Yöntem makalesi

Bilgisayar simülasyonları ile fotobiyoreaktörler içinde Mikroalgler Büyüme teşvik için Baca Gazı ayarlarını optimize

DOI:

10.3791/50718

⸱

1 Ekim 2013

 ,  ,  ,  , 
1Department of Energy, Environmental and Chemical Engineering, Washington University in St. Louis, St. Louis, 2School of Pharmaceutical Sciences, Wuhan University of China, 3Department of Earth and Planetary Sciences, Washington University in St. Louis

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

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.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

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.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1.. Alg Yetiştiriciliği ve Ölçek-up

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. (OD 730> 20) biyokütle hasattan sonra% 70 etanol kullanılarak iyice kuru-temiz foto-biyo.

2. Küçük fotobiyoreaktörler kullanma Baca Gazı Arıtma Laboratuar Gösteri

  1. Cam şişelerde alg kültürleri (200 ml / dakika orta / şişe, ilk OD 730 ~ 0.3) inoküle.
  2. 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.
  3. 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:

figure-protocol-1

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.

figure-protocol-2

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:

figure-protocol-3

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.

  1. Modeli simülasyon (Ekran görüntüleri Destekleyici Malzeme I verilmiştir) için bir Simulink dosyası oluşturun.
    1. Simulink modeli oluşturmak için MATLAB arabirimde Dosya / Yeni / Model seçin ve açık "Kütüphane Tarayıcısı" (screen shot 1).
    2. 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.
    3. her bir alt uygun blokları ve parametreleri oluşturma (screen shot 3). Çift çift parametrelerini ayarlamak için blokları tıklayın ve diğer alt sistem için bu adımları yineleyin kütüphane tarayıcıdan uygun blokları seçim ve hesaplama sırasını göstermek oklar, onlara bağlanmak, 'Denklem 1' blok tıklatın.
      Not: 1) dizisi giriş blokları ile başlar ve çıkış blokları ile bitmelidir; 2) toplama, çıkarma, çarpma, bölme ve entegrasyon için operatör blokları tüm kütüphane tarayıcı bulunabilir, ve biz kullanıcıların yardım dosyaları keşfedilecek önermek Simulink bunları kullanmak nasıl anlamak için, 3) optimizasyonu çözücü araç çubuğunda yolu Simülasyonu / Konfigürasyon parametreleri ile ayarlanabilir.
    4. 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.
    5. 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.
    6. Kütüphane tarayıcı 'MUX' bloğu seçin. 'Mux' tüm çıkışlarını bağlayın ve sonra simüle sonuçları saklar blok 'Workspace'in için,' bağlayın.
    7. Üst araç çubuğunda 'Simülasyon durma zamanı' Define, "düğmesini tıklayın figure-protocol-4 "Simülasyonu başlatmak için, ve sonuçları (ekran görüntüsü 4) MATLAB çalışma alanında gösterilir.
  2. Optimum CO 2 koşulları profile dinamik optimizasyon yaklaşımı uygulayın.

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).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

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

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

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-...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu yazarlar ifşa hiçbir şey yok.

Teşekkürler

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma, St Louis Washington Üniversitesi'nde bir NSF programı (Lisans Öğrencileri için Deneyimleri Araştırma) tarafından desteklenmektedir.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
SpektrofotometreTermal Bilimsel, Texas ABD
CO2 gaz analizörüLI-COR, Biosciences, Nebraska ABD
Kütle akış kontrolörleriOMEGA Mühendislik A.Ş., Connecticut ABDFMA5416
Veri toplama kartıMeasurement Computing Corporation, Massachusetts ABDUSB-1208FS
FiltrelerAerocolloid LLC, Minnesota ABD
MATLAB / SimulinkMathworks, Massachusetts ABDR2010a
Cam şişelerFisher ABD

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. 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).
  2. Chisti, Y. Biodiesel from microalgae. Biotechnol. Adv. 25, 294-306 (2007).
  3. Li, Y., Horsman, M., Wu, N., Lan, C. Q., Dubois-Calero, N. Biofuels from microalgae. Biotechnol. Prog. 24, 815-820 (2008).
  4. Schenk, P., et al. Second generation biofuels: high-efficiency microalgae for biodiesel production. BioEnergy Research. 1, 20-43 (2008).
  5. Kumar, A., et al. Enhanced CO2 fixation and biofuel production via microalgae: recent developments and future directions. Trends Biotechnol. 28, 371-380 (2010).
  6. 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).
  7. 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).
  8. 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).
  9. 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).
  10. 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).
  11. 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).
  12. Kameswaran, S., Biegler, L. T. Simultaneous dynamic optimization strategies: Recent advances and challenges. Comput. Chem. Eng. 30, 1560-1575 Forthcoming.
  13. 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).
  14. Novak, J. T., Brune, D. E. Inorganic carbon limited growth kinetics of some freshwater algae. Water Res. 19 (85), 215-225 (1985).
  15. 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).
  16. Silva, H. J., Pirt, S. J. Carbon dioxide inhibition of photosynthetic growth of Chlorella. J. Gen. Microbiol. 130, 2833-2838 (1984).
  17. 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).
  18. Sawyer, C. N., McCarty, P. L., Parkin, G. F. Chemistry for environmental engineering and science. , 5th, McGraw-Hil. 144(2003).
  19. 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).
  20. 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).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

Baca Gaz KontrolFotobiyoreakt r Sim lasyonuCO2 K tle TransferiA k Kapal At mlamaDinamik OptimizasyonChlorella K lt rlemeBiyok tle retimiGaz Ak H zModel Do rulama

İlgili makaleler