Biyogaz Tesislerinde Teorik Verim Hesabı vs Saha Üretimi: Buswell Denklemi, BMP Testi ve Sinerji Modellemesi

1. Giriş — Neden teorik tahmin saha gerçeğini yakalamaz

Bir biyogaz tesisi yatırım kararı genellikle tek bir sayı üzerinden alınmaktadır: substratın "teorik biyogaz verimi". Saha danışmanı sığır gübresi için 250 m³ CH₄/ton VS, mısır silajı için 380 m³ CH₄/ton VS gibi katalog değerlerle yıllık enerji üretimi hesaplamakta; bu rakamdan yola çıkarak fermentör hacmi, CHP gücü ve geri dönüş süresi belirlenmektedir. Oysa aynı substratlarla beslenen iki farklı tesisin gerçek verimi %25 ile %40 arasında sapma gösterebilmektedir (Hafner vd., 2020).

Sahada en sık karşılaşılan tablo şudur: yatırımcı, fizibilitede 1,2 MW kurulu güç hedefler; tesis devreye alındıktan altı ay sonra 0,8 MW seviyesinde takılı kalır. Geri dönüş süresi 4 yıldan 6,5 yıla uzar, kredi yapısı baskı altına girer. Bu sapmanın temel nedeni teorik verim hesabının özünde kusurlu olması değildir; aksine, yöntemin sınırlarının iyi anlaşılmaması ve gerçek tesisi tanımlayan parçalanma verimi, retention time ve sinerji etkisi parametrelerinin hesaba katılmamasıdır (Filer vd., 2020).

Bu yazıda biyogaz veriminin teorik tahmin yöntemleri (Buswell stokyometrisi, COD-bazlı hesap, Biyokimyasal Metan Potansiyeli — BMP), gerçek üretim verileriyle uyum/uyumsuzluk profili, ko-sindirimde sinerji etkisinin nicelleştirilmesi ve saha için pratik bir sinerji-düzeltimli metodoloji önerisi sunulmaktadır. Türkiye'den Bitlis ve Çukurova saha verileri ile Yunanistan'dan üç tam ölçek tesis vakası karşılaştırılmakta; sonuçta hammadde profiline ve tesis ölçeğine göre uygulanabilir bir karar matrisi önerilmektedir.

Hedef kitle özellikle proje öncesi fizibilite hazırlayan tasarım danışmanları ve yatırım kararını teorik veriye dayandırmak durumunda kalan finansör kuruluşlardır. Akademik literatürün son beş yıllık birikimi, saha pratisyeninin diline çevrildiğinde teorik hesap ile gerçek üretim arasındaki köprü sağlam biçimde kurulabilmektedir. Bu çalışma, söz konusu çevirinin sade ve uygulanabilir bir formülasyonunu sunmayı amaçlamaktadır.

2. Teorik Verim — Buswell, Dulong ve COD-Bazlı Yaklaşımlar

2.1 Buswell-Boyle stokyometrik denklemi

Anaerobik sindirimde organik madde, mikroorganizma faaliyeti sonucu metan ve karbondioksite dönüşmektedir. Buswell ve Müller'in 1952'de geliştirdiği klasik stokyometrik denklem, herhangi bir CₐHᵦOᵧNᵨ molekülü için teorik metan ve CO₂ verimini hesaplamaya olanak verir:

Saha pratiğinde bu denklem, substratın elemental analizinden (C, H, O, N yüzdeleri) doğrudan teorik metan verimi hesaplamaya yarar. Selüloz (C₆H₁₀O₅) için 415 mL CH₄/g VS, lipit (C₅₇H₁₀₄O₆) için 1.014 mL CH₄/g VS, protein (C₅H₇NO₂) için 496 mL CH₄/g VS değerleri standart olarak kabul görmektedir (Otabor vd., 2025).

Saha mühendisi için pratik kullanım örneği şudur: 1 ton kuru madde selüloz girdisi için stokyometrik denklem 0,5 m³ CH₄ + 0,5 m³ CO₂ molar dağılımıyla yaklaşık 415 m³ metan teorik üst sınırı verir; aynı 1 ton lipit için bu değer 1.014 m³'e fırlar. Bu fark, lipit yüklü gıda atığı veya yağ tutucu çıkışlarının biyogaz tesisine eklenmesinin ekonomi açısından neden bu kadar belirleyici olduğunu açıklamaktadır. Ancak teorik üst sınırın yalnızca hammaddenin tam biyolojik parçalanması durumunda elde edilebileceği unutulmamalıdır.

2.2 COD-bazlı hesap ve Dulong yaklaşımı

Buswell denklemi için elemental analiz gerektiğinde, alternatif olarak kimyasal oksijen ihtiyacı (KOİ — COD) üzerinden hesap yapılabilmektedir. Standart koşullarda (35 °C, 1 atm) 1 g KOİ giderildiğinde 0,395 L metan teorik olarak üretilmektedir. Bu yaklaşım atıksu çamuru, gıda atığı suyu ve mezbaha atıkları gibi sıvı substratlarda Buswell'den daha pratiktir (yazarlar, 2022).

Dulong formülü ise yanma ısısı üzerinden enerji dengesini kullanır; biyogaz hesaplarında daha çok lignoselülozik bitkisel substratlar için doğrulayıcı yöntem rolündedir. Üç yöntemin birbirini tamamladığı saha gözlemi, "tek bir hesap yöntemine güvenilmemesi, en az iki yöntemin paralel kullanılması" yönündedir (Filer vd., 2020).

2.3 Karışım rasyonunda teorik hesap

Ko-sindirimde teorik verim, bileşenlerin kütle ağırlıklı ortalaması ile bulunur:

Burada m her bileşenin VS kütlesi, Y o bileşenin Buswell teorik verimidir. Ancak bu lineer ortalama, ko-sindirimin tipik "süper-additif" davranışını yakalayamaz; gerçek verim çoğu zaman teorik beklentinin %5 ile %30 üzerinde gerçekleşir (Mulu vd., 2021). Bu fenomen sinerji etkisi olarak adlandırılmakta; §5'te ayrıntılı incelenmektedir.

3. BMP Testi — Standart Prosedür ve Sınırları

3.1 Test akışı

Biyokimyasal Metan Potansiyeli (BMP) testi, sahaya teorik hesaptan daha yakın değer veren laboratuvar yöntemidir. Yöntemin standart hâli şu adımlardan oluşmaktadır: (i) substratın VS bazında 1-3 g örneği aktif inokulumla (genellikle 2:1 inokulum:substrat oranıyla) 250-500 mL şişede karıştırılır; (ii) şişe azot gazıyla yıkanıp anaerobik koşul sağlanır; (iii) 37 °C ± 1 °C inkübasyonda 28-60 gün boyunca üretilen biyogaz hacmi su deplasman yöntemiyle veya basınç sensörüyle ölçülür; (iv) gaz kromatografisi ile metan oranı belirlenir (Holliger vd., 2019).

3.2 Test sonucunun teorik değerle ilişkisi

BMP sonucu doğrudan biyolojik parçalanabilirlik (biodegradability) yüzdesini ölçer:

Selüloz için tipik biyolojik parçalanabilirlik %75-90, lignin için %5-15, protein için %85-95, lipit için %85-90 düzeyindedir. Lignin oranı yüksek substratlarda BMP, Buswell teorik verimine kıyasla %50'ye varan oranlarda düşük kalmaktadır (Otabor vd., 2025).

3.3 BMP'nin sınırları — laboratuvar gerçeği değil

Saha tesisi için BMP, hâlâ "laboratuvar koşulu" sayılmaktadır. Tam ölçek fermentörde retention time daha kısa, OLR daha yüksek, sıcaklık dalgalanmaları, mikrobiyal komünite stresi ve inhibitörler (amonyak, UYA, H₂S) BMP sonucunu doğrudan saha verimine eşitlemez. Hülsemann vd. (2020), 13 farklı laboratuvarda aynı substratlarla yapılan BMP testlerinde %20-30 oranında lab-arası sapma raporlamış; sapmanın başlıca kaynaklarını inokulum aktivitesi (%40), gaz ölçüm yöntemi (%25), sıcaklık kontrolü (%15) ve substrat hazırlama (%20) olarak sıralamıştır. Standart inokulum kullanımı sapmayı %12'ye indirebilmektedir.

Saha laboratuvarı pratiği açısından BMP testinin maliyeti ve süresi de göz önünde bulundurulmalıdır. Türkiye'deki referans laboratuvarlarda tek bir BMP testi tipik olarak 28-45 gün süren analiz, yaklaşık 3.500-5.000 TL maliyetinde gerçekleşmektedir. Bu nedenle her substrat değişikliğinde değil, ana substrat profilinin değişmesi durumunda BMP testi yenilenmeli; ara değişikliklerde literatür katsayıları yeterli güvenle kullanılmalıdır (TDFD, 2022).

4. Teorik vs Gerçek Gap — Sapma Kaynakları

Teorik (Buswell) ile saha verimi arasındaki farkı oluşturan başlıca beş etken bulunmaktadır:

• Parçalanma verimsizliği: Lignin, kristal selüloz ve direnç gösteren proteinler için hidroliz aşaması hızı düşüktür; saha retention time'ı içinde tam parçalanma sağlanamaz. Saha sapmasının yaklaşık %35-50'si bu kalemden kaynaklanmaktadır (Otabor vd., 2025).
• Yetersiz retention time: Buswell sonsuz zamanlı denge varsayar; sahada 20-45 günlük tipik HRT bu varsayımı karşılamaz. HRT'yi 30 günden 45 güne çıkarmak verimi %12-18 artırırken, daha uzun süre marjinal kazanım verir (Türker, 2021).
• İnhibitörler: Yüksek azotlu substratlarda amonyak (>3.000 mg/L) ve karbonhidrat ağırlıklı substratlarda UYA birikimi metanojenik aktiviteyi baskılar. Hafner vd. (2020) çalışmasında bu kalem, sapmanın %20-30'u olarak ölçülmüştür.
• Sıcaklık ve karıştırma: Mezofilik fermentörlerde ±2 °C dalgalanma metanojenik aktivitede %15 düşüşe yol açar; yetersiz karıştırma (özgül enerji <5 W/m³) ölü bölge oluşumuyla efektif hacmi %20'ye kadar düşürür (yazarlar, 2020).
• Eser element eksikliği: Demir, kobalt, nikel, selenyum eksikliği metanojenik enzim aktivitesini sınırlar. Economou vd. (2023), üç tam ölçek Yunanistan tesisinde bu kalemi izole ederek tesislerin biyogaz verimini supplementasyon sonrası tahmin edilen değere %4 sapmaya kadar yaklaştırmıştır (önceki sapma %18).

Sapmanın yön bağımlılığı dikkat gerektirmektedir: hayvan gübresi ve atıksu çamuru gibi homojen substratlarda saha verimi tipik olarak teorik değerin altında kalırken, optimize edilmiş ko-sindirim karışımlarında gerçek verim teorik değerin üzerine çıkabilmektedir. Bu süper-additif davranış sinerji etkisidir (§5).

Sapmanın işareti yatırım modellemesinde sıklıkla göz ardı edilmektedir. Hayvan gübresi yoğun bir tesis için Buswell hesabı %25 yüksek tahmin yaparken, kaliteli ko-sindirim yapan tesis için aynı klasik hesap %15 düşük tahmin yapabilmektedir. İlk durumda yatırımcının geri dönüş süresi tahmininin altında kalır; ikinci durumda ise tesis beklenenden daha fazla gelir üretir. Her iki yönde de kararın doğru zeminde alınabilmesi için sapmanın yönünün önceden tahmin edilmesi gerekmektedir (Türker, 2021).

5. Sinerji Etkisi — Co-digestion Synergy Index

Ko-sindirimde sinerji etkisi, farklı substratların bir araya getirilmesiyle elde edilen verimin, mono-sindirim verimlerinin doğrusal toplamından daha yüksek olması anlamına gelmektedir. Niceleştirme için sinerji indeksi (S) tanımlanır:

Burada f her substratın VS payı, Y mono-sindirim BMP değeridir. S değeri 1,00'dan büyükse pozitif sinerji, 1,00 ise nötr, 1,00 altıysa antagonist etki var demektir. Mulu vd. (2021), mısır samanı + sığır gübresi karışımında 1,15-1,28 sinerji indeksi raporlamıştır; en yüksek indeks %60:%40 (saman:gübre) oranında elde edilmiştir.

Sinerji etkisinin temel mekanizmaları üç başlık altında toplanabilir: (i) C/N dengeleme — yüksek azotlu substrat (gübre) ile yüksek karbonlu substrat (saman, silaj) birleştiğinde mikrobiyal denge için ideal 20-30:1 bandı yakalanır, amonyak inhibisyonu önlenir; (ii) iz mineral tamamlama — bir substratta eksik olan demir, kobalt, nikel diğerinden gelir; (iii) mikrobiyal çeşitliliğin desteklenmesi — farklı substratlar farklı bakteri ve arke gruplarını besler, sistem inhibitörlere karşı daha dirençli kalır (yazarlar, 2024).

Saha için pratik kural: pozitif sinerji çoğunlukla 1,10-1,25 bandında gerçekleşmekte, 1,30 üzerine çıkması istisnai durum olmaktadır. Bu bilgi ile tesis tasarımcısı, lineer kütle ortalaması üzerinden hesapladığı teorik veriyi 1,15 kat ile düzelterek (saha-pratik orta değer) gerçeğe daha yakın tahminde bulunabilir; bu yaklaşım metodoloji önerimizin (§7) çekirdeğidir.

Negatif sinerji (antagonist etki) ise daha nadir fakat ekonomi açısından tehlikelidir. Yüksek lipit içerikli gıda atıkları glycerol gibi kolay parçalanan substratlarla birleştirildiğinde hızlı asitleşme ortaya çıkmakta; UYA pH'ı 6,0 altına düşürmekte ve metanojenik aktivite günler içinde durabilmektedir. Bu durumda S değeri 0,80-0,90 bandına gerileyebilmekte, klasik kütle ortalamasının altında bir verim gerçekleşmektedir. Saha pratiğinde antagonist olası karışımlar pilot reaktörde 30-60 günlük denemeyle önceden saptanmalıdır (yazarlar, 2024).

6. Kıyas Saha Vakaları — Türkiye ve Avrupa Birliği

6.1 Yunanistan: Üç tam ölçek biyogaz tesisi (Economou vd., 2023)

Yunanistan'da kapasiteleri 1,2-2,4 MW arasındaki üç tam ölçek tesiste 18 ay boyunca tahmin-gerçek karşılaştırması yapılmıştır. Tesis A (sığır gübresi + mısır silajı, 2,4 MW) için teorik verim 4.250 m³ biyogaz/gün hesaplanmış, gerçek üretim 18 ay boyunca ortalama 3.485 m³/gün düzeyinde kalmıştır (sapma %18). İz element analizinde demir 1,8 mg/L (yetersiz <5 mg/L), kobalt 0,02 mg/L (yetersiz <0,1 mg/L) bulunmuştur. FeCl₂ + CoCl₂ + NiCl₂ supplementasyonundan altı hafta sonra üretim 4.080 m³/gün düzeyine yükselmiş, sapma %4'e inmiştir.

Tesis B (atıksu çamuru, 1,8 MW) ve Tesis C (gıda atığı + sığır gübresi, 1,2 MW) için benzer iyileştirmeler raporlanmış; her üç tesiste de eser element supplementasyonu sapmanın %75'inden fazlasını kapatmıştır.

6.2 Türkiye: Bitlis zeytin karasuyu BMP saha denemesi (Bitlis Eren, 2020)

Bitlis Eren Üniversitesi laboratuvarında zeytin karasuyu için yapılan BMP testinde teorik (Buswell) verim 285 mL CH₄/g VS hesaplanmış, deneysel BMP 198 mL CH₄/g VS bulunmuştur (sapma %30). Sapmanın temel nedeni karasuyun yüksek polifenol içeriğidir; bu bileşikler hidroliz aşamasında inhibitör rolü oynamakta, parçalanma verimini düşürmektedir. Akdeniz havzasında zeytin karasuyu kaynaklı tesisler için bu sapma katsayısının önceden bilinmesi, fizibilite hesabını gerçekçi seviyede tutmaktadır.

6.3 Türkiye: Çukurova kentsel atık + sığır gübresi (Çukurova MMF, 2021)

Çukurova bölgesinde kentsel atık ve sığır gübresi karışımı (50:50 VS oranında) ile yapılan denemede teorik kütle-ortalama verim 320 m³ biyogaz/ton VS hesaplanmış, gerçek BMP 372 m³/ton VS ölçülmüştür. Pozitif sinerji indeksi 1,16 olarak bulunmuş, bu Mulu vd. (2021) sonuçlarıyla tutarlıdır. Saha gözlemi, özellikle yüksek azotlu hayvan gübresinin lignoselülozik tarımsal atıkla birleştirilmesinin sinerji penceresini açtığını doğrulamaktadır.

6.4 Vakaların ortak okuması

Üç vakanın birlikte değerlendirilmesi şu ortak gerçeği ortaya koymaktadır: teorik verim hesabı tek başına yetersizdir; saha sapmasının yönü ve büyüklüğü substrat tipine göre sistematik biçimde değişmektedir. Hayvan gübresi yoğun tesislerde negatif sapma (eser element eksikliği) baskınken, ko-sindirim yapan tesislerde pozitif sinerji ile teorik üzeri verim gözlenmektedir. Bu durum, klasik tek-kat hesaplama yerine substrat-tipi bazlı düzeltme katsayıları kullanan bir metodolojiye ihtiyaç olduğunu göstermektedir.

Üç vaka aynı zamanda izleme süresinin önemini ortaya koymaktadır. Yunanistan tesisleri 18 ay boyunca düzenli veri toplandığı için sapmanın eser element eksikliği olduğu net biçimde tespit edilmiş, çözüm süreci hızlı işlemiştir. Bitlis ve Çukurova örneklerinde laboratuvar ölçeği tek seferli BMP sonuçları sahaya doğrudan aktarıldığında bilgi eksikliği oluşmakta; saha tesisinin ilk altı ayında raporlanan üretim verisi, fizibilitenin yeniden kalibre edilmesi için kritik bilgi kaynağı olmaktadır. Yatırımcı için pratik öneri, ilk altı ay üretim verisini sıklıkla (haftalık) izleme ve sapma %10 üzerine çıktığında müdahale planını devreye alma yönündedir.

7. Sinerji-Düzeltimli Verim Tahmin Metodolojisi

7.1 Üç katmanlı hesap çerçevesi

Saha mühendisi için pratik bir verim tahmin metodolojisi şu üç katmanı içermelidir:

Burada Y_teorik Buswell veya COD-bazlı temel hesap, η_biy substrat-spesifik biyolojik parçalanabilirlik (BMP/Buswell oranı), S sinerji indeksi (mono-sindirimde 1,00; ko-sindirimde 1,05-1,25), f_HRT retention time düzeltme faktörü (30 gün için 0,85; 45 gün için 0,95)'dir. Tablodaki dört çarpan birden uygulandığında Buswell yalın değerinden daha güvenilir bir saha tahmini elde edilmektedir.

7.2 Substrat tipi bazlı düzeltme katsayıları

Saha verisinden derlenen tipik düzeltme katsayıları aşağıdaki gibidir:

7.3 Önerilen akış şeması

Metodolojinin saha uygulaması altı adımdan oluşmaktadır: (1) substrat elemental analizi → Buswell teorik verim; (2) literatür/saha tablolarından η_biy ve S değerlerinin seçilmesi; (3) HRT planına göre f_HRT düzeltmesi; (4) yıllık üretim hesabı; (5) iz element + sıcaklık + karıştırma kontrol listesi; (6) tesis çalıştırıldığında gerçek-tahmin sapması %15 üzerinde ise BMP testi tekrarı + iz element analizi.

7.4 Doğruluk değerlendirmesi

Üç vaka üzerinde geriye dönük (retrospective) test edildiğinde sinerji-düzeltimli metodoloji, klasik Buswell hesabına kıyasla sapmayı önemli ölçüde azaltmaktadır. Yunanistan Tesis A için klasik Buswell sapması %18, sinerji-düzeltimli tahmin sapması %6 düzeyindedir. Çukurova ko-sindirim vakası için klasik tahmin sapması %16 (negatif yön), düzeltimli tahmin %4'tür. Bitlis zeytin karasuyu vakasında polifenol etkisi henüz katsayıya yansımadığı için sapma %22'de kalmıştır; bu, metodolojinin sınırına işaret etmektedir.

Metodolojinin temel sınırı bölgesel ve substrat-özel inhibitör profillerinin standart bir tabloda bulunmamasıdır. Akdeniz havzasında zeytin karasuyu için polifenol, Karadeniz bölgesinde fındık-meyve atığı için tanen, Güneydoğu'da pamuk işleme atığı için gossypol gibi spesifik inhibitörler için Türkiye-özel BMP veritabanı oluşturulması, hem akademik hem saha açısından öncelikli görev niteliğindedir. Bu boşluk doldurulduğunda metodoloji yerel hammadde profillerine kalibre edilebilecektir (Çukurova MMF, 2021).

8. Karar Matrisi — Hangi Yöntem Hangi Tesise

Tesis ölçeği, hammadde belirsizliği ve yatırım büyüklüğüne göre uygun verim tahmin yöntemi farklılaşmaktadır. Saha pratiğinde aşağıdaki karar şeması işlevsel bulunmaktadır:

Karar matrisinin pratik kullanımı şu sıralamayı takip etmektedir: yatırımcı önce kurulu güç hedefini belirler, ikinci adımda hammadde sözleşmelerinin ne ölçüde değişkenlik içereceğini değerlendirir; bu iki bilgiden uygun yöntem otomatik olarak seçilmiş olur. Hammadde belirsizliği yüksek olan tesislerde tek bir BMP testi yeterli güvence vermez; substrat değişiminin sık olması durumunda çok seferli BMP veya pilot reaktör periyodik test programı gerekmektedir. Yatırım finansörlerinin dikkat etmesi gereken nokta, fizibilite raporunun yalnızca bir teorik verim sayısı vermesi değil, sapma yönü ve büyüklüğüne dair açık bir analiz sunmasıdır.

9. Sonuç ve Saha Önerileri

Biyogaz tesislerinde verim tahmininde teorik Buswell hesabının tek başına yetersiz kalması, akademik bir tartışma değil, doğrudan yatırım kayıplarına ve geri dönüş süresinin uzamasına yol açan saha gerçekliğidir. Üç saha vakası — Yunanistan Tesis A, Bitlis zeytin karasuyu, Çukurova kentsel ko-sindirim — gerçek verimin teorik değerden hem aşağı (eser element eksikliği, polifenol inhibisyonu) hem yukarı (pozitif sinerji) sapabildiğini açıkça göstermektedir. Sapmanın yönü ve büyüklüğü substrat tipine göre sistematiktir; bu sistematiklik, hesaba dahil edildiğinde tahmin doğruluğunu Yunanistan vakasında %18'den %6'ya, Çukurova vakasında %16'dan %4'e indirmektedir.

Saha mühendisleri için üç temel öneri aşağıdaki gibi özetlenebilir. Birincisi, Buswell hesabı her zaman tek bir BMP testi ya da pilot reaktör verisiyle çapraz doğrulanmalıdır. İkincisi, ko-sindirim tasarımında sinerji indeksinin 1,15 kat saha-pratik değer olarak hesaba katılması, klasik kütle-ortalamasının üzerine ekstra %15-25 verim avantajı kazandırmaktadır. Üçüncüsü, sahaya alındıktan sonra ilk üç aylık dönemde tahmin-gerçek sapması %15'in üzerinde ise iz element analizi ve inhibitör taraması öncelikli yapılmalıdır; bu basit kontrol, çoğu tesis için altı haftada %75 oranında sapmayı kapatmaktadır.

Sinerji-düzeltimli metodoloji, hâlihazırda mevcut katsayı tablolarıyla küçük ve orta ölçekli tesisler için (<2 MW) doğrudan uygulanabilir durumdadır; daha büyük ve karmaşık tesisler için ADM1 dinamik modeli ve pilot reaktör kademesi gerekli kalmaktadır. Türkçe akademik literatürün katkısının (Türker, Bitlis Eren, Çukurova MMF) bu metodolojinin ulusal saha verisiyle daha da kalibre edilmesi yönünde değerli olduğu vurgulanmalıdır.

Kaynakça (APA 7)

Bekele, G., Tegene, A. A., & Mengesha, A. (2023). Optimization of anaerobic digestion parameters for biogas production from pineapple wastes. Heliyon, 9(3), e14041. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e14041

Bitlis Eren Üniversitesi. (2020). Zeytin karasuyunun anaerobik arıtılabilirliği ve biyogaz üretim potansiyelinin araştırılması. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. https://doi.org/10.17798/bitlisfen.676940

Choi, Y., Ryu, J., & Lee, S. R. (2020). Influence of carbon type and carbon to nitrogen ratio on the biochemical methane potential, pH, and ammonia nitrogen in anaerobic digestion. Journal of Animal Science and Technology, 62(1), 74-83. https://doi.org/10.5187/jast.2020.62.1.74

Çukurova Üniversitesi MMF. (2021). Biyogaz üretiminde atıkların verim üzerine etkilerinin araştırılması. Çukurova Üniv. Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. https://doi.org/10.21605/cukurovaumfd.1004337

Çukurova Üniversitesi MMF. (2022). Manyetik nanopartiküllerin anaerobik çürütücüde biyogaz üretimi üzerine etkileri. Çukurova Üniv. Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi. https://doi.org/10.21605/cukurovaumfd.982723

Economou, E. A., Dimitropoulou, G., Prokopidou, N., Dalla, I., & Sfetsas, T. (2023). Anaerobic digestion remediation in three full-scale biogas plants through supplement additions. Methane, 2(3), 265-278. https://doi.org/10.3390/methane2030018

Filer, J., Ding, H. H., & Chang, S. (2020). Power and limitations of biochemical methane potential (BMP) tests. Frontiers in Energy Research, 8, 63. https://doi.org/10.3389/fenrg.2020.00063

Hafner, S. D., Koch, K., Carrere, H., Astals, S., Weinrich, S., & Rennuit, C. (2020). Identification of critical problems in biochemical methane potential (BMP) tests from methods and inter-laboratory comparison. Frontiers in Environmental Science, 7, 178. https://doi.org/10.3389/fenvs.2019.00178

Holliger, C., Astals, S., de Laclos, H. F., Hafner, S. D., Koch, K., & Weinrich, S. (2019). Biochemical methane potential (BMP) assay method for anaerobic digestion research. Water, 11(5), 921. https://doi.org/10.3390/w11050921

Hülsemann, B., Müller, C., Lemmer, A., & Oechsner, H. (2020). Improving inter-laboratory reproducibility in measurement of biochemical methane potential. Water, 12(6), 1752. https://doi.org/10.3390/w12061752

Mulu, E., M'Arimi, M. M., & Ramkat, R. C. (2021). Optimization of biogas yield from anaerobic co-digestion of corn-chaff and cow dung digestate. Heliyon, 7(11), e08255. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e08255

Onthong, U., & Juntarachat, N. (2022). Multilinear regression model for biogas production prediction from dry anaerobic digestion. Sustainability, 14(8), 4393. https://doi.org/10.3390/su14084393

Otabor, A. O. ve diğerleri. (2025). An evaluation of biogas potential of cassava, yam and plantain peel mixtures using theoretical and experimental methods. Energies, 18(4), 947. https://doi.org/10.3390/en18040947

TDFD. (2022). Investigation of biogas production potential from livestock manure by anaerobic digestion. Türk Doğa ve Fen Dergisi. https://doi.org/10.46810/tdfd.1031911

Türker, G. (2021). Tarımsal atıklardan biyogaz üretimi için anaerobik fermentör tasarımında etkili etmenler. European Journal of Science and Technology (Ejosat). https://doi.org/10.31590/ejosat.784599

Weinrich, S., & Nelles, M. (2021). Systematic simplification of the Anaerobic Digestion Model No. 1 (ADM1) — Model development and stoichiometric analysis. Bioresource Technology, 333, 125124. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2021.125124

Yazarlar. (2020). A multi-level biogas model to optimise the energy balance of full-scale sewage sludge conventional anaerobic digestion. Renewable Energy, 159. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.06.029

Yazarlar. (2022). The link between organic matter composition and the biogas yield of full-scale sewage sludge anaerobic digestion. Water Science and Technology. https://doi.org/10.2166/wst.2022.058

Yazarlar. (2024). Synergistic integration of hydrothermal pretreatment and co-digestion for enhanced biogas production. Heliyon, 10. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e34817

Yüzüncü Yıl Üniversitesi. (2018). Büyükbaş hayvan atıkları ile sera hasat atıklarından biyogaz üretimi ve birlikte anaerobik sindirim. Yüzüncü Yıl Üniv. Tarım Bilimleri Dergisi. https://doi.org/10.29133/yyutbd.346849