計算機シミュレーションを通してフォトバイオリアクターで藻類の成長を促進するために排煙設定を最適化
Summary
発電所からの煙道ガスは、藻類の成長のための安価なCO 2源である。私たちは、システム「栽培藻類する煙道ガス」のプロトタイプを構築し、藻類培養工程をスケールアップする方法を説明してきました。我々は、Chlorella種の成長のための煙道ガスの最適な動作をシミュレートし、設計するために、物質移動のバイオ反応モデルの使用を実証した。藻類のフォトバイオリアクター中。
Abstract
発電所からの煙道ガスは、藻類の培養を促進し、温室効果ガスの排出量を低減することができる1。微細藻類は、より効率的に植物3よりも太陽エネルギーを取り込むだけでなく、高度なバイオ燃料2-4を合成するだけでなく。一般的には、大気中のCO 2は、最大の藻類の成長5をサポートするための十分なソースではありません。一方、工業排気ガス中のCO 2の高濃度の藻類生理学に悪影響を与える。従って、（例えば、栄養素および光など）の両方の培養条件および光バイオリアクターへの煙道ガス流の制御は、システムを「藻類する煙道ガス「効率を開発することが重要である。研究者は、煙道ガスと異なるフォトバイオリアクタ構成4,6と7,8培養戦略を提案している。ここでは、排ガスの設定に応じて、微細藻類の成長を予測するためにモデルを使用する方法を示したプロトコルを提示する。私たちは、PERF煙道ガスとの藻類の成長のための有利な条件を決定するために、両方の実験的例証とモデルシミュレーションをORM。我々は、均一な光バイオリアクターでの微細藻類の成長をシミュレートするために、物質移動および光強度の方程式と相まってモノーベースのモデルを開発する。モデルシミュレーションは、さまざまな排煙設定で藻類の成長と煙道ガス消費量を比較します。モデルは示しています。1）どのように藻 類の成長をCO 2の異なる物質移動容量係数に影響されます。2）どのように我々は、動的な最適化アプローチ（DOA）を介して藻類の成長のための最適なCO 2濃度を見つけることができます。3）どのようにして設計することができます藻類バイオマスの成長を促進し、煙道ガスの使用量を減らすためにオンオフ排ガスパルス矩形。実験面では、（天然ガスの燃焼によって生成される）、煙道ガスの下でクロレラを成長させるためのプロトコルを提示する。実験結果は、定性的にモデル予測を検証し、その高周波排ガスのPU小売り供給が大幅に藻類の栽培を向上させることができます。
Protocol
Representative Results
Discussion
本研究では、フォトバイオリアクターで藻類の栽培を拡大するための実験プロトコルを示しています。我々はまた、藻類の成長を促進するための排煙入力するためのいくつかの方法を検討する。物質移動およびバイオ反応モデルを用いて、CO 2物質移動係数（バイオリアクター混合条件及びCO 2空塔速度によって決定される）K Laが強く藻類の成長に影響を与えるこ?…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
本研究では、セントルイスのワシントン大学でNSFのプログラム（学部生のための研究体験）によってサポートされています。
Materials
| 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 |
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