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J-GLOBAL ID:201902283503419370   整理番号:19A2411031

人工神経回路網モデリングを用いた光バイオリアクタにおけるSpirulina platensisの生産性の増加【JST・京大機械翻訳】

Increasing productivity of Spirulina platensis in photobioreactors using artificial neural network modeling
著者 (4件):
資料名:
巻: 116  号: 11  ページ: 2960-2970  発行年: 2019年 
JST資料番号: D0019A  ISSN: 0006-3592  CODEN: BIBIAU  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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開放池における微細藻類の生産はその経済性のために慣行的に実施されているが,非制御性元素への藻類の曝露は品質の達成を妨げ,高価値製品の生産のための閉鎖型反応器栽培法の開発が望ましい。それにもかかわらず,閉鎖反応器の成長に影響を及ぼすいくつかの制約があり,そのいくつかはSpirulinaの生産に取り組むことを目的としている。新鮮培地の周期的導入は,20Lポリカーボネート瓶において4週よりも古い培地における成長と比較して,毛様体数を増加させ,藻類成長を改善した。バブリング空気による培養の混合とドラフト管の使用は成長細胞への損傷を減少させ,成長を増加させた。しかし,バブリング空気と混合した傾斜円筒反応器ではより良い成長があった。酸素生産速度は,維持された培養密度における差異にかかわらず非常に類似していた。酸素生産速度の均一性はSpirulina培養におけるホメオスタシスの傾向を示唆した。Spirulinaの生産性に関するバイオマス収穫の頻度は,0.16と0.32g/Lの間の適度な培養密度の維持が,0.16g/L以上の毎日の収穫によって,0.16と0.53g/Lまたは48%の間の細胞密度を維持するよりおよそ14%多くの生産性をもたらしたことを示した。人工ニューラルネットワークベース予測モデルを開発し,バイオマス出力予測に有用な変数を同定した。このモデルにより,Spirulinaの成長を3日まで予測でき,決定係数は0.94以上であった。Copyright 2019 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (5件):
分類
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生物燃料及び廃棄物燃料  ,  微生物,組織・細胞培養による物質生産一般  ,  微生物の接種・培養法  ,  工業的培養法,装置  ,  菌体の生産 
タイトルに関連する用語 (4件):
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