ,9846 1, , ALFOLDI-1 Straszków 265, , , ,3410 1, , GK-CSABA Straszków 301,033 30, , ,8116 1, , SUPER-SILE-20 Straszków 227,187 22, , ,1022 1,576 45, ARON Straszków 221,572 22, , ,0170 1, , HERKULES Straszków 302,057 30, , ,5714 1, , NUTRIHONEY Straszków 261, , , ,6089 1, ,

35 13 13/09 Straszków 297,206 29, , ,8295 1, , GOLIATH Straszków 310,886 31, , ,2915 1, , RONA-1 Straszków 258,138 25, , ,1800 1, , AKKLIMAT mi ów 281,064 28, , ,0809 2, , SUCROSORGO mi ów 226,286 22, , ,2280 1, , MONORI-EDES mi ów 258,233 25, , ,7781 1, , LATTE mi ów 296,23 29,623 27, ,1579 1, , BOVITAL mi ów 324,483 32, , ,7027 2, , GK-EMESE mi ów 278,258 27, , ,7878 1, , ALFOLDI-1 mi ów 269,272 26, , ,9530 1, , GK-CSABA mi ów 302,168 30, , ,6009 1, , SUPER-SILE-20 mi ów 274,266 27, , ,7514 1, , ARON mi ów 238,32 23,832 22, ,6275 1, , HERKULES mi ów 310,438 31, , ,0017 1, , NUTRIHONEY mi ów 284,504 28, , ,6739 1,48 45, /09 mi ów 321,707 32, , ,5317 1,266 45, GOLIATH mi ów 279,092 27, , ,7537 1, , RONA-1 mi ów 248,201 24, ,204 93,4887 1, ,

36 7. Zadanie 13. Określenie wartości nawozowej kompostu powstałego po biogazowaniu oraz wskazanie optymalnego wykorzystania pozostałości pofermentacyjnych powstałych przy produkcji bioetanolu a/ Kierownik zadania: dr hab. Janusz Igras b/ Jednostka realizuj ca: Instytut Uprawy Nawo enia i Gleboznawstwa-Pa stwowy Instytut Badawczy w Pu awach, Zak ad ywienia Ro lin i Nawo enia c/ Adres /tel. ij@iung.pulawy.pl d/ Okres trwania zadania w danym roku: od II kw. do IV kw. Opis wykonywanych bada oraz uzyskanych wyników Wykonano analizy chemiczne pozosta o ci pofermentacyjnych ró nego pochodzenia: 1. kiszonka yta 2. kiszonka kukurydzy 3. nawozy zwierz ce 4. odpady przemys u rolno-spo ywczego (wyt oki, melasa) 5. odpady ogrodnicze Ze wzgl du na to, e w pierwszym roku nie by y jeszcze dost pne pozosta o ci po fermentacji materia ów ro linnych, pochodz cych z do wiadcze realizowanych w ramach projektu IGRE, wykonano analizy innych dost pnych materia ów. Wzbogac one zasób wiedzy na temat warto ci nawozowej ró nego rodzaju substancji i stanowi b d punkt odniesienia dla konfrontacji wyników uzyskanych w oparciu o wyniki do wiadcze.

37 Wyniki badania pozosta o ci na zawarto sk adników pokarmowych ro lin zamieszczono w tabeli 1. Niezale nie od stosowanych substratów pozosta o ci po procesie fermentacji posiadaj odczyn oboj tny lub zasadowy. Tylko w jednym przypadku pozosta o ci po fermentacji kiszonki kukurydzy wykazywa y ph ok. 6. Zawarto azotu we wszystkich rodzajach materia u jest stosunkowo wysoka ok %, wy sza ni w nawozach naturalnych (obornik, gnojowica). Zawarto fosforu jest mniejsza i silnie zró nicowana. Du ró nic w zawarto ci tego sk adnika zaobserwowano w dwu ró nego pochodzenia próbkach pozosta o ci po fermentacji kiszonki kukurydzy. Zawarto potasu jest tak e znacznie zró nicowana w zale no ci od rodzaju materia u poddanego fermentacji. Uzyskane dotychczas wyniki wskazuj na du potencjaln warto nawozow pozosta o ci pofermentacyjnych.

38 Tabela 1. W a ciwo ci pozosta o ci po fermentacji metanowej Rodzaj Parametr pozosta o ci odczyn ph N ogó em % m/m N-NH4 % m/m P2O5 % m/m K2O % m/m CaO % m/m MgO % m/m Kiszonka kukurydzy 19% gnojowica 77% + inne Gnojowica ,39 0,35 0,07 8% + pomiot kurzy 38% + kuszonka kukurydzy do 32% Kiszonka yta Pozosta o ci przemys u rolnospo ywczego Kiszonka , kukurydzy I Kiszonka kukurydzy II Odpady ogrodnicze

39 8. Zadanie 14. Określenie kontekstu makroekonomicznego związanego z produkcją roślin energetycznych a/ Kierownik zadania: prof. dr hab. Witold Wielicki b/ Jednostka realizuj ca:, Wydzia Ekonomiczno- Spo eczny, c/ Adres /tel. wielwit@up.poznan.pl, / d/ Okres trwania zadania w danym roku: od II kw. do IV kw. Opis wykonywanych bada oraz uzyskanych wyników Zakres wykonanych prac by zgodny z wcze niej ustalonymi podzadaniami zadania 14 (z wniosku), takimi jak: 1/ analiza czynników, które b d kszta towa y bilans energetyczny wiata do 2050 r.; 2/ prognoza mo liwo ci produkcyjnych polskiego rolnictwa do roku 2020 w zakresie biomasy wykorzystywanej do produkcji energii na cele substytucji paliwowej; 3/ analiza zagadnie, które b d determinowa (u atwia lub utrudnia ) w przysz o ci rozwój produkcji biopaliw i biogazu w Polsce. Przy czym nale y przypomnie, i termin realizacji zad.14 jest roz o ony w czasie: -podzadania 1 i 2: w mies trwania projektu (zrealizowane w s przedmiotem niniejszego sprawozdania) -podzadanie 3: mies (do realizacji w ostatnim roku trwania grantu). W wyniku przeprowadzonych w 2010 r. prac powsta o opracowanie pt.: Studium makroekonomiczne perspektyw uprawy ro lin energetycznych w Polsce (cz pierwsza:

40 podzadania 1 i 2). Autorami opracowania byli: prof. Witold Wielicki (podzadanie 2) i dr Rafa Baum (podzadanie 1). W ramach analizy czynników determinuj cych bilans energetyczny wiata do 2050 rozpatrzono szczegó owo takie zagadnienia, jak: 1.Globalna sytuacja energetyczna, w tym: -Tendencje i dynamika zmian w wykorzystaniu energii -Udzia poszczególnych surowców energetycznych w ogólnym bilansie zu ycia energii -Zmiany klimatyczne -Wyczerpywanie si paliw kopalnych -Wzrost zapotrzebowania na energi -Zmiany demograficzne i spo eczne -Koncepcja szerszego wykorzystania OZE 2.Za o enia UE i Polski dotycz ce zmian w bilansie energetycznym (analiza opracowanych na szczeblu unijnym i krajowym dokumentów dotycz cych polityki energetycznej). Prognoza mo liwo ci produkcyjnych polskiego rolnictwa do roku 2020 w zakresie biomasy wykorzystywanej do produkcji energii na cele substytucji paliwowej obejmowa a trzy obszary: 1. Identyfikacja OZE w Polsce i ich potencja, w tym: -Energetyka odnawialna biomasowa -Energetyka odnawialna geotermalna -Energetyka odnawialna wodna -Energetyka odnawialna wiatrowa -Energetyka odnawialna s oneczna 2. Szczegó owa analiza zagadnie zwi zanych z biomas, a wi c: - ród a biomasy -Perspektywiczny dzia biomasy w produkcji energii odnawialnej w Polsce -Bilans biomasy energetycznej w Polsce zestawiaj cy potencjalny popyt i mo liw poda

41 -Potencjalne mo liwo ci produkcji biomasy przez rolnictwo Produkcja biopaliw z biomasy rolniczej Produkcja biogazu z biomasy rolniczej Area przeznaczony na produkcj surowców pochodzenia rolniczego z przeznaczeniem na biopaliwa p ynne i biogaz -Udzia biomasy z przeznaczeniem na biogaz i biopaliwa w ca kowitej produkcji biomasy w Polsce 3. Okre lenie tzw. niezbywalnych celów rolnictwa, a zw aszcza: -Mo liwo ci wykorzystania przestrzeni rolniczej na potrzeby produkcji biomasy -Potrzeb ywno ciowych kraju. Studium powsta e w ramach zadania 14 jest obszernym opracowaniem (147 stron, wzbogacone 92 rycinami, wykresami i schematami oraz 28 tabelami w tek cie), które wyczerpuj co przedstawia wiele wa nych z punktu widzenia dalszego rozwoju energetyki odnawialnej zagadnie (zmiany demograficzne; bogacenie si spo ecze stw; wzrost zapotrzebowania na energi, przy jednoczesnym wzro cie wykorzystania ka dej jej jednostki; konieczno wykorzystania odnawialnych róde energii w zwi zku z wyczerpywaniem si paliw kopalnych; udzia poszczególnych surowców energetycznych w ca o ciowej ich strukturze, itp.). Studium dostarcza wiedzy i umo liwia ustalenie takich kwestii jak (zak adane w projekcie efekty) : 1/ globalna dynamika zmian w wykorzystaniu energii; 2/ udzia poszczególnych surowców energetycznych w ogólnym bilansie zu ycia energii na wiecie, w Europie i w Polsce, 3/ bilans biomasy energetycznej w Polsce zestawiaj cy potencjalny popyt i mo liw poda. 4/ udzia biomasy w produkcji energii odnawialnej ogó em w Polsce, 5/ udzia biomasy z przeznaczeniem na biogaz i biopaliwa w ca kowitej produkcji biomasy w Polsce, 6/ area przeznaczony na produkcj surowców z przeznaczeniem na biopaliwa p ynne i biogaz,

42 Reasumuj c, zadanie 14 w przewidzianym na 2010 rok zakresie zosta o w pe ni zrealizowane. Osi gni to wszystkie zak adane efekty a opracowane studium makroekonomiczne perspektyw uprawy ro lin energetycznych w Polsce stanowi niezb dn podbudow pod dalsze badania przewidziane w projekcie. Uzasadnia celowo, okre la zakres oraz mo liwo ci wykorzystania przedmiotowych ro lin na cele energetyczne.

43 9. Zadanie 15. Identyfikacja nakładów i wielkości produkcji dla badanych technologii na bazie założonych na terenie całego kraju doświadczeń polowych a/ Kierownik zadania: dr Benedykt Pepli ski b/ Jednostka realizuj ca:, Wydzia Ekonomiczno- Spo eczny, c/ Adres /tel.. peplinski@up.poznan.pl/ d/ Okres trwania zadania w danym roku: od II kw. do IV kw. Opis wykonywanych bada oraz uzyskanych wyników Celem zadania 15 jest okre lenie poziomu nak adów materialnych takich jak: nasiona, nawozy, rodki ochrony ro lin i inne oraz czasu pracy zestawów maszynowych na 1 ha upraw dla wszystkich wariantów do wiadcze polowych wykonanych w zadaniu 6 modu u II. W celu zidentyfikowania kosztów uprawy badanych ro lin w gospodarstwach o ró nej powierzchni zostan opracowane modelowe karty technologiczne (tabela 1) dla gospodarstw o okre lonej powierzchni UR. W ramach zadania 15 w 2010 roku przeprowadzono: - studium literatury dotycz cej metodyki liczenia kosztów eksploatacyjnych maszyn i narz dzi w produkcji ro linnej, - opracowano metodyk liczenia kosztów eksploatacyjnych maszyn i narz dzi w produkcji ro linnej z wyszczególnieniem na koszty utrzymania (sta e) i u ytkowania (zmienne), - rozpocz to zbieranie danych wej ciowych do obliczania kosztów pracy maszyn,

44 - w ca ym okresie wegetacyjnym w trakcie 9 wyjazdów terenowych na za o one do wiadczenia terenowe w Osinach, Grabowie nad Wis, Moche ku i Jelczu-Laskowicach dokonano obserwacji rozwoju badanych ro lin. Wyniki do wiadcze w powy szych lokalizacjach wskazuj na du e zró nicowanie w zakresie warunków pogodowych w okresie wegetacyjnym, stosunkowo du e zró nicowanie w tempie wzrostu w poszczególnych lokalizacjach, a w konsekwencji w poziomie otrzymanych plonów nie tylko pomi dzy poszczególnymi badanymi technologiami, ale tak e wewn trz nich. Zdj cie 1. Stan plantacji do wiadczalnej w jelczu-laskowicach roku. Od lewej widoczna jest lazowiec pensylwa ski, sorgo, prawy górny naro nik - kukurydza

45 Zdj cie 2. lazowiec pensylwa ski na plantacji w Moche ku

46 Zdj cie 3. Sorgo (po lewej) i kukurydza na plantacji w Jelczu Laskowicach roku.

47 Zdjęcie 4. Buraki cukrowe, sorgo i kukurydza na plantacji doświadczanej w Grabowie roku. Projekt Opracowanie indeksu gatunkowego i optymalizacja technologii produkcji wybranych roślin energetycznych jest współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Publikacja przygotowana w ramach realizacji wskaźnika rezultatu pn.: Liczba opublikowanych raportów zawierających wyniki realizacji projektu. Wydział Ekonomiczno Społeczny Katedra Zarządzania i Prawa Poznań

48 Zdjęcie 5. Mozga trzcinowata oraz kukurydza i sorgo (na dalszym planie) na poletku doświadczalnym w Osinach roku. Projekt Opracowanie indeksu gatunkowego i optymalizacja technologii produkcji wybranych roślin energetycznych jest współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Publikacja przygotowana w ramach realizacji wskaźnika rezultatu pn.: Liczba opublikowanych raportów zawierających wyniki realizacji projektu. Wydział Ekonomiczno Społeczny Katedra Zarządzania i Prawa Poznań

49 Zdjęcie 6. Plantacja w Jelczu-Laskowicach bezpośrednio przed zbiorem kukurydzy roku. Projekt Opracowanie indeksu gatunkowego i optymalizacja technologii produkcji wybranych roślin energetycznych jest współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Publikacja przygotowana w ramach realizacji wskaźnika rezultatu pn.: Liczba opublikowanych raportów zawierających wyniki realizacji projektu. Wydział Ekonomiczno Społeczny Katedra Zarządzania i Prawa Poznań

50 Zjecie 7. Sieczka z kukurydzy. Jelcz-Laskowice r. Projekt Opracowanie indeksu gatunkowego i optymalizacja technologii produkcji wybranych roślin energetycznych jest współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Publikacja przygotowana w ramach realizacji wskaźnika rezultatu pn.: Liczba opublikowanych raportów zawierających wyniki realizacji projektu. Wydział Ekonomiczno Społeczny Katedra Zarządzania i Prawa Poznań

51 Zdjęcie 8. Zbiór sorga. Grabów Projekt Opracowanie indeksu gatunkowego i optymalizacja technologii produkcji wybranych roślin energetycznych jest współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Publikacja przygotowana w ramach realizacji wskaźnika rezultatu pn.: Liczba opublikowanych raportów zawierających wyniki realizacji projektu. Wydział Ekonomiczno Społeczny Katedra Zarządzania i Prawa Poznań

52 10. Zadanie 16. Analiza ekonomiczna zaproponowanych modelowych technologii produkcji badanych roślin w danych warunkach glebowych i klimatycznych a/ Kierownik zadania: dr in. Dariusz Majchrzycki b/ Jednostka realizuj ca:, Wydzia Ekonomiczno- Spo eczny, c/ Adres /tel. majchrzycki@up.poznan.pl / d/ Okres trwania zadania w danym roku: IV kw. Opis wykonywanych bada oraz uzyskanych wyników Celem zadania jest dokonanie analizy ekonomicznej zaproponowanych modelowych technologii produkcji badanych ro lin energetycznych w danych warunkach glebowych i klimatycznych. Zostanie przeprowadzona analiza ekonomiczna (opracowanie kalkulacji op acalno ci produkcji) zaproponowanych przez Instytut Uprawy Nawo enia i Gleboznawstwa w Pu awach modelowych technologii produkcji zbó, kukurydzy, buraków cukrowych oraz sorgo z przeznaczeniem do produkcji bioetanolu i biogazu, dla których w zadaniu 15 zidentyfikowano nak ady ponoszone w badanych technologiach. Na obecnym etapie bada dokonano okre lenia za o e do opracowywanych modelowych technologii produkcji ro lin energetycznych. Za o ono, i istot kalkulacji b dzie doprowadzenie do obliczenia dochodu bezpo redniego (nadwy ki bezpo redniej), jako ró nicy wyra onej w pieni dzu pomi dzy: warto ci produkcji a nak adami poniesionymi na elementy zmienne procesu produkcji.

53 Ograniczenie rozwa a wy cznie do kosztów bezpo rednich pozwoli na uzyskanie mo liwie obiektywnych porówna oraz na wyeliminowanie b dnej interpretacji wyników w odniesieniu do zró nicowanych warunków poszczególnych gospodarstw, w których przeprowadzane s do wiadczenia przez IUNG (ró ny poziom kosztów po rednich). W zestawie zmiennych kosztów produkcji zostan uwzgl dnione koszty: materia u siewnego, nawozów, rodków ochrony ro lin, koszty maszynowe oraz pracy ludzkiej. Koszty materia owe obliczone zostan z iloczynu ceny poszczególnych materia ów (materia u siewnego, nawozów, rodków ochrony ro lin). Ilo wysiewu oraz poziom nawo enia i ochrony ro lin zostan przyj te na podstawie wyników do wiadcze przeprowadzonych przez IUNG. Zmienne koszty maszynowe obejm takie zabiegi jak: orka, uprawa, siew (z transportem materia u siewnego), nawo enie (z transportem nawozów), opryski (z transportem wody) i zbiór wraz z transportem ziarna. Zmienne koszty maszynowe obliczone zostan na podstawie wytycznych Instytutu Budownictwa, Mechanizacji i Elektryfikacji Rolnictwa w Warszawie. Koszty pracy ludzkiej zostan przyj te na poziome obowi zuj cych stawek w okresie bada. Warto produkcji obliczona zostanie poprzez przemno enie plonów poszczególnych ro lin przez ich ceny. W obliczeniach efektu ekonomicznego analizowanych upraw uwzgl dnione b d równie dop aty bezpo rednie w wysoko ci obowi zuj cej w danym roku bada.

54 11. Zadanie 19. Opracowanie programu komputerowego do wyznaczenia optymalnej technologii produkcji badanych roślin z uwzględnieniem aspektów klimatyczno-glebowych, ekologicznych oraz ekonomicznych a/ Kierownik zadania: dr in. Grzegorz Pawlak b/ Jednostka realizuj ca: Politechnika Pozna ska, Instytut Informatyki c/ Adres /tel. grzegorz.pawlak@cs.put.poznan.pl / tel.: d/ Okres trwania zadania w danym roku: I - IV kw. Opis wykonywanych bada oraz uzyskanych wyników Celem zadania 19 w ramach projektu Opracowanie indeksu gatunkowego i optymalizacji technologii produkcji wybranych ro lin energetycznych jest opracowanie pakietu oprogramowania dla wspomagania decyzji i optymalizowania technologii produkcji. W 2010 roku dokonano wielu analiz koniecznych do wytworzenia pierwszej wersji prototypu aplikacji. Aby program móg szacowa op acalno produkcji ro lin energetycznych nale a o opracowa : 1. Analiz struktury opadów w Polsce 2. Projekt metodyki obliczania kosztów 3. Za o enia programowe metodyki obliczania kosztów eksploatacji maszyn 4. Algorytm obliczania jednostkowej eksploatacji maszyn 5. Wymagania programowe do obliczania i prezentacji kosztów infrastruktury stacjonarnej 6. Programowe wzory kart technologicznych

55 Analiza struktury opadów [1] Wraz z zapotrzebowaniem na bioenergi pojawia si nowa sytuacja wspó zawodnictwa o zasoby wodne i glebowe pomi dzy produkcj biomasy do celów energetycznych i do celów ywno ciowych. W takim wspó zawodnictwie najwa niejsz rol zarówno z punktu widzenia rodowiskowego, ekonomicznego, jak i spo ecznego odgrywaj zasoby glebowe. Dlatego w ocenie oddzia ywania na rodowisko upraw energetycznych nale y bra pod uwag szereg funkcji spe nianych przez gleb, m.in. funkcj produkcyjn, funkcj transportuj c i funkcj filtracyjn wobec zanieczyszcze. Ro liny energetyczne wymagaj lepszego zaopatrzenia w wod ni tradycyjne rolnicze ro liny uprawne, a wi c oddzia ywanie plantacji ro lin energetycznych na istniej ce zasoby wodne i na rodowisko przyrodnicze mo e by negatywne. W zwi zku z globalnymi zmianami klimatu oraz rozwijaj c si produkcja ro lin energetycznych, nale y si spodziewa pog biaj cego si deficytu zaopatrzenia w wod w Europie Centralnej i Wschodniej. Region ten tradycyjnie wykorzystuje opady atmosferyczne w produkcji ro linnej, ze znikomym rozwojem urz dze nawadniaj cych. Pojawia si wi c naturalna potrzeba coraz bardziej efektywnego wykorzystania istniej cych zasobów wodnych. Konieczny jest model wykorzystuj cy informacje powszechnie dost pne. Podstawowym ród em informacji powinny by punktowe pomiary pochodz ce z systemów monitoringu hydrometeorologicznego. S to systemy najbardziej popularne w Polsce i jednocze nie stosunkowo tanie w eksploatacji. Drugim ród em informacji mog by mapy topograficzne. Powinny by one przygotowane w postaci cyfrowej, lecz nawet przy jej braku, zamiana postaci analogowej na cyfrow jest w chwili obecnej procedur nie nastr czaj c wi kszych problemów. Poni ej prezentujemy list wymaga koniecznych do wytworzenia modelu rozk adu opadów. W analizie znajdziemy prezentacj algorytmów przestrzennej interpolacji opadów w tym deterministyczne metody interpolacji opadów oraz metody geostatyczne (kirgingu). Za o enia tych modeli s konieczne do utworzenia modelu rozk adu opadów wykorzystywanego w przygotowywanej aplikacji. Za o enia te s wylistowane poni ej:

56 Za o enia tworzonego modelu rozk adu opadów Model powinien by dostosowany do specyfiki lokalnej. Model powinien w sposób naturalny integrowa si z systemami GIS. Zapewni to standaryzacj oraz umo liwi atw wymian danych z innymi modu ami systemów hydrometeorologicznych. Dzi ki wykorzystaniu standardu GIS uzyska si dost p do ca ej palety narz dzi umo liwiaj cych m.in. prowadzenia analiz przestrzennych, przetwarzanie i wizualizacj. Model powinien umo liwia modelowanie opadów w skali lokalnej bez znacz cych ogranicze odno nie dyskretyzacji czasowej. Model powinien, w miar mo liwo ci, wykorzystywa elementy deterministyczne i stochastyczne. Model powinien by atwy do wdro enia dzi ki minimalizacji liczby estymowanych parametrów. Na potrzeby kategoryzacji gatunkowego ro lin konieczna jest kategoryzacja gruntów przydatnych do uprawy ro lin energetycznych w Polsce. Informacja przestrzenna powinna zawiera dane na temat: u ytkowania terenu, gleb zgeneralizowanych na potrzeby kategoryzacji, kompleksów przydatno ci rolniczej, obszarów obj tych ochron przyrodnicz, marginalnych gleb zanieczyszczonych, spadków terenu, rozmieszczenia rednich rocznych opadów. Uwarunkowania wyznaczania gruntów przydatnych do uprawy ro lin energetycznych powinny uwzgl dnia : limity substytucyjne okre lone przez agendy UE oraz szacunek zapotrzebowania na energi ciepln i systemow w Polsce, jako gruntów rolnych i priorytet zaspokojenia potrzeb gospodarki ywno ciowej,

57 perspektywiczne plany wzrostu lesisto ci z przeznaczeniem na ten cel tzw. gruntów marginalnych wy czonych z obszarów produkcyjnych rolnictwa, ograniczenia wynikaj ce z zachowania walorów ekologicznych przestrzeni rolniczej i ochrony bioró norodno ci. System powinien rozró ni zasobowe i uprawowe kryteria kategoryzacji Kryteria zasobowe okre laj zasad podzia u gruntów stanowi cych przestrzenne zasoby produkcyjne rolnictwa wed ug ich przydatno ci: pod uprawy rolne jako zasób produkcyjny rolnictwa, pod upraw ro lin energetycznych jako zasób bioenergetyczny, pod zalesienie jako uzupe nienie zasobów produkcyjnych le nictwa, pod restytucj ekologiczn jako uzupe nienie zasobów bioró norodno ci. Kryteria uprawowe umo liwiaj podzia gruntów rolnych wed ug zgodno ci warunków glebowo-siedliskowych z wymaganiami ro lin energetycznych przy zachowaniu preferencji rolniczo-produkcyjnej funkcji gleb uprawnych i dopuszczalnej minimalizacji spe nienia wymaga tych ro lin oraz uwzgl dnieniem wyst puj cych czynników ograniczaj cych. W oprogramowaniu istotne b dzie okre lenie opadu a danym terenie w okresie wegetacyjnym danych ro lin energetycznych Szacowanie zu ycia wody przez ro liny energetyczne i okre lenie granicznej rocznej sumy opadów na danym terenie. Projekt metodyki obliczania kosztów [2] Aplikacja BIOPOWER ma mie na celu kalkulowanie op acalno ci produkcji. St d koniecznym by o opracowanie metodyki obliczania kosztów prowadzenia gospodarstwa produkuj cego ro liny energetyczne. Kalkulacja taka ma na celu nie tylko okre lenie efektywno ci produkcji dostarcza informacji o poziomie kosztów, ale tak e jest narz dziem kontroli kosztów. Kalkulacja kosztów pokazuje koszty w uj ciu jednostkowym, a tak e w podziale na poszczególne kategorie.

58 W obr bie kosztów produkcji rolniczej wyró nia si : - koszty bezpo rednie zwi zane z produkcj, - koszty po rednie zwi zane z dzia alno ci produkcyjno gospodarcz. Koszty bezpo rednie s to koszty, które mo na przypisa do okre lonej dzia alno ci. Wielko tych kosztów ma proporcjonalny zwi zek ze skal produkcji oraz bezpo redni wp yw na rozmiar produkcji Kosztów, których nie mo na przypisa do okre lonej dzia alno ci, okre la si mianem kosztów po rednich. Koszty po rednie grupuje si w podziale na: - koszty eksploatacji infrastruktury stacjonarne, - koszty eksploatacji maszyn. Wyró nia si 2 podstawowe metody kalkulacji kosztów jednostkowych: - kalkulacj podzia ow - która polega na podzieleniu wszystkich kosztów bezpo rednich i po rednich przez liczb ustalonych jednostek kalkulacyjnych, czego wynikiem jest powstanie przeci tnego kosztu jednostkowego, - kalkulacj doliczeniow - polegaj c na odr bnej ewidencji kosztów bezpo rednich dla poszczególnych produktów oraz doliczeniu do nich za pomoc specjalnych kluczy rozliczeniowych odpowiedniej cz ci kosztów po rednich, w efekcie czego powstaje koszt zbli ony do kosztu jednostkowego.

59 Za o enia programowe metodyki obliczania kosztów eksploatacji maszyn [3] Koszty eksploatacji maszyn stanowi potrzebne dane wej ciowe ostatecznego algorytmu wspomagaj cego podj cie przez rolnika decyzji o rozpocz ciu uprawy ro liny energetycznej. Algorytm ich obliczania wymaga odpowiedniego przechowywania danych wej ciowych - schematu bazy danych informacji o maszynach oraz sposobu tworzenia potrzebnych tabel w tej bazie.

60 Schemat bazy danych Algorytm obliczania jednostkowej eksploatacji maszyn [4] Algorytm obliczania jednostkowej eksploatacji maszyn ma za zadanie na podstawie zebranych danych da odpowied na pytanie, jaki jest jednostkowy koszt eksploatacji danej maszyny. Ma on zosta wykorzystany w programie BIOPOWER i dawa po rednie wyniki, potrzebne do ostatecznej decyzji o op acalno ci uprawy danej ro liny energetycznej. Dane zbierane s poprzez odpowiednie formularze w programie i zapisywane do bazy danych. Wyliczone koszty nie b d trzymane w bazie danych. Zamiast tego za ka dym razem dynamicznie otrzymywane po wyra eniu takiej ch ci przez u ytkownika.

61 Rdzeniem algorytmu jest baza danych i deklaratywny j zyk programowania SQL. Dzi ki temu, zak adaj c, e dane zosta y wprowadzone do bazy danych w odpowiedni sposób, opieraj c si na powy szych relacjach mo emy skonstruowa tzw. perspektywy. S one wirtualnymi tabelami, które nie s fizycznym zbiorem rozwi za, a jedynie zbiorem zapisów okre laj cych jak dane rozwi zanie otrzyma. Co wi cej, deklaratywno j zyka SQL zapewnia nam, e nie musimy w dok adny sposób definiowa w algorytmie kroków otrzymywania danych, a zamiast tego wystarczy poda, które dane maj zosta umieszczone w wyniku. Wymagania programowe do obliczania i prezentacji kosztów infrastruktury stacjonarnej [5] Obliczanie i prezentacja kosztów infrastruktury stacjonarnej opiera b dzie si na wprowadzonych przez rolnika danych dotycz cych gospodarstwa oraz kosztów, które wyliczone b d na podstawie wy ej wspomnianych danych. Dane wprowadzone przez u ytkownika za po rednictwem aplikacji zostan zapisane w bazie danych i zaowocuj wygenerowaniem wyniku informacji nt. kosztów jednostkowych, zwi zanych z prowadzeniem i utrzymaniem gospodarstwa w aspekcie infrastruktury stacjonarnej. U ytkownik systemu po zalogowaniu si do, wype nia specjalnie przygotowan formatk. Formatka ta b dzie pozwala a na wprowadzenie danych dotycz cych obiektów infrastruktury stacjonarnej potrzebnych do dalszych oblicze oraz archiwizacji danych o danym gospodarstwie w systemie. Informacje te przechowywane b d w systemie przy u yciu bazy danych Oracle DataBase. Algorytm obliczania kosztów zwi zanych z danym obiektem infrastruktury stacjonarnej Obliczanie kosztów dla ka dego obiektu wykonywane b dzie dynamicznie za ka dym razem, kiedy u ytkownik o to poprosi. Zwi zane jest to z faktem, i dynamicznie zmienia równie mo e si struktura relacji odpowiedzialnych za przechowywanie danych dotycz cych kosztów utrzymania, paliw, etc. Do obliczania owych kosztów s u y b d perspektywy Sql, które przy ich odpowiednim wywo aniu zwróc u ytkownikowi dane dotycz ce jednostkowych kosztów utrzymania obiektu.

62 Programowe wzory kart technologicznych [6] Karty technologiczne maj dwa podstawowe cele swojego istnienia w przemy le. Jednym z nich jest przedstawienie przebiegu procesu w celu pó niejszego jego wykorzystania w sposób ju znormalizowany, jako wzór przy planowaniu kolejnych procesów technologicznych. Mo na to okre li jako outsourcing technologii na podstawie stworzonej karty technologicznej. Drugim zasadniczym celem tworzenia kart technologicznych jest powód dokumentowania kosztów procesu, z wyszczególnieniem ile ka dy kolejny krok w procesie produkcyjnym kosztowa, lub mo e s u y w procesie projektowania jako oszacowanie kosztów produkcji. W naszym przypadku docelowo mo e by on wykorzystywany w ka dy sposób, lecz nacisk prawdopodobnie b dzie k adziony szacowanie czy inwestycja jest inwestycj op acaln. Karta technologiczna jest tworzona z my l o uprawie konkretnej ro liny (wraz z odmian ) na okre lonym polu (ze zdefiniowan powierzchni upraw). Wa n cz ci karty technologicznej s dane dotycz ce rodzaju wykonywanej czynno ci. Informacje w typ polu s takie same we wszystkich przypadkach, wi c idealnym wyj ciem z tej sytuacji jest wcze niejsze zdefiniowanie listy czynno ci, a nast pnie wybór danej czynno ci z listy przez u ytkownika. Lista czynno ci wykorzystywana b dzie nie tylko w momencie wype niania danych karty technologicznej lecz równie w wype nianiu danych powi zanych. Propozycj odno nie rodzajów czynno ci jest wprowadzenie ogranicze kolejno ciowych. Wtedy niektóre rodzaje czynno ci b d mog y zosta wybrane jedynie w przypadku wcze niejszego wybrania innej czynno ci, eby uniemo liwi wybranie nielogicznych sytuacji, np. wywóz obornika przed za adunkiem obornika. Pozwoli to w pewien sposób poprowadzi poprawniejsz, pe niejsz kart technologiczn.

63

64 Prototyp aplikacji BIOPOWER [7], [8] Podczas analiz przedprojektowych powzi to decyzj, e narz dzie BIOPOWER powinno zosta zaimplementowane jako aplikacja internetowa. U atwia to zarz dzanie aplikacj, w szczególno ci wprowadzanie zmian i aktualizacji, usprawnia tak e proces pozyskiwania danych ze róde zewn trznych. Dane te s przechowywane na serwerze b d cym w gestii Dostawcy Us ug co u atwia agregacj danych, generowanie statystyk etc. W ko cu aplikacja internetowa to du e u atwienie dla u ytkowników ko cowych. Daje im mo liwo dost pu z dowolnego komputera, nie wymaga instalacji oprogramowania, a dane u ytkownika s niezale ne od maszyny, z której ten si loguje. U ytkownik rejestruje si na stronie. Po utworzeniu konta konieczne jest zalogowanie w celu dost pu do bardziej zaawansowanej funkcjonalno ci. Zalogowany u ytkownik mo e przyst pi do uzupe niania danych o gospodarstwie. Nast pnie na ich podstawie tworzy czynno ci gospodarcze. Kolejnym etapem jest stworzenie kart technologicznych, które definiujemy przez powi zanie listy czynno ci z list pól na jakich b d one wykonywane. Stworzone karty technologiczne stanowi podstaw do wykonania oblicze kosztów.

65 Przyk ady dzia ania aplikacji EKRAN STARTOWY Poni szy screen prezentuje stron startow aplikacji. Dost p do niej maj wszyscy u ytkownicy, tak e ci niezalogowani. Po stronie mo na si swobodnie porusza u ywaj c górnego menu.

66 FORMULARZ REJESTRACJI U ytkownik nieposiadaj cy w asnego konta, musi si zarejestrowa. Rejestracja jest prost czynno ci. Wymaga podania identyfikatora, has a oraz adresu .

67 LOGOWANIE Po otrzymaniu konta u ytkownik wpisuje swoje dane w formularzu logowania. Pomy lne zalogowanie pozwoli na dost p do zaawansowanych opcji serwisu. W przypadku zalogowania z rol : administratora b d analityka menu opcji jest bardziej rozbudowane. MENU FUNKCJONALNE Po zalogowaniu pojawia si menu s u ce do wype niania danych o gospodarstwie, w którego sk ad wchodz : PORADNIK pozwala on na p ynne przej cie przez wszystkie formularze do wype niania danych z informacj o statusie wype nienia danych w poszczególnych dzia ach. Jest to opcja przygotowana dla u ytkowników, którzy nie mieli jeszcze kontaktu z aplikacj. GOSPODARSTWO zawiera podzielone na kategorie formularze które musz zosta wype nione przez u ytkownika PRODUKCJE po wype nieniu danych o gospodarstwie u ytkownik tworzy czynno ci, a nast pnie na ich podstawie karty technologiczne

68 SYMULACJE na podstawie stworzonych kart technologicznych zostan obliczone koszty jednostkowe TWORZENIE KART TECHNOLOGICZNYCH Ostatnim etapem prac jest stworzenie kart technologicznych. Stworzenie karty technologicznej polega na powi zaniu pola b d grupy pól z list czynno ci które b d na nim/nich wykonywane.

69 G ówne wymagania funkcjonalne dla aplikacji BIOPOWER [9] Utworzenie konta u ytkownika Usuni cie konta u ytkownika Uwierzytelnienie u ytkownika Tworzenie karty technologicznej Usuni cie karty technologicznej Tworzenie karty technologicznej na podstawie obecnej karty Modyfikowanie karty technologicznej Analiza op acalno ci dla karty technologicznej Wy wietlenie wyników zapisanych analiz op acalno ci Przegl danie kart technologicznych Podanie kosztów dla karty technologicznej Dodawanie nowego zasobu Generowanie raportu

70 Wymagania pozafunkcjonalne dla aplikacji BIOPOWER BEZPIECZE STWO: System musi zapewnia mechanizmy dost pu do danych oparty na rolach Po czenie pomi dzy klientem a serwerem musi by szyfrowane z wykorzystaniem protoko u o sile kryptograficznej ni algorytmu SSL 3 o d ugo ci klucza 128 bit. Wszystkie has a w systemie BIOPOWER musza by przechowywane w postaci zahaszowanej z wykorzystaniem algorytmu o sile kryptograficznej nie ni szej ni algorytmu MD5. INTUICYJNO : System powinien posiada intuicyjny interfejs u ytkownika, dzi ki któremu osoba po godzinnym przeszkoleniu powinna by w stanie bezproblemowo korzysta z podstawowych funkcjonalno ci systemu. ERGONOMIA: Interfejs powinien by skonstruowany w sposób minimalizuj cy liczb operacji niezb dnych do realizacji poszczególnych funkcji systemu KOMPATYBILNO : System powinien by kompatybilny z co najmniej poni szymi przegl darkami internetowymi: o Internet Explorer wersja 8.x o Mozilla Firefox wersja 3.6.x o Google Chrome wersja 4.x o Safari wersja 5.x o Opera wersja 10.x

71 Architektura Architektura aplikacji zosta a podzielona na 3 warstwy: warstw prezentacji (User interface), zrealizowan zgodnie z wzorcem Model View Controller, warstw logiki biznesowej (BLC) oraz warstw danych (ang. DAO Data Access Object). Rozwijanie aplikacji jako trzech niezale nych modu ów sprawia, e jest ona atwa do rozbudowy, w razie potrzeby ka dy komponent mo na wymieni na inny bez wi kszych trudno ci. Dodatkowo do obliczania kosztów zosta stworzony modu kalkulacyjny, ca o uzupe nia modu interfejsów oraz modu Core. W sk ad warstwy prezentacji wchodzi interfejs u ytkownika. Kolejn warstw jest warstwa logiki biznesowej, która czy interfejs u ytkownika z modu em DAO, wykonuje wszelkie operacje na obiektach, które maj by utrwalone w bazie danych. W tej warstwie odbywaj si tak e wszystkie kalkulacje kosztów i zysków (Modu kalkulacyjny). Najni ej znajduje si warstwa dost pu do danych - modu DAO. Jest to konkretna implementacja dost pu do bazy danych z wykorzystaniem technologii Nhibernate. Obok wymienionych warstw znajduj si dwa modu y. Nie znalaz y si one w adnej konkretnej warstwie, gdy s one u ywane na ka dym z poziomów. Pierwszym z modu ów jest modu Core: modu uzupe niaj cy, zawieraj cy dane niezb dne do dzia ania pozosta ych modu ów. Drugim jest modu interfejsów, który zawiera interfejsy klas.

72 Podsumowanie W zrealizowaniu prototypu aplikacji pocz tkowym etapem prac by a analiza wszystkich dostarczonych danych. Trudno ci powsta na tym etapie by o ujednolicenie mo liwych podej i stworzenie jednej spójnej koncepcji. Kolejnym etapem prac by o stworzenie specyfikacji wymaga projektu. Znalaz y si w niej takie elementy jak: diagram przypadków u ycia, wymagania funkcjonalne i pozafunkcjonalne oraz schemat bazy danych. Na podstawie specyfikacji wymaga powsta o oprogramowanie b d ce jej praktycznym odzwierciedleniem. System mo e by u ywany przez osoby maj ce do czynienia z rolnictwem, które chc prowadzi kalkulacje zysków i strat gospodarstwa. Aplikacja jest prototypem systemu, zaprojektowanym z wykorzystaniem dobrych praktyk programowania i wzorców projektowych. Architektura trójwarstwowa umo liwia prost modyfikacj systemu oraz wymian jego poszczególnych komponentów.