CHƢƠNG 3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
3.3.ỨNG DỤNG MƠ HÌNH
Mơ hình đƣợc sử dụng để dự báo và so sánh năng suất sản xuất sinh khối khô Spirulina theo dạng ni bể raceway bán liên tục trong vịng 3 tháng nếu nuôi vào mùa xuân (bắt đầu từ tháng 1) và mùa thu (bắt đầu từ tháng 7). Để phù hợp với điều kiện thực tế, một số tham số sẽ đƣợc điều chỉnh so với mơ hình ni trong phịng thí nghiệm nhƣ sau:
- Tốc độ tử vong (tocdo.tuvong) đƣợc điều chỉnh từ 0,01 thành 0,05 do khả năng nhiễm vi sinh và động vật phù du ăn tảo khi nuôi trong bể dạng raceway là cao hơn hẳn. Theo đó, tốc độ phân giải tảo chết (tocdo.phangiai) đƣợc gán là 0.05.
- Thể tích bể ni là 9m3, độ sâu cột nƣớc là 0,4m
- Sự suy giảm chất lƣợng nƣớc sau các lần nuôi đƣợc mơ hình hóa thơng qua tham số r.chatluongnuoc = 0,9, tức là cứ sau 1 lần thu hoạch, tốc độ sinh trƣởng sẽ giảm đi 10% do chất lƣợng nƣớc bị suy giảm.
Các biến trạng thái đầu vào nhƣ sau:
TAOSONG = 0,1 g/l, TAOCHET = 0 g/l, NITO = 1,47 x 102 molN/l
Tảo đƣợc thu hoạch khi mật độ quang bể nuôi đạt trong khoảng từ 1,4 đến 1,5, lƣợng thu mỗi lần thu là 50% sinh khối tảo có trong bể, bao gồm cả tảo sống và tảo chết. Dinh dƣỡng đƣợc bổ sung sau khi thu hoạch. Kết quả mô phỏng đƣợc thể hiện ở Hình 3.5.:
Hình 3.5. Sự thay đổi mật độ quang và tốc độ sinh trƣởng theo thời gian
Xu hƣớng chung đƣợc quan sát thấy là khi nuôi trong khoảng thời gian đầu ni cấy, cần ít thời gian hơn để tảo tăng trƣởng đạt mức độ có thể thu hoạch đƣợc. Điều này
là do chất lƣợng môi trƣờng bị suy giảm sau mỗi đợt nuôi, khiến tốc độ sinh trƣởng của tảo chậm hơn, sinh khối trong bể lâu đạt đƣợc mật độ yêu cầu hơn.
Kết quả cũng cho thấy có sự khác biệt đáng kể khi ni trồng vi tảo vào mùa xuân và mùa thu. Trong khoảng 3 lần nuôi cấy đầu tiên, vào mùa xuân, vi tảo mất khoảng 10 – 12 ngày để đạt mật độ quang 1,4 – 1,5 trong khi vào mùa thu, tảo chỉ mất 6 –7 ngày. Điều này dẫn đến nếu ni vào 3 tháng trong mùa thu, có thể thu hoạch đƣợc 8 lần trong khi nếu nuôi vào mùa thu chỉ thu hoạch đƣợc 6 lần. Tốc độ sinh trƣởng vào mùa đạt giá trị cao hơn so với mùa xuân, và mức độ suy giảm tốc độ sinh trƣởng cũng nhanh hơn khi càng về cuối chu kì ni. Sự khác biệt này chủ yếu là do điều kiện thời tiết (ánh sáng và nhiệt độ) và hai khoảng thời gian là khác nhau vì mơi trƣờng dinh dƣỡng đƣợc kiểm sốt nhƣ nhau và các ảnh hƣởng giới hạn bởi chất thải và sức chứa là không đáng kể. Cƣờng độ ánh sáng và nhiệt độ cao vào khoảng từ tháng 7, 8, 9 theo thời tiết Đà Nẵng là thuận lợi hơn cho tảo phát triển so với khoảng tháng 1 đến tháng 3 (Hình 3.6.). Do đó, chúng tơi đề xuất nên ni tảo vào giai đoạn hè thu hơn là đông xuân.
Hình 3.6. Sự biến động cƣờng độ ánh sáng và nhiệt độ trong năm
Năng suất trung bình của bể ni 9m3 theo đợt giảm qua các lần thu và khác nhau giữa các mùa. Năng suất trung bình cao nhất đƣợc ghi nhận vào đợt thu hoạch thứ 2 ở mùa thu với 216,5 g/ngày, giảm xuống thấp nhất còn 57,2 g/ngày vào đợt thu hoạch thứ
8. Ở mùa xn, năng suất trung bình cũng có xu hƣớng giảm dần theo thời gian từ 120,7 xuống 74,7 g/ngày. Kết quả này là khá tƣơng đồng với các nghiên cứu của Radmann và cs, 2007, (từ 0,028 đến 0,046 g/l/ngày), Reichert và cs, 2006 (0,023 g/l/ngày) hay Reinehr và Costa, 2006 (0,019 – 0,042 g/l/ngày).
Ngoài ra, tổng sản lƣợng tảo thu hoạch dự đốn trong chu kỳ ni 3 tháng (bể 9m3) với điều kiện thời tiết ở Đà Nẵng vào mùa thu là 10,56kg và mùa xuân là 9,39 kg
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 1. KẾT LUẬN
Sau q trình nghiên cứu, tơi rút ra một số kết luận sau:
- Mơ hình sự sinh trƣởng của vi tảo đƣợc xây dựng thành công, phù hợp với lý thuyết quy luật sinh trƣởng của tảo theo thời gian. Hoạt động của mơ hình là hợp lý và có thể giải thích đƣợc thơng qua ảnh hƣởng giới hạn của các yếu tố đƣợc xem xét.
- Mô sau đƣợc hiệu chỉnh với dữ liệu từ thực nghiệm có độ phù hợp với thực tế cao hơn trƣớc khi điều chỉnh với giá trị modCost sau khi hiệu chỉnh là 0,11.
- Mơ hình cho thấy khả năng ứng dụng cao khi giải thích đƣợc sự khác biệt trong năng suất sinh khối của vi tảo khi đƣợc nuôi cấy dạng bán liên tục trong vòng 3 tháng vào mùa xuân và mùa thu. Mơ hình đã chỉ ra đƣợc ánh sáng và nhiệt độ là hai yếu tố quan trọng đối với việc ni trồng trên thực tế ở Đà Nẵng. Mơ hình cũng đƣa ra dự báo định lƣợng về năng suất qua các đợt nuôi trong 2 mùa cũng nhƣ tổng sản lƣợng của chu kỳ nuôi, đạt 10,56 kg vào mùa thu và mùa xuân là 9,39 kg vào mùa xuân.
2. KIẾN NGHỊ
- Mơ hình cịn ở mức độ khá đơn giản, để có ứng dụng quản lý tốt hơn, nên nâng cấp mơ hình với nhiều hơn các yếu tố ảnh hƣởng nhƣ Photpho, Cacbon, pH…
- Kết hợp với những mơ hình kinh tế để giải quyết đƣợc các bài toán thực tiễn trong việc nuôi trồng ở quy mô công nghiệp.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu tiếng Việt
Đoàn Thanh Sơn, Võ Minh Tân, and Võ Thị Mỹ Chi. "Ảnh hƣởng của đồng và crôm lên sự phát triển của vi tảo lục Scenedesmus acuminatus var. biseratus Reinsch." Kỷ yếu hội
nghị Khoa học Toàn quốc về inh thái và Tài nguyên inh vật l n thứ 7, no. 2017 (1898):
7.
Lê Thị Thơm. (2013). Ảnh hƣởng của nồng độ nitrate lên sinh trƣởng của vi tảo lục haematococcus pluvialis flotow trong điều kiện phịng thí nghiệm. tạp chí sinh học, 8. Nguyễn Ngọc Tiến. (2014). Năng suất sinh học của quần xã sinh vật phù du khu vực quần đảo hoàng sa việt nam. 13.
Tiến, N. N., Cơng, N. C., & Tốn, D. V. (2011). Mơ hình chu trình chuyển hố nitơ trong hệ sinh thái biển áp dụng cho vùng biển vịnh bắc bộ. Vietnam Journal of Marine Science
and Technology, 11(4), 75–96. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bùi Bá Trung, Hồng Thị Bích Mai, Nguyễn Hữu Dũng, và Cái Ngọc Bảo Anh. "Ảnh hƣởng của mật độ ban đầu và tỷ lệ thu hoạch lên sinh trƣởng vi tảo Nanochloropsis oculata ni trong hệ thóng ống dẫn nƣớc chảy liên tục." Tạp chí Khoa học và Cơng nghệ
Thủy sản 1 (2009): 37-44.
Võ Hồng Trung. (2017). 302. http://journal.hcmue.edu.vn/index.php/hcmuejos/article/ viewFile/310/302
Nguyễn Minh Tuấn N. M., Yến L. T. B., & Hải N. P. (2012).Nghiên cứu ảnh hƣởng của các điều kiện nuôi trồng đến sinhh trƣởng và năng suất thu dầu của vi tảo Chlorella vugaris nhằm làm nguyên liệu sản xuất biodiesel.8.
Niên giám thống kê Tp.Đà Nẵng 2019. (n.d.). Retrieved July 17, 2020, from
Tài liệu tiếng Anh
Abu-Rezq, T. S., Al-Musallam, L., Al-Shimmari, J., & Dias, P. (1999). Optimum production conditions for different high-quality marine algae. Hydrobiologia, 403(0), 97– 107. https://doi.org/10.1023/A:1003725626504
Ahmad, A. L., Yasin, N. H. M., Derek, C. J. C., & Lim, J. K. (2011). Microalgae as a sustainable energy source for biodiesel production: A review. Renewable and Sustainable
Energy Reviews, 15(1), 584–593. https://doi.org/10.1016/j.rser.2010.09.018
Alyabyev, A., Andreyeva, I., & Rachimova, G. (2011). Influence of pH shift and salting on the energetics of microalgae Chlorella vulgaris and Dunaliella maritima. Journal of Thermal Analysis and Calorimetry, 104(1), 201–207. https://doi.org/10.1007/s10973-
010-1247-1
Anning, T., MacIntyre, H. L., Pratt, S. M., Sammes, P. J., Gibb, S., & Geider, R. J. (2000). Photoacclimation in the marine diatom Skeletonema costatum. Limnology and Oceanography, 45(8), 1807–1817. https://doi.org/10.4319/lo.2000.45.8.1807
Arrigo, K. R. (2005). Marine microorganisms and global nutrient cycles. Nature, 437(7057), 349–355. https://doi.org/10.1038/nature04159
Aslan, S., & Kapdan, I. K. (2006). Batch kinetics of nitrogen and phosphorus removal from synthetic wastewater by algae. Ecological Engineering, 28(1), 64–70.
https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2006.04.003
Bakuei, N., Amini, G., Najafpour, G. D., Jahanshahi, M., & Mohammadi, M. (2015). Optimal cultivation of Scenedesmus sp. microalgae in a bubble column photobioreactor. Bernard, O. (2010). Hurdles and challenges for modelling and control of microalgae for
CO2 mitigation and biofuel production. 12.
Bernard, O. (n.d.). Hurdles and challenges for modelling and control of microalgae for CO2 mitigation and biofuel production. 12.
Bernard, O., Masci, P., Sciandra, A., & Cedex, S.-A. (n.d.). A photobioreactor model in nitrogen limited conditions. 10.
Bonachela, J. A., Raghib, M., & Levin, S. A. (2011). Dynamic model of flexible phytoplankton nutrient uptake. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(51), 20633–20638. https://doi.org/10.1073/pnas.1118012108
Bruland, K. W., Donat, J. R., & Hutchins, D. A. (1991). Interactive influences of bioactive trace metals on biological production in oceanic waters. Limnology and Oceanography, 36(8), 1555–1577. https://doi.org/10.4319/lo.1991.36.8.1555
Carvalho, A. P., & Malcata, F. X. (2003). Kinetic Modeling of the Autotrophic Growth of Pavlova lutheri: Study of the Combined Influence of Light and Temperature.
Biotechnology Progress, 19(4), 1128–1135. https://doi.org/10.1021/bp034083+
Costache, T. A., Fernández, F. G. A., Morales, M. M., Fernández-Sevilla, J. M., Stamatin, I., & Molina, E. (2013). Comprehensive model of microalgae photosynthesis rate as a function of culture conditions in photobioreactors. Applied Microbiology and Biotechnology, 97(17), 7627–7637. https://doi.org/10.1007/s00253-013-5035-2
Cuaresma, M., Casal, C., Forján, E., & Vílchez, C. (2011). Productivity and selective accumulation of carotenoids of the novel extremophile microalga Chlamydomonas acidophila grown with different carbon sources in batch systems. Journal of Industrial Microbiology & Biotechnology, 38(1), 167–177.
Chinnasamy, S., Ramakrishnan, B., Bhatnagar, A., & Das, K. C. (2009). Biomass Production Potential of a Wastewater Alga Chlorella vulgaris ARC 1 under Elevated Levels of CO2 and Temperature. International Journal of Molecular Sciences, 10(2),
518–532. https://doi.org/10.3390/ijms10020518
Cho, S. H., Ji, S.-C., Hur, S. B., Bae, J., Park, I.-S., & Song, Y.-C. (2007). Optimum temperature and salinity conditions for growth of green algae Chlorella ellipsoidea and Nannochloris oculata. Fisheries Science, 73(5),1050–1056.
https://doi.org/10.1111/j.1444-2906.2007.01435.x
Darvehei, P., Bahri, P. A., & Moheimani, N. R. (2018a). Model development for the growth of microalgae: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 97, 233– (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
258. https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.08.027
Darvehei, P., Bahri, P. A., & Moheimani, N. R. (2018b). Model development for the growth of microalgae: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 97, 233–
258. https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.08.027
Dauta, A., Devaux, J., Piquemal, F., & Boumnich, L. (1990). Growth rate of four freshwater algae in relation to light and temperature. Hydrobiologia, 207(1), 221–226.
de Castro Araújo, S., & Garcia, V. M. T. (2005). Growth and biochemical composition of the diatom Chaetoceros cf. Wighamii brightwell under different temperature, salinity and carbon dioxide levels. I. Protein, carbohydrates and lipids. Aquaculture, 246(1), 405–412. Del Campo, J. A., García-González, M., & Guerrero, M. G. (2007). Outdoor cultivation of microalgae for carotenoid production: Current state and perspectives. Applied Microbiology and Biotechnology, 74(6), 1163–1174. https://doi.org/10.1007/s00253-007-
0844-9
Dou, X., Lu, X.-H., Lu, M.-Z., Yu, L.-S., Xue, R., & Ji, J.-B. (2013, April 3). The Effects
of Trace Elements on the Lipid Productivity and Fatty Acid Composition of Nannochloropis oculata [Research Article]. Journal of Renewable Energy; Hindawi.
https://doi.org/10.1155/2013/671545
Droop, M. R. (1974). The nutrient status of algal cells in continuous culture. Journal of the Marine Biological Association of the United Kingdom, 54(4), 825–855.
https://doi.org/10.1017/S002531540005760X
Eilers, P. H. C., & Peeters, J. C. H. (1988). A model for the relationship between light intensity and the rate of photosynthesis in phytoplankton. Ecological Modelling, 42(3–4), 199–215. https://doi.org/10.1016/0304-3800(88)90057-9
EJ Olguín. (2003). Annual productivity of Spirulina (Arthrospira) and nutrient removal in a pig wastewater recycling process under tropical conditions | SpringerLink.
https://link.springer.com/article/10.1023/A:1023856702544
El-Shimi, H. I., Attia, N. K., El-Sheltawy, S. T., & El-Diwani, G. I. (2013). Biodiesel Production from Spirulina-Platensis Microalgae by In-Situ Transesterification Process. Journal of Sustainable Bioenergy Systems, 03(03), 224. https://doi.org/10.4236/jsbs.2013.33031
Filali, Rayen, Sihem Tebbani, Didier Dumur, Arsène Isambert, Dominique Pareau, and Filipa Lopes. "Growth modeling of the green microalga Chlorella vulgaris in an air-lift photobioreactor." IFAC Proceedings Volumes 44, no. 1 (2011): 10603-10608.Franz, A., Lehr, F., Posten, C., & Schaub, G. (2012). Modeling microalgae cultivation productivities in different geographic locations—Estimation method for idealized photobioreactors. Biotechnology Journal, 7(4), 546–557. https://doi.org/10.1002/biot.201000379
Gerardi, M. H. (2015). The Biology and Troubleshooting of Facultative Lagoons. John
Wiley & Sons.
Ghaeni, M. (2016). Review for Application and Medicine Effects of Spirulina, Spirulina platensis Microalgae. Journal of Advanced Agricultural Technologies, 3(2), 114–117.
https://doi.org/10.18178/joaat.3.2.114-117
Goldman, J. C., Azov, Y., Riley, C. B., & Dennett, M. R. (1982). The effect of pH in intensive microalgal cultures. I. Biomass regulation. Journal of Experimental Marine Biology and Ecology, 57(1), 1–13. https://doi.org/10.1016/0022-0981(82)90140-X
Goldman, J. C., Oswald, W. J., & Jenkins, D. (1974). The Kinetics of Inorganic Carbon Limited Algal Growth. Journal (Water Pollution Control Federation), 46(3), 554–574.
JSTOR.
González, L. E., Cañizares, R. O., & Baena, S. (1997). Efficiency of ammonia and phosphorus removal from a colombian agroindustrial wastewater by the microalgae Chlorella vulgaris and Scenedesmus dimorphus. Bioresource Technology, 60(3), 259–
262. https://doi.org/10.1016/S0960-8524(97)00029-1
Gordillo, F. J. L., Goutx, M., Figueroa, F. L., & Niell, F. X. (1998). Effects of light intensity, CO2 and nitrogen supply on lipid class composition of Dunaliella viridis.
Journal of Applied Phycology, 10(2), 135–144.
https://doi.org/10.1023/A:1008067022973
Grima, E. M., Camacho, F. G., Pérez, J. A. S., Sevilla, J. M. F., Fernández, F. G. A., & Gómez, A. C. (1994). A mathematical model of microalgal growth in light-limited chemostat culture. Journal of Chemical Technology & Biotechnology, 61(2), 167–173.
https://doi.org/10.1002/jctb.280610212 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Guieysse, B., Béchet, Q., & Shilton, A. (2013). Variability and uncertainty in water demand and water footprint assessments of fresh algae cultivation based on case studies from five climatic regions. Bioresource Technology, 128, 317–323. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2012.10.096
Haario, H., & Marko. (2009). Reduced Models of Algae Growth. Bulletin of Mathematical Biology, 71(7), 1626–1648. https://doi.org/10.1007/s11538-009-9417-7
He, L., Subramanian, V. R., & Tang, Y. J. (2012). Experimental analysis and model- based optimization of microalgae growth in photo-bioreactors using flue gas. Biomass and Bioenergy, 41, 131–138. https://doi.org/10.1016/j.biombioe.2012.02.025
Hosono, H., Uemura, I., Takumi, T., Nagamune, T., Yasuda, T., Kishimoto, M., Nagashima, H., Shimomura, N., Natori, M., & Endo, I. (1994). Effect of culture temperature shift on the cellular sugar accumulation of Chlorella vulgaris SO-26. Journal
of Fermentation and Bioengineering, 78(3), 235–240. https://doi.org/10.1016/0922-
338X(94)90296-8
Hsueh, H. T., Li, W. J., Chen, H. H., & Chu, H. (2009). Carbon bio-fixation by photosynthesis of Thermosynechococcus sp. CL-1 and Nannochloropsis oculta. Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology, 95(1), 33–39. https://doi.org/10.1016/j.jphotobiol.2008.11.010
Huisman, J. (1999). Population dynamics of light-limited phytoplankton: microcosm experiments. 80(1), 9.
Iqbal, M., & Zafar, S. I. (1993). Effects of photon flux density, CO2, aeration rate, and inoculum density on growth and extracellular polysaccharide production byPorphyridium cruentum. Folia Microbiologica, 38(6), 509–514. https://doi.org/10.1007/BF02814405 Iwasaki, I., Hu, Q., Kurano, N., & Miyachi, S. (1998). Effect of extremely high-CO2 stress on energy distribution between photosystem I and photosystem II in a ‗high-CO2‘ tolerant green alga, Chlorococcum littorale and the intolerant green alga Stichococcus bacillaris. Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology, 44(3), 184–190.
https://doi.org/10.1016/S1011-1344(98)00140-7
Juneja, A., Ceballos, R., & Murthy, G. (2013). Effects of Environmental Factors and Nutrient Availability on the Biochemical Composition of Algae for Biofuels Production: A Review. Energies, 6(9), 4607–4638. https://doi.org/10.3390/en6094607
Jung, S., Lee, H., & Li, S. (2017). A Study on the Effect of Spirulina-containing Cosmetics Using Micro-Needle. Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, 18(6), 269–276. https://doi.org/10.5762/KAIS.2017.18.6.269
Kadam, K. L. (1997). Power plant flue gas as a source of CO2 for microalgae cultivation: Economic impact of different process options. Energy Conversion and Management, 38, S505–S510. https://doi.org/10.1016/S0196-8904(96)00318-4
Karline Soetaert. (2008). A Practical Guide to Ecological Modelling: Using R as a Simulation Platform | Karline Soetaert, Peter M. J. Herman | download. https://b-
Kodama, M. (1993). A new species of highly CO_2 tolerant fast growing marine microalga suitable for high-density culture. J Mar Biotechnol, 1, 21–25.
Konopka, A., & Brock, T. D. (1978). Effect of Temperature on Blue-Green Algae