Summary
Дымовых газов от электростанций является дешевым CO 2 источником для роста водорослей. Мы построили прототип "дымовой газ для водорослевых выращивания» систем и описаны как расширить водорослевую процесс совершенствования. Мы продемонстрировали использование массообмена био-реакции модели для имитации и разрабатывать оптимальную работу дымовых газов для роста хлореллы зр. в водорослевых фото-биореакторов.
Abstract
Дымовых газов от электростанций может способствовать водорослей культивирования и сократить выбросы парниковых газов 1. Микроводорослей не только захватить солнечную энергию более эффективно, чем растения 3, но и синтезировать передовых видов биотоплива 2-4. Как правило, атмосферное CO 2 не является достаточным источником для поддержки максимального рост водорослей 5. С другой стороны, высокая концентрация СО 2 в промышленных выхлопных газов оказать неблагоприятное воздействие на водорослей физиологии. Следовательно, оба условия культивирования (например, питательных веществ и света) и управление потоком дымовых газов в фото-биореакторов важны для разработки эффективного "дымового газа для водорослей» систему. Исследователи предложили различные конфигурации фотобиореакторе 4,6 и культивирования стратегии 7,8 с дымовых газов. Здесь мы приводим протокол, который демонстрирует, как использовать модели для прогнозирования микроводорослей рост в ответ на дымовых настройки газов. Мы перфорацияORM обе экспериментальные иллюстрации и модельные эксперименты, чтобы определить благоприятные условия для роста водорослей с дымовых газов. Мы разрабатываем Моно-ориентированная модель в сочетании с массообмена и легких уравнений интенсивности для имитации микроводорослей рост однородной фото-биореактора. Имитационная модель сравнивает рост водорослей и дымовых Расход газа при разных настройках дымовых газов. Эта модель иллюстрирует: 1) как водорослей рост под влиянием различных объемных коэффициентов массопереноса СО 2, 2), как мы можем найти оптимальную концентрацию СО 2 для роста водорослей с помощью динамического подхода оптимизации (DOA); 3) как мы можем конструировать прямоугольные включения-выключения импульса дымовых газов в целях содействия росту водорослей биомассы и уменьшить использование дымовых газов. На экспериментальной стороны, мы приводим протокол для выращивания хлореллы в дымовых газах (порожденных сжигания природного газа). Экспериментальные результаты качественно проверить предсказания модели, что высокая частота дымовых газов пуLSES может значительно улучшить водорослей культивирования.
Protocol
1. Водорослей Выращивание и Шкала деятельности
- Подготовьте культуральной среды с использованием деионизированной воды, содержащей 0,55 г / л -1 мочевину, 0,1185 г / л -1 KH 2 PO 4, 0,102 г / л -1 MgSO 4 · 7H 2 O, 0,015 г / л -1 FeSO 4 · 7H 2 O и 22,5 мкл микроэлементы (18,5 г / л -1 Н 3 ВО 3, 21,0 г / л -1 CuSO 4 · 5H 2 O, 73,2 г / л -1 MnCl 2 · 4H 2 O, 13,7 г / л -1 CoSO 4 · 7H 2 O, 59,5 г / л -1 ZnSO 4 · 5H 2 O, 3,8 г / л -1 (NH 4) 6 Mo 7 O 24 · 4H 2 O, 0,31 г / л -1 NH 4 VO 3 ). Отрегулируйте рН среды до 7-8. Стерилизовать культуральной среды через 0,22 шприцевой фильтр мкм.
- Привить хлореллы зр. от одной колонии на свежем агаром в коктейль FLASK, содержащую 50 мл среды с стерильной микробиологической петли. Культура водоросли под 150 оборотов в минуту и 30 ° C в течение шести дней (постоянное свечение состояние, поток фотонов = 40-50 мкмоль м -2 с -1). Монитор плотности клеток с помощью спектрофотометра (OD 730).
- Передача 50 мл водорослей культура (фаза роста среднего журнал, OD 730> 1) в стеклянную колбу объемом 2 л (с ~ 1 л стерилизованной питательной среды). Насос фильтрации воздуха (или СО 2) в культуру во время инкубации (в течение 5 дней).
- Передача 1 л водорослей культуры в 20-литровом стеклянном бутыли, содержащей 15 L, не стерилизованное культуральной среды (на данном этапе, риск микробного заражения мала), то культура водорослей под же состоянии, как указано в пункте 1.3.
- Наведите 15 л свежего культуры водорослей (OD 730 = 2) и 85 л без стерилизации среды в плоской пластинчатой фотобиореакторе (оснащенного светоизлучающих диодов, компьютерной контроллера, газовой смеси, анализаторы для оптической плотности клеток, рН, растворенный оксиGen, температуры и растворенного CO 2). Дымовых газов / воздушной смеси Насос в биореактор.
- Тщательно сухой чистой фотобиореактор помощью 70% этанола после сбора урожая биомассы (OD 730> 20).
2. Лаборатория Демонстрация дымовых газов Лечение с помощью небольших фотобиореакторы
- Привить водорослевые культуры в стеклянных бутылках (200 мл / мин средняя / бутылка, начальная OD 730 ~ 0,3).
- Сжигания природного газа и насос дымовых газов (~ 250 см 3 мин -1) через воронку, трубу конденсатора, а также 0,5 л стиральной бутылки (содержащего вода / известняковой суспензии).
- Контроллеры массового расхода контролировать поток дымовых газов в культуры водорослей (рис. 1). Дымовые импульсы газа включают в себя два режима: дымовых газов-на и дымовых газов-офф (насос воздух вместо).
3. Кинетическая модель развития
Кинетическая модель предполагает: (1) Культуры однородная системас. (2) концентрация СО 2 и интенсивность света в культурах являются ограничивающими факторами для роста водорослей. (3) CO 2 парциальное давление и его жидкая фаза равновесия с H 2 CO 3, НСО 3 - и CO 3 2 - упрощается с Законом Генри). Уравнения модели являются:
X является биомасса (кг · м -3). S является растворенный CO 2 (моль · м -3). Р парциальное давление CO 2 в газовой фазе (PA). р я это парциальное давление я й токсичные соединения в газе (например, отсутствие х и SO х). P max.i является парциальное давление токсичного газа иметь полный ингибирование роста биомассы. η я это эмпирический коэффициент. К ы является константа Михаэлиса-МентенСО 2 (моль · м -3). K Мне это константа ингибирования СО 2 (моль · м -3). К константа Михаэлиса-Ментен интенсивности света (мкмоль · м -2 · с -1). Н константу Генри для СО 2 (Па · м 3 · моль -1). К La является скорость переноса массы СО 2 (ч -1). I представляет собой среднее интенсивность света, мкмоль · м -2 · с -1, которое может быть рассчитано следующим образом (формула (3)) 9.
Определение параметров модели в таблице 1. Начальные условия предположить, что концентрации биомассы и растворяют CO 2 на 100 мг / л и 13 мкмоль / л, соответственно. Объемный коэффициент массообмена можно оценить по эмпирической корреляцииТион в биореакторе параметры 10:
P г / V является потребляемая мощность аэрированной системы в биореакторе (Вт / м 3). U GS является поверхностная скорость потока газа через биореактор (м / сек). α, β, γ и постоянные, связанные с смешивания условия.
- Построить Simulink файл для имитационной модели (Снимки экрана приведены в вспомогательные материалы I).
- Выберите File / New / Модель на интерфейсе MATLAB для создания модели Simulink, и откройте "Библиотека Браузер" (снимок экрана 1).
- Выберите блок 'подсистемы' в библиотеке браузере для создания подсистем для уравнения 1 и 2. Перетащите один подсистемы блок в файле модели Simulink, изменить свое название на "формуле 1", а затем повторите те же шаги для уравнения 2.
- Свяжите две подсистемы для представления модельных уравнений (1 и 2). Подключение вывод одной подсистемы к входу другой подсистемы стрелкой если это необходимо. Например, растворенный концентрация СО 2 является Output в уравнении 2 подсистемы, а также входной подсистемы Уравнение 1.
- Используйте 'генератор импульсов "блок, как входы для' уравнении 2 'для имитации СО 2 импульсы включения-выключения; использовать' Constant 'блок в качестве значения входного поверхность света. Дважды щелкните блоки, чтобы изменить такие параметры, как период времени и амплитуде.
- Выберите блок "MUX" в библиотеке браузере. Соедините все выходы к 'Mux ", а затем подключить его к' к Рабочему пространству 'блока, в котором хранятся результаты моделирования.
- Определите 'Simulation остановить время »на верхней панели инструментов, нажмите кнопку"
"Запускается симуляция, и результаты будут (снимок экрана 4) показано в рабочем пространстве MATLAB.
"Запускается симуляция, и результаты будут (снимок экрана 4) показано в рабочем пространстве MATLAB. Чтобы найти изменения притока входе СО 2 профиля (P ОПТ), которые максимизируют производство биомассы 11, функцию MATLAB 'fmincon "и CVP (векторное управление параметризации) 12 используются. Рисунок 2 иллюстрирует алгоритм оптимизации (см. коды MATLAB программирования в Поддержка Материал II).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Наш предыдущий экспериментальный анализ показывает, что воздействие непрерывного дымовых газов отрицательно влияет на рост хлореллы, при снижении CO время 2 экспозиции способен решить эту ингибирование 13. Чтобы лучше понять приток дымовых газов и водорослей отношения роста, мы разрабатываем эмпирическую модель для имитации роста биомассы в присутствии дымовых газов. Мы предполагаем, что дымовой газ содержит 15% CO 2 (примечание: Типичная концентрация СО 2 от сжигания угля составляет 10-15%, в то время как дымовых газов от окси сгорания электростанции имеет CO 2> 15%). Передача масса и водорослевые параметры роста основаны на таблице 1. Имитационная модель тестирует три метода, чтобы избежать ингибирование роста по дымовых газов: 1. Держите низкий расход в культуру, чтобы уменьшить состояние переноса массы. 2. ON-OFF импульсы дымовых газов в культуре. 3. Управление приток CO 2 композиции на оптимальном уровне.
(рис. 3а), который указывает, что оптимальная скорость переноса массы (К Ла = 0,17-0,18 ч -1) способен снизить ингибирование дымовых газов в рост водорослей. Если K La ниже или выше, чем оптимальное значение, рост водорослей будет сокращено. Уравнение 4 предполагает снижение аэрации и газа потока через культуры может уменьшить коэффициент массопереноса. Таблица 2 показывает, как скорость потока (то есть, приведенная скорость) влияет на рост водорослей. Как правило, низкий расход уменьшает K La и предотвращает CO 2 ингибирование к рост водорослей как такое же тенденции, показанной на рисунке 3. Дальнейшее сокращение расхода через биореактор вызовет массовый коэффициент передачи слишком малы, чтобы обеспечить достаточно CO 2 для роста водорослей (рис. 3б).
Во-вторых, введем ON-OFF дымовых-гас импульсный режим, чтобы преодолеть ингибирование роста, если масса дымовых газов передачи K La высока в фотобиореактора (т. е. К Ла = 17 час -1). При моделировании, мы предполагаем, что водорослевые культуры пульсируют с двумя разными 2 концентраций СО (15% для дымовых газов-на и 0,04% с атмосферного СО 2 для дымовых газов-офф). Для оптимизации импульсный режим уходящих газов, различные включения-выключения частоты тестирование (рис. 4). Моделирование показывает, что высокая частота дымовых газов импульсы (включения-выключения контроля дымовых газов) способны содействовать росту водорослей. Таблица 2 также показывает, что режим включением-выключением использует меньше дымовых газов по сравнению с непрерывной подачи дымовых газов в биореактор.
В-третьих, мы вычисляем концентрация СО 2 профилей для максимального роста водорослей. Использование параметров модели в таблице 1, динамический подход оптимизация показывает оптимальные концентрации CO 2 в газовой фазе Следует постоянно увеличивается во время роста водорослей. Модель моделирование также показывает, что как включения-выключения CO 2 импульсы (метод 2) и контроля оптимальной СО 2 входа (метод 3) одинаково хороши для продвижения рост водорослей с дымовых газов (Рис. 5).
Рисунок 1. Схема системы управления газового включения-выключения в лабораторном масштабе. Скорости потока дымовых газов, генерируемые сжигания природного контролируются системой управления массового расхода до введенного в систему водорослей. Нажмите здесь, чтобы увеличить изображение .
d/50718/50718fig2.jpg "альт =" Рисунок 2 "ширина =" 500px "FO: содержание ширины =" 5 дюймов "FO: SRC =" / files/ftp_upload/50718/50718fig2highres.jpg "/>
Рисунок 2. Блок-схема динамических процедур оптимизации. Нажмите здесь, чтобы увеличить изображение .
Рисунок 3. Конечная концентрация биомассы в 12-й день в зависимости от K La при непрерывном очистки дымовых газов (СО 2, 15% об / об) (а), и сравнение роста биомассы с различным K La: 0,017 ч -1 (синяя линия) , 0,17 ч -1 (желтая линия), и 17 ч -1 (черная линия) при непрерывном очистки дымовых газов (СО 2, 15% об / об) (
Рисунок 4. Влияние gas-on/gas-off частоты на производство биомассы в 12 дней. Эта модель предполагает, микроводоросли подвергаются CO 2 (15% V / V) импульсов на различных испытанных частот. Нажмите здесь, чтобы увеличить изображение .
Рисунок 5. Сравнение биомассы роста UNDER оптимальным CO 2 профиль (желтая линия), включения-выключения частота 10 сек газа на / 5 мин газ-офф (красная линия), включением-выключением при частоте 10 сек газа на / 7 мин газ- от (зеленая линия), включением-выключением на частоте 1 мин gas-on/29 мин газа-офф (черная линия), и постоянное лечение с дымовыми газами, содержащими 15% (объем / объем) CO 2 условия (голубой линия). Нажмите здесь, чтобы увеличить изображение .
Рисунок 6. Экспериментальные результаты нашей предыдущей статье 13, чтобы показать эффект дымовых импульсов газа на рост хлореллы. . Газ-на (очистки дымовых газов); газа-офф (для очистки воздуха): 10 сек газа на / 7 мин газ-офф, B: 30 мин gas-on/30 мингаз-офф, C: 5 ч газа на / 7 ч газа-офф, D: выращивание в колб. Подготовка культура была детализирована в части протокола, и эксперименты проводились при температуре комнатной. Нажмите здесь, чтобы увеличить изображение .
| Параметры | Описания | Величины | Единицы | Ссылки / Примечания |
| μ макс | максимальная удельная скорость роста | 0.070 | ч -1 | 14 |
| Уб | смертность | 0.028 | ч -1 | 15 |
| К с | Михаэлис-Ментен постоянной СО 2 | 0.00021 | моль · м -3 | 14 |
| K I | константа ингибирования СО 2 | 10 | моль · м -3 | 16 |
| К | Михаэлиса-Ментен постоянной интенсивности света | 14 б | μ моль · м -2 · с -1 | 9 |
| К La | массовый перенос CO 2 | 17 | ч -1 | 17 |
| Н | постоянная Генри СО 2 | 3202 с | Па · м 3 · моль -1 | 18 |
| Y S / X | Коэффициент текучести | 100 г | (Моль СО 2) / (кг биомассы) | 19 |
| Постоянная | 14.7 | м 3 · кг-1 | 9 | |
| Я 0 | Интенсивность поверхность света | 45 е | μ моль фотонов · м -2 · с -1 | измеренный |
| Атмосферное CO 2 | концентрация СО атмосферное 2 | 0,04% | объемная доля | |
| CO 2 в дымовом газе | Концентрация СО 2 в дымовом газе | 15% | объемная доля | Предполагается, |
| X (0) | начальная концентрация биомассы | 0.1 | кг · м - 3 | Предполагается, |
| S (0) | начальная растворяется концентрация СО 2 | 0.013 | моль · м - 3 | Предполагается, |
Таблица 1. Параметры, используемые вмодель.
К I = 10 мм, а испытательный полигон в этом исследовании 0,5-10 моль · м -3;
б К = 1011 лк, которая составляет ~ 14 мкмоль · м -2 · с -1 20;
с Н = 31,6 атм · М -1;
г 4,4 кг СО 2, необходимые для производства 1 кг (сухой вес) биомассы;
э Измеренная интенсивность света 40-50 μ моль · м -2 · сек -1;
| Поверхностная скорость / м / с | Исходной биомассы / мг / л | γ = 0,2 | γ = 0,5 | γ = 0,8 | Всего дымовых газов используется в 12 дней (м 3 / м 2) | |||
| К La / м / с | Заключительный Биомасса / мг / л | К La / м / с | Заключительный Биомасса / мг / л | К La / м /с | Заключительный Биомасса / мг / л | |||
| 0.001 * | 100 | 4.3 | 128 | 0.54 | 149 | 0.068 | 115 | 1.0 х 10 3 |
| 0.01 * | 100 | 6.8 | 127 | 1.7 | 132 | 0.43 | 160 | 1.0 х 10 4 |
| 0.1 * | 100 | 11 | 126 | 5.4 | 127 | 2.7 | 129 | 1.0 × 10 5 |
| 1 * | 100 | 17 | 126 | 17 | 126 | 17 | 126 | 1.0 х 10 6 |
| 10 * | 100 | 27 | 126 | 54 | 126 | 107 | 125 | 1.0 х 10 7 |
| Частота 10s/5min | 100 | 17 | 313 | 17 | 313 | 17 | 313 | 3,3 х 10 4 |
Рост Таблица 2. Биомасса 15% (объем / объем) отходящих газов при 12-й день при различных поверхностных скоростей потока газа. В этой модели, мы предполагаем, что К Ла = 17 (и GS) γ
*: Если предположить, что CO 2 непрерывно закачивается в биореакторе на постоянной скорости потока.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
В этом исследовании мы демонстрируем экспериментальный протокол для расширения водорослей культивации в фотобиореакторов. Мы также рассмотрим несколько методов для дымовых входов газа в целях содействия росту водорослей. Использование массоперенос и модель био-реакции, мы демонстрируем, что коэффициент массообмена СО 2 К Ла (определяется биореактора смешивания состояния и CO 2 поверхностной скорости) сильно влияет рост водорослей. Имитационная модель показывает непрерывные дымовых импульсы включения-выключения газа с коротким длительности импульса и высоких включения-выключения частот может улучшить рост хлореллы (т.е. высокой частоты включения-выключения импульсов дымовых газов может поддерживать рост биомассы почти так же как оптимальной СО 2 условия, рис 5.). Между тем, включения-выключения режима может значительно уменьшить общее количество дымового газа, который должен быть прокачивается через биореактор (табл. 2), что позволяет экономить энергию для транспортировки количество топочного газа для водорослей мотокультиватAtion. Режим включения-выключения газа импульс может быть использован в фото-биореакторы или водорослей водоемов, учитывая, что режим постоянных импульсов дымовых газов гораздо проще в эксплуатации, чем динамического управления притоком концентрации СО 2. С другой стороны, мы выполнили водорослей эксперименты культуры, используя дымовые газы. Дымовых газов пульсируют в фотобиореакторов на конкретный включения / выключения частоты, в котором четко минимизирует угнетающее действие дымовых газов и улучшает производства биомассы по сравнению с культурами, используя атмосферного СО 2 (рис. 6) 13. Экспериментальные результаты качественно проверено нашей модели и подтвердил, что включением-выключением из дымового газа является эффективным для увеличения роста Chlorella.
Наконец, эта модель исследование является предметом ряда ограничений. Во-первых, модель напрямую не учитывать воздействие от токсичных соединений, таких как SO х и NO х в дымовых газах. Во-вторых, тыс.е химические реакции и равновесия в культуральной среде (включая CO 2, H +, ОН -, NH 3, и т.д.) упрощаются. В-третьих, модель не учитывает CO 2 гидродинамики, где фактическая газообразное массоперенос не мгновенно или однородными в культуральной среде. Тем не менее, в упрощенном виде подходы модели еще есть практическое применение для разработки руководящих принципов для оптимизации рост водорослей.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Эти авторы не имеют ничего раскрывать.
Acknowledgments
Это исследование поддерживается в NSF программе (исследование Опыт для студентов) в Университете Вашингтона в Сент-Луисе.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Spectrophotometer | Thermal Scientific, Texas USA | ||
| CO2 gas analyzer | LI-COR, Biosciences, Nebraska USA | ||
| Mass flow controllers | OMEGA Engineering INC, Connecticut USA | FMA5416 | |
| Data acquisition card | Measurement Computing Corporation, Massachusetts USA | USB-1208FS | |
| Filters | Aerocolloid LLC, Minnesota USA | ||
| MATLAB/Simulink | Mathworks, Massachusetts USA | R2010a | |
| Glass bottles | Fisher USA |
References
- Granite, E. J., O'Brien, T. Review of novel methods for carbon dioxide separation from flue and fuel gases. Fuel Process. Technol. 86, 1423-1434 (2005).
- Chisti, Y. Biodiesel from microalgae. Biotechnol. Adv. 25, 294-306 (2007).
- Li, Y., Horsman, M., Wu, N., Lan, C. Q., Dubois-Calero, N. Biofuels from microalgae. Biotechnol. Prog. 24, 815-820 (2008).
- Schenk, P., et al. Second generation biofuels: high-efficiency microalgae for biodiesel production. BioEnergy Research. 1, 20-43 (2008).
- Kumar, A., et al. Enhanced CO2 fixation and biofuel production via microalgae: recent developments and future directions. Trends Biotechnol. 28, 371-380 (2010).
- Kumar, K., Dasgupta, C. N., Nayak, B., Lindblad, P., Das, D. Development of suitable photobioreactors for CO2 sequestration addressing global warming using green algae and cyanobacteria. Bioresour. Technol. 102, 4945-4953 (2011).
- Lee, J. -N., Lee, J. -S., Shin, C. -S., Park, S. -C., Kim, S. -W. Methods to enhance tolerances of Chlorella KR-1 to toxic compounds in flue gas. Appl. Biochem. Biotechnol. 84-86, 329-342 (2000).
- Zeiler, K. G., Heacox, D. A., Toon, S. T., Kadam, K. L., Brown, L. M. The use of microalgae for assimilation and utilization of carbon dioxide from fossil fuel-fired power plant flue gas. Energy Conversion and Management. 36 (95), 707-712 (1995).
- Martínez, M. E., Camacho, F., Jiménez, J. M., Espínola, J. B. Influence of light intensity on the kinetic and yield parameters of Chlorella pyrenoidosa mixotrophic growth. Process Biochem. 32 (96), 93-98 (1997).
- Van't Riet, K. Review of measuring methods and results in nonviscous gas-liquid mass transfer in stirred vessels. Ind. Eng. Chem. Process. 18, 357-364 (1979).
- Methekar, R., Ramadesigan, V., Braatz, R. D., Subramanian, V. R. Optimum charging profile for lithium-ion batteries to maximize energy storage and utilization. ECS Trans. 25, 139-146 (2010).
- Kameswaran, S., Biegler, L. T. Simultaneous dynamic optimization strategies: Recent advances and challenges. Comput. Chem. Eng. 30, 1560-1575 Forthcoming.
- He, L., Subramanian, V. R., Tang, Y. J. Experimental analysis and model-based optimization of microalgae growth in photo-bioreactors using flue gas. Biomass Bioenergy. 41, 131-138 (2012).
- Novak, J. T., Brune, D. E. Inorganic carbon limited growth kinetics of some freshwater algae. Water Res. 19 (85), 215-225 (1985).
- Landry, M. R., Haas, L. W., Fagerness, V. L. Dynamics of microbial plankton communities experiments in Kaneohe Bay, Hawaii. Mar. Ecol. 16, 127-133 (1984).
- Silva, H. J., Pirt, S. J. Carbon dioxide inhibition of photosynthetic growth of Chlorella. J. Gen. Microbiol. 130, 2833-2838 (1984).
- Powell, E. E., Mapiour, M. L., Evitts, R. W., Hill, G. A. Growth kinetics of Chlorella vulgaris and its use as a cathodic half cell. Bioresour. Technol. 100, 269-274 (2009).
- Sawyer, C. N., McCarty, P. L., Parkin, G. F. Chemistry for environmental engineering and science. , 5th, McGraw-Hil. 144 (2003).
- Doucha, J., Straka, F., Lívanský, K. Utilization of flue gas for cultivation of microalgae Chlorella sp. in an outdoor open thin-layer photobioreactor. J. Appl. Phycol. 17, 403-412 (2005).
- Thimijan, R. W., Heins, R. D. Photometric, radiometric, and quantum light units of measure: a review of procedures for interconversion. Hortscience. 18, 818-822 (1983).
