基于气相组分分析的大型管式光生物反应器实时在线监测技术开发与应用

本研究针对大规模微藻产业成本效率瓶颈，开发了基于气相组分分析的管式光生物反应器(PBR)在线监测系统。研究人员通过高精度气体分析仪(1分钟分辨率)实时监测O2/CO2传输速率，成功量化光合商(PQ)、干重浓度(最大生产力0.65 g·L?1d?1)等关键参数，验证了该方法在275 L中试规模PBR中的准确性，为工业级微藻培养过程优化提供了创新监测方案。

　　

微藻作为可持续生物经济的重要资源，其工业化进程却受制于高昂的生产成本。其中，缺乏有效的规模化监测手段是制约因素之一——实验室级气相监测技术虽能通过分析O₂/CO₂动态评估光合效率，但在容积达数百升的管式光生物反应器(PBR)中，因存在浓度梯度、长滞留时间等问题，其应用可行性始终存疑。荷兰瓦赫宁根大学团队在《Algal Research》发表的研究，首次系统验证了该技术在275 L工业级PBR中的适用性。

研究团队采用多传感器融合策略，核心包括：1）顺磁氧分析仪与插入式光学氧传感器并行监测；2）高频率(1分钟)气体组分检测；3）以无土栽培排水作为培养基的创新培养体系。通过对比离线测量数据，建立了气相参数与生物量浓度的定量关系。

【Oxygen and carbon dioxide transfer rates】
气相分析显示，O₂释放速率与CO₂吸收速率呈显著昼夜节律，白天最大OTR达35 mmol·L^?1h^?1。通过元素平衡模型推算的干重浓度与离线测量误差<5%，显著优于传统浊度传感器。

【Photosynthetic quotient dynamics】
光合商(PQ)在光周期呈递减趋势(日间1.2→夜间0.8)，揭示微藻Tetradesmus obliquus在白昼积累淀粉、夜间分解代谢的生理特性。该参数成功预警了培养后期的氮限制状态。

【Sensor validation】
两种氧传感器数据一致性极高(平均绝对误差0.03%v/v)，证实光学传感器在工业环境中的可靠性。但管壁生物膜附着导致培养末期数据偏差达12%，提示清洁维护的重要性。

该研究突破性地证实：1）气相监测可实时反映PBR内代谢状态变化，分辨率较传统方法提升60倍；2）建立的PQ-营养胁迫关联模型为自动化调控提供新指标；3）为工业级PBR的智能监控系统开发奠定方法论基础。尤其值得注意的是，研究采用的排水培养基监测方案，为废弃物资源化利用提供了精准控制范例。这些发现将显著加速微藻产业从经验驱动向数据驱动的转型进程。