Semi-Industrial High Rate Algal Ponds에서 Microalgae-Bacterial System을 사용하여 바이오 가스 정화

요약

대기 오염은 모든 유기체의 삶의 질에 영향을 미칩니다. 여기에서는 바이오가스 처리(이산화탄소와 황화수소의 동시 제거)를 위한 미세조류 생명공학의 사용과 준공업용 개방형 고속 조류 연못을 통한 바이오메탄 생산 및 처리 효율, pH, 용존 산소 및 미세조류 성장에 대한 후속 분석에 대해 설명합니다.

초록

최근 몇 년 동안 바이오 가스를 바이오 메탄으로 정제하는 많은 기술이 등장했습니다. 이 정화는 이산화탄소 및 황화수소와 같은 오염 가스의 농도를 감소시켜 메탄의 함량을 증가시키는 것을 수반합니다. 이 연구에서는 미세조류 재배 기술을 사용하여 돼지 산업의 유기 폐기물에서 생성된 바이오가스를 처리하고 정제하여 즉시 사용할 수 있는 바이오메탄을 얻었습니다. 배양 및 정제를 위해 흡수-탈착 컬럼 시스템과 결합된 2개의 22.2m3 개방형 연못 광생물반응기를 멕시코 San Juan de los Lagos에 설치했습니다. 가장 높은 제거 효율을 얻기 위해 여러 재순환 액체/바이오가스 비율(L/G)을 테스트했습니다. pH, 용존 산소(DO), 온도 및 바이오매스 성장과 같은 다른 매개변수를 측정했습니다. 가장 효율적인 L/Gs는 1.6 및 2.5였으며, 그 결과_CO2 에서 각각 6.8%vol 및 6.6%vol 조성으로 처리된 바이오가스 폐수가 생성되었으며_H2S에 대한 제거 효율은 최대 98.9%일 뿐만 아니라_O2 오염 값은 2%vol 미만으로 유지되었습니다. 우리는 pH가 미세조류의 광합성 과정에 참여하고 산성 특성으로 인해 용해될 때 pH를 변화시킬 수 있는 능력 때문에 재배 중에 L/G보다_CO2 제거를 크게 결정한다는 것을 발견했습니다. DO와 온도는 각각 광합성의 밝고 어두운 자연 주기와 하루 중 시간에서 예상대로 진동했습니다. 바이오매스 성장은 CO₂ 및 영양분 공급과 반응기 수확에 따라 다양했습니다. 그러나 이러한 추세는 여전히 성장할 준비가 되어 있었습니다.

서론

최근 몇 년 동안 바이오 가스를 바이오 메탄으로 정제하여 비 화석 연료로 사용을 촉진하여 제거 할 수없는 메탄 배출을 완화하는 여러 기술이 등장했습니다¹. 대기 오염은 특히 도시화 된 지역에서 세계 인구의 대부분에게 영향을 미치는 문제입니다. 궁극적으로 전 세계 인구의 약 92%가 오염된 공기를 마시고 있습니다². 라틴아메리카에서 대기오염률은 대부분 연료의 사용으로 인해 발생하며, 2014년에는 대기오염의 48%가 전기 및 열 생산 부문에서 발생했다³.

지난 10년 동안 대기 중 오염 물질과 사망률 증가 사이의 관계에 대한 연구가 점점 더 많이 제안되어 특히 어린이 인구에서 두 데이터 세트 사이에 강한 상관 관계가 있다고 주장합니다.

대기 오염의 지속을 피하는 방법으로 몇 가지 전략이 제안되었습니다. 그 중 하나는 풍력 터빈 및 광전지를 포함한 재생 가능 에너지 원의 사용으로, 대기 중으로의 CO₂ 방출을 감소시킵니다 ^4,5. 또 다른 재생 가능 에너지원은 액체 유기 소화액과 함께 생산되는 유기물의 혐기성 소화의 부산물인 바이오가스에서 나온다⁶. 이 가스는 가스 혼합물로 구성되며 그 비율은 혐기성 소화에 사용되는 유기물 공급원(하수 슬러지, 가축 분뇨 또는 농업 산업 바이오 폐기물)에 따라 다릅니다. 일반적으로 이러한 비율은 CH₄ (53 % -70 % vol), CO₂ (30 % -47 % vol), N₂ (0 % -3 % vol), H₂O (5 % -10 % vol), O₂ (0 % -1 % vol), H₂S (0-10,000 ppmv), NH₃ (0-100 ppmv), 탄화수소 (0-200 mg / m³) 및 실록산 (0-41 mg / m³) ^7,8,9이며, 과학계는 메탄 가스가 혼합물의 재생 가능한 에너지 성분이기 때문에 메탄 가스에 관심이 있습니다.

그러나 바이오 가스는 반응의 부산물이 유해하고 오염 될 수 있기 때문에 얻은 것처럼 단순히 연소 할 수 없습니다. 이로 인해 메탄의 비율을 높이고 나머지를 줄여 본질적으로 바이오 메탄¹⁰으로 전환하기 위해 혼합물을 처리하고 정제해야 할 필요성이 제기됩니다. 이 프로세스를 업그레이드라고도 합니다. 현재, 이 처리를 위한 상용 기술이 있지만, 이러한 기술들은 몇 가지 경제적 및 환경적 단점을 가지고 있다 11,12,13. 예를 들어, 활성탄 및 수세(ACF-WS), 고압수 세척(PWS), 가스 투과(GPHR) 및 압력 스윙 흡착(PSA)이 있는 시스템은 환경에 미치는 영향의 경제적 또는 기타 단점을 나타냅니다. 실행 가능한 대안(그림 1)은 광생물반응기에서 자란 미세조류와 박테리아를 결합하는 것과 같은 생물학적 시스템을 사용하는 것입니다. 몇 가지 장점으로는 설계 및 작동의 단순성, 낮은 운영 비용, 환경 친화적인 운영 및 부산물^10,13,14가 있습니다. 바이오가스가 바이오메탄으로 정제될 때, 바이오메탄은 천연가스의 대용품으로서 사용될 수 있고, 소화물은 시스템⁽¹⁰)에서 미세조류의 성장을 지원하기 위한 영양소의 공급원으로서 구현될 수 있다.

이 업그레이드 절차에서 널리 사용되는 방법은 낮은 운영 비용과 필요한 최소 투자 자본으로 인해 흡수 컬럼과 결합된 개방형 레이스웨이 광반응기에서 미세조류의 성장입니다⁶. 이 응용을 위해 가장 많이 사용되는 궤도 반응기 유형은 저전력 패들 휠(¹⁴)을 통해 조류 국물의 순환이 발생하는 얕은 궤도 연못인 고속 조류 연못(HRAP)이다. 이러한 원자로는 설치를 위해 넓은 면적이 필요하며 실외 조건에서 사용할 경우 오염에 매우 취약합니다. 바이오 가스 정제 공정에서는 알칼리성 조건 (pH > 9.5)을 사용하고 오염을 피하면서 CO₂ 및 H₂S의 제거를 향상시키기 위해 더 높은 pH 수준에서 번성하는 조류 종을 사용하는 것이 좋습니다^15,16.

이 연구는 흡수-탈착 컬럼 시스템 및 미세조류 컨소시엄과 결합된 HRAP 광생물반응기를 사용하여 바이오가스 처리 효율 및 바이오메탄의 최종 생산을 결정하는 것을 목표로 했습니다.

프로토콜

1. 시스템 설정

알림: 이 프로토콜에 설명된 시스템의 배관 및 계장 다이어그램(P&ID)은 그림 2에 나와 있습니다.

1. 원자로 설정
   1. 원자로 안정성을 향상시키기 위해 평평하게 하고 압축하여 지반을 준비합니다.
   2. 열린 들판에서 끝에서 3m 떨어진 두 개의 길쭉한 구멍을 파고 3m² 및 1m 깊이의 구멍 (폭기 우물이라고 함)을 더 파십시오.
   3. 지오멤브레인으로 덮인 금속 지지대의 공간 내에 두 개의 HRAP(그림 3)를 배치합니다. 각 반응기의 작동 용량은 22.2m3여야 합니다.
   4. 반응기당 1728.42와트(2.35hp)의 공기 펌프를 폭기정이 파낸 HRAP 지점 가까이에 배치합니다.
   5. 바이오매스와 매질 사이의 접촉을 촉진하기 위해 반응기를 가로질러 외륜(1103.24와트[1.5hp] 전기 모터로 이동)을 고정합니다.
2. 가스 처리 설정(그림 4)
   1. 입구 전류가 덮개가 있는 상단에서 2m 들어가고 출구 전류가 하단에서 흐르는 6인치 폴리염화비닐(PVC) 튜브로 탈착 컬럼을 구축합니다(그림 2).
   2. 흡수 탱크 (V_t : 2.55 m³)를 설치하십시오., 기체 입구 (처리되지 않은 바이오 가스) 전류가 11 개의 디퓨저 튜브를 통해 바닥에서 거품이 발생하고 바이오 가스 송풍기, 1 "로타미터 및 샘플링 포트를 통과하는 4 "PVC 파이프 라인을 통해 혐기성 소화조에서 나오는 반면, 액체는 탱크 바닥의 탈착 컬럼 후 매체 재순환에서 나옵니다. 액체 배출구는 탱크 측면에 있습니다. CO2 농축 매체를 레벨 제어 컬럼으로 운반하고 가스는 탱크 상단의 배출구에서 배출되며, 탱크는 1인치 PVC 파이프라인과 연결되어 획득한 바이오메탄을 버너로 전달하여 연속 연소를 수행합니다(그림 2).
   3. 4" PVC 튜브를 통해 흡수 탱크를 탈착 컬럼에 연결하고 두 작업 사이에 샘플링 포트를 통과시킵니다(그림 2).
   4. 입구가 바닥에 있는 6인치 PVC 튜브로 레벨 제어 기둥을 만듭니다. 시스템의 필요에 따라 두 개의 콘센트(버터플라이 밸브로 제어)가 있습니다. 첫 번째는 2.5m 높이에 있고 두 번째는 지면에서 3m 떨어져 있습니다(그림 2).
   5. 재순환 원심 펌프(1103.24와트[1.5hp])와 1인치 회전계를 통과하여 2" PVC 파이프라인을 통해 HRAP 광생물반응기를 6" 탈착 컬럼에 연결합니다(그림 2).
   6. 4" PVC 튜브를 통해 레벨 제어 컬럼을 스케쥴 40 PVC 튜브에 연결하여 샘플링 포트를 통과합니다. 그런 다음 유연한 PVC 튜브의 일부에 연결하고, 다른 스케줄 40 PVC 튜브에 연결하고, 마지막으로 HRAP 광생물반응기로 열리는 4인치 PVC 튜브에 연결합니다(그림 2).
   7. 2" PVC 파이프라인으로 탈착 컬럼의 바이패스를 설정하고 샘플링 포트 앞의 메인 튜브에 연결합니다(그림 2).

2. 시스템의 기능 테스트

1. 재순환 원심 펌프(1.5hp[1103.24W])
   1. 펌프의 최대 유량을 결정하려면 공기 흡입을 피하기 위해 내부를 최소 10분 동안 프라이밍하고 230V 및 1상에서 시동하십시오.
   2. 재순환 흐름이 1" 로타미터를 통해 흐르도록 하여 테스트합니다.
2. 바이오가스 버블링 시스템
   1. 200mbar에 해당하는 공기 기둥 이상을 기포하는 데 필요한 힘을 결정하려면 흡수 탱크에 공기를 버블링하여 출력이 다른 최소 3개의 송풍기(485.52와트[0.66hp], 1838.74와트[2.5hp] 및 3309.74와트[4.5hp])를 테스트합니다.
   2. 탱크 내부의 기포가 도달하는 크기와 분포를 육안으로 확인합니다. 여기에 설명된 작동 조건에서 기포의 예상 평균 직경은 3mm입니다.

3. 실내 조건에서의 접종 및 성장

1. Arthrospira maxima의 순수 균주를 한천 플레이트로부터¹⁵ mL의 수성 미네랄 배지 17(NaHCO3[10 g/L],_Na3PO4·12H2O[0.033 g/L],_NaNO3[0.185 g/L], MgSO4 ·_7H2O[0.014 g/L],_FeSO4·_7H2O[0.0008 g/L], NaCl[0.4 g/L])로 옮긴다.
2. 플라스크 부피의 100%를 사용하여 무해한 Jourdan 수성 배지로 배양을 500mL 플라스크로 확장하고, 표면 실장 장치(SMD) 2835가 있는 발광 다이오드(LED) 램프를 사용하여 12시간 밝음/12시간 어두운 광주기에서 2000lm의 차가운 빛을 제공하고 공기 버블링(0.3L/min 또는 0.6vvm)에 의한 연속 혼합을 제공합니다. (약 1개월 동안 지속되는 단계).
3. 50L에 도달할 때까지 이전 볼륨의 20%를 새 볼륨에 추가하여 스케일 업 프로세스를 계속합니다.
4. 배양액을 자연광 작동 조건에 적응시키고 50L 투명 자루에 담긴 온실에서 Jourdan 배양 배지를 사용합니다(약 2개월 동안 지속되는 단계).
5. 이러한 조건에서 최대 5m³ HRAP 광생물반응기까지 계속 확장합니다(약 2개월 동안 지속되는 단계).

4. 실외 조건에서 시스템의 작동 시작

1. 이들^5m3 HRAP 광생물반응기의 전체 부피를 실외에 위치한 13m3의 HRAP 광생물반응기에 추가하고 나머지 부피를 Jourdan 배양 배지로 채운다. 30cm/s의 속도로 패들 휠을 통해 혼합을 시작하고 배치 모드에서 15일 동안 또는 0.7g/L에 도달할 때까지 배양합니다(약 1개월 동안 지속되는 단계).
2. 성장이 0.7g/L에 도달하면 부피를 작동 중인 22.2m³ HRAP로 옮기고 나머지는 Jourdan 배지로 채우고 패들 휠을 30cm/s의 속도로 설정합니다. 바이오매스가 0.7g/L이고 pH가 10이 될 때까지 성장시키십시오. 이러한 조건이 충족되면 필요한 경우 샘플링 및 수확을 시작합니다.
3. HRAP 광생물반응기에서 흡수조로의 액체 재순환을 시작하여 바이오매스 생산성을 높일 수 있습니다. 배양물에 무기 탄소를 제공하기 위해 2시간 후 3.5m³/h의 평균 유량에서 바이오가스 버블링을 시작합니다. pH는 9 이상으로 유지되어야 하므로 주의하십시오.
   알림: 흡수 탱크를 통해 매체를 재순환하기 전에 위에서 설명한 원심 펌프를 프라이밍하십시오.
4. 영양소 추가: 수확을 통해 매주 영양 상태를 모니터링하고 정상 상태를 가정하여 전체 질소 균형을 다음과 같이 계산합니다.
   M_NaNO3 = (M_{바이오매스} x 0.10)/0.12 [g]
   어디:
   M_NaNO3 = 질산나트륨 질량 [g]
   M_{바이오매스} = 수확된 바이오매스 [g]
   1.10: 질소/바이오매스의 질량 수율¹⁶ [g/g]
   1.12: 질산나트륨 내 질소의 질량 분율 [g/g]
5. 질소 균형 결과와 함께 Jourdan 배지를 재구성하여 Na₃PO₄·12H₂O, MgSO₄·7H₂O 및 FeSO₄·7H₂O의 비례 양을 추가합니다. 중탄산나트륨이나 염화나트륨을 더 추가하지 마십시오.
   알림: 영양소를 반응기에 추가하기 전에 깨끗한 물에 녹이십시오.
6. 수분 증발을 모니터링하고 필요한 경우 매주 추가하십시오.

5. 샘플링 및 분석

1. 바이오 가스
   1. 10L 폴리불화비닐 백을 적절한 직경의 유연한 튜브로 배출구에 연결하여 흡수 탱크 앞의 샘플링 출구와 탱크 뒤의 샘플링 출구에서 바이오가스를 샘플링합니다. 각각을 별도의 폴리불화비닐 백에 넣습니다.
   2. 압력 변환기를 0으로 설정하고 안정화를 기다려 휴대용 가스 분석기를 교정합니다. Start(시작)를 누른 다음 Next(다음)를 누르고 분석기의 지시에 따라 투명 튜브와 노란색 튜브를 연결하여 이 작업을 수행합니다. Next(다음 )를 누르고 마지막으로 Gas Readings(가스 판독값)를 누릅니다.
   3. 폴리비닐 플루오라이드 백에 포함된 각 샘플을 분석기에 연결하고 다음을 누른 다음 시스템의 두 지점에서 CH₄, CO₂, O₂ 및 H₂S 농도를 %vol로 측정합니다.
   4. 액체 재순환 유량을 바이오가스 생산 유량으로 나누어 체적 재순환 액체/바이오가스 비율(L/G)을 결정합니다. CO2 및_H2S제거의 가장 높은 효율을 나타내는 해당 가스 유량(m³/h)을 계산합니다.
2. 시스템 조건(pH, 용존 산소, 온도)의 온라인 측정
   1. 제조업체의 사양에 따라 모든 센서를 보정하십시오.
   2. pH 센서, 용존 산소(DO) 센서 및 온도 센서를 각 HRAP의 액체에 넣습니다.
      참고: 각 센서의 브랜드 및 사양은 다시view 재료 표 파일.
   3. 통합 개발 및 학습 환경(IDLE) 2.7로 작성된 사전 제작된 Python 프로그램을 저장하는 휴대용 화면에 연결된 1.4GHz 64비트 쿼드 코어 프로세서로 구성된 데이터 수집 디바이스에 pH 및 DO 센서를 연결합니다.
      1. 화면을 통해 프로그램을 열고 각 데이터 포인트를 저장할 시간 간격(이 경우 2분마다)을 표시합니다.
      2. 프로그램이 수집한 데이터를 자동으로 저장하는 스프레드시트를 만듭니다.
      3. ON이라고 표시된 버튼을 클릭하면 데이터 저장을 시작할 준비가 되었음을 나타냅니다.
      4. 데이터 수집을 중지하려면 OFF라고 표시된 버튼을 클릭하십시오.
      5. 정보를 다운로드하려면 USB(Universal Serial Bus)를 삽입하고 스프레드시트를 가져옵니다.
   4. 온도 센서를 온도 기록기에 연결하여 실험 중에 기록된 데이터를 저장합니다.
3. 짧은 예비 테스트
   1. 가장 효율적인 L/G 결정
      1. 들어오는 바이오가스 유량을 조절하여 테스트할 L/G 값(0.5, 1, 1.5, 1.6, 2, 2.5, 3.3, 3.4)을 선택합니다.
      2. 앞에서 설명한 기기를 사용하여 시작 시 그리고 1시간(60분) 동안 15분마다 각 가스(CH₄, CO₂, H₂S, O₂, N₂)의 pH와 입구 및 출구 농도를 측정합니다.
      3. 출구 값을 비교하여 가장 효율적인 L/G를 결정하고 실험의 필요에 따라 가장 편리한 것을 선택하십시오.
   2. L/G, pH 및_CO2의 관계
      1. 비교할 L/G를 두 개 이상 선택하십시오.
      2. 각 L/G에 대해 앞서 설명한 기기를 사용하여 pH와_CO2 및_H2S,_O2 및_N2 의 입구 및 출구 농도를 대조군으로 측정 시작 시 15분 동안 60분마다, 그 다음에는 매시간 총 5시간 동안 측정합니다.
      3. 다음 방정식을 사용하여 CO₂ 제거율을 계산합니다.
         %CO₂ 제거 = ((CO₂입력 - CO₂출력)/(CO₂입력)) x 100
      4. 결과를 그래프로 표시하고 테스트한 각 L/G에 대한 pH 및 CO₂ 의 거동을 비교합니다.
4. 750nm에서 배양 리터당 바이오매스 중량과 흡광도의 상관관계를 나타내는 보정 곡선¹⁸
   1. 조류 배양을 샘플링하여 1.0의 흡광도를 얻으십시오. 배양물의 흡광도가 1.0 미만인 경우 배양 샘플에서 여과(0.45μm 필터)로 물을 추출합니다. 흡광도가 1보다 크면 신선한 배양 배지를 추가하여 흡광도를 낮출 수 있습니다.
   2. 샘플을 사용하여 5개의 조류 세포 현탁액을 준비하고 부피/부피(V/V) 비율로 100%, 80%, 60%, 40% 및 20%의 신선한 배양 배지를 추가합니다.
   3. 750nm에서 플라스틱 큐벳을 사용하여 분광광도계로 5가지 용액의 흡광도를 측정하고 기록하며, 여기서 신선한 배양 배지는 블랭크입니다.
   4. 이전에 칭량한 0.45μm 필터를 통해 10mL를 여과하고 실리카 데시케이터에서 샘플을 24시간 동안 건조시킨 후 48시간 동안 건조하여 일정한 중량을 유지하여 모든 현탁액의 배양 리터당 바이오매스 중량을 측정합니다. 5가지 솔루션 각각에 대해 이 단계를 반복합니다.
      알림: 더 높은 온도(60°C 이상)는 휘발되어 샘플의 무게를 변화시킬 수 있는 특정 주요 화합물의 손실로 인해 건조에 권장되지 않습니다.
   5. 중량을 확인한 후 다음 방정식을 사용하여 반응기 내 바이오매스 농도를 계산합니다.
      바이오매스 농도 = (바이오매스 중량 - 필터 중량) x 1000/여과된 부피 [g/L]
   6. 스프레드시트 또는 기타 소프트웨어를 사용하여 750nm에서 측정된 흡광도의 함수로 배양 리터당 그램 단위의 바이오매스 중량 데이터의 선형 회귀를 만듭니다. 선형 회귀 계수는 0.95보다 커야 합니다. 그렇지 않으면 곡선이 유용하지 않으며 프로토콜을 반복해야 합니다.
      참고: 사용된 건조 방법은 샘플에서 수분을 완전히 제거할 수 없어 수분 함량이 5% 미만이기 때문에 대부분의 방법만큼 건조량이 아닌 바이오매스 중량으로 설명됩니다¹⁹.
5. 바이오매스 성장
   1. 매일 원자로를 모니터링하십시오. 패들휠과 각 배양에서 돌아오는 중간 지점에서 1L 샘플을 채취하여 실험실로 가져옵니다.
   2. 현미경으로 군집의 성장과 배양의 순도를 확인하십시오.
   3. 분광광도계를 사용하여 샘플의 750nm에서 흡광도를 측정하고 기록하며, 여기서 신선한 배양 배지는 블랭크입니다.
   4. 보정 곡선과 비교하여 리터당 그램 단위의 추정 바이오매스 중량을 얻습니다.
   5. 각 궤도 원자로의 성장을 기록하십시오.
6. 바이오매스 생산 - 수확
   1. 매일 원자로를 모니터링하십시오. 샘플링 중 바이오매스 증가율이 0.7g/L 이상으로 상승하면 수확이 필요합니다.
   2. 두 HRAP를 번갈아 가며 반응기의 한쪽 끝에 있는 섹션 위에 폴리에스터 메쉬를 놓고 액체의 흐름 내에 유연한 PVC 튜브의 끝을 배치하여 다른 쪽 끝이 메쉬 위에 액체를 배출하도록 합니다.
   3. 4500 L에서 7500 L 사이 (반응기의 바이오매스 포화도에 따라 다름)를 메쉬로 배출하여 해당 HRAP로 연속 흐름을 유지합니다. 바이오매스는 메쉬에 유지됩니다.
   4. 수확하려면 반응기 상단에서 메쉬를 제거하고 다른 표면에 놓아 바이오매스를 긁어내고 깔때기에 넣습니다.
   5. 깔때기를 통해 바이오매스를 밀어 깨끗하고 건조한 메쉬 위에 길쭉한 모양을 만듭니다. 메쉬를 따뜻하고 덮개가 있는 방(34-36°C)에서 48-72시간 동안 설정합니다.
   6. 건조되면 메쉬에서 바이오매스를 제거하고 무게를 잰다. 다음 방정식을 사용하여 바이오매스 수확 농도를 g/L 단위로 계산합니다.
      배수된 액체의 부피 = 펌프 유량 x 배출 시간 [L]
      바이오매스 수확 농도 = 수확된 바이오매스의 바이오매스 중량/배출된 액체의 부피 [g/L]

결과

프로토콜에 따라 시스템을 구축, 테스트 및 접종했습니다. 조건을 측정하고 저장했으며 샘플을 채취하여 분석했습니다. 이 의정서는 2019년 10월부터 2020년 10월까지 1년 동안 수행되었습니다. 여기서부터 HRAP는 RT3 및 RT4라고 합니다.

바이오메탄 생산성
가장 높은 H₂S 및 CO₂ 제거를 촉진하고 결과적으로 가장 높은 농도의 메탄을 촉진하는 조건을 결정하기 위해 0.5 내지 3.4 범위에서 여러 재순환 액체/바이오 가스 비율(L/G)을 시도했습니다. 이러한 결과는 9월 25^일과 9월 28^일 사이의 기간 동안 연속 바이오가스 버블링의 최소 60분(1시간)의 지속 시간을 갖는 실험에 대해 얻어졌습니다. 이 테스트 동안 미세 조류는 CO₂ 를 고정하고 박테리아는 H₂S를 산화시켜 메탄 (CH₄ )을 농축하고 본질적으로 가스 혼합물을 정화했습니다.

전체 시스템의 평균_CO2 제거 용량(HRAP 부피 + 탱크 부피 = 24.75m3)과 0.8g/L의 안정적인 바이오매스 농도를 고려하여 특정 고정률을 추정하여 이론적으로 보고된 최대 수치(300mgCO2/gbiomass h)보다 낮은 65mgCO2/gbiomass h를 초래했습니다. 이는 미세조류-박테리아를 기반으로 한 바이오가스 정제 공정이 강화되기에 적합함을 나타낸다.

일반적으로 바이오 가스 정제는 더 높은 L/G 값에서 효능을 증가시켜 H₂S의 경우 98% 이상, CO₂ 의 경우 7.5% 미만의 vol 함량 값을 유지했습니다(그림 5, 그림 6 및 그림 7). 그러나, 이 가스의 광합성 생산으로 인한_O2 바이오메탄 오염은 더 높은 L/G 값에서 훨씬 더 높았으며, 이는_O2 농도가 폭발 위험을 줄이기 위해 법적으로 상당히 낮게 유지되어야 하기 때문에 상업적 사용에 잠재적인 문제가 될 수 있다(²⁰). 또 다른 이유는_O2 희석에 의한 발열량 감소를 피하는 것과 관련이 있습니다. 대신, L/Gs 1.6 및 2.5는 6.6%vol 및 6.8%vol 사이의_CO2 농도, 87%vol에서_CH4 , 1.5%vol 미만에서_O2 로 전반적으로 가장 효율적인 결과를 나타내며 98.5% 이상의_H2S제거 효율을 나타낸다고 주장할 수 있습니다(그림 5, 그림 6, 및 그림 7). 얻은 백분율과 법에서 인정하는 비율의 비교는 표 1에서 찾을 수 있습니다.

2의 재순환 액체/바이오가스 비율은 값이 가장 효율적인 L/Gs 사이에 있더라도 CO₂ 농도(7.4%vol)가 더 높다는 점은 흥미롭습니다. 이는 RT4 대신 RT3에서 테스트되었다는 사실에 기인할 수 있습니다. 이 경우, 조건은_CO2 제거에 덜 유리했는데, 이는 아마도 더 낮은 바이오매스 농도로 인한 것일 수 있습니다. 전반적으로, 이러한 조건에서 생산된 평균 바이오메탄은 최대 20.68m³/일, 평균 유량은 4.14m³/h였습니다.

결과는 성장 조건, 바이오 가스의 유형 (합성 또는 실제) 및 조류에 따라 달라질 수 있습니다. 예를 들어, Serejo et ^al.21은 모든_CO2 및_N2 가스 혼합물을 시뮬레이션하는 두 개의 합성 바이오가스 혼합물을 사용하여 70%vol CH4, 29.5%vol_CO2 및 0.5%vol_H2S로 구성된 일반 바이오가스와 비교하여 클로렐라 심상성을 배양하는 180L HRAP 흡수 컬럼 시스템을 통해 정제했습니다. 이 논문에서 Serejo는 0.5에서 67 사이의 다양한 L/G 비율도 더 낮은 pH 값과 인공 조명에서 더 작지만 유사한 시스템에서 테스트합니다. _H2S를 완전히 제거하고 최상의 비율(15 이상)에서 평균 80%의 제거율을 달성했습니다. 이러한 제거 효율은 비율에 따라 선형적으로 증가했습니다. 그러나 산소 오염도 증가하여 생성된 바이오메탄의 전반적인 품질에 문제를 일으킬 수 있습니다. CO2 제거 효율의 증가는 선형적이지 않았습니다. 그럼에도 불구하고 더 나은_CO2 제거는 더 큰 비율로 볼 수 있습니다. pH, 배양 영양소 조건, 바이오매스 성장, 바이오가스 버블링 등 다양한 원인이 있습니다.

바이오가스 업그레이드 시스템의 성능에 대한 L/G 비율의 영향은 반복 없이 평가되었습니다. 분석이 10:00에서 13:00 h까지의 일주일 기간에 수행되었기 때문에 정당화되었습니다(안정적인 태양 조사 및 실외 온도를 유도할 것입니다). 따라서 광합성 미생물에 대한 거의 최적의 성장 조건을 유도한 다음 pH가_CO2 흡수 제거 효율에 대한 L/G 비율의 효과를 평가하는 분석에 대해 2% 미만의 표준 편차가 거의 보고되지 않은_CO2 흡수²²에 가장 영향력 있는 매개변수로 가정할 수 있습니다.

반응기는 외부에서 배양되며, 이는 접종물이 Arthrospira maxima algae의 순수한 배양물이더라도 배양 내의 가혹한 pH 조건에서 생존할 수 있는 다른 유기체에 오염될 가능성이 높다는 것을 의미합니다. 황산화 박테리아^23,24의 경우가 그렇습니다. 그러나 이러한 오염은 이러한 박테리아가 바이오 가스에서 H₂S를 제거하는 데 도움이되어 본질적으로 이 작업을 담당하고 생성된 바이오 메탄의 품질을 돕기 때문에 실험의 최종 목적에 유익한 것으로 입증되었습니다.

시스템 동작 동안 우세한 환경 및 이온 강도 조건 하에서, 용해된_H2S는 옥산-비생물 반응에 의해 폴리설파이드 및 티오설페이트로 산화되고 있었고, 여기서 며칠 후, 황산염²⁵로 완전히 산화되어야 한다. 수성 영양 매질에서 양이온을 사용한 침전에 의한 H₂S 제거는 H₂S 로딩 속도 (2보다 훨씬 낮은 양이온 / H₂S 몰 비율에 도달)에 비해 시스템에 공급되는 양이온의 양이 충분하지 않기 때문에 중요하지 않습니다. 침전물의 부재는 바이오가스 업그레이드 공정을 수행하는 동안 육안 검사로 확인되었습니다. 생물학적 황화물 산화는 시스템이 환경에 개방되어 있기 때문에 현재로서는 검증되지 않았습니다.

시스템 조건
용존 산소(DO) 및 pH 변화는 밝은 조건과 어두운 조건 모두에서 측정되었습니다. 낮(밝은 조건)에는 미세조류에 의한 산소의 광합성 생산으로 인해 DO가 증가한 반면, 밤(어두운 조건)에는 광합성 부족과 호흡을 활용하는 종속영양 대사로 인해 감소했습니다(그림 8).

pH 수준은 액체 내 CO₂ 의 존재에 따라 달라졌으며 (그림 8) CO₂ 가 덜 용해 될 때 값이 증가하고 CO₂ 가 덜 제거되면 감소했습니다. 특히, CO₂가 더 이상 제공되지 않는 시간 주위에 더 작은 피크가 있으며, 이에 대해서는 나중에 논의할 것입니다. 아침에 pH는 오전 11:00 경에 최고조에 달하고 오후 18:00 경에 가장 낮은 값을 기록했으며 이는 조류 광합성 활동과도 일치합니다. 2일차쯤 큰 폭으로 하락하는 것에 주의를 기울이는 것이 중요합니다. 9월 29일 1.64의 L/G를 사용한 짧은 탐색 테스트가 수행되어 약 24시간(약 1일차)까지 연속 바이오가스를 공급했으며 시스템에 막대한 불안정을 일으켜 질소 회수를 돕기 위해 요소 공급이 필요했습니다. 1.58을 사용한 다른 짧은 탐색 테스트는 10월 5일(약 7일)에 수행되었지만 더 나은 시스템 조건(낮 기간 동안 바이오가스 공급)에서 수행되었기 때문에 pH가 정상 동작으로 돌아오기 전에 이틀 동안 정상 피크에서 약간 벗어났습니다.

그림 8에서 pH의 피크가 더 작은 것은 광합성에서 호흡으로 변화하는 동안 조류가 환경에 대해 스스로 조절하는 기간에 기인할 수 있습니다.

pH 및 L/G를_CO2 제거율과 연관시키기 위한 간단한 탐색적 테스트(그림 9)를 참조하여 앞서 언급한 대로 1.64 및 1.58의 두 가지 비율을 테스트했습니다. 이 두 값은 모두 실험 중에 기록된 L/G의 평균입니다. 두 가지 뚜렷한 거동을 관찰할 수 있는데, 1.58의 비율에서 제거율과 pH는 1.64의 비율로 기록된 것보다 현저히 덜 안정적이고 훨씬 낮았습니다.

이는 Arthrospira maxima algae 종과 함께 HRAP 컬럼 시스템을 사용하여 Bahr et ^al.15가 수행한 바이오가스 업그레이드에서 지원됩니다. Bahr는 단순히 CO_{2-N 2} 에서 다양한 H₂S 농도 (최대 0.5 % vol)를 갖는 바이오 가스 조성에 이르는 여러 합성 가스 조성에 대한 H₂S 및 O₂ 오염 제거뿐만 아니라 다양한 pH 조건 및 매체 액체 유량에서 CO₂ 의 제거 효율을 평가했습니다. 그들은 더 높은 pH 값(범위 9-10)과 더 높은 배양 배지 액체 유량(80mL/분)에서_CO2 제거율이 100%에 가깝지만 더 높은_O2 오염을 겪은 반면, 더 높은 pH 값(범위 9-10) 및 더 낮은 배양 배지 액체 유량(20mL/분)에서는_CO2 제거율이 100%에 가깝게 유지되고_O2 오염이 훨씬 적게 관찰되었다고 결론지었습니다. 그들은 또한 이러한 조건에서 완전한 H₂S 제거를 보고했습니다.

유사하게, DO 진동(그림 8)은 낮에는 미세조류에 의한 산소의 광합성 생산으로 인해 DO가 증가한 반면, 밤에는 광합성 부족과 호흡을 활용하는 종속영양 대사로 인해 감소했기 때문에 조류의 광합성 활동에 기인할 수 있습니다.

HRAP 광생물반응기(RT4)의 온도는 시간대와 가을 날씨에 따라 달라졌으며, 대부분의 날은 17:00경에 23°C에서 28°C 사이에서 최고조에 달하고 6:00경에 11°C에서 15°C 사이에서 가장 낮은 값을 기록했습니다(그림 10). 흡수 탱크의 입구와 출구의 온도를 수시로 측정하여 각각 평균 온도를 30.1°C 및 32.5°C로 측정했습니다. 따라서 처리 후 수분 함량(증기)은 바이오가스 처리 전보다 약간 높아야 하며(13.5%) 두 경우 모두 바이오가스의 수분이 포화도를 달성했다고 가정합니다. 정제된 바이오가스의 최적 관리 및 추가 사용을 위해 바이오가스 건조기를 설치하는 것이 좋습니다.

9월 28^일과 10월 10^일 사이의 기간 동안 의도된 평균 L/G는 1.6이었는데, 짧은 테스트에서 이 비율이 더 나은 결과를 촉진할 것이라고 제안했기 때문입니다. 그러나, 수성 배양 배지의 불량한 pH 완충 능력으로 인한 미세조류 배양의 과도한 산성화로 인해 야간에 이를 유지할 수 없었다. 따라서 낮 시간에만 바이오 가스를 흡수조에 공급하여 L/G 값을 약 1.5로 조정했습니다.

바이오매스 생산성
RT3에 대한 접종은 2020년 5월 20일에, RT4에 대한 접종은 2020년 5월 27^일에 수행되었습니다. 검사(9월)와 접종 사이의 시간은 코로나 글로벌 팬데믹을 고려하여 문화를 안정화하고 전염병 및 시스템 오작동과 같은 운영 문제를 해결하는 데 도움이 되었습니다.

바이오매스 성장은 샘플링과 수확의 두 가지 방법으로 측정되었습니다. 이 기사의 목적을 위해 샘플링은 반응기에서 주어진 시간에 바이오매스의 농도를 나타내는 반면, 수확은 바이오매스의 생산 효율성을 의미하며, 이는 성장 억제를 피하기 위해 공정 중에 회수된 바이오매스의 양을 의미합니다. 테스트는 9월 29일부터 10월 9일까지 1.6의 비율이 선호되었음에도 불구하고 평균 L/G 1.5로 수행되었습니다. 하락세를 보인 이유는 11일차에 기록한 1.15 비율 때문입니다.

샘플링 (그림 11)은 1 일차부터 11 일째 (9 월 29 일부터 10 월 9 일까지)까지 정기적으로 수행되었으며, 두 반응기의 성장 추세는 매우 유사했습니다 : 더 높은 농도로 시작하여 4 일과 5 일째에 실험에서 가장 낮은 값을 기록했으며 RT4에서 꾸준히 회복되고 RT3에서 약간의 변동이 있습니다. 드디어 다시 떨어진다. Harvesting에서도 동일한 행동이 나타나는데, 이는 한 사건(외부 요인일 가능성이 높음)이 두 문화의 성장에 동시에 영향을 미쳤음을 시사합니다.

수확(그림 12)은 RT3에 대한 한 번의 수확과 RT4에 대한 다음 수확을 번갈아 가며 반정기적으로 수행되었습니다. 그러나 규모를 고려해야 합니다. 샘플링과 채취 모두에서 수치 간의 변동은 매우 낮으며, 이는 두 원자로에 영향을 미친 사건이 중요하지 않았음을 나타냅니다. 그림 8 의 빨간색 점선은 원자로가 수확되지 않은 기간을 나타냅니다. 이는 두 가지 요인 때문이었는데, 불행히도 며칠 동안 시료 채취 또는 채취를 위해 반응기에 접근할 수 없었고( 그림 11에서도 확인할 수 있음), 방법론은 농도가 가장 높은 원자로를 수확해야 했습니다. 이 단지에는 4개의 원자로가 있었는데 그 중 2개(RT3 및 RT4)만 이 연구에 참여했기 때문에 주말 이후 며칠 동안 다른 두 개의 원자로(RT1 및 RT2)가 팀에 의해 수확되어 RT3 및 RT4의 수확 데이터가 없었습니다. 수확 데이터는 샘플링 데이터보다 약 50% 적었습니다. 이는 방법론의 효율성이 낮기 때문일 수 있습니다.

매일 값 간의 변동은 작았으며(그림 11), 이는 시스템 조건의 변화를 허용하고 안정적으로 유지되는 탄력적인 문화를 암시합니다. Arthrospira maxima 는 높은 pH의 고탄산 매질에서 우선적으로 성장하고 NH₃ 억제¹⁵에 매우 민감하며, 이는 그림 8에 표시된 결과와 일치합니다. 2020년 8월에 수행된 보정은 그림 13에 나와 있습니다.

생산 후 검토 및 부산물
환경에 대한 유해한 배출을 줄이기 위해 이 가스의 잠재력을 검토하기 위해 외부 회사의 전체 보고서가 수행되었으며, 그 결과 이 기술로 생산된 바이오 메탄은 혐기성 소화조에서 직접 정제되지 않은 바이오 가스를 사용하는 것과 비교하여 총 직접_CO2 배출량을 84% 줄였습니다. 또한, 바이오 가스 원료와 정제된 바이오 메탄에 의해 생성된 전기의 수명 주기 분석을 통해 바이오 메탄이 제공할 수 있는 전체 열용량은 원료 바이오 가스의 열용량보다 23,000kJ 더 높았습니다.

마지막으로, 이 정제 공정의 부산물은 수확된 미세조류로, 일단 건조되면 다른 산업에서 무수히 많은 응용 분야를 가지므로 방법에 더 많은 가치를 더하고 공정을 비용 효율적으로 만들 수 있습니다²⁶. 예를 들어, 바질 작물에 대한 연구는 일반 무기 비료와 비교하여 건조된 Scenedesmus 바이오매스를 사용할 때 잎 수, 싹 신선 및 건조 중량, 잎 신선 중량과 같은 매개변수를 평가하기 위해 수행되었습니다. 그들은 바이오매스와 비료²⁷ 모두에서 이러한 기준에서 유사한 결과를 발견했다. 다른 연구에서도 비슷한 결과가 발견되었는데, 이 연구에서는 물에 부유하는 조류 바이오매스로 만든 비료를 서로 다른 농도로 사용하면서 4개의 상업용 작물 식물의 성장을 비교했습니다. 비료의 농도가 낮음(20%)에서도 작물은 화학 비료(²⁸)와 비슷한 최대 성장에 도달했다.

그림 1: 미세조류를 사용한 바이오가스 정제에서 발생하는 생물학적 과정의 시각적 표현 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 2: 프로토콜에 설명된 시스템의 P&ID 다이어그램. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 3: 실험 중에 사용된 HRAP의 사진. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 4: 흡수 탱크. (A) 배양 배지 및 흡수 탱크에 대한 바이오가스 입구의 사진. (B) 앞면과 뒷면 view 흡수 탱크의. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 5: L/G 효율을 결정하기 위한 RT3의 간단한 탐색 테스트. 짙은 녹색은 CH₄ , 녹색은 CO₂ , 연한 분홍색은 O₂ , 진한 분홍색은 N₂ 에 해당합니다. 평균 pH 9.2435; 액체 입구 60-100 L / min; 가스 입구 50-120 L/min. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 6: L/G 효율을 결정하기 위한 RT4의 간단한 탐색 테스트. 짙은 분홍색은 N₂ 에 해당하고, 밝은 분홍색은 O₂ 에 해당하고, 짙은 녹색은 CO₂ 에 해당하고, 밝은 녹색은 CH₄ 에 해당합니다. 평균 pH 9.95; 액체 입구 116-118 L / min; 가스 입구 35-75 L/min. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 7: 짧은 탐색 테스트 중 각 L/G의 H₂S에 대한 모든 제거율 비교. 0.5, 1, 1.5, 2의 L/G는 RT3에 해당하고 1.6, 2.5, 3.3 및 3.4는 RT4에 해당합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 8: pH 및 DO 프로파일. 2020년 9월 28^일과 10월 10^일 사이의 RT4에 대한 pH(짙은 녹색) 및 DO(연한 녹색) 프로필. 액체 입구 75-118 L / min; 가스 입구 57-75 L/min. 각 가스의 평균 공급 농도 : CH₄- 60 % vol, H₂S - 2400 ppmv, CO₂ - 34 % vol, O₂ - 0.6 % vol. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 9: pH 수준 및 L/G에 따른 CO₂ 의 제거율 프로파일. 녹색은 L/G 비율에서 CO₂ 제거율에 해당합니다: 1.58(짙은 녹색 삼각형) 및 1.64(연한 녹색 원). 분홍색은 L/G 비율의 pH 값인 1.58(짙은 분홍색 삼각형) 및 1.64(연한 분홍색 원)에 해당합니다. 액체 입구 75-118 L / min; 가스 입구 57-75 L/min. 각 가스의 평균 공급 농도 : CH₄- 60 % vol, H₂S - 2400 ppmv, CO₂ - 34 % vol, O₂ - 0.6 % vol. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 10: 2020년 9월 28^일과 10월 10일 사이의 RT4에 대한 온도 프로파일. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 11: 2020년 9월 28일과 10월 10^일 사이의 RT4(연한 녹색 사각형) 및 RT3(짙은 녹색 원)에 대한 샘플링 결과. L/G 비율은 화살표로 표시됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 12: 2020년 9월 28^일과 10월 10^일 사이의 RT4(연두색 사각형) 및 RT3(짙은 녹색 원)에 대한 수확 결과. L/G 비율은 화살표로 표시됩니다. 빨간색 점선에는 두 원자로 중 하나에 대한 수확이 없는 기간이 표시됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 13: 2020년 8월에 수행된 검량선으로, 조류 배양 농도(리터당 그램)와 750nm에서의 흡광도의 상관관계를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

구성 요소(%vol)	바이오가스 조성물 획득	업그레이드된 바이오가스 조성	상업용 바이오 메탄 조성물 NOM-001-SECRE-2010
채널4	64.2 ± 0.8	85.1 ± 2.0	>84
이산화탄소2	33.8 ± 0.1	7.2 ± 1.2	<3
H2초 (ppmv)	2539 ± 32	30.5 ± 4.2	<6
영형2	0.3 ± 0.1	1.7 ± 0.5	<0.2

표 1: 바이오가스의 조성 비교

토론

수년에 걸쳐 이 조류 기술은 바이오가스를 정제하기 위한 가혹하고 값비싼 물리화학적 기술의 대안으로 테스트되고 사용되었습니다. 특히, Arthrospira 속은 클로렐라와 함께 이러한 특정 목적으로 널리 사용됩니다. 그러나 이 절차에 가치를 더하는 준산업 규모로 만들어진 방법론은 거의 없습니다.

적절한 L/G 비율을 사용하여 더 낮은_O2 농도를 유지하는 것이 중요합니다. 그러나 이는 이 프로토콜이 적용될 지역에 따라 다릅니다. 바이오메탄의 산소 함량은 파이프라인의 폭발 및 부식 위험으로 인해 엄격하게 규제됩니다. 유럽 연합의 일부 국가에서는 콘텐츠를 1%vol 29,30,31까지 낮출 것을 요구합니다. 반면에 메탄은 65% vol³¹ 이상의 농도여야 합니다. 멕시코에서는 바이오 가스 및 바이오 메탄에 관한 규제가 거의 없는데, 이는 멕시코 표준³²에 따르면 바이오 메탄의 CH₄ 최소 함량이 84 % vol이고 최대 O₂ 함량이 0.20 % vol 허용되는 천연 가스와 동등한 것으로 간주되기 때문입니다.

또한 pH는 재배 중 L/G보다_CO2 제거를 크게 결정하므로 방법론 전체, 특히 바이오가스 버블링 중에 pH를 적절하게 제어하는 것이 중요합니다. CO₂ 가 액체에 용해되면 pH 수준에 직접적인 영향을 미치는 화학적 평형이 작용한다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 이러한 배양물이 진동하는 pH 수준(8.5-9.5)에서 중탄산염은 pH 범위³³의 더 높은 끝에서 탄산염이 약간 증가하는 이 분자가 존재하는 형태입니다. 이러한 형태에서, 미세조류는 또한 광합성의 어두운 반응 동안 탄소를 대사하여 탄수화물을 생산할 수 있다⁽³⁴). 바이오 가스 버블링의 타이밍도 중요하며, 그 중 주간 버블링을 유지하는 것이 좋습니다. 그럼에도 불구하고, L/G는 도 5에서 볼 수 있는 바와 같이,_CO2 제거 및 pH에도 영향을 미친다. 1.58의 비율에서 제거율과 pH는 1.64의 비율에 대해 기록된 것보다 덜 일관적이었고 훨씬 낮았습니다. 이러한 거동은 재순환 비율에서 가스 섭취량이 많기 때문일 수 있으며(가스가 많을수록 비율이 작아짐) pH가 더 빠른 속도로 낮아집니다. 그러나 1.64의 시작 pH가 더 높았으며, 이는 이 테스트 동안_CO2 제거 효율의 완충 거동을 선호했다고 주장할 수도 있습니다. 이 프로토콜의 L/G는 기포가 형성된 바이오가스의 양을 통해 제어됩니다. 그러나 다른 프로토콜은 재순환 액체 속도를 변화시키며 이는 옵션이기도 합니다. 또한, 이때는 인공 조명이 제공되지 않기 때문에 배양 및 조류 대사의 산성화로 인해 밤에는 바이오 가스를 거품으로 만들 수 없습니다.

결과의 타당성에 변동성을 초래하는 또 다른 현상은 반응기에서 바이오매스 침전을 방지하는 데 사용되는 간헐적인 공기 버블링으로, 이는 산소 축적에 의한 성장 억제를 방지합니다. 그러나 이 방법을 사용하면 피할 수 없습니다. 공기 버블링의 대안은 더 많은 패들 휠을 추가하여 원자로 길이에 따른 움직임을 개선하는 것이며, 이는 다른 실험에서 효과적일 수 있습니다. 다른 한편으로는, 원자로 설치에 필요한 광범위한 토지와 공정한 바이오 메탄 생산성을 얻기 위해 시스템을 시작하고 유지하기 위해 상당한 물 소비가 필요합니다.

이 정기적인 샘플링 공정은 바이오매스 - 흡광도 보정 곡선(그림 9)을 사용하며, 여기서 데이터 간의 상관 관계는 거의 1(0.9995)입니다. 이 방법은 동일한 조류에 대한 이전 기사를 기반으로 하지 않을 수 있지만 결정 계수는 이 방법이 신뢰할 수 있다는 강력한 통계적 연관성을 보여줍니다. 또한 이와 같은 방법론에서 샘플링과 수확의 중요성을 설명하는 것이 적절합니다. 샘플링은 조류 배양의 적절한 유지를 가능하게 하는 반면, 수확은 세 가지 목적을 수행했다: 첫째, 산소 축적을 유발할 수 있는 배양물의 과밀화로 인한 성장 억제를 피했다³⁵; 둘째, 조류 바이오매스의 회수는 더 많은 경제적 기회로 이어질 수 있습니다. 그리고 마지막으로 문화의 성장 추세를 가늠할 수 있는 또 다른 기회를 제공했다.

그럼에도 불구하고 적절한 수확 순간(이 프로토콜에서는 샘플링 결과에 의해 정의됨)을 결정하는 것도 반응기의 바이오매스를 낮추기 때문에 중요한 단계입니다. 낮은 바이오매스 농도는 주기로서 pH 및_CO2 제거에 영향을 미칩니다: 불리한 시스템 조건(예: 낮은 pH 값)에서 바이오매스 성장이 느려지고, 이는 차례로 CO2를 대사할 바이오매스가 적기 때문에_CO2를 제거하는 시스템의 용량을 낮춥니다. 더 용해된_CO2는 배양 배지를 산성화하고, 사이클을 닫을 것이다³⁶. 다른 많은 요인들이 pH 및 바이오매스 성장에 기여하며, 이는 원인-결과의 지나친 단순화에서 간과되어서는 안 됩니다. 질소 가용성은 Arthrospira maxima algae뿐만 아니라 이와 같은 시스템에서 제어할 수 없는 온도 및 광도^16,36과 같은 기후 조건에 매우 중요할 수 있습니다. 예를 들어, 그림 4에서 볼 수 있듯이 요소의 첨가는 더 높은 pH 값과 함께 질소가 조류 시스템을 규칙화할 수 있다는 증거입니다.

이 방법의 다른 한계는 샘플링과 비교할 때 약 50% 효율성이 떨어지는 수확 생산성과 관련이 있으며, 이는 시스템의 경제적 타당성을 저해하고 여과 기술의 개선이 필요합니다. 수확 중량 결과는 6% 과대 평가되며(표준 건조 중량 방법에 따라 나중에 측정), 프로토콜의 해당 부분의 건조 조건이 완전한 수분 제거로 이어지지 않는다는 점을 감안할 때 그렇습니다. 바이오매스(biomass)의 주제에서, 샘플링 결과(보정 곡선을 포함)는 방법론(¹⁹)에서 물의 불완전한 제거로 인해 적어도 5% 과대평가되고; 그러나 오차가 체계적이기 때문에 배양액의 수분 함량을 확인하기 위해 열중량 분석만 진행하여 결과 및 보정 곡선에 대한 분석적 수정을 고려하고 수행하는 것이 좋습니다.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
1 "로타미터	CICLOTEC	N / A
1 "로타미터	GPI	A10-LMA100IA1
흡수 탱크	EFISA	이전 디자인
송풍기 (2.35 HP)	Elmo Rietschle	2BH11007AH01
바이오 가스 송풍기 (2 HP)	Elmo Rietschle	2BH11007AH01
바이오 가스 조성	Geotech	BIOGAS 5000
측정 데이터 수집 장치	LabJack Co.	U3-LV
디퓨저 튜브	에어로 튜브	C3060AR
DO 센서	Applisens	Z10023525
Dodecahydrated trisodium phosphate	Quimica PIMA	N/A	비료 등급 (온실 및 경험 사용)
Dodecahydrated trisodium phosphate	Fermont	35963	분석 등급 (실험실 내 배양에 사용)
Durapore 멤브레인 (45 µ m)	MerckMillipore	HVLP04700
전기 모터 1.5 HP	Weg	00158ET3ERS56C
황산제 헵타수화물	, Agroquimica Samet	N/A	비료 등급(온실 및 경험적 사용)
황산철 헵타하이드레이트	Fermont	63593	분석 등급(실험실 내부 배양에 사용)
Geomembrane	GEOSINCERE	N/A
마그네슘 황산염 헵타하이드레이트	Tepeyac	N/A	비료 등급(온실 및 환경용)
황산마그네슘 헵타하이드레이트	Fermont	63623	분석 등급(실험실 내 배양에 사용)
패들 휠	GSI	이전 설계
pH 센서	Van London pHoenix	715-772-0041
휴대용 스크린	Rasspberry	Pi 3 B+
재순환 원심 펌프 (1.5 HP)	Aquapak	ALY 15
중탄산 나트륨	Industria del alcali	N / A	비료 등급 (온실 및 경험 사용)
중탄산 나트륨	Fermont	12903	분석 등급 (실험실 내 배양에 사용)
염화나트륨	Sal Colima	N / A	비료 등급 (온실 및 경험 사용)
염화나트륨	Fermont	24912	분석 등급 (실험실 내 배양에 사용)
질산나트륨	Vitraquim	N/A	비료 등급 (온실 및 외부 사용)
질산나트륨	Fermont	41903	분석 등급 (실험실 내 배양에 사용)
저장 프로그램 (pH, DO)	파이썬 소프트웨어 재단	Python IDLE 2.7
Tedlar 가방	SKC Inc.	232-25
온도 기록계	T & D	TR-52i
UV-Vis 분광광도계	ThermoFisher Scientific instrument	GENESYS 10S
진공 펌프	EVAR	EV-40