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

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。