[论文解读] Mixing strategies combined with shape design to enhance productivity of a raceway pond

Olivier Bernard, Liu‐Di Lu+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 21, 2020

Algal biology and biofuel production参考文献 13被引用 4

一句话总结

本研究提出了一种在跑道池中优化底部地形设计与混合策略的组合，以最大化微藻生产力。通过采用结合水动力学-生物模型的桨叶式混合系统，作者证明了非平凡的地形结构与基于循环置换的混合模式可显著提升光照暴露与生物量产量，在体积优化时，生产力最高可提升12.3%。

ABSTRACT

This paper focuses on mixing strategies and designing shape of the bottom topographies to enhance the growth of the microalgae in raceway ponds. A physical-biological coupled model is used to describe the growth of the algae. A simple model of a mixing device such as a paddle wheel is also considered. The complete process model was then included in an optimization problem associated with the maximization of the biomass production. The results show that non-trivial topographies can be coupled with some specific mixing strategies to improve the microalgal productivity.

研究动机与目标

• 研究底部地形与混合策略如何共同影响开放式跑道池中微藻的生产力。
• 解决传统桨叶式混合方式可能无法确保光照与养分分布最优的局限性。
• 开发一个整合水动力学、光衰减与微藻光合作用动力学的计算框架，以实现生产力优化。
• 确定非平凡地形与先进混合模式是否能在生物量产量方面超越标准设计。
• 评估池长与池体体积对最优混合与地形配置的影响。

提出的方法

• 使用具有深度依赖流速与底部地形的稳态浅水方程模拟水动力学。
• 采用拉格朗日轨迹模型，基于速度与深度变化计算微藻运动与光照暴露。
• 应用Han模型模拟微藻中光系统动力学及光诱导损伤/修复循环。
• 采用基于傅里叶的垂直离散化方法，近似深度分层的光强分布。
• 建立优化问题，在流速与地形约束下，最大化平均比生长率（即生物量生产力）。
• 使用置换矩阵表示循环混合策略，并同时优化地形与混合模式。

实验结果

研究问题

• RQ1 非平凡的底部地形与先进混合策略相结合，能否提升跑道池中微藻的生产力？
• RQ2 混合策略的选择（如循环置换模式）如何影响光照暴露与生长动力学？
• RQ3 池长与池体体积对最优地形与混合配置有何影响？
• RQ4 同时优化地形与混合策略与固定体积或标准混合方法相比有何优势？
• RQ5 层流假设在多大程度上限制了生产力的提升？与湍流区域相比存在何种权衡？

主要发现

• 在体积优化条件下，非平凡底部地形与基于循环置换的混合策略组合可使微藻生产力最高提升12.3%。
• 对于100米长的跑道池，当体积可调时，最优混合策略相比基线提升了4.3%，其对应的置换矩阵P_max以非均匀模式循环切换深度位置。
• 最优地形与混合策略随池长显著变化，较短池体（1米）因光照闪烁频率增加而表现出更高的生长速率。
• 随着池长减小，目标函数（平均生长率）单调增加，表明高频光照波动可增强生产力。
• 即使在最优地形与混合条件下，层流状态与Han模型参数下，生产力提升仍受限（低于13%），提示更高增益可能需要湍流环境或不同的微藻参数。
• 对于L=100米，最优体积系数（a₀*）为0.3102，表明体积调节在结合先进混合模式时对最大化生产力起关键作用。