基于模型驱动的微拟球藻(Nannochloropsis sp.)规模化培养工艺优化研究

本研究针对微拟球藻(Nannochloropsis sp.)工业化培养中工艺参数不明确、生产效率波动大的问题，通过建立结合光合有效辐射(PAR)分布两通量模型的生长动力学框架，首次系统量化了温度(24.5°C)、PAR强度(112.7 μmol/(m2 s))和pH(7.8)的最优组合，模型验证R2达0.99，预测中试规模生产力可达4.95 g/(L d)，为封闭式光生物反应器(PBR)的智能调控提供理论支撑。

　　

微拟球藻(Nannochloropsis sp.)作为单细胞产油微藻，其生物量中脂质含量高达70%，且富含ω-3多不饱和脂肪酸(PUFAs)，在水产饲料和功能食品领域具有重要价值。然而现有培养技术面临核心矛盾：户外开放培养受环境波动影响导致生产率仅0.1-3.2 g/(L d)，而封闭式光生物反应器(PBR)虽可控却缺乏精准调控依据。这种"盲调"状态造成能源浪费和产能瓶颈，根本原因在于缺乏量化环境参数与藻类生理响应的数学模型。

由欧盟"地平线2020"计划资助的国际团队采用白箱模型(机理模型)方法，基于实验室规模ProviAPT平板式PBR的批式培养数据，首次构建了整合温度、pH和光合有效辐射(PAR)三要素的生长动力学模型。研究特别攻克了高细胞密度下PAR分布的建模难题——通过对比改进型Lambert-Beer模型、简化两通量模型和完整两通量模型，发现两通量模型在预测精度(R²=0.99)和误差控制(RMSE=0.05)上表现最优，能准确描述光在400-700 nm波段的衰减规律。

关键技术包括：(1)采用Arduino-Raspberry PI自动化控制系统实时调控CO₂注入(2-3% v/v)和环境参数；(2)通过三组独立培养实验获取训练数据集；(3)应用Theil不等系数(TIC)等多元统计指标验证模型外推能力；(4)计算机模拟(in-silico)预测中试规模产能。

【微藻菌种与培养基】
选用Nannochloropsis oceanica (CCAP 211/78)，在人工海水培养基中实施三批次独立培养，严格控制溶解氧(DOC)和盐度梯度，为模型提供基准数据。

【PAR衰减模型识别】
两通量模型成功解析了PAR强度与生物量浓度(X)的非线性关系：I(z)=I₀exp(-(α+βS)Xz)，其中α为吸收系数(0.0013 m²/g)，β为散射系数(0.0007 m²/g)，S为形状因子，该模型在X>5 g/L时预测误差较传统方法降低40%。

【结论与意义】
研究不仅确定了24.5°C/112.7 μmol/(m² s)/pH7.8的最优参数组合，更通过模型预测将工业化生产率提升至4.95 g/(L d)——较文献最高值提高55%。这种"数字孪生"方法突破了传统试错式放大的局限，为PROVIRON NV等企业的PBR设计提供可量化调控策略。该成果发表于《Algal Research》，由Yob Ihadjadene和Shyam Kalliadan共同主导，Kris Laukens团队指导完成，标志着微藻智能制造从经验驱动向模型驱动的范式转变。