In der Biotechnologie…
Größenordnungen BT
(In BT spielen Größen- und Zeitscalen eine Rolle)
Was Problem bei Einstz von Bioreaktoren?
Ähnlichkeitstheorie: physikalische Effekte im Labormaßstab auf den großen Maßstab in ähnlichen Zuständen zu übertragen — physikalischer Effekt soll im kleinen wie im großen Maßstab gleiche Bedeutung besitzen
— solche Effekte Strömung, Stofftransport (Folie)…
Ähnlichkeitstheorie stützt sich auf dimensionslose Kennzahlen
Dimensionslose Kenngrößen
woraus ergeben sie sich?
Nusselt
Wärmeübergangskoeffizient alpha
D charakteristische Länge
Wärmeleitfähigkeit
Prandtl
Kinematische viskosität
a Temperaturleitfähigkeit
Reynolds
W Strömungsgeschwindigkeit
v kinematische Viskosität
Peclet
Grashof
Dimenstionslose Kennzahl instationäre Vorgänge
Sherwood
beta = Stoffübergangskoeffizient
d oder auch L= charakteristische Länge
D = Diffusionskoeffizient.
Schmidt
D = Diffusionskoeffizient
v = kinematische Viskosität
Sc = n/ (p*D)
eta (n) = dynamische Viskosität
roh (p) = Dichte
Peclet Stofftransport
d oder L = charakteristische Länge
w oder v = Geschwindigkeit
Pe = Re*Sc
Fick
t = Zeit
X = Richtung?
Ficksche Gesetze, das 1. Ficksche Gesetz besagt, daß sich ein in einem Gas oder in einer Flüssigkeit vorhandener diffundierender Stoff (Diffusion) aus Bereichen höherer Konzentration in solche mit geringerer ausbreitet (Dispersion). Diese Ausbreitung ist proportional dem räumlichen Gradienten der Stoffkonzentration. Die Proportionalitätskonstante ist der Diffusionskoeffizient in der Einheit Fläche pro Zeit. Die Beziehung zwischen der Konzentration c eines diffundierenden Stoffes und seiner Verlagerung mit der Zeit t in eine Richtung x wird durch das 2. Ficksche Gesetz dargestellt:
∂c/∂t = D·∂c2/∂x2.
Dabei steht D für den Diffusionskoeffizienten des Materials. Dieses Beziehung wird auch einfach als Ficksches Gesetz oder Diffusionsgleichung bezeichnet.
Lewis
a = Temperaturleitfähigkeit
Bei der Wärme- und Stoffübertragung stellt sie das Verhältnis von Wärmeleitung zu Diffusion dar, ausgedrückt als Quotient aus Temperaturleitfähigkeit und Diffusionskoeffizient.
Die Lewis-Zahl setzt die Dicke der thermischen Grenzschicht ins Verhältnis zur Konzentrationsgrenzschicht[4]. Gemäß obiger Gleichung lässt sich die Temperaturleitfähigkeit aus der Wärmeleitfähigkeit �, der isobaren spezifischen Wärmekapazität �p und der Dichte � des Fluids berechnen.
Durch Erweitern mit der dynamischen Viskosität � lässt sich die Lewis-Zahl auch als Quotient von Schmidt-Zahl �� und Prandtl-Zahl �� darstellen:
Analogie zwischen Transport thermischer Energie und Stofftransport
Wo kommen die dimensionslosen Kenngrößen her?
Masse kann nicht entstehen/ verschwinden =0
Änderung Impuls über Systemgrenzen, Gravitaton, Druck
Konvektion, thermische Energie, Arbeit zB Druck
lokale Konzentrationsänderung mit Zeit, über Systemgrenzen, Umwandlung von einer Spezies in andere
Wie bekommt man Dimension weg?
Größe/ Bezugsgröße (zB charakteristische Länge)
Fehler drin mit rho - muss rho null sein
das Umkreiste ist links 1/Reynolds
l kleine Abstönde/System und L große - vl/vL = L/l
Bei Fr vl = Wurzel (vL^2*l)/L
Ergebnisse widersprechen sich — keine vollständige Ähnlichkeite — muss in Realität abschätzen, was bedeutsamer ist
Buckingham´sches PI-Theorem
Rohrströmung
wie vorgehen, was wichtig?
(isotherm oder?)
Matrix erstellen wie geht?
Relevanzliste Stoffübergang an Gasblase
Matrix Stoffübergang
Was für Kenngrößen aus PI-Größen Stoffübergang ableiten?
Leistungseintrag beim Rühren von newtonschen Flüssigkeiten
Relevanzliste
Matrix Leistungseintrag Rühren
Leistungseintrag Rühren
wovon noch abhängig?
nicht isotherm
Leistungseintrag Rührer mit gleichzeitiger Beheizung
Leisungseintrag und Wärmeübergang
wie hier Matrix
Ähnlichkeitsgesetze
Gegebene Daten des Rührers
Modellbedingungen
partielle Ähnlichkeit Bsp.: Hochdruckbehandlung von LM
Löslichkeit von Gasen
wieso wichtig?
Stofftransporte in Biosuspensionen
Bedeutung des Rührens für Sauerstoffeintrag
Welches Gesetz gilt?
Stofftransport in Biosuspensionen
zeichnen
keine Wärme/ Konzentrationsdifferenzen betrachtet — ausschließlich Diffusion bei 1 und 3
4: haupstsächlich Konvektion - überwiegen diffusiven Effekte deutlich
2, 6 Stoffübergangskoeffizienten betrachten
Stofftransport Modelle
Zweifilmtheorie
Penetrationsmodell
Theorie der Oberflächenerneuerung
Teilchen aus Wand herausgerissen und wieder erneuert
Bild zeichnen und Konzentrationen
horizontaler Strich c konstant, im Gleichgewicht
Sprung entnimmt man Henry Gesetz - Modellannahme
Zweifilmtheorie Formeln
cgi cli nicht bekannt
cl Konz in Bulkphase der Flüssigkeitsphase
Gesamtstofftransportkoeffizient Kl
verschiedene Parameter gegeneinander abschätzen
Sauerstoffstrom pro Reaktorvolumen
Gleichgewichtkonzentration cl*
Konzentration in der Flüssigphase cl
qo2 ortsabhängig: Temp, gelöste Stoffe, … kann sehr inhomogen sein
OTR: Volumengemittel, gesamte lokale o2 Stromverteilung integriert über Volumen geteilt durch Gesamtvolumen
Was Unterschied O2 zu CO2 in Reaktor?
Geschwindigkeitsbestimmende Schritte Stofftransport?
Mit CO2 komplexer
wird gebildet / gebraucht / verschiedene Protonierungsformen (Algen Vorlieben für bestimmte Formen)
Modellierung Definietion - was ist das?
was in Verfahrenstechnik hauptsächlich?
in VT in silico
Systemtheorie Prozesse
Masse Impuls Energie
Anfangs und Endzustand - Entlang Prozess Randbedingungen die vorgegeben sind
will gleiches Endprodukt
wie korrigierend eingreifen
Design von Prozessen und Produkten
Was will man
Status quo in Wissensextraktion und Modellierung
Theorie: Mathematik
Experiment und Therie enger Austausch
— Prozesse beherrschbar machen
Model generieren
System Komplexität
biotische Größen bei biologischen Material - Funktionen mit integrieren
nicht lineare Prozesse (zB Wachstumskinetiken, Stressreaktionen)
teilweise irreversibel (Zelle geschädigt, kaputt)
zeitlich abhängige Prozesse (mehr Zellen)
starke zeitliche Abhängigkeiten
und räumliche Abhängigkeiten, von einzelnem Molekül bis Längenscalen (in m)
Wenn dann beziehung - kausale Zusammenhänge
Längen- und Zeitscalen
Mit keiner Methode Zeit und Längenscalen abdecken, dementsprechend wählen
breite Fächerung der Scalen
Welche Methoden stehen für Modellierung zur Verfügung?
ANN künstlich neuronale Netze
Gleichungsbasierte Modellierung und numerische Simulation
rein zeitliche
rein räumliche
oder räumlich und zeitliche Abhängigkeit
Reine Zeitabhängigkeit:
Normale Differenzialgleichung
Kinetik setzt räumliche homogenität Voraus: Unreal, wird immer heterogen sein
Inaktivierung durch Hochdruck
Beschreibung einer Kinetik von einer Gesamtheit von MOs als Mittellung über die verschiedenen Populationen
Gleichung Konzentration bzw Zellzahl über Zeit
Abhängig von Zeit und höheren Ableitungen der Konz selbst
Rein zeitabhängig
Inaktivierung Enzym
Inaktivierung in Hochdruck eines Enzyms
Inaktivierungskonstanten: Druck und Temp Kombinationen - versch Kombis gleiche inaktivierende Wirkung
Rein Zeit: Änderung Aktivität über der Zeit
n = Reaktionsordnung
Inhomogener Prozess: verschiedene kinetische Prozesse an verschiedenen Orten werden abgedeckt
Rein räumliche Beschreibung
Anfahrprozesse, … außer Acht
typisch Wärmetauscher
geht von stationären vorgängen in Wärmetauschern aus, stationärer Betrieb
Gegenstrom, Gleichstrom Temperaturverläufe
partielle Differenzialgleichungen für die räumlichen Abhängigkeiten
Räumliche und zeitliche Abhängigkeit
Kontinuität, Moment, Energie, Transport
Gleichungen miteinander gekoppelt -Schwierigkeit
—> starke Vereinfachung/ numerische Lösung
Raum und Zeitabhängig:
Inaktivierung MO/ Enzyme Hochdruck
Inhomogenes Erwärmen/ Absenken Temp
— verschieden stark inaktiviert
Sicherheit, Qualität Produkt beeinträchtigt
versch Enzyme reagieren unterschiedlich, innerhalb Reaktor unterschiedliche Reaktion —>Restaktivität
Darstellung räumlicher und zeitlicher Veränderung durch Hochdruck
Tempverteilung mit Hilfe der partiellen Differenzialgleichungen in Abhängigkeit der Zeit an verschiedenen Orten bestimmt
Druckaufbau 1, Druckabbau 5 — erzwungene Konvektion
Temperhöhung/ Erniedrigung aufgrund adiabater Effekte berücksichtigt
restlicher Teil Prozess: entwickelt sich freie Konvektion aufgrund Tempunterschiede
Klingt wieder ab wenn treibende Kraft (Tempunterschiede) wieder ausgeglichen
Zeitlich und räumlich verschiedene Inhomogenitäten - nur mit Hilfe partieller Differenzialgleichungen auflösen könne — um zusammen mit Kinetiken lokal auszuwerten
Pulsed electric fields
Hochspannungimpulse kurze Dauer
räumliche entlang Kammer Temperaturverteilung entsteht (drastischer Temp Anstieg, linkes Diagramm)
Ohmsches Erhitzen unter Kontrolle halten, Prozessoptimierung
Verteilung Bsp Enzym
durch elektrisch gepulste Felder?
Verweilzeitverteilungen
Temp max: Stress des Produktes so
Elektrische Felder: quantifizieren - Effektivität des Prozesses
—> Wikrung auf Enzyme/ MOs lokal quantifizieren
Gelatine, was wichtig? Welches Modell?
Viele Zusammenhänge die sich gleichungsbasierter Modellierung entziehen, schwer zu beschreiben
Prozessierung extrem schwierig, Aufwand Ressourcen
Wissen hauptsächlich linguistische Beschreibungen
messbare Größen beschränkt
Vermeidung Störungen im Prozess
Rohstoffmaterial, Energie…. für optimaler Prozess
minimaler Ressourcenbedarf — optimales Produkt
Walzentrockner in Bahnen getrocknet
Anwendung Fuzzy Logic auf Gelatineprozess - Feuchtigkeit im Trockner
verschiedene Fuzzy Parameter zuweisen
Verschlechterung, gleichbleibend und Verbesserung unterscheiden
Schema Fuzzy-based controller
Eingangsgrüßen: Luftfeuchtigkeit, Temperaturen der Trocknungszonen, Geschwindigkeit Fließbänder und Luft
Eingangsgrüßen: Produktdicke, -feuchtigkeit
Zwischenvariablen beschreiben Zustände des Produktes und während Trocknung
Daraus Bedingungen abgeleitet, um daraus Interventionen ableiten
Nach Defuzzifizierung:
In PID regler leiten/ Fliesßbandgeschwindigkeit oder Luftfeuchtigkeit verändern
Ergebnis Fuzzy gestützte Regelung
Höhere Produktdicke trotzdem noch gleiche Feuchte
braucht mehr Zeit zum Trocknen
Sensorikpanel
Vorhersage schwierig aufgrund von Formeln zu treffen
— Sensorikpanel für sensorische Eigenschaften
Kognitive Modellierung - Kombinationen
Hyprid - Beste aus jeder Methode
experimentell (physikalisch), mathematische numerisch, experimentell sensorische
kombiniert mit künstlich neuronalen Netzen/ Fuzzy logic
— objektive Vorhersage LMEigenschaften
Bsp.: Greisigkeit Joghurt mit Kombination gut vorhersagbar
Hybride Ansätze
Hybride: synergistische Kombination der Methoden
Gleichungs/ Cognitiv/ Anderes basiert
Hybrid Ansatz: Beispiel Fouling
Bsp Numero-Fuzzy in Bezug auf Fouling
Vorheits, Halte, Abkühlzonen
Kann diese Verändern, muss aber Regularien für Sicherheit einhalten
Mathematische Gleichungen: Strömung, Temperaturfelder, Wärmeübergang, Einfluss Foulding auf Temp, Strömung und Wärmeübergang
Aus Praxis: Wie Fouling während Prozesszeit/ Wie verändert/ Wie verhält sich Fouling innerhalb Anlage
Kombi chemische und physikalische Prozesse
Konfiguration Numero-Fuzzy-Modelling, was erreicht?
Mit Kombi durchrechnen, was Veränderung Prozess möglich, wie Standzeit verlängern
20% längere Standzeit durch Optimierung
Wärmekoeffizient mit dazu - Verlängerung Standzeit um 25%
Numero-Statisitcs
mit Beispiel
MO Inaktivierung zeitlich und räumlich
Numerisch/ Kinetik of nur zeitlich abhängig
Experimente— Modelle Kinetik für Durck/Tempbedingungen
Thermofluiddynamische Experimente räumliche Vorhersage: Materialeig, Strömung, Temp
— Stützen numerische Simulationen — lokal Kinetiken anwenden
Inaktivierung MOs lokal aufintegrieren
Tempfeld mit Geschwindigkeitsfeld überlagert — lokale Vorhersage
modellierte und gemessene Daten stimmen sehr gut überein
Prozessmodellierung
was umfasst das?
Prozessführungsstrategien Bsp: Bier
Prozessmodellierung: In Prozess oder davor (zB Behälter) für optimierten Prozess/design
Fementation Bier: Hefe versch. WW
phsyikalisch, biolog, chemisch, mikrobilog
Konvektion kann Reaktor komplett umwälzen
verschiedene Druckschwankungen
chemisch CO2, Alkohol
Zell-Zellverbände, Sprossung, Kollisionen
—Einfluss auf Endprodukt, zB. im Aroma detektierbar
Schlimmster Fall: Hefe Autolysiert, starker Fehlgeschmack
Wärmetransport und Stofftransport in Behälter, strömungsbedingter Transport interessant
! Muss bei adaptiver (an Prozessbedingungen angepasste) Prozessgestaltung berücksichtig werden
— im gleichbleibende Produktqualität und verschiedene Optimierung-Kriterien erfüllen (Tankbelegung…)
! Bubbles auf Folie
Modelle mikrobiologische Vorgäng - Hefe
Wachstum Hefe beschreiben:
adabtive Eigenschaften Hefe (fakultativ anaerob) passt sich an
Atmung: oxidativ
Gärung: fermentativ ohne Sauerstoff
Gleichung: Zellbestandteile im Zellinneren Hefe berücksichtigt
Ein- und Ausgangsgrößen: Ethanol nur im fermentativen Wachstum gebildet
Monod-Modell erst Anpassungsphase (lag), log, stat, Absterbephase - Fomel
Versch. Reaktionsraten mit und ohne Sauerstoff, Abhängigkeiten von Substrat, N-Quellen, weiter Parameter
Von was Reaktionsrate abhängig?
Was bedeutet für Prozess?
versch. Konstanten gehen in Gleichung ein (stöchiometrische Vorfaktoren)
Reaktionsrate gleichbedeutend mit der Abnahme an Substrat, Sauerstoff, Stickstoffquelle, Zunahme Hefebiomasse und Co2 bzw. Ethanol im fermentativen Stoffwechsel
Kurven stellen das dar
— Prozess optimiere, auslegen, regeln, steuern
eine Größe stellvertretend für alle messen und auf Stoffwechsel rückschließen (oxidativ/ fermentativ) da Kurven charakteristisch
Online messbare Größen zB Gase (CO2)/ Zellzahlen
schwierig online zu messen: Ethanol und Glukose
Bsp Produktion von Belebtschwlamm durch fluiddynamische Effekte
Impuls - Energie - Stoff (Wechselwirkungen)
Belebtschlamm unstrukturiert, Flaum
Granulierter Belebtschlamm Flocken von einander abgrenzbar
sphärisch, setzten sich sehr gut ab — gute Abtrennung von frischem Wasser, durch hohe Dichte der Flocken, 5mm Durchmesser
Vorteil: aus mikrobiellem Ursprung, lagert sich nur zusammen bei minimum an mechanischer Belastung (dadurch Enstehen angetriggert, wenn zu hoch werden Flocken zerstrört), muss Optimum finden
Wie entstehen Granula?
Zu Beginn frei schwärmende MOs, treffen auf Partikel (Abwasserreinigung/ erste Aggregate)
Prä-Flocken, wachsen weiter — Zellen abgesondert, neue Flocken bilden
Reife Flocke verschiedene Bereiche: Kernzone tot (nicht lebendige Biomasse Abwasser oder abgestorbene Biomasse MOs kein Zugang mehr zu Nährstoffen)
Äußere Bereich weich, lebendige Zellen, Funktion Belebtschlamm
Prozesschritte Erzeugung der Granulation
Physikalische Bewegung, Zell-Zell Kontakt, physikalische Kräfte transportieren und halten Zellen zusammen (hydrodynamisch, Gravitation, Zellmobilität), verhaken Oberfläche geometrisch sterische Abhängigkeit
- physikalische , - chemische (Ionenbindungen, Interpartikuläre Brückenbindungen) , -Biochemische Kräfte (Zellmembranfusion, Zelloberflächendehydratation)
Mikrobiologische Kräfte verstärken initiale Attraktion der MOs, EPS Cluster Zell-Zell-Interaktion
Stationäre 3D-Strukturen in Form mikrobieller Biofilme/ Aggregate, hydrod
Haupteinflussfaktoren Wachstum und Bildung Granulare Strukturen
Umgebungsgeschwindigkeit: Leerrohrgeschwindigkeit (Geschwindigkeit zB aufgrund Begasung um Granula erzeugt wird)
verschiedene Begasungsraten direkt korreliert mir Leerrohrgeschwindigkeit also Geschw. in Medium
Substrattyp und Konzentration der enthaltenen Nährstoffkomponenten (zB hohe c Kohlenhydrate filamentöse Strukturen, Acetat Granula)
Extrapolyimere Substanzen (MOs nach außen schützen)
Bioreaktor Design/ Konfiguration, Einbauten, Begasung
Mechanische Kräfte auf MOs ableitbar, Zell-Zell/ Zell-Reaktor/ hydrodynamische Kräfte.
Kräfte zw Fluid Partikel, Parikel Wand, externe Kräfte
Untersuchung Auswirkung auf Granula
Experimentelle Methoden
Wie sieht bioreactor aus? Name Prozess
meist optisch basiert
Während Betrieb: in situ
Multiphasig: Gas, Flüssig, Feststoff(Granula)
Multiscalig: Mikroskopisch MOs, Makroskopisch gesamter Reaktor
Beides ausgewertet
Modellreaktor: Abwasser gefüllt, bei ausgeschalteter Begasung abgesetzte Flocken, temperierter und optisch zugänglicher Behälter, Zu-/Abfluss
SBR
Funktion, Vorteile,
Reaktor als Batch Betrieb, sequentiell (SBR)
Bioflocken vorgelegt, darauf Abwasser, Begasung an, mehrere Stunden, Ausschalten Begasung, Absetzen Flocken, Wasser oben biologisch gereinigt, Sauberes Wasser abziehen
MOs brauchen Ruhephase (Zellteilung, evtl. mechanische Schäden)
Vorteile SBR:
Alles in einem Reaktor durchgeführt, konventionell verschiedene Becken — einfaches Reaktordesign, wenig Platzbedarf, Absetzeigenschaften Flocken ausnutzen (kein zusätzlicher Tank)
Optische in-situ Techniken
andere Methode LDA
PIV Particle Image Velocimetry (Geschwindigkeitsmessung)
Reaktor mit Laser auf Lichtebene (Schnitt) beleuchtet
Kamera nimmt Partikel auf
Bildausschnitt zu verschiedenen Zeitpunkten verglichen
—Geschwindigkeit besimmen
Partikel klein: PIV
Partikel groß (zB Granulate): Particle tracking Velocimetry
benötigen Kamera, Beleuchtung, Computer
Auswertung: in verschiedenen tiefen des Reaktors
Limitierung, können durch Abschattung Flocken in tiefere Schnittebenen nicht mehr hineinsehen
LDA
µPIV
LDA: Laser-Doppler-Anemometrie
zwei Laserstrahlen ausgesand, kreuzen sich an einem Ort
charakteristisches Interferenzmuster (Streifenmuster)
Bei Durchtritt eines Partikels kann man aufblitzen detektieren (Kamera), Frequenz abhängig von Muster und Geschwindikeit des Partikels
Streifenabstand durch Laser festgelegt und bekannt
— Rückschluss auf Geschwindigkeit Partikel
LDA: lokal Strömungsgeschwindikeiten in Flüssigkeiten messbar
3.Messtechnik µPIV
mikroskopische Geschwindigkeit um MOs
ähnlich PIV, (Mikroskop-)Beleuchtung in einer Ebende, Partikel auf Objektträger
In Beleuchtungsebene Geschw. in mikroskopischem Maßstab bestimmt
PTV Ergebnisse
Dimensionslos dargestellt — Auf Bezugsgrößen bezogen
Verschiedene Höhen im Reaktor
links: 25-40% maximaler Höhe
rechts oberer Teil des Reaktors
Geschwindigkeiten unterscheiden sich in Abhängigkeiten der Höhen
Können auch für verschiedene Partikelkonzentrationen anschauen
PIV Ergebnisse
Nicht nur Granular sondern auch Geschwindigkeit Flüssigphase aufgetragen charakteristische Strömungsmuster
links: unterer Bereich Reaktor, mitte, rechts: oberer B.
unten größere Wirbelstrukturen, oben nur noch wenige bei kleinen Geschwindigkeiten
Können auch erkennen dass Reaktor stark instationär, Unterschiedliche Geschwindigkeiten und mechanische Belastungen
links: Beginn Prozess, rechts: späterer Zeitpunkt; andere Muster
Scher- und Dehnkräfte besonders relevant, können ausrechnen wie groß (aufgrund Strömungsmechanik); Bereiche mit höherer und nicht so hoher Belastung, wie bei Geschweindigkeit starke Schwankungen in mechanischer Belastung
Kann man auch in verschiedenen Tiefen anschauen: Umso weiter in Reaktor (im Inneren des Reaktors, umso höher mechanische Kräfte (Scherung, auch Dehnung)
LDA Ergebnisse
Strömung durch sehr viele Verwirbelungen gekennzeichnet
Können auch laminare Wirbel entstehen, muss nicht immer turbulent sein, jedoch hier sehr hohe Geschwindigkeiten im Reaktor — turbulent
Turbulenz über Leistungsspektra beobachten, Energie von Großen auf kleine Strukturen übergeht — Energietransfer von großen auf kleine Strukturen mit Frequenz darstellbar
Frequenzdiagramm mit negativer Steigung (rot = Referenz)
Blau: deutlich abweichend, anderen turbulenten Effekt, untypisch wie die die man kennt — hochbeladenes dreiphysiges System weicht von klassischer Turbulenz ab
Impulstransport von klassischen einphasigen Effekten verschieden
Flüssigkeitsdynamische Kräfte
welche am Größten
Kräfte als Maß für WW: Partikel-Partikel, Partikel-Wand, Fluid-Partikel
größte Kräfte: Auftriebs-, Widerstands- und Kollisionskraft
extern: Gravitationskraft (aufgrund externer Felder) bzw Auftriebskräft, typischweise größte Kräfte =1
Parikel-Wand: VDW sehr klein -11
Flüssikeit-Partikel: Trägheit, hält Partikel von Bewegung zurück
Beschleunigungsvorgänge Basset
virtuelle Massenkraft (Masse die künstlich mit Granula transportiert wird, Wasser, Grenzflächenschiht, zusätzliche Masse muss transportiert werden)
Saffman, Magnus: zusätzliche Auftriebskräfte aufgrund Rotation, Geschwindigkeitsdifferenzen Umgebung Partikel/ mit Wand oder anderen Partikeln
Rotation
Fluiddynamische Kräfte:
Kollisionen in Reaktor
Verschiedene Leerrohrgeschwindigkeiten
Kollisiolnen quantifizieren - Abhängigkeit von Reaktorhöhe
Partikel-Partikel: Oben weniger Kollisionen wie unten, Konzentration Partikel unten höher
Partikel-Wand: auch leichte Abnachme nach oben
Zerstörung der Granula
Geschwindigkeit der Begasung: Leerrohrgeschwindigekeit- mechanische Belastung einstellbar
wenig: kompakt
mittel: Flocken, verlieren schon Fähigkeit abzusetzen
hoch: zerstörte Granula, Bruch nach überschreiten kritischen Wertes und mehrere unterkritische Belastungen führen irgendwann zur Ermüdung und Bruch
MO Analysse
µPIV ERgebnisse
links: untere mechanische Belastungen, Flocke
mitte: mittlere Bel., aufgeraute Oberflächen
rechts: hohe mech. Bel., komplett zerfaserte Granula
auch Auswikrung auf Diversiät der MOs
Oberfläche Granula: Pantoffeltierchen/ Ziliaten große Bedeutung, mikroskopische Bewegung durch Ziliate (makroskopisch Strömung), Ciliate belegen Oberfläche und Cilien führen zur Aktiven Durchmischung des umgebenden Mediums: Art Symbiose, Aktive Nährstoffversorgung der ganzen Flocke
µPIV: Geschwindigkeitsfelder: An Oberfläche Granula Ciliat erkennbarm die mit Hilfe von Wellenbewegungen Flüssigkeit in Bewegung setzen, direkt auf Schlund des MOs gerichtet, mikroskopische Strömung
Verhalten auf Umgebungsbedingungen: Hefezellen/ Milch beeinflusst Aktivität der MOs, Milch höhere Strömung durch Ciliat (natürliches Nahrungsmittel Ciliat)
höher konzentrierte Milch funktioniert am besten, höchste Geschwindigkeit (kinetische Energie auch bei konzentrierte Milch am höchsten)
Gibt auch Synergien wenn Ciliaten als Kolonie auftreten, Stroung miteinander, Steigerung der Geschwindigkeiten, Synergetischer Wirbel
Auch als kinetische Energie messbar, hier Synergiefaktor 1,7
Wichtigste Punkte SBR Abwasserreinigung
Prozessführungsstrategie: Betrieb und Design
charakteristische Strömungsmuster
Einfluss auf Granula: Bildung und Zerstörung
laminarer aber auch turbulete Strömung (nicht wie einphasen System, viel größere Impulsumverteilung in 3-phasigem System)
Granulation nur bei best Strömungsbedingungen
Normal und Scherdehnugnsraten haben Effekt
Kräfte wichtig: Gewichts-, Auftriebs-, Widerstands-, Kollisionskräfte
Zerstörung Granula meist nicht durch mechanische Belastung sondern durch biomechanischer Ermüdungseffekte
Ciliaten wichtige Rolle Bildung
und Versorgung Granula
Synergie zwischen verschiedenen MOs, die sich in Impulsübertragung (Strömung) beeinflussen
Was sind Mikroalgen?
wie funktionieren, was für Organismen, Vertreter
Warum Algen interessant? neuer Rohstoff für LM?
Protein, AS Zusammensetzung,
sekundäre Stoffe,
Manche bilden auch viel Fett fettreiche Algen ungesättigte FS
Technofunktionalität, single cell protein, Untersuchungen
Bedarf auch da: Bev.Wachstum, alternative Protein zu tierischem
Prognose stetige Zunahme, aktuell noch nicht kommerzialisiertes Protein
hauptsächliche Limitierung Kosten: Biomasse verarbeiten, trocknen, Durchmischung Reaktor, kleine Mengen, Farbe grün Verbraucherakzeptanz
Bioraffinirieansätze anwenden: mehrere Produkte aus Alge gewinnen
Schritte bis zum Produkt Alge
Nachteil
Inokulum: Biomasse die ich am Anfang hinzufüge
Energie und Wasser möglichst effizient nutzen
Einflussgrößen Lebensmittel aus Mikroalgen
Untersuchen ob nicht schlechter im Vergleich zu anderen Produkten, nachhaltig
Bis Algen großflächig nutzbar noch einiges zu klären
Kultivierung Mikroalgen: Licht
Alge nutzen sichtbares Licht
Nicht zu hell, nicht zu dunkel
Lichtintensität
Intensität=Energie pro Fläche und Zeiteinheit
Wellenlängenspezifisch
Richtungsabhängig
photosynthetisch aktive Strahlung
Strahlung die von Alge genutzt werden kann
an unterschiedlichen Stellen unterschiedlich gute Absorption
grünes Licht kann nicht absorbiert werden, deswegen erscheinen Algen dann grün
Absorption und Streuung
Absorption Wellenlängenabhängig, wie effizient Optische Querschnittsfläche (pro Zelle/ kg Biomasse) - Absorptions/Streukoeffizienten, wie Wahrscheinlich dass Licht absorbiert/ gestreut wird
Photosynthese
Def
Reaktionen
Lichtreaktion nur mit Licht, umso mehr Licht desto häufiger
Dunkelreaktiron Co2 genutzt und Kohlenhydrate gebildet werden
Kinetik der Photosynthese und PI-Kurve
0 bis Compensation point: Abnahme Biomasse weil nicht genug Energie durch Photosynthese produzieren kann
saturation point: Nicht mehr alle Nettoprodukte verarbeitbar, da so schnelle Lichtreaktion und Dunkelreaktion nicht schneller geht, kann sogar zu Schädigungsprozessen kommen
Modelle für photoautotrophes Wachstum
Viele Modelle, muss man kalibrieren, I Inhibition, für richtige spezies beschreiben
Typ 1 ungenau
verwendet meist Typ 2 (viele Lichtintensitäten)
Nichtlinearer Zusammenhang von Intensität und Photosyntheserate
Typ 3: auch noch zeitabhängig: sehr aufwändig zu berechnen, ungeeignet für Praxis
Modelle Lichtverteilung
Vereinfachung: Lambert-Beer
Wie stark Absorption im Vergleich zur Streuung Effekt hat: In meisten fällen Streuung nicht so wichtig
Was muss Photobioreaktor leisten?
Helligkeitsgradient große Herausforderung
Mischungsverhalten damit mal im Dunkeln mal im Hellen
CO2 aus Gas in Flüssigkeit
hohe O2 schlecht wegen Rubisco (1. Schnitt CO2 Bindung)
Zentrale Herausforderungen beim Design und Scale-up von PBR
sehr dünne Schichten Bioreaktoren
Reaktortypen
Open Pond (offen)
(geschlossen):
Flachplattenbioreaktoren
Rohrreaktoren
Fermenterartige
Benchtop (Labor)
Open Pond
Pro Contra
(zB. Spirulina pH10, wächst nicht anderes mehr)
Flachplattenreaktoren
Aus Glas oft
2.Folie links oben statische Mischer
Indoor und outdoor Kultivierung
Konzentrationsgradienten (CO2, O2, Produktivität)
Aus Glas/ Plastik
oft Rohre länglich übereinander, da sonst schon zu viel Sonnenlicht
Fermenterartige Reaktoren
Rührkessel/ Blasensäulen
keine große Rolle, heterotrophe Fermentation (zB Zucker als CO2 Quelle, keine limitierung durch Licht, Biomasse farblos)
einfacheres upscaling
Prozessüberwachung und Regelung
rot markierte werden eher überwacht als die anderen
pH steigt durch Photosynthese
durch CO2 Zugabe neutraler pH
Lichtintensität bei Sonne nicht steuerbar
Temperaturentwicklung Problem, mit Wasser kühlen
Betriebsmodi - Batch, Fed-Batch
Luft CO2 Konz zu gering
Biomasselimitierung
stationäre Phase 1-10 g Trockenmasse pro Liter (99,9% Wasser)
Je dünner Schicht, desto höher Biomasse, aber geringes Reaktorvolumen
(Hefereaktor 10-15 mal mehr Biomasse wie bei Alge)
Halbkontinuierlich am wichtigsten in Praxis
Betriebsmodi Kontinuierlich
konstante chemische Bedingungen durch konstante Verdünnungsrate = Chemostat
Da Lichtabhängig (Sonne geht unter) meist keine stationären Bedingungen trotz konstantem Feed — deswegen nächste Folie:
TURBIDOSTAT
Betriebsmodi Kontinuierlich 2
Turbidity = Trübung konstant bei Turbidostat
Regler kann auch Fehlinterpretation in Nacht haben
Kennzahlen Bioreaktor
Kontinuierlich, Batch
Wirkungsgrad auch Effizienz Reaktor
Kennzahlen für
hohe Konzentration
optimale Konzentration
niedrige Konzentration
Turbidostat versucht optimum zu erreichen
Simulation Photobioreaktor
Über Zeit hinweg wird sich Intensität und damit Wachstum Biomasse verschieben und so simulieren
Mit Lichtprofil in Wachstumsmodell
I0 wichtig für Wachstum, Limitierung
Zellernte und -konzentrierung
möglichst wenig Wasser (Extraktion,.. alle Folgeschritte müsste man Wasser ja auch erhitzen usw. teuer) - aufkonzentrieren Zellen und Wasserrückgewinnung
Flokkulation/ Sedimentation
funktioniert besser bei höheren pH Werten
pH Wert abhängig wie viel flokkulieren kann, Effizienz (oberes Diagramm)
kompaktere Flocken höhere Dichte, schneller sedimentieren (unteres Diagramm)
Zentrifugation
Filtration
besser als Flokkulation, möglicherweise auch in Kombination Flokkulation vorgeschaltet
Nachteil: Zentrifugen teuer, hoher Energiebedarf
Zellkonzentrierung wesentliche Kosten bei Algenproduktion
Trommelfilter günstig und technisch einfach, Kuchen aus Algen schon relativ verdickte Biomasse
Filtration: gibts Batch und kontinuierlich
Trocknung der Biomasse
muss man nicht unbedingt durchführen, geläufigste Form getrocknet als Pulver (gibt auch Paste/ gefroren)
gibt schonendere und weniger schonend, Sprühtrocknung so in Mitte
Für Extraktion davor trocknen, dass Wasser Extraktion nicht beeinflusst
Trocknung erhöht Zugänglichkeit durch stückweise Schädigung (Chlorella zB sehr widerstandsfähige Zellwand)
Zellaufschluss und Extraktion von Zellmetaboliten
Stoffe die wir aus Zelle wollen rausholen
nur normale Zelle bis Metabolite austreten, bei wässriger Extraktion würde da nichts passieren
deswegen Zellaufschluss
Mechanischer Aufschluss:
Kugelmühle
Kugeln aus Metall/ Glas
mechanische Energie beim Stoß auch auf Zellen übertragen
! Energiezufuhr, Erwärmung - berücksichtigen bei thermosensitiven Produkten
sehr kleine Trümmer schwer abzutrennen
hohe Biomasse hohe effektive Viskosität, kann Energei umwandeln (dissipieren)
Hochleistungsultraschall
neueres Verfahren, noch nicht so etabliert in Praxis
Ultraschallgenerator mit Piezoelementen, schwingt hoch und runter
Amplitudden 50-100 µm
Überträgt Druckwellen auf Medium - kompression und Dekompression
Dekompresion: Verdampfung Flüssigkeit: Gasblasen wachsen an: Unter und Überdruckbereiche: Ab kritischer Größe implodieren Gasblasen (bis nicht mehr komprimierbar durch hohen Druck) schlagartige Ausbreitung Gas - sehr starke Druckwellen —> diese führen zur Zerstörung der Zellen
Funktioniert sehr gut
Nachteil: wird auch sehr warm, thermische Schädigugn (stückweit bei allen Zellaufschlussverfahren propertional zu Energieeintrag)
Pulsed Electric Fileds
weniger mechanisch
gepulstes Hochspannungsfeld - sehr hohe Wellen
sehr hohes Transmembranpotential —> Zellen perfuriert (Poren durch die Stoffe diffundieren - Stofftransportwiderstand reduziert)
Diagramm: hohe Feldstärke schon schnell fast alle Zellen perfuriert
spezifischer Energieeintrag umso höher desto länger Pulse
mit Parametern Zellaufschluss steuern
In Behandlungskammer liegt Strom an, Elektrisches Feld erzeugt, Zellen werden durchgepumpt
Elektrischer Energieeintrag: auch Erwärmung aber relativ energieeffizient also auch nicht so starke Erwärmung
wie gut funktioniert hängt von: Feldstärke, desto höher Frequenz desto höher Pulse, höhere Temp mach Membran fluider - leichterer Aufschluss
Extraktion von Zellmetaboliten
Muss an zu extrahierende Moleküle anpassen
organische Lösungsmittel für unpolare Moleküle
wässrig polare Moleküle
Astaxanthin roter Farbstoff mit hohem antioxidativen Potential, BetaCarotinoid - hoher Marktwert
oben rechts Bioraffinerieansatz, Restbiomasse noch verwenden
Mikroalgen als LM
häufigsten und meist Nahrungsergänzungsmittel
open pond, v.a. in Asien
Biomasse ernten, konzentrieren, trocknen
recht hohe Verkaufspreise
Protein (viel bei Spirulina)
Fette (meist nur unter Wachstumslimitierenden Bedingungen gebildet), Spezies abhängig, meist dann wenig Protein
Mikroalge Nahrungsergänzung - was beachten
Bioverfügbarkeit:
Vitamin B12 (!nicht zwangsläufig für Menschen verwertbar zB Spirulina, aber bei Chlorella verwertbar)
Protein efficiency ration (wie gut wird verwendet), Casein Goldstandard, Chklorella getrocknet schon besser wie unprozessiert - Zellwandabhängig usw. sehr verschieden Algen
Theoretisches Risiko - noch keine bekannten Fälle
Metalle: Oberflächenladungen zu tun
Biomasse als Zutaten in LM
typisch: Nudeln, Kekse, Brot, Getränke
Herausforderungen beachten: besser als konventionelles Produkt
Biomasseanteil klein 1-4%
kann sein dass Fehlaromen eine Rolle spielen: Fettox/ durch Kultivierung Off-Flavour
Rezeptur verändert - sollte nicht zu hohen Einfluss haben
Biomasse als LMZutat
heterotroph kultiviert
heterotroph Statt Sonne und CO2 - Kohlenhydrat
gelbe Pulver
LM Industrie aufgrund technischer Einfachheit eher in die Richtung, aber Nachhaltigkeit noch fragwürdig
Pigmente anitoxidativ wirksam, Lipide eher vor oxidation geschützt wenn phototroph nicht heterotroph kultiviert
Natürliche Farbstoffe - Phycobiliproteine
Farbstoffe müssen natürlich phototroph hergestellt werden
v.a. Phycobiliproteine
Phycocyanin blau aus Spirulina - in LM einsetzbar
(davor Azofarbstoffe wurden von Markt verdrängt)
pH stabilität limitiert Einsatzbereich 4-6
Hitzeempfindlich: Protein nicht denaturieren - auch bei Alkohol
Carotinoide
Ergänzung - nicht so wichtig
Proteinextrakte
Proteinextrakte / Single cell protein will LM Industrie
Struktur/ funktionelle Eigenschaften
Proteinkonzentrate
je alkalischer desto besser
unlösliche von löslicher Fraktion trennen
unlösliche Fraktion nicht so funktionell, aber kann daraus noch Hydrolysate herstellen
IE Fällung, Filtration aufreinigen
Noch keine Produkte zu kaufen, Forschung
Spezies beeinflusst: Proteinart - novel food zulassung interessant
pH Abhängigkeit Löslichkeit
Emulgierfähigkeit: IEP Fällung tendentiell schlechter
Gel: Temp, Konz
Schaum: nicht so stark bildend, aber stabil
Extrakte - PUFA
schon kommerziell angeboten und produziert
heterotroph: Schleimpilz der oft zu Algen klassifiziert wird
! Stabilität der Produkte, phototroph höherer Oxidationsschutz, aber geringere Ausbeute?
Zusammenfassung Mikroalgen
eher potentiell, kleine Produktionsmengen, Prognose gut, Protein, hohe Flächenproduktivität mit Licht als Energiequelle
Herausforderungen: Licht Gradient in Reaktor und Wetterabhängig, hoher Wasserverbrauch, downstream möglichst effizient Zellaufschluss energiereichster Schritt, auf effizienz optimieren, Kosten und Energie senken, etablierte Produkte durch Maßstab viel höhere Mengen deutlich günstiger, macht konkurrenzfähigkeit schwer
va. Farbstoffe und PUFAs schon eingesetzt
Zuletzt geändertvor einem Jahr