Successfully reported this slideshow.

COMISAR: risultati del progetto

0

Share

Loading in …3
×
1 of 89
1 of 89

More Related Content

More from Sardegna Ricerche

Related Books

Free with a 30 day trial from Scribd

See all

Related Audiobooks

Free with a 30 day trial from Scribd

See all

COMISAR: risultati del progetto

  1. 1. COltivazione di ceppi MIcroalgali SARdi per applicazioni innovative nei settori agro-alimentare, nutraceutico, cosmetico e ambientale – COMISAR: RISULTATI DEL PROGETTO Progetto finanziato con fondi POR FESR 2014/2020 - ASSE PRIORITARIO I “RICERCA SCIENTIFICA, SVILUPPO TECNOLOGICO E INNOVAZIONE” Alessandro Concas, Veronica Malavasi, Santina Soru, Giacomo Fais, Massimo Pisu e Giacomo Cao Relatore: Alessandro Concas
  2. 2. • Prof. Ing. Giacomo Cao (Coordinatore del Progetto – UNICA/CRS4) • Dott. Ing. Alessandro Concas (Coordinatore per il CRS4) • Dott. Giacomo Fais (Dottorando - CINSA) • Dott.ssa Veronica Malavasi (Ricercatrice - CINSA) • Dott. Ing. Massimo Pisu (Capo area M&S - CRS4) • Dott.ssa Santina Soru (Ricercatrice - CINSA) Gruppo di lavoro
  3. 3. Imprese coinvolte
  4. 4. Imprese coinvolte – aggregazione per settore economico Agricoltura e zootecnia 32% Dermocosmesi 10% Materiali per l'industria 16% Chimica ed ecologia per l'ambiente 16% Biocarburanti 5% Professionisti privati 5% Formazione e ricerca 11% Nutraceutica 5%
  5. 5. Oggi le microalghe costituiscono una materia prima tra le più promettenti per la produzione di diversi prodotti ad elevato valore aggiunto in un contesto di bioraffineria ed economia circolare Quadro di contesto
  6. 6. Gli obiettivi generali del progetto erano : • Capire se in Sardegna esistessero ceppi autoctoni che potessero essere sfruttati a livello industriale per applicazioni specifiche con risvolti in diversi settori di mercato. • Sviluppare conoscenza e mettere a punto tecniche/tecnologie e metodi su scala di laboratorio e/o pilota per l’eventuale sfruttamento dei ceppi sardi. • Analizzare la fattibilità tecno-economica dei processi investigati per lo sfruttamento • Connettere la ricerca nel settore con gli stakeholders del mondo imprenditoriale Sardo • Promuovere l’utilizzo in Sardegna delle microalghe e la nascita di un tessuto produttivo/imprenditoriale legato alle stesse Obiettivi generali
  7. 7. Obiettivi specifici e articolazione del progetto
  8. 8. WP-1 Coordinamento del progetto Il coordinamento ha garantito il corretto svolgimento delle attività in coerenza a quanto riportato nel progetto nonché le interazioni tra i vari soggetti ed il rispetto del cronoprogramma. Sono stati inoltre redatti i report semestrali e curate le interazioni con SR. WP 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 1 2 100% 3 4 100% 5 100% 6 7 38% 8 84% 90% 80% 85% Non sono emerse particolari criticità nell’ambito di questo WP.
  9. 9. WP-2 Scelta dei ceppi microalgali Sardi da investigare Individuazione, caratterizzazione e sperimentazione di ceppi microalgali isolati in Sardegna. WP.2.1 Individuazione di ceppi algali adatti e/o adattati alla coltivazione in Sardegna ... WP.2.2. Caratterizzazione, anche genetica e metabolica, dei ceppi sardi ... WP.2.3 Definizione preliminare dei pathway metabolici coinvolti... WP.2.4 Individuare le potenzialità di ottimizzazione dei ceppi, .. attraverso .. ingegneria metabolica e/o genetica.
  10. 10. WP.2.1-a Individuazione dei ceppi Sono stati individuati n. 5 ceppi: • SCCA 024 • SCCA 008 • Picochlorum sp. SCCA 034 • Coccomyxa melkonianii SCCA 048 • Chlorella sorokiniana SCCA 090 Ceppi mentenuti presso la: Sardinian Culture Collectiono of Algae (SCCA)
  11. 11. WP.2.1-b Individuazione dei ceppi – Coccomyxa melkonianii Il lavoro si è focalizzato poi in particolare sull’alga Coccomyxa melkonianii, campionata nelle acque contaminate del Rio Rivi a Montevecchio. Per la sua capacità di accrescersi in condizioni estreme che si associa alla possibilità di coltivazione in condizioni avverse e poco controllate come quelle degli open ponds. Parameter Unit Value T °C 21,62 pH 6,85 EH mV -14,2 Cd mg/l 1,43 Co mg/l 1,75 Total Fe mg/l 226,82 Mn mg/l 81,18 Ni mg/l 2,97 Pb mg/l 0,003 Zn mg/l 956,6 SO4 mg/l 3694 Sampling site A B C D E G F
  12. 12. WP.2.2-a Caratterizzazione dei ceppi • Alcuni ceppi (SCCA 034 e SCCA 090) sono stati caratterizzati geneticamente, si è scelto di sequenziare l'rRNA 18S, una molecola molto utilizzata per lo studio della filogenesi negli eucarioti, che ci ha permesso di collocare queste microalghe verdi rispettivamente nei generi Picochlorum e Chlorella; • Sono state effettuate le analisi dello screening metabolomico di Coccomyxa melkonianii SCCA 048 e di Picochlorum sp. SCCA 034. I campioni sono stati estratti con estrazione solido/liquido con solventi polari ed essiccati sotto flusso di azoto. Gli estratti secchi sono stati derivatizzati e successivamente è stata eseguita l’analisi GC-MS; • Analisi metabolomica preliminare di C. melkonianii ha mostrato la presenza di significative quantità di myo-inositolo, composto utilizzato nella produzione di un gran numero di integratori presenti sul mercato;
  13. 13. WP.2.2-b Caratterizzazione dei ceppi - procedura Foresta di Montarbu, Località Arquerì. Coccomyxa melkonianii SCCA 048 Picochlorum sp. SCCA 034 Rio Irvi , località Montevecchio- Ingurtosu.
  14. 14. WP.2.2-c Caratterizzazione dei ceppi – risultati analisi metabolomica • Individuati 90 metaboliti appartenenti principalmente alle classi di carboidrati, acidi organici e acidi grassi. • Coccomyxa melkonianii presentava livelli più elevati di acido malico, treonico, glutammico e mioinositolo. • Picochlorum sp. possedeva livelli più elevati acidi grassi. PCA – diversità ceppi
  15. 15. WP.2.2-d Caratterizzazione dei ceppi – Usi commerciali metaboliti Coccomyxa melkonianii SCCA 048 • Acido malico • Acido treonico • Mioinositolo Picochlorum sp. SCCA 034 • Acido stearico • Acido palmitico • Acido nonanoico Integratori, alimenti e farmaci Saponi, cosmetici, additivi alimentari e biodiesel Biofuels
  16. 16. WP.2.2-b Caratterizzazione dei ceppi – Altre informazioni Caratterizzazione termo-gravimetrica Caratterizzazioni morfologiche C H N C. melkonianii 46,71± 0,47 7,94 6,013±0,16
  17. 17. WP.2.3 Definizione pathway metabolici.. • Si è optato di puntare sugli acidi grassi / lipidi che presentano una più ampia gamma di potenziali applicazioni e valori aggiunti potenzialmente elevati. • Scelta basata anche sulle caratteristiche delle aziende coinvolte che operavano nel settore della cosmetica, nutraceutica e biocarburanti • L’analisi di letteratura ha premesso di identificare i principali pathway metabolici coinvolti nella produzione degli acidi grassi e lipidi
  18. 18. WP.2.4-a Individuare le potenzialità di ottimizzazione dei ceppi . Allo stato attuale la ricerca nel settore della ingegnerizzazione genetica delle microalghe al fine dell’incremento della sintesi lipidica non ha ancora fornito risposte univoche quindi non è possibile definire le potenzialità di ottimizzazione dei ceppi mediante questi metodi. E’ stata però effettuata una review della letteratura per capire quali sono le tecniche usate e quelle più promettenti. Essenzialmente queste tecniche si dividono in due macro- categorie. Tecniche di ingegnerizzazione dei ceppi Mutagenesi Randomizzata: Chemicals Radiazioni UV, g, X, fasci di ioni Trasformazione nucleare per mutagenesi inserzionale e /o espressione di transgeni Editing genomico CRISPR (poco usato per microalghe)
  19. 19. WP.2.4-c Potenzialità di ottimizzazione con mutagenesi.
  20. 20. WP.2.4-c Potenzialità di ottimizzazione con metodi molecolari.
  21. 21. WP.2.4-c Individuare le potenzialità di ottimizzazione dei ceppi..
  22. 22. WP.3 Ottimizzazione dei terreni di coltura Ottimizzazione dei terreni di coltura O.3.1 Individuazione di specifiche composizioni del terreno di coltura in grado di indirizzare il metabolismo algale verso la produzione di composti ad alto valore aggiunto. O.3.2 Individuazione di nuovi mezzi di coltura che consentano la limitazione dei costi operativi della coltivazione. O.3.3 Verificare l’uso di CO2 da gas di scarico per arricchire in carbonio il mezzo di coltura necessario alle alghe per la fotosintesi.
  23. 23. WP.3.1 Terreni di coltura che massimizzano prodotti utili Dalla letteratura emerge che i terreni principalmente utilizzati per coltivare alghe sono tre: WARIS-H Bold’s Basal Medium (BBM) BG-11 Components and Final Concentration in Culture Medium Stock Solution Addition Per Litre of Culture Medium 1. HEPES (1.00 mM) 238.10 g / l dH2O 1.ml 2. KNO3 (1.00 mM) 100.00 g / l dH2O 1 ml 3. MgSO4 x 7 H2O (81.1 µM) 20.00 g / l dH2O 1 ml 4. (NH4)2HPO4 (0.15 mM) 20.00 g / l dH2O 1 ml 5. Ca(NO3)2 x 4 H2O (0.42 mM) 100.00 g / l dH2O 1 ml 6. Vitamin Solution 1 ml Vitamin B12 (0.15 nM) 0.20 mg / l dH2O Biotin (4.10 nM) 1.00 mg / l dH2O Thiamine-HCl (0.30 µM) 100.00 mg / l dH2O Niacinamide (0.80 nM) 0.10 mg / l dH2O 7. P-II Metals 1 ml EDTA (Titriplex III) (8.06 µM) 3.00 g / l dH2O H3BO3 (18.43 µM) 1.14 g / l dH2O MnCl2 x 4 H2O (0.73 µM) 144.00 mg / l dH2O ZnSO4 x 7 H2O (73.00 nM) 21.00 mg / l dH2O CoCl2 x 6 H2O (16.80 nM) 4.00 mg / l dH2O 8. Fe-EDTA 1 ml EDTA (Titriplex II) (17.86 µM) 5.22 g / l dH2O FeSO4 x 7 H2O (17.90 µM) 4.98 g / l dH2O 1 N KOH 54.00 ml / l dH2O 9. Soil extract 10 ml EDTA (Titriplex II) and FeSO4 x 7 H2O is heated for 30 min (100o C); KOH is added to the cooled mixture. pH of the Vitamin Solution should be around pH 7 Dissolve EDTA and boric acid in dH2O, then add metals one after the other.
  24. 24. WP.3.1-a Terreni di coltura che massimizzano prodotti utili • In virtù delle concentrazioni di N molto basse il BBM era il mezzo che avrebbe garantito la massima produzione di lipidi e acidi grassi, ossia dei prodotti utili scelti. • Infatti la carenza di N in soluzione è in grado di innescare la sintesi lipidica a causa di uno sbilanciamento tra i ratei di assimilazione di C e N portando ad un accumulo del primo che viene quindi stoccato dalla cellula in forma di lipide (cfr. Figura). Concas et al., 2016
  25. 25. WP.3.1-b Terreni di coltura che massimizzano prodotti utili Dalla letteratura emerge inoltre che per le alghe filogeneticamente vicine a quelle di interesse il mezzo più utilizzato è il BBM. Pertanto è stato individuato nel Bold’s Basal Medium (BBM) il mezzo che massimizzava i prodotti utili.
  26. 26. WP.3.1-c Terreni di coltura che massimizzano prodotti utili Dopo individuazione del mezzo sono state effettuate prove sperimentali in foto-bioreattori batch con mezzi di tipo BBM nei quali veniva variata la concentrazione d’azoto per verificare le risposte dell’alga sarda C. melkonianii in termini di concentrazione lipidica totale. 1/5N BBM 5N 10 20 30 40 50 Contenuto lipidico qL,(%wt) 1/5N BBM 5N 0.0 0.5 1.0 1.5 Concentrazione biomassa Cx,(gL-1 ) 1/5N BBM 5N 15 20 25 Concentrazione lipidi CL,(gL-1 ) Risultati ottimali con BBM
  27. 27. WP.3.2 Terreni di coltura che minimizzano i costi Il confronto tra le stime dei costi per la realizzazione, inclusi costi dei reagenti e del personale per la preparazione, per i tre mezzi di coltura tipicamente utilizzati ha fatto cadere la scelta sul BBM. Qualora l’obiettivo della produzione fosse costituito da biocarburanti o bioplastiche la minimizzazione potrebbe essere ottenuta su larga scala attingendo a macro- nutrienti presenti in acque di rifiuto. Tuttavia le aziende coinvolte nel progetto sono risultate maggiormente interessate al settore nutraceutico/alimentare nell’ambito del quale la legge impedisce il ricorso ad acque reflue come mezzi di coltura. Tale ipotesi pertanto non è stata perseguita in COMISAR Primary clarifier Secondary clarifier Aeration Tank WW Anaerobic digester Photobioreactors / Open raceways Lipid extraction Recycled sludge Sludge Sludge Algae Exausted algae Algae harvesting Methane Compost Lipids Water discharge N, P, S removal Oxygen Carbon dioxide Biofuels Lubricants Other chemicals Seawate
  28. 28. WP.3.3 Verifica potenzialità di utilizzo di CO2 da gas di scarico Da sperimentazioni effettuate con altri ceppi, nonché dalla letteratura, si è verificato che l’utilizzo di alte concentrazioni di CO2 non determina l’incremento della produzioni di lipidi o acidi grassi e al contrario può inibire la crescita algale. E’ necessario inoltre precisare che nel settore nutraceutico – alimentare la legge non consente il ricorso a gas di rifiuto e pertanto essendo questa la vocazione principale all’utilizzo delle alghe da parte delle aziende, la sperimentazione non avrebbe avuto senso nell’ambito del progetto. Pertanto le verifica non è avvenuta a livello sperimentale ma solo in termini di analisi di dati di letteratura.
  29. 29. WP.4 Analisi delle cinetiche di crescita Analisi delle cinetiche di crescita in fotobioreattori e/o open ponds. WP.4.1 Stabilire velocità di crescita e produttività dei ceppi scelti e individuare gli accorgimenti per la sua massimizzazione. WP.4.2 Individuare configurazioni reattoristiche che massimizzano il compromesso tra produttività e costi di gestione. WP.4.3 Definire protocolli per la coltivazione in diverse tipologie di fotobioreattore che consentano di ottimizzare l’utilizzo del flusso luminoso, massimizzare la captazione di CO2 e minimizzare l’utilizzo di nutrienti.
  30. 30. O.4.1 Stabilire velocità di crescita e produttività dei ceppi scelti Attraverso l’integrazione di attività sperimentale condotta in multiwells e interpretazione modellistica, è’ stata analizzata sulla la velocità di crescita di Coccomyxa Melkonianii al variare di diversi parametri di processo. 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 Experimental data Fitting of Michaelis Menten kinetics m(h-1 ) CNO - 3, (mg L-1 ) (a) 2 4 6 8 10 12 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 Experimental data Fitting kinetics model by Tan et al., 1998 m(h-1 ) pH (b) Effetto pH su velocità di crescita Effetto concentrazione azoto su velocità di crescita
  31. 31. WP.4.1-a Crescita di C. melknonianii in PBRs batch con BBM • L’analisi cinetica in fotobioreattori batch ha poi consentito di valutare anche le produttività di biomassa e lipidiche a diverse quando si utilizzava il BBM. • Come si vede allo stato stazionario si otteneva una concentrazione di biomassa di ca 1,4 g L-1 e un contenuto lipidico di circa 25 %wt. • L’interruzione della crescita è ascrivibile all’esaurimento dell’azoto. 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 Experimental data (BBM) pH,(-) Time (h) (a) 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 Exerimental data (BBM) Biomassconcentration,(gL-1 ) Time (h) (b) 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 0 5 10 15 20 25 30 35 Experimental data BBM Lipidcontent,(wt%) Time (h) (d) 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 Experimental data BBM [NO- 3],(gL-1 ) Time (h) (c)
  32. 32. WP.4.1-b Crescita d C. melkonianii in PBRs batch con BBM modificato • E’ stato valutato l’effetto della variazione della concentrazione di azoto e si sulle cinetiche di crescita e di sintesi lipidica. • Si osserva che indicendo fenomeni di starving da azoto il contenuto lipidico aumenta ma la concentrazione di biomassa si riduce. • La produttività lipidica pertanto non aumenta al diminuire dell’azoto 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 Experimental data 5N Experimental data 1/5N Biomassconcentration,(gL-1 ) Time (h) (b) 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 6.5 7.0 7.5 8.0 8.5 9.0 9.5 10.0 10.5 11.0 Experimental data 5N (BBM) Experimental data 1/5N (BBM) pH,(-) Time h (a) 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 0 10 20 30 40 50 60 Experimental data 5N Experimental data 1/5N Lipidcontent,(wt%) Time (h) (d) 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 0.00 0.05 0.10 0.15 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 Experimental data 5N Experimental data 1/5N [NO- 3],(gL-1 ) Time (h) (c)
  33. 33. WP.4.1-c Qualità del prodotto utile e produttività • Il prodotto utile è stato caratterizzato in termini di composizione in FAMEs (fatty acids methyl esters) dei lipidi estratti • A seconda del tipo di coltivazione (con più o meno azoto) l’olio estratto presenta diverse composizioni. BBM 5N 1/5N 0 20 40 60 80 100 NFA (C20:1) (C20:0) (C18:3) (C18:2) (C18:1) (C18:0) (C17:0) (C16:1) (C16:0) (C8:0) Fattyacidcompositionoflipids,(%wt) L'acido palmitico ha proprietà emollienti e lipogelificanti. Viene anche utilizzato come ingrediente intermedio per l'ottenimento di numerose materie prime cosmetiche ➔ USO IN COMSESI Acido gamma linolenico. Della famiglia omega 6, possiede importanti proprietà antinfiammatorie ➔ USO IN NUTRACEUTICA E SETTORE FOOD L'acido stearico viene utilizzato principalmente come fattore di consistenza nelle formulazioni cosmetiche ➔ USO IN COMSESI Prodotto ‘aggiustabile’ cambiando il tipo di coltivazione
  34. 34. WP.4.1-d Effetto del pH sulla velocità di crescita in batch Oltre alle prove in cui veniva variato il contenuto di azoto sono state effettuate delle prove in cui il pH veniva stabilizzato a diversi valori. Confermando le prove in multiwell, la velocità di crescita migliore si è osservata ad un valore di pH vicino alla neutralità. Si osserva però che anche a pH molto bassi non si ha significativa riduzione della velocità di crescita.
  35. 35. WP.4.1-e Produttività in biomassa e lipidiche a differenti pH Anche le analisi di produttività in biomassa e lipidiche sono massime a valori di pH circa neutrali. E’ importante sottolineare però che valori di pH molto bassi non influenzano molto la produttività e pertanto il ceppo si adatta a coltivazioni in open ponds utilizzando strategie di coltivazione selettiva (pH bassi) che consentono di abbattere competitori, batteri, predatori, rodofiti etc.
  36. 36. WP.4.1-f Produttività in biomassa e lipidiche a differenti pH In questo caso oltre ai FAMEs precedentemente discussi, in alcune condizioni si è osservata una buona concentrazione di oleico e linoleico utili anche nella prevenzione del colesterolo. Coltivando a pH 4 si possono ottenere anche importanti quantità di acido eptadecenoico. Oltre alle applicazioni sono possibili utilizzi nel settore bioenergetico e delle mangimistica.
  37. 37. WP.4.2 Individuare configurazioni reattoristiche ottimali Sono state testate diverse tipologie reattoristiche su diversa scala Multiwell  2 mL Batch  2 L Flasks  250 mL Sacchi PET  20 L BIOCOIL  10 L Raceway chiuso fino a  50 L
  38. 38. WP.4.2-a Individuare configurazioni reattoristiche ottimali • Le prime due configurazioni considerate sono utilizzabili solo su scala di laboratorio mentre la altre si prestano anche all’utilizzo su scala industriale • La configurazione batch trova un equivalente industriale nella cosiddetta configurazione «bubble column» abbastanza nota. • La configurazione BIOCOIL si è rivelata poco adatta al ceppo sardo che tendeva ad aderire sulle pareti del COIL e a formare aggregati algali mucillaginosi limitando la penetrazione della luce. • La configurazione a sacchi sarebbe sicuramente la più vantaggiosa in termini di costi di investimento e processo ma non consente un controllo adeguato della coltura e quindi l’ottenimento di adeguate produttività. • La configurazione ritenuta più vantaggiosa è quella del cosiddetto raceways chiuso che unisce i bassi costi realizzativi dei gestione degli open ponds alle possibilità di controllo e limitazione della contaminazione che caratterizzano i PBR chiusi
  39. 39. WP.4.2-b Individuare configurazioni reattoristiche ottimali • La configurazione ‘closed raceway’ è stata pertanto considerato quella col migliore bilancio costi-benefici essendo il beneficio quantificato in termini di produttività lipidica. • Il ‘closed raceway’ è stata pertanto la configurazione scelta per la realizzazione dell’impiantino pilota. • Esperimenti preliminari su configurazioni non ancora ottimizzate di ‘closed raceway’ chiuso hanno mostrato che i risultati ottenuti su scala di laboratorio sono opportunamente riprodotti in questo tipo di reattore
  40. 40. WP.4.3 Definire protocolli per la coltivazione ottimale Sulla base delle evidenze sperimentali è stato individuato un set di valori ottimali delle variabili operative comune a tutte le tipologie reattoristiche investigate che pertanto costituisce il protocollo comune per la coltivazione di Coccomyxa Melkonianii al fine dell’ottenimento delle migliori produttività dei prodotti utili. Perametro operativo Valore Unità di misura Mezzo di coltura Bold Basal Medium - Concentrazione iniziale NaNO3 0,25 g L-1 pH 6,8 - Flusso luminoso* 80-100 mE m -2 s -1 Temperatura 25-28 °C Flusso d'aria*° 20 mL min -1 L -1 Concentrazione CO2 nel flusso 0,04 %vol Tempo di scarico per batch 1 mese Dilution rate per fed-batch*** 0,01 hr -1 Dilution rate per fed-batch**** 0,005 hr -1 * Da garantire su tutta la superficie del PBR ** Riferito all'unità di volume di reattore *** Per massimizzazione produzione biomassa **** Per massimizzazione produzione lipidi
  41. 41. WP.5 Sviluppo e ottimizzazione di tecnologie di estrazione dei composti Sviluppo e ottimizzazione di tecnologie di estrazione dei composti intracellulari ad elevato valore aggiunto. WP.5.1 Sviluppare tecniche di estrazione dei composti utili dalle alghe che consentano di perseguire il compromesso ottimale tra resa di estrazione, purezza finale del composto e costi del processo di estrattivo WP.5.2 Massimizzare la purezza del prodotto estratto in modo da incrementare il prezzo di vendita WP.5.3 Individuare solventi e/o miscele “environmental friendly” per limitare gli impatti ambientali di tale fase operativa.
  42. 42. WP.5.1 Tecniche di estrazione • E’ stata sviluppata una tecnica di estrazione innovativa in cui l’operazione di ‘cell disruption’ consisteva in una fase di congelamento seguita da un reazione con reattivo di Fenton. • Questo consente sia di rompere la parte cellulare facilitando le fasi successive di diffusione del solvente e contro-diffusione del complesso lipide-solvente
  43. 43. WP.5.1-a La tecnica di estrazione
  44. 44. WP.5.1-b La tecnica di estrazione – ottimizzazione e risultati Effetto del congelamento Effetto del peso di solido (rapporto S/L) Biomassa fresca Dopo trattamento termico 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Lipidiestratti,%wt 1/1 1/2 1/4 0 5 10 15 20 25 Lipidiestratti,%wt Peso
  45. 45. WP.5.1-c La tecnica di estrazione – vantaggi • La tecnica, facilitando le fasi di estrazione con solvente grazie all’azione di rottura delle cellule promossa dal ciclo di congelamento/scongelamento e dalle reazioni radicaliche del reattivo di Fenton consente di limitare il ricorso a solventi (esano ed etanolo). • Questo riduce sia i costi del processo e limita i potenziali effetti dannosi sulla salute e sull’ambiente. • Una possibile trasposizione industriale della sola fase estrattiva (escluso ciclo termico e disruption) della tecnica è quella riportato in Figura. Centrifuge PURIFIED CRUDE OIL Ethanol (polar) n-hexane (non-polar) Microalgae • disrupted concentrate • dried powder Contact time > 18 h Supernatant Residual biomass n-hexane water Bi-phasic solution Phase separation Acqueous/alcoholic phase (chlorphylls, proteins etc.) Organic phase (with lipids)
  46. 46. WP.5.2 Massimizzare la purezza del prodotto estratto La tecnica finora esposta consentiva di ottenere lipidi caratterizzati da elevata purezza, infatti dalle analisi cromatografiche le percentuali di estratto non ascrivibile alla classe dei FAMEs risultava compresa tra il 20 e lo 0.1 %wt con purezze quindi variabili tra 80 % e 99 % se si ragiona in termini di lipidi totali. Non risultava pertanto necessario purificare oltre il prodotto BBM 5N 1/5N 0 20 40 60 80 100 NFA (C20:1) (C20:0) (C18:3) (C18:2) (C18:1) (C18:0) (C17:0) (C16:1) (C16:0) (C8:0) Fattyacidcompositionoflipids,(%wt) NFA (not fatty acids) = Aliquota di olio estratto non ascrivibile ad acidi grassi e quindi considerabili impurità
  47. 47. WP.5.2-a Eventuale frazionamento del prodotto Qualora si puntasse alla vendita non dell’olio algale ma di un acido grasso specifico sarebbe necessario il frazionamento cromatografico. Questo è stato fatto nell’ambito del progetto a scopo analitico ed era caratterizzato dalla seguente procedura. Parametro/ condizione operativa Valore/descrizione Gascromatografo: Trace (Thermo Finnigan, Rodano, Milano, Italia) dotato di un rilevatore FID Autocampionatore: AS 800 e un iniettore split-splitless Colonna Capillare: CP-WAX 57CB di Varian (60 m di lunghezza, 0,25 mm di diametro e 0,25 mm di spessore del film, Varian Inc., Palo Alto, CA) operante da 50 a 220 ° C (13 min) a 3 ° C / min Temperatura iniettore : 200 °C Temperatura rivelatore: 280°C Fluido di trasporto: Elio a 120 kPa Fluido di trasporto per replica: Azoto a 180 kPa Metodo di analisi dei FAMES: I composti standard in olio estratto sono stati identificati confrontando i loro tempi di ritenzione relativi con quelli della miscela FAME MIX C4-C24 CRM47885 utilizzata come riferimento. Procedura analitica per l’analisi cromatografica dei FAMEs
  48. 48. WP.5.3 Individuare solventi e/o miscele “environmental friendly” A tal proposito, in collaborazione col Dipartimento di Chimica dell’Università di Cagliari, è stata effettuata una sperimentazione spot di estrazione con CO2 supercritica da un campione di biomassa algale di Chlorella. Schema dell'impianto di estrazione da laboratorio con fluidi supercritici: B bombola di CO2 con tubo pescante; M1 - M5 manometri; BT crio-termostato; H pre-riscaldatore; P pompa per liquidi; RD disco di scoppio; D, polmone; Tc1 - Tc3 termocoppie; E estrattore; Vm1, Vm2 valvole micrometriche; S1, S2 separatori; FM flussimetro; CdF misuratore di portata. Pmax = 350 bar
  49. 49. WP.5.3-a Risultati ottenuti con estrazione supercirtica Le condizioni operative sono state: • 300 bar e 40 °C nella sezione di estrazione; • 20 bar e 40 °C nella sezione di separazione; • portata del CO2 pari a 1.2 kg h-1 per una durata di 4 h. A 300 bar e 40 °C il CO2 possiede un’elevata densità e potere solvente mentre a 20 bar e 40 °C il CO2 ritorna allo stato di gas sub-critico, perde il suo potere solubilizzante e rilascia l’estratto all’interno del separatore. Aprendo la valvola inferiore del separatore è possibile raccogliere l’estratto finale da cui, a pressione e temperatura ambiente il CO2 gassoso si allontana spontaneamente. Nella prova effettuata, nell’estrattore sono stati caricati 278 g di biomassa algale. L’estratto ottenuto, 3.4 g (resa 1.2 %, w/w) era costituito da una fase semisolida di colore verde scuro. Il campione è stato trasferito in una boccetta e conservato in frigorifero a +4 °C.
  50. 50. WP.6 Modelli matematici, tools e software… Modelli matematici, tools e software, per la progettazione, il controllo e l’ottimizzazione dei fotobioreattori. WP.6.1 Interpretazione quantitativa dei dati sperimentali per l’inferenza di informazioni utili al miglioramento della tecnologia. WP.6.2 Simulazione delle performances del processo in condizioni differenti da quelle investigate WP.6.3 Individuazione delle condizioni operative ottimali. WP.6.4 Ingegnerizz. e ottimizzazione tecno- economica delle unità impiantistiche coinvolte nel processo. WP.6.5 Sviluppare tools informatici per la simulazione, l’ottimizzazione e il controllo dei fotobioreattori investigati
  51. 51. WP.6.1 Interpretazione modellistica dei dati sperimentali Equation Significance Bilancio biomassa algale in PBR batch Dipendenza della velocità di crescita dalla concentrazione di nitrati Dipendenza della velocità di crescita dal flusso luminoso Dipendenza della velocità di crescita dal pH. Densità media del flusso fotonico all’interno della coltura in fotobioreattori cilindrici di raggio R investiti da un flusso incidente I0. Bilancio di massa sui nitrati in fase bluk Bilancio di massa sulla concentrazione lipidica
  52. 52. WP.6.1-a Interpretazione modellistica dei dati sperimentali 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5 9,0 9,5 10,0 10,5 11,0 Experimental data (BBM) Interpolation for model input pH,(-) Time (h) (a) 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 Exerimental data (BBM) Model fitting Biomassconcentration,(gL -1 ) Time (h) (b) 1 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35 0,40 0,45 0,50 Experimental data BBM Model fitting CNO - 3 ,(gL -1 ) Time (h) (c) 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 0 5 10 15 20 25 30 35 Experimental data BBM Model fitting Lipidcontent,qL (wt%) Time (h) (d) 2 Interpretazione dei dati sperimentali mediante ‘tuning ‘ dei parametri modellistici (Fitting) Parameter Value Units Reference 𝑲 𝑪 5.76 × 101 𝐿 𝑔−1 𝑚−1 Jeffryes et al. 2013 𝑰 𝟎 1.00 × 102 𝜇𝐸 𝑚−2 𝑠−1 Experimentally measured 𝑰 𝑲 2.70 × 102 𝜇𝐸 𝑚−2 𝑠−1 This work 𝒏 1.70 × 100 - Grima et al., 1994 𝒒 𝑳,𝒎𝒂𝒙 4.80 × 101 𝑤𝑡% Evaluated as reported by Concas et al., 2016 𝑹 4.00 × 10−2 𝑚 Experimentally measured 𝒀 𝑵𝑶 𝟑 − 1.95 × 10−1 - This work 𝜶 1.50 × 10−2 - This work 𝝍 5.00 × 10−2 𝑔 𝐿−1 This work 1
  53. 53. WP.6.1-b Interpretazione modellistica dei dati sperimentali Valutazione della capacità predittiva del modello mediante simulazione di nuovi dati sperimentali, ottenuti in condizioni operative differenti, senza aggiustare alcun parametro del modello rispetto a quelli riportati precedentemente. Il modello predice bene i risultati sperimentali e può essere utilizzato per valutare ex-ante diverse condizioni operative 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5 9,0 9,5 10,0 10,5 11,0 Experimental data, 5N Experimental data, 1/5N Interpolation for model input pH,(/) Time h (a) 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 1,8 Experimental data 5N Experimental data 1/5N Model Prediction Biomassconcentration,(gL -1 ) Time (h) (b) 1 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 0,00 0,05 0,10 0,15 0,6 0,8 1,0 1,2 1,4 1,6 Experimental data 5N Experimental data 1/5N Model prediction CNO - 3 ,(gL -1 ) Time (h) (c) 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 0 10 20 30 40 50 60 Experimental data 5N Experimental data 1/5N Model prediction Lipidcontent,qL (wt%) Time (h) (d) 2
  54. 54. WP.6.1-c Utilizzo del modello per valutare produttività L’utilizzo del modello insieme ai dati sperimentali sulla composizione degli oli permette anche di valutare le potenziali produttività dei diversi acidi grassi (ossia del prodotto da commercializzare) ottenibili lavorando in batch C8:0 C16:0 C16:1 C17:0 C18:0 C18:1 C18:2 C18:3 C20:0 C20:1 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.10 0.11 Lipidproductivity(mgL-1 h-1 ) BBM 5N 1/5N
  55. 55. WP.6.2 Simulazione performances del processo in condizioni differenti Il modello in questo caso tiene conto della dilution ratio = rapporto tra portata estratta in continuo e volume del reattore Sono state simulate condizioni di funzionamento del PBR in modalità fed-batch (non utilizzata nelle prove sperimentali) in modo da avere informazioni sulle produttività massime ottenibili a livello industriale. La modalità operativa fed-batch è infatti più adatta all’utilizzo su scala industriale
  56. 56. WP.6.3 Individuazione delle condizioni operative ottimali. Grazie al modello sono state quindi ottenute opportune mappe di ottimizzazione che forniscono le coppie di valori di concentrazione iniziale d’azoto e il «dilution rate» che massimizzano le produttività sia in termini di biomassa sia in termini di lipidi 0,000 0,005 0,010 0,015 0,020 0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 Dilution rate, D (h -1 ) Initialnitrogenconcentration,C 0 NO3 0 2,500E-5 5,000E-5 7,500E-5 1,000E-4 Lipid productivity (mg L -1 h -1 ) 0,000 0,005 0,010 0,015 0,020 0,00 0,05 0,10 0,15 0,20 Biomass productivity (g L -1 h -1 ) Dilution rate, D (h -1 ) IntialNO3 concentration,C 0 NO3 (gL -1 ) 0 0,001750 0,003500 0,005250 0,007000 Le zone in rosso individuano le condizioni operative ottimali per quanto concerne ‘dilution rate’ e concentrazione d’azoto nel mezzo di coltura
  57. 57. WP.6.4 Ottimizzazione tecno-economica • E’ stato sviluppato un tool, in excel, che consente di valutare le rese dei fotobioreattori e dei sistemi di estrazione al variare di diversi parametri di processo, comprese le caratteristiche meteo climatiche del sito di ubicazione. • A tali valutazioni si affiancano quelle economiche di valutazione dei costi di investimento e di gestione per gli impianti, sia quelli di coltivazioni che quelli di estrazione. • Lo stesso tool poi consente di avere un prima valutazione dei prezzi unitari a cui si deve vendere il prodotto (biomassa o olio) al fine di avere un tempo di ritorno dell’investimento pre-stabilito. • Facendo diverse valutazioni attraverso questo tool si può ovviamente pervenire alle configurazioni ottimali
  58. 58. WP.6.4-a Ottimizzazione tecno-economica sezione di coltivazione Riassunti annuali (valori per anno) Input Valore Unità Consumi specifici Valore Unità Energia radiante 28974 GJ Biomassa/kWh 0.008 kg/kWh Acqua integrazione 14965 m3 Biomassa/m3 water 0.924 kg/m3 Pioggia 2825 m3 Biomassa/kg N 9.30 kg/kg Digestato 0 m3 Biomassa/kWhe 0.051 kg/kWh Azoto 1488 kg Biomassa/kWhh 0.0093 kg/kWh Elettricità 270946 kWh CO2 (flue gas) 54783 kg Calore 1492913 kWh Personale (LQ) 2191 hr Personale (HQ) 93 hr Rese specifiche Valore Unità Ingombro 0.55 ha Biomassa algale secca 25.0 ton/ha Carboidrati 5.1 ton/ha Output Valore Unità Proteine 14.0 ton/ha Biomassa 13834 kg dw Lipidi 2.5 ton/ha Acque da integrare 14965 m3 Residuo secco 2.1 ton/ha CO2 (rest flue gas) 27391 kg Anioni organici e ceneri 1.3 ton/ha 00 500 1'000 1'500 2'000 2'500 Gen Feb Mar Apr Mag Giu Lug Ago Set Ott Nov Dic Biomnassa(kg/mese) Produzionemensiledi biomassaalgale 0,2 m/s 10 x 1x
  59. 59. WP.6.4-b Ottimizzazione tecno-economica sezione di coltivazione Numero Ponds utilizzati 5 Costi d'investimento sezione coltivazione Superficie totale impianto (m2 ) 6000 Costi variabili unitari (per anno) Costo Valore Costo €/kg/anno Costruzione pond € 13'133 Fertilizzanti (N) 0.12 Miscelatore € 23'639 Fertilizzanti (P) 0.01 Scambiatori calore € 73'543 Acqua 0.95 Sparging € 70'916 Elettricità 2.10 Illuminazione € 0 Personale LQ 1.83 Controllo processo 1 € 39'398 Personale HQ 0.17 Infrastruttura 1 € 196'990 Acque di rifiuto 0.07 Totale coltivazione € 417'618 Ammortam/manutenz/Assic/inter 8.23 Terra 0.04 Costi d'investimento sezione raccolta Totale 14 Costo Valore Centrifuga € 151'572 Controllo processo 2 € 26'265 Risultati economici Infrastruttura 2 € 43'505 Dati Economici Valore Essicatore € 26'265 Ricavi totali € 261'277 Totale raccolta € 247'607 Costi totali € 186'948 Guadagni totali € 74'329 Investimento totale € 665'225 Ricavo / 100€ costi 140 Prezzo unitario di vendita (€/kg) € 18.89 Costo unitario di produzione € 13.51 Investimento totale € 776'306 Ritorno sugli investimenti (ROI) 20% Tempo di ritorno (anni) 5.0 Inserire Tempo di ritorno desiderato (anni) 5.00 Check valore di mercato € 18.9 € '0 € 50'000 € 100'000 € 150'000 € 200'000 € 250'000 € 300'000 € 350'000 € 400'000 € 450'000 Totale coltivazione Totale raccolta Costruzione pond 2% Miscelatore 3% Scambiatori calore 11% Sparging 11% Illuminazion e 0% Controllo processo 1 6% Infrastruttur a coltivaz 30% Centrifuga 23% Infrastruttur a 2 6% Essicatore 4% Incidenze sui costi di investimento Fertilizzanti (N) 0.01 Acqua 7% Elettricità 15% Personale LQ 14% Personale HQ 1% Acque di rifiuto 1% Ammortam /manutenz/ Assic/inter 61% Incidenze sui costi variabili Calcola prezzo di vendita
  60. 60. WP.6.4-c Ottimizzazione tecno-economica sezione di estrazione Biomassa algale (20 %H20) CO2+ Olio Umida 93143 kg/y Tempo di resid. 1 h Secca 74514 kg/y 10 L Reattore/miscelatore Capacità 20 L Olio 25% Operation: Semi-Batch T 40 - 80 °C Sedimentatore Elettricità (tot) 547 KWh/y 8 kg/batch P 30 - 35 MPa Tempo batch 8 h 11643 batches/y Energia 74514 kWh/y Raffreddamento H2O 708 kg/y Capacità Compressore /condensazione 11.643 kg/h Residuo estrazione H3PO4 1.8 kg/y 56817 kg/y Consumo energetico NaOH 5.4 kg/y 139342 kWh/y Biomassa trattata Secca 74514.3 kg/y Separazione C6H8O7 1.0 kg/y Efficienza di rottura CO2 olio grezzo 95% Recuperata 80% Olio raffinato Funzionamento: Batch 18442 L/y Olio grezzo Integrazione CO2 17697 kg/y Acqua di rifiuto 46592 kg/y Riscaldamento 0.90 m3/y CO2 Capacità 1 colonna CO2 + Olio algale Ball mill Estrattore CO2 Evidenziati nei rettangolo rossi i flussi valorizzabili. Si tenga conto che anche la biomassa residua, in quanto ricca di proteine, è valorizzabile nel settore della mangimistica per zootecnia o per acqua coltura. In seguito si ipotizzerà di venderla a 0.35 €/kg
  61. 61. WP.6.4-d Ottimizzazione tecno-economica sezione di estrazione Costi di investimento sezione estrazione olio Costi variabili unitari annuali (per Litro d'olio) Costo Valore Costo Valore (€/L) Mulino a sfere € 33'369 Biomassa algale 35.0 Estrattore CO2 supercritica € 400'429 Acqua di processo 0.0 Raffinazione olio € 48'159 Elettricità 4.2 Sistema di controllo € 48'196 Reagenti 0.0 Infrastruttura € 100'107 CO2 2.7 Totale estrazione olio € 630'259 Smaltimento acque 0.0 Personale non qualificato 8.8 Personale qualificato 0.2 Costi fissi e variabili di gestione (per anno) Ammort/Manutenz/assic/interes 3.8 Costo Valore Vendita biomassa residua -1.1 Biomassa algale € 645'507 Totale unitari 53.5 Acqua di processo € 15 Elettricità € 76'793 Risultati Economici Reagenti € 12 Dati Economici Valore CO2 € 49'299 Ricavi totali € 1'058'019 Smaltimento acque € 0 Costi totali (gia decurtati vendita residuo) € 986'391 Personale non qualificato € 161'424 Guadagni totali € 71'628 Personale qualificato € 3'072 Ricavo / 100€ costi 107 Ammort/Manutenz/assic/interes € 70'154 Prezzo unitario di vendita (€/L) € 57.37 Vendita resido estrazione -€ 19'886 Costo unitario di produzione € 53.49 Totale variabili € 986'391 Investimento totale € 630'259 Ritorno sugli investimenti (ROI) 20% Tempo di ritorno (anni) 5.0 Prezzo biomassa residua (€/kg) 0.35 Inserire Tempo di ritorno desiderato (anni) 5.00 € 57.37 Confronto con valori di mercato Mulino a sfere 5% Estrattore CO2 supercritica 63% Raffinazione olio… Sistema di controllo 8% Infrastruttura 16% Incidenze sui costi di investimento Biomassa algale 64% Elettricità 8% Personale non qualificato… Personale qualificato 0% Ammort/ Manutenz /assic/inte res 7% Incidenze sui costi di unitari Calcolo prezzo di vendita olio
  62. 62. WP.6.5 Sviluppare tools informatici.. I tools informatici sono costituiti dai codici sorgente in Fortran 90 del modello e dal file excel utilizzati per le valutazioni tecno-economiche: Calculation of production Gen Feb In operation? yes yes monthly daylight energy 1271 1554 average temperature ponds 20 20 Temperature factor for growth 0,90 0,90 Glucose production (kg) 1471,6 1799,3 biomass production potential (dry weight; kg) 836,8 1023,2 biomass production realised (dry weight) 708,5 866,2 biomass production (volume) 1771,1 2165,5 lost biomass by crashes (dry weight) 128,4 157,0 lost biomass by crashes (volume) 321,0 392,5 waste water by crashes 320,9 392,3 evaporation (volume) 357,5 375,8 rainfall (volume) 300,0 270,0 heat use 307133 232498 electricity air sparging 9270 9270 electricity paddle wheel 4635 4635 electricity heat supply 927 927 Centrifuge biomass to centrifuge (dry weight) 708,5 866,2 biomass production volume/month 1771,1 2165,5 volume of pond(s) 1500,0 1500,0 maximum algae concentration 0,400 0,400 number of days 31 28 m3 harvested each day 60,1 81,4 required maximum capacity centrifuge (m3/day) 216,7 216,7 energy use 2330 2849 harvested biomass volume 4,72 5,77 harvested biomass (dry weight) 708,5 866,2 water returning to pond 1673,7 2046,3 waste water centrifuge 186,0 227,4
  63. 63. WP.7 Realizzazione e messa in opera di un piccolo impianto pilota Realizzazione e messa in opera di un piccolo impianto pilota WP.7.1 Dimostrazione della fattibilità del processo su scala diversa da quella di laboratorio WP.7.2 Definizione delle linee guida per la progettazione e realizzazione degli impianti su scala industriale WP.7.3 Definizione delle redditività del processo e della sua sostenibilità ambientale su diverse scale
  64. 64. WP.7.1 Dimostrazione fattibilità del processo su scala pilota Per dimostrare la fattibilità del processo su una scala superiore a quella di laboratoio è stato realizzato un mini-impianto pilota di tipo ‘Closed Raceway’ per la coltivazione e la valutazione delle cinetiche di crescita a parametri controllati di temperatura, intensità luminosa e flusso di CO2. • La tipologia reattoristica proposta unisce la semplicità realizzativa e gestionale degli open ponds alla possibilità di ridurre la contaminazione di agenti esterni tipica dei fotobioreattori chiusi; • Consente di dimostrare la fattibilità del processo di coltivazione di microalghe su una scala maggiore di quella di laboratorio; • Permette di stabilire criteri di progettazione di impianti per aziende interessate alla produzione di biomassa algale e/o aziende interessate ai prodotti per scopi nutraceutici/cosmetici che quindi richiedono un tipo di coltivazione che preservi la qualità della biomassa coltivata (coltura monospecifica).
  65. 65. WP.7.1-a Disegno originale e modifiche successive Vasca in pexiglas ( 100 x 50 x 45 cm) 4 Lampade a led bianchi e blu da 11 W di tipo SMD5050, da 20/22 lumen/led montate su rack Tubo semirigido microforato e 4 aeratori a pastiglia per la distribuzione aria e CO2 Pompa da 400 L/hr regolabile e dotata di flussimetri
  66. 66. WP.7.1-b Realizzazione e messa dell’ impiantino pilota Il progetto originale è stato poi leggermente modificato per ottimizzare la produzione.
  67. 67. WP.7.1-c Realizzazione e messa dell’ impiantino pilota Crescita di Coccomyxa melkonianii nel pilota
  68. 68. WP.7.1-d Risultati ottenuti e confronti con dati letteratura • Strain scelta: Coccomyxa melkonianii SCCA 048 • Terreno di coltura BBM standard, • Parametri regolati di intensità luminosa e temperatura costante • Durata totale esperimento: 29 giorni • Max concentrazione di biomassa ~1,5 g/L Tipologia di reattore Concentrazione di biomassa Bibliografia Open ponds 0.5-1 Kg/m3 Kumar et al. 2015 Photobioreactor 2–9 Kg/m3 Kumar et al. 2015 Miniraceway (closed pond) 1.5 Kg/m3 Questo studio 0 5 10 15 20 25 30 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 Closed raceway Concentrazionebiomassa,gL-1 Tempo, giorni 0 5 10 15 20 25 30 0 2 4 6 8 Closed raceway Produttivitàbiomassa,mgL-1 d-1 Tempo, giorni
  69. 69. WP.7.1-e Risultati ottenuti e confronti con gli esperimenti in lab Sono ben riprodotti i dati ottenuti in laboratorio in termini di concentrazioni massime di biomassa ottenute. 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 Closed raceway Lab batch PBR Concentrazionebiomassa,gL-1 Tempo, giorni Con l’impianto pilota però i valori stazionari sono ottenuti in quasi la metà del tempo ➔ la coltura è più veloce ➔ maggiore produttività. Probabilmente dovuta alla migliore distribuzione dell’aria e della luce nel nuovo sistema
  70. 70. WP.7.1-f Risultati ottenuti e confronti con gli esperimenti in lab 0 10 20 30 6.8 7.2 7.6 8.0 8.4 8.8 9.2 9.6 10.0 Closed raceway Lab batch PBR pH,/ Tempo, giorni pH più bassi indicano una migliore dissoluzione della CO2 nel reattore pilota 0 10 20 30 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 Closed raceway Lab batch PBR CNO3,gL-1 Tempo, giorni In virtù delle maggiori velocità di crescita i nitrati sono consumati più velocemente
  71. 71. WP.7.1-g Risultati ottenuti e confronti con gli esperimenti in lab Evoluzione delle forme di azoto nel raceway Evoluzione CO2 disciolta
  72. 72. WP.7.1-g Risultati ottenuti e confronti con gli esperimenti in lab Le prove su scala pilota hanno pertanto riprodotto i risultati ottenuti su scala di laboratorio con l’unica (positiva) differenza consistente in una maggior velocità di crescita e quindi maggior produttività del processo quando le variabili operative erano impostate a certi valori ottimali. L’analisi lipidomica dimostra poi che approssimativamente vengono sintetizzati gli stessi acidi grassi rilevati durante le prove effettuate su fotobioreattori batch operanti su scala più piccola (2 L).
  73. 73. WP.7.2 Definizione linee guida per progettazione e realizzazione .. Le linee guida per la progettazione e realizzazione di impianti su scal industriale sono riassumibili nelle seguenti: • Adottare configurazione di tipo closed raceway (utilizzando proporzioni dimensionali analoghe a quelle considerate nel presente progetto e gli stessi materiali costruttivi) • Garantire le variabili operative utilizzate nell’ambito della sperimentazione pilota (Intensità luminosa, mezzo di coltura, flusso d’aria e concentrazione di CO2) • Utilizzare un modo operativo di tipo fed-batch per garantire una produzione continua. • Nel caso invece di operatività di tipo batch effettuare la raccolta della biomassa dopo almeno 30 giorni.
  74. 74. WP.7.3 Definizione delle redditività e sostenibilità ambientale Per l’analisi della redditività è stata calcolata l’efficienza fotosintetica di C. melkonianii nel raceway mediante la seguente equazione (Grima et al., 1997). ( )0 0.0471 1 exp b b e b D C Q I K C L L     =    − −     Introducendo questi dati nel tool di calcolo in excel sviluppato e inserendo i dati climatici di Cagliari si possono fare le seguenti valutazioni economiche C H N C. melkonianii 46,71± 0,47 7,94 6,013±0,16 Composizione biomassa wt% (g /gbiomassa) Metedo Proteine 0,38 Calcolato Lipidi 0,25 Misurato Caqrboidrati 0,37 Calcolato come complementoa 1 Parametro Simbolo Valore U.M Rif. Dilution rate D 0,005 1/hr condizione operativa Conc biomassa Cb 1200 g/m3 condizione operativa Luce incidente I0 432000 mE / m2 / hr Valore prossimo a quello medio outodoor Spessore lama d'acqua L 0,08 m condizione operativa Calore id combustione biomassa Qb 21000 J/g Grima et al., 1997 Conversione E to J alf 0,4950495 J/mE Gonçalves dos Reis and Ribeiros, 2019 Coefficiente assorbimento ka 0,18 m2 /g Grima et al., 1997 Dall’analisi CHN è stato poi ottenuta la seguente analisi elementare.
  75. 75. WP.7.3-a Definizione delle redditività impianto 1ha Coccomyxa Solo coltivazione e vendita biomassa in raceways da 1000 m2 ciascuno con prezzo unitario di sola costruzione del raceways stimato in 20000 €/raceway (solo scaffold) Numero Ponds utilizzati 10 Costi d'investimento sezione coltivazione Superficie totale impianto (m2 ) 12000 Costi fissi e variabili di gestione unitari (per anno) Costo Valore Costo €/kg/anno Costruzione pond € 126'191 Fertilizzanti (N) 0.07 Miscelatore € 56'786 Fertilizzanti (P) 0.01 Scambiatori calore € 176'668 Acqua 0.33 Sparging € 170'358 Elettricità 1.00 Illuminazione € 0 Personale LQ 0.73 Controllo processo 1 € 126'191 Personale HQ 0.07 Infrastruttura 1 € 473'218 Acque di rifiuto 0.02 Piping, fitting, pumps € 190'000 Ammortam/manutenz/Assic/inter 3.84 Totale coltivazione € 1'319'414 Terra 0.02 Totale 6 Costi d'investimento sezione raccolta Costo Valore Centrifuga € 362'390 Risultati economici Controllo processo 2 € 63'096 Dati Economici Valore Infrastruttura 2 € 104'509 Ricavi totali € 645'507 Essicatore € 63'096 Costi totali € 453'100 Piping, fitting, pumps € 78'568 Guadagni totali € 192'407 Totale raccolta € 671'658 Ricavo / 100€ costi 142 Prezzo unitario di vendita (€/kg) € 8.66 Costo unitario di produzione € 6.08 Investimento totale € 1'991'072 Ritorno sugli investimenti (ROI) 20% Tempo di ritorno (anni) 5.0 Inserire Tempo di ritorno desiderato (anni) 5.00 Confronto con valori di mercato € 8.7 € 0 € 200'000 € 400'000 € 600'000 € 800'000 € 1'000'000 € 1'200'000 € 1'400'000 Totale coltivazione Totale raccolta Costruzione pond 6% Miscelatore 3% Scambiatori calore 9% Sparging 9% Illuminazione 0% Controllo processo 1 6% Infrastruttura coltivaz…Centrifuga 18% Infrastruttura 2 5% Essicatore 3% Tubazioni, fittings, 14% Incidenze sui costi di investimento Fertilizzanti (N) 0.01 Acqua 6% Elettricità 16% Personale LQ 12% Personale HQ 1%Acque di rifiuto Ammortam /manutenz/ Assic/inter 63% Incidenze sui costi variabili Calcola prezzo di vendita
  76. 76. WP.7.3-b Definizione redditività impianto di estrazione (cf. WP6-4) Estrazione con CO2 supercritica. Per avere un tempo di ritorno dell’investimento di 5 anni è necessario vendere l’olio a 58 €/Litro Costi di investimento sezione estrazione olio Costi variabili unitari annuali (per Litro d'olio) Costo Valore Costo Valore (€/L) Mulino a sfere € 33'369 Biomassa algale 35.0 Estrattore CO2 supercritica € 400'429 Acqua di processo 0.0 Raffinazione olio € 48'159 Elettricità 4.2 Sistema di controllo € 48'196 Reagenti 0.0 Infrastruttura € 100'107 CO2 2.7 Totale estrazione olio € 630'259 Smaltimento acque 0.0 Personale non qualificato 8.8 Personale qualificato 0.2 Costi fissi e variabili di gestione (per anno) Ammort/Manutenz/assic/interes 3.8 Costo Valore Vendita biomassa residua -1.1 Biomassa algale € 645'507 Totale unitari 53.5 Acqua di processo € 15 Elettricità € 76'793 Risultati Economici Reagenti € 12 Dati Economici Valore CO2 € 49'299 Ricavi totali € 1'058'019 Smaltimento acque € 0 Costi totali (gia decurtati vendita residuo) € 986'391 Personale non qualificato € 161'424 Guadagni totali € 71'628 Personale qualificato € 3'072 Ricavo / 100€ costi 107 Ammort/Manutenz/assic/interes € 70'154 Prezzo unitario di vendita (€/L) € 57.37 Vendita resido estrazione -€ 19'886 Costo unitario di produzione € 53.49 Totale variabili € 986'391 Investimento totale € 630'259 Ritorno sugli investimenti (ROI) 20% Tempo di ritorno (anni) 5.0 Prezzo biomassa residua (€/kg) 0.35 Inserire Tempo di ritorno desiderato (anni) 5.00 € 57.37 Confronto con valori di mercato Mulino a sfere 5% Estrattore CO2 supercritica 63% Raffinazione olio… Sistema di controllo 8% Infrastruttura 16% Incidenze sui costi di investimento Biomassa algale 64% Elettricità 8% Personale non qualificato… Personale qualificato 0% Ammort/ Manutenz /assic/inte res 7% Incidenze sui costi di unitari Calcolo prezzo di vendita olio
  77. 77. WP.7.3-c Articolazione costi ricavi Sezione estrazione e vendita olioSezione produzione e vendita biomassa
  78. 78. WP.7.3-d Competitività del prodotto L’utilizzo del tool sviluppato consente di confrontare i prezzi di vendita calcolati con quelli attualmente proposti sul mercato
  79. 79. WP.7.3-e Competitività del prodotto I prezzi di vendita ottenuti sono abbastanza compatibili con quelli attuali di mercato (in bulk) .
  80. 80. WP.7.3-f Competitività del prodotto Il prodotto sarebbe quindi venduto (in bulk) a prezzi simili a quelli di mercato e quindi il processo potrebbe essere competitivo soprattutto se collocato nel mercato della cosmetica e delle nutraceutica D’altra parte è necessario tenere conto che: • Le valutazioni effettuate sono semplificate e probabilmente i costi di produzione della biomassa potrebbero essere più alti incidendo sui prezzi a cui è necessario vendere. • Potrebbero allungarsi i tempi di payback • La possibilità di collocazione sul mercato è poi fortemente legata a operazioni di marketing e alla creazione del brand ‘microalghe sarde’
  81. 81. WP.7.3-g Sostenibilità ambientale del processo di coltivazione Consumi idrici e acque di rifiuto Voce Consumi (m3 ) Integrazione acqua evaporata 15563 Intergazioni acuq biomassa 422 Integrazoni acque esauste 6643 Integrazioni perdite durante crash 5590 Totale consumo idrico 28219 Consumi energetici annuali (macro-voci) Consumi idrici annuali (macro-voci) Rifiuti prodotti annualmente (macro-voci) Rifiuti prodotti Voce Quantità (ton) CO2 scaricata -147538 Acque di rifiuto 6643 Biomassa persa durante crash 14 La sezione di coltivazione è sicuramente una sezione a bassissimo impatto ambientale con l’importante vantaggio diportare alla captazione di importanti quantitativi di CO2 Tipo energia Unità dell'impianto Consumi (kWh) Elettrica Raceway (sparging) 222480 Calore Raceway (riscaldamento) 3267852 Elettrica Raceway (riscaldamento) 22248 Elettrica Centrifuga 83657 Elettrica Miscelatore (Eventuale) 111240 Calore Essicatore 253383 Totale Impianto coltivazione 3960859
  82. 82. WP.7.3-g Sostenibilità ambientale del processo di estrazione • La sezione di estrazione è anch’essa a basso impatto. Anche in questo la CO2 è utilizzata piuttosto che prodotta. • Con il sistema SFE si evita la produzione di pericolosi solventi organici esausti. • I consumi idrici sono limitati. • Tra i rifiuti il residuo di estrazione è potenzialmente recuperabile Tipo energia Unità dell'impianto Consumi (kWh) Elettrica Mulino a sfere 139342 Elettrica Estrattore 74514 Elettrica Reattore/miscelatore 547 Totale Impianto estrazione 214403 Voce Consumi (m3 ) Integrazione perdite a corpo 1 Totale 1 Voce Quantità (ton) CO2 scaricata -46592 Acque di rifiuto 1 Residuo di estrazione* 56817 * potenzialmente valorizzabile Consumi energetici annuali (macro-voci) Consumi idrici annuali (macro-voci) Rifiuti prodotti annualmente (macro-voci)
  83. 83. WP.8-a Disseminazione e divulgazione dei risultati: pubblicazioni • Articoli pubblicati su riviste internazionali ‘peer reviewed’: 1. V. Malavasi, S. Soru and G. Cao, " Extremophile Microalgae: the potential for biotechnological application," Journal of Phycology, Vol. 56, 559-573, (2020) 2. S. Soru, V. Malavasi, A. Concas, P. Caboni, and G. Cao, "A novel investigation of the growth and lipid production of the extremophile microalga Coccomyxa melkonianii SCCA 048 under the effect of different cultivation conditions: Experiments and modeling," Chemical Engineering Journal, vol. 377, 120589, (2019,) https://doi.org/10.1016/j.cej.2018.12.049 3. A. Concas, G.A. Lutzu, M. Pisu and G. Cao,” Biofuel production from Pseudochloris wilhelmii cultivated in sea-wastewatermixtures: modeling and experiments, Journal of Environmental Chemical Engineering, vol.7 (5), 103301 (2019), https://doi.org/10.1016/j.jece.2019.103301. 4. S. Soru, V. Malavasi, A. Concas, P. Caboni, and G. Cao, “Effect of nitrogen starvation and pH variation on the cultivation of the extremophile microalga Coccomyxa melkonianii SCCA 048.,” Chemical Engineering Transactions., vol. 76, In press, (2019). 5. S. Soru, V. Malavasi, P. Caboni, A. Concas, and G. Cao, “Behavior of the extremophile green alga Coccomyxa melkonianii SCCA 048 in terms of lipids production and morphology at different pH values,” Extremophiles, vol. 23, no. 1, pp. 79–89, (2019).
  84. 84. WP.8-a Disseminazione e divulgazione dei risultati: presentazioni • Poster e presentazioni a convegni: 1. Veronica Malavasi, Santina Soru, Alessandro Concas, Massimo Pisu, Giacomo Fais, Pierluigi Caboni, Giacomo Cao - Extremophile microalgae for biotechnological applications. 92° Congresso SIBS – Sassari, 2-4 dicembre 2019. 2. Soru S, Malavasi V, Concas A, Caboni P, and Cao G, “Effect of nitrogen starvation and pH variation on the cultivation of the extremophile microalga Coccomyxa melkonianii SCCA 048.,” ICheaP-14, 14th International Conference on Chemical & Process Engineering, Bologna, 26-29 Maggio 2019. 3. Soru S, Malavasi V, Concas A, Caboni P, and Cao G, “Growth and lipid production of the novel extremophile microalga Coccomyxa melkonianii SCCA 048 under nitrogen starvation conditions: experiments and modeling,” ISCRE-25, 25th International Conference on Chemical Reaction Engineering, Firenze, 20-23 Maggio 2018. 4. Malavasi V, Soru S, Concas A, Montinaro S, Afzal M, Pisu M and Cao G, “Preliminary Study of the Effect of Iron on the Growth and Morphology of Extremophile Green Alga Coccomyxa melkonianii SCCA 048” Gruppo Algologia, Società Botanica Italiana, Catania, 16-17 Novembre 2018. 5. Veronica Malavasi, Santina Soru, Alessandro Concas, Massimo Pisu, Giacomo Fais, Giacomo Cao (2019) - Cultivation of Sardinian microalgal strains for innovative applications in the agri-food, nutraceutical, cosmetic and environmental sectors: The COMISAR PROJECT. Posters, European Journal of Phycology, 54:sup1, 1-109, DOI:10.1080/09670262.2019.1626628 6. Giacomo Fais, Veronica Malavasi, Pierluigi Caboni, Santina Soru, Giacomo Cao (2019) - A preliminary comparative study of metabolic and morphological changes of two unicellular trebouxiophyceae (Chlorophyta) from SCCA. Posters, European Journal of Phycology, 54:sup1, 1-109,
  85. 85. Interazioni principali con le aziende - a Azienda: Milis Energy Core business: Produzione microalghe Interessi nel settore alghe: Produzione di esopolisaccaridi, saccaridi, polisaccaridi e acidi grassi polinsaturi da microalghe e collocazione nel mercato nutraceutico Ceppi potenzialmente interessati: Chlorella, Scenedesmus, Spirulina, etc. Potenzialità di utilizzo dei ceppi sardi (generi): Buone per Coccomyxa melkonianii in relazione alla composizione dei suoi lipidi e in particolare all’elevato contenuto di linolenico (omega 6) che li rende collocabili sul mercato come integratore. Aspetti limitatamente critici: Bassa velocità di crescita del ceppo. Nel caso di applicazioni in nutraceutica tale aspetto però diventa marginale
  86. 86. Interazioni principali con le aziende - d Azienda: Juveniis Core business: Cosmesi Interessi nel settore alghe: Impiegare specifici b-glucani presenti nelle alghe (Paramylon) per la produzione di prodotti cosmetici in virtu' dei loro effetti positivi su dermatiti atopiche. Interesse per la “brand reputation” di un prodotto cosmetico completamente sardo. Ceppi potenzialmente interessati (generi): Scenedesmus, Picochlorum, Coccomyxa, Chlorella e Desmodesmus Potenzialità di utilizzo dei ceppi sardi: Buone potenzialità del genere Coccomyxa fanno pensare a buone potenzialità del ceppo Coccomyxa melkonianii sardo. Aspetti critici: Non rilevati
  87. 87. Interazioni principali con le aziende - b Azienda: Alga Bio Core business: Produzione microalghe Interessi nel settore alghe: Produzione di biocarburanti da microalghe Ceppi potenzialmente interessati: Chlorella, Scenedesmus e Dunaliella, etc. Potenzialità di utilizzo dei ceppi sardi (generi): Buone in relazione alla composizione in acidi grassi anche se andrebbe ridotto il tenore di insaturi mediante tecniche di Hydrocarcking per utilizzo come biocarburante- Aspetti critici: Bassa velocità di crescita del ceppo. In questo caso tale aspetto può diventare rilevante vista la necessità di produzioni massive
  88. 88. Interazioni principali con le aziende - c Azienda: Agricola biologica Orrù ed eredi Core business: Agricoltura biologica Interessi nel settore alghe: Impiegare le microalghe come fertilizzanti e/o antiparassitari nella coltivazione biologica degli orticoli. Ceppi potenzialmente interessati: Chrysanthemum spp., Gracilaria coronopifolia, Microcystis aeruginosa Potenzialità di utilizzo dei ceppi sardi: Non verificata ma l’impresa è interessata a valutare le potenziale di alghe autoctone cresciute «in situ» per utilizzi anche diversi da quelli sopra descritti. Aspetti critici: Non rilevati
  89. 89. Interazioni principali con le aziende - d Azienda: HerbSardinia Core business: Cosmesi Interessi nel settore alghe: screening e la successiva verifica della possibilità di utilizzare le microalghe per la produzione di cosmetici biologici additivati con filtri UV, antiossidanti o altri composti di origine algale che possano dare valore aggiunto al prodotto di base. Ceppi potenzialmente interessati (generi): Chlorella vulgaris, Nostoc, Spirulina platensis, Haematococcus, Dunaliella Potenzialità di utilizzo dei ceppi sardi: L'alga verde SCCA 024 sarebbe il miglior candidato per proseguire le analisi sui polisaccaridi utilizzabili nel settore della cosmetica. Aspetti critici: Non rilevati

×