Name: 优化烟气设置通过电脑模拟来促进微藻生长的光生物反应器中 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-10-01T09:00:00.000+00:00
Duration: 14 min 33 s
Description: 了解如何利用计算机模拟优化光生物反应器中的微藻培养条件。本研究展示通过烟气脉冲控制减少底物抑制，促进小球藻生长，为碳捕获和可持续生物质生产提供可行方案。

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本研究由圣路易斯华盛顿大学的美国国家科学基金会项目（本科学生研究经历）资助。

1. 藻类培养与放大
<ol>
	<li>使用去离子水配制培养基，其中含有 0.55 g/L-1 尿素、0.1185 g/L-1 KH2PO4、0.102 g/L-1 MgSO4·7H2O、0.015 g/L-1 FeSO4·7H2O 以及 22.5 µl 微量元素溶液（含 18.5 g/L-1 H3BO3、21.0 g/L-1 CuSO4·5H2O、73.2 g/L-1 MnCl2·4H2O、13.7 g/L-1 CoSO4·7H2O、59.5 g/L-1 ZnSO4·5H2O、3.8 g/L-1 (NH4)6Mo7O24·4H2O、0.31 g/L-1 NH4VO3）。调节培养基 pH 至 7–8。使用 0.22 µm 注射器滤器对培养基进行灭菌。</li>
	<li>用无菌接种环从新鲜琼脂平板上的单个菌落接种 Chlorella sp. 至含有 50 mL 培养基的摇瓶中。在 150 rpm、30 °C 条件下培养藻类 6 天（持续光照，光子通量 = 40–50 µmol m-2 sec-1）。使用分光光度计监测细胞密度（OD730）。</li>
	<li>将 50 mL 藻类培养物（对数中期，OD730 &gt;1）转移至 2-L 玻璃烧瓶中（内含约 1 L 灭菌培养基）。在培养过程中（持续 5 天）向培养液中通入过滤空气（或 CO2）。</li>
	<li>将 1 L 藻类培养物转移至含有 15 L 非灭菌培养基的 20-L 玻璃大瓶中（此阶段微生物污染风险较小），然后在与步骤 1.3 相同的条件下培养藻类。</li>
	<li>将 15 L 新鲜藻类培养物（OD730 = 2）和 85 L 非灭菌培养基加入平板式光生物反应器中（配备发光二极管、计算机控制器、气体混合系统，以及用于监测细胞光密度、pH、溶解氧、温度和溶解 CO2 的分析仪）。向反应器中通入烟道气/空气混合气体。</li>
	<li>收获生物质后（OD730 &gt;20），使用 70% 乙醇对光生物反应器进行彻底干式清洁。</li>
</ol>
2. 利用小型光生物反应器进行烟气处理的实验室演示
<ol>
	<li>在玻璃瓶中接种藻类培养物（每瓶200 ml培养基，初始OD730 ~0.3).</li>
	<li>燃烧天然气并泵送烟道气（约250 cm3 分钟-1）经由漏斗、冷凝管和一个0.5 L的洗气瓶（内含水/石灰浆）。</li>
	<li>质量流量控制器用于调控烟道气进入藻类培养物的流量图1). 烟气脉冲包含两种模式：烟气开启和烟气关闭（此时通入泵空气）。</li>
</ol>
3. 动力学模型构建
动力学模型假设：（1）培养体系为均相系统。（2）培养体系中的 CO2 浓度和光照强度是藻类生长的限制因素。（3）CO2 分压及其在液相中与 H2CO3、HCO3- 和 CO32- 的平衡关系通过亨利定律简化处理。模型方程如下：
<img alt="微生物生长动力学方程；速率方程；底物利用分析示意图。" fo:content-width="4in" src="/files/ftp_upload/50718/50718eq1and2.jpg" width="500px" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="方程 1 和 2">
X 为生物量（kg·m-3）。S 为溶解态 CO2（mol·m-3）。P 为气相中 CO2 的分压（Pa）。pi 为气相中第 i种 有毒化合物（如 NOx 和 SOx）的分压。Pmax.i 为对生物量生长产生完全抑制作用的有毒气体分压。ηi 为经验系数。Ks 为 CO2 的米氏常数（mol·m-3）。KI 为 CO2 的抑制常数（mol·m-3）。K 为光强的米氏常数（µmol·m-2·sec-1）。H 为 CO2 的亨利常数（Pa·m3·mol-1）。KLa 为 CO2 的传质速率（hr-1）。I 为平均光强，单位为 µmol·m-2·sec-1，可通过下式（公式 (3)）9 计算得出。
<img alt="科学分析背景下的指数衰减方程 I=I₀/(A·X)(1-e⁻ᴬ·ˣ)。" fo:content-width="4in" src="/files/ftp_upload/50718/50718eq3.jpg" width="500px" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="方程 3">
模型参数的定义见表1。初始条件假设生物量和溶解态CO2的浓度分别为100 mg/L和13 µmol/L。体积传质系数可通过与生物反应器参数的经验关联式进行估算10：
<img alt="传质系数公式，K_La=(α(Pg/V)ⁿ(u_gs)ᵧ)；数学方程。" fo:content-width="4in" src="/files/ftp_upload/50718/50718eq4.jpg" width="500px" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="方程 4">
Pg/V 表示生物反应器中曝气系统的单位体积功耗（W/m3)。ugs 表示气体在生物反应器中的表观流速（m/sec）。α、β 和 γ 是与混合条件相关的常数。
<ol>
	<li>为模型仿真构建 Simulink 文件（相关截图见补充材料 I）。
	<ol>
		<li>在 MATLAB 界面上选择“文件/新建/模型”以创建 Simulink 模型，并打开“库浏览器”（截图 1）。</li>
		<li>在库浏览器中选择“子系统”模块，为方程 1 和方程 2 创建子系统。将一个子系统模块拖入 Simulink 模型文件中，将其重命名为“方程 1”，然后对“方程 2”重复相同步骤。</li>
		<li>在每个子系统中创建适当的模块和参数（截图 3）。双击“方程 1”模块，从库浏览器中选择合适的模块，并用箭头连接以表示计算顺序；双击各模块以设置参数，并对另一个子系统重复这些步骤。 
		注意：1）顺序应从输入模块开始，以输出模块结束；2）加法、减法、乘法、除法和积分等运算模块均可在库浏览器中找到，建议用户查阅 Simulink 帮助文件以了解其使用方法；3）可通过工具栏上的“仿真/配置参数”路径设置优化求解器。</li>
		<li>连接两个子系统以表示模型方程（1 和 2）。如有需要，用箭头将一个子系统的输出连接到另一个子系统的输入。例如，溶解态 CO2 浓度是“方程 2”子系统的输出，同时也是“方程 1”子系统的输入。</li>
		<li>使用“脉冲发生器”模块作为“方程 2”的输入，以模拟开关式的 CO2 脉冲；使用“常量”模块作为表面光照输入值。双击模块以修改周期时间和幅值等参数。</li>
		<li>在库浏览器中选择“Mux”模块。将所有输出连接至“Mux”，然后将其连接至“输出到工作区”模块，以存储仿真结果。</li>
		<li>在顶部工具栏设置“仿真停止时间”，点击按钮 "<img src="/files/ftp_upload/50718/playarrow.jpg" alt="代表数字媒体中播放或前进操作的三角形符号。" width="10px" fo:content-width="0.1in" fo:src="/files/ftp_upload/50718/playarrow.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="箭头">" 开始仿真，结果将显示在 MATLAB 工作区中（截图 4）。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>应用动态优化方法，确定最优的 CO2 条件曲线。</li>
</ol>
为了确定使生物量生产最大化的进气中 CO2 浓度变化曲线（Popt），采用 MATLAB 的 'fmincon' 函数和控制向量参数化方法（CVP）12 进行求解11。图 2 展示了优化算法流程（参见支持材料 II 中的 MATLAB 程序代码）。

<ol><li>Granite, E. J., O'Brien, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Review+of+novel+methods+for+carbon+dioxide+separation+from+flue+and+fuel+gases%5BTitle%5D)+AND+%22Fuel+Process.+Technol%22%5BJournal%5D)">Review of novel methods for carbon dioxide separation from flue and fuel gases.</a> Fuel Process. Technol. 86, 1423-1434 (2005).</li>
<li>Chisti, Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Biodiesel+from+microalgae%5BTitle%5D)+AND+%22Biotechnol.+Adv%22%5BJournal%5D)">Biodiesel from microalgae.</a> Biotechnol. Adv. 25, 294-306 (2007).</li>
<li>Li, Y., Horsman, M., Wu, N., Lan, C. Q., Dubois-Calero, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Biofuels+from+microalgae%5BTitle%5D)+AND+%22Biotechnol.+Prog%22%5BJournal%5D)">Biofuels from microalgae.</a> Biotechnol. Prog. 24, 815-820 (2008).</li>
<li>Schenk, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Second+generation+biofuels%3A+high-efficiency+microalgae+for+biodiesel+production%5BTitle%5D)+AND+%22BioEnergy+Research%22%5BJournal%5D)">Second generation biofuels: high-efficiency microalgae for biodiesel production.</a> BioEnergy Research. 1, 20-43 (2008).</li>
<li>Kumar, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Enhanced+CO2+fixation+and+biofuel+production+via+microalgae%3A+recent+developments+and+future+directions%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Enhanced CO2 fixation and biofuel production via microalgae: recent developments and future directions.</a> Trends Biotechnol. 28, 371-380 (2010).</li>
<li>Kumar, K., Dasgupta, C. N., Nayak, B., Lindblad, P., Das, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Development+of+suitable+photobioreactors+for+CO2+sequestration+addressing+global+warming+using+green+algae+and+cyanobacteria%5BTitle%5D)+AND+%22Bioresour.+Technol%22%5BJournal%5D)">Development of suitable photobioreactors for CO2 sequestration addressing global warming using green algae and cyanobacteria.</a> Bioresour. Technol. 102, 4945-4953 (2011).</li>
<li>Lee, J. -N., Lee, J. -S., Shin, C. -S., Park, S. -C., Kim, S. -W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Methods+to+enhance+tolerances+of+Chlorella+KR-1+to+toxic+compounds+in+flue+gas%5BTitle%5D)+AND+%22Appl.+Biochem.+Biotechnol%22%5BJournal%5D)">Methods to enhance tolerances of Chlorella KR-1 to toxic compounds in flue gas.</a> Appl. Biochem. Biotechnol. 84-86, 329-342 (2000).</li>
<li>Zeiler, K. G., Heacox, D. A., Toon, S. T., Kadam, K. L., Brown, L. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+use+of+microalgae+for+assimilation+and+utilization+of+carbon+dioxide+from+fossil+fuel-fired+power+plant+flue+gas%5BTitle%5D)+AND+%22Energy+Conversion+and+Management%22%5BJournal%5D)">The use of microalgae for assimilation and utilization of carbon dioxide from fossil fuel-fired power plant flue gas.</a> Energy Conversion and Management. 36 (95), 707-712 (1995).</li>
<li>Martínez, M. E., Camacho, F., Jiménez, J. M., Espínola, J. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Influence+of+light+intensity+on+the+kinetic+and+yield+parameters+of+Chlorella+pyrenoidosa+mixotrophic+growth%5BTitle%5D)+AND+%22Process+Biochem%22%5BJournal%5D)">Influence of light intensity on the kinetic and yield parameters of Chlorella pyrenoidosa mixotrophic growth.</a> Process Biochem. 32 (96), 93-98 (1997).</li>
<li>Van't Riet, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Review+of+measuring+methods+and+results+in+nonviscous+gas-liquid+mass+transfer+in+stirred+vessels%5BTitle%5D)+AND+%22Ind.+Eng.+Chem.+Process%22%5BJournal%5D)">Review of measuring methods and results in nonviscous gas-liquid mass transfer in stirred vessels.</a> Ind. Eng. Chem. Process. 18, 357-364 (1979).</li>
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<li>Kameswaran, S., Biegler, L. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Simultaneous+dynamic+optimization+strategies%3A+Recent+advances+and+challenges%5BTitle%5D)+AND+%22Comput.+Chem.+Eng%22%5BJournal%5D)">Simultaneous dynamic optimization strategies: Recent advances and challenges.</a> Comput. Chem. Eng. 30, 1560-1575 Forthcoming.</li>
<li>He, L., Subramanian, V. R., Tang, Y. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Experimental+analysis+and+model-based+optimization+of+microalgae+growth+in+photo-bioreactors+using+flue+gas%5BTitle%5D)+AND+%22Biomass+Bioenergy%22%5BJournal%5D)">Experimental analysis and model-based optimization of microalgae growth in photo-bioreactors using flue gas.</a> Biomass Bioenergy. 41, 131-138 (2012).</li>
<li>Novak, J. T., Brune, D. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Inorganic+carbon+limited+growth+kinetics+of+some+freshwater+algae%5BTitle%5D)+AND+%22Water+Res%22%5BJournal%5D)">Inorganic carbon limited growth kinetics of some freshwater algae.</a> Water Res. 19 (85), 215-225 (1985).</li>
<li>Landry, M. R., Haas, L. W., Fagerness, V. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dynamics+of+microbial+plankton+communities+experiments+in+Kaneohe+Bay%2C+Hawaii%5BTitle%5D)+AND+%22Mar.+Ecol%22%5BJournal%5D)">Dynamics of microbial plankton communities experiments in Kaneohe Bay, Hawaii.</a> Mar. Ecol. 16, 127-133 (1984).</li>
<li>Silva, H. J., Pirt, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Carbon+dioxide+inhibition+of+photosynthetic+growth+of+Chlorella%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Gen.+Microbiol%22%5BJournal%5D)">Carbon dioxide inhibition of photosynthetic growth of Chlorella.</a> J. Gen. Microbiol. 130, 2833-2838 (1984).</li>
<li>Powell, E. E., Mapiour, M. L., Evitts, R. W., Hill, G. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Growth+kinetics+of+Chlorella+vulgaris+and+its+use+as+a+cathodic+half+cell%5BTitle%5D)+AND+%22Bioresour.+Technol%22%5BJournal%5D)">Growth kinetics of Chlorella vulgaris and its use as a cathodic half cell.</a> Bioresour. Technol. 100, 269-274 (2009).</li>
<li>Sawyer, C. N., McCarty, P. L., Parkin, G. F. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aSawyer%2C+CN+%22Chemistry+for+environmental+engineering+and+science%22">Chemistry for environmental engineering and science</a>. , 5th, McGraw-Hil. 144(2003).</li>
<li>Doucha, J., Straka, F., Lívanský, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Utilization+of+flue+gas+for+cultivation+of+microalgae+Chlorella+sp.+in+an+outdoor+open+thin-layer+photobioreactor%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Appl.+Phycol%22%5BJournal%5D)">Utilization of flue gas for cultivation of microalgae Chlorella sp. in an outdoor open thin-layer photobioreactor.</a> J. Appl. Phycol. 17, 403-412 (2005).</li>
<li>Thimijan, R. W., Heins, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Photometric%2C+radiometric%2C+and+quantum+light+units+of+measure%3A+a+review+of+procedures+for+interconversion%5BTitle%5D)+AND+%22Hortscience%22%5BJournal%5D)">Photometric, radiometric, and quantum light units of measure: a review of procedures for interconversion.</a> Hortscience. 18, 818-822 (1983).</li>
</ol>

这些作者没有需要披露的内容。

在本研究中，我们展示了在光生物反应器中扩大藻类培养的实验方案，并考察了多种烟气输入方法以促进藻类生长。利用传质与生物反应模型，我们证明了CO2 传质系数 KLa （由生物反应器混合条件和CO2 表观流速）对藻类生长有显著影响。模型模拟表明，采用短脉冲宽度和高开关频率的间歇性烟气脉冲，可促进 小球藻 生长（即 高频启停烟气脉冲对生物量生长的促进作用几乎与最佳CO相当2 条件， 图5.与此同时，开关模式可显著减少必须通过生物反应器抽送的烟气总量。 （表 2），这节省了用于藻类培养的烟气输送能耗。开-关式气体脉冲模式可应用于光生物反应器或藻类培养池，因为与动态调控进气CO₂相比，恒定烟气脉冲模式的操作更为简便。2 浓度。另一方面，我们已使用烟道气进行了藻类培养实验。烟道气以特定的开启/关闭频率脉冲式通入光生物反应器，与使用大气CO₂的培养相比，这种方法明显减轻了烟道气的抑制作用，并提高了生物量的产出。2 (<st...

<table><tbody><tr><td>分光光度计</td><td>Thermal Scientific, Texas USA</td><td></td><td></td></tr><tr><td>CO&lt;sub&gt;2&lt;/sub&gt; 气体分析仪</td><td>LI-COR, Biosciences, Nebraska USA</td><td></td><td></td></tr><tr><td>质量流量控制器</td><td>OMEGA Engineering INC, Connecticut USA</td><td>FMA5416</td><td></td></tr><tr><td>数据采集卡</td><td>Measurement Computing Corporation, Massachusetts USA</td><td>USB-1208FS</td><td></td></tr><tr><td>滤膜</td><td>Aerocolloid LLC, Minnesota USA</td><td></td><td></td></tr><tr><td>MATLAB/Simulink</td><td>Mathworks, Massachusetts USA</td><td>R2010a</td><td></td></tr><tr><td>玻璃瓶</td><td>Fisher USA</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

通过计算机模拟优化烟气参数以促进光生物反应器中微藻的生长

Optimize Flue Gas Settings to Promote Microalgae Growth in Photobioreactors via Computer Simulations

发电厂的烟气可促进藻类培养并减少温室气体排放1。微藻不仅比植物更高效地捕获太阳能3，还能合成先进的生物燃料2-4。通常情况下，大气中的CO2不足以支持微藻的最大化生长5。另一方面，工业废气中高浓度的CO2会对藻类的生理状态产生不利影响。因此，培养条件（如营养物质和光照）以及烟气流入光生物反应器的控制，对于开发高效的“烟气到藻类”系统至关重要。研究人员已提出了多种采用烟气的光生物反应器构型4,6和培养策略7,8。本文提供了一种利用模型预测微藻在不同烟气条件下生长情况的实验方案。我们通过实验验证与模型模拟相结合的方法，确定了烟气条件下促进藻类生长的有利条件。我们建立了一个基于Monod模型并耦合了传质和光强方程的模型，用于模拟均相光生物反应器中微藻的生长过程。该模型模拟比较了不同烟气条件下的藻类生长情况及烟气消耗量。模型展示了以下三个方面：1）CO2的不同体积传质系数如何影响藻类生长；2）如何通过动态优化方法（DOA）寻找藻类生长的最佳CO2浓度；3）如何设计矩形开关式的烟气脉冲，以促进藻类生物量的积累并减少烟气的使用量。在实验方面，我们提供了一种在天然气燃烧产生的烟气条件下培养Chlorella的实验方案。实验结果在定性上验证了模型的预测，即高频烟气脉冲可显著提高藻类的培养效率。

我们之前的实验分析表明，持续暴露于烟道气会对 小球藻 生长，同时减少 CO2 曝光时间能够缓解这种抑制作用13为了更好地理解烟气流入与藻类生长之间的关系，我们建立了一个经验模型，用于模拟在烟气存在条件下藻类生物量的增长。我们假设烟气中含有15% CO₂。2 （注意：典型的CO2 燃煤产生的浓度为10-15%，而富氧燃烧电厂的烟气中含有CO2 &gt;15%）。传质和藻类生长参数基于 表1模型模拟测试了三种避免烟气抑制生长的方法：1. 保持低流速通入培养体系，以降低传质条件。2. 以开关脉冲方式向培养体系通入烟气。3. 控制进流 CO2 在最佳水平的组分。
首先，我们测试传质速率对藻类生长的影响（图3a），结果表明，最佳传质速率（KLa = 0.17–0.18 hr-1）能够降低烟气对藻类生长的抑制作用。若KLa</...

发电厂烟气是一种廉价的CO2 藻类生长的来源。我们已构建了原型 &#34;烟气用于藻类培养&#34; 系统，并描述了如何放大藻类培养过程。我们展示了利用传质生物反应模型来模拟和设计烟气最优操作条件以促进藻类生长的方法。 小球藻 藻类光生物反应器中的sp.

发电厂的烟气可促进藻类培养并减少温室气体排放1。微藻不仅能够更高效地捕获太阳能……

本实验方案的总体目标是通过计算机模拟，展示废气控制可改善微藻在烟气条件下的生长状况，并演示藻类培养及放大培养的操作流程。首先，利用动力学模型模拟不同传质速率和废气控制模式下的微藻生长条件，图中所示为该模型的方程。随后，演示藻类培养及扩大培养的具体操作步骤。随后，将藻类在小型光生物反应器中通入烟气进行培养。烟气由自然燃烧产生，在引入藻类系统之前，其流速由质量流量控制系统进行调控。模型模拟结果显示，通过开关气体控制可减轻底物抑制，并促进微藻在烟气条件下的生长。开关式气体控制也被证明可减少烟气的使用量，并提高能源利用效率。对于生物过程，我们正在展示模型指导下的藻类培养，烟气藻类工艺在生物能源和生物修复领域具有应用价值，例如减少工业烟气中的二氧化碳排放、生物燃料或生物化学品生产，以及去除有毒金属离子。通常，刚接触模型模拟的生物过程工程师会面临困难，因为他们不得不通过耗时的实验来测试多种条件。例如，许多因素可能影响藻类生长，而要检验所有条件十分困难。通过计算机模拟，我们可以理解并分析在 CO2、光照和混合条件下的微藻培养，从而设计出最优的烟气处理方案。演示该实验步骤的将是来自唐氏实验室的 Leon Hu、Amelia Chen、Yyou、ARU var、DNE 和 Larry Page。开始此操作前，需准备培养基。根据随附文稿中的配方，将培养基的 pH 值调节至 7 到 8。使用高压灭菌器对培养基进行灭菌。随后，用无菌接种环从新鲜琼脂平板上的单个菌落接种螺旋藻小球藻，转入含有50毫升培养基的摇瓶中，在150 rpm、30摄氏度条件下振荡培养6天。当细胞处于对数生长中期且OD730大于1时，使用分光光度计监测细胞密度。将50毫升藻类培养物转移至含有约一升灭菌培养基的两升玻璃烧瓶中。在培养期间，向培养物中通入天然气燃烧产生的烟道气，培养五天。五天后，将一升藻类培养物转移至含有15升未灭菌培养基的20升玻璃大瓶中。在与之前所述相同条件下培养藻类六天。六天后，将15升新鲜藻类培养物和85升未灭菌培养基加入平板式光生物反应器中。该光生物反应器位于大学先进的煤炭与能源研究设施内，配备有加热和冷却系统。发光二极管、计算机控制器、气体混合装置以及用于检测细胞光密度、pH、溶解氧温度和溶解二氧化碳的分析仪。将烟道气与空气的混合气体泵入生物反应器，在OD730大于20时收获生物质。离心培养物后，收集藻类生物质并倒入托盘中进一步干燥。收获后，使用70%乙醇拆卸并彻底干燥清洁光生物反应器。首先，在玻璃瓶中接种藻类培养物，每瓶加入200毫升培养基，初始OD 730约为0.3；然后燃烧天然气，并将烟道气通过漏斗、冷凝管以及一个装有0.5升石灰石水浆的洗气瓶。烟道气进入藻类培养物的流量由质量流量控制器控制。烟气脉冲包含两种模式：烟气开启和烟气关闭，后一种模式下泵入的是空气。先前的研究表明，持续暴露于烟气会对小球藻的生长产生不利影响，同时减少二氧化碳的暴露；而随着时间推移，这种抑制作用会得到缓解。建立了一个动力学模型，用于测试三种避免气体抑制生长的方法。其一，保持较低的通气流速以降低传质条件；其二，在培养过程中间歇性地通入烟气脉冲。第三，将流入的二氧化碳组分控制在最佳水平。本模型所涉及的假设、方程和参数将不在此处列出，相关内容详见配套的实验方案文本。首先，为模型仿真构建一个 Simulink 文件。在 MATLAB 界面中选择“新建模型”以创建 Simulink 模型并打开库浏览器。在库浏览器中选择子系统模块，用于构建方程一和方程二的子系统。将一个子系统模块拖动到 Simulink 模型文件中。将其重命名为方程一，然后对方程二重复相同的步骤。在每个子系统中创建适当的模块和参数。双击方程一模块。从库浏览器中选择适当的模块，并使用表示计算顺序的箭头将它们连接起来。双击模块以设置参数，并对另一个子系统重复这些步骤。连接两个子系统，以表示模型方程一和方程二。如有必要，用箭头将一个子系统的输出连接到另一个子系统的输入。例如，溶解二氧化碳浓度是方程二子系统的输出，同时也是方程一子系统的输入。使用脉冲发生器模块作为方程二的输入，以模拟开关式的二氧化碳脉冲。使用常量模块作为表面光照输入值。双击模块以更改周期、时间和振幅等参数。在库浏览器中选择 M 模块。将所有输出连接到多路复用器（mux），然后将其连接到两个用于存储仿真结果的工作区模块。在顶部工具栏中设置仿真的停止时间。单击箭头按钮以启动仿真，仿真结果将被保存在 MATLAB 工作区中。最后，应用支持材料二中的 MATLAB 程序，采用动态优化方法来模拟最佳二氧化碳浓度曲线。本研究为深入理解烟气、气体流入与藻类生长之间的关系，建立了一个经验模型，用于模拟在烟气存在条件下的生物量增长。该模型中所使用的参数如本表所示。假设烟气中含有15%的二氧化碳。首先测试了二氧化碳传质速率对藻类生长的影响。在连续通入烟气处理条件下，第12天最终生物量浓度随传质速率变化的曲线表明，当传质速率为每小时0.17至0.18时，可有效减轻烟气对藻类生长的抑制作用。如果传质速率低于或高于最佳值，藻类的生长将受到抑制。此处显示的是动力学模型的方程四，其中 PG/V 表示生物反应器中曝气系统的单位体积功率消耗，UGS 表示气体在生物反应器中的表观流速，α、β 和 γ 是与混合条件相关的常数。该方程表明，降低培养体系中的曝气量和气体流量可减小传质系数。本表格显示了在第12天、15% flu气体条件下，不同表观气体流速或流量对生物量增长的影响。通常，较低的流速会减少flu气体的使用量和传质速率，从而避免二氧化碳对微藻生长的抑制作用。然而，若进一步降低生物反应器中的流速，传质系数将变得过小，无法为微藻生长提供足够的二氧化碳。该结果由本图中的蓝线显示，该图比较了不同传质速率下的生物量增长。在连续烟气处理条件下，蓝线代表 KLA 为每小时 0.017。黄线代表接近最优的 KLA，为每小时 0.17，黑线代表 KLA 为每小时 17。接下来，引入了一种开-关式烟气脉冲模式，以克服光生物反应器中烟气传质速率较高时可能引起的生长抑制问题。例如，当传质速率为每小时17次时，为优化烟气脉冲模式，测试了不同的开-关频率。模拟结果表明，高频烟气脉冲能够促进藻类生长。此前展示的该表格还表明，与连续向生物反应器中通入烟气相比，开-关控制模式消耗的烟气更少。第三，利用此处列出的模型参数计算了藻类最大生长所需的二氧化碳浓度分布。动态优化结果表明，在藻类生长过程中，气相中的最佳二氧化碳浓度应持续增加。模型模拟还表明，采用开-关式二氧化碳脉冲或控制最佳二氧化碳输入量，这两种方法在利用烟气促进藻类生长方面效果相当。该图显示了在最佳二氧化碳条件下生物量增长的比较，其中黄色线代表最佳二氧化碳曲线。红色线代表开关控制模式，即每10秒通气、7分钟停气；绿色线代表开关控制模式，即每10秒通气、7分钟停气；黑色线代表开关控制模式，即每1分钟通气、29分钟停气；蓝色线代表持续通入含15%二氧化碳的烟道气处理。该结果来自先前的一项研究，展示了采用不同方法进行生物量增长的实验比较。A组为气体开启10秒，气体关闭7分钟；B组为气体开启30分钟，气体关闭30分钟；C组为气体开启5小时，气体关闭7小时；D组为在摇瓶中培养。与连续通入烟道气处理或摇瓶培养相比，采用间歇性烟道气脉冲处理可实现更高的生物量生产。在开展基于烟道气的藻类生物过程时，重要的是利用计算机建模来设计最优的生长操作。完成此操作步骤后，可进行实验测试以验证模型预测结果。观看本视频后，您应能够充分理解如何建立传质与生化反应模型，以预测利用二氧化碳的生物量生长，并优化生长条件。需注意，该模型模拟仅适用于简化的均相系统。未来可以通过引入更复杂的流体力学来改进该模型。

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