2022/05/25 09:07
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方案摘要:
产品配置单:
AG 130-ECO藻类生长室
型号: AG 130-ECO
产地: 捷克
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MC1000 8通道藻类培养与在线监测系统
型号: MC1000
产地: 捷克
品牌: 捷克PSI
¥10万 - 30万
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AlgaTech®高通量藻类表型成像分析平台
型号: AlgaTech®
产地: 北京
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AquaPen手持式藻类荧光测量仪
型号: AquaPen AP110
产地: 捷克
品牌: 捷克PSI
¥1万 - 5万
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FMT150藻类培养与在线监测系统
型号: FMT150
产地: 捷克
品牌: 捷克PSI
¥10万 - 30万
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方案详情:
当前化石燃料环境污染、气候变化问题及储量无法满足全球不断增长的需求,生物质能源的发展倍受关注,为了减少土地、水资源的利用消耗以及有害农药的过度使用,藻类生物质能源作为第三代生物燃料成为可再生能源研究开发的热点。
基于微藻的废水处理系统是应对气候变化和废水处理中的关键挑战的最有前途的工艺之一。废水中微藻的生长为可再生能源创造了原料,废水培养基为微藻的生长提供必需的养分,而处理后的水可以再循环使用,以降低微藻培养的成本,因此,值得研究废水系统中微藻生长的因素和最佳条件。
重庆大学研究人员选取栅藻属quadricauda为目标藻种,在不同湍流强度和农业植物激素条件下研究其生物量积累、光合特性、养分去除效率和循环特性。结果表明,中等湍流强度和混合植物激素为满足养分去除和回收性能提供了最佳操作条件,与静止组相比,生物量浓度和脂质产量分别增加了24.78%和70.00%,氨氮和磷酸盐处理的最高去除率分别为 77.49% 和 65.17%(Huang,2022)。
该研究采用易科泰公司提供的AquaPen手持式叶绿素荧光仪测量PSII最大光化学效率Fv/Fm,来评估微藻细胞光系统II活性,结果见下表,表中列出了叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素含量和潜在最大光合效率,可以看出M+GIB条件下叶绿素含量达到最高值8.84±0.22 mg/L,湍流组的Fv/Fm值是对照组的1.12倍,揭示出湍流对藻类光系统II和Fv/Fm的正向作用。
鉴于当前和今后严峻的能源危机和碳排放因素,Mohamed Amer和清华大学陈国强等人(Amer,2020)利用FMT150作为培养和反应容器,对工业藻株大肠杆菌(E. coli)、嗜盐单胞菌(Halomonas)、集胞藻(Synechocystis)所产生的丙烷和丁烷气进行研究,并构思出适用于发达和发展中国家可持续生物烷烃气体生产和可再生能源的实验设计图以及量产流程图。
为了降低藻类工业化培养如二氧化碳、氮和磷等营养物质成本,Zuliani等研究人员(2016)使用来自城市废水、污水污泥和农废处理厂的三种不同厌氧消化物作为营养源培养不同微藻藻株,结果发现后两者条件下的小球藻培养物中每体积的脂质产量增加了300%以上,该研究相关结果证明了使用不同厌氧消化物改善生物量或脂质生产的可能性,。
该研究利用MC 1000进行8通道藻类恒温培养和测量,每个试管都由一个独立的LED灯列提供照明,可分别独立设置光强及时间,实验光强统一设置为400 µmol·m−2·s−1,此外为了防止细胞聚集还配备了气泡混匀模块,每5分钟测量一次光密度Abs680(与叶绿素含量成比例),Abs720(表征细胞数),680/720(表征每个细胞中叶绿素含量的变化)。利用FluorCAM叶绿素荧光成像测量Fv/Fm参数,评估藻类随时间积累后的胁迫增加,高光条件下该值在0.5到0.59之间变化,唯一的例外是在dC5HS中生长的Scenddesmus I藻株,其Fv/Fm高达0.69。以上结果表明,不同生长介质中的生长并未显著改变 PSII 的量子效率。
藻类培养的生产力取决于将阳光转化为生物量和脂质的效率,自然环境中的野生藻类朝着竞争光能并最大化单个细胞的生长的方向进化,而在光养生物反应器中提高整体生产力才是主要目标,研究人员用甲磺酸乙酯 (EMS) 处理Nannochloropsis gaditana,诱导随机基因组突变,以产生细胞色素含量降低的藻类,结果表明有助于在实验室规模培养条件下提高该藻类的生物燃料生产率(Perin,2015)。
该研究用SL3500光源为藻类提供培养光照,利用FluorCam叶绿素荧光成像筛选突变藻,并充分运用F0/Area,Fv/Fm,NPQ等参数进行分析。
1.藻类叶绿素荧光与光合作用测量:包括FL6000双调制叶绿素荧光仪、AquaPen手持式藻类荧光测量仪、AOM藻类叶绿素荧光在线监测等,可选配氧气传感器用于藻类光合作用测量
2.藻类叶绿素荧光成像分析:包括FKM多光谱荧光动态显微成像系统、FluorCam荧光成像系统等
3.藻类培养与在线监测:包括AlgaeTron藻类培养箱、FMT150藻类培养与在线监测、MC1000 8通道藻类培养与在线监测、定制型光养生物反应器、SL3500光源等。
4.AlgaTech高通量藻类表型分析平台,可自动运行藻类叶绿素荧光成像分析、高光谱成像分析等。
1.Saad, M. G., Dosoky, N. S., Zoromba, M. S. & Shafik, H. M. Algal Biofuels: Current Status and Key Challenges. Energies 12, 1920 (2019).
2.Huang, H., Zhong, S., Wen, S., Luo, C. & Long, T. Improving the efficiency of wastewater treatment and microalgae production for biofuels. Resources, Conservation and Recycling 178, 106094 (2022).
3.Amer M, et al. 2020. Low Carbon Strategies for Sustainable Bio-alkane Gas Production and Renewable Energy. Energy & Environmental Science 13(6): 1818-1831.
4.Zuliani, L. et al. Microalgae Cultivation on Anaerobic Digestate of Municipal Wastewater, Sewage Sludge and Agro-Waste. IJMS 17, 1692 (2016).
5.Perin, G. et al. Generation of random mutants to improve light-use efficiency of Nannochloropsis gaditana cultures for biofuel production. Biotechnol Biofuels 8, 161 (2015).
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SisuROCK 高光谱成像技术检测土壤有机碳(SOC)和总氮(TN)
土壤有机质,尤其是有机碳和氮,在陆地生态系统中起着重要的作用,通过土壤管理增加土壤固碳可抵消全球化石燃料排碳的5-15%。高光谱成像技术可以将土壤特性测量从点尺度提升至空间尺度,是土壤科学管理、土壤有机质研究的有力工具。 加拿大阿尔伯特大学的研究者Sorenson利用Specim SisuROCK高光谱成像系统,采集三种不同轮作土壤剖面(a连续作物、b连续牧草、c作物和牧草混合农业生态轮作)的VNIR-SWIR高光谱数据,结合元素分析仪获取的各土壤样品有机碳(SOC)和总氮(TN)含量数据,基于小波分析与贝叶斯正则化神经网络建立SOC和TN预测模型。 结果表明,轮作中添加牧草增加了土壤SOC和TN的含量,但这些变化多集中在表层。这一结果具有重要的土地利用与管理意义,为用户提供决策支持,同时证明SisuROCK高光谱成像技术是研究土壤剖面中有机质空间分布的重要工具。 北京易科泰生态技术有限公司长期致力于生态-农业-健康领域仪器的研发、应用与推广,为土壤养分、污染、重金属检测、土壤-植物互作关系研究提供从实验室到野外,从地面到无人机遥感全方位解决方案。
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