Energia sostenibilità (F. Fantozzi) - Codigestione di scarti di cibo: analisi tecni co-economica, combinata con LCA

Codigestione di scarti di cibo: analisi tecnico-economica, combinata con LCA Referee: Prof. Francesco Fantozzi

INTRODUZIONE

Secondo la FAO, ogni anno circa un terzo del cibo prodotto è perso o sprecato, e ciò causa una perdita economica di circa 7,5 trilioni di dollari [1]. Per contrastare questo problema le Nazioni Unite hanno sviluppato un obiettivo di sviluppo sostenibile (SDG, Sustainable Development Goals), indicato come SDG 12.3, che si propone di raggiungere una riduzione della metà della produzione di scarti di cibo, che si verificano in corrispondenza della distribuzione e del consumo, e la riduzione delle perdite di cibo che si verificano in corrispondenza della produzione, della filiera di approvvigionamento e dopo la raccolta. Questo obiettivo sarà controllato tramite due tipi di indicatori: 1. l’indice di perdite di cibo, definito come “perdite di cibo che si verificano dalla produzione fino alla distribuzione (esclusa)”, che misura le perdite percentuali per un paniere di 10 prodotti per paese, facendo riferimento a un periodo di riferimento; 2. l’indice di spreco di cibo, definito come la quantità di cibo scartato durante le fasi di distribuzione e consumo. Al fine della riduzione degli sprechi di cibo iniziative sono state intraprese a livello comunitario per misurare gli scarti di cibo, chiarire gli aspetti legali sugli scarti di cibo, migliorare la comunicazione sulla data di scadenza. A livello europeo è stata creata anche una piattaforma di stakeholder. In Italia fin dal 2015 la Expo di Milano 2015 ha realizzato iniziative significative per la riduzione degli scarti di cibo. Una di queste è rapprasentata dal Milan Urban Food Policy Pact (MUFPP), che è stato firmato in data 15 ottobre a Milano da più di 100 città e presentato il giorno seguente dal segretario delle Nazioni Unite Ban Ki-moon in occasione della celebrazione del World Food Day. Lo scopo del patto è quello di creare un network di città che si impegnano per lo sviluppo e l’implementazione di sistemi di gestione del cibo sostenibili, anche attraverso lo scambio di idee e suggerimenti su come risolvere problemi comuni.

In questo contesto è inserito il progetto i-REXFO, che propone un approccio innovativo e integrato per prevenire le perdite di cibo e ri-

utilizzare gli scarti comunque generati per la produzione di biogas. Il progetto i-REXFO si propone di dimostrare un business innovativo e sostenibile per ridurre gli scarti di cibo attraverso un approccio olistico, che ottimizza l’integrazione e l’interazione e la comunicazione tra gli stakeholder della filiera alimentare (produzione, distribuzione, uso e fine vita), in uno scenario di economia circolare. I-REXFO è un progetto dimostrativo finanziato dalla EU nel quadro del programma LIFE con l’obiettivo di ridurre significativamente la quantità di scarti alimentari conferiti in discarica attraverso un approccio innovativo che incentiva azioni per la riduzione degli sprechi alimentari e la valorizzazione energetica degli scarti inevitabilmente prodotti. Concentrandosi sugli scarti di cibo prodotti dall’industria alimentare, alle aziende agricole, dal settore HORECA e dai consumatori, i-REXFO dimostra la fattibilità, la sostenibilità e la replicabilità di un modello integrato di business che considera sia azioni di riduzione degli sprechi (indicate con l’acronimo REF), che azioni che prendono in considerazione l’impiego energetico degli sprechi (indicate con l’acronimo EFE). Il progetto è coordinato dall’Università di Perugia e coinvolge circa 10 partner, tra cui due organizzazioni di beneficienza, un impianto di biogas, un impianto di pre-trattamento degli scarti alimentari, due agenzie di comunicazione, un banco alimentare, una organizzazione di produttori di biogas, la regione Umbria e una società di consulenza.

Questo contributo presenta i risultati del progetto e la progettazione di una filiera di riutilizzo energetico degli scarti di cibo tramite analisi del ciclo di vita.

MATERIALI E METODI

Per quanto riguarda la valutazione degli scarti di cibo nella regione Umbria l’attenzione è stata orientata dapprima sugli scarti di cibo. A tale scopo sono stati contattati 4 grandi supermercati in Umbria, la cui posizione è mostrata in Fig. 1. Nella mappa si riporta anche la posizione degli impianti di biogas e di pretrattamento. Ciascun supermercato è stato contattato dallo staff del progetto e gli è stato distribuito un questionario per valutare la produzione di scarti di cibo. In base ai dati raccolti dal software di gestione delle scorte di magazzino in ogni supermercato è stata prodotta una lista delle quantità delle diverse tipologie di scarti alimentari. Ciascuna quantità di scarto di cibo è stata classificata secondo 5 categorie: frutta e verdura; carne e pesce; pane e dolci; cibo in scatola e surgelati. La produzione totale settimanale in ciascuna delle sopra menzionate 5 categorie è stata calcolata aggregando i dati registrati nel database di ciascun supermercato su base giornaliera. Le quantità totali sono state calcolate su base settimanale perché, specialmente nel caso della frutta e verdura, questa non può essere immagazzinata per lungo tempo, perché può marcire, generare muffe e perdere parte della sua sostanza organica. Insieme alle informazioni fornite per gli scarti di cibo generati dai 5 supermercati identificati, sono state acquisite anche le disponibilità di alcune industrie alimentari (Fig. 1).

Fig. 1 - Posizione dell’impianto di biogas, dei supermercati e del centro di pretrattamento in Umbria (sinistra) e posizione delle industrie alimentari (destra) [2]

In base alle posizioni riportate in figura 1, sono stati scelti due possibili scenari: 1. raccolta degli scarti di cibo dai 5 supermercati situati in Umbria e dalle 18 aziende alimentari situate in Italia centrale, per produrre energia da biogas; 2. raccolta degli scarti di cibo prodotti da 18 industrie situate in Italia centrale per produrre biogas e distribuzione degli scarti di cibo raccolti dai 5 supermercati situati in Umbria ad associazioni di beneficienza.

Il paragone tra i due sopracitati scenari mira a comprendere se la raccolta capillare fatta presso i supermercati, ai fini dell’impiego nella filiera del biogas, può essere evitata dal momento che la loro disponibilità è ridotta, mentre la distanza da percorrere per la loro raccolta è notevole.

La convenienza sia ambientale che economica della filiera parte da un’analisi di ottimizzazione della logistica che impiega il tool (VRP, Vehicle Routing Problem solver), sviluppato dall’Università di Bath in Inghilterra. Si assume in questo caso che il deposito da cui partono i camion sia rappresentato dall’impianto di biogas e che alla fine del percorso i camion scarichino il loro carico nello stoccaggio situato sempre nello stesso impianto. Quindi il software calcola il percorso più breve per raccogliere il cibo generato giornalmente dai 5 supermercati e dalle 18 industrie agroalimentari, che forniscono le quantità necessarie a gestire il piano di approvvigionamento relativo all’impianto a biogas.

Per ogni tipologia di scarto alimentare raccolta sono state effettuate delle analisi BMP (Biomethanation Potential) presso i laboratori del SESLAB dell’Università di Perugia [3]. Gli strumenti impiegati sono stati: una TGA 701 LECO per l’analisi prossima, un CHN LECO Truspec per l’analisi ultima. Le norme seguite per l’analisi prossima sono state: la UNI EN ISO 18134-2:2015, la UNI EN ISO 18122:2016 e la UNI EN 15148:2010. Per l’analisi del contenuto di carbonio, idrogeno e azoto, questi sono stati determinati secondo la norma UNI EN ISO 16948:2015.

La caratterizzazione del materiale è stato un passo preliminare per valutare il suo potenziale metanigeno. Infatti, in base alla analisi prossima e ultima del substrato, è stato possibile miscelare in quantità ottimali il substrato con l’inoculo da impiegare, mantenendo sempre la stessa concentrazione di solidi volatili totali. Il potenziale metanigeno è utilizzabile per stimare quanto biogas può essere prodotto dai diversi substrati [3,4].

I reattori sono rappresentati da bottiglie in borosilicato del volume di 1 L inserite in un bagno termostatato mantenuto a temperatura costante. I reattori sono equipaggiati con sensori di pressione e sonde per il campionamento del biogas e la sua successiva analisi. La produzione di biogas è valutata misurando la variazione di pressione tramite sensori UNIK 5000 (con accuratezza di ±0,04%) connessi ad un sistema di acquisizione NANODAC. I campioni di biogas sono analizzati con un gas cromatografo Agilent 490 Micro GC equipaggiato con due colonne: una CP-Molsive 5A e una CP-PoraPLOT U. Si usa elio come gas carrier con un flusso pari a 10 mLmin −1 . La misura del pH è effettuata con il pH Meter HI9124. I test BMP sono effettuati per capire l’effetto della sostituzione di parte dell’insilato prodotto con colture energetiche con scarti di cibo in un impianto di biogas industriale, normalmente alimentato con una miscela di insilato di mais/ triticale e reflui suini (in rapporto 80/20).

L’impianto ha una capacità di produzione di energia elettrica pari a 999 kWe e consiste di tre reattori: due digestori primari da 2.000 m 3 e un digestore secondario da 5.000 m 3 . I due digestori sono operati a 35°C, l’agitazione del digestore primario è realizzata da due palette orizzontali. Il digestore secondario è miscelato e riscaldato ed impiegato come stoccaggio del gas prodotto. Il solfuro di idrogeno è rimosso facendo ricorso alla microaerazione.

Per quanto riguarda l’analisi economica, si sono presi in esame non solo i costi di trasporto degli scarti alimentari, ma anche i costi operativi (OPEX) e di investimento (CAPEX) dell’impianto a biogas, riportati in Tab. 1. Per la valutazione della convenienza ambientale ed economica, si sono calcolati due indici: uno economico ed uno ambientale. Quello economico risulta essere un semplice indice costi benefici. Quello ambientale è rappresentato dal calcolo delle emissioni di carbonio in cui si tengono in considerazione anche quelle evitate, con un approccio tipico del LCA consequenziale.

La formula per il calcolo dei benefici ambientali è la seguente:

Env i = GHG t + GHG AD + GHG CHP + + GHG TR + GHG SOIL – GHG UREA – – GHG EMIX – GHG AFW (1)

Dove: GHG t rappresenta le emissioni dovute al trasporto e alla raccolta degli scarti di cibo dai supermercati e dalle industrie agroalimentari; GHG SOIL rappresenta le emissioni rilasciate quando il digestato è applicato nel suolo, calco-

Tabella 1 - CAPEX e OPEX dell’impianto a biogas considerato [2].

Componente Valore Unità di misura

Impianto di cogenerazione 600 €/MWel Impianto di biogas 600 €/impianto Costruzioni e logistica 2,6 M€/impianto Manutenzione 0,030 €/kWh Manodopera 45,000 €/persona Tasso di sconto 5 % Tasse 24 % Interesse sul debito 3 % Percentuale di debito 50 % Durata del progetto 20 Anni Prezzo di vendita dell’elettricità 140 €/MWh

late secondo la PCR sui seminativi (Arable Crops) presente sul sito di Environdec [5], GHG UREA representa le emissioni evitate dovute alla produzione del fertilizzate a base di urea; GHG EMIX representa le emissioni causate dalla produzione di 1 kWh e con l’energy mix italiano; GHG AFW representa le emissioni evitate dovute al reimpiego degli scarti alimentari per scopi di beneficienza. Attenzione particolare va posta al calcolo di AFW. Si deve infatti tenere conto del fatto che diverse tipologie di cibo hanno diverse carbon footprint. Si deve quindi conoscere in dettaglio la composizione degli scarti di cibo. La carbon footprint finale infatti risulta dalla media pesata delle carbon footprint dei singoli componenti.

Il tool realizzato per l’ottimizzazione ambientale ed economica è presentato in Fig. 2. L’utilizzatore finale del tool sarà un policy-maker appartenente ad enti locali, regionali o nazionali.

Dalla Fig. 2 si vede come in colore verde si riportano i calcoli realizzati dal software, mentre in colore rosso si riportano i dati inseriti dall’utente. Il meccanismo su cui si basa il modello di ottimizzazione è il seguente: 1. dapprima l’utente inserisce tutte le disponibilità settimanali di scarti di cibo in un anno;

2. mentre i dati sono inseriti il software riempie una tabella, dove insieme alle disponibilità anche la produzione potenziale di biogas è calcolata e inserita, collegandosi con una look-up table alle rese di biogas di diverse tipologie di materiali; 3. una volta immessi gli indirizzi dei fornitori di scarti di cibo (es. supermarket e industrie agroalimentari) il software calcola le coordinate dei fornitori e le distanze relative tra i diversi supermercati, l’impianto di biogas e l’impianto di pretrattamento; 4. il software, in base alla matrice di distanze relative, calcola anche l’indice economico ambientale, che è impiegato nel processo di ottimizzazione. Il risultato finale sarà uno scenario ot

Fig. 2 - Tool di ottimizzazione economica e ambientale [2].

Fig. 3 - Tragitto ottimizzato riferito alla prima settimana dell’anno 2020 per il primo scenario (sinistra) e il secondo scenario (destra) [2].

Fig. 4 - Calcolo dell’indice economico [2].

timizzato in cui vengono raccolti gli scarti di cibo nel modo più ambientalmente ed economicamente sostenibile. Un esempio di tragitto ottimizzato è presentato in Fig. 3. Si può vedere dalla Fig. 2 che se il cibo è raccolto da 18 industrie agroalimentari e 5 supermercati, si ha necessità di 6 veicoli. Se il cibo è raccolto solo dalle 18 industrie agroalimentari sono necessari solo 5 veicoli.

RISULTATI

In Fig. 4 si riporta il calcolo dell’indice economico, che deriva, come già detto, dall’analisi costi e benefici.

Questo è stato calcolato per entrambi gli scenari. Si può vedere che la differenza tra lo scenario 1 e

Fig. 5 - Risultati dell’analisi di LCA consequenziale [2]

lo scenario 2 rimane ancora ridotta. In Fig. 4 si riporta anche in nero il costo della raccolta degli scarti di cibo a fini di beneficienza.

Si può vedere come da questa analisi preliminare il business model del progetto i-REXFO risulta essere conveniente in quanto il costo di raccolta del cibo per scopi caritatevoli è ampiamente coperto dal profitto generato dall’impianto di biogas. La Fig. 5 mostra invece i risultati dell’analisi di LCA consequenziale. Come si vede dalla figura 5, per ogni scenario si riporta il contributo all’analisi del ciclo di vita in ciascuna fase.

Come già sopra accennato, GHG t rappresenta le emissioni relative al trasporto e alla raccolta del cibo nei supermercati, GHGSOIL le emissioni rilasciate quando il digestato è applicato nel suolo; GHG UREA le emissioni evitate dovute alla produzione dell’urea, GHG EMIX le emissioni causate dalla produzione di 1 kWhe impiegando il mix energetico italiano; GHG AFW rappresenta le emissioni evitate dovute al riuso degli scarti di cibo da parte di enti caritatevoli. Nel primo scenario il termine GHG AFW è uguale a zero. GHG AD , GHG CHP e GHG TR rappresentano rispettivamente le emissioni relative alle infrastrutture che compongono l’impianto di digestione anaerobica, l’unità di cogenerazione e la linea di trasmissione. Dai risultati dell’analisi consequenziale per lo scenario 1 e lo scenario 2 si può vedere che al secondo scenario corrisponde una riduzione molto importante delle emissioni totali di gas serra. Ciò è dovuto al fatto che l’impiego di scarti di cibo per scopi caritatevoli implica un risparmio nella produzione di cibo.

Come si sa la carbon footprint del cibo può variare da 1 a 6 o più kgCO 2 eq/kg [6]. Ciò significa che la riduzione nella produzione di scarti di cibo ha un impatto molto positivo sull’ambiente.

RICONOSCIMENTI

i-REXFO LIFE (LIFE16ENV/ IT/000547) progetto finanziato da EU nel contesto del programma LIFE 2016.

BIBLIOGRAFIA

[1] FAO, June 2014. Food Losses andWaste in the Context of Sustainable Food Systems. A Report by the High Level Panel of Expert on Food Security and Nutrition of the Committee on World Food Security (HLPE), Rome. [2] Bartocci P., Zampilli M., Liberti F., Pistolesi V., Massoli S., Bidini G., Fantozzi F., LCA analysis of food waste co-digestion, Science of The Total Environment, 709, 2020, 136187 [3] Fantozzi F., Buratti C., 2011. Anaerobic digestion of mechanically treated OFMSW: experimental data on biogas/ methane production and residues characterization. Bioresour. Technol. 102, 8885-8892.

[4] Fantozzi F., Pistolesi V., Massoli S., Pugliese A., Bidini G., 2015. Anaerobic digestion of spoiled milk in batch reactors: technical and economic feasibility. 69th Conference of the Italian Thermal Machines Engineering Association, ATI 2014. Energy Procedia 81, 309-318. [5] Arable Crops https://www.environdec. com/PCR/Detail/?Pcr=8804.

[6] Beretta C., Hellweg S., 2019. Potential environmental benefits from food waste prevention in the food service sector. Resour. Conserv. Recycl. 147, 169-178.