Integrated computational and experimental studies of microalgal lipids production
Birleştirilmiş deneysel ve programsal, mikroalglerden biodizel ve kimyasal üretimi çalışması
- Tez No: 744648
- Danışmanlar: PROF. DR. CONSTANTINOS THEODOROPOULOS
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The University of Manchester
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 191
Özet
Fosil yakıtların geri dönüşümsüz bir şekilde tükenmesi, satış fiyatındaki artış ve ürettiği zehirli gazlar nedeniyle çevreye vermiş olduğu olumsuz zararlardan dolayı biodizel üretimi oldukça önem kazanmış ve akademik çevrelerde oldukça fazla sayıda çalışmalar yürütülmektedir. Günümüzde, şeker kamışı, mısır, kanola yağı ve ormanlık atıklardan biodizel üretimi gerçekleştirilmektedir. Fakat biodizel üretimi için kullanılan bu gıda ürünleri gıda/yakıt tartışmasını gündeme getirmiştir. Bu sebepten dolayı yeni bir enerji kaynagğı çalışmaları önem kazanmıstır. Bu bağlamda mikroalglerden elde edilen yağlar biodiesel ve diğer değerli kimyasalların üretimi için gelecek vaad etmektedir. Fakat bu teknik ile elde edilen biodizelin üretim fiyatı, büyüme için gerekli olan karbon, azot, ışık ve sıcaklıktan dolayı oldukça yüksektir. Bu tez kapsamında, mikroalglerden biodizel üretim teknolojisini geliştirme ve üretim ücretini düşürme çalışmaları yürütülmüştür. Üretim ücretinin düşürülebilmesi için ortama eklenen kimyasal maddelerin optimizasyonu hem deneysel hemde programsal olarak gerçekleştirilmiştir. Elde edilen deneysel ve programsal veriler neticesinde mikroalglerin ürettiği yağ oranı yaklaşık %50 oranında arttırılmıştır. Bu sonuçlar labaratuvar ortamında 500 mL'lik deney şişelerinde deneysel olarak doğrulandıktan sonra üretim hacmi labaratuvar ortamından sera ortamına taşınarak 500 L'lik daha büyük hacimlerde üretim yapılmış ve labaratuvarda elde edilen veriler doğrulanmıştır.
Özet (Çeviri)
Microalgal biomass and its lipids are long-term promising candidates for the production of fuels, food, nutraceuticals and other added-value products. Due to irreversible depletion of fossil fuel reserves for very large demands of transportation and escalating greenhouse gas emissions (GHGs) into the atmosphere, serious consideration has been given to microalgae-derived biodiesel production due to several outstanding characteristics inherent to microalgae. However, the current production cost of microalgal biodiesel is still too expensive to compete with conventional fuels. Although microalgal lipids have an immense potential in biotechnological applications, in order to improve the sustainability of microagal biodiesel and also to enable its economic viability, microalgal biomass and lipid productivities need to be enhanced. Metabolic modifications by genetic manipulation, mutagenesis or natural selection are approaches that have been actively evaluated to develop high productivity strains. On the other hand, a combination of kinetic modelling with growth experiments at different scales is widely utilised to optimise cultivation conditions and metabolic productivities. Optimisation of the microalgae growth media composition and environmental factors such as carbon source, nutrient, light intensity and temperature can lead to high metabolic productivities. The aim of this Thesis is the development of a novel integrated experimental and computational framework to systematically identify optimal growth conditions for biomass growth and lipid accumulation and to ultimately result to a cost-effective scaled-up process. To achieve this, experiments were initially conducted with heterotrophic growth of a well-studied chlorophyte microalgae species Chlamydomonas reinhardtii at bench scale under different acetate and nitrogen concentrations, light intensity and temperature. Based on high-fidelity experimental observations and on existing literature, a detailed kinetic model was constructed through a multi-parameter quantification methodology. The developed model was based on a multiplicative modelling approach, which assumes equal contribution of growth limiting factors: substrate (acetate), nitrogen, light intensity and temperature. The model was validated and utilized in optimisation studies to predict the optimal acetate and nitrogen concentrations, light intensity and temperature in order to achieve the highest lipid productivity possible. It was found that the lipid productivity can be increased by 50.9 % compared to a base case. Scale-up of the process offers a potential pathway to produce substantial amount of lipids for biodiesel production. Therefore, the quadruple substrate kinetic model was adapted to be applied in large-scale raceway open ponds to assess the applicability of the developed kinetic model in scaled-up applications. Experiments with photoautotrophic growth of C. reinhardtii in a 2 m3 raceway open pond were screened. The open pond model proposed in this study was a function of light intensity, temperature and nitrogen. The kinetic parameters of the model were estimated using in-house obtained experimental data performed in 2m3 raceway open pond. The model was validated and is able to predict both biomass growth and lipid accumulation with high accuracy.
Benzer Tezler
- İkili optimizasyon problemlerinin çözümü için yapay alg algoritması tabanlı yeni yaklaşımlar
Novel approaches based on artificial algae algorithm to solve binary optimization problems
SEDAT KORKMAZ
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA SERVET KIRAN
- Experimental and quantitative analysis of multiphase catalytic reactions under microfluidic flow conditions and geometries
Çok fazlı katalitik reaksiyonların mikroakış koşul ve geometrilerinde deneysel ve hesaplamalı yöntemlerle incelenmesi
MUSTAFA KARAKAYA
Doktora
İngilizce
2012
Kimya MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET KERİM AVCI
- An integrated computational and experimental approach to allosteric control mechanism of biomolecular processes
Biyomoleküler süreçlerin alosterik kontrol mekanizmasına hesaplamalı ve deneysel entegre bir yaklasım
FİDAN SÜMBÜL
Doktora
İngilizce
2016
BiyofizikBoğaziçi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKAN HALİLOĞLU
- Çoklu çarpan jet sisteminin sayısal olarak incelenmesi ve genetik algoritma ile çok hedefli tasarım optimizasyonu
Numerical investigation of multiple impinging jet system and multi objective design optimization using genetic algorithm
ALPEREN YILDIZELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERTAÇ ÇADIRCI
- Evaporator performance under frosted conditions and evaluation of heat & mass transfer in a domestic refrigerator
Bir buzdolabı buharlaştırıcısının karlanmış şartlar altındaki performansı ve buzdolabında ısı kütle transfer mekanizmalarının modellenmesi
CEMİL İNAN