GMS150高精度气体调控系统

GMS150高精度气体调控系统可以将最多4种不同气体进行精确混合。每路输入气体的流量使用热式质量流量计精确测量，并由内置的质量流量控制器进行精准控制，输出的是完全混合的均质气体。气体输入输出使用Prestolok快速安全接头，保证使用过程中的便捷性与安全性。

GMS150高精度气体调控系统可用于二氧化碳、氮气、一氧化碳、甲烷、氨气以及其他气体的浓度控制。

GMS150高精度气体调控系统分为GMS150版和GMS150-MICRO版，其中GMS150版精度更高，GMS150-MICRO版可调控流速更大。

应用领域

•  与植物培养箱、光养生物反应器等联用，

  进行精确气体控制培养

•  模拟不同CO₂浓度环境，研究温室效应

  对植物/藻类的影响

•  研究CO₂浓度与光合作用的关系

• 模拟烟气等有害气体对植物/藻类的影响

• 研究植物/藻类对有害气体的处理与利用

技术参数：

• 测量原理：热式质量流量测量法

• 可调控气体：空气、氮气、二氧化碳、氧气、一氧化碳、甲烷、氨气等干燥纯净、无腐蚀性、无爆炸性气体，气源需用户自备

• 调控通道：标配为2通道，通道1为Air-N₂，通道2为CO₂，最多可扩展为4通道

• 工作温度：15-50℃

• 输入/输出接头：Parker Prestolok接头(6mm)

• 输入压力：3-5bar

• 密封：氟化橡胶

• 显示屏：8×21字符液晶显示屏

• 尺寸：37cm×28×15cm

• 供电：115-230V交流电

• 可联用仪器：FMT150藻类培养与在线监测系统、MC1000 8通道藻类培养与在线监测系统、FytoScope系列智能LED光源生长箱、用户自行设计的培养箱或反应器（可提供气路连接方案）等

                         与中科院海洋所自行设计的培养装置联用的GMS150

GMS150版调控参数：

•  最小流量范围：0.02 - 1 ml/min

• 最大流量范围：20 - 1000 ml/min

• 可定制流量范围：可在最大流量和最小流量之间定制。标准配置通道1(Air-N₂): 20-1000 ml/min；通道2(CO₂): 0.4-20 ml/min；可调控CO₂浓度0.04% - 100%（实际调控浓度与流量有关）

• 精度：±0.5%，加全量程±0.1%（3-5ml/min为全量程±1%，＜3ml/min为全量程±2%）

• 稳定性：<全量程±0.1%（参考1ml/min N₂）

• 稳定时间：1~2s

•  预热时间：30min预热达到最佳精度，2min预热偏差±2%

•  温度灵敏度：<0.05%/℃

•  压力灵敏度：0.1%/bar（参考N₂）

• 姿态灵敏度：1bar 压力下与水平面保持90°最大误差0.2%（参考N₂）

•  重量：7kg

GMS150-MICRO版调控参数：

• 最小流量范围：0.2 - 10 ml/min

• 最大流量范围：100 - 5000 ml/min

• 可定制流量范围：可在最大流量和最小流量之间定制。标准配置通道1(Air-N₂): 40-2000 ml/min；通道2(CO₂): 0.8-40 ml/min；可调控CO₂浓度0.04% - 100%（实际调控浓度与流量有关）

•  精度：±1.5%，加全量程±0.5%

• 重复性：流量<20 ml/min为全量程±0.5%，流量>20 ml/min为实际流量±0.5%

• 稳定时间：1s

• 预热时间：30min预热达到最佳精度，2min预热偏差±2%

• 温度灵敏度：零点<0.01%/℃，满度<0.02%/℃

• 姿态灵敏度：1bar 压力下与水平面保持90°最大误差0.5 ml/min（参考N₂）

• 重量：5kg

应用案例：

与FMT150藻类培养与在线监测系统联用研究蓝藻Cyanothece sp. ATCC 51142 的超日代谢节律（Cerveny, 2013, PNAS）

产地：欧洲

参考文献：

1.          Sarayloo E, et al. 2018. Enhancement of the lipid productivity and fatty acid methyl ester profile of Chlorella vulgaris by two rounds of mutagenesis. Bioresource Technology, 250: 764-769

2.          Mitchell M C, et al. 2017. Pyrenoid loss impairs carbon-concentrating mechanism induction and alters primary metabolism in Chlamydomonas reinhardtii. Journal of Experimental Botany, 68(14): 3891-3902

3.          Hulatt C J, et al. 2017. Polar snow algae as a valuable source of lipids? Bioresource Technology, 235: 338-347

4.          Jouhet J, et al. 2017. LC-MS/MS versus TLC plus GC methods: Consistency of glycerolipid and fatty acid profiles in microalgae and higher plant cells and effect of a nitrogen starvation. PLoS ONE 12(8): e0182423

5.          Angermayr S A, et al. 2016. Culturing Synechocystis sp. Strain PCC 6803 with N₂ and CO₂ in a Diel Regime Reveals Multiphase Glycogen Dynamics with Low Maintenance Costs. Appl. Environ. Microbiol., 82(14):4180-4189

6.          Acu?a A M, et al. 2016. A method to decompose spectral changes in Synechocystis PCC 6803 during light-induced state transitions. Photosynthesis Research, 130(1-3): 237-249