לייעל ארובות הגדרות גז לקידום Microalgae צמיחה בphotobioreactors באמצעות הדמיות מחשב
1 באוקטובר 2013
גז פליטה מתחנות כוח הוא CO 2 מקור זול לצמיחת אצות. בנינו "גז פליטה לאצות טיפוח" אב טיפוס של מערכות ותיארו כיצד בהיקף של עד תהליך טיפוח האצות. אנחנו הדגמנו את השימוש במודל ביו תגובת העברה המוני כדי לדמות ולעצב את הפעולה האופטימלית של גז פליטה לצמיחה של sp כלורלה. בצילום bioreactors אצות.
המטרה הכללית של הפרוטוקול הבא היא להראות כי בקרה על גז הפליטה (off gas control) יכולה לשפר את צמיחת המיקרו-אצות על גז תאשורה באמצעות סימולציות חישוביות, ולהדגים נהלים לגידול אצות ולהגדלת קנה המידה של הגידול. מטרה זו מושגת תחילה באמצעות שימוש במודל קינטי לסימולציה של תנאי צמיחה של מיקרו-אצות תחת שיעורי מעבר מסה שונים במצבי בקרה של גז הפליטה ופרופילי ריכוזי פחמן דו-חמצני; כאן מוצגות משוואות המודל. לאחר מכן, מוצגים הנהלים לגידול אצות ולהגדלת קנה המידה של גידול אצות.
לאחר מכן, האצות גדלות תחת גז פגס (flu gas) בתוך פוטו-ביוראקטור קטן. גז הפגס נוצר באמצעות בעירה טבעית, וקצבי הזרימה שלו נשלטים על ידי מערכת בקרת זרימה המונית לפני שהוא מוחדר למערכת האצות. תוצאות הסימולציות של המודל מראות כי בקרה על גז הפליטה (off gas) יכולה להפחית עיכוב של תסביס (substrate inhibition) ולעודד צמיחה של מיקרו-אצות עם גז הפגס.
הוכח כי בקרה של כיבוי והדלקה של הגז מפחיתה את השימוש בגזי פליטה ומשפרת את יעילות האנרגיה. עבור התהליך הביולוגי, אנו מדגימים כי גידול אצות המונחה על ידי מודל עם תהליכי אצות המשתמשים בגזי פליטה יכול להיות מועיל בתחומי הביו-אנרגיה והביו-סננציה, כגון הפחתת פליטות CO2 מגזי פליטה תעשייתיים, ייצור דלק ביולוגי או כימיקלים ביולוגיים, והסרה של יוני מתכת רעילים. באופן כללי, מהנדסי ביו-תהליכים שאינם בקיאים בסימולציות מודל יתקשרו בכך, שכן עליהם לבחון תנאים רבים באמצעות ניסויים הגוזלים זמן רב.
לדוגמה, גורמים רבים עשויים להשפיע על צמיחת אצות וקושי רב הוא לבחון את כל התנאים. באמצעות הסימולציה המחשבית, אנו יכולים להבין ולנתח תרביות של מיקרואצות תחת תנאי CO2, תאורה וערבוב, כך שנוכל לתכנן טיפול אופטימלי בגזי פליטה. את הפרוצדורה ידגימו Leon Hu, Amelia Chen, Yyou, ARU var, DNE ו-Larry Page ממעבדה Tang Laboratory.
כדי להתחיל בהליך זה, הכינו את מצע הגידול. בהתאם למתכון המופיע בכתב היד המצורף, כווןנו את ה-pH של המצע לערך שבין שבעה לשמונה. סטריליזו את מצע הגידול באמצעות אוטוקלאב.
בשלב הבא, העבירו תרבית של chlorella spirulina מקולוניה בודדת ממעטפת אגר רעננה לבקבוק ניעור המכיל 50 milliliters מתווך, באמצעות לולאת הזרקה סטרילית. גדלו את תרבית האצות ב-150 RPM ובטמפרטורה של 30 degrees Celsius למשך שישה ימים. עקבו אחר צפיפות התאים באמצעות ספקטרופוטומטר; כאשר התאים נמצאים באמצע שלב הצמיחה הלוגריתמי, ערך ה-OD 730 יהיה גבוה מ-1.
העבירו 50 milliliters של תרבית האצות לבקבוק זכוכית בנפח שני ליטר המכיל כליטר אחד של תרבית סטרילית. הדגירו במשך חמישה ימים תוך כדי הזרמת גז פליטה מבעירה של גז טבעי אל התרבית במהלך ההדגרה. לאחר חמישה ימים, העבירו את ליטר תרבית האצות לתוך carboy זכוכית בנפח 20 ליטר המכיל 15 ליטרים של תרבית שאינה סטרילית.
גדלו את תרבית האצות במצע באותם תנאים שצוינו קודם לכן למשך שישה ימים. לאחר שישה ימים, העבירו 15 ליטר של תרבית אצות טרייה ו-85 ליטר של מצע לא סטרילי לתוך פוטו-ביוראקטור בעל לוחות שטוחות. במתקן אוניברסיטאי למחקר מתקדם בפחם ובאנרגיה, הפוטו-ביוראקטור מצויד במערכת חימום וקירור.
דיודות פולטות אור, בקר מחשב, תערובת גזים ומנתחים לצפיפות אופטית של תאים, pH, חמצן מומס, טמפרטורה ופחמן דו-חמצני מומס. שאיבה של תערובת גזי הפליטה והאוויר אל תוך הביוריאקטור, וקצירת הביומסה כאשר ה-OD 730 גבוה מ-20. לאחר צנטריפוגציה של התרביות, אסוף את הביומסה האצות ושפוך אותה לתבנית לצורך ייבוש נוסף.
לאחר הקציר, פרקו ונקהו ביסודיות וללא שאריות של לחות את הפוטו-ביוראקטור באמצעות 70% ethanol. התחילו את ההדגמה על ידי הדבקת תרביות אצות ב-OD 730 ראשוני של כ-0.3 בבקבוקי זכוכית המכילים 200 milliliters של מצע לכל בקבוק, שרפו גז טבעי ושאבו את גזי הפליטה דרך משפך, צינור מעבה ובקבוק שטיפה של 0.5 liter המכיל תמיסת סיד limestone.
פולסי גזי פליטה כוללים שני מצבים: גז פליטה פעיל וגז פליטה כבוי, כאשר במצב האחרון נשאב אוויר במקום זאת. מחקרים קודמים הצביעו על כך שחשיפה רציפה לגזי פליטה משפיעה לרעה על צמיחת chlorella, בעוד שחשיפה מופחתת לפחמן דו-חמצני מקטינה את ההשפעה. הזמן מקל על עיכוב זה.
פותח מודל קינטי כדי לבחון שלוש שיטות למניעת עיכוב גדילה על ידי גז. הראשונה, שמירה על קצב זרימה נמוך לתוך התרבית כדי להפחית את תנאי העברת המסה. השנייה, פולסים של הדלקה וכיבוי של גז זרימה לתוך התרבית.
שלוש, בקרת הרכבי הפחמן הדו-חמצני בזרימה הנכנסת ברמה האופטימלית. ההנחות, המשוואות והפרמטרים המעורבים במודל זה לא יוצגו כאן, אך הם נידונים בטקסט הפרוטוקול הנלווה. כדי להתחיל, בנה קובץ Simulink לסימולציית המודל.
בחרו ב-file new model בממשק MATLAB כדי ליצור מודל Simulink ולהפתח את סייר הספריות (library browser). בחרו בבלוק subsystem בסייר הספריות כדי ליצור את תתי-המערכות עבור משוואה אחת ושתיים. גררו בלוק subsystem אחד לקובץ מודל ה-Simulink.
שנה את שמו למשוואה אחת ולאחר מכן חזור על אותם שלבים עבור משוואה שתיים. צור בלוקים ופרמטרים מתאימים בכל תת-מערכת. לחץ פעמיים על בלוק המשוואה אחת.
בחרו בלוקים מתאימים מדפדפן הספריה וחברו אותם באמצעות חצים המציינים את רצף החישוב. לחצו פעמיים על הבלוקים כדי להגדיר את הפרמטרים וחזרו על שלבים אלו עבור תת-המערכת השנייה. קשרו בין שתי תתי-המערכות כדי לייצג את משוואות המודל אחת ושתיים.
חברו את הפלט של תת-מערכת אחת לכניסה של תת-המערכת השנייה באמצעות חץ במידת הצורך. לדוגמה, ריכוז הפחמן הדו-חמצני המומס הוא הפלט בתת-המערכת של משוואה שתיים וגם הכניסה לתת-המערכת של משוואה אחת. השתמשו בבלוק מחולל פולסים (pulse generator) כקלט עבור משוואה שתיים כדי לדמות פולסים של הפעלה וכיבוי של פחמן דו-חמצני.
השתמש בבלוק קבוע (constant block) כערך קלט האור לפני השטח. לחץ פעמיים על הבלוקים כדי לשנות פרמטרים כגון המחזוריות, הזמן והאמפליטודה. בחר בבלוק M בדפדפן הספריה.
חבר את כל המוצאים ל-mux ולאחר מכן חבר אותו לשני בלוקי workspace השומרים את תוצאות הסימולציה. הגדר את זמן העצירה (Stop time) של הסימולציה בסרגל הכלים העליון. לחץ על כפתור החץ כדי להתחיל את הסימולציה, והתוצאות יישמרו ב-MATLAB workspace.
לבסוף, השתמש בתוכנת MATLAB המופיעה בחומרי העזר השנייה כדי לבצע גישה של אופטימיזציה דינמית לאפיון ריכוזי פחמן דו-חמצני אופטימליים. במחקר זה, כדי להבין טוב יותר את הקשר בין גזי הפליטה, זרימת הגז וצמיחת האצות, פותח מודל אמפירי לסימולציית צמיחת ביומסה בנוכחות גזי פליטה. הפרמטרים המשמשים במודל זה מוצגים בטבלה זו.
הנחה היא שגז פליטה מכיל 15% carbon dioxide. ראשית, נבדקה ההשפעה של קצב מעבר המסה של carbon dioxide על צמיחת אצות. הגרף שהתקבל של ריכוז הביומסה הסופי ביום 12 כפונקציה של קצב מעבר המסה תחת טיפול רציף בגז פליטה, מעיד כי קצב מעבר מסה אופטימלי של 0.17 עד 0.18 לשעה מסוגל להפחית את עיכוב צמיחת האצות הנגרם מגז הפליטה.
אם קצב מעבר המסה יהיה נמוך או גבוה מהערך האופטימלי, גדילת האצות תפחת. מוצגת כאן משוואה ארבע של המודל הקינטי, שבה PG over V היא צריכת ההספק של המערכת המאווררת בביוראקטור, UGS היא המהירות השטחית של זרימת הגז דרך הביוראקטור, ו-alpha, beta ו-gamma הם קבועים הקשורים לתנאי הערבוב. משוואה זו מרמזת כי הפחתה של האוורור ושל זרימת הגז דרך התרבית עשויה להפחית את מקדם מעבר המסה.
טבלה זו מציגה צמיחת מסה ביולוגית עם 15% flu gas ביום 12 תחת מהירויות זרימה שפתיות שונות של הגז או סביבות זרימה שונות. באופן כללי, קצב זרימה נמוך מפחית את השימוש ב-flu gas ואת קצב מעבר המסה, דבר המונע עכבה של פחמן דו-חמצני לצמיחת אצות. עם זאת, הפחתה נוספת של קצב הזרימה דרך הביוראקטור תגרום למקדם מעבר המסה להיות קטן מדי מכדי לספק מספיק פחמן דו-חמצני לצמיחת האצות.
דבר זה מוצג על ידי הקו הכחול בגרף זה, המשווה בין צמיחת ביומסה לבין קצבי מעבר מסה שונים. תחת טיפול רציף בגזי תשבניות, הקו הכחול מייצג KLA של 0.017 לשעה. הקו הצהוב מייצג KLA קרוב לאופטימלי של 0.17 לשעה, והקו השחור מייצג KLA של 17 לשעה.
בשלב הבא, הונהג מצב פעימות הפסקה (on-off) של גז זרימה כדי להתגבר על עיכוב בצמיחה במקרה שקצב מעבר החומר של גז הזרימה היה גבוה בביוראקטור הפוטו-כימי, למשל, 17 לשעה. כדי למקסם את מצב פעימות גז הזרימה, נבחנו תדרי הפסקה שונים. הסימולציה מראה כי פעימות גז זרימה בתדר גבוה מסוגלות לקדם את צמיחת האצות. טבלה זו, שהוצגה קודם לכן, מצביעה גם על כך שמצב בקרת הפסקה משתמש בפחות גז זרימה מאשר הזנה רציפה של גז זרימה לביוראקטור.
שלישית, חלקי פרופילים של ריכוזי פחמן דו-חמצני לצמיחה מקסימלית של אצות חושבו באמצעות פרמטרי המודל המפורטים כאן. גישת האופטימיזציה הדינמית מראה כי ריכוזי הפחמן הדו-חמצני האופטימליים במופע הגזי צריכים להגביר את רמתם באופן רציף במהלך צמיחת האצות. סימולציית המודל מראה גם כי הן פולסים של פחמן דו-חמצני במצב פעיל/כבוי והן בקרה של הזנת פחמן דו-חמצני אופטימלית הן שיטות יעילות באותה מידה לקידום צמיחת אצות באמצעות גז פליטה.
גרף זה מציג השוואה של גידול biomass תחת פרופיל פחמימות דו-חמצני אופטימלי המיוצג על ידי הקו הצהוב. תדר הפעלה וכבוי של 10 שניות של זרימת גז וחמש דקות ללא זרימת גז מיוצג על ידי הקו האדום; בקרת הפעלה וכבוי בתדר של 10 שניות של זרימת גז ושבע דקות ללא זרימת גז מיוצגת על ידי הקו הירוק; בקרת הפעלה וכבוי בתדר של דקה אחת של זרימת גז ו-29 דקות ללא זרימת גז מיוצגת על ידי הקו השחור; והטיפול הרציף בגז פליטה המכיל 15% carbon dioxide מיוצג על ידי הקו הכחול. איור סופי זה ממחקר קודם מציג השוואה ניסויית של גידול biomass באמצעות גישות שונות.
A הוא 10 שניות של הזרקת גז ומול שבע דקות ללא גז, B הוא 30 דקות הזרקת גז ומול 30 דקות ללא גז, C הוא חמש שעות הזרקת גז ומול שבע שעות ללא גז, ו-D הוא גידול בבקבוקי שקיש (shaking flasks). בהשוואה לטיפול רציף בגז פליטה או לתרבית בבקבוקי שקיש, הושגה תנובה גבוהה יותר של ביומסה באמצעות פולסים של גז פליטה במצב הפעלה/כיבוי (on-off). בעת תכנון ביו-תהליך אצות מבוסס גז פליטה, חשוב להשתמש במידול ממוחשב כדי לתכנן את תנאי הגידול האופטימליים.
בעקבות פרוצדורה זו, ניתן לבצע בדיקות ניסיוניות כדי לתקף את תחזיות המודל. לאחר צפייה בסרטון זה, תגבירו את הבנתכם לגבי האופן שבו בונים מודל של מעבר מסה ותגובה ביולוגית לניבוי צמיחת ביומסה עם CO2 ולאופטימיזציה של תנאי הצמיחה. זכרו כי סימולציית המודל מיועדת למערכת הומוגנית מפושטת בלבד.
ניתן לשפר את המודל בעתיד על ידי הוספת מכניקה של נוזלים מתוחכמת יותר.
צפו בתמליל המלא וקבלו גישה לאלפי סרטונים מדעיים
סקירה כללית
מחקר זה מדגים את השימוש בגז פליטה מתחנות כוח כמקור חסכוני של CO2 לצמיחת אצות. הוא סוקר את פיתוחו של מערכת אבטיפוס לגידול אצות ואת יישום מודל ביו-ריאקטור להעברת מסה לצורך אופטימיזציה של תנאי הצמיחה של .Chlorella sp בפוטו-ביוראקטורים.
מרכיבי מפתח של המחקר
תחום מדעי
- גידול אצות
- תכנון ביו-ריאקטור
- ניצול פחמן דו-חמצני
רקע
- גז פליטה הוא תוצר לוואי של תהליכי בעירה.
- מיקרואצות יכולות לנצל CO2 לצורך גדילה, דבר ההופך אותן לפתרון פוטנציאלי ללכידת פחמן.
- אופטימיזציה של תנאי הגדילה יכולה להגביר את ייצור הביומסה של אצות.
- מודלים של מעבר חומרים יכולים לסייע בהבנה ובשיפור של מערכות לגידול אצות.
מטרת המחקר
- להדגים את יעילותו של גז פליטה בקידום צמיחת מיקרואצות.
- לפתח מערכת גידול אצות ניתנת להרחבה (scalable).
- להשתמש בסימולציות מחשוב לאופטימיזציה של תנאי הצמיחה.
שיטות שנעשה בהן שימוש
- פיתוח מודל קינטי לסימולציה של צמיחת אצות.
- בקרה של קצבי זרימת גזי הפליטה באמצעות מערכת לבקרת זרימת מסה.
- הטמעה של פוטו-ביוראקטורים קטנים לגידול אצות.
- ניתוח של עיכוב תשתית וקידום צמיחה באמצעות סימולציות.
תוצאות עיקריות
- סימולציות מעידות כי בקרה על זרימת הגזים (off gas) יכולה להגביר את צמיחת המיקרואצות.
- שיעורי זרימה מבוקרים של גזי פליטה מפחיתים עיכוב של התשתית (substrate inhibition).
- מערכות אב-טיפוס מדגימות בהצלחה צמיחת אצות תוך שימוש בגזי פליטה.
- התוצאות תומכות בהיתכנות של הגדלה (scaling up) של תהליכי גידול אצות.
מסקנות
- גז פליעות הוא מקור CO2 רשמי ומתאים לגידול אצות.
- אופטימיזציה של זרימת הגז והריכוז שלו יכולה לשפר באופן משמעותי את שיעורי הצמיחה.
- גישה זו עשויה לתרום ללכידה בת-קיימא של פחמן ולהפקה של ביומסה.
שאלות נפוצות
רלוונטיות תעשייתית במישור הניהולי
בקרה דינמית של אספקת גז פליטה בפוטו-ביוריאקטורים מאפשרת אופטימיזציה חזיונית של צמיחת מיקרו-אצות, המשפיעה ישירות על קווי ייצור מבוססי ביו-מסה ועל אסטרטגיות לניצול פחמן. סימולציה מונחית-מודל של מעבר גזים ומשטרי פולסים תומכת בהפחתת סיכונים מכניסטית וביכולת הרחבה תפעולית לפיתוח ביו-תהליכים. יכולות אלו הן קריטיות לקידום ייצור חומרי גלם בני-קיימא ולשילוב לכידת פחמן בתיקי ייצור ביו-טכנולוגיים.
יישומים אסטרטגיים במחקר ופיתוח בביופארמה
גילוי מוקדם ותיקוף מטרה
- מידול קינטיקה של מעבר גזים מבהיר את הקשר בין אספקת CO2 לבין ספי גידול ביולוגיים.
- אופטימיזציה מונחית-סימולציה מפחיתה את העומס הניסויי ומאיצה את בדיקת ההשערות עבור פרמטרי תהליך.
- גישות לאופטימיזציה דינמית תומכות בהפחתת סיכונים מכניסטית של השפעות עיכוב על ידי substrat.
סריקה ופיתוח בדיקה
- תוצרי סימולציה שעברו תיקוף מסייעים בתכנון של בדיקות גידול ניתנות לשחזור ובעלות יכולת הרחבה עבור מיקרואצות.
- מידול כמותי מאפשר סטנדרטיזציה של זרימת גז ותנאי תאורה במגוון פלטפורמות סריקה.
- בדיקה של משטרי פולסים תומכת בהערכה רחבה של משתני תהליך עבור ייצור דלק ביו או כימיקלים ביולוגיים בשלבים הבאים.
מחקר תרגומי ופרה-קליני
- סנכרון בין המודל לניסוי מבטיח רציפות תרגומית מהסימולציה ועד לגידול בקנה מידה ראשוני (pilot-scale).
- אסטרטגיות בקרה דינמיות מאפשרות קידום של תהליכים ביולוגיים לעבר יישום תעשייתי תוך התאמה לסיכונים.
- שילוב של מודלים של מעבר חומר ועוצמת אור תומך בביטחון חיזואי בתרחישי הגדלת קנה מידה (scale-up).
שילוב תהליכי עבודה וצינור עיבוד
גישה זו, המונחית על ידי סימולציה, מתאימה לממשק שבין פיתוח תהליכים וייצור ביולוגי מוקדם, ובכך היא מגשרת בין ביולוגיה של גילוי לבין ייצור ברת-הרחבה.
- ביולוגיה של גילוי: מאפשרת בדיקה מונחית-השערה של השפעות אספקת CO2 על צמיחת מיקרואצות.
- סריקה: מספקת פלטים כמותיים להשוואת משטרי פולסי גז וקצבי מעבר מסה.
- אנליטיקה: מספקת תחזיות מבוססות-מודל של תנובת ביומסה תחת הגדרות תפעוליות משתנות.
- מחקר תרגומי: תומכת ברציפות מסימולציית מעבדה ועד לתיקוף בקנה מידה פיילוטי.
- שימוש חוזר ארגוני: מבססת מסגרת מידול ניתנת לשימוש חוזר לאופטימיזציה של ביו-תהליכים של גז-נוזל.
השפעה תפעולית וארגונית
- ערך מדעי: מגביר את הביטחון החזוי בבחירת פרמטרי תהליך ובתוצאות ביולוגיות.
- ערך תפעולי: משפר את הסטנדרטיזציה, השחזוריות והיכולת להרחבה (scalability) של פרוטוקולי טיפוח.
- ערך אסטרטגי: משפר את קבלת ההחלטות בנושאי התקדמות או עצירה (go/no-go) ואת הקצאת ההון לפיתוח תהליכים ביולוגיים.
- השפעה על הפורטפוליו: מאפשר תיעדוף מותאם סיכונים של פלטפורמות ייצור ברות-קיימא.
שיקולי יישום
- נדרשת מומחיות במידול קינטי, מעבר מסה ותפעול פוטו-ביוראקטורים.
- נדרשת גישה לכלים חישוביים (למשל, MATLAB/Simulink) ומכשור אנליטי לצורך תיקוף.
- סטנדרטיזציה חוצת-צוותים של זרימת גז ופרמטרי תאורה חיונית להבטחת השחזוריות.
- התאמה לזני מיקרו-אצות שונים או לגאומטריות שונות של רכאורים עשויה לדרוש כיול מחדש של המודל.
- הנחות המודל מגבילות אקסטrapולציה ישירה למערכות לא הומוגניות או למערכות בקנה מידה תעשייתי.
