Optimieren Rauchgas Einstellungen, um Mikroalgen in Photobioreaktoren Wachstum über Computer-Simulationen fördern

Das übergeordnete Ziel des folgenden Protokolls ist es, zu zeigen, dass die On-Off-Gas-Kontrolle das Wachstum von Mikroalgen auf dem Rauchgas durch computergestützte Simulationen verbessern kann, und Verfahren für die Algenkultivierung und das Scale-up zu demonstrieren. Dies wird erreicht, indem zunächst ein kinetisches Modell verwendet wird, um die Wachstumsbedingungen von Mikroalgen unter verschiedenen Stofftransferraten im Abgaskontrollmodus zu simulieren, und die hier gezeigten Kohlendioxid-Konzentrationsprofile sind die Modellgleichungen. Anschließend werden die Verfahren zur Züchtung von Algen und zur Ausweitung der LGA-Kultivierung demonstriert.

Anschließend werden die Algen unter Rauchgas in einem kleinen Photobioreaktor gezüchtet. Das Rauchgas wird durch natürliche Verbrennung erzeugt und seine Durchflussmengen werden durch ein Massendurchflussregelsystem geregelt, bevor es in das LGAL-System eingeleitet wird. Die Ergebnisse der Modellsimulationen zeigen, dass die On-Off-Gas-Kontrolle die Substrathemmung verringern und das Wachstum von Mikroalgen bei Grippe fördern kann.

wurde auch gezeigt, dass die Gas-Ein-Gas-Regelung den Einsatz von Rauchgas reduziert und die Energieeffizienz verbessert. Für den Bioprozess zeigen wir, dass die modellgesteuerte Algenkultivierung mit Rauchgasalgenprozessen in den Bereichen Bioenergie und Bioremediation nützlich sein kann, z. B. bei der Reduzierung von CO2-Emissionen aus industrieller Grippe, Gas, Biokraftstoffen oder biochemischer Produktion und der Entfernung giftiger Metallionen. In der Regel werden Bioverfahrenstechniker, die neu in der Modellsimulation sind, Schwierigkeiten haben, da sie viele Bedingungen in zeitaufwändigen Experimenten testen müssen.

Zum Beispiel können viele Faktoren das Algenwachstum beeinflussen und es ist schwierig, alle Bedingungen zu untersuchen. Mit der Computersimulation können wir Mikroalgenkulturen unter CO2-Licht- und Mischbedingungen verstehen und analysieren, um eine optimale Rauchgasbehandlung zu gestalten. Das Verfahren wird von Leon Hu, Amelia Chen, Yyou, ARU var, DNE und Larry Page vom Tang Laboratory vorgeführt.

Um mit diesem Verfahren zu beginnen, bereiten Sie das Nährmedium vor. Befolgen Sie das Rezept im begleitenden Manuskript und stellen Sie den mittleren pH-Wert auf sieben bis acht ein. Sterilisieren Sie das Nährmedium mit dem Autoklaven.

Als nächstes inokulieren Sie Chlorella Spirulina aus einer einzelnen Kolonie auf einer frischen Agarplatte in einen Schüttelkolben mit 50 Millilitern Medium mit einer sterilen Impfschlaufe, Kulturalgen bei 150 U/min und 30 Grad Celsius für sechs Tage. Überwachen Sie die Zelldichte mit einem Spektralphotometer, wenn sich die Zellen in der Mitte befinden. Log-Wachstumsphase mit OD 730 größer als eins.

50 Milliliter der Algenkultur werden in einen Zwei-Liter-Glaskolben überführt, der etwa einen Liter sterilisierte Kultur enthält. Medium Inkubieren Sie fünf Tage lang, wobei während der Inkubation Rauchgas aus der Erdgasverbrennung in die Kultur gepumpt wird. Nach fünf Tagen wird die eine Liter Algenkultur in eine 20-Liter-Glasballonflasche mit 15 Litern nicht sterilisierter Kultur umgefüllt.

Algen in mittlerer Kultur unter den gleichen Bedingungen wie oben angegeben für sechs Tage. Sechs Tage später wurden 15 Liter frische Algenkultur und 85 Liter nicht sterilisiertes Medium in einen Flachbildschirm-Photobioreaktor gegeben. In der fortschrittlichen Kohle- und Energieforschungsanlage der Universität ist der Photobioreaktor mit einem Heiz- und Kühlsystem ausgestattet.

Leuchtdioden, eine Computersteuerung, ein Gasgemisch und Analysatoren für die optische Zelldichte, den pH-Wert, den gelösten Sauerstoff und das gelöste Kohlendioxid. Pumpen Sie das Rauchgas-Luft-Gemisch in den Bioreaktor, ernten Sie die Biomasse bei OD 730 größer als 20. Nach dem Zentrifugieren der Kulturen wird die Algenbiomasse aufgefangen und zur weiteren Trocknung in eine Schale gegossen.

Nach der Ernte den Photobioreaktor zerlegen und gründlich mit 70 % Ethanol chemisch reinigen. Beginnen Sie diese Demonstration, indem Sie Algenkulturen mit einem anfänglichen OD 730 von etwa 0,3 in Glasflaschen mit 200 Millilitern Medium pro Flasche inokulieren, Erdgas verbrennen und das Rauchgas durch einen Trichter, ein Kondensatorrohr und eine 0,5-Liter-Waschflasche mit einer Wasserkalksteinaufschlämmung pumpen. Der Rauchgasstrom in die Algenkultur wird durch die Massendurchflussregler geregelt.

Rauchgasimpulse umfassen zwei Modi, Rauch, Gas ein und Rauchgas aus, wobei letzterer Modus stattdessen Luft pumpt. Frühere Studien haben gezeigt, dass eine kontinuierliche Exposition gegenüber Rauchgasen das Wachstum von Chlorella negativ beeinflusst und gleichzeitig die Kohlendioxidbelastung verringert. Mit der Zeit wird diese Hemmung gelindert.

Es wurde ein kinetisches Modell entwickelt, um drei Methoden zur Vermeidung von Wachstumshemmungen durch Gas zu testen. Erstens, eine niedrige Flussrate in die Kultur zu halten, um den Massentransferzustand zu reduzieren. Zwei Ein-Aus-Impulse von Rauchgas in die Kultur.

Drittens, die Kontrolle der Zusammensetzung des zufließenden Kohlendioxids auf dem optimalen Niveau. Die Annahmen, Gleichungen und Parameter, die in diesem Modell enthalten sind, werden hier nicht vorgestellt, sondern im begleitenden Protokolltext diskutiert. Erstellen Sie zunächst eine Simulink-Datei für die Modellsimulation.

Wählen Sie auf der MATLAB-Benutzeroberfläche die Option Neues Modell datei, um ein Simulink-Modell zu erstellen und den Bibliotheksbrowser zu öffnen. Wählen Sie im Bibliotheksbrowser Subsystemblock aus, um die Subsysteme für Gleichung eins und zwei zu erstellen. Ziehen Sie einen Subsystemblock in die Simulink-Modelldatei.

Ändern Sie den Namen in Gleichung eins, und wiederholen Sie dann die gleichen Schritte für Gleichung zwei. Erstellen Sie in jedem Subsystem geeignete Blöcke und Parameter. Doppelklicken Sie auf den ersten Block der Gleichung.

Wählen Sie die entsprechenden Blöcke aus dem Bibliotheksbrowser aus und verbinden Sie sie mit Pfeilen, die die Berechnungsreihenfolge kennzeichnen. Doppelklicken Sie auf die Blöcke, um die Parameter einzurichten, und wiederholen Sie diese Schritte für das andere Subsystem. Verknüpfen Sie die beiden Subsysteme, um die Modellgleichungen eins und zwei darzustellen.

Verbinden Sie den Ausgang eines Subsystems ggf. durch Pfeil mit dem Eingang des anderen Subsystems. Zum Beispiel ist die Konzentration des gelösten Kohlendioxids die Ausgabe im Subsystem der zweiten Gleichung und auch die Eingabe des Subsystems der ersten Gleichung. Verwenden Sie den Impulsgeneratorblock als Eingabe für Gleichung zwei, um die Ein-Aus-Kohlendioxidimpulse zu simulieren.

Verwenden Sie einen konstanten Block als Eingabewert für das Oberflächenlicht. Doppelklicken Sie auf die Blöcke, um die Parameter wie Periode, Zeit und Amplitude zu ändern. Wählen Sie im Bibliotheksbrowser den M-Block aus.

Verbinden Sie alle Ausgänge mit mux, und verbinden Sie sie dann mit zwei Arbeitsbereichsblöcken, in denen die simulierten Ergebnisse gespeichert sind. Definieren Sie die Stoppzeit der Simulation in der oberen Symbolleiste. Klicken Sie auf die Pfeilschaltfläche, um die Simulation zu starten, und die Ergebnisse werden im MATLAB-Arbeitsbereich gespeichert.

Wenden Sie schließlich das MATLAB-Programm in unterstützendem Material zwei an, um einen dynamischen Optimierungsansatz durchzuführen, um optimale Kohlendioxidkonzentrationen zu profilieren. Um den Zusammenhang zwischen Grippe, Gaseintrag und Algenwachstum besser zu verstehen, wurde in dieser Studie ein empirisches Modell entwickelt, um das Biomassewachstum in Gegenwart von Rauchgas zu simulieren. Die in diesem Modell verwendeten Parameter sind in dieser Tabelle aufgeführt.

Es wird davon ausgegangen, dass das Rauchgas 15 % Kohlendioxid enthält. Zunächst wurde der Einfluss der Stofftransportrate von Kohlendioxid auf das Algenwachstum getestet. Die resultierende Grafik der endgültigen Biomassekonzentration an Tag 12 in Abhängigkeit von der Stofftransportrate bei kontinuierlicher Rauchgasbehandlung zeigt, dass eine optimale Stofftransportrate von 0,17 bis 0,18 pro Stunde in der Lage ist, die Rauchgashemmung des Algenwachstums zu reduzieren.

Ist die Stofftransportrate niedriger oder höher als der optimale Wert, wird das Algenwachstum reduziert. Hier ist Gleichung vier des kinetischen Modells dargestellt, wobei PG über V der Stromverbrauch des belüfteten Systems im Bioreaktor ist, UGS ist die oberflächliche Geschwindigkeit des Gasflusses durch den Bioreaktor und alpha, beta und gamma sind Konstanten, die sich auf die Mischbedingungen beziehen. Diese Gleichung deutet darauf hin, dass die Abnahme der Belüftung und des Gasflusses durch die Kultur den Stoffübergangskoeffizienten verringern kann.

Diese Tabelle zeigt das Biomassewachstum mit 15 % Rauchgas am Tag 12 unter verschiedenen oberflächlichen Gasströmungsgeschwindigkeiten oder Durchflussraten. Im Allgemeinen reduziert eine niedrige Durchflussrate den Rauchgasverbrauch und die Stofftransportrate, wodurch die Hemmung des Kohlendioxidwachstums durch Kohlendioxid verhindert wird. Eine weitere Verringerung der Durchflussrate durch den Bioreaktor führt jedoch dazu, dass der Stoffübergangskoeffizient zu klein wird, um genügend Kohlendioxid für das lgal-Wachstum bereitzustellen.

Dies wird durch die blaue Linie in dieser Grafik dargestellt, die das Biomassewachstum mit verschiedenen Stofftransferraten vergleicht. Bei kontinuierlicher Rauchgasbehandlung stellt die blaue Linie einen KLA von 0,017 pro Stunde dar. Die gelbe Linie stellt einen nahezu optimalen KLA von 0,17 pro Stunde dar, und die schwarze Linie stellt einen KLA von 17 pro Stunde dar.

Als nächstes wurde ein Ein-Aus-Rauchgasimpulsmodus eingeführt, um die Wachstumshemmung zu überwinden. Wenn die Rauchgasmassentransferrate im Photobioreaktor hoch war, beispielsweise 17 pro Stunde, um den Rauchgasimpulsmodus zu optimieren, wurden verschiedene Ein-Aus-Frequenzen getestet. Die Simulation zeigt, dass hochfrequente Rauchgasimpulse in der Lage sind, das Algenwachstum zu fördern. Diese Tabelle, die zuvor gezeigt wurde, zeigt auch, dass der Ein-Aus-Modus weniger Rauchgas verbraucht als die kontinuierliche Einspeisung von Grippe in den Bioreaktor

Drittens wurden Kohlendioxid-Konzentrationsprofile für maximales Algenwachstum unter Verwendung der hier aufgeführten Modellparameter berechnet. Der Ansatz der dynamischen Optimierung zeigt, dass die optimalen Kohlendioxidkonzentrationen in der Gasphase während des lgal-Wachstums kontinuierlich erhöht werden sollten. Die Modellsimulation zeigt auch, dass sowohl die Ein-Aus-Kohlendioxid-Impulse als auch die Steuerung des optimalen Kohlendioxideintrags gleichermaßen gute Methoden sind, um das LGA-Wachstum mit Rauchgas zu fördern.

Diese Grafik zeigt einen Vergleich des Biomassewachstums unter einem optimalen Kohlendioxidprofil, das durch die gelbe Linie dargestellt wird. Die Ein-Aus-Frequenz von 10 Sekunden, Gas auf fünf Minuten, Gas aus, dargestellt durch die rote Linie, Ein, Aus, Steuerung, auf einer Frequenz von 10 Sekunden, Gas auf Sieben, Gas aus, dargestellt durch die grüne Linie, Ein, Aus, Steuerung, auf eine Häufigkeit von einer Minute, Gas auf 29 Minuten, Gas aus, dargestellt durch die schwarze Linie, und die kontinuierliche Behandlung mit Rauchgas mit einem Kohlendioxidgehalt von 15 %, dargestellt durch die blaue Linie. Diese letzte Abbildung aus einer früheren Studie zeigt einen experimentellen Vergleich des Biomassewachstums mit verschiedenen Ansätzen.

A ist 10 Sekunden, Gas auf sieben Minuten, Gas aus B ist 30 Minuten, Gas auf 30 Minuten, Gas aus C ist fünf Stunden Gas auf sieben Stunden Gas aus und D ist Kultivierung in Schüttelkolben. Im Vergleich zu einer kontinuierlichen Rauchgasreinigung oder einer Schüttelkolbenkultur wird mit den Ein-Aus-Rauchgasimpulsen eine höhere Biomasseproduktion erreicht. Wenn Sie versuchen, einen auf Rauchgas basierenden Algo-Bioprozess zu entwickeln, ist es wichtig, Computermodelle zu verwenden, um optimale Wachstumsvorgänge zu entwerfen.

Im Anschluss an dieses Verfahren können experimentelle Tests durchgeführt werden, um die Modellvorhersagen zu validieren. Nachdem Sie sich dieses Video angesehen haben, sollten Sie ein gutes Verständnis dafür haben, wie Sie ein Stofftransport- und Bioreaktionsmodell aufbauen können, um das Wachstum von Biomasse mit CO2 vorherzusagen und die Wachstumsbedingungen zu optimieren. Beachten Sie, dass die Modellsimulation nur für ein vereinfachtes homogenes System gilt.

Das Modell kann in Zukunft durch eine ausgefeiltere Strömungsmechanik verbessert werden.