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微藻生物柴油制备的几个关键技术研究

文献类型:学位论文

作者孔维宝
学位类别理学博士
答辩日期2012-05-25
授予单位中国科学院研究生院
导师夏春谷
关键词微藻 普通小球藻 生物柴油 生产 关键技术 Microalgae Chlorella vulgaris Biodiesel Production Key technology
学位专业物理化学
中文摘要随着全球碳排放和能源短缺问题的日益凸显,生物质能源开发受到世界各国的广泛关注和研究。其中,利用微藻生产生物柴油被认为是最有前景的可再生绿色能源。但是,生产微藻生物柴油的高成本问题严重制约了其工业化发展的进程。本论文以普通小球藻(Chlorella vulgaris)为模式微藻,系统研究了涉及微藻的高密度培养、低成本采收,微藻油脂的湿法提取与能源转化等主要生产环节的关键技术。
1、研究了采用混合营养培养策略提高C. vulgaris生物量和油脂产率的优势及其潜力。结果表明,混合营养培养可使微藻获得比自养和异养较高的生物量浓度和油脂产率,而且C. vulgaris从自养向混养和异养生长方式转变过程中,藻细胞的光合色素、蛋白质及氨基酸的相对含量下降,而可溶性糖、油脂及其饱和脂肪酸含量提高;混养培养减弱了藻细胞对除碳元素以外的其它元素的吸收,抑制了微藻胞外碳酸酐酶(CA)和核酮糖-1,5-二磷酸羧化酶(Rubisco)的活性,对藻细胞的自养代谢途径产生了显著影响;混养条件下以铵盐和有机氮源为唯一氮源培养C. vulgaris时,由于培养基pH值的显著降低使其不能正常生长,而在控制pH值的培养基中能正常利用铵态氮;尿素浓度对混养型C. vulgaris细胞增殖和油脂合成具有重要影响,较高的尿素浓度有利于藻细胞的生长,但降低了油脂含量;甘油和葡萄糖作为混养型C. vulgaris的复合有机碳源时能明显促进藻细胞的生长,可提高油脂和可溶性糖的产率。混养藻细胞在生长特性和有效细胞组分合成方面发生的变化都有利于微藻生物柴油的生产。
2、采用响应面法优化了C. vulgaris的混合营养培养基组成及其培养条件。从11种营养物中筛选出影响C. vulgaris混合营养生长的主要营养物为葡萄糖、MgSO4、KNO3和NaCl。在优化培养基及培养条件下,藻细胞浓度为未优化混养前的2.24倍,为自养培养的17.7倍;确定了影响C. vulgaris油脂含量的主要营养物为葡萄糖,并采用补料培养使藻细胞浓度比补料前提高20.1%,油脂含量提高46.3%,脂肪酸碳链长度集中在C16、C18,而且饱和(C16:0、C18:0)、单不饱和(C18:1)脂肪酸的相对含量有所提高。
3、初步建立了以啤酒工业废水培养C. vulgaris与废水生物处理的耦合技术。开发了用于培养C. vulgaris生产微藻生物质和生物合成油脂的改良啤酒废水培养基,以改良废水培养基培养C. vulgaris时,藻细胞浓度为0.84 g/L,油脂含量8.49 %,体积油脂产率达11.89 mg/L/day。采用通气培养可进一步提高藻细胞浓度(1.22 g/L)和油脂含量(14.63 %),化学需氧量(COD)去除率可达92 %。
4、探索了原位自絮凝法采收C. vulgaris细胞及其循环培养方法。建立了通过调整微藻培养液pH值简便、高效采收C. vulgaris细胞的方法,设计了一种连续培养与原位采收藻细胞的鼓泡搅拌柱式光生物反应器,并进行了连续培养试验。结果表明,经补料、补藻种后C. vulgaris能在二次循环培养液中正常生长,而在第三、第四次循环培养液中其生长逐渐减弱,但是在四次连续循环培养中C. vulgaris的絮凝率均能超过或接近90%。
5、考察了超声波辅助湿法提取C. vulgaris油脂及其脱色工艺,确定湿法提取微藻油脂的溶剂为四氢呋喃,在优化条件下出油率可达98.2 %;以活性白土为脱色剂时,在优化条件下粗油脂脱色率可达78.2 %,油脂酸值比脱色前降低15.7 %。
6、探索了以强酸性阳离子交换树脂催化C. vulgaris油脂制备生物柴油的方法。以筛选的NKC-9树脂作为催化剂,在醇油摩尔比12:1,温度65℃,树脂用量为50 %,反应3h时酸值转化率和脂肪酸甲酯转化率分别达94.8 %和93.2 %;树脂重复使用5次后,转化率仍能接近90 %;所得微藻生物柴油中油酸甲酯、棕榈酸甲酯和硬脂酸甲酯三种主要成分的总量达91.21 %,其主要理化指标符合GB/T 20828-2007的技术要求。
公开日期2013-04-02
源URL[http://210.77.64.217/handle/362003/2840]  
专题兰州化学物理研究所_OSSO国家重点实验室
推荐引用方式
GB/T 7714
孔维宝. 微藻生物柴油制备的几个关键技术研究[D]. 中国科学院研究生院. 2012.

入库方式: OAI收割

来源:兰州化学物理研究所

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