Summary
Santrallerden kaynaklanan baca gazı alg büyüme için ucuz bir CO 2 kaynağıdır. Biz sistemleri "ekimi alg için baca gazı" prototip inşa ve alg ekimi işlemini büyütmek için nasıl tarif var. Biz, Chlorella sp büyümesi için baca gazının optimum operasyon ve tasarım simülasyonu için kütle transferi bio-tepki modelinin kullanımı göstermiştir. alg fotoğraf biyoreaktörlerde.
Abstract
Santrallerden kaynaklanan baca gazı alg ekimi teşvik etmek ve sera gazı emisyonlarını 1. azaltabilir. Mikroalg daha verimli bitki 3 daha güneş enerjisini yakalamak, ama aynı zamanda gelişmiş biyoyakıt 2-4 sentez değil sadece. Genellikle, atmosferik CO 2 maksimal alg büyümesini 5 desteklemek için yeterli bir kaynak değildir. Diğer taraftan, endüstriyel egzoz gazlarındaki CO 2'nin yüksek konsantrasyonlarda alg fizyolojisi üzerinde olumsuz etkileri vardır. Sonuç olarak, (örneğin, besin maddeleri ve ışık gibi) hem de yetiştirme koşulları ve foto-biyo-reaktörlere baca gazı akışının kontrol sistemi "Yosunlar için baca gazı" etkili bir geliştirilmesi için önemlidir. Araştırmacılar farklı foto-biyo yapılandırmaları 4,6 ve yetiştirme stratejilerini baca gazı ile 7,8 önerdi. Burada, biz gaz ayarları baca yanıt mikroalgal büyüme tahmin modelleri nasıl kullanılacağını gösteren bir protokol mevcut. Biz perform hem deneysel illüstrasyon ve model simülasyonları baca gazı ile alg büyüme için uygun koşulları belirlemek. Biz homojen bir fotoğraf biyoreaktöründe mikroalgal büyüme simüle etmek için kütle transferi ve ışık yoğunluğu denklemleri ile birleştiğinde bir Monod-temelli bir model geliştirmek. Modeli simülasyon farklı baca gazı ayarları altında alg büyüme ve baca gazı tüketimlerini karşılaştırır. Model göstermektedir: 1) nasıl alg büyüme CO 2 farklı hacimsel kütle transfer katsayıları etkilenir; 2) nasıl dinamik optimizasyon yaklaşımı (DOA) üzerinden alg büyüme için optimal CO 2 konsantrasyonu bulabilirsiniz; 3) nasıl bir tasarlayabilirsiniz alg biyokütle büyümeyi teşvik etmek ve baca gazı kullanımını azaltmak için on-off baca gazı darbe dikdörtgen. Deneysel tarafta, biz (doğal gaz yanma tarafından üretilen) baca gazı altında Chorella yetiştirmek için bir protokol mevcut. Deneysel sonuçlar niteliksel model tahminleri doğrulamak olduğu yüksek frekans baca gazı puLSKÖ önemli ölçüde alg ekimi artırabilir.
Protocol
1.. Alg Yetiştiriciliği ve Ölçek-up
- 7H 2 O, 0.015 g / L -1 FeSO 4 · · 7H 0.55 g / L -1 üre, 0,1185 g / L -1 KH 2 PO 4, 0.102 g / L MgSO -1 4 ihtiva eden iyonu giderilmiş su kullanılarak kültür ortamı hazırlayın 2 O ve 22.5 ul mikro elementler (18.5 g / L -1 H 3 BO 3, 21.0 g / L -1 CuSO 4 · 5H 2 O, 73.2 g / L -1 MnCI2 · 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 Mo 7 O 24 · 4H 2 O, 0.31 g / L -1 NH 4 VO 3 .) 7-8 orta pH ayarlayın. 0.22 um şırınga filtresi ile kültür ortamı sterilize edin.
- Chlorella sp aşılamak. Bir sarsıntı fla içine taze agar plaka üzerinde bir tek kolonidensk steril bir aşılama döngü ile 50 mL medyum ihtiva eden. Altı gün boyunca 150 rpm ve 30 ° C'nin altında Kültür algler (sürekli ışık durumu, foton akı = 40-50 ľmol m -2 sn -1). Bir spektrofotometre (OD 730) hücre yoğunluğunu izlemek.
- Aktarım 50 mL alg (~ 1 L steril kültür ortamı ile) 2-L bir cam şişe içine kültür (> 1, orta log büyüme fazı, OD 730). Pompa (5 gün) inkübasyon sırasında hava (ya da CO 2) kültür içine süzüldü.
- Adım 1.3 'de belirtildiği gibi aynı koşullar altında zaman (bu aşamada, mikrobiyal kirlenme riski küçük) sterilize kültür ortamı, kültür yosun 15 L ihtiva eden bir 20-L cam damacana içine aktarın 1 L algal kültürü.
- Işık yayan diyotlar, bilgisayar kontrollü, gaz karışımı, hücre optik yoğunluğu için analizörleri ile donatılmış düz bir plaka fotobiyoreaktör (içine 15 L taze alg kültürü (OD 730 = 2) ve 85 L non-steril ortam yerleştirin, pH, çözünmüş oksigen, sıcaklık ve çözünmüş CO 2). Biyoreaktör içine baca gazı / hava karışımı pompa.
- (OD 730> 20) biyokütle hasattan sonra% 70 etanol kullanılarak iyice kuru-temiz foto-biyo.
2. Küçük fotobiyoreaktörler kullanma Baca Gazı Arıtma Laboratuar Gösteri
- Cam şişelerde alg kültürleri (200 ml / dakika orta / şişe, ilk OD 730 ~ 0.3) inoküle.
- Doğal gazı yakmak ve bir huni, bir kondansatör tüpünün ve (su / kireçtaşı çamuru ihtiva eden) bir 0.5 L yıkama şişesi yoluyla baca gazı (~ 250 cm3 dk-1) pompa.
- Kütle akış kontrol alg kültürüne baca gazı akımı (Şekil 1) kontrol eder. Baca gaz ve baca gazı-off (yerine hava pompası): Baca gazı bakliyat iki modları içerir.
3. Kinetik Model Geliştirme
Kinetik model varsaymaktadır: (1) homojen kültürler sistemidirs. (2) kültürde CO2 konsantrasyonu ve ışık yoğunluğu yosun büyümesi için sınırlayıcı faktörler bulunmaktadır. , Ve CO 3 - 2 -) Henry Kanunu ile basitleştirilmiş H 2 CO 3, HCO 3 ile (3) CO 2 parsiyel basıncı ve sıvı faz dengesi. Model denklemleri:
X biyokütle (kg · m -3) 'dir. S çözünmüş CO2 (mol · m -3) 'dir. P, gaz fazında (Pa) 'de CO2 kısmi basıncıdır. p i i (örneğin, NO ve SO x x gibi) gaz toksik bir bileşim inci kısmi basıncıdır. P max.i biyokütle büyümesi tam inhibisyonu için zehirli gaz kısmi basıncıdır. η i ampirik katsayısıdır. K s, Michaelis-Menten sabitidirCO 2 (mol · m -3). K I CO 2 inhibisyon sabiti (mol · m -3) 'dir. K ışık yoğunluğu Michaelis-Menten sabiti (ľmol · m -2 · sn -1). H (m 3 · mol -1 · Pa) CO 2 için Henry'nin sabittir. K La CO 2 (saat -1) kütle aktarım hızıdır. I · aşağıdaki gibi 9 ((3) Denklem) hesaplanabilir m-2 sec · -1, ortalama ışık şiddeti, umol olduğunu.
Model parametrelerinin tanımı Tablo 1'de görülmektedir. Başlangıç koşulları biyokütle ve çözünmüş CO2 konsantrasyonları, sırasıyla, 100 mg / L ve 13 umol / L, olduğunu varsayalım. Hacimsel kütle transfer katsayısı ampirik ölçekler içsel tahmin edilebilirbiyoreaktöre tion 10 parametreleri:
P g / V biyoreaktörde havalandırılmış sistemin güç tüketimi (W / m 3) 'dir. u biyoreaktör (m / saniye) boyunca gaz akışının yüzeysel hızıdır gs. α, β ve γ karıştırma koşulları ile ilişkili sabitlerdir.
- Modeli simülasyon (Ekran görüntüleri Destekleyici Malzeme I verilmiştir) için bir Simulink dosyası oluşturun.
- Simulink modeli oluşturmak için MATLAB arabirimde Dosya / Yeni / Model seçin ve açık "Kütüphane Tarayıcısı" (screen shot 1).
- Denklem 1 ve 2 için Subsystems oluşturmak için kütüphane tarayıcı 'alt sistemi' bloğu seçin. , Simulink model dosyası için bir alt bloğu sürüklemek 'Denklem 1' adını değiştirin ve sonra Denklem 2 için aynı adımları tekrarlayın.
- Model denklemleri (1 ve 2) temsil etmek için iki alt sistemlere bağlantı. Gerekirse, ok ile diğer alt sisteminin girişine bir alt sisteminin çıkışını. Örneğin, çözünmüş CO2 konsantrasyonu, o olduğunuıkış Denklem 2 alt sistemi, ve aynı zamanda Denklem 1 alt sistemi giriş olarak.
- On-off CO 2 darbeleri simüle etmek 'Denklem 2' için girdi olarak blok 'Jeneratör' Darbe kullanın; yüzey ışık giriş değeri olarak 'Constant' bloğunu kullanın. Çift böyle süre süre ve genlik gibi parametreleri değiştirmek için blokları tıklayın.
- Kütüphane tarayıcı 'MUX' bloğu seçin. 'Mux' tüm çıkışlarını bağlayın ve sonra simüle sonuçları saklar blok 'Workspace'in için,' bağlayın.
- Üst araç çubuğunda 'Simülasyon durma zamanı' Define, "düğmesini tıklayın
"Simülasyonu başlatmak için, ve sonuçları (ekran görüntüsü 4) MATLAB çalışma alanında gösterilir.
"Simülasyonu başlatmak için, ve sonuçları (ekran görüntüsü 4) MATLAB çalışma alanında gösterilir. Biyokütle üretimi 11, MATLAB 'fmincon' işlevi ve CVP (vektör kontrolü parametrelendirmesini) 12 kullanılır maksimize giriş girişi CO 2 profil (P opt) değişiklikleri bulmak için. 2. optimizasyon algoritması göstermektedir Şekil (Desteklenmesi MATLAB programlama kodlarını görmek Malzeme II).
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Bizim daha önceki deneysel analizi bu önlenmesini 13 hafifletmek mümkün CO 2 pozlama süresini edilir düşürürken, sürekli baca gazı zehirlenmeleri olumsuz, Chlorella büyümeyi etkiler gösterir. Daha iyi baca gazı giriş ve yosun büyümesi ilişkileri anlamak için, baca gazı varlığında biyokütle büyümesi simüle etmek için ampirik bir model geliştirmek. Biz baca gazı% 15 CO 2 (: oksi-yanma santralin baca gazı CO 2>% 15 olurken kömür yakılmasından kaynaklanan tipik CO 2 konsantrasyonu,% 10-15 notu) içerdiğini varsayalım. Kütle transferi ve alg büyüme parametreleri Tablo 1 dayanmaktadır. Bu model simülasyonu baca gazı tarafından büyüme inhibisyonu önlemek için üç farklı yöntem test 1. Kütle transfer durumu azaltmak için kültürün içine düşük akış hızını tutun. 2. Kültürüne baca gazı on-off sinyal. 3. Optimal düzeyde girişi CO 2 kompozisyonlar kontrol.
La = 0,17-0,18 saat -1) için baca gazı engellenmesini azaltmak mümkün olduğunu gösterir alg büyüme üzerindeki kütle transfer hızının etkisi (Şekil 3a), sınamak alg büyüme. K La optimal değerinden daha düşük ya da daha yüksek ise, yosun büyümesi azalacaktır. Denklem 4 kültür yoluyla havalandırma ve gaz akışının azalma göstermektedir kütle transferi katsayısını azaltır. Tablo 2, akış hızı (yani, yüzeysel hız) algal büyümeyi nasıl etkilediğini gösterir. Genel olarak, düşük bir akış hızı K La azaltır ve Şekil 3'te gösterilen ile aynı eğilim olarak yosun büyümesine CO2 önlenmesini engeller. Bundan başka biyoreaktör yoluyla akış oranını azaltarak çok küçük kütle transfer katsayısı yosun büyümesi için yeterli CO2 (Şekil 3b) elde neden olur.
İkincisi, biz bir on-off baca-ga tanıtmakbaca gazı kütle transferi K La fotobiyoreaktör (yani K La = 17 saat -1) yüksek ise büyüme engellemesini aşmak için nabız modu. Simülasyonda, biz alg kültürleri (baca gaz ve baca gazı-off için atmosferik CO 2 ile% 0.04 için% 15) iki farklı CO 2 konsantrasyonları ile atımlı varsayalım. Baca gazı darbe modu, farklı on-off frekansları test edilir (Şekil 4) optimize etmek. Simülasyon yüksek frekans baca gazı bakliyat (baca gazlarının on-off kontrol) alg büyümesini teşvik etmek için mümkün olduğunu göstermektedir. Tablo 2 de on-off kontrol modu biyoreaktöre baca gazının sürekli beslenmesi kıyasla daha az baca gazı kullandığını gösterir.
Üçüncü olarak, maksimal yosun büyümesi için CO2 konsantrasyonu profilleri hesaplar. Tablo 1 'de modeli parametreleri kullanarak, dinamik optimizasyon yaklaşım gaz fazında optimum CO2 konsantrasyonunu göstermektedir Sürekli alg büyüme esnasında artırılmalıdır. Model simülasyonu, aynı zamanda her iki on-off CO2 darbeleri (Yöntem 2) ve en CO2 girişinin kontrol (yöntem 3) baca gazı ile yosun büyümesini teşvik etmek için eşit derecede iyi olduğunu göstermektedir (Şekil 5).
Şekil 1. Laboratuvar ölçeğinde gaz on-off kontrol sisteminin şeması. Doğal yanma ile üretilen baca gazı akış hızları önce alg sisteme giren kütle akış kontrol sistemi ile kontrol edilmektedir. büyük resim görüntülemek için .
d/50718/50718fig2.jpg "alt =" Şekil 2 "width =" "fo: İçerik-width =" 500px 5in "fo: src =" / files/ftp_upload/50718/50718fig2highres.jpg "/>
Şekil 2. Dinamik optimizasyon prosedürleri akış şeması. resmi büyütmek için buraya tıklayın .
Şekil 3,. Baca gazı sürekli tedavi edilen K La bir fonksiyonu olarak, bir gün ve 12 Final biyokütle konsantrasyonu (CO2,% 15 v / v) (a) ve farklı K La ile biyokütle büyüme karşılaştırması: 0.017 hr -1 (mavi çizgi) , sürekli baca gazı tedavisi (CO 2,% 15 v / v) (altında 0.17 saat -1 (sarı çizgi), ve 17 saat -1 (siyah çizgi)
Şekil 4. 12 gün içinde biyokütle üretimi gas-on/gas-off frekansın etkisi. Modeli mikroalgler CO 2 farklı test frekanslarda (% 15 v / v) bakliyat maruz varsayar. resmi büyütmek için buraya tıklayın .
Şekil 5,. Biyokütle büyümesi u karşılaştırılmasınder optimum CO 2 profil (sarı hat), 10 saniye gaz-on / 5 dk gaz-off (kırmızı çizgi) açma-kapama sıklığı, 10 saniyelik bir frekansta on-off kontrol gaz üzerinde 7 / dak gaz- kapalı (yeşil hat), on-off 1 dak gas-on/29 dk gaz-off (siyah çizgi) bir frekansta kontrol ve% 15 içeren baca gazı (v / v) CO 2 koşulları (mavi ile sürekli tedavi çizgi). resmi büyütmek için buraya tıklayın .
Şekil 6,. Bizim önceki yazıda 13 Deneysel sonuçlar Chlorella büyümesi üzerine baca gazı darbelerinin etkisini göstermek için. . Gaz-on (baca gazı arıtma); gaz-off (hava tedavi) A: 10 sn gaz üzerinde 7 / dak gaz-off; B: 30 dk gas-on/30 dkgaz-off; C: 5 saat gaz üzerinde 7 / saat gaz-off; D: şişeleri sallayarak ekimi. Kültür hazırlık protokol bölümünde ayrıntılı oldu ve deneyler oda sıcaklığında gerçekleştirilmiştir. resmi büyütmek için buraya tıklayın .
| Parametreler | Açıklamaları | Değerler | Birimler | Referanslar / Notlar |
| μ max | maksimum spesifik büyüme oranı | 0.070 | saat -1 | 14 |
| k d | mortalite oranı | 0.028 | saat -1 | 15 |
| K s | CO 2 Michaelis-Menten sabitidir | 0.00021 | mol · m -3 | 14 |
| K I | CO 2 inhibisyon sabiti | 10, | mol · m -3 | 16 |
| K | Işık şiddetinin Michaelis-Menten sabitidir | 14 b | μ mol · m -2 · sn -1 | 9 |
| K La | CO 2 kütle aktarım hızı | 17 | saat -1 | 17 |
| H | CO 2 Henry'nin sabiti | 3202 c | Pa · m 3 · mol -1 | 18 |
| Y S / X | verim katsayısı | 100 d | (Mol CO 2) / (kg biyokütle) | 19 |
| A | Sabit | 14.7 | m 3 · kg-1 | 9 |
| I 0 | yüzey ışık yoğunluğu | 45 E | μ mol fotonlar · m -2 · sn -1 | ölçülü |
| Atmosferik CO 2 | Atmosferik CO 2 konsantrasyonu | % 0.04 | hacim fraksiyonu | |
| Baca gazındaki CO 2 | Baca gazında bulunan CO2 konsantrasyonu | % 15. | hacim fraksiyonu | varsayılır |
| X (0) | ilk biyokütle konsantrasyonu | 0.1 | kg · m - 3 | varsayılır |
| S (0) | ilk çözündürüldü CO2 konsantrasyonu | 0.013 | mol · m - 3 | varsayılır |
Tablo 1. Kullanılan parametrelermodeli.
K Ben 10 mm = ve bu çalışmada test aralığı · m -3 0.5-10 mol;
~ 14 ľmol · m -2 · sn -1 20 b K = 1.011 lux;
c H = 31.6 atm · M -1;
CO2 biyokütle, 1 kg (kuru ağırlık) üretimi için gerekli olan d 4.4 kg;
E ölçülen ışık şiddeti 40-50 · m -2 · sn -1 mol μ olup;
| Yüzeysel hız / m / s | Başlangıç biyokütle / mg / L | γ = 0.2 | γ = 0.5 | γ = 0.8 | 12 gün içinde kullanılan toplam baca gazı (m 3 / m 2) | |||
| K La / m / s | Nihai biyokütle / mg / L | K La / m / s | Nihai biyokütle / mg / L | K La / m /s | Nihai biyokütle / mg / L | |||
| 0.001 * | 100 | 4.3 | 128 | 0.54 | 149 | 0.068 | 115 | 1.0 x 10 3 |
| 0.01 * | 100 | 6.8 | 127 | 1.7 | 132 | 0.43 | 160 | 1.0 x 10 4 |
| 0.1 x | 100 | 11 | 126 | 5.4 | 127 | 2.7 | 129 | 1.0 x 10 5 |
| 1 * | 100 | 17 | 126 | 17 | 126 | 17 | 126 | 1.0 x 10 6 |
| 10 * | 100 | 27 | 126 | 54 | 126 | 107 | 125 | 1.0 x 10 7 |
| 10s/5min frekans | 100 | 17 | 313 | 17 | 313 | 17 | 313 | 3.3 x 10 4 |
Farklı akış hızları satıhsal gaz altında günde 12% 15 (v / v) baca gazıyla Tablo 2. Biyokütle artışı. Bu modelde, biz varsayalım K La = 17 (u gs) γ ki
*: CO2 sürekli olarak sabit bir akış hızında biyoreaktöre pompalandığı varsayılarak.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Bu çalışmada, biz fotobiyoreaktörler alg toprağı ekme ölçekleme için deneysel protokol göstermektedir. Biz de alg büyümesini teşvik etmek için baca gazı girişler için çeşitli yöntemleri inceliyoruz. Bir kütle transferi ve biyo-tepki modeli kullanarak, CO 2 kütle transfer katsayısı (biyoreaktör karıştırma durumuna ve CO 2 yüzeysel hız tarafından belirlenir) K La güçlü alg büyümesini etkilediğini göstermektedir. Modeli simülasyon kısa pulse genişliği ve yüksek on-off frekansları sürekli on-off baca gazı darbelerini gösteren baca gazı bakliyat hemen hemen aynı zamanda optimum CO gibi 2 şartları, Şekil biyokütle büyümeyi destekleyecek on-off Chlorella büyüme (yani yüksek frekanslı artırabilir 5..). Bu arada, on-off modu, çok yosun Cultiv için baca gazı miktarını taşınması için enerji tasarrufu biyoreaktör (Tablo 2), pompalanması gereken baca gazının toplam miktarını azaltabilirtirme. On-off gaz darbe modu sabit baca gazı bakliyat modu girişi CO 2 konsantrasyonu dinamik kontrol daha çalıştırmak için çok daha kolay olduğunu düşünüyor, fotoğraf-biyoreaktörlerde veya alg havuzlarda kullanılabilir. Öte yandan, baca gazları ile yosun kültür deneyleri gerçekleştirdik. Baca gazı açıkça baca gazı önleyici etkisini en aza indirir ve atmosferik CO 2 (Şekil 6) 13 kullanılarak kültürler ile karşılaştırıldığında biyokütle üretimi arttırır açma / kapama frekansı, belirli bir de foto-biyo içine darbeli vardır. Deneysel sonuçlar niteliksel Modelimizi doğrulanmış ve baca gazı on-off kontrol Chlorella büyümesini artırmak için etkili olduğunu doğrulamıştır.
Son olarak, bu model çalışmada çeşitli sınırlamalara tabidir. İlk olarak, bir model doğrudan bu baca gazındaki NO SO x ve x gibi toksik bileşiklerden etkilerini dikkate almaz. İkinci olarak, incikültür ortamında e kimyasal reaksiyonlar ve dengeleri (OH, CO 2, H + dahildir - vb NH 3) basitleştirilmiştir. Üçüncü olarak, bu model IŞBIRLIĞI dikkate gerçek gaz kütlesi aktarma kültür ortamı içinde anlık ya da homojen olmayan 2 sıvı dinamiği, almaz. Ancak, basitleştirilmiş modeli yaklaşımlar hala alg büyümesini optimize için yönergeler sağlamak için pratik uygulamalar var.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Bu yazarlar ifşa hiçbir şey yok.
Acknowledgments
Bu çalışma, St Louis Washington Üniversitesi'nde bir NSF programı (Lisans Öğrencileri için Deneyimleri Araştırma) tarafından desteklenmektedir.
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).
