[論文レビュー] Optimizing microalgal productivity in raceway ponds through a controlled mixing device

Olivier Bernard, Liu‐Di Lu+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 19, 2020

Algal biology and biofuel production参考文献 7被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、置換行列を用いて細胞の深さ順序を操作することにより、周期的な光露出を介して微細藻類の生産性を最適化する制御された混合戦略を提案する。光合成系のダイナミクスを記述するハンモデルと近似最適化フレームワークを用いることで、最適な混合戦略が、特に高周波のフラッシュ条件下で、最悪の戦略と比較して平均成長率を最大で30％まで向上させることを示している。

ABSTRACT

This paper focuses on mixing strategies to enhance the growth of microalgae in a raceway pond. The flow is assumed to be laminar and the Han model describing the dynamics of the photosystems is used as a basis to determine growth rate as a function of light history. A device controlling the mixing is assumed, which means that the order of the cells along the different layers can be rearranged at each new lap according to a permutation matrix P. The order of cell depth hence the light perceived is consequently modified on a cyclical basis. The dynamics of the photosystems are computed over K laps of the raceway with permutation P. It is proven that if a periodic regime is reached, it will be periodic immediately after the first lap, which enables to reduce significantly the computational cost when testing all the permutations. In view of optimizing the production, a functional corresponding to the average growth rate along depth and for one lap is introduced. A suboptimal but explicit solution is proposed and compared numerically to the optimal permutation and other strategies for different cases. Finally, the expected gains in growth rate are discussed.

研究の動機と目的

• 不均一な光露出と光劣化による制限要因に起因するレーシュイープondsシステムにおける光分布の非最適性という課題に対処すること。
• 垂直層にわたる平均ネット特異的成長率を最大化するための計算効率の良い混合戦略の最適化手法を開発すること。
• ラップ時間、表面光強度、光透過率が異なる混合順列下での成長率に与える影響を評価すること。
• 数値シミュレーションを用いて、最適、非最適、および順列なしの混合戦略の性能を比較すること。
• 大規模なラップ時間における真の最適解に非常に近い解を得られる近似最適化手法の有効性を検証すること。

提案手法

• 光フラックスの変動に応じた3状態（A, B, C）とその遷移を記述するハンモデルを用いて微細藻類の成長をモデリングする。
• 光依存係数 α(I) および β(I) を用いて、阻害状態 C の簡略化された1次元方程式を導出し、効率的なネット成長率 μ(C, I) の計算を可能にする。
• 各ラップ後にアルゴリズムの細胞を垂直方向に再順序付けるための置換行列 P を導入し、これにより光露出歴が変化し、異なる深さ位置をサイクルする。
• 1ラップ間の平均ネット特異的成長率を時間積分と半離散的垂直層を用いて計算する目的関数 J(P) を定義する。
• ラップ時間 T が大きい場合に真の最適置換に非常に近い明示的解析解が得られる近似最適化問題を提案する。
• N=7層を用いた数値シミュレーションにより、最適置換 P_max、最悪ケース P_min、恒等行列（混合なし）、および近似解 P_max^approx の性能を、I_s、q、T の変動条件下で比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 1ラップごとに細胞位置を置換する最適な混合戦略（置換として定義される）は、レーシュイープondsにおける平均微細藻類成長率を最大にするか？
• RQ2 ラップ時間 T の関数として、近似最適化手法の正確な解に対する精度はどの程度か？
• RQ3 表面光強度（I_s）、光透過率（q）、およびラップ時間（T）が、達成可能な成長率および異なる混合戦略の相対的性能に与える影響は何か？
• RQ4 制御された混合は、混合なしまたはランダムな再順序付けと比較して、光劣化をどれほど低減し、生産性を向上させられるか？
• RQ5 高周波の光サイクルが成長を向上させるというフラッシュ効果は、最適な混合戦略から生じるか？ その定量的評価はどのように行えるか？

主な発見

• 最適な混合戦略（細胞位置の置換を伴う）は、特定の条件下で最悪の戦略と比較して、平均ネット特異的成長率を最大で30％まで向上させることができる。
• ラップ時間 T が大きい場合、近似最適化手法は真の最適置換に非常に近い解を提供し、計算コストを顕著に低減できる。
• 表面光強度 I_s を固定した場合、平均成長率はラップ時間 T に対して相対的に感度が低く、T が0に近づくにつれて単調に増加する傾向を示し、フラッシュ効果が裏付けられる。
• 光透過率 q ≈ 3％が生産性を最大化する最適値であり、非常に低い（例：0.1％）または高い透過率では性能が劣化する。
• 非常に低い光透過率（q = 0.1％）では、非自明な最適表面光強度（I_s ≈ 500 μmol m⁻² s⁻¹）が存在し、光の供給が限られる状況では I_s の最適な調整が最大収量をもたらすことを示唆している。
• 最良と最悪の混合戦略の相対的改善度は、中程度の光条件で最も顕著であり、非常に高いまたは非常に低い I_s では低下する。これは、最適化の文脈依存性の重要性を強調している。