Name: 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 광 바이오 반응기에서 미세 조류의 성장을 촉진하기 위해 연소 가스 설정을 최적화 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-10-01T09:00:00.000+00:00
Duration: 14 min 33 s
Description: 배우세요 광바이오반응기에서 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 연소가스 설정 최적화 방법입니다. Chlorella sp.의 성장 조건을 개선하여 탄소 포집과 바이오매스 생산에 기여합니다.

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이 연구는 세인트 루이스의 워싱턴 대학의 NSF 프로그램 (학부생에 대한 경험을 연구)에 의해 지원된다.

1. 해조류 재배 및 규모 확대 <ol><li> 7H 2 O, 0.015 g / L -1 FeSO 4 · 7H · 0.55 g / L -1 요소, 0.1185 g / L -1 KH 2 PO 4, 0.102 g / L -1 망초를 포함하는 탈 이온수를 사용하여 배지를 준비 2 O 22.5 μL의 미량 원소 (18.5 g / L -1 H 3 BO 3, 21.0 g / L -1 CuSO 4 · 5H 2 O, 73.2 g / L -1 MnCl 2 · 4H 2 O, 13.7 g / L -1 COSO 4 · 7H 2 O, 59.5 g / L -1 ZnSO 4 · 5H 2 O, 3.8 g / L -1 (NH 4) 6 모 7 O 24 · 4H 2 O, 0.31 g / L -1 NH 4 VO 3 ). 7-8 중간 산도를 조정합니다. 0.22 μm의 주사기 필터를 통해 배지를 소독. </li><li> 클로렐라 SP 접종. 흔들림 FLA에 신선한 한천 플레이트에 하나의 식민지에서SK 무균 접종 루프 50 ㎖ 배지를 함유. 6 일 동안 150 rpm으로 30 ° C에서 배양 조류 (연속 빛 조건, 광자 플럭스 = 40 ~ 50 μmol의 m -2 초 -1). 분광 광도계 (OD 730)에 의해 세포의 밀도를 모니터링합니다. </li><li> 전송 50 ML의 조류 (1 ~ L 멸균 배지에) 2-L의 유리 플라스크에 넣고 문화 (&gt; 1 중간 로그 성장 단계, OD 730). 펌프 (5 일) 배양시 공기 (또는 CO 2) 문화로 여과. </li><li> 단계 1.3에 명시된 동일한 조건에서 다음 (이 단계에서, 미생물 오염의 위험이 작은) 비 멸균 배양 배지, 배양 조류를 15 L를 포함하는 20-L 유리 상자 속에 든 대형 유리 병에 전송 1 L의 조류 문화. </li><li> 발광 다이오드, 컴퓨터 제어, 혼합 가스, 세포 광학 밀도 분석기가 장착 된 평판 광 생물 반응기 (에 15 L 신선한 조류 배양 (OD 730 = 2) 85 L 비 멸균 매체를 놓고, 산도, 산소를 용해겐, 온도 및 용존 CO 2). 생물 반응기로 연도 가스 / 공기 혼합물을 펌프. </li><li> (OD 730&gt; 20) 바이오 매스 수확 후 70 % 에탄올을 사용하여 완전히 건조 청소 광 생물 반응기. </li></ol> 2. 작은 광 바이오 반응기를 사용하여 연소 가스 처리 실험실 데모 <ol><li> 유리 병에 조류 배양 (200 ㎖ / 분 중 / 병, 초기 OD 730 ~ 0.3)에 접종. </li><li> 천연 가스를 연소시켜 깔때기, 냉각 관, 및 (물 / 석회석 슬러리 함유) 0.5 L 세척 병을 통해 연도 가스 (~ 250cm 3 분 -1)를 펌프. </li><li> 질량 흐름 제어기는 조류 배양에 연도 가스 흐름 (도 1)를 제어한다. 배기 가스에와 연도 가스 - 오프 (대신 공기를 펌프) : 연소 가스 펄스는 두 가지 모드가 있습니다. </li></ol> 3. 운동 모델 개발 운동 모델은 가정 (1) 문화가 균일 한 시스템입니다의. (2) 문화의 CO 2 농도와 빛의 강도가 조류 성장의 제한 요소입니다. 및 CO 3 2 - -) 헨리의 법칙으로 간략화 H 2 CO 3, HCO 3가 (3) CO 2 분압과 액상 평형. 모델 방정식은 다음과 같습니다 : <img alt="방정식 1 및 2" fo:content-width="4in" src="/files/ftp_upload/50718/50718eq1and2.jpg" width="500px" /> X는 바이오 매스 (kg · m의 -3)입니다. S는 용해 된 CO 2 (몰 · m의 -3)입니다. P는 기체 상 (PA)에서 CO 분압이있다. P는 내가 (예 : NO x와 SO X 등) 가스의 독성 화합물을 토륨의 부분 압력이다. P의 max.i 바이오 매스의 성장에 전체 억제를 가지고 독성 가스의 분압이다. η 나는 경험적 계수이다. K s는 미카엘 - 멘텐 상수CO 2의 (몰 · m -3). K 나는 CO 2의 억제 상수 (몰 · m의 -3)입니다. K는 빛의 강도의 미카엘 - 멘텐 상수 (μmol · m -2 · 초 -1)입니다. H는 (m 3 · 몰 -1 · PA) CO 2의 헨리 상수이다. K 라는 CO 2 (HR-1)의 질량 전달 속도이다. 나는 · 다음과 같은 9 ((3)은 식)를 산출 할 수있다 m -2 · 초 -1, 평균 빛의 강도, μmol입니다. <img alt="식 3" fo:content-width="4in" src="/files/ftp_upload/50718/50718eq3.jpg" width="500px" /> 모델 파라미터의 정의는 표 1에있다. 초기 조건은 바이오 매스 용해 CO 2 농도는 각각 100 ㎎ / L, 13 μmol / L,한다고 가정합니다. 체적 물질 전달 계수는 경험적 상관 식에 의해 추정 될 수있다생물 반응기에 기 10 매개 변수 : <img alt="식 4" fo:content-width="4in" src="/files/ftp_upload/50718/50718eq4.jpg" width="500px" /> P의 G / V는 생물 반응기에서 폭기 시스템의 소비 전력 (W / m 3)이다. U는 바이오 리액터 (m / 초)를 통해 가스 흐름의 외관 속도이며 gs와. α, β, γ 및 조건을 혼합 관련 상수이다. <ol><li> 모델 시뮬레이션 (스크린 샷은 보조 자료 I에 제시되어있다)를위한 시뮬링크 파일을 생성합니다. <ol><li> 시뮬링크 모델을 생성하기 위해 MATLAB 인터페이스에서 파일 / 새 / 모델을 선택하고 열기 &quot;라이브러리 브라우저&quot;(스크린 샷 1). </li><li> 수학 식 1과 2에 대한 서브 시스템을 만들기 위해 라이브러리 브라우저에서 &#39;서브&#39;블록을 선택합니다. , 시뮬링크 모델 파일을 하나의 서브 블록을 드래그 &#39;식 (1)&#39;로 이름을 변경 한 다음 식 2에 대해 같은 단계를 반복합니다. </li><l난&gt; 각 서브 시스템에 적합한 블록 및 매개 변수를 만듭니다 (스크린 샷 3). 더블 더블 매개 변수를 설정하는 블록을 클릭하고 다른 서브 시스템에 대해 이러한 단계를 반복 라이브러리 브라우저에서 해당 블록을 선택하고 계산 순서를 나타내는 화살표와 함께 그들을 연결, &#39;수학 1&#39;블록을 클릭합니다. 주 : 1) 시퀀스는 입력 블록으로 시작 및 출력 블록으로 종결한다 2) 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 분할 및 통합을위한 연산자 블록은 모든 라이브러리 브라우저에서 발견 될 수 있고, 우리는 사용자가 도움말 파일을 찾아 제안 시뮬링크를 사용하는 방법을 이해하기 위해, 3) 최적화 해석 도구 모음에 경로 시뮬레이션 / 구성 매개 변수를 통해 설정할 수 있습니다. </li><li> 모델 방정식 (1, 2)를 대표하는 두 개의 서브 시스템을 연결합니다. 필요한 경우 화살표로 다른 서브 시스템의 입력 한 서브 시스템의 출력을 연결합니다. 예를 들어, 용해 된 CO 2 농도는 O이며utput 식 2 서브 시스템, 또한 수학 식 1 서브 시스템에 입력. </li><li> 온 - 오프 CO 2 펄스를 시뮬레이션하는 &#39;식 2&#39;에 대한 입력으로 블록 &#39;발전기 펄스&#39;를 사용, 표면 광 입력 값으로 &#39;상수&#39;블록을 사용합니다. 두 번 같은 기간의 시간 및 진폭과 같은 매개 변수를 변경하기 위해 블록을 클릭합니다. </li><li> 라이브러리 브라우저 &#39;멀티플렉서&#39;블록을 선택합니다. &#39;멀티플렉서&#39;에 모든 출력을 연결 한 다음 시뮬레이션 결과를 저장하는 블록 &#39;작업 공간&#39;에 연결합니다. </li><li> 상단 툴바의 &#39;시뮬레이션 정지 시간을&#39;정의 &#39;버튼을 클릭 <img src="/files/ftp_upload/50718/playarrow.jpg" alt="화살" width="10px" fo:content-width="0.1in" fo:src="/files/ftp_upload/50718/playarrow.jpg" /> &quot;시뮬레이션을 시작하고, 그 결과 (스크린 샷 4) MATLAB 작업 공간에 표시됩니다. </li></ol></li><li> 최적의 CO 2 조건을 프로파일 링하는 동적 최적화 접근 방식을 적용합니다. </리&gt; </ol> 바이오 매스 생산 11, MATLAB &#39;fmincon&#39;기능과 CVP (제어 벡터 파라미터) (12)가 사용을 극대화 입구 유입 CO 2 프로파일 (P 옵트 인)의 변화를 찾을 수 있습니다. 2는 최적화 알고리즘을 보여줍니다 그림 (지원에 MATLAB 프로그래밍 코드를 참조 자료 II).

<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>
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<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>

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이 연구에서, 우리는 광 바이오 반응기에서 조류 cultivati​​ons을 확장하기위한 실험 프로토콜을 보여줍니다. 우리는 또한 조류의 성장을 촉진하는 연소 가스의 입력을위한 여러 가지 방법을 검토합니다. 물질 전달 및 바이오 반응 모델을 사용하여, 우리는 CO 2 질량 전달 계수 (생물 반응기의 혼합 조건 및 CO 2 외관 속도에 의해 결정) K 라 강하게 조류 성장에 영향을 미치는 것을 보여준다. 모델 시뮬레이션이 짧은 펄스 폭과 높은 온 - 오프 주파수 연속 온 - 오프 배기 가스 펄스를 표시하는 배기 가스의 펄스가 거의뿐만 아니라 최적의 CO 등 2 조건, 그림을 바이오 매스의 성장을 지원할 수있는 온 - 오프 클로렐라 성장 (즉, 높은 주파수를 향상시킬 수 있습니다 5.). 한편, 온 - 오프 모드는 크게 조류 경운기 대한 배기 가스의 양을 운반하는...

<table><tbody><tr><td>분광 광도계</td><td>열 과학, 텍사스 미국</td><td></td><td></td></tr><tr><td>CO2 가스 분석기</td><td>LI-COR, Biosciences, Nebraska USA</td><td></td><td></td></tr><tr><td>질량 유량 컨트롤러</td><td>OMEGA Engineering INC, Connecticut USA</td><td>FMA5416</td><td></td></tr><tr><td>Data Acquisition Card</td><td>Measurement Computing Corporation, Massachusetts USA</td><td>USB-1208FS</td><td></td></tr><tr><td>필터</td><td>Aerocolloid LLC, 미네소타 미국</td><td></td><td></td></tr><tr><td>MATLAB/Simulink</td><td>Mathworks, 매사추세츠 미국</td><td>R2010a</td><td></td></tr><tr><td>유리병</td><td>피셔 미국</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

컴퓨터 시뮬레이션을 통해 광 바이오 반응기에서 미세 조류의 성장을 촉진하기 위해 연소 가스 설정을 최적화

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

발전소에서 연소 가스는 조류 재배를 촉진하고 온실 가스 배출 1을 줄일 수 있습니다. 미세 조류는보다 효율적으로 식물 3보다 태양 에너지를 캡처뿐만 아니라 고급 바이오 연료 2-4를 합성뿐만 아니라. 일반적으로, 대기 CO 2는 최대 조류 성장 5를 지원하기위한 충분한 소스가 아닙니다. 한편, 산업용 배기 가스 중의 CO (2)의 높은 농도는 조류 생리학에 악영향이있다. 결과적으로, (예 영양소 및 빛 등) 둘 재배 조건으로 광 생물 반응기에 연도 가스 흐름의 제어 시스템 &quot;조류하는 배연&quot;효율적인 개발하는 것이 중요하다. 연구진은 다른 광 생물 반응기 구성 4,6 재배 전략 배기 가스와 7,8를 제안했다. 여기서는 가스 설정 연도에 응답하여 미세 조류 성장을 예측하는 모델을 사용하는 방법을 보여주는 프로토콜을 제시한다. 우리는 PERFORM은 모두 실험 그림 및 모델 시뮬레이션 배기 가스와 조류의 성장을위한 유리한 조건을 결정합니다. 우리는 균일 한 광 생물 반응기에서 미세 조류의 성장을 시뮬레이션하는 물질 전달과 빛의 강도 방정식과 함께 모 노드 기반 모델을 개발한다. 모델 시뮬레이션은 다른 배기 가스 설정에서 조류의 성장과 배기 가스 소비량을 비교합니다. 모델을 보여줍니다 : 1) 방법 조류의 성장이 CO 2의 다른 부피 물질 전달 계수에 의해 영향을 받는다 2) 우리는 어떻게 동적 최적화 방법 (DOA)를 통해 조류의 성장을위한 최적의 CO 2 농도를 찾을 수 있으며, 3) 우리는 어떻게 디자인 할 수 있습니다 조류 바이오 매스의 성장을 촉진하고, 배기 가스의 사용량을 줄이기 위해 온 - 오프 배연 펄스 직사각형. 실험적인 측면에서, 우리는 (천연 가스 연소에 의해 생성 된) 연도 ​​가스에서 클로렐라 성장을위한 프로토콜을 제시한다. 실험 결과는 정 성적으로 예측 모델을 검증하는 고주파 배연 PULSES 크게 조류 재배를 향상시킬 수 있습니다.

우리의 이전 실험 분석이 억제 (13)을 완화 할 수 CO 2 노출 시간을 감소시키면서 연속되는 연소 가스에 노출 악영향, 클로렐라 성장에 영향을 미치는 것을 나타낸다. 나은 연도 가스 유입 및 조류 성장 관계를 이해하기 위해, 우리는 연도 가스의 존재하에 미생물 성장을 시뮬레이션하는 경험적 모델을 개발한다. 우리는 배기 가스가 15 % CO 2 (: 산소 연소 발전소에서 연소 가스는 CO 2&gt; 15 %를 가지고있는 동안 석탄 연소에서 일반적인 CO 2 농도가 10 ~ 15 %로 주를) 포함되어 있다고 가정합니다. 물질 전달 및 조류 성장 파라미터는 표 1에 기초한다. 모델 모의 배기 가스에 의해 성장 억제를 방지하기 위하여 세 가지 방법을 테스트 1. 질량 전달 조건을 줄이기 위해 문화로 낮은 유속을 유지한다. 2. 문화에 배기 가스의 온 - 오프 펄스. 3. 최적의 상태로 유...

발전소에서 연소 가스는 조류의 성장을위한 저렴한 CO 2 소스입니다. 우리는 시스템 &quot;재배 조류하는 배기 가스&quot;프로토 타입을 구축하고 조류 재배 과정을 확장하는 방법을 설명했다. 우리는 클로렐라 (SP)의 성장을위한 연도 가스의 최적의 동작을 시뮬레이션하고 설계하는 대량 전송 바이오 반응 모델의 사용을 증명하고있다. 조류 사진 - 생물 반응기.

Flue gas from power plants can promote algal cultivation and reduce greenhouse gas emissions1. Microalgae not only capture solar energy more efficiently ...

다음 프로토콜의 전반적인 목표는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 오프 가스(off gas) 제어가 배가스(flu gas) 내 미세조류 성장을 개선할 수 있음을 보여주고, 조류 배양 및 스케일업 절차를 입증하는 것입니다. 이를 위해 먼저 반응 속도 모델을 사용하여 서로 다른 물질 전달 속도와 오프 가스 제어 모드 조건에서의 미세조류 성장 조건을 시뮬레이션하며, 여기에 표시된 이산화탄소 농도 프로필이 해당 모델 방정식입니다. 다음으로, 조류를 배양하고 조류 배양 규모를 확장하는 절차를 시연합니다.그 후, 조류를 소형 광생물 반응기 내에서 배가스(flu gas) 하에 배양합니다. 배가스는 자연 연소에 의해 생성되며, 조류 시스템에 도입되기 전 질량 유량 제어 시스템을 통해 유량이 조절됩니다. 모델 시뮬레이션 결과, 배가스 제어를 통해 기질 저해를 줄이고 배가스 환경에서 미세조류의 성장을 촉진할 수 있음이 나타났습니다.가스 온-오프 가스 제어는 연소 가스 사용량을 줄이고 에너지 효율을 개선하는 것으로 나타났습니다. 바이오 공정의 경우, 저희는 모델 기반의 조류 배양 및 연소 가스 조류 공정이 산업 연소 가스로부터의 CO2 배출 감소, 바이오 연료 또는 생화학 물질 생산, 독성 금속 이온 제거와 같은 바이오 에너지 및 생물 정화 분야에서 유용할 수 있음을 입증하고 있습니다. 일반적으로 모델 시뮬레이션에 익숙하지 않은 바이오 공정 엔지니어들은 시간이 많이 소요되는 실험을 통해 많은 조건을 테스트해야 하므로 어려움을 겪게 됩니다.예를 들어, 많은 요인이 조류 성장에 영향을 미칠 수 있으며 모든 조건을 검토하는 것은 어렵습니다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 CO2, 빛 및 혼합 조건 하에서의 미세조류 배양을 이해하고 분석함으로써 최적의 연소 가스 처리를 설계할 수 있습니다. 절차 시연은 Tang 연구실의 Leon Hu, Amelia Chen, Yyou, ARU var, DNE 및 Larry Page가 진행합니다.이 절차를 시작하려면 배양 배지를 준비하십시오. 동봉된 원고의 레시피에 따라 배지의 pH를 7에서 8로 조정하십시오. 오토클레이브를 사용하여 배양 배지를 멸균하십시오.다음으로, 단일 콜로니의 chlorella spirulina를 멸균 접종 루프를 사용하여 50 milliliters 배지가 들어 있는 진탕 플라스크에 접종하고, 150 RPM 및 30 degrees Celsius 조건에서 6일 동안 조류를 배양합니다. 분광광도계를

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미세조류 배양과 산업용 연도 가스의 통합은 궁극적으로 중금속 및 기타 무기 화합물을 성장 배지에 도입할 것입니다. 이 연구는 광생물반응기에서 자란 Nannochloropsis salina의 성장에 대한 중금속 및 무기 오염 물질의 최종 운명과 영향을 결정하는 데 사용되는 절차를 제시합니다.

중금속과 미세 조류의 생산성에 다른 무기 오염 물질의 정량화

이 논문은 다른 방법과 관련하여 적절한 운동 성장 매개 변수를 추정하기 위해 사용할 수있는 벤치 규모의 광합성 생물 반응기의 조립 공정 및 작동에 대해 설명합니다. 이 시스템은 센서, 데이터 수집 및 제어 장치 및 오픈 소스 데이터 수집 소프트웨어를 사용하여 pH, 빛 및 온도를 지속적으로 모니터링합니다.

키네 성장 시험을위한 온도, 빛 및 pH 모니터링을 갖춘 벤치 규모의 조류 광합성 생물 반응기의 건설 및 설치

여기, 우리 실험실 규모 거품 열 photobioreactors를 생성 하 고 문화 microalgae를 그들을 사용 하 여 프로토콜을 제시. 그것은 또한 문화 성장 율 및 중립 지질 내용에 대 한 메서드를 제공합니다.

중립 지질에 대 한 녹색 미세 거품 열 Photobioreactors에 시험 재배

벤치 스케일, 축 재배는 후속 공정 확장 전에 미세 조류 특성화 및 생산성 최적화를 용이하게 합니다. 광생물 반응기는 신뢰할 수 있고 재현 가능한 미세 조류 실험에 필요한 제어를 제공하며 도시 또는 산업 연소 배출에서 부식성 가스(CO2,SO2,NO2)로미세 조류를 안전하게 경작하도록 조정할 수 있습니다.

부식성 연도 가스가 있는 벤치 스케일 광생물반응기에서 미세조류 재배 및 바이오매스 정량화

천연 가스 발전소 연도 가스의 이산화탄소를 활용하여 열린 경마장 연못에서 미세 조류를 재배하는 프로토콜이 설명되어 있습니다. 연도 가스 주입은 pH 센서로 제어되며, 미세조류 성장은 광학 밀도의 실시간 측정으로 모니터링됩니다.

발전소의 탄소 포집과 미세조류 재배를 위한 반자동 개방형 경마장 연못 결합

이 간행물은 맞춤형 조명 체계를 갖춘 실험실 광생물 반응기 (PBR)의 설계에 대해 설명합니다. 중탄산염을 탄소원으로 사용하는 시아노박테리아 또는 미세조류의 성장은 용적 산소 생산을 측정함으로써 지속적으로 모니터링됩니다. 이러한 PBR은 실험 중 사용자 개입이 거의없는 신속하고 복제 된 실험실 성장 비교를 용이하게합니다.

온라인 성장 측정 및 사용자 정의 가능한 조명 체계를 갖춘 실험실 광생물 반응기 운영

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.

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

기계적 세포 파괴, 용매 기반 지질 추출, 에스테르 교환 반응 및 정량 가스 크로마토 그래피를 사용하여 지방산의 식별에 기초하여 미세 조류의 지방산 함량 및 조성의 결정을위한 방법을 설명한다. tripentadecanoin 내부 표준 물질은 추출과 불완전 에스테르 교환시 가능한 손실을 보상하기 위해 사용된다.

미세 조류의 지방산 콘텐츠 및 조성 분석

이 기사에서는 토양 시스템의 온실 가스 플럭스를 측정하기 위한 정적 챔버 기반 방법을 보여줍니다. 상대적으로 겸손한 인프라 투자로 여러 처리/위치에서 몇 시간에서 몇 년에 이르는 기간에 걸쳐 측정을 얻을 수 있습니다.

정적 챔버를 사용하여 농업 토양에서 온실 가스 유출 측정

전통적인 열구배 테이블은 표면 전체에 걸쳐 다양한 온도를 생성합니다. 열구배 테이블의 표면에 수직인 용접 거싯은 온도를 깊이 있게 제어하여 가능한 연구 응용 분야를 증가시킵니다.

거싯 Thermogradient 표는 토양 프로세스 식물 성장 평가 및 모니터링을위한 토양 온도를 제어하는

배우세요 광바이오반응기에서 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 연소가스 설정 최적화 방법입니다. Chlorella sp.의 성장 조건을 개선하여 탄소 포집과 바이오매스 생산에 기여합니다.

컴퓨터 시뮬레이션을 통해 광 바이오 반응기에서 미세 조류의 성장을 촉진하기 위해 연소 가스 설정을 최적화

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