Biopolttoaineiden kosteusmäärityksen haasteita

Kirjoittaja: TKT Janne Kovanen

Monilla vanhemmilla laitoksilla polttoaineen kosteusmääritys perustuu edelleen näytteenottoon ja laboratorioanalyyseihin. Kosteusmäärityksen ylivoimaisesti suurin virhe syntyy näytteenotosta, joten aina tavoitellaan mahdollisimman edustavaa näytteenottoa.

Suomessa sovelletaan pääsääntöisesti puupolttoaineiden laatuohjetta (VTT-M-07608-13), jonka laadinnassa on hyödynnetty mm. eurooppalaisia kiinteiden biopolttoaineiden standardeja. Muissa biomassaa paljon käyttävissä maissa on myös vastaavia kansallisia ohjeita. Ohjeissa määritetään se, kuinka monta polttoainenäytettä minkäkin kokoisesta toimituserästä täytyy ottaa, jotta päästään haluttuun tarkkuuteen kosteustuloksessa. Periaatteessa tämä on helppoa. Noudatetaan ohjeita ja saavutetaan haluttu mittaustarkkuus.

Näytteenottoon sisältyy kuitenkin haasteita. Laatuohjeissa sovellettavien näytteenottostandardien laskentakaavat ovat sovelluksia hiilellä käytetyistä yhtälöistä (Hiilistandardit ISO 1390-7, ISO 13909-8, ISO 18283). Ne siis perustuvat yleensä paljon suurempiin toimituseriin ja osaeriin kuin biopolttoaineilla.

Isoin haaste on kuorman sisäiset kosteushajonnat, jotka usein sivuutetaan. Puupolttoaineiden laatuohje antaa esimerkkejä eri polttoainetyyppien sisäisistä hajonnoista. Näitä on sovellettu, vaikka todelliset kosteushajonnat erityisesti metsäpolttoaineilla ovat huomattavasti suuremmat.

Täydellinenkään näytteenotto ei pelasta

Metsäpolttoaineiden kuorman sisäisistä hajonnoista on tehty vuosien varrella useita tutkimuksia Suomessa ja Ruotsissa, esimerkkinä Metlan vuoden 1987 laajat tutkimukset, joissa osoitettiin isot sisäiset hajonnat (Verkasalo Erkki. Metsähakkeen kosteuden ja kuivamassan mittaus kuormaotantamenetelmillä. Folia Forestalia 694 Metsäntutkimuslaitos. 1987). Kyseinen tutkimus ei löydy puupolttoaineiden laatukäsikirjan lähdeluettelosta.

Vastikään julkiseksi tulleessa VTT:n tutkimusraportissa ”Kiinteiden biopolttoaineiden CEN näytteenottostandardin soveltaminen Suomen oloihin” on myös todettu, että kuormien sisäiset hajonnat ovat käytännössä suurempia kuin on oletettu. Jos haluttaisiin päästä laatuohjeen tähän asti oletettuun tarkkuuteen, näytemääriä pitäisi kasvattaa.

Kuva. Yksittäisen metsätähdekuormasta tarvittavien näytteiden lukumäärä, kun tavoitteena on +/- 3 painoprosentin tarkkuus.

Laatuohjeilla määritetään näytteiden lukumäärät ja sen jälkeen yksittäisnäytteet joko sekoitetaan ja jaetaan neliöintimenetelmällä yhdeksi näytteeksi, tai sitten yksittäisnäytteet lisätään näytesaaviin, jossa on samaa polttoainetta samalta toimittajalta. Ja sen jälkeen isosta saavista otetaan joku osa kokoomanäytteeksi uunikuivausta varten. Homma toimisi, jos polttoaine olisi tasalaatuista.

Mikä sitten on tasalaatuista? Selluhaketta pidetään tasalaatuisena, mutta kun asiaa tiedustelee sellutehtaalta, niin saa vastauksen, ettei se aina ole, ja kuormien välillä voi olla isoja eroja.

Omien kokeidemme perusteella seulotusta yhden puulajin selluhakkeesta on mahdollista ottaa hyvin eri kosteuksisia näytteitä, kun niitä otetaan tarpeeksi monta.

Miksi epävarmaa standardimenetelmää sitten käytetään?

Yleisesti käytössä on tapa ”yksi kokoomanäyte per päivä per polttoaine per toimittaja”. Motivaatio tähän on laboratoriossa tehtävän manuaalisen työn, eli näytteiden käsittelyn, punnituksen, tulosten kirjauksen ja uunikuivausten määrän pitäminen järkevänä. Eikä niinkään tilastollisesti oikean tuloksen saaminen. Tietoisesti tai tiedostamatta uskotaan omaa näytettä ja sen todistusvoimaa (”Belief in the law of small numbers”, Tversky-Kahneman, 1971).

Joillain laitoksilla on käytössä kokoomanäytteen sijaan kuormakohtainen näytteenotto ja tuloksen analysointi. Siinä jokaisesta autosta kerätään näytteitä, joista tyypillisesti yksi analysoidaan uunikuivauksella. Tällöin yksi 300-500 gramman näyte edustaa esimerkiksi 35 tonnin kuormapainoa.

Vanhassa menettelyssä pysyminen perustellaan ”näin on aina tehty ja tehdään” –ajattelulla ja siihen yhdistetyllä uskonnollis-tieteellisellä filosofoinnilla näytteenottimen muodosta, koosta, liikeradasta, pyörimissuunnasta, todennäköisyyslaskennasta ja historiallisista tuloksista. Ehkä kyseessä on myös niin sanottu Ikea-efekti arvioitaessa oman näytteenottolaitteen toimintaa. Varsinkin, jos aikanaan tehty valinta maksoi miljoonan.

Parhaimmillaan tai pahimmillaan monissa opinnäytetöissä muista tuloksista poikkeavia kokoomanäytteiden tuloksia jätetään käsittelyn ulkopuolelle, koska ne ovat ”virheitä”! Eli etukäteen omaksutun teorian mukaiseen haluttuun lopputulokseen ei päästäkään, jos kaikki tulokset kelpuutetaan mukaan.

Mikä näytteenotossa voi mennä pieleen?

Yleisesti käytössä oleva teoria ”kuski ottaa liian kuivia näytteitä” voisi ihan yhtä hyvin olla ”laitos ottaa liian märkiä näytteitä”. Usein syy voi olla se, kuinka kauan näytteiden annetaan kuivua näytteenottosaaveissa tai se, että näytteen jakaminen tehdään huolimattomasti.

Automaattisen näytteenottimen tai robotin voi kuvitella ottavan puolueettomia näytteitä. Niin ottaakin, mutta laite tekee mitä sitä käsketään tekemään, tai mihin se mekaniikan, automaation tai olosuhteiden puolesta pystyy.

Esimerkkinä edellisestä tasainen näytteenotto on useissa näkemissämme näytteenottimissa toteutettu niin, että näytteenotin napsii näytteitä minuutin välien ja on tyytyväinen, kun kuusi on otettu. Tästä päästäänkin kysymykseen kauanko kolmiosaisen konttiauton purku kestää? Ja kauanko polttoaineen toimittajalla kestää huomata, että kannattaisi laittaa paras polttoaine ensimmäiseen konttiin?

Toinen esimerkki voisi liittyä näytteen palakokojakaumaan. Joko näytteenotin suosii mekaniikkansa puolesta pieniä tai suuria paloja, tai sitten jaottuminen tapahtuu näytteenkäsittelyssä murskissa, sekoittimissa, tai neliöinnissä.

Kolmas esimerkki tulee siitä, että näytteenotin toimittaa epäedustavan näytteen, joka pahimmillaan on edellisestä autosta väärää polttoainetta. Kysyttäessä laitosmiehiltä mitä tässä tilanteessa tehdään, saa usein vastauksen ”analysoidaan, koska se tavara on näytesaaviin päätynyt”. Ei ole aikaa selvitellä mitä kukakin toi, tai piti tuoda.

Neljäs esimerkki liittyy lämpöarvon määritykseen ja näytteen epäpuhtauksiin tai lahoamisasteeseen. Tällöin yhdellä pienellä murusella tehtävä lämpöarvon määritys laboratoriossa saattaa tuottaa hyvinkin vaihtelua lämpöarvoon, mistä vedetään johtopäätös, että saman polttoaineen lämpöarvot vaihtelevat paljon ja siksi niitä täytyy jatkuvasti olla analysoimassa. Tällöin unohdetaan näytteenoton ”perus-prinsiipit” ja otannan lukumäärävaatimukset edes jonkinmoisen tarkkuuden saavuttamiseksi.