On-Line Monitoring of Biological Parameters in Microalgal Bioprocesses Using Optical Methods

Microalgae are promising sources of fuels and other chemicals. To operate microalgal cultivations efficiently, process control based on monitoring of process variables is needed. On-line sensing has important advantages over off-line and other analytical and sensing methods in minimizing the measurement delay. Consequently, on-line, in-situ sensors are preferred. In this respect, optical sensors occupy a central position since they are versatile and readily implemented in an on-line format. In biotechnological processes, measurements are performed in three phases (gaseous, liquid and solid (biomass)), and monitored process variables can be classified as physical, chemical and biological. On-line sensing technologies that rely on standard industrial sensors employed in chemical processes are already well-established for monitoring the physical and chemical environment of an algal cultivation. In contrast, on-line sensors for the process variables of the biological phase, whether biomass, intracellular or extracellular products, or the physiological state of living cells, are at an earlier developmental stage and are the focus of this review. On-line monitoring of biological process variables is much more difficult and sometimes impossible and must rely on indirect measurement and extensive data processing. In contrast to other recent reviews, this review concentrates on current methods and technologies for monitoring of biological parameters in microalgal cultivations that are suitable for the on-line and in-situ implementation. These parameters include cell concentration, chlorophyll content, irradiance, and lipid and pigment concentration and are measured using NMR, IR spectrophotometry, dielectric scattering, and multispectral methods. An important part of the review is the computer-aided monitoring of microalgal cultivations in the form of software sensors, the use of multi-parameter measurements in mathematical process models, fuzzy logic and artificial neural networks. In the future, software sensors will play an increasing role in the real-time estimation of biological variables because of their flexibility and extendibility

Applications of artificial neural networks in three agro-environmental systems: microalgae production, nutritional characterization of soils and meteorological variables management

La agricultura es una actividad esencial para los humanos, es altamente dependiente de las condiciones meteorológicas y foco de investigación e innovación con el objetivo de enfrentar diversos desafíos. El cambio climático, calentamiento global y la degradación de los ecosistemas agrícolas son sólo algunos de los problemas que los humanos enfrentamos para continuar con la esencial producción de alimentos. Buscando la innovación en el sector agrícola, se consideraron tres tópicos principales de investigación para esta tesis; la producción de microalgas, el color del suelo y la fertilidad, y la adquisición de datos meteorológicos. Estos temas tienen roles cada vez más importantes en la agricultura, especialmente bajo la incertidumbre del futuro de la producción de alimentos. Las microalgas son una interesante alternativa para la fertilización de cultivos y la sostenibilidad del suelo; mientras que los parámetros de fertilidad del suelo necesitan ser más estudiados para desarrollar métodos de análisis de menor costo y más rápidos para ayudar al manejo. La agricultura, como actividad altamente dependiente del clima, necesita de datos meteorológicos para anticipar eventos, planificar y manejar los cultivos eficientemente. Estos temas se seleccionaron con el propósito de mejorar el estado actual de la técnica, proponer nuevas alternativas basadas, principalmente, en la aplicación de redes neuronales artificiales (ANN) como una manera novedosa de resolver los problemas y generar conocimiento de aplicación directa en sistemas de cultivos. El objetivo principal de esta tesis fue generar modelos de ANNs capaces de abordar problemas relacionados con la agricultura, como una alternativa a los métodos tradicionales y más costosos empleados en el manejo, análisis y adquisición de datos en los sistemas agrarios.Departamento de Ingeniería Agrícola y ForestalDoctorado en Ciencia e Ingeniería Agroalimentaria y de Biosistema

Optische In-situ-Analytik photoautotropher Mikroorganismen in einem entwickelten geschlossenen Einweg-Photobioreaktorsystem

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