MX2010014547A

MX2010014547A - Controles a base de modelo para uso con biorreactores.

Info

Publication number: MX2010014547A
Application number: MX2010014547A
Authority: MX
Inventors: Kristina Weyer-Geigel; Bryan Dennis Willson; Michael Ryan Buehner; Peter Michael Young; David Jacob Rausen; Guy Robert Babbit; Rich Schoonover; David Eli Sherman
Original assignee: Solix Biofuels Inc
Priority date: 2008-06-26
Filing date: 2009-06-26
Publication date: 2011-04-26
Also published as: CN102131383A; AU2009267214A1; WO2010002745A1; BRPI0914593A2; CN102131383B; US20120107921A1

Abstract

Las modalidades de la presente invención incluyen controles a base de modelo para controlar la operación de un fotobiorreactor y el crecimiento de algas para uso como materia prima de biocoinbustibles. En algunas modalidades, el control a base de modelo puede tomar en cuenta condiciones futuras tales como condiciones del clima, precios de productos, la demanda del cliente y/u otras variables para poner en operación los reactores de una manera que optimiza los ingresos del producto, miniza los costos de energía, maximiza la eficiencia fotosintética o de balance de energía y/o cualquier combinación de los factores mencionados anteriormente.

Description

CONTROLES A BASE DE MODELO PARA USO CON BIORREACTORES CAMPO DE LA INVENCION Las modalidades de la presente invención son concernientes en general con metodologías de modelado y control y más específicamente con sistemas de modelado y control para uso con biorreactores .

ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN La producción de biocombustibles , tales como biodiesel, bioetanol y/o biogasolina a partir de fuentes de energía renovables provee numerosos beneficios. Los costos incrementados, dificultad incrementada de extracción y agotamiento de reservas de combustible fósil conocidos ayudan a acelerar el desarrollo de tales suministros de combustible alternativos. Se han hecho esfuerzos por desarrollar combustibles de energía renovables tales como etanol a partir de grano de maíz o biodiesel a partir de cañóla, colza y otras fuentes. La cantidad de biocombustible que puede ser derivada de materiales de plantas alimenticias es frecuentemente limitada y el incremento fundamental en los precios de mercancías de alimentos frecuentemente impacta negativamente la disponibilidad de alimentos en países en desarrollo y los precios de alimentos en el mundo desarrollado.

Se han emprendido esfuerzos por generar biocombustibles a partir de materiales no alimenticios tales como etanol celulósico a partir de pulpa de madera, rastrojo de maíz o bagazo de caña de "azúcar. Las algas y otros microorganismos fotosintéticos pueden proveer materia prima para la síntesis de biocombustible . La producción de biocombustible de algas podría permitir productividades por unidad de área de tierra de órdenes de magnitud más altos que aquellos de maíz, colza, cañóla, caña de azúcar y otros cultivos tradicionales.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN Los sistemas y métodos son descritos para el modelado y control de biorreactores . Varias modalidades de la presente invención incluyen estrategias de control a base de modelo para la operación óptima de fotobiorreactores . En algunas modalidades de la presente invención, se provee un método para controlar el crecimiento de algas en un fotobiorreactor (por ejemplo, un fotobiorreactor de panel plano) . Cualquier especie de algas conocidas o microorganismos fotosintéticos pueden ser cultivados en el fotobiorreactor y utilizar tales estrategias de control de acuerdo con modalidades de la presente invención. Cualquier especie de algas conocida, cianobacterias o microorganismos fotosintéticos pueden ser cultivados en un fotobiorreactor o sistema de crecimiento de algas (AGS) o sistema de cultivo de algas (AGS) . Microorganismos apropiados para el cultivo en algunas modalidades de la presente invención incluyen pero no están limitados a Nannochloropsisoculata, Nannochloropsissp . , Nannochloropsis salina, Nannochloropsis gaditana, Tetraselmissuecica, Tetraselmischuii , Chlorellasp . , Chlorella salina, Chlorellaprotothecoides, Chlorellaellipsoidea, Chlorellaemersonii , Chlorellaminutissima, Chlorellapyrenoidosa, Chlorellasorokiniana, Chlorellavulgaris, Chroomonasslaina, Cyclotellacryptic, Cyclotellasp . , Dunaliellatertiolecta, Dunaliella salina, Dunaliellabardawil , Botryococcusbraunii , Euglenagracilis, Gymnodimiumnelsoni , Haematococcusplüvialis, Isochrysis galbana, Monoraphidiumminutium, Monoraphidiums-p . , Nannochloris, Neochlorisoleoabundans, Nitzschialaevis, Onoraphidiumsp . , Pavlovalutheri , Phaeodactylumtricornutum, Porphyridiumcruentum, Scenedesmusobliquus, Scenedesmusguadricaula, Scenedesmussp . , Stichococcusbacillaris, Stichococcusminor, Spirulinaplatensis, Thalassiosirasp . , Chlamydomonasreinhardtii, Chlamydomonassp . , Chlamydomonasacidophila, Isochrysissp . , Phaeocystis, Aureococcus, Prochlorococcus, Synechococcus, Synechococcuselongatus, Synechococcuss-p . , Anacystisnidulans, Anacystissp . , Picochlorumoklahomensis, Picocystissp . , que pueden ser cultivados ya sea separadamente o como una combinación de especies .

Algunas modalidades de la presente invención pueden detectar una o más condiciones ambientales a las cuales un fotobiorreactor de panel plano es sometido. Utilizando las condiciones ambientales, se puede hacer un cálculo del crecimiento futuro de algas dentro del fotobiorreactor plano con un modelo de crecimiento de algas . De acuerdo con algunas modalidades, el modelo de crecimiento de algas puede relacionar el crecimiento de las algas con una o más condiciones ambientales y con uno o más parámetros de operación que afectan el crecimiento de algas. Una operación de selección puede seleccionar el uno o más parámetros de operación en base al cálculo y luego ajustar uno o más accionadores para obtener el uno o más parámetros de operación.

Algunas modalidades de la presente invención proveen un sistema para el cultivo de algas que incluye un fotobiorreactor , una unidad de modelado, una unidad de control y una unidad de accionador. El fotobiorreactor puede ser sometido a una o más condiciones ambientales (por ejemplo, luz, temperatura, densidad de cultivo de algas y/o pH del medio) y tener uno o más parámetros de operación (por ejemplo, velocidad de alimentación de carbono al fotobiorreactor , velocidad de flujo del medio y/o velocidad de cosecha) que pueden ser ajustados para afectar el crecimiento de algas en el medio. La unidad de modelado puede incluir un modelo de crecimiento de algas que relaciona el crecimiento y constituyentes de las algas en el medio con, las una o más condiciones ambientales y el uno o más parámetros de operación. La unidad de control puede estar configurada para tener acceso a la unidad de modelado y determinar el uno o más parámetros de operación en base al modelo de crecimiento de algas. En algunas modalidades, la unidad de control puede generar una señal de control que indica el uno o más parámetros de operación. La señal de control puede ser transferida a la unidad de accionador que está configurada para recibir la señal de control y ajustar el uno o más parámetros de operación en base a la señal de control .

En algunas modalidades, la señal de control es una primera señal de control y el sistema incluye además un detector y una unidad de control de retroalimentación. El detector puede estar configurado para detectar una condición detectada de la una o más condiciones ambientales y generar una señal de detección que indica la condición detectada. La unidad de control de retroalimentación puede estar configurada para recibir la señal de detección, comparar la condición detectada con una condición de punto de ajuste y generar una segunda señal de control en base a la comparación. La segunda señal de control es comunicada a la unidad de accionador que puede estar diseñada para recibir la segunda señal de control y ajustar el uno o más parámetros de operación en base a la segunda señal de control .

Un fotobiorreactor en algunas modalidades de la presente invención puede incluir una red de detectores, un modelo del fotobiorreactor , una unidad de suministro de carbono y una unidad de determinación. La red de detectores puede estar configurada para detectar un conjunto de condiciones asociadas con el fotobiorreactor . El modelo del fotobiorreactor puede predecir el crecimiento de algas a partir del conjunto de condiciones y un conjunto de variables de entrada que incluyen la velocidad de suministro de carbono. En algunas modalidades, el modelo del fotobiorreactor puede incluir múltiples modelos de subsistema tales como pero no limitados a un subsistema de fotosíntesis, un subsistema de iluminación y/o un subsistema de química del agua. La unidad de suministro de carbono puede incluir un accionador para controlar la velocidad de suministro de carbono al fotobiorreactor . La unidad de determinación puede usar el modelo del fotobiorreactor para determinar el conjunto de variables de entrada que darán como resultado un crecimiento de algas deseado. En algunas modalidades, la unidad de determinación puede a ustar el accionador para ajustar la velocidad de suministro de carbono en base al conjunto determinado de variables de entrada.

De acuerdo con algunas modalidades, un método de control adaptable puede ser usado para controlar un fotobiorreactor . Una operación de detección puede detectar una o más condiciones ambientales a las cuales el fotobiorreactor es sometido. Un cálculo del crecimiento puede calcular el crecimiento de las algas dentro del fotobiorreactor de panel plano utilizando un modelo de crecimiento de algas que relaciona el crecimiento de las algas con la una o más condiciones ambientales y con uno o más parámetros de operación que afectan el crecimiento de algas. Una operación de selección puede luego seleccionar el uno o más parámetros de operación en base al cálculo y uno o más accionadores pueden ser ajustados para obtener el uno o más parámetros de operación. Una operación de medición mide el crecimiento real de algas dentro del fotobiorreactor de panel plano. Utilizando estas mediciones, por lo menos una porción del modelo de crecimiento de algas puede ser actualizado en base a la medición, de tal manera que un crecimiento calculado de algas de acuerdo con el modelo de crecimiento de algas se asemeja más estrechamente al crecimiento real de algas .

Algunas modalidades de la presente invención incluyen un sistema para cosechar algas de un fotobiorreactor que contiene medios. El sistema puede incluir un módulo de modelado configurado para calcular el crecimiento futuro . de las algas dentro del fotobiorreactor con un modelo de crecimiento de algas que relaciona el crecimiento de las algas con una o más condiciones ambientales asociadas con el fotobiorreactor . Algunas modalidades incluyen un módulo de cosecha configurado para calcular un tiempo de cosecha en el cual el crecimiento futuro de las algas es igual a un crecimiento de umbral predeterminado de algas y para generar una señal de cosecha que indica el tiempo de cosecha.

Varias modalidades de la presente invención incluyen un sistema para diagnóstico a base de modelo para determinar si existe un posible mal funcionamiento. Estos sistemas pueden incluir un fotobiorreactor , un detector, un módulo de modelado y un módulo de generación de error. El fotobiorreactor puede contener medios para el cultivo de algas . El detector puede estar configurado para detectar una condición de operación (por ejemplo, crecimiento diario de algas) asociada con un fotobiorreactor y generar un valor detectado asociado con la condición de operación. El módulo de modelado puede estar configurado para generar un valor esperado asociado con la condición de operación en base a un modelo de crecimiento de algas que relaciona el crecimiento de las algas en el fotobiorreactor con una o más condiciones ambientales y la condición de operación. El módulo de generación de error puede estar configurado para generar una señal de error cuando una diferencia entre el valor detectado y el valor esperado excede un umbral predeterminado. En algunas modalidades, el umbral predeterminado puede cambiar con respecto al tiempo. El valor detectado y/o el valor esperado pueden ser tendencias de condiciones de operación con el tiempo en algunas modalidades. De acuerdo con algunas modalidades, la unidad de generación de error puede generar uno o más indicadores de error cuando el valor esperado excede el umbral predeterminado.

En tanto que se revelan múltiples modalidades, todavía otras modalidades de la presente invención se harán evidentes para aquellos experimentados en el arte a partir de la siguiente descripción detallada que demuestra y describe modalidades ilustrativas de la invención. Como se notará, la invención es apta de modificaciones en varios aspectos, todo sin desviarse del alcance de la presente invención. Así, las figuras y descripción detallada serán considerados como ilustrativos por naturaleza y no restrictivos.

BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS Modalidades de la presente invención serán descritas y explicadas por medio del uso de las figuras adjuntas, en las cuales : La figura 1 ilustra un ejemplo de un sistema de fotobiorreactor con dos bucles de control simultáneos, uno para gas, uno para líquido, que pueden usar modelos de crecimiento diferentes, similares o idénticos para calcular términos de alimentación positiva de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención; la figura 2 ilustra un ejemplo de un fotobiorreactor con un bucle de control de gas de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención; la figura 3 ilustra un ejemplo de un fotobiorreactor con un bucle de control sólido y/o líquido de acuerdo con varias modalidades de la presente invención; la figura 4 ilustra un sistema integrado completo para controlar el crecimiento de algas con un sistema de control de alimentación positiva más retroalimentación de alto nivel que regula las velocidades de flujo de gas y/o líquido hacia adentro y hacia afuera de un fotobiorreactor, de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención; la figura 5 ilustra varias técnicas para el modelado de algas en un fotobiorreactor de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención; la figura 6 ilustra un modelo que puede ser usado en uno o más componentes de la implementación de un sistema de control de acuerdo con varias modalidades de la presente invención; la figura 7 muestra un modelo de un fotobiorreactor como un conjunto de tres subsistemas que interactúan de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención; la figura 8 es un diagrama de bloques que ilustra el uso de un controlador de alimentación positiva más un controlador de retroalimentación para regular el pH vía la adición de C02 a un fotobiorreactor de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención; la figura 9 es un diagrama de flujo que muestra un conjunto ejemplar de operaciones para usar un controlador de alimentación positiva más un controlador de retroalimentación para regular el pH vía adición de C02 a un fotobiorreactor de acuerdo con varias modalidades de la presente invención; la figura 10 ilustra un sistema para controlar un fotobiorreactor con controladores de alimentación positiva y retroalimentación utilizando un modelo corregido por el observador de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención; la figura 11 es un diagrama de bloques que muestra un ejemplo de un modelo de crecimiento corregido por el observador que puede ser usado como un controlador de pH de alimentación positiva de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención; la figura 12 es un diagrama de bloques que ilustra un ejemplo de una implementación de un controlador utilizando control de alimentación positiva y retroalimentación de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención; la figura 13 es un diagrama de flujo que muestra un ejemplo de un conjunto de operaciones para la implementación de un controlador utilizando control de alimentación positiva y retroalimentación de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención; la figura 14 es un diagrama de bloques que muestra una implementación ejemplar de un controlador utilizando el control de alimentación positiva combinado con retroalimentación de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención; la figura 15 es un diagrama de flujo que ilustra un ejemplo de un conjunto de operaciones para la implementación de un controlador utilizando control de alimentación positiva combinada con retroalimentación de acuerdo con varias modalidades de la presente invención; la figura 16 es un diagrama de bloques con un ejemplo de un sistema de control de gas con parámetros de entrada estáticos a un modelo de crecimiento en un componente de alimentación positiva de acuerdo con varias modalidades de la presente invención; la figura 17 es un diagrama de flujo que ilustra un ejemplo de un conjunto de operaciones para un sistema de control de gas con parámetros de entrada estáticos a un modelo de crecimiento en un componente de alimentación positiva de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención; la figura 18 es una gráfica que ilustra el pH de equilibrio contra la concentración de dióxido de carbono en gas de burbujeo de acuerdo con varias modalidades de la presente invención; la figura 19 ilustra un ejemplo de un esquema de alimentación de gas intermitente de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención,- la figura 20 es un diagrama de bloques que ilustra un ejemplo de un sistema de control de líquido con componentes de alimentación positiva a base de modelo de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención; la figura 21 ilustra un ejemplo de una implementación de vista de laboratorio de un controlador de retroalimentación y anti-enrollamiento que algunas modalidades de la presente invención pueden ser utilizadas; la figura 22 es un diagrama de bloques que ilustra un ejemplo de un sistema de control predictivo que usa un controlador que predice eventos futuros para calcular acciones de control de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención; la figura 23 es un diagrama de bloques que ilustra un ejemplo de un sistema de control predictivo de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención; la figura 24 es un diagrama de flujo con un conjunto de operaciones ejemplares que pueden ser usadas para implementar una estrategia de control predictivo de acuerdo con varias modalidades de la presente invención; la figura 25 es un diagrama de bloques que ilustra una arquitectura ejemplar para un sistema de control predictivo de acuerdo con una o más modalidades de la- presente invención; la figura 26 es un diagrama de bloques que ilustra una arquitectura ejemplar para un sistema de control predictivo con regulación de pH predictivo utilizando predicción de PAR junto con el modelo de crecimiento y retroalimentación de pH de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención; la figura 27 ilustra un diagrama de bloques que muestra un conjunto ejemplar de componentes para la implementación de un controlador utilizando regulación de pH predictivo de bucle abierto utilizando un modelo de crecimiento de acuerdo con varias modalidades de la presente invención; la figura 28 es un diagrama de bloques que ilustra una arquitectura ejemplar para un sistema de control adaptable de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención; la figura 29 es un diagrama de bloques que ilustra una arquitectura ejemplar para un sistema de control de aprendizaje adaptable de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención; la figura 30 es un diagrama de flujo que ilustra un conjunto ejemplar de operaciones para la operación de un sistema de control adaptable que puede ser usado con varias modalidades de la presente invención; la figura 31 es un diagrama de bloques que ilustra un conjunto ejemplar de componentes para implementar un controlador con control de alimentación positiva adaptable junto con regulación de pH de retroalimentación con compensación de tiempo muerto de alimentación positiva de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención; la figura 32 es un diagrama de bloques que ilustra un conjunto ejemplar de componentes para implementar un controlador con control de alimentación positiva adaptable junto con regulación de pH de retroalimentación con compensación de tiempo muerto predictor de Smith de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención; la figura 33 ilustra un diagrama de bloques que muestra un sistema de control predictivo que puede ser usado con algunas modalidades de la presente invención; la figura 34 ilustra un ejemplo de un sistema de control supervisor a base de detección de fallas que puede ser usado en una o más modalidades de la presente invención; la figura 35 es un diagrama de flujo que ilustra un conjunto ejemplar de operaciones que pueden ser usadas por el control supervisor a base de detección de fallas de acuerdo con varias modalidades de la presente invención y la figura 36 ilustra un ejemplo de un sistema de computadora con el cual se pueden utilizar modalidades de la presente invención.

Similarmente, algunos componentes y/u operaciones pueden ser separados en bloques diferentes o combinados en un solo bloque para los propósitos de discusión de algunas de las. modalidades de la presente invención. Además, en tanto que la invención es susceptible a varias modificaciones y formas alternativas, modalidades específicas han sido mostradas a manera de ejemplo en las figuras y son descritas en detalle a continuación. Sin embargo, la intención no es limitar la invención a las modalidades particulares descritas. Por el contrario, se pretende que la invención cubra todas las modificaciones, equivalentes y alternativas que caen dentro del alcance de la invención como es definido por las reivindicaciones adjuntas.

DESCRIPCIÓN DETALLADA Los investigadores están explorando el cultivo de algas como materia prima para biodiesel. En muchos diseños, las algas son cultivadas al interior de reactores cerrados que consisten de vidrio, plástico, película flexible, materiales compuestos y/u otros materiales conocidos para aquellos de habilidad ordinaria en el arte. Ejemplos de biorreactores de sistema cerrado apropiados para el cultivo de algas y otros microorganismos son descritos en la solicitud de patente estadounidense número de serie 11/871,728, presentada el 12 de octubre de 2007, que es incorporada por referencia en la presente en su totalidad.

El crecimiento de algas en un biorreactor depende de varios factores y un desempeño significativamente incrementado puede ser obtenido si las concentraciones de las muchas de las variables de sistema pueden ser controladas. Por ejemplo, la cantidad de C02 agregado al medio puede controlar directamente la productividad del sistema. Algunos sistemas controlan la cantidad de C02 agregado al agua para controlar el pH; sin embargo, estos sistemas de control son frecuentemente simples y basados solamente en la retroalimentación de bucle cerrado en base a una lectura de pH u operan de una manera de bucle abierto simple. En tales casos, muchas de las variables del sistema no son controladas, lo que puede dar como resultado un control menos que óptimo .

Algunas modalidades de un biorreactor incluyen una red de detector, un modelo del fotobiorreactor , una unidad de suministro de carbono y una unidad de determinación. La red de detectores puede estar configurada para detectar un conjunto de condiciones asociadas con el fotobiorreactor. El modelo puede predecir el crecimiento de algas a partir del conjunto de condiciones y un conjunto de variables de entrada (por ejemplo, velocidad de suministro de carbono) . En algunas modalidades, la unidad de suministro de carbono puede estar asociada con accionador para controlar la velocidad de suministro de carbono al fotobiorreactor. Luego, la unidad de determinación puede usar el modelo del fotobiorreactor para determinar el conjunto de variables de entrada que darán como resultado un crecimiento de algas deseado. Así, el accionador puede estar configurado para establecer la velocidad de suministro de carbono en base al conjunto determinado de variables de entrada puede ser ajustado.

Algunas modalidades de la presente invención incluyen un módulo de cosecha que está configurado para calcular un tiempo de cosecha en el cual un crecimiento futuro de algas es igual a un crecimiento de umbral predeterminado de algas (por ejemplo, entre 2 a 4 gramos por litro, hasta 5 gramos por litro o más) . En una o más modalidades, el módulo de cosecha puede generar una señal de cosecha que indica un tiempo de cosecha. En algunas modalidades, la señal de cosecha es comunicada a una unidad de cosecha que está configurada para generar un comando de cosecha cuando la densidad de cultivo excede un punto de densidad.

De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, los fotobiorreactores pueden ser usados para cultivar algas u otros microorganismos fotosintéticos . Modalidades de la presente invención darán como resultado crecimiento de biomasa deseado, mejorado y/u óptimo, producción de aceite, consumo de energía, eficiencia de utilización de C02 y/u otras métricas de operación importantes .

Como se usan en la presente, los términos "unido" o "acoplado" y términos relacionados son usados en un sentido operacional y no están limitados necesariamente a una unión o acoplamiento físico directo. Así, por ejemplo, dos dispositivos pueden estar acoplados directamente o vía uno o más medios, módulos o dispositivos intermediarios. Como otro ejemplo, los dispositivos pueden estar acoplados de tal manera que la información se puede hacer pasar entre los mismos, en tanto que no comparte ninguna conexión física entre sí . En base a la revelación provista en la presente, aquel de habilidad ordinaria en el arte apreciará una variedad de maneras en las cuales existe unión o acomodamiento de acuerdo con la definición mencionada anteriormente.

Como se usa en la presente, la frase "en comunicación con" se refiere en general a comunicaciones directas o indirectas para el intercambio de información entre dos o más dispositivos, módulos, aplicaciones, sistemas, componentes o los semejantes. Por ejemplo, dos dispositivos pueden estar en comunicación entre sí de tal manera que la información o acceso a los dispositivos se puede hacer pasar entre los mismos, en tanto que no comparten ninguna conexión física directa.

Como se usan en la presente, las frases "en algunas modalidades", "de acuerdo con algunas modalidades", "en las modalidades mostradas", "en otras modalidades" y los semejantes significan en general el elemento, estructura o característica particular en seguida de la frase está incluido en por lo menos una modalidad de la presente invención y puede estar incluido en más de una modalidad de la presente invención. Además, tales frases no se refieren necesariamente a las mismas modalidades o modalidades diferentes.

El término "módulo" se refiere ampliamente a componentes de elementos de programación, elementos físicos o elementos fijos (o cualquier combinación de los mismos) . Los módulos son componentes comúnmente funcionales que pueden generar datos útiles u otra salida utilizando entrada (s) especificada (s ) . Un módulo puede o puede no ser auto-contenido. Un programa de aplicación (también llamado una "aplicación") puede incluir uno o más módulos o un módulo puede incluir uno o más programas de aplicación.

La figura 1 ilustra un ejemplo de un sistema de fotobiorreactor con dos bucles de control simultáneos, uno para gas, uno para líquido, que pueden usar modelos de crecimiento diferentes, similares o idénticos para calcular términos de alimentación positiva de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención. El sistema integrado 100 incluye el fotobiorreactor 115, varias entradas y salidas de gas, varias entradas y salidas de líquido y dos sistemas de control. Como se ilustra en la figura 1, el sistema de control de gas 120 controla los flujos de gases (por ejemplo, aire, C02) y sistema de control de líquidos 150 controla los flujos de líquidos. Los sistemas de control 120 y 150 funcionan ya sea independientemente o de manera coordinada. De acuerdo con algunas modalidades, uno o ambos de los sistemas de control 120 y/o 150 incluyen o usan información de un modelo del comportamiento del fotobiorreactor que predice sus condiciones ambientales y/o parámetros de operación.

Cuando la luz 110 (por ejemplo, del sol, lámparas, etc.) es proyectada sobre el fotobiorreactor 115, se puede ocurrir la fotosíntesis, provocando mediante esto crecimiento del cultivo de algas. Las algas consumen dióxido de carbono de un suministro de aire 170 cuyo flujo es regulado por una válvula o dispositivo equivalente y un suministro de dióxido de carbono 175 cuyo flujo es regulado por una válvula, bomba u otro dispositivo de control de flujo 140a. De acuerdo con varias modalidades, los dispositivos 'de control de flujo se pueden poner en operación automática (por ejemplo, por medio de control de accionador) o manualmente. Para obtener el control manual de las válvulas, por ejemplo, el sistema de control en algunas modalidades puede proveer instrucciones para procesos manuales (por ejemplo, por medio de un dispositivo de pantalla, luces, etc.). Como resultado, se produce oxígeno.

Los líquidos pueden ser agregados a y/o removidos del fotobiorreactor vía válvulas de control, bombas y/o procesos manuales. El sistema de control de gas 120 recibe entradas de condiciones ambientales vía detectores, mediciones manuales o condiciones ambientales simuladas generadas por un modelo que se ejecuta como parte de o en conjunción con sistemas de control. Las condiciones ambientales detectadas, modeladas o medidas a mano (o entradas ambientales) pueden incluir una variedad de parámetros. Ejemplos de condicionales ambientales incluyen pero no están limitadas a uno o más de luz incidente tal como radiación fotosintéticamente activa 125, temperatura del aire y/o agua 130, pH del cultivo de algas 135, concentración de oxígeno disuelto 136, carbono 137, gas oxígeno, concentración de gas de carbono, dióxido de carbono disuelto, densidad del cultivo de algas 145 y niveles de constituyentes de cultivo 146.

De acuerdo con varias modalidades, las condiciones ambientales pueden ser medidas por medio de detectores, recibidas de uno o más proveedores de datos remotos (por e emplo, pronósticos del tiempo) , estimados por medio de análisis químicos u otras pruebas, predichos y/o estimados por medio de modelos, medidos por la mano y los semejantes. En algunos casos, los detectores pueden estar configurados para detectar una condición detectada de la una o más condiciones ambientales y generar una señal de detección que indica (o estima) la condición detectada y/o variable ambiental.

En algunas modalidades, los niveles de constituyentes que pueden ser detectados, muestreados o modelados incluyen lípidos de cultivo, perfil del lípido de cultivo, beta-carotena, proteína, aminoácidos, glicerol, almidones, hemicelulosa, celulosa, ceras, clorofilas, moléculas de pigmento que incluyen carotenoides y xantófilos, ácido gama-linolénico, EPA (ácido eiocosapentaenoico20 : 5n-3 ) , DHA (ácido docoesahexaenoico 22:6n-3), ARA. (ácido araquidónico 20:4n-6), co-factores tal como CoQ-10 o ácido alfa-lipóico, moléculas con actividad antioxidante y/u otros. El sistema de control 120 puede usar estos valores detectados, muestreados y/o modelados para efectuar cálculos que determinan los parámetros de operación deseados de velocidad de flujo y/o tiempos de encendido y apagado de las válvulas de control de gas 140a y 140b, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

El sistema de líquidos 150 puede recibir una medición de la densidad de cultivo 145 a algún intervalo (por ejemplo, cada 15 segundos, cada minuto, cada hora, etc.) . Además, el sistema de control de líquidos 150 puede recibir un valor estimativo de la densidad de cultivo del modelo. Utilizando estas mediciones y/o valores estimativos, se puede efectuar una determinación con respecto a las velocidades de flujo deseadas y sincronización de los líquidos que entran y salen del fotobiorreactor . Estas velocidades de flujo pueden incluir pero no están limitadas al flujo del medio que contiene nutriente de una fuente del medio 160 al tanque de solución reguladora del pH 155. Las modalidades ilustradas en la figura 1, utilizan la válvula 155d o dispositivo equivalente para regular el flujo del medio y/o cultivo de algas al tanque de solución reguladora del pH 155. El flujo del medio y/o cultivo de algas del tanque de solución reguladora del pH 155 al fotobiorreactor 115 puede ser regulado por la válvula 151a o dispositivo equivalente. El flujo del cultivo de algas del fotobiorreactor 115 al tanque de solución reguladora del pH 155 puede ser regulado por la válvula 151b o dispositivo equivalente. Similarmente, el flujo de productos 165 del tanque de solución reguladora del pH 155 puede ser regulado por la válvula 155c, bomba o dispositivo de control de flujo equivalente.

La figura 2 ilustra un ejemplo del fotobiorreactor 215 con un bucle de control de gas de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención. El sistema de control de gas 220 puede operar como parte del sistema integrado de la figura 1 o puede funcionar independientemente para controlar el fotobiorreactor 215 con respecto a la operación de cualquier otro sistema de control, ya sea manual o automatizado, incluyendo un sistema de control que controla el flujo de líquidos hacia adentro y hacia afuera del fotobiorreactor 215. De acuerdo con varias modalidades, el sistema de control de gas 220 puede ajustar uno o más parámetros de operación vía las válvulas 240a y/o 240b con el fin de obtener uno o más objetivos de regulación. Ejemplos de objetivos de regulación incluyen pero no están limitados a administración de aire y/o dióxido de carbono con el fin de obtener un pH y/o concentración de carbono deseados para obtener un crecimiento de algas máximo y/o producción de lípidos, mantener el oxígeno disuelto en un intervalo aceptable, mantener la mezcla de cultivo apropiada para asegurar la salud del cultivo, uso óptimo de la luz y nutrientes disponibles, mantener el flujo de gases con el fin de minimizar el ensuciamiento del fotobiorreactor 215 y/u otros.

Los objetivos de desempeño del sistema de control de gas 220 pueden incluir maximizar la utilización de dióxido de carbono. La utilización de dióxido de carbono puede ser definida por la cantidad de carbono introducido al sistema que es capturado por el fotobiorreactor 215. En algunas modalidades, el sistema de control de gas 220 puede estar diseñado para minimizar el uso de energía y/o costo del sistema requerido para la operación combinada del sistema de suministro de aire 245, el sistema de suministro de dióxido de carbono 250, las válvulas de control 240a y 240b y el sistema de control 220 mismo.

Similar a la figura 1, en la figura 2, ejemplos de las condiciones ambientales que pueden ser monitoreadas , muestreadas a mano, predichas, recibidas de bases de datos externas y/o modeladas por el sistema de control pueden incluir uno o más de luz incidente, tal como radiación fotosintéticamente activa 225, temperatura del aire y/o agua 230, pH del cultivo de algas 235, oxígeno disuelto 236, carbono disuelto 237, densidad del cultivo de algas 247 y niveles de constituyentes de cultivo de algas 246 (por ejemplo, composición de constituyentes) .

La figura 3 ilustra un, ejemplo de un fotobiorreactor 320 con un bucle de control de sólido y/o líquido de acuerdo con varias modalidades de la presente invención. El sistema de control de líquido 340 puede operar como parte del sistema integrado de la figura 1 o puede funcionar independientemente para controlar los flujos de líquidos hacia adentro y hacia afuera del fotobiorreactor 320. El control de los flujos puede ser obtenido por el sistema de control 340 que controla directamente los accionadores o al instruir al personal de operación (por ejemplo, por medio de un dispositivo de pantalla o indicador de luz) que ajuste los niveles de flujo. Como resultado, el sistema de control 340 puede funcionar con o sin consideración de la operación de cualquier otro sistema de control, ya sea manual o automatizado, incluyendo un sistema de control que controla el flujo de gases hacia adentro y hacia afuera del fotobiorreactor 320.

El sistema de control de líquidos 340 monitorea o estima los valores de las condiciones de cultivo, incluyendo densidad de cultivo 330 y niveles de constituyentes del cultivo 335, con el fin de determinar la sincronización y velocidades deseadas de flujo de líquido hacia adentro y hacia afuera del biorreactor 320. Las velocidades de flujo son controladas de manera similar a o idénticas a aquellas de la figura 1, vía unidades de accionador que válvulas o dispositivos equivalentes 351 a-d. En algunas modalidades, el sistema de control de sólidos puede ser parte del sistema de control de líquido 340 o pueden ser independientes del sistema de control de líquido 340. En algunas modalidades, un sistema de control de sólidos puede generar una señal de control para instruir que ingredientes del medio 345 sean agregados al medio 360.

Varios sistemas y metodologías de control pueden ser usados para controlar el crecimiento de algas dentro del fotobiorreactor . Ejemplos incluyen pero no están limitados a control de alimentación positiva, control de retroalimentación, control predictivo de modelo, control adaptable y/o combinaciones de éstas y otras estrategias de control. La figura 4 ilustra un sistema integrado completo 400 para controlar el crecimiento de algas con un sistema de control de alimentación positiva más retroalimentación de alto nivel 410 que regula las velocidades de flujo de gas y/o liquido hacia adentro y hacia afuera de un fotobiorreactor 420 de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención.

El componente de control supervisor 430 dirige el comportamiento de un módulo de control de alimentación positiva 440, módulo de control de retroalimentación 450 y módulo de generación 460 que combina señales de control de los módulos de control de alimentación positiva y retroalimentación con el fin de alimentar salidas de control a la planta del fotobiorreactor 420. De acuerdo con varias modalidades, el módulo de control supervisor 430 puede efectuar cálculos, proveer comandos de habilitación/deshabilitación, puntos de ajuste, parámetros de calibración de modelo y/o comandos de modo de operación a cualquiera de los tres módulos que reciben entradas del módulo de control supervisor 430.

El módulo de alimentación positiva 440 puede usar un conjunto de mediciones reales de parámetros ambientales, parámetros de configuración del fotobiorreactor , puntos de ajuste de operación y/o parámetros de operación medidos en la planta del fotobiorreactor como entradas para o en composición con un modelo de simulación que calcula la salida de control de alimentación positiva deseadas que permitirán que los parámetros de operación de la planta de PBR lleguen o se aproximen a valores deseados . De acuerdo con algunas modalidades, el módulo de control de retroalimentación 440 puede calcular la diferencia entre los puntos de ajuste de operación y los parámetros de operación medidos reales . En algunas modalidades, el módulo de control de retroalimentación 440 puede también efectuar cálculos adicionales como sea necesario con el fin de determinar el estado de encendído/apagado o nivel de los accionadores que permitirá que los parámetros de operación de la planta de PBR 420 lleguen o se aproximen a valores deseados .

El módulo de generación combina las señales del módulo de control de alimentación positiva 440 y el módulo de control de retroalimentación 450 con el fin de determinar señales de control agregadas para la salida de control, de acuerdo con modalidades de la presente invención. En algunos casos, la agregación puede ser efectuada mediante suma o al usar una señal o conjunto de señales que habilitan o deshabilitan otra señal o conjunto de señales. En 3^µ?3e modalidades, algunos o toda de la funcionalidad de cualesquier módulos 430, 440, 450 y 460 pueden ser combinadas a un módulo o efectuadas por otro módulo. Por ejemplo, en algunas modalidades, los módulos 430, 440, 450 y 460 pueden ser combinados a un solo módulo integrado con el fin de efectuar el control de una manera óptima.

Algoritmo de control básico A continuación se describen algunos ejemplos de controladores á base de modelo, de acuerdo con modalidades de la presente invención. De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, se usan modelos del organismo y/o fotobiorreactor para calcular términos de alimentación positiva o de bucle abierto que controlan, completamente o en parte, uno o más aspectos del sistema de fotobiorreactor . Por ejemplo, algunas modalidades de la presente invención controlan la adición de dióxido de carbono y/o nutrientes .

De acuerdo con otras modalidades de la presente invención, la cosecha del organismo cultivado es efectuada con control de bucle cerrado o control de circuito cerrado para mantener la densidad de cultivo continua o para provocar que la densidad de cultivo siga una trayectoria de comando. Se usa un algoritmo de control para determinar la densidad de célula óptima, de acuerdo con modalidades de la presente invención. De acuerdo con tales modalidades de la presente invención, el sistema de control ajusta continuamente la velocidad a la cual las algas son cosechadas del reactor para ajustar la densidad de cultivo a una densidad deseada. Esta densidad puede ser medida directamente utilizando un turbidimetro (o método similar), inferida de otros detectores, modelada y/o medida "fuera de linea" y los valores vueltos a introducir al controlador, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Un controlador de acuerdo con tales modalidades mantiene una densidad de cultivo constante o sigue una trayectoria de comando de densidad de cultivo. Tal comando puede estar basado en muchos factores en los que se incluyen las condiciones actuales del reactor, las condiciones del clima, los precios del producto, las condiciones del tiempo futuras y/o información de precios del producto.

La densidad celular óptima es función de varios factores y puede variar de una situación a otra. En lugar de funcionar a una densidad fija, algunas modalidades de la presente invención determinan una densidad óptima basada en las condiciones actuales y predicciones de condiciones futuras tales como las condiciones de tiempo, demanda del producto y/o precios del producto. De acuerdo con otras modalidades, la densidad celular es controlada al controlar la velocidad de cosecha y/o dilución mediante la adición de medios y/o inóculos. Las entradas al reactor son ajustadas para coincidir con las condiciones de operación actuales y futuras (por ejemplo, velocidad de crecimiento de algas diaria) de acuerdo con modalidades de la presente invención. Ejemplos de entradas de control incluyen pero no están limitadas a adición de C02, macronutrientes tales como nitrógeno y fósforo, micronutrientes , barboteo, cosecha, adición del medio, volumen del reactor, geometría del reactor, configuración del reactor y/o bombeo.

De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, el control de un fotobiorreactor basado en modelo puede ser usado para la optimización del crecimiento y para maximizar los valores de todos los productos. De acuerdo con tales modalidades, el control basado en modelo puede ser usado para mejorar la velocidad de crecimiento, mejorar el rendimiento de aceite, minimizar los costos del nutriente, minimizar la utilización de energía y/o minimizar otros costos de operación. Modelos del organismo y/o el fotobiorreactor pueden ser usados para controlar el sistema a manera de retroalimentación . El sistema puede contener algas u otros organismos fotosintéticos , de acuerdo con modalidades de la presente invención.

Los controles del sistema pueden ser usados para optimizar la producción de biomasa de algas, contenido de lípidos y/o carbohidratos de acuerdo con modalidades de la presente invención. Modelos de organismo y el fotobiorreactor pueden ser usados para determinar cómo controlar el sistema de fotobiorreactor para maximizar los valores combinados de todos los productos que son cosechados en base a condiciones del reactor actuales, condiciones del clima actuales y/o costos del producto y co-producto actuales, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Además, diferentes reactores pueden ser controlados para obtener diferentes resultados.

Diagnósticos del sistema a base de modelo pueden también ser usados para determinar si parte o todo el sistema de fotobiorreactor está operando incorrectamente (esto es, algún tipo de mal funcionamiento) , de acuerdo con modalidades de la presente invención. De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, un modelo biológico, un modelo físico y/o un modelo empírico puede ser usado para controlar un fotobiorreactor .

El control a base de modelo puede ser usado para maximizar los valores netos que pueden ser ganados para algunos o todos los productos de un fotobiorreactor en base a valores estimativos actuales o futuros de precio del producto, precio de constituyentes actuales o futuros, condiciones del clima venideros y/u otros factores de acuerdo con modalidades de la presente invención. De acuerdo con tales modalidades, las predicciones de las condiciones del tiempo futuras y precios del producto y co-producto pueden ser usadas en conjunción con los modelos de sistema para determinar la operación óptima del fotobiorreactor para proveer un valor máximo de todos los productos. Esto podría incluir, por ejemplo, el control de las velocidades de cosecha, adición de medios, adición de inoculo, adición de nutrientes, adición de dióxido de carbono, velocidades de barboteo, temperatura, niveles de agua de referencia, presiones en el sistema, velocidades de bombeo y/u otros medios para mezclar el sistema.

De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, se pueden usar algoritmos de aprendizaje para calibrar los modelos del sistema de fotobiorreactor y/o controladores, en los cuales se puede emplear retroalimentación para adaptar o corregir el" modelo de sistema y/o controladores para mejorar el desempeño del sistema. Tales sistemas de retroalimentación pueden incluir varios formatos de control, tales como por ejemplo control adaptable referido el modelo, redes neurales, aprendizaje de refuerzo, observadores y/o factores de corrección.

Lo siguiente describe varias maneras en las cuales un sistema de fotobiorreactor puede ser controlado utilizando formas de control a base de modelo, aprendizaje adaptable y/o predicción, aprendiza ede refuerzo, de acuerdo con modalidades de la presente invención. 1. Control basado en modelo de un fotobxorreactor de algas.

De acuerdo con algunas modalidades de la presenten invención, se usan modelos estáticos y dinámicos para mejorar la productividad de biorreactores con énfasis sobre el crecimiento de microalgas en un fotobiorreactor ( "PBR" ) . Un modelo de crecimiento de algas captura la dinámica de crecimiento de algas al interior de un reactor cerrado, que es usado para compensar dinámicamente las condiciones cambiantes, de acuerdo con modalidades de la presente invención. En tanto que el modelo es independiente del estilo del biorreactor, los ejemplos específicos presentados en la presente son para un fotobiorreactor de panel plano, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Sin embargo, reactores tubulares alargados y de elevación de aire pueden también ser modelados al ajustar parámetros de modelo diferentes y utilizando otros modelos dinámicos simples, por ejemplo, primer orden y segundo orden, que coinciden con la física del diseño de biorreactor, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Modalidades de la presente invención permiten reemplazar detectores con modelos, maximizar el desempeño (utilización y producción), predicción de eventos futuros y compensación dinámicamente de antemano y adaptación a condiciones cambiantes .

Esta sección resume un modelo y su uso para el control de alimentación positiva ("FF") en conjunción · con un controlador de retroalimentación ("FB") de acuerdo con modalidades de la presente invención. Los tópicos para esta sección son: La creación y/o uso de un modelo de multi-dominio (por ejemplo, modelos basados en física, química y biológicos) , Control de FF/FB de un biorreactor Aplicaciones-crecimiento, líquidos, otros productos secundarios, reemplazo de detector Horarios optimizados Detección de fallas 1.1 Modelado de multi-dominio Varias modalidades de presente invención usan modelos para proveer control de FF y para sintetizar controladores de FB. La figura 5 ilustra varias técnicas para modelado de algas en un fotobiorreactor de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención. Como se ilustra en la figura 5, hay tres clasificaciones básicas de tipos básicos de modelos 505 que pueden ser usados para modelar microalgas. Los modelos físicos 510, modelos empíricos (por ejemplo, ajuste de datos) 515 y modelos basados biológicamente 520 son tres ejemplos de modelos que pueden ser usados con modalidades de la presente invención.

Los modelos físicos incluyen tanto mapas estáticos 525 (por ejemplo, ecuaciones algebraicas 530) , modelos dinámicos 535 (por ejemplo, ecuaciones de diferencia lineal y no lineal y ecuaciones diferenciales 540) y/o combinaciones de los mismos. Los modelos empíricos 515 incluyen tanto modelos estáticos 550 (por ejemplo, ajuste de curva, expresión algebraica y/o tablas de consulta que emplean entradas para generar la salida 555) como modelos dinámicos 560 (por ejemplo, mapeos lineales y no lineales que usan una o más entradas o salidas previas junto con la entrada actual 565) . En algunas modalidades, los modelos dinámicos 560 pueden usar uno o más elementos de memoria, mientras que algunos modelos estáticos 550 pueden ser implementados sin ningún valor almacenado. Algunos ejemplos incluyen pero no están limitados a redes neurales de alimentación positiva de derivación retardada (TD-FFNN) , redes neurales recurrentes (KNN) , y redes de estado de eco (ESN) 565. Los modelos biológicos 520 pueden incluir modelado de relaciones de entrada - salida en base al comportamiento biológico conocido (por ejemplo, una relación fotosintética conocida de acuerdo con la cual ocho fotones absorbidos producirán una molécula de oxígeno 570).

La figura 6 ilustra un modelo 600 que puede ser usado en uno o más componentes de la implementación de un sistema de control de acuerdo con varias modalidades de la presente invención. Este concepto de modelo ilustra que un modelo 620, que se ejecuta o es pre-ej ecutado en un dispositivo de cómputo, parcial o completamente, replica algunos de los comportamientos en la planta de PBR real 630. El modelo puede luego ser usado en componentes (por ejemplo, alimentación positiva y/o retroalimentación) de la implementación de un sistema de control para obtener algún objetivo, tal como control de gas para suministrar C02 o control de líquido para cosecha.

Tanto la planta física 630 como la planta modelo 620 reciben parámetros ambientales y operacionales 610 como entradas. En varias modalidades, el conjunto de entradas al modelo 620 y a la planta 630 pueden ser los mismos o diferentes. Los parámetros físicos, incluyendo condiciones ambientales de la planta 630 y las variables de estado correspondientes del modelo 620 pueden ser idénticas en algunas modalidades. La medición de estas variables de estado pueden ser un método para validar, configurar o calibrar el modelo. La planta 630 responde con salidas reales 640 (por ejemplo, velocidades de flujo del sistema tanto de líquidos como gases) . El modelo 620 puede usar entradas 610 para predecir la salida 650 de la planta 630.

Un modelo usado para control de FF debe modelar exactamente los requerimientos de las algas, tales como los nutrientes y cantidad de CO2. Para el control de retroalimentación usado en algunas modalidades de la presente invención, el requerimiento de C02 puede ser medido por medio de una medición de pH secundaria. La disponibilidad de C02 está estrechamente relacionada con el pH. El resto de esta sección resume un modelo físico - basado que puede ser usado para controlar la alimentación de C02 de acuerdo con modalidades de la presente invención.

La figura 7 muestra un modelo 700 del fotobiorreactor como un conjunto de tres subsistemas que interactúan de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención. Un modelo de PBR global 700, de acuerdo con modalidades de la presente invención, puede ser descrito como tres subsistemas principales, es decir, el subsistema de iluminación 720, subsistema de fotosíntesis 730 y el subsistema de química de agua 710. Las salidas de algunos subsistemas pueden ser entradas a otros, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Estas salidas y sus entradas asociadas son denotadas por etiquetas en paréntesis.

Todas las entradas al modelo, excepto la luz del sol, pueden ser ordenadas, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Esto hace el problema de control interesante, debido a que la luz del sol es la entrada que impulsa la fotosíntesis, todavía entra al sistema como una entrada exógena. De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, los objetivos principales del modelo son maximizar el crecimiento (y de aquí la absorción de C02) en la primera etapa y acumulación de lípido de almacenamiento en el segundo. El enfoque de esta sección estará en el modelo de crecimiento con una breve discusión de cómo el modelo de tensión se relaciona con el modelo de crecimiento.

El modelo de control para la fase de crecimiento incluye tratar de promover el crecimiento exponencial durante la luz del sol, lo que significa hacer el sistema inestable, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Sin embargo, el sistema todavía requiere nutrientes y debe permanecer dentro de un pH y temperatura seguros. Por consiguiente; este problema de control puede ser resuelto con el control predictivo de alimentación positiva que predice la cantidad de C02 requerida para maximizar la utilización del sol en combinación con un controlador de retroalimentación que mantiene las condiciones de operación seguras de acuerdo con modalidades de la presente invención. En algunas modalidades, la unidad de modelado puede producir un horario de sincronización para alimentación de carbono . 1.1.1 Subsistema de iluminación incidente El subsistema de iluminación incidente determina la cantidad de luz que llegará a las microalgas, que es función de la intensidad de la luz del sol que llega al reactor, posición del sol, cantidad de mezcla, densidad de cultivo y/o geometría de PBR, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Esta sección describe un modelo basado en la luz incidente. En tanto que se mezcla, la densidad de cultivo y geometría de PBR afectan la cantidad de luz recibida por las microalgas, estos factores serán específicos a un montaje de PBR particular. Para los reactores ejemplares considerados en la presente, estos parámetros son mantenidos constantes. Como resultado, serán agrupados en una constante de "utilización del sol" y una densidad crítica en el modelo de crecimiento, que es discutido en la sección 1.1.2.

Aproximadamente el 43% del pleno espectro de la luz es radiación fotosintéticamente activa (PAR) que es la cantidad de luz disponible para la fotosíntesis. Cuantitativamente, PAR es la intensidad de luz en el intervalo de 400 nm a 700 nm. Cuando sale el sol, el componente primario de PAR incidente es la luz directa, que hará contacto con el agua del baño a un cierto ángulo dependiendo de la posición del sol . Una porción de esta luz se reflejará del agua y algo entrará al baño de PBR. No toda la luz que entra al baño será absorbida y se pueden usar modelos simples para capturar información suficiente acerca de la luz en el reactor para proveer un modelo de crecimiento real .

La cantidad total de PAR disponible para la fotosíntesis es función tanto de la luz difusa como luz directa que entra al baño.

La cantidad de luz difusa que entra al baño es función de la posición del sol, las condiciones del tiempo (por ejemplo, cubierta de nubes, humedad, presión barométrica y temperatura) y objetos reflejantes de los alrededores (por ejemplo, edificios, estructuras, árboles y paisajes).

La siguiente derivación de luz del reactor está basada en la información en otro estudio. La cantidad de luz del sol directa que entra al agua del baño es función del ángulo de incidencia normal al agua del baño. A su vez, este ángulo es función de la fusión del sol, que depende del día del año, hora del día y ubicación (longitud y latitud) . A medida que la Tierra viaja alrededor del sol, la posición relativa del sol en el cielo cambia con las estaciones. Esto es capturado por la declinación del sol, que es: <5 = 23.54Hl 2,t— (284 +n) 365 Jj en donde l=n=365 es el día del año. La intensidad del sol es función del tiempo solar, en donde el tiempo solar es el tiempo local ajustado de tal manera que el sol es el más alto en el cielo al medio día solar. La conversión de tiempo local a tiempo solar es como sigue: 360 .

B = (n-l) 365 E = 0.000287 + 0.0072 cos(2s5) - 0.1225sen(2p ) -0.0558 COS(4,T5) - 0.1562sen(4,T#)) 1 : ? datante ahorro de luz del día 0 : n durante tiempo estándar A,=( , Lloc) + E _ O 15 t solar ~ lock + ^ En estas ecuaciones, E es una corrección en horas basada en el día del año (n) . Las variables Lst y Lioc son los valores de longitud estándar y reales en grados para la ubicación del PBR y la variable de bandera D en la ecuación 4 es igual a 1 cuando es el horario de verano y cero de otra manera. (Las longitudes estándar para los Estados Unidos de América son 75 ° para la zona de hora del Este, 90 ° para la zona de hora central, 105 ° para la zona de hora de las montañas y 120 ° para la zona de hora del Pacífico) .

El siguiente parámetro a calcular es el "ángulo de hora" que mide el número de grados que la Tierra ha viajado desde el medio día solar. Debido a que hay 365 ° de rotación en un día de 24 horas, la Tierra viaja 15 ° cada hora (de aquí la división por 15 en la ecuación 5 ) . El ángulo de horas (en radianes) es dado por El ángulo de incidencia ???a sobre una superficie horizontal, tal como el baño de PBR, a una latitud dada <pia es cos^ ) = cos(¾2t)cos(í5)cos(íy) +sen(¾)sen(<5) De la ley de Snell, el ángulo de transmisión al agua en la cual un fotobiorreactor está sumergido, es decir 9agua, es dado por n agua sen(0 agua ) / en donde naire= 1 nagua = 1.333 y eaire = einc de la ecuación 8. Esta es información suficiente para calcular 6agua. Para obtener la fracción de radiación de haz directa que es transmitida a través del agua, se usan dos variables más, es decir los componentes perpendiculares y paralelos de la radiación sin polarizar, que son dados por A partir de esto, la reflectancia es y la transmitancia (o fracción de la luz que entra al baño) es dada por r, + n ^baño ^ Si PARso1 es la cantidad de PAR del sol, entonces cantidad que entrará al baño de PBR es PARbaño = r|bañoPARsoi La cantidad real de PAR que las microalgas usarán para la fotosíntesis es también función de la mezcla y geometría de panel plano vertical (esto es, espesor y orientación del panel) de acuerdo con modalidades de la presente invención. Por consiguiente, la cantidad de luz incidente variable para la fotosíntesis de algas será PAR = fi ( PARbaño mezcla, geometría) Un modelo simplificado de la ecuación 14 es IpAR = I!PBR PARbaño en donde r\ pBR es la eficiéncia del PBR para una mezcla y geometría dadas. Actualmente, el término ????. es absorbido en la constante de utilización de luz KPAR en la siguiente sección. Por consiguiente, IPAR =PARbaño es usado para el modelo de crecimiento.

La PAR puede ser medida en unidades de umol luz/m2/s; sin embargo, es más conveniente convertir la PAR a unidades de mol luz/m2/h. La conveniencia viene del hecho de que 8 moles de luz deben producir 1 mol de 02 y que la velocidad de crecimiento es medida en biomasa producida por hora. Esto se hará evidente en la siguiente sección. La conversión entre las dos unidades de PAR es dada por 2 2 tpAR(mol/m /h) ~ 0.0036 IPAR (µ?a??/ /s) (16) Además de determinar la cantidad de luz de las microalgas experimentan, el subsistema de iluminación también determina la densidad de cultivo a la cual el crecimiento exponencial se convierte en crecimiento lineal, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Esta densidad crítica, etiquetada mdensa, es función de la densidad de cultivo, mezcla y geometría del PBR. Los detalles de este parámetro y su significado desde una perspectiva de modelado son discutidos en la siguiente sección.

La fotoinhibición es un fenómeno que ocurre cuando las microalgas son expuestas a una cantidad en exceso de luz . La mezcla es un método para minimizar los efectos de fotoinhibición y a su vez, utiliza más de la luz del sol disponible al interior de un PBR. La velocidad a la cual la mezcla afecta la fotoinhibición es función de intensidad del sol sobre la tierra, densidad celular y velocidad de crecimiento de microalgas, de acuerdo con modalidades de la presente invención. 1.1.2 Subsistema de Fotosíntesis El subsistema de fotosíntesis modela la dinámica de crecimiento de las microalgas ya que utiliza fotones del sol, C02 y nutrientes para producir 02 y más microalgas, de acuerdo con modalidades de la presente invención. La velocidad a la cual las microalgas crecen depende de su habilidad para utilizar la luz incidente y de la disponibilidad de nutrientes. Suponiendo que hay suficiente nutriente disponible, el crecimiento de microalgas es principalmente una función de la luz de entrada. Donde hay ausencia de ¦ luz, las microalgas respiran (por ejemplo, utilizan 02 y almacenan carbono como fuente de energía) , lo que libera C02 y da como resultado pérdida de biomasa. En presencia de luz, las microalgas tanto desprenden 02 como asimilan carbono y respiran 02 a medida que consumen el carbono almacenado; sin embargo, el crecimiento de la asimilación de carbono frecuentemente dominará el proceso metabólico. En algunas modalidades, la enzima Rubisco puede utilizar tanto C02 como 02 como sustratos al interior de las microalgas.

Cuando el cultivo es escaso, hay un número en exceso de fotones de luz que no son utilizados. Durante esta etapa, las microalgas crecerán exponencialmente, puesto que la masa de algas producidas no será limitada por los fotones . En algún punto, la densidad de algas se volverá suficientemente mayor que toda la luz incidente que será utilizada. A densidades mayores que esta, la velocidad de crecimiento de microalgas se volverá lineal. A medida que la densidad continúa creciendo, una fracción más pequeña de las microalgas serán aptas de recibir la luz requerida para la fotosíntesis y respiración será la actividad metabólica dominante. A medida que esto sucede, el crecimiento de microalgas total en el PBR se detendrá y eventualmente comenzará a decaer. En este modelo, este aspecto puede ser capturado al saturar la densidad en el término de crecimiento. Cuando la densidad llega por encima de una densidad crítica, denominada máensai la cantidad de crecimiento resultante de la fotosíntesis se vuelve lineal mientras que la pérdida de densidad debido a la respiración sigue siendo exponencial. Estos efectos son descritos por la siguiente ecuación diferencial no lineal: maigas = Pniaiga* - Rmalgas -uD en donde P = KPñRIpAR m algas = min(juaIgas/ mdensa) (18) densa Í2 {maigas , mezcla, geometría) La variable de estado malgas es la cantidad de microalgas al interior del he PBR (en unidades de g/L) y su derivada, es decir (en unidades g/L/h) , es la velocidad de crecimiento de las microalgas al interior del PBR. El parámetro de productividad P (en unidades de 1/h) es la velocidad de crecimiento específica a una intensidad del sol dada. El término KPAR (en unidades de m2/mol luz) es la constante deutilización del sol que convierte la luz incidente, es decir IPAR, a la velocidad de crecimiento de microalgas. La variable R (en unidades de 1/h) es la velocidad de pérdida de biomasa provocada por la respiración en la oscuridad, uD es la velocidad de dilución del cultivo de microalgas del reemplazo del medio, y VPBR(D es el volumen del reactor. El último término es usado en casos en donde el reactor está funcionando en un modo continuo (esto es, cuando las microalgas son cosechadas continuamente y reemplazadas con medio nuevo) , de acuerdo con modalidades de la presente invención.

A medida que las microalgas crecen, consumen carbono, que obtienen de C02 y otros nutrientes de sus alrededores y liberan O2 - En general, la biomasa de microalgas consiste de 50% de carbono en peso seco. Un mol de C02 tiene una masa de 44 gramos y 12 de estos gramos proceden del carbono. En base en estas premisas, la expresión de que 1 gramo de microalgas puede fijar 1.83 gramos de C02 puede ser derivada como sigue Mgco mol Q,5gc _Hgco % Seo, \2gc l mol galgas 6galgas gaigas (19) Una ecuación simplificada por la fotosíntesis es dada por 12H20 + 6C02 + luz -> C6H1206 + 602 + 6H20 (20) Esta ecuación establece que por cada · gramo de C02 consumido, hay un gramo de 02 producido. Sin embargo, este no es el caso debido a que las moléculas de 02 proceden del agua dividida. Por consiguiente, no hay una correspondencia de uno a uno de moléculas de 02 producidas a moléculas de C02 fijas. La energía en exceso que no es usada para fijar C02 es usada para otros procesos metabólicos (por ejemplo, fijación de nutrientes del medio de los alrededores) . Esto es frecuentemente reflejado en la literatura por el hecho de que toma ocho fotones de luz para producir una molécula de 02, pero, toma de ochó a dieciséis fotones de luz asimilar una molécula de C02.

Suponiendo que 10 fotones de luz son requeridos para fijar una molécula de C02, la cantidad de 02 producida será 2g0i / mol02 %mol0i llgct¾ _ 16g¾ ^ 4 gcc¾ / molco 1 molco 6gal 15galeas Salgas (21) En base a estas suposiciones, la velocidad de consumo de C02 y producción de 02 puede ser expresada en términos de la velocidad de crecimiento. En particular, las velocidades de producción de masa y consumo de C02 y 02, respectivamente, son mC02(gIL) - 1.83 ma gas (22) En general, las. relaciones pueden ser expresadas como mco2 = Kco ma Sas (24) mc02 = K0 ma gas (25) en donde KC02 y K02 son la cantidad de gas consumido/producido por masa de crecimiento de microalgas y puede estar en Unidades diferente a gramos de gas or gramos de microalgas. Un ejemplo de esto es resumido a continuación en la sección del controlador, en la cual la cantidad de C02 es medida en litros estándar por minuto (SLPM) . En donde VPBR(U es el volumen del PBR en litros y suponiendo que hay 1.808 gCOi por litro estándar (SL) , entonces Kco puede ser expresado como Para algunos fotobiorreactores de acuerdo con modalidades de la presente invención, las dimensiones del panel son: 11 pulgadas (h„ = 0.2794 m) de alto, 1.5 pulgadas (vm -0.0381 m) de espesor, y 50 pies (Jm = 15.24 m) de largo. Puesto que hay dos paneles para cada reactor, un solo reactor está conteniendo VPBR(L) = 324.4658 litros de medios. Esto significa que la velocidad de consumo de C02 es mco2(SLPM) .

Las unidades y descripción para parámetros de sistema para el modeloj de crecimiento son dados en la Tabla 1.

Tabla 1. Lista de Parámetros de Modelo de Crecimiento En general, la velocidad de crecimiento puede ser función de los fotones de luz disponibles, nutrientes disponibles, C02 disuelto, 02 disuelto, temperatura y receta de medio (por ejemplo, pH del medio) . Todos estos pueden tanto ser incluidos en los parámetros de modelo considerados en la presente como ser modelados como términos separados, de acuerdo con modalidades de la presente invención. 1.1.3 Subsistema de Química de Agua El subsistema de química del agua modela tanto los gases disueltos como nutrientes disponibles para las microalgas en el medio, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Los gases disueltos son función tanto de los gases que son alimentados desde una fuente externa como los gases internos que son consumidos y generados por . las microalgas . La fuente externa puede proveer una velocidad de flujo constante de gas, un patrón de encendido y apagado de flujo constante o una velocidad de flujo continuamente variable y una mezcla variable de diferentes gases, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

Una razón por el uso del barboteo es regular las concentraciones de 02 disuelto y C02 disuelto a través de la transferencia de masa. En general, las velocidades de transferencia de gas pueden ser modeladas localmente como un sistema dinámico de primer orden. Debido a la naturaleza distribuida del sistema, el modelo puede emplear muchos sistemas de primer orden en cascada, que es con los modelos de proceso. Este fenómeno puede ser capturado esencialmente al usar un modelo de primer orden más tiempo muerto, que es el método descrito a continuación. Cuando el medio en el PBR está en equilibrio con aire, hay aproximadamente 7 mg/ml de 02 disuelto en el medio, que es mantenido por medio de barboteo cuando no hay crecimiento. Durante períodos de alto crecimiento, el 02 disuelto se acumulará en el sistema y es inevitablemente purgado en la noche. Esto es descrito por el siguiente modelo dinámico. moo( = niDO gas{t_G. ??)_mD0)+¿¾(,) En donde, ioteo es la velocidad de flujo de gas al PBR, xD0 es el tiempo de retardo para la transferencia de masa de DO entre el medio y las burbujas de barboteo, -¾>o,gas es el nivel de DO al cual el medio se equilibrará y mo2 es la velocidad de oxígeno producido por medio de la fotosíntesis. Cuando el barboteo es apagado (esto es, wbarboteo = 0) , entonces DO se acumulará en el sistema a la velocidad que es producido por la fotosíntesis. Una vez que el barboteo es encendido otra vez, los niveles de DO se equilibrarán otra vez a -Tfoo,gas con un tiempo de retardo de iD0/wbarbot:eo. La corriente de gas de entrada es una corriente de aire más corriente de gas C02 para la cual la cantidad de C02 agregado varía. Esta variación puede cambiar la válvula de equilibrio n¾o,gas- Hay un retardo de cuando la concentración de C02 cambia y cuando la nueva mezcla de gases llega al medio, que es capturada por el Xd,gas de retardo. Para el modelo empleado por modalidades de la presente invención, se puede suponer que J¾o,gas = V mg/ml independientemente de la _ concentración de C02.

Se puede usar un método similar para modelar el C02 disuelto de acuerdo con modalidades de la presente invención. Esto es dado por mDIC(t) = -Ssfetffi. (mDIC gas(t -rrf>gBI) -mD¡c) +mCo2 (t) TD1C En donde u¾ic,gas es la concentración de gas C02 requerida para un pH específico. A medida que el C02 es removido del medio por medio de la fotosíntesis (esto es, mc<¾ , el valor de n¾ic,gas será incrementado para ayudar a reemplazar el C02 consumido. Por consiguiente, este valor está siempre cambiando durante el crecimiento activo para mantener un pH constante. Debido a la naturaleza distribuida del sistema, hay un retardo de Xd,gas entre cuando la concentración ' de C02 ordenada cambia y cuando el C02 llega al medio.

A medida que el C02 se disuelve en el medio, se descompone en diferentes especies, es decir ácido carbónico, bicarbonato y carbonato. La adición de C02 disuelto disminuye el pH en el medio y la concentración de cada una de las especies de carbono a su vez depende del pH. Debido a que toma pocos segundos para que carbono se disuelva y solamente una fracción del C02 de entrada se disuelve antes de salir por el orificio de ventilación, hay algunas dinámicas asociadas con el pH en el medio, de acuerdo con modalidades de la presente invención. De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, tal dinámica puede ser tomada en cuenta por la dinámica de primer orden (función de transferencia) pH(t) =—{KpHmDIC (i) - pH(t)) V Aquí, t?? es el tiempo de retardo asociado con el asentamiento de DIC a las especies apropiadas y KpH es el factor de conversión de DIC a unidades de pH, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Por consiguiente, el objetivo de control es alimentar C02 al sitio de la actividad fotosintética a la velocidad que es consumido, que es la base del controlador predictivo de FF, de acuerdo con modalidades de la presente invención. El modelo de pH fue linealizado alrededor del pH del medio cuando no había C02 alimentado, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

El C02 no es el único factor que afecta el pH. otros han encontrado que el pH es también afectado por la precipitación de carbonato de calcio en el medio y la asimilación de nitrógeno, afluencia en exceso de cationes, flujo en exceso de aniones y asimilación orgánica y excreción por las microalgas. Sin embargo, la principal variable controlable y mensurable es la entrada de C02 que tiene el mayor efecto significativo sobre el pH. Esta característica crea algunos retos que involucran el control separado de C02 y el pH.

La temperatura, presión, velocidad de flujo del gas, tamaño de burbuja, bombeo, receta del medio y geometría del PBR (por ejemplo, espesor y altura de panel)1 pueden también afectar la cantidad de gases disueltos y el pH. En una modalidad, estos términos son agrupaos en parámetros de eficiencia, pero pueden también ser modelados como componentes separados . 1.2 Metodologías de Control de FF/FB 1.2.1 Metodología de Control de FF/FB # 1 La figura 8 es un diagrama de bloques 800 que ilustra el uso de un controlador de alimentación positiva 810 más un controlador de retroalimentación para regular el pH vía adición ¦ de CO2 al fotobiorreactor 850 de acuerdo con una ó más modalidades de la presente invención. En las modalidades ilustradas en la figura 8, el controlador de alimentación positiva 810 lee en la PAR y OD/masa seca de los detectores. El controlador de FF 810 calcula un C02 comandado de alimentación positiva. Este comando de FF es agregado en el sumador 840 al comando de retroalimentación del controlador de retroalimentación 830 y enviado al PBR 850. El pH medido del PBR 850 es retroalimeñtado y comparado en el sumador 820 con el punto de ajuste de pH 820. El error entre el pH deseado y el pH real es enviado al controlador de retroalimentación 830. De acuerdo con varias modalidades, el controlador de retroalimentación 830 es un compensador delantero, compensador delantero/retardo, un controlador proporcional (P) , un controlador proporcional e integral (PI), un controlador proporcional, integral y diferencial (PID) , u otro tipo de controlador .

La figura 9 es diagrama de flujo 900 que muestra un conjunto ejemplar de operaciones para usar un controlador de alimentación positiva más un controlador de retroalimentación para regular el pH vía la adición de C02 a un fotobiorreactor de acuerdo con varias modalidades de la presente invención. Como se ilustra en las modalidades mostradas en la figura 9, el diagrama de flujo 900 puede ser dividido en 6 etapas con diferentes operaciones. La Etapa 1 incluye una operación de lectura 910 para leer las señales de PAR y OD/masa seca. La Etapa 2 incluye la operación de implementación .920 para implementar las ecuaciones diferenciales del modelo de crecimiento. Estas ecuaciones pueden ser ya sea ecuaciones diferenciales de bucle abierto o corregidas por el observador. La Etapa 3 incluye la operación de cálculo 930 para calcular la velocidad de flujo comandado de C02 de FF. Utilizando la velocidad de flujo, la etapa 4 utiliza la operación de generación de control 940 para calcular la velocidad de flujo de C02 comandada de retroalimentación. La Etapa 5 utiliza la operación de adición 950 para agregar las dos velocidades de flujo de C02 comandadas conjuntamente. La Etapa 6 utiliza la operación de comunicación 960 para enviar la velocidad de flujo de C02 comandada total a los accionadores . En algunas modalidades, una vez que la operación de comunicación 960 está completa, el método regresa a la operación de lectura 910 en la Etapa 1.

En algunas modalidades, un observador está configurado para detectar una condición detectada de una o más condiciones ambientales con el paso del tiempo y generar una señal de observador que indica la condición detectada. Una unidad de corrección está configurada para recibir la señal del observador. En algunas modalidades, la unidad de corrección actualiza el modelo de crecimiento de algas en base a la señal del observador.

La figura 10 ilustra un sistema 1000 para controlar el fotobiorreactor 1050 con el controlador de alimentación positiva 1010 y el controlador de retroalimentación 1030 utilizando un modelo corregido por el observador de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención. El objetivo del controlador ilustrado en las modalidades mostradas en la figura 10 es mantener un pH especificado al alimentar C02 a medida que las algas lo consumen por medio de fotosíntesis. El controlador de alimentación positiva 1010 toma mediciones externas, es decir, PAR y OD/masa seca medida y calcula la señal de control de C02 de alimentación positiva uFF0i . Una medición del pH puede ser tomada o estimada a partir del PBR 1050 (por ejemplo, utilizando uno o más detectores) y comparada con el pH deseado en el sumador 1020. En base a la señal de error generada del sumador 1020, el controlador de retroalimentación 1030 puede generar una corrección de retroalimentación, es decir , que puede ser agregado utilizando el sumador 1040 a la corrección de alimentación positiva, es decir uF0Fi, para producir la velocidad de flu o de C02 comandada, es decir uF0Fi , que es enviada al accionador de C02 en el PBR 1050. 1.2.2 Control Basado en el Observador Los observadores son usados para estimar los estados internos del sistema de fotobiorreactor , de acuerdo con modalidades de la presente invención. Este valor estimativo de estado puede ser usado para la implementación del controlador de retroalimentación de estado; sin embargo, el valor estimativo de estado puede también ser usado para hacer el control de alimentación positiva predictivo, de acuerdo con modalidades de la presente invención. La representación de estado-espacio de un modelo es : x = Ax+Bu y = Cx+Du (29) Un valor estimativo de la variable de estado x es creado al crear explícitamente el modelo en la ecuación (29) .

Esta variable de estado estimada es marcada x , y la salida estimada que produce es y . Las ecuaciones de estado-espacio para el estimador de estado son: x = Ax+Bu y = Cx+Du (30) La entrada real al sistema, u, es usada para producir estos valores estimativos, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

Con el fin de rastrear el estado x , la señal de error entre la salida estimada y la salida y medida (real) es usada para corregir el valor estimativo de estado x . Con esta retroalimentación, el modelo de bucle cerrado de x es x = Ax + Bu + L(y - y) = Ax + Bu + L[(Cx + D ) - (Cx + D )} = Ax + Bu + LC(x - x) Enseguida, la señal de error entre el estado estimado y el estado real es definida como e = x—x e = x - x ( 32 ) Con la ayuda de las ecuaciones (29) y (31), la ecuación (32) se convierte en é = x - x = [Ax + Bu + LC(x - x)] - [Ax + Bu] = (A + LC)e ( 33 ) Al colocar los eigenvalores de A + LC apropiadamente en el medio plano izquierdo abierto, puede ser garantizado que este error será estable asintomáticamente de manera global (por ejemplo, x rastreará o seguirá a x ) . Si este observador fuera usado para un controlador de retroalimentación de estado, entonces x debe seguir x aproximadamente 5 a 10 veces más rápido que la dinámica de planta. El tener el mismo ancho de banda del observador sería benéfico para el controlador de alimentación positiva, de acuerdo con modalidades de la presente invención. 1.2.3 Control de Alimentación positiva Basado en el Observador El modelo de crecimiento de bucle abierto de la Sección 1.1.2 puede ser usado para modelar la velocidad de crecimiento y de aquí la velocidad de consumo de C02, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Si el modelo de bucle abierto es exacto, entonces el modelo de FF predice perfectamente la cantidad correcta de C02 consumido de acuerdo con modalidades de la presente invención. Sin embargo, si hay aún el desajuste más ligero entre el modelo y el sistema físico, entonces la salida modelada inevitablemente divergirá de la salida real. Esto puede suceder en donde se usan modelos simples (por ejemplo, modelos de primer orden) para modelar sistemas muy complejos.

Para tratar con esto, un observador puede ser agregado al modelo de crecimiento que corregirá diferencias de modelo y ayudará a dar seguimiento a' la velocidad de crecimiento, de acuerdo con modalidades de la presente invención. La derivación de un observador para un sistema invariante en el tiempo lineal fue derivada en la sección previa junto con una prueba de convergencia global, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Para el modelo de crecimiento no lineal presentado en la Sección 1.1.2, la misma química puede ser aplicada exitosamente; sin embargo, las afirmaciones de convergencia global pueden ya no retenerse. Sin embargo, el sistema se puede hacer estable mediante una elección apropiada de la ganancia del observador L.

La figura 11 es un diagrama de bloques 1100 que muestra un ejemplo de un modelo de crecimiento corregido por observador que puede ser usado como un controlador de pH de alimentación positiva de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención. Además del observador,' también se puede usar un controlador de C02 de FF, como se muestra en la figura 11, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Como con el observador derivado en la sección previa, la velocidad de crecimiento estimada y variables de masa seca son denotadas or wsombreros" .

La ecuación diferencial que describe la observada es maigos = KPARIPAR +L(yDM—yDM) ? _ ? )?? ~ m"lgas Esto es calculado al multiplicar KPAR 1125 por la entrada IPAR del subsistema de modelo de iluminación en 1130. La salida de 115 es saturada en 1120 para formar - El parámetro de productividad P = KPAR/PAR Galgas eS formado al multiplicar (por ejemplo, utilizando el multiplicador 1135) las salidas de 1120 y 1130. El término Rffialgas es formado en el bloque 1145, que es luego restado de P utilizando el sumador 1140. La salida del sumador 1140 es retroalimentada al sumador 1110. En la trayectoria de corrección del observador, la masa seca medida yDM es restada 1150 de la masa seca estimada DU . Este error es multiplicado 1150 por la ganancia del observador L y es retroalimentada a 1110. Las salidas de 1155 y 1140 son agregadas y una velocidad de cosecha/dilución es restada 1110 para formar el valor estimativo de la velocidad de velocidad de crecimiento de masa seca. Esto es integrado 1115 para formar el valor estimativo de la masa seca ?a? (o DM ) .

La parte del observador del controlador en la figura 11 está contenida por encima de la línea discontinua y el controlador de FF está contenido debajo de la línea discontinua. Para los parámetros de control de FF, KCOi 1160 es escogido de tal manera que modela la cantidad C02 consumido en las unidades apropiadas. Para propósitos de control, esto estará en general en unidades de SLPM. La señal de velocidad de crecimiento puede ser muy ruidosa. Para tomar en cuenta esto, se puede usar el módulo de procesamiento de señales 1165 (por ejemplo, filtración de paso de bajos o promediación móvil) , de acuerdo con modalidades de la presente invención. Luego, un parámetro de eficiencia, es decir ?? 1170 puede ser ajustado a partir de los datos. Esta eficiencia es la proporción de C02 consumido al C02 introducido. Esta eficiencia divide el C02 consumido para llegar a la cantidad de C02 de entrada requerido para la velocidad de crecimiento actual, es decir - mcen£°d . También, hay una cantidad de C02 de entrada para mantener el pH medio equilibrado, que es representado por el parámetro U¿"Q'° .

La adición w *° y componen la señal de control de C02 de FF FF uco^ 1175, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

El término yDM representa la masa seca medida del detector de turbidez que es usada para formar la corrección del observador. En tanto que este es un ejemplo de una corrección que puede ser implementada, en base a la revelación provista en la presente, aquel de habilidad ordinaria en el arte apreciará que otras mediciones pueden ser usadas para corregir el modelo, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Por ejemplo, se puede usa una lectura de pH para corregir el modelo. Otras mediciones menos caras pueden ser usadas para controlar el modelo, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

Un observador que se actualiza continuamente (en el cual el observador se está actualizando siempre) es descrito anteriormente de acuerdo con modalidades de la presente invención. En lugar de un observador que se actualiza continuamente, un operador podría tomar una medición periódicamente (por ejemplo, una vez al día) que ya sea da una corrección al modelo o restablece el integrador al valor correcto, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Ya sea en un caso u otro, el modelo puede funcionar como bucle abierto hasta que otra corrección es aplicada, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

Suponiendo que rñalgas < mdens0 de tal manera que rhalgas = rhaigas , entonces una representación de estado-espacio variable en el tiempo no lineal ( "NLTV" ) del sistema con dos entradas, una salida, y un estado puede ser dada por: = Ag (IPAR) Walgas + BgUg 5>DM = Cglha]g„ + DgUg en donde: g \ PAR PAR PAR Bg = [0 -1] D' ° ^ (36) PAR Aquí, el subíndice "g" es usado para denotar el modelo de crecimiento. Ag es variable en el tiempo y no lineal, de tal manera que no se garantiza matemáticamente que el observador converja globalmente, de acuerdo con modalidades de la presente invención. No obstante, las mismas técnicas del observador invariable en el tiempo lineal ("LTI") pueden ser aplicadas a la ecuación 36 para diseñar la ganancia L. Ag y L son escalares y la expresión Ag + LCg = Ag + L puede ser diseñada para satisfacer Ag + L < 0 para una clase de Ag esperada. La siguiente elección se puede hacer de acuerdo con modalidades de la presente invención: L < - 5*max{ Ag.} (37) La Ag máxima ocurrirá cuando el sol está en su pico por el día (por ejemplo, cuando JPAR está en su valor máximo) . De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, el intervalo que Ag cubre será demasiado grande y tendrá que haber diferentes parámetros L para diferentes intervalos de intensidades de luz. La Ecuación 37 podría también ser usada para los casos cuando ffialgas=mj ; sin embargo, esto puede dar como resultado un observador demasiado agresivo, de acuerdo con modalidades de la presente invención. 1.2.4 Control de FF/FB -Implementación Adicional La figura 12 es un diagrama de bloques 1200 que ilustra un ejemplo de una implementación de un controlador para controlar un cultivo de algas utilizando control de alimentación positiva y retroalimentación de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención. Las modalidades ilustradas en la figura 12 incluyen un conjunto de sub-modelos (1220, 1225, 1230, 1240) que usan parámetros ambientales y de operación 1215 para proveer una predicción de alimentación positiva del CO2 requerido, de acuerdo con modalidades de la presente invención. La salida del modelo de mezcla de gas 1240 es dirigida al controlador de combinación 1255 en donde la señal es combinada con la señal de retroalimentación del controlador de retroalimentación 1250 para alimentar la cantidad apropiada de C02 al cultivo de algas 1260. El controlador de retroalimentación 1250, utilizando entradas de retroalimentacion del H 1245, y controlador de combinación 1255 funciona de acuerdo con la lógica descrita en la figura 13.

En las modalidades ilustradas en la figura 12, la entrada ambiental primaria al sistema son los datos de PAR solar, que son filtrados mediante un filtro de paso de bajos 1210 antes de ser provistos a los sub-modelos 1220 y 1225. El modelo de eficiencia de uso solar 1220 puede trabajar como sigue. r\pE es la salida primaria del modelo de eficiencia de uso solar y representa la eficiencia fotosintética, expresada como gramos de biomasa por mol de fotones incidentes sobre una superficie horizontal. En el límite teórico de fotosíntesis perfectamente eficiente, ??? puede ser calculado a partir del requerimiento cuántico (fotones requeridos para fijar un carbono en la ecuación de fotosíntesis básica) y contenido de energía: C02 + H20 + 8 fotones -> CH20 +' 02 \mol CH.A,0 x ECH?-,_0? 1 = _R__ biomasa Smol fotones 1 Ebiomasa mol fotones \mol CH.,—0 482.5kJ g biomasa g biomasa x- = 2.2— Smol fotones mol CH20 26.9AJ mol fotones Como es usado en la presente, el valor real (debajo del teórico) toma en cuenta muchas eficiencias, en las que se incluyen pero no limitadas a la transmisión de fotones para llegar al cultivo de algas, eficiencia de captura de fotones por las algas, eficiencia de uso de energía de las algas. De acuerdo con varias modalidades, las entradas primarias 1217 al modelo pueden incluir uno o más de densidad de cultivo de algas, temperatura de cultivo de algas, especie de algas, y/o parámetros del reactor tales como geometría y espaciamiento de sacos . En una implementación de algunas modalidades de la presente invención, este modelo está basado empíricamente en los resultados de datos de cultivo.

El modelo de pH 1225 trabaja como sigue en algunas modalidades de la presente invención. C02 desplazado es la salida primaria del modelo de pH, y representa la cantidad de C02 que debe ser agregado al medio para obtener el pH deseado sin crecimiento de algas. El pH de equilibrio del agua para el crecimiento de algas será función de las entradas 1215 de los parámetros de agua y medios que pueden incluir alcalinidad, pH de equilibrio, el punto de ajuste del pH, y/u otras mediciones de química de agua. Por ejemplo, el agua con una alta concentración de bicarbonato tenderá a ser de pH regulado, de tal manera que se requiere más C02 para disminuir el pH a la misma cantidad como agua con una concentración más baja de bicarbonato. La figura 18, descrita en más detalle posteriormente en la presente, ilustra este punto para dos fuentes de medios. La curva superior ("agua producida") tiene una alta concentración de bicarbonato en relación con la curva inferior ("agua de la llave").

En una implementación de acuerdo con modalidades de la presente invención, este modelo puede estar basado experimentalmente en resultados de datos. El modelo de crecimiento 1230 produce la salida mco2 con la siguiente ecuación en donde mco2 = uso instantáneo de C02 para fotosíntesis (g/s) IPAR = proporción de fotones incidentes sobre el sistema (fjmol/m2/s) , que, cuando son multiplicados por A, área horizontal (m ) , y dividido por .10 , es convertido a mol/s. IPAR es procesado de JPAR vía un filtro de paso de bajos. El área es definida como el área horizontal de captura de fotones. ??? = eficiencia fotosintética, la proporción de biomasa de algas neta acumulada a fotones incidentes (g/mol), explicada anteriormente. R = proporción de pérdida de biomasa en la noche a acumulación de biomasa en el día. Este término es incluido debido a que la eficiencia fotosintética ha sido calculada principalmente basada en la acumulación neta de biomasa, pero el C02 es administrado durante el día (para un esquema de barboteo de día solamente) . Así, el valor equivalente del día es encontrado por 1 - R.

Por ejemplo, si el crecimiento de día es de 1 g, y la pérdida subsecuente en la noche es de 0.3 , entonces la velocidad de crecimiento neta seria 0.7, y R seria 0.3/1=0.3. El valor de R es 0.3 en promedio de lotes de algas cultivadas experimentalmente en un cierto periodo de tiempo. Caigas = porción de algas que es de carbono, en masa, que puede ser tomada para ser 0.50. CC(¾ = porción de C02 que es carbono, en masa = 0.273, en base a los pesos atómicos de carbono y oxígeno (12 y 16, respectivamente) : Mr 12 = 0.273 MCQi (12+ 2x 16) C02desplazamiento = la cantidad de CO2 que debe ser agregada al medio para obtener el pH deseado sin crecimiento de algas, explicado anteriormente.

El sub-modelo de cultivo puede emitir ya sea mco2 , como se describe en la ecuación como se afirma anteriormente o ma {ga¡ , la velocidad instantánea de incremento de biomasa de algas (g/s) : 106 l-R Por consiguiente, meo, puede también ser expresado como desplazamiento El modelo de mezcla de gas 1240 produce la salida de % de C02 con la siguiente ecuación, en donde las entradas para la ecuación son provistas por las entradas de administración de gas 1235: Para un esquema de alimentación de gas que es intermitente en lugar de continuo, el C02 será alimentado en ventanas de tiempo más cortas como se muestra en la figura 18 y por consiguiente, concentraciones más altas. En donde: %C02 = porción del flujo total, en masa, que es C02 (representado como valor real, no por ciento) pCOi = densidad de C02 a STP (= 1.97 g/1) T = tiempo total entre el inicio de dos eventos de barboteo consecutivos (segundos) como se ilustra en la figura 1.

At = duración de tiempo de un evento de barboteo (segundos) como se ilustra en la figura 19.

Nótese que la proporción At/T es el ciclo de trabajo (D) , y su valor tendrá un límite más bajo impulsado por los requerimientos de mezcla (por ejemplo, circulación de cultivo, remoción de 02 disuelto) . El valor de T puede ser ajustado como un parámetro y es impulsado extensamente por el intervalo de pH deseado (y también por los requerimientos de mezcla) .

QT = flujo de gas deseado total (SLPM) .

Un parámetro adicional que será implementado en este modelo es N, el número de intercambios de gas del espacio por encima del cultivo de algas en el saco propuesto por cada evento de barboteo.

La figura 13 es un diagrama de flujo 1300 que muestra un ejemplo de un conjunto de operación para la implementación de un controlador para controlar un cultivo de algas utilizando control de alimentación positiva y retroalimentación de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención. Esta implementación de un controlador utilizando control de alimentación positiva combinado con retroalimentación, que está de acuerdo con algunas modalidades, puede ser implementado en dos fases. En algunos casos, las dos fases serán una porción fuera de línea y una porción en línea.

La porción efectuada fuera de línea consiste de un modelo de pH 1310 y 1315, que corresponde a 1225 y el modelo de eficiencia de uso solar 1320, que corresponde a 1220. Las salidas de estos sub-modelos proveen parámetros de calibración, que son introducidos en la etapa de introducción de parámetros de calibración 1325. La porción en tiempo real recibe estos parámetros de calibración una vez en la incepción del programa y recibe datos ambientales actualizados 1330 continuamente vía el bucle que regresa a esta etapa 1330 de 1365. Cada dato ambiental actualizado en el tiempo es recibido (1330) , en la siguiente etapa 1335 estas entradas son usadas por el modelo de crecimiento para calcular el C02 requerido, que corresponde a 1230. En la siguiente etapa 1340, el modelo de mezcla de gas utiliza el CO2 requerido para calcular el % de CO2, que corresponde a 1240.

En las etapas 1345 y 1350, la hora del día es verificada contra los límites de tiempo de inicio y final para determinar si el barboteo será comandado para estar apagado en el estado 1355 (usualmente durante la noche) o encendído/apagado controlado (usualmente durante el día) . Si el tiempo de reloj del sistema está entre los límites de tiempo, el barboteo es encendido en el estado 1360, en donde los flujos de C02 y aire son comandados de acuerdo con el % de C02 suministrado por los sub-modelos de alimentación positiva (1330, 1335 y 1340) . Luego, el sistema entra a un bucle de retroalimentación, al verificar el valor de pH detectado contra un límite inferior y un ajuste de tiempo mínimo en 1365. Si las condiciones no se cumplen, el sistema efectúa un bucle de regreso para recibir parámetros ambientales actualizados en la etapa 1330. Si las condiciones se cumplen, el sistema avanza a un estado de apagado de barboteo 1370 en donde el barboteo es comandado a apagado y verifica el valor de pH detectado contra un límite superior y dos ajustes de tiempo adicionales en la etapa 1375. Si las condiciones en la etapa 1375 no se cumplen, el sistema efectúa un bucle de regreso al estado 1370 hasta que se cumplen las condiciones. Si las condiciones en la etapa 1375 se cumplen, el sistema ,regresa al barboteo en la etapa 1360.

La figura 14 ilustra un diagrama de bloques 1400 que muestra una implementación ejemplar de un controlador que utiliza control de alimentación positiva combinado con retroalimentación de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención. Esta es una implementación generalizada de un controlador que utiliza control de alimentación positiva combinado con retroalimentación, muy similar a la implementación descrita en la figura 12, excepto los detalles de la etapa de mapeo de PAR a % de C02 no son detallados por sub-modelos, sino que en lugar de esto sucede vía una ecuación estática configurable .

La descripción para la figura 14 es comparable con aquella de la figura 12 para los componentes que están en común: el filtro de paso de bajos 1410 se comporta similarmente ¦ a 1210, el controlador de retroalimentación 1440 que recibe entradas de retroalimentación de pH 1430 se comporta similarmente a 1250 que recibe entradas 1245, el controlador de combinación 1450 se comporta similarmente a 1255, el cultivo de algas 1460 se comporta similarmente a 1260. El mapa de alimentación de PAR a % de C02 1420 consiste de una ecuación fija, determinada experimentalmente, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Para una implementación exitosa particular de tal mapa, la ecuación usada fue % de C02 = 0.0083 x IPAR + 10, en donde IPAR está en unidades de umol/m2/s y representa un promedio de 15 minutos de JPAR.

La figura 15 es un diagrama de flujo 1500 que ilustra un ejemplo de un conjunto de operaciones para la implementación de un controlador que utiliza control de alimentación positiva combinado con retroalimentación de acuerdo con varias modalidades de la presente invención. Las operaciones resumidas en el diagrama de flujo 1500 proveen una implementación generalizada de un controlador que utiliza control de alimentación positiva combinada con retroalimentación, muy similar a la implementación descrita en la figura 13, excepto los detalles de la etapa de mapeo de PAR a % de C02 no son detallados por los sub-modelos .

La descripción para la figura 15 es similar a aquella de la figura 13 para los componentes que están presentes: la etapa de recibir datos ambientales actualizados 1510 se comporta similármente a 1330, el mapa de la etapa de PAR a % de C02 1520 puede usar un modelo, como en la implementación de 1700 o puede usar un mapa estático, la etapa de verificar el reloj del sistema 1530 se comporta similarmente a 1345, la etapa de verificar el tiempo 1540 se comporta similarmente a 1735, la etapa de barboteo apagado 1550 se comporta similarmente a 1355, la etapa de barboteo encendido 1560 se comporta similarmente a 1360, la. verificación de retroalimentación 1570 se comporta similarmente a 1365, el estado de barboteo apagado 1580 se comporta similarmente a 1370, y los otros conjuntos de verificaciones de pH 1590 se comportan similarmente a 1375.

La figura 16 ilustra un diagrama de bloques 1600 con un ejemplo de un sistema de control de gas con parámetros de entrada estáticos a un modelo de crecimiento en un- componente de alimentación positiva de acuerdo con varias modalidades de la presente invención. Las modalidades mostradas en la figura 16 muestran una implementacion de un controlador que usa control de alimentación positiva combinado con retroalimentación, muy similar a la implementacion descrita en el sistema 1200, excepto que dos entradas son provistas como entradas estáticas que son fijas en lugar de derivadas por un modelo: ??? y C02 de desplazamiento. El modelo de crecimiento 1620 utiliza las entradas estáticas y señal del filtro de paso de bajos 1610 para estimar la cantidad de C02 requerido. La descripción para 1600 es similar a aquella de 1200 para los componentes que están presentes. El filtro de paso de bajos 1610 se comporta similarmente a 1210, el modelo de mezcla de gas 1630 que utiliza entradas de administración de gas 1680 se comporta similarmente a 1240 que utiliza entradas de alimentación de gas 1235, el controlador de retroalimentación 1650 que utiliza entradas de retroalimentación de pH 1670 se comporta similarmente a 1250 que utiliza entradas de retroalimentación de pH 1245, el controlador de combinación 1640 se comporta similarmente a 1455, y el cultivo de algas 1660 se comporta similarmente a 1260, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

La figura 17 es un diagrama de flujo 1700 que ilustra un ejemplo de un conjunto de operaciones paira un sistema de control de gas con parámetros de entrada estáticos a un modelo de crecimiento en un componente de alimentación positiva de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención. El diagrama de flujo 1700 ilustra una implementación específica de un controlador que utiliza control de alimentación positiva combinado con retroalimentación, muy similar a la implementación descrita en 1300, excepto que dos entradas son provistas como entradas estáticas que son. fijas en lugar de derivadas por un modelo: ??? y C02 desplazado.

La descripción para 1700 es similar a aquella de 1300 para los componentes que están presentes. La etapa de introducir parámetros de calibración 1710 se comporta similarmente a 1325, la etapa de recibir datos ambientales actualizados 1715 se comporta similarmente a 1330, la etapa de modelo de crecimiento 1720 se comporta similarmente a 1335, la etapa de modelo de mezcla de gas 1725 se comporta similarmente a 1340, la etapa de verificar el reloj del sistema 1730 se comporta similarmente a 1345, la etapa de verificación de tiempo 1735 se comporta similarmente a 1350, el estado de barboteo apagado 1740 se comporta similarmente a 1355, el estado de barboteo encendido 1745 se comporta similarmente a 1360, las verificaciones de retroalimentación 1750 se comportan similarmente a 1365, el estado de barboteo apagado 1755 se comporta similarmente a 1370, el otro conjunto de verificaciones de pH 1760 se comporta similarmente a 1375, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

La figura 18 es una gráfica que ilustra el pH de equilibrio contra la concentración de dióxido de carbono en el gas de barboteo de acuerdo con varias modalidades de la presente invención. Para una velocidad de flujo de gas y mezcla de medios dada, el % de C02 en la corriente de gas determinará el valor de pH de estado estable. La figura 18 muestra el valor de estado estable de pH para dos mezclas de medios diferentes. Estos resultados son en los medios solamente (esto es, sin algas en los medios) . La figura 18 también ilustra que el pH de estado estable disminuye a medida que el % de C02 se incrementa. La figura 18 también muestra que el pH de estado estable es dependiente de los medios usados.

La figura 19 ilustra un ejemplo de un esquema de alimentación de gas intermitente de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención. El período entre cuando un comando de encendido puede ser implementado es dado por T. La cantidad de tiempo que el barboteo está encendido es Ai denotado át y la fracción de ciclo de traban o es — .

T 1.2.5 Estrategias de Control de Retroalimentación De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, la fuente primaria de control de retroalimentación es "bang-bang" y control proporcional más integral ("PI") . Debido a la naturaleza digital de los elementos físico sello elementos de programación de control, un controlador de PI equivalente discreto en el tiempo con un esquema de antienrollamiento es utilizado, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Una función de transferencia de tiempo continua básica para un controlador de PI es resumida a continuación .

K. Kas + K.

K{s) = Kp+^ =- ·- (38) s s Sea la señal de error de entrada al controlador de PI marcada e(t) (con función de transferencia asociada E(s)) y sea la salida del controlador de PI marcada u(t) (con función de transferencia asociada U(s)). Entonces, U(s) Kns +K,. ^l = K(s)=-^ '-. (39) E(s) s Esto conduce a la ecuación sU(s) = KsE(s) +K¡E(s\ p w ' (40) Convirtiendo esto de regreso a una ecuación diferencial de dominio de tiempo, esto produce ú{t) = Kpé(t) +K¡e(t), (41) que puede ser expresada como u(t)^Kpe(t) +K^e(T)dT. (42) o Esta es una manera de expresar un controlador de PI debido a que la salida actual es una versión escalada (por Kp) del error actual (por ejemplo, el término proporcional) más una historia escalada (por Ki) de todos los errores previos (por ejemplo, el término integral) . Sin embargo, para una implementación de tiempo discreto, la derivación inicia con la ecuación 41. Para un sistema de primer orden simple (como un controlador PI) , una aproximación de Euler hacia atrás de primer orden funciona bien. Si T es el tiempo entre muestras, entonces la ecuación 41 puede ser discretizada como sigue: ecuación 44 puede ser implementada numéricamente en computadora con dos elementos de memoria, de acuerdo con modalidades de la presente invención. La salida actual, es decir u[k], es la salida previa, es decir u[k-l], más un término de corrección, es decir kp(e[k] - e[k-l]) + kj e[k], es decir e[k] y e[k-l], respectivamente, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

Para anti-enrollamiento, una saturación puede ser incluida en el lado derecho de la ecuación 44, que limitará la acción de control para el crecimiento más allá de los límites de accionamiento del accionador, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Esto es ilustrado en las siguientes dos ecuaciones: donde Un diagrama de bloques de un controlador de PI usado para el control del pH es mostrado en la figura 21, de acuerdo con modalidades de la presente invención. La figura 21 ilustra dos elementos de memoria que mantuvieron el error calculado previamente y salida de control. En los elementos de programación de control (por ejemplo, Labview) , estos elementos de memoria pueden ser registradores de desplazamiento, de acuerdo con modalidades de la presente invención. 1.3 Aplicaciones Ejemplares Dos objetivos de acuerdo con modalidades de la presente invención son maximizar la producción de biomasa y maximizar la producción de lípidos. En casos de producción de biomasa, el producto final podría consistir de productos farmacéuticos, alimentos saludables, aditivos de alimentos, cosméticos y/o medicina de investigación, por ejemplo. En el caso de producción de lípidos, el producto podría consistir de lípidos neutros que pueden ser convertidos a biocombustibles , por ejemplo.

Debido a que las relaciones simples frecuentemente no son suficientes para maximizar el desempeño, el uso de modelos dinámicos para fotobiorreactores provee un beneficio significativo. Por ejemplo, es en general aceptado que más sol requiere más dióxido de carbono (debido a que el dióxido de carbono es consumido en presencia del sol) , de tal manera que en tales casos la velocidad de adición de dióxido de carbono se puede hacer una función directa de la intensidad actual del sol. Sin embargo, a intensidades de luz muy bajas en el comienzo y parte final del día, la cantidad de algas que respiran en comparación a la cantidad que hacen fotosíntesis es significativa y más adición de dióxido de carbono puede no ser necesaria en aquellos tiempos. También, si ha estado nublado por un período de tiempo y luego el sol sale, la velocidad de crecimiento de algas se incrementará espectacularmente y la cantidad de dióxido de carbono adicional requerido se elevará a medida que las algas vuelven a ganar el momentum de crecimiento. En contraste, si ha estado soleado o brillante por un período de tiempo, entonces la cantidad de dióxido de carbono requerido no se incrementará tan rápido debido a que las algas pueden estar experimentando fotoinhibición y su velocidad de crecimiento puede ser limitada de otras maneras. Tales efectos son capturados mejor por medio de modelos dinámicos y no por medio de mapas de función estáticas, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

Otra aplicación de los modelos de crecimiento de algas y/o fotobiorreactor es reducir el costo al reemplazar detectores caros, de acuerdo con modalidades de la presente invención. El conocimiento de las condiciones del biorreactor es útil para el control, pero tales mediciones no siempre necesitan venir de detectores, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Por ejemplo, las mediciones de densidad celular, temperatura y pH son útiles para el control, pero pueden ser impedidas de un modelo y solamente monitorea la intensidad del sol, de acuerdo con modalidades ,de la presente invención. A su vez, esta lectura de intensidad del sol puede ser derivada de la lectura de radiación de Internet que se hace pasar a través del "sub-sistema de iluminación" para determinar la cantidad de luz que las algas experimentan, de acuerdo con modalidades de la presente invención. De acuerdo con una modalidad alternativa, la densidad celular puede ser inferida del O2 disuelto o pH en el medio al interior del fotobiorreactor . 1.4 Fijación de tiempos La figura 20 es un diagrama de bloques 2000 que ilustra un ejemplo de un sistema de control de líquido con componentes de alimentación positiva a base de modelo de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención. El modelo dinámico descrito en la primera sección es usado para determinar cuándo cosechar las algas en base a la acumulación de microalgas, de acuerdo con modalidades de la presente invención. En este escenario, el modelo de crecimiento 2020 recibe una PAR de entrada que puede ser filtrada utilizando de filtro de paso debajo 2010 . El modelo de crecimiento 2020 utiliza el valor de PAR para proveer una velocidad de crecimiento al bloque de decisión, de señal de control de cosecha 2050 , de acuerdo con modalidades de la presente invención .

En la trayectoria de retroalimentación, el bloque de habilitar cosecha 2040 es inicializado con la densidad de cultivo de partida 2030 y recibe mediciones de masa seca del sistema de PBR real 2060 . De acuerdo con varias modalidades, la medición de masa seca puede ser una medición continua o una medición intermitente. La medición de masa seca puede también venir de cada reactor o una medición compartida de uno o unos pocos reactores. Cuando la masa seca está por encima de un valor de medición especificado por el usuario, tal como se determina por el bloque de habilitación de cosecha 2040 , un comando de encendido de cosecha s enviado al bloque de decisión de señal de control de cosecha 2050 . En este caso, las algas son cosechadas del PBR 2060 a la velocidad de crecimiento provista por el modelo de crecimiento 2020 y medios ricos en nutrientes son enviados al PBR 2060 a la misma velocidad. Cuando el bloque de habilitación de cosecha 2040 envía una señal de apagado al bloque de decisión de señal de control de cosecha 2050 , no se cosechan algas y no se envían medios ricos en nutrientes al PBR 2060 .

La figura 21 ilustra un ejemplo de una implementación de Labview 2100 de un controlador de retroalimentación con anti-enrollamiento con las cuales algunas modalidades de la presente invención pueden ser utilizadas. Un diagrama de un controlador de PI usado para el control de pH en algunas modalidades de la presente invención es mostrado en el bloque 2100 . En las modalidades ilustradas en la figura 21 , hay dos elementos de memoria que mantienen el error previamente calculado y salida de control . En los elementos de programación de control (por ejemplo, Labview) , estos elementos de memoria pueden ser registradores de desplazamiento, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

El modelo dinámico descrito en la presente en la primera sección podría ser usado para alimentar un modelo de investigación operacional para determinar cuándo cosechar algas, en base al crecimiento esperado y condiciones de mercado, de acuerdo con modalidades de la presente invención. El modelo operacional puede tomar en cuenta el valor actual de todos los productos secundarios, los valores proyectados en el siguiente bloque de tiempo (por ejemplo, un periodo de días) , el crecimiento proyectado (en base al modelo dinámico) y los costos de operación asociados de poner en operación el reactor para determinar el tiempo más redituable para la cosecha, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Dos escenarios son dados a continuación: De acuerdo con un primer escenario, el objetivo es cosechar algas al contenido de lipidos máximo del día. Es mejor cosechar después que las microalgas han recibido 2 moles de fotones por m2 por el día a condición de que la temperatura nunca se eleve por encima de una cierta temperatura predeterminada (por ejemplo, 25°C) .Si la temperatura se eleva por encima de la temperatura predeterminada, se cosecha inmediatamente. Estas condiciones variarán con las del tiempo y el tiempo del año y un modelo tipo investigación operacional puede tomar en cuentas estas variaciones. Los factores reales que afectan el tiempo óptimo pueden ser más complejos que el escenario descrito en la presente.

De acuerdo con otro escenario: las microalgas son cosechadas hoy, producirán x dólares en lipidos y otros productos secundarios. En base a las condiciones del tiempo y de mercado predichas sobre el siguiente par de días, el rendimiento será incrementado a y dólares en lipidos y otros productos secundarios pero incurren en z dólares en costo operacional. En este escenario, la elección para cosechar está basada en el escenario que hace a la compañía que gane más dinero. Aquí, x y z pueden ser determinados de manera relativamente directa, pero la exactitud de y depende tanto de la exactitud del modelo dinámico de formación de lípidos y el modelo de investigación operacional del mercado futuro, de acuerdo con modalidades de la presente invención. 1.5 Detección de fallas De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, los modelos que obtienen los mismos comandos como el sistema físico corren en paralelo con el sistema real . Si hay cualesquier variaciones significativas entre la salida del modelo y la salida medida, una advertencia o error puede ser generado junto con una acción para tomar, de acuerdo con las modalidades de la presente invención. Para ilustrar esto, se · dan unos pocos ejemplos.

En un primer ejemplo, el pH ha sido constante y el detector de 02 disuelto y velocidad de flujo de C02han sido consistentes con el modelo. El modelo lee que la cantidad de masa seca es 2 g/1 y el detector de densidad óptica ("OD") lee 20 g/1. En tal escenario, el detector de OD está leyendo incorrectamente y el detector necesita mantenimiento; el sistema de control puede enviar un mensaje al operador.

En un segundo ejemplo, el pH se está elevando y la lectura de MFC de C02 está en su máximo. En tal escenario, el sistema de control puede enviar un mensaje de error que indica una falla de alimentación de C02, con causas posibles que incluyen que el tanque de C02 está vacío o una manguera no está conectada, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

En un tercer ejemplo, el pH es constante, la cantidad de C02 requerida está cayendo, el 02 disuelto está cayendo y el detector de OD está disminuyendo, pero el modelo sugiere que el crecimiento debe estar sucediendo. El sistema de control puede enviar un mensaje de error que indica que hay algo incorrecto con el cultivo de algas, de acuerdo con modalidades de la presente invención. 2. Control predictivo 2.1 Beneficios De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, los beneficios de usar la predicción para controlar un fotobiorreactor incluyen tomar en cuenta retardos de proceso y anticipar condiciones futuras. Ambos de estos resultados mejoran la utilización de recursos en incrementan la productividad.

Los retardos de procesamiento incluyen retardos de alimentación y retardos de transportación, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Los retardos de administración incluyen el tiempo que toma desde cuando un comando introducido es enviado al tiempo que toma para que el resultado de aquella entrada llegue a las algas. Un ejemplo de esto es el tiempo que toma cuando la velocidad de flujo de dióxido de carbono es incrementada a cuando el dióxido de carbono adicional está realmente disponible para que las algas usen. Los retardos de transportación incluyen retardos de cuando las condiciones cambian hasta que son detectadas por detectores, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Continuando con el ejemplo previo, después que la velocidad de flujo de dióxido de carbono comandada ha cambiado el pH en el punto de inyección, un periodo de tiempo transcurrirá antes de que un detector registre el pH cambiado. Este es un retardo de transportación. Estos efectos pueden ser minimizados significativamente al utilizar predicción en el control del fotobiorreactor . Los beneficios de esto incluyen utilización mejorada mediante la aplicación de dióxido de carbono como sea necesario y no en exceso (que puede ser perdido a través del orificio de ventilación) , de acuerdo con modalidades de la presente invención.

El segundo beneficio de acuerdo con modalidades de la presente invención viene de la habilidad de predecir condiciones futuras. Un ejemplo de esto es ilustrado en el siguiente escenario. A medida que la cantidad de luz del sol disponible cambia, así también lo hace la velocidad de crecimiento de algas. A medida que la velocidad de crecimiento cambia, la cantidad de dióxido de carbono requerido cambia también. Una predicción de la intensidad del sol futura puede ser usada para promover la concentración de dióxido de carbono. correcta cuando la luz llega a las algas, lo que mejorará el crecimiento de algas (y de aquí incrementará la productividad) de acuerdo con modalidades de la presente invención. 2.2 Descripción La figura 22 es un diagrama de bloques que ilustra un ejemplo de un sistema de control predictivo 2200 que usa un controlador que predice eventos futuros para calcular acciones de control de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención. La arquitectura general con un controlador predictivo 2200 consiste de lecturas de detector 2210 y 2220 y un controlador predictivo 2230 que alimenta los accionadores 2240 en un PBR 2250. Los detectores del PBR 2260 alimentan señales de regreso al control predictivo 2230.

Ejemplos de accionadores que pueden ser usados en algunas modalidades de la presente invención son válvulas de encendído-apagado que pueden ser controladas ya sea manual o electrónicamente, controladores de flujo másico que suministran una cantidad especificada (por el controlador) de gas o una bomba peristáltica que alimenta o remueve líquidos a una velocidad dada.

Los detectores ambientales 2210 proveen mediciones de detectores que están ubicados en el sitio del sistema de crecimiento de algas y detectores en línea 2220 proveen mediciones de internet, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Ambos tipos de detectores proveen información acerca de los alrededores ambientales. Esta información puede ser usada para determinar la actividad metabólica de las algas. De acuerdo con varias modalidades, estas mediciones pueden incluir la intensidad del sol, cubierta de nubes, temperatura de aire y humedad. La intensidad del sol es una medición significativa, que puede ser medida como radiación total, radiación directa y difusa y radiación fotosintéticamente activa (PAR) . Todas estas mediciones de radiación son función de la posición del sol, cubierta de nubes y la orientación del PBR, de acuerdo con modalidades de la presente invención. La posición del sol es función del día del año, la hora del día y la ubicación física del sistema de crecimiento de algas (AGS) (por ejemplo, la longitud y latitud del AGS) . Los detectores en línea 2220 pueden también proveer su propia predicción acerca de condiciones ambientales futuras . En algunas modalidades, algunas o todas predicciones pueden ser generadas con un "parámetro de confianza" que el predictor puede usar para seleccionar su acción de control .

Los detectores de PBR 2260 son detectores que proveen cualesquier mediciones con información acerca del estado actual de las algas y los medios de los alrededores en el AGS. Estas mediciones pueden incluir el pH, dióxido de carbono disuelto (acuoso) , carbono disuelto total (TDC) , oxígeno disuelto, gas de dióxido de carbono de salida (orificio de ventilación) , gas oxígeno de salida (orificio de ventilación) , temperatura, presión, velocidad de flujo, masa seca, densidad óptica, conteo celular, masa de clorofila, nutrientes disponibles y/o volumen de trabajo de PBR, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Estas mediciones pueden ser obtenidas de dispositivos automatizados o mediciones manuales, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Las mediciones pueden ser frecuentes (por ejemplo, múltiples mediciones por segundo) a menos frecuentes (una vez al día a una vez a la semana) y pueden también ser tomadas más frecuentemente o menos frecuentemente que los ejemplos dados, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

La figura 23 es un diagrama de bloques que ilustra un ejemplo de un sistema de control predictivo de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención. El módulo de predicción 2340 utiliza algunas o todas las mediciones actualmente disponibles 2310, 2320 y 2330 (por ejemplo, las mediciones actuales y todas las mediciones previas) para estimar mediciones de detector futuras, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Cuando detectores en línea 2310 están proporcionando sus propias predicciones de eventos futuros, la información predicha puede ser usada por el módulo de predicción 2340 para mejorar los "valores estimativos de mediciones futuras". Ejemplos de eventos predichos incluyen pero no están limitados a intensidad del sol futura, cubierta de nubes y temperatura. Los "valores estimativos de mediciones futuras" se pueden hacer pasar al modelo de proceso dinámico 2350 y controlador (es) de alimentación positiva predictivo 2360 , que usa mediciones predictivas para escoger la mejor acción de control para maximizar el desempeño futuro, de acuerdo con modalidades de la presente invención. De acuerdo con algunas modalidades, el módulo de predicción 2340 y/o detectores en línea 2310 pueden ser denominados como módulo de predicción debido a que pueden ser configurados para estimar un conjunto de condiciones ambientales futuras en un periodo de tiempo futuro .

En la arquitectura descrita anteriormente, el módulo de predicción 2340 puede hacer pasar los valores directamente al controlador de retroalimentación 2390 al agregar un término de alimentación pasante directa al (los) controlador (es) de alimentación positiva predictiva 2360 . La salidas de los controladores de alimentación positiva y retroalimentación pueden ser sumadas usando el sumador 2370 . La señal resultante puede luego ser enviada a los accionadores 2380 .

La figura 24 es un diagrama de flujo 2400 que ilustra un conjunto de operaciones ejemplares usadas para implementar una estrategia de control predictiva de acuerdo con varias modalidades de la presente invención. De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, la etapa 1 incluye la operación de adquisición 2410 para adquirir mediciones. La operación de adquisición 2410 se puede hacer, por ejemplo por los detectores 2310 , 2320 y 2330 . La etapa 2 incluye una operación de pronóstico 2420 para predecir mediciones futuras. La etapa 3 incluye una operación de estimación 2430 para estimar salidas de planta futuras de los valores pronosticados. En algunas modalidades, las etapas 2 y 3 pueden ser efectuadas por el módulo de predicción 2340 en la figura 23 . En algunas modalidades, las mediciones pueden ser predichas por los detectores en línea 2310 . En tales casos, la operación de pronóstico 2420 puede ser omitida.

La etapa 4 incluye la operación de modelado 2440 para modelar salidas de proceso en base a las mediciones actuales y estimadas. En algunas modalidades, la operación de modelado 2440 se puede hacer por el modelo de proceso dinámico 2350 de la figura 23. La etapa 5 incluye la operación de cálculo 2450 para calcular la acción de control de FF y entrada del controlador de retroalimentación. En algunas modalidades, la operación de cálculo 2450 se puede hacer por el (los) controlador (es) de alimentación positiva predictivo (s ) 2360 . La etapa 6 incluye la operación de cálculo de control 2460 para calcular la acción de control de retroalimentación. La operación 2460 se puede hacer por el (los) controlador (es ) de retroalimentación 2390 , de acuerdo con modalidades de la presente invención. Una vez que la operación 2460 está completa, se hace la operación de combinación 2470 . En algunas modalidades, la operación 2470 puede ser efectuada por el sumador 2370 y los accionadores 2380.

La figura 25 es un diagrama de bloques 2500 que ilustra una arquitectura ejemplar para un sistema de control predictivo de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención. La PAR puede ser medida por el detector de PAR 2510 y el pH puede ser medido por el detector de pH 2520. En las modalidades ilustradas en la figura 25, los valores de medición se hacen pasar al controlador de alimentación positiva de predicción de pronóstico de C02 2560. El pH medido puede ser enviado al controlador de retroalimentación 2580. El controlador supervisor 2550 envía información acerca del punto de ajuste del pH tanto al controlador de alimentación positiva 2570 como al controlador 1 de retroalimentación 2580 que serán usados para determinar las velocidades de flujo de C02 de alimentación positiva y retroalimentación. El sumador 2590 suma las velocidades de flujo y luego las comunica a los accionadores de C02 2540, de acuerdo con modalidades dé la presente invención.

La figura 26 es un diagrama de bloques 2600 que ilustra una arquitectura ejemplar para un sistema de control predictivo con regulación de pH predictivo utilizando el modelo de crecimiento y retroalimentación de pH de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención. En particular, la figura 26 es un diagrama de elementos físicos que ilustra un diagrama de bloques de un sistema para regular el pH utilizando una combinación de controladores de alimentación positiva y retroalimentación vía inyección de C02 basada en la PAR medida y predicha. La PAR medida y predicha 2610 y el pH medido 2620 se hacen pasar al controlador de alimentación positiva 2660. El pH medido 2620 es enviado al controlador de retroalimentación 2670. En base a la PAR predicha 2610, una predicción de C02 es calculada por el modelo de crecimiento de algas 2660. Un controlador supervisor 2650 envía información acerca del punto de ajuste del pH tanto al controlador de alimentación positiva 2680 como al controlador de retroalimentación 2670 que será usado para determinar las velocidades de flujo de C02 de alimentación positiva y retroalimentación, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Las velocidades de flujo son sumadas utilizando el sumador 2690 y enviadas a los accionadores de C02 2640.

La figura 27 ilustra un diagrama de bloques 2700 que muestra un conjunto ejemplar de componentes para la implementación de un controlador utilizando regulación de pH predictiva de bucle abierto utilizando un modelo de crecimiento de acuerdo con varias modalidades de la presente invención. Entre las modalidades particulares mostradas en la figura 27, el diagrama de bloques 2700 ilustra un diagrama de componentes físicos para regular el pH utilizando solamente controladores de alimentación positiva vía inyección de C02 basada en la PAR medida y predicha. La PAR medida y predicha 2710 y masa seca inicial en la inoculación 2720 se hacen pasar el controlador de alimentación positiva 2750. En base a la PAR predicha 2710, se calcula una predicción de C02 por el modelo de crecimiento de algas 2750. Un controlador supervisor 2760 envía información acerca del punto de ajuste del pH al controlador de alimentación positiva 2770 que será usado para determinar la velocidad de flujo de C02 comandada. La velocidad de flujo es enviada a los accionadores de C02 2740. 3. Control adaptable 3.1 Beneficios De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, se usan adaptación y aprendizaje para mejorar el desempeño al confeccionar y/o adaptar los parámetros del modelo a la planta real que es controlada. El aprendizaje adaptable puede también ser usado para rastrear la dinámica de planta a medida que cambia con el paso del tiempo debido al "desgaste y desgarramiento". Esto puede ser usado para mantener el desempeño de la planta a medida que la planta cambia con el paso del tiempo, de acuerdo con modalidades de la presente invención. 3.2 Descripción La figura 28 es un diagrama de bloques 2800 que ilustra una arquitectura ejemplar para un sistema de control adaptable de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención. En la estrategia de control ilustrada en la figura 28, el controlador fijo 2840 puede ser una estructura fija (por ejemplo, un controlador de PI) que puede tener parámetros de controlador que son adaptados con el paso del tiempo, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Sin embargo, esta adaptación puede ser usada en algunas circunstancias y no otras. De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, el controlador de aprendizaje adaptable 2830 usa la experiencia con el sistema físico 2870 para optimizar el desempeño de los controladores .

Los detectores en línea 2810 y detectores ambientales 2820 son usados junto con detectores de PBR 2880 para alimentar el controlador de aprendizaje adaptable 2830 y controlador (es ) fijo(s) 2840. Las salidas de los dos controladores 2830 y 2840 pueden ser sumadas utilizando el sumador 2850 y enviadas a los accionadores 2860, que son experimentados en el PBR 2870.

La figura 29 es un diagrama de bloques que ilustra una arquitectura ejemplar para un sistema de control de aprendizaje adaptable de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención. De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, el agente de aprendizaje 2930 mira en las secciones de control enviadas a los accionadores 2910 y mediciones resultantes de los detectores en línea 2915, detectores ambientales 2920 y detectores de PBR 2925. En base a las salidas deseadas, las métricas de desempeño pueden ser calculadas utilizando el módulo de agente de aprendizaje 2930. Estas métricas son en general una medida de qué tan cerca las salidas observadas están de las salidas ideales, pero podría ser cualquier métrica que mejora el desempeño (por ejemplo, podría ser penalidades en las señales de control grandes o control de alta frecuencia) . Son usadas tanto para determinar la actualización del controlador y/o para mejorar un modelo de qué tan bien las acciones de control cumplen un objetivo de desempeño en el módulo adaptable 2935. En el primer caso, la métrica puede ser usada para afectar directamente parámetros de controlador específicos. Ejemplos de esto incluyen pero no están limitados a búsquedas de descenso y línea de gradiente. En el segundo caso, la métrica puede ser usada para determinar la efectividad de una acción de control. Un ejemplo de esto es el aprendizaje de refuerzo.

En el aprendizaje de refuerzo, señales de refuerzo son calculadas en base a las acciones actuales del controlador y observaciones de planta. Un elemento de aprendizaje de refuerzo mantiene el seguimiento de todas las señales de refuerzo observadas y determina (con el paso del tiempo) la mejor acción de control para maximizar recompensas futuras (o minimizar penalidades futuras) . Debido a que éste es un proceso continuo, el elemento de aprendizaje de refuerzo es apto de adaptarse a diferentes condiciones a medida que ocurren, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Esta habilidad para adaptarse viene de un "factor de olvido" que permite que el elemento de aprendizaje de refuerzo decida las mejores acciones de control en base a más eventos actuales y menos en eventos más antiguos, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

En base a la actualización de parámetros calculada por el módulo adaptable 2935, el controlador adaptable 2940 es actualizado en algunas modalidades de la presente invención. En el caso de un algoritmo de aprendizaje de refuerzo crítico del actor, el módulo adaptable 2935 puede ser el crítico y el controlador adaptable 2940 puede ser el actor. Además, la actualización del controlador adaptable 2940, el módulo adaptable 2935 puede ser usado para actualizar parámetros en el controlador fijo 2945, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Las salidas de los controladores adaptables 2940 y controladores fijos 2945 son usadas para calcular las señales del accionador 2950, que son enviadas a los accionadores 2955. El cálculo de las señales del accionador 2950 puede ser una adición de las dos señales, un promedio de peso basado en la "calidad" de los datos (por ejemplo, como se hace en un filtro de Kalman) u otro mapeo que produce una salida deseada, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

La figura 30 es un diagrama de flujo 3000 que ilustra un conjunto ejemplar de operaciones para la operación de un sistema de control adaptable que puede ser usado con varias modalidades de la presente invención. La operación de cálculo 3010 calcula una o más acciones de control. En algunas modalidades, la operación de cálculo 3010 se puede hacer por la combinación de las salidas de controlador fijo 2860 (véase figura 28 ) con las salidas del controlador adaptable actuales 2840 (por ejemplo, la salida cuando ninguna adaptación ha tomado lugar) . La operación de aplicación 3010 aplica las acciones de control calculadas al PBR (por ejemplo 2870 en la figura 28 ) , de acuerdo con modalidades de la presente invención. La operación de medición 3030 lee la respuesta de planta resultante de las secciones de control en etapa 2 , de acuerdo con modalidades de la presente invención. En la etapa 4 , la operación de comunicación 3040 , envía las acciones de control y la respuesta de planta al agente de aprendizaje adaptable. Por ejemplo, las entradas y salidas de planta previas pueden ser enviadas al agente de aprendizaje 2930 en la figura.29 , de acuerdo con modalidades de la presente invención. En la etapa 5 , la operación de cálculo 3050 puede calcular las métricas de desempeño y enviarlas al módulo adaptable, de acuerdo con modalidades de la presente invención. La etapa 6 utiliza la operación de actualización 3060 para determinar cómo los controladores deben ser actualizados. Luego, en la etapa 7 , la operación de configuración 3070 actualiza el (los) controlador (es ) adaptable(s) (por ejemplo, 2940 en la figura 29) y parámetros posibles en el (los) controlador (es) fijo(s) (por ejemplo, 2945 en la figura 29) , de acuerdo con modalidades de la presente invención. De acuerdo con algunas modalidades, el proceso 3000 se repite.

La figura 31 es un diagrama de bloques 3100 que ilustra un conjunto ejemplar de componentes para implementar un controlador con control de alimentación positiva adaptable junto con regulación de pH de retroalimentación con compensación de tiempo muerto de alimentación positiva de acuerdo con algunas modalidades de la presente invención. Las modalidades ilustradas en la figura 31 utilizan detectores ambientales para medir la luz incidente JPAR 3110. En base a la intensidad de luz actual, se escoge un pH objetivo y es ajustado en el módulo de apunte de ajuste 3115. El pH deseado y luz incidente medida JPA Son enviados al módulo adaptable 3125, controlador adaptable 3130 y controlador de alimentación positiva fijo 3120. Los controladores de alimentación positiva, es decir el actor 3130 y controlador fijo 3120, cada uno calculan sus señales de control de alimentación positiva, que son sumadas conjuntamente utilizando el sumador 3135 para formar la señal de control de alimentación positiva.

En la trayectoria de retroalimentación, el pH deseado del módulo de punto de ajuste 3115 es enviado al módulo de retardo 3145 que toma en cuenta el retardo de transporte entre cuando la señal de control de velocidad de fijo de CO2 de alimentación positiva es recibida en el PRB 3160 y cuando el detector de pH 3165 reaccionará a la adición de más C02. En la trayectoria de retroalimentación, el pH medido 3165 es restado del punto de ajuste de pH retardado 3145 y enviado al controlador de retroalimentación fijo 3140. Los resultados de la retroalimentación 3140 y alimentación positiva 3135 son sumados en 3155 y enviados a los accionadores en el PBR físico 3160. Después que el C02 comandado ha sido alimentado al PBR físico 3160, los efectores 3165 son emitidos al módulo adaptable (crítico 3125) . El módulo adaptable 3125 recibe las mediciones del detector de PBR 3165, mediciones del detector ambiental 3110 y punto de ajuste del pH 3115 y calcula una corrección (o innovación) que es enviada al controlador adaptable (actor 3130) . El actor 3125 recibe la señal del crítico 3125 y actualiza el controlador adaptable 3130.

La figura 32 es un diagrama de bloques 3300 que ilustra un conjunto ejemplar de componentes para implementar un controlador con control de alimentación positiva adaptable junto con regulación de pH de retroalimentación con compensación de tiempo muerto de predictor de Smith de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención. Esta es una manera específica para implementar un controlador adaptable con el intento de mejorar el desempeño (esto es, incrementar la producción de biomasa y reducir las pérdidas de C02) . Este método utiliza un predictor de Smith para compensación de tiempo muerto.

En las modalidades ilustradas en la figura 32, detectores ambientales son usados para medir la luz incidente IPAR3210. En base a la intensidad de luz actual, se escoge un pH objetivo 3215. El pH deseado y luz incidente medida JPARSon enviados al módulo adaptable 3225, el controlador adaptable 3230 y controlador de alimentación positiva fijo 3220. Los controladores de alimentación positiva, es decir el actor 3230 y controlador fijo 3220, cada uno calculan sus señales de control de alimentación positiva, que son sumadas con untamente en 3235 para formar la señal de control de alimentación positiva. En la trayectoria de retroalimentacion, el pH medido 3260 es modificado en base al modelo de la planta 3265, de tal manera que el retardo de transporte entre cuando la señal de control de velocidad de flujo de C02 de alimentación positiva es recibida en el PBR 3355 no aparece en el error de pH .calculado 3240. Esto se hace utilizando un predictor de Smith estándar (esto es, la combinación de 3235, 3260, 3265 y 3270) . La medición de pH libre de retardo 3270 es restada 3245 del punto de ajuste del pH 3215. El error de pH calculado es recibido por el controlador de retroalimentacion fijo 3240. Los resultados de la retroalimentacion 3240 y alimentación positiva 3235 son sumados 3355 y enviados a los accionadores en el PBR físico 3255. Después que el C02 comandado ha sido alimentado al PRB físico 3255, los detectores 3260 son emitidos al módulo adaptable (crítico) 3225. El módulo adaptable 3225 recibe las mediciones del detector de PBR 3260, mediciones de detector ambiental 3210 y punto de ajuste de pH 3215 y calcula una corrección (o innovación) que es enviada al controlador adaptable (actor) 3230. El actor 3225 recibe la señal del crítico 3225 y actualiza el controlador adaptable 3230. 4. Modalidades adicionales: control a base de modelo utilizando alimentación positiva 4.1 Beneficios La exactitud de control es mejorada y el costo de los detectores es reducido mediante el uso de un modelo dinámico de comportamiento de sistema que es usado para predecir parámetros que no son detectados directamente sino que son en lugar de esto estimados a partir de dinámica del sistema moderado en base a los parámetros detectados o en base a información del tiempo disponible fácilmente, de acuerdo con modalidades de la presente invención. 4.2 Descripción Un diagrama genérico de un sistema que emplea una estrategia de control de alimentación positiva es mostrado en la figura 8. El controlador es el componente que efectúa los cálculos relevantes a la estrategia de control, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Los detectores ambientales proveen información acerca de parámetros externos (por ejemplo, intensidad de la luz del sol incidente) al controlador. Los accionadotes transducen las peticiones de accionamiento del controlador a parámetros físicos que son impuestos al fotobiorreactor . Los detectores del fotobiorreactor transducen parámetros físicos seleccionados relevantes a la estrategia de control en señales que pueden ser detectadas por el controlador, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

La figura 33 ilustra un diagrama de bloques que muestra un sistema de control predictivo que puede ser usado con algunas modalidades de la presente invención. Las modalidades ilustradas en la figura 33 ilustran la topología interna de los algoritmos del controlador. Un controlador supervisor 3350 determina el modo de operación deseado del modelo de proceso dinámico 33 60 , el controlador de alimentación positiva predictivo 3370 y el controlador de retroalimentación 3380 . El modelo de proceso dinámico 33 60 emplea señales de los detectores ambientales 3310 y fotobiorreáctores 3320 para simular la dinámica relevante de los procesos que ocurren dentro del fotobiorreactor que afectan los parámetros a ser controlados . La dinámica relevante incluye alimentación de luz al cultivo activo, transferencia de gas, fotosíntesis de algas, metabolismo de algas y absorción de nutrientes, hidro-química del cultivo de algas y/o comportamiento térmico, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Los controladores de alimentación positiva predictivos 3370 determinan el comportamiento del accionador deseado en base a valores estimativos de los parámetros del sistema alimentados por el modelo de proceso dinámico 3360 , de acuerdo con modalidades de la presente invención. Los controladores de retroalimentación 3380 emplean señales de los efectores del fotobiorreactor 3320 con el fin de determinar comandos del accionador adaptados dinámicamente para corregir diferencias entre los parámetros reales y deseados que son ambos tanto controlados como detectados directamente. Las salidas del (los) controlador (es) de alimentación positiva predictivos 3370 y controlador (es) de retroalimentación 3380 son sumadas 3390 y luego enviadas a los accionadores 3340 , de acuerdo con modalidades de la presente invención .

Algunos cálculos detallados concernientes con el control de alimentación positiva y modelo de crecimiento son mostrados con respecto a la figura 8 . Un diagrama de flujo de muestra para este proceso es mostrado en la figura 9 .

De acuerdo con modalidades de la presente invención, el modelo de crecimiento predice la cantidad de masa seca de algas (malgae) en base a la intensidad del sol de entrada (uPAR) y unos pocos parámetros del sistema, es decir una constante de utilización del sol (KPAR) y una constante de velocidad de respiración en la oscuridad (R) . Las ecuaciones de estado - espacio para el modelo de crecimiento de alimentación de bucle abierto son: Tlaigas = (KPARUpAR - R)maigas - UCOsecha YDM = Galgas en donde, UCOSecha es la velocidad de cosecha comandada para remover algas del PBR, de acuerdo con modalidades de la presente invención. Esto podría ser usado en un reactor continuo para mantener una densidad de algas específica. En un reactor por lotes, este término sería cero. El término yDM = maigas es usado estrictamente para indicar que la salida del modelo es la masa seca de algas . Un diagrama de bloques de un modelo de bucle abierto es mostrado en la figura 17.

I . El poner en operación el modelo en un escenario de bucle abierto puede provocar que las salidas se retrasen en algunos casos, en casos en donde una medición de la masa seca está disponible, un observador puede ser usado en algunas modalidades para corregir las inexactitudes del modelo. Para crear un observador del modelo previo, un término de corrección es agregado a la ecuación diferencial, de acuerdo con modalidades de la presente invención. El estado de masa seca modelado es walM5 t su derivada es y salida de masa seca modelada es j> Ahora yD es la masa seca real (medida) que viene ya sea de un instrumento automatizado o un operador (por ejemplo, un técnico de laboratorio) de acuerdo con modalidades de la presente invención. Las ecuaciones de estado espacio para un modelo de alimentación positiva basado en observador de acuerdo con modalidades de la presente invención son dadas: En base a la velocidad de crecimiento de masa seca observada wokM , se puede determinar la velocidad de flujo de dióxido de carbono de alimentación positiva ITICO2. En algunos casos, se puede hacer procesamiento de señales extra sobre para suavizar o filtrar la señal. La velocidad de dióxido de carbono de FF es luego dada por: ^C02 = ^C02 ^algas ~ La figura 20 muestra un diagrama de bloques que ilustra lo siguiente: El cálculo real de ^aigas se puede hacer mediante integración numérica, que se puede llevar a cabo de muchas maneras diferentes, de acuerdo con modalidades de la presente invención .

Diagramas de sistema de modalidades de la presente invención son mostrados en la figura 4. De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, una configuración de alimentación positiva más retroalimentación utiliza detectores en el sitio: De acuerdo con otras modalidades de la presente invención, se usa una configuración de alimentación positiva más retroalimentación, en la cual la información ambiental (por ejemplo, intensidad de luz del sol) es inferida no de un detector en el sitio sino en lugar de esto de información del tiempo disponible actual públicamente vía Internet. Esto es ilustrado en la figura 26, por ejemplo.

Finalmente, de acuerdo con todavía otras modalidades de la presente invención. Una configuración de alimentación positiva pura emplea datos de condiciones del tiempo disponibles públicamente y no incluye un detector de retroalimentación de tiempo real. En esta modalidad, solamente la densidad de cultivo inicial y datos provistos externamente son usados con el fin de mantener un nivel efectivo de alimentación de dióxido de carbono. Esto es ilustrado en la figura 27, por ejemplo.

Detección de fallas La figura 24 ilustra un ejemplo de un sistema control supervisor a base de detección de fallas 3400 de acuerdo con una o más modalidades de la presente invención. El modelo ilustrado en la figura 34 es similar al modelo de la figura 4 con un componente de detección de fallas adicional, en base a las fallas detectadas, el controlador supervisor altera las señales de control para mantener la operación apropiada del sistema. De acuerdo con algunas modalidades de la presente invención, las entradas del controlador son leídas en una interfase 3410. Uno o más de los controladores descritos anteriormente o conocidos para aquellos de habilidad ordinaria en el arte pueden ser usados para los controladores de alimentación positiva 3440 y controladores de retroalimentacion 3450. Los controladores son implementados en el bloque 3470 y la señal de control del accionador 3460 es enviada a la planta real 3420, de acuerdo con modalidades de la presente invención.

En paralelo, las entradas 3410 son enviadas al modelo de PBR 3480 de acuerdo con varias modalidades. Las salidas del modelo 3480 y planta real 3420 pueden ser comparadas 3490 para observar si hay una falla. En algunas modalidades, si hay una falla, una alarma 3495 es disparada y una falla es enviada al controlador supervisor 3430. Cuando hay una falla, el controlador supervisor 3430 ajustará la señal de control del accionador 3460 para mantener la operación apropiada y enviará señales a los controladores de alimentación positiva 3440 y retroalimentacion 3450 para dar a entender que algunas (o todas) las señales de medición están corruptas y no deben ser usadas para actualizar el controlador. Un ejemplo de esto sería si el detector de pH falla, entonces el controlador de retroalimentacion 3450 que está regulando el pH debe ignorar el error evidentemente grande entre el punto de ajuste y el pH medido cuando trata de calcular su señal de control de velocidad de flujo de C02. Una vez que la falla ha sido despejada en algunas modalidades, el controlador de retroalimentacion 3450 es restablecido por el controlador supervisor 3430 y el bloque del controlador 3470 opera normalmente como si no hubiera ninguna falla.

La figura 35 es un diagrama de flujo 3500 que ilustra un conjunto ejemplar de operaciones que pueden ser usadas para el control supervisor a base de detección de fallas de acuerdo con varias modalidades de la presente invención. En la etapa 1, 3510, las mediciones son leídas en los detectores ambientales y detectores de PBR. La etapa 2, 3520, calcula las señales de accionamiento del controlador. Si una falla, el controlador supervisor cancela los controladores de alimentación positiva y retroalimentacion. Si no hay ninguna falla, los controladores de alimentación positiva y retroalimentacion operan normalmente. En la etapa 3, 3530, la señal de accionamiento del controlador calculada es enviada al PBR real. En la etapa 4, 3540, las salidas del modelo son calculadas. En la etapa 5, 3550, las salidas de modelo y salidas reales son comparadas y se genera una señal de falla. Por ejemplo, si | valor real -valor medidoI > umbral definido por el usuario, entonces una falla o error es disparado. Si hay una falla, se genera una alarma 3570 en la etapa 6 y/o enviada al controlador supervisor en la etapa 2, 3520. En la etapa 7, 3538, el controlador supervisor envía señales a los módulos de control para asegurar que las señales sospechosas no sean usadas por los controladores de alimentación positiva y retroalimentación. Si no hay fallas, el proceso regresa a la etapa 1, 3510 y se repite. 6. Implementaciones Los modelos y métodos presentados en la presente han sido descritos en términos tanto de ecuaciones diferenciales (tiempo continuo) y de diferencia (tiempo discreto) . Las ecuaciones diferenciales pueden ser implementadas ya sea componentes de circuito análogos (por ejemplo resistores, capacitores, inductores, amplificadores operacionales , amplificadores de trans-conductancia / trans-resistencia, etc.) o por medio de integración numérica (por ejemplo, Euler / Runge-Kutta de primer orden hacia adelante o hacia atrás , Runge-Kutta de segundo / tercero / cuarto / orden más alto, Domand-Prince (ode45) , Bogacki-Shampine (ode23), Adams (odell3), stiff / NDF (odel5s), stiff / Rosenbrock modificado (ode23s), Mod. Stiff / Trapezoidal (ode23t) , stiff / TR-BDF2 (ode23tb) ) . Las ecuaciones de diferencia son también implementadas numéricamente. Los métodos numéricos pueden ser implementados ya sea en elementos físicos especializados (por ejemplo, PLC, FPGA, c ip de DSP, Fielpoint compacto, Fieldpoint, Compact Rio y cualquier otro dispositivo de DAQ genérico que puede implementar algoritmos numéricos localmente) o en sistemas más grandes (por ejemplo, computadora huésped, computadora principal, servidor, etc.) están ubicados ya sea en el sitio o se comunican inalámbricamente (por ejemplo, vía internet) a un sistema fuera del sitio.

Modalidades de la presente invención pueden ser provistas como un producto de programa de computadora que puede incluir medios que se pueden leer por la máquina que tienen instrucciones guardadas en los mismos que pueden ser usadas para programar una computadora (u otros dispositivos electrónicos) para efectuar un proceso. El medio que se puede leer por la máquina puede incluir, pero no está limitado a disquetes flexibles, discos ópticos, memorias de solo lectura de disco compacto (CD-ROM) y discos magneto-ópticos, ROM, memorias de acceso aleatorio (RAM) , memorias de solo lectura programables borrables (EPROM) , memorias de solo lectura programables borrables eléctricamente (EEPROM) , tarjetas magnéticas u ópticas, memoria instantánea u otro tipo de medios / medio que se puede leer por la máquina apropiados para guardar instrucciones electrónicas. Además, las modalidades de la presente invención pueden ser descargadas como un producto de programa de computadora, en donde el programa puede ser transferido desde una computadora remota a una computadora solicitante por medio de señales de datos implementadas en una onda portadora u otro medio de propagación vía un enlace de comunicación (por ejemplo, una conexión de módem o conexión de red) .

Por propósito de ilustración, varias modalidades de la presente invención han sido descritas en la presente en el contexto de programas de computadora, componentes físicos e interacciones lógicas en redes de computadora modernas . Importantemente, en tanto que estas modalidades describen varios aspectos de modalidades de la invención en relación con redes de computadora modernas y programas , el método y aparato descrito en la presente son igualmente aplicables a otros sistemas, dispositivos y redes como el experimentado en el arte apreciará. Como tal, las aplicaciones ilustradas de las modalidades de la presente invención no pretenden ser limitantes, sino en lugar de esto ejemplares.

Vista general de sistema de computadora ejemplar Algunas modalidades de la presente invención incluyen varias etapas, algunas de las cuales pueden ser efectuadas mediante componentes de elementos físicos o pueden ser implementadas en instrucciones ejecutables por máquina. Estas instrucciones ejecutables por máquina pueden ser usadas para provocar que un procesador de uso universal o un procesador de propósito especial programado con las instrucciones efectúen las etapas. Alternativamente, las etapas pueden ser efectuadas por una combinación de elementos físicos, elementos de programación y/o elementos fijos. Además, algunas modalidades de la presente invención pueden ser efectuadas o implementadas, por lo menos en parte (por ejemplo, uno o más módulos) en uno o más sistemas de computadora, computadoras principales (por ejemplo, computadoras principales de IBM, tales como la z serie de IBM, computadoras principales ClearPath de Unisys, servidores NonStop de integridad de HP, serie Express de NEC y otros) o sistemas tipo cliente - servidor. Además, aspectos de elementos físicos específicos de modalidades de la presente invención pueden incorporar uno o más de estos sistemas o porciones de los mismos.

Como tal, la figura 36 es un ejemplo de un sistema de computadora 3600 con el cual modalidades de la presente invención pueden ser utilizadas. De acuerdo con el ejemplo presente, el sistema de computadora incluye una línea principal de distribución 3601 , por lo menos un procesador 3602 , por lo menos un puerto de comunicaciones 3603 , una memoria principal 3604 , un medio de almacenamiento removible 3605 , una memoria de solo lectura 3606 y un almacenamiento masivo 3607 .

El (los) procesador (es ) 3602 puede ser cualquier procesador conocido, tales como, pero no limitados a procesador (es) Intel® Itanium® o Itanium 2®, o procesador (es ) AMD® Opteron® o Athlon MP®, o líneas de procesadores Motorola®. El (los) puerto (s) de comunicación (es ) 3603 pueden ser cualquiera de un puerto RS-232 para uso con una conexión de marcación a base de módem, un puerto de Ethernet 10/100 o un puerto Gigabit utilizando cobre o fibra. El (los) puerto (s) de comunicación (es) 3603 pueden ser escogidos dependiendo de la red tal como una red de área local (LAN) , red de área amplia (WAN) o cualquier red a la cual el sistema de computadora 3600 se conecta.

La memoria principal 3604 puede ser memoria de acceso aleatorio (RAM) o cualquier otro dispositivo (s ) de almacenamiento dinámico conocido comúnmente en el arte. La memoria de solo lectura 3606 puede ser cualquier dispositivo (s ) de almacenamiento estático tales como chips de memoria de solo lectura programables (PROM) para guardar información estática tales como instrucciones para el procesador 3602 .

El almacenamiento masivo 3607 puede ser usado para almacenar información e instrucciones. Por ejemplo, discos duros tales como la familia Adaptec® de unidades SCSI, un disco óptico, un arreglo de discos tales como RAID, tales como la familia Adaptec de unidades RAID o cualesquier otros dispositivos de almacenamiento masivos pueden ser usados.

La línea principal de distribución 3601 acopla comunicativamente el (los) procesador(es) 3602 con los otros bloques de memoria, almacenamiento y comunicaciones. La línea principal de distribución 3601 puede ser una línea principal de distribución de sistema a base de PCI /PCI-X o SCSI dependiendo de los dispositivos de almacenamiento usados.

Los medios de almacenamiento removibles 3605 pueden ser cualquier clase de discos duros externos, unidades flexibles, unidades de memoria instantánea, unidades Zip IOMEGA®, Copact Disc - memoria de sólo lectura (CD-ROM) , disco compacto - re-grabable (CD-RW) , disco de video digital - memoria de sólo lectura (DVD-ROM) .

Los componentes descritos anteriormente se proponen ejemplificar algunos tipos de posibilidades. De ninguna manera deben los ejemplos mencionados anteriormente limitar el alcance de la invención, ya que son solamente modalidades ejemplares.

Varias modificaciones y adiciones se pueden nacer a las modalidades ejemplares discutidas sin desviarse del alcance de la presente invención. Por ejemplo, en tanto que las modalidades descritas anteriormente se refieren a elementos particulares, el alcance de esta invención también incluye modalidades que tienen combinaciones diferentes de elementos y modalidades que no incluyen todos' los elementos descritos. Así, se pretende que el alcance de la presente invención abarque todas de tales alternativas, modificaciones y variaciones a medida que caigan dentro del alcance de las reivindicaciones, junto con todos los equivalentes de los mismos.

Claims

REIVINDICACIONES

1. Un sistema para cultivar algas caracterizado porque comprende : un fotobiorreactor que contiene medios, en donde el fotobiorreactor es sometido a una o más condiciones ambientales en donde uno o más parámetros de operación pueden ser ajustados para afectar el crecimiento de algas en el medio; una unidad de modelado que comprende un modelo de crecimiento de algas, el modelo de crecimiento de algas es concerniente con el crecimiento y constituyentes de las algas en el medio con una o más condiciones ambientales y uno o más parámetros de operación; una unidad de control configurada para acceder a la unidad de modelado y determinar el uno o más parámetros de operación en base al modelo de crecimiento de algas y generar una señal de control que indica el uno o más parámetros de operación y una unidad de accionador configurada para recibir la señal de control y ajustar el uno o más parámetros de operación en base a la señal de control .

2. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el uno o más parámetros de operación son seleccionados para corresponder con el crecimiento máximo de algas de acuerdo con el modelo de crecimiento de algas, dadas las una o más condiciones ambientales .

3. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque la una o más condiciones ambientales comprenden luz y pH del medio, en donde el uno o más parámetros de operación comprenden la velocidad de alimentación de carbono al fotobiorreactor y en donde la unidad de modelo genera la señal de control de acuerdo con un horario de sincronización para la alimentación de carbono.

4. El sistema de conformidad con la reivindicación 3, caracterizado porque la unidad de accionador es una válvula en comunicación fluida con un suministro de dióxido de carbono y en donde el horario de sincronización para la alimentación de carbono comprende una alimentación intermitente del dióxido de carbono .

5. El sistema de conformidad con la reivindicación 4, caracterizado porque la velocidad de alimentación de carbono es seleccionada para corresponder con el crecimiento máximo de algas de acuerdo con el modelo de crecimiento de algas, dadas las condiciones de iluminación y pH del medio.

6. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque la una o más condiciones ambientales comprenden luz, temperatura, densidad de cultivo de algas y pH de medios, en donde el uno o más parámetros de operación comprenden velocidad de alimentación de carbono, velocidad de flujo del medio y velocidad de cosecha.

7. El sistema de conformidad con la reivindicación 6, caracterizado porque la velocidad de alimentación de carbono, velocidad de flujo de medios y velocidad de cosecha son seleccionados para corresponder con el crecimiento máximo de algas de acuerdo con el modelo de crecimiento de algas, dadas las condiciones de iluminación y pH del medio.

8. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque comprende además uno o más detectores configurados para detectar la una o más condiciones ambientales .

9. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque la señal de control es una primera señal de control, el sistema comprende además: un detector configurado para detectar una condición detectada de la una o más condiciones ambientales y generar una señal de detección que indica la condición detectada y una unidad de control de retroalimentación configurada para recibir la señal de detección, comparar la condición detectada con una condición de punto de ajuste y generar una segunda señal de control en base a la comparación; en donde la unidad de accionador está configurada además para recibir la segunda señal de control y ajustar el uno o más parámetros de operación en base a la segunda señal de control .

10. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque la señal de control es una primera señal de control, el sistema comprende además: un detector configurado para detectar una condición detectada de la una o más condiciones ambientales y generar una señal de detección que indica la condición detectada y una unidad de control de retroalimentación configurada para recibir la señal de detección, comparar la condición detectada con una condición de punto de ajuste y generar una segunda señal de control en base a la comparación y en base a la primera señal de control; en donde la unidad de accionador está configurada además para recibir la segunda señal- de control y ajustar el uno o más parámetros de operación en base a la segunda señal de control .

11. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque la señal de control es una primera de señal de control, el sistema comprende además: un observador configurado para detectar una condición detectada de la una o más condiciones ambientales con el paso del tiempo y generar una señal del observador que indica la condición detectada y una unidad de corrección configurada para recibir la señal del observador y para actualizar el modelo de crecimiento de algas en base a la señal del observador.

12. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque la señal de control es una primera señal de control, el sistema comprende además: un observador configurado para detectar una o más condiciones detectadas de la una o más condiciones ambientales con el paso del tiempo y generar una señal de observador que indica la una o más condiciones detectadas o que indica una o más condiciones inferidas diferentes de la una o más condiciones detectadas y una unidad de corrección configurada para recibir la señal del observador y para actualizar el modelo de crecimiento de algas en base a la señal del observador. '

13. El sistema de conformidad con la reivindicación 12, caracterizado porque el observador está configurado para generar la señal del observador de la una o más condiciones detectadas con el fin de minimizar el ruido o para rellenar datos entre muestras infrecuentes.

14. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque la señal de control es una primera señal de control, el sistema comprende además: un detector configurado para detectar una condición detectada de la una o más condiciones ambientales y generar una señal de detección que indica la condición detectada y una unidad de control de retroalimentación configurada para recibir la señal de detección, combinar la señal de detección con la primera señal de control utilizando un filtro de Kalman y generar una segunda señal de control en base a la combinación,- en donde la unidad de accionador está configurada además para recibir la segunda señal de control y ajustar el uno o más parámetros de operación en base a la segunda señal de control .

15. El sistema de- conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el fotobiorreactor es un fotobiorreactor de panel plano.

16. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el fotobiorreactor consiste de una película flexible.

17. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el modelo de crecimiento de algas toma en cuenta la geometría del fotobiorreactor y densidad de cultivo de las algas en el medio.

18. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el modelo de crecimiento de algas comprende un modelo de química del agua y un modelo de iluminación.

19. El sistema de conformidad con la reivindicación 1, caracterizado porque el modelo de crecimiento de algas incluye una tabla de consulta, una ecuación algebraica o una ecuación diferencial.

20. Un método para controlar el crecimiento de algas en un fotobiorreactor de panel plano, el método está caracterizado porque comprende: detectar una o más condiciones ambientales a las cuales un fotobiorreactor de película flexible es sometido; calcular el crecimiento futuro de algas en el fotobiorreactor de película flexible con un modelo de crecimiento de algas, el modelo de crecimiento de algas relaciona el crecimiento de las algas con la una o más condiciones ambientales y con uno o más parámetros de operación que afectan el crecimiento de algas; seleccionar el uno o más parámetros de operación en base al cálculo y ajustar un accionador para obtener el uno o más parámetros de operación.

21. El método de conformidad con la reivindicación 20, caracterizado porque la selección del uno o más parámetros de operación comprende seleccionar el uno o más parámetros de operación para corresponder con el crecimiento máximo de algas de acuerdo con el modelo de crecimiento de algas, dadas las una o más condiciones ambientales.

22. El método de conformidad con la reivindicación 20, caracterizado porque la selección del uno o más parámetros de operación comprende seleccionar el uno o más parámetros de operación para corresponder con un crecimiento de algas deseado de acuerdo con el modelo de crecimiento de algas, dadas las una o más condiciones ambientales .

23. Un fotobiorreactor caracterizado porque comprende : una red de detectores configurados para detectar un conjunto de condiciones asociadas con el fotobiorreactor; un modelo del fotobiorreactor que predice el crecimiento de algas a partir del conjunto de condiciones y un conjunto de variables de entrada que incluyen la velocidad de suministro de carbono; una unidad de suministro de carbono con un accionador para controlar la velocidad de suministro de carbono al fotobiorreactor y una unidad de determinación que utiliza el modelo del fotobiorreactor para determinar el conjunto de variables de entrada que darán como resultado un crecimiento de algas deseado y ajusta el accionador para establecer la velocidad de suministro de carbono en base al conjunto determinado de variables de entrada.

24. El fotobiorreactor de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque el conjunto de variables de entrada incluye además suministro de nutrientes, suministro de aire y suministro de medios.

25. El fotobiorreactor de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque el modelo del fotobiorreactor incluye múltiples modelos de subsistema que incluyen un subsistema de fotosíntesis, un subsistema de iluminación y un sistema de química del agua.

26. El fotobiorreactor de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado porque el subsistema de iluminación modela la cantidad de luz que llegará a las algas.

27. El fotobiorreactor de conformidad con la reivindicación 25, caracterizado el subsistema de iluminación es función de la intensidad de uno o más de la luz que llega al reactor, cantidad de mezcla, densidad de cultivo y geometría del fotobiorreactor .

28. El fotobiorreactor de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado porque el modelo del fotobiorreactor incluye la luz del sol predicha como una de las condiciones en el conjunto de condiciones.

29. El fotobiorreactor de conformidad con la reivindicación 23, caracterizado la velocidad de suministro de carbono es la velocidad de suministro de dióxido de carbono.

30. Un sistema caracterizado porque comprende: un fotobiorreactor que contiene medios, en donde el fotobiorreactor es sometido a una o más condiciones ambientales; un módulo de modelado configurado para calcular el crecimiento futuro de algas dentro del fotobiorreactor con un modelo de crecimiento de algas, el modelo de crecimiento de algas relaciona el crecimiento de las algas con una o más condiciones ambientales y un módulo de cosecha configurado para calcular el tiempo de cosecha al cual el crecimiento futuro de las algas es igual a un crecimiento de umbral predeterminado de algas y para generar una señal de cosecha que indica el tiempo de cosecha.

31. Un método para la programación de cosecha de algas, caracterizado porque comprende: detectar una o más condiciones ambientales a las cuales un fotobiorreactor de panel plano es sometido; calcular el crecimiento futuro de algas en el fotobiorreactor de panel plano con un modelo de crecimiento de algas, el modelo de crecimiento de algas relaciona el crecimiento de las algas con la una o más condiciones ambientales ; determinar un tiempo de cosecha en el cual un crecimiento futuro calculado de algas es igual con un crecimiento de umbral predeterminado de algas y generar una señal de cosecha que indica el tiempo de cosecha.

32. El método de conformidad con la reivindicación 31, caracterizado porque la · generación de la señal de cosecha que indica el tiempo de cosecha comprende generar la señal de cosecha al tiempo de la cosecha.

33. El método de conformidad con la reivindicación 31, caracterizado porque comprende además iniciar la cosecha de algas al tiempo de la cosecha.

34. El método de conformidad con la reivindicación -31, caracterizado porque comprende además cosechar las algas del fotobiorreactor de panel plano.

35. El método de conformidad con la reivindicación 31, caracterizado porque el crecimiento de umbral predeterminado de algas es el crecimiento de algas correspondiente a una densidad de algas de masa seca de 2 a 4 gramos por litro.

36. El sistema de conformidad con la reivindicación 31, caracterizado porque la una o más condiciones ambientales comprenden luz, temperatura, densidad de cultivo de algas, pH del medio y velocidad de alimentación de carbono.

37. Un método para la programación de cosecha de algas, caracterizado porque comprende: recibir un pronóstico de una o más condiciones ambientales a las cuales un fotobiorreactor de panel plano será sometido; calcular el crecimiento futuro de algas en el fotobiorreactor de panel plano con un modelo de crecimiento de algas, el modelo de crecimiento de algas relaciona el crecimiento de las algas con la una o más condiciones ambientales ; determinar un tiempo de cosecha en el cual un crecimiento futuro calculado de las algas es igual a un crecimiento de umbral predeterminado de algas y generar una señal de cosecha que indica el tiempo de cosecha .

38. El método de conformidad con la reivindicación 37, caracterizado porque la recepción de un pronóstico de la una o más condiciones ambientales comprende interrogar a una base de datos de predicción del tiempo en Internet para una locación dada.

39. El método de conformidad con la reivindicación 37, caracterizado porque la una o más condiciones ambientales comprende condiciones de iluminación y temperatura.

40. Un sistema caracterizado porgue comprende: una red sensorial configurada para determinar un conjunto de condiciones ambientales actuales; un módulo de predicción configurado para estimar un conjunto de condiciones ambientales futura en un periodo de tiempo future- una unidad de modelado que incluye una primera memoria que tiene guardados en la misma uno o más modelos de crecimiento de algas en base al conjunto de condiciones ambientales futuras; un módulo de cosecha que incluye una segunda memoria con una densidad de umbral establecida, un módulo de comunicaciones para comunicarse con el módulo de predicción y la red sensorial y un procesador; en donde el módulo de cosecha recibe, por medio del módulo de comunicación, el conjunto de condiciones ambientales futuras del módulo de predicción, el procesador accede a la unidad de modelado para determinar una densidad de algas predicha en un periodo de tiempo y el procesador calcula un horario de cosecha en base a la densidad de algas predicha y la densidad umbral establecida.

41. El sistema de conformidad con la reivindicación 40, caracterizado porque la red sensorial incluye uno o más de un detector de masa seca, un detector de PAR, un- detector de densidad óptica, un detector de oxigeno disuelto, un detector de pH, un termómetro y un detector de dióxido de - carbono disuelto .

42. Un sistema para la programación de cosecha de algas, caracterizado porgue comprende: un fotobiorreactor que contiene medios, en donde el fotobiorreactor es sometido a una o más condiciones ambientales y en donde uno o más parámetros de operación pueden ser ajustados para afectar el crecimiento de algas en el medio; una unidad de modelado que comprende un modelo de crecimiento de algas, el modelo de crecimiento de algas relaciona el crecimiento de algas en los medios con uno o más condiciones ambientales y el uno o más parámetros de operación; un detector de densidad de cultivo configurado para detectar la densidad de cultivo en el medio; una unidad de cosecha configurada para generar un comando de cosecha cuando la densidad de cultivo excede un punto de ajuste de densidad; - una unidad de control configurada para acceder a la unidad de modelado y la unidad de cosecha para determinar la velocidad de cosecha en base al modelo de crecimiento de algas y el comando de cosecha y para generar una señal de control que indica la velocidad de cosecha y una unidad de accionador configurada para recibir la señal de control y para iniciar la cosecha de algas de acuerdo con la velocidad de cosecha.

43. Un sistema para el diagnóstico a base de modelo, el sistema está caracterizado porque comprende: un fotobiorreactor que contiene medios para el crecimiento de algas, en donde el fotobiorreactor es sometido a una o más condiciones ambientales; un detector configurado para detectar una condición de operación asociada con un fotobiorreactor y generar un valor detectado asociado con la condición de operación; un módulo de modelado configurado para generar un valor esperado asociado con la condición de operación en base al modelo de crecimiento de algas, en donde el modelo de crecimiento de algas relaciona el crecimiento de las algas en el fotobiorreactor con la una o más condiciones ambientales y condiciones de operación y un módulo de generación de error con figurado para generar una señal de error cuando una diferencia entre el valor detectado y el valor esperado excede un umbral predeterminado.

44 . El sistema de conformidad con la reivindicación 43 , caracterizado porque la condición de operación es el pH del medio .

45 . El sistema de conformidad con la reivindicación 44 , caracterizado porque el umbral predeterminado es 7 . 3 .

46 . El sistema de conformidad con la reivindicación 43 , caracterizado porque comprende además un indicador de error configurado para recibir la señal de error y para expresar la señal de error, el indicador de error es seleccionado del grupo que consiste de: una alarma audible, una alarma visual y una alarma audio-visual .

47 . El sistema de conformidad con la reivindicación 43 , caracterizado porque la condición de operación es seleccionada del grupo que consiste de: PAR, velocidad de flujo de dióxido de carbono, oxígeno disuelto, temperatura, velocidad de barboteo y velocidad de alimentación de nutrientes.

48 . El sistema de conformidad con la reivindicación 43 , caracterizado porque la condición de operación es una velocidad de crecimiento de algas diaria.

49 . El sistema de conformidad con la reivindicación 43 , caracterizado porque el umbral predeterminado cambia con respecto al tiempo.

50 . El sistema de conformidad con la reivindicación 43 , caracterizado porque el valor detectado y el valor esperado son tendencias de condiciones de operación con el paso del tiempo .

51. El sistema de conformidad con la reivindicación 43, caracterizado porque el modelo de crecimiento de algas incluye un modelo de química del agua y en donde la condición de operación está asociada con la química del agua dentro del fotobiorreactor .

52. Un método para diagnosticar errores dentro de un biorreactor, el método está caracterizado porque comprende: recibir de una red sensorial una o más señales que indican las condiciones actuales asociadas con un fotobiorreactor; generar una o más señales de salida predichas que predicen condiciones futuras asociadas con el fotobiorreactor al ser un modelo de crecimiento de algas del fotobiorreactor; determinar si existe un posible mal funcionamiento al comparar la una o más señales de salida predichas con una o más condiciones actuales y generar uno o más indicadores de error en base a la determinación .

53. Un sistema para cultivar algas, caracterizado porgue comprende: un fotobiorreactor que facilita el crecimiento de algas bajo un conjunto de condiciones de crecimiento variables y una o más r condiciones de entrada variables que pueden ser ajustadas para afectar el crecimiento de las algas dentro del biorreactor; una unidad de modelado con un mapeo entre uno o más estados deseados del biorreactor, el conjunto dé condiciones de crecimiento variables y la una o más condiciones de entrada variables, en donde la unidad de modelado está configurado para recibir el conjunto de condiciones de crecimiento variables y usar el mapeo para generar una señal de control que indica los valores de la una o más condiciones de entrada variables con el paso del tiempo que darán como resultado una respuesta esperada del biorreactor; una unidad de accionador para recibir la señal de control de la unidad de modelado y ajustar la una o más condiciones de entrada variables con el paso del tiempo de acuerdo con.la señal de control; una red sensorial para monitorear un conjunto de condiciones de crecimiento actuales asociadas con el biorreactor, en donde el conjunto de condiciones de crecimiento actuales son cornunicadas a la unidad de modelado y en donde el mapeo dentro de la unidad de modelado es actualizado en base a la respuesta esperada del biorreactor a la señal de control y las condiciones de crecimiento actuales.

54. Un método para el control adaptable de un fotobiorreactor, el método está caracterizado porque comprende: detectar una o más condiciones ambientales a las cuales el fotobiorreactor es sometido; calcular el crecimiento de algas dentro del fotobiorreactor con un módulo de crecimiento de algas, el modelo de crecimiento de algas relaciona el crecimiento de las algas con la una o más condiciones ambientales y con uno o más parámetros de operación que afectan el crecimiento de algas; seleccionar el uno o más parámetros de operación en base al cálculo; ajustar un accionador para obtener el uno o más parámetros de operación; medir un crecimiento real de algas dentro del fotobiorreactor y actualizar por lo menos una porción del modelo de crecimiento de algas en base a la medición, de tal manera que el crecimiento calculado de algas de acuerdo con el modelo de crecimiento de algas se asemeja más estrechamente, al crecimiento real de algas .

55. El método de conformidad con la reivindicación 54, caracterizado porque el uno o mas parámetros de operación son uno o más parámetros de operación iniciales, el método está caracterizado porque comprende además: seleccionar uno o más parámetros de operación subsecuentes en base a un cálculo de crecimiento de algas llevado a cabo después de una actualización de por lo menos una porción del modelo de crecimiento de algas y ajustar el accionador para obtener el uno más parámetros de operación subsecuentes.