En enkel turbiditetsmonitor og kontrollsystem for mikroalger: 4 trinn

2024 Forfatter: John Day | [email protected]. Sist endret: 2024-01-30 11:24

La oss bare si at du kjeder deg med prøvetaking av vann for å måle turbiditet, et brutto uttrykk som indikerer små, suspenderte partikler i vann, noe som reduserer lysintensiteten enten med en økende lysbane eller en høyere partikkelkonsentrasjon eller begge deler. Så, hvordan gjøre det?

Nedenfor er flere trinn jeg tok for å bygge et automatisk overvåkingssystem for biomassetetthet av mikroalger. Dette er mikroalger som er i sub-mikron størrelse, godt suspendert i vann, og heller har en ekstrem livsstil, konverterer lysenergi og reduserer karbondioksid til nysyntetisert biomasse. Det er nok om mikroalger.

For å måle turbiditet eller biomassetetthet må jeg i mitt tilfelle måle lysintensiteten på detektorsiden som omdannes til en spenningsavlesning. En hindring jeg hadde i begynnelsen for å finne en passende sensor som fungerer med mikroalgenartene jeg jobbet med.

Turbiditet kan måles med et spektrofotometer. Laboratoriespektrofotometeret er dyrt og måler stort sett en prøve om gangen. På en eller annen måte var jeg så heldig at jeg kjøpte en billig turbiditetssensor jeg kunne finne på ebay.com eller amazon.com, og til min overraskelse fungerer sensoren godt med mikroalgenartene jeg eksperimenterte.

Trinn 1: Nødvendige deler:

1. En turbiditetssensor som denne på bildet som kobler slangen. Den i oppføringen har en åpen passasje med mindre du planlegger å senke sensoren.

2. Et Arduino -brett. Det kan være Nano eller Mega/Uno (hvis Yun Shield brukes)

3. Et potensiometer. Bedre å bruke presisjonen som denne.

4. En OLED -skjerm. Jeg brukte SSD1306, men andre typer LCD som 1602, 2004 ville fungere (og revidere koden deretter).

5. Et reprisebrett med to kanaler som dette

6. To av tre-stillingsbrytere for ekstra manuell kontroll

7. Pumper: Jeg kjøpte en 12V liten peristaltisk pumpe, og brukte en Cole Parmer dual channel pump i laboratoriet som hovedpumpe. Hvis hovedpumpen bare har ett kanalhode, kan du bruke overløpsrøret for å samle opp overflødig biomasse, pass på at en mulig skimming av biomasse på toppen av reaktoren hvis du bruker en kraftig blanding av luftheis.

8. En Raspberry Pi eller en bærbar datamaskin for å logge data for alternativ 1 eller et Yun -skjold for alternativ 2

Den totale kostnaden er i størrelsesorden 200 dollar. Cole Parmer -pumpen varierer rundt $ 1000, og er ikke inkludert i den totale kostnaden. Jeg gjorde ikke en eksakt summering.

Trinn 2: Alternativ 1: Logg data til en datamaskin/ Raspberry Pi via USB -kabel

Bruk en datamaskin eller en Raspberry Pi til å registrere noen utdata

Innspillingen kan gjøres ved å logge alternativet som Putty (Windows) eller Screen (Linux). Eller det kan gjøres med et Python -skript. Dette skriptet krever at Python3 og et bibliotek kalt pyserial er funksjonelt. Ved siden av at de loggede dataene er lett tilgjengelige på den bærbare datamaskinen eller i Desktop Remote, tar denne tilnærmingen fordeler av tiden på datamaskinen som er logget inn i filen sammen med andre utganger.

Her er en annen opplæring jeg skrev for hvordan du konfigurerer en Raspberry Pi og samler data fra Arduino. Det er en trinnvis guide for å få data fra en Arduino til en Raspberry Pi.

Og koden for Arduino er her for Alternativ 1: drift av turbiditetssensorsystem og logging av data på en datamaskin.

Som jeg nevnte ovenfor, er dette et enkelt system, men for sensoren for å produsere meningsfylte data, må gjenstanden for målinger som mikroalger, skumring, melk eller de suspenderte partiklene suspenderes, relativt stabil.

Den registrerte filen inneholder tidsstempel, settpunkt, måleverdi for turbiditet og når hovedpumpen var på. Det bør gi deg noen indikatorer på systemytelsen. Du kan legge til flere parametere i Serial.println (dataString) i.ino -filen.

Et komma (eller en fane eller andre tegn for å dele dataene i hver celle i regnearket) bør legges til i hver utgang, slik at dataene kan deles i Excel for å lage en graf. Komma vil spare deg for litt hår (det sparer mitt), spesielt etter å ha hatt noen tusen linjer med data, og finne ut hvordan du deler tall og glemte å legge til et komma mellom.

Trinn 3: Alternativ 2: Data logges til Yun -skjoldet

Bruk et Yun Shield på toppen av Arduino Mega eller Uno for å logge dataene

Yun Shield kjører en minimal Linux distro, og den kan koble til Internett, ha USB -porter og SD -kortspor, slik at dataene kan logges til en USB -pinne eller et SD -kort. Tiden hentes fra Linux -systemet, og datafilen hentes fra et FTP -program som WinSCP eller FileZilla eller direkte fra USB, SD -kortleser.

Her er koden som ligger på Github for alternativ 2.

Trinn 4: Turbiditetssensorytelse

Jeg brukte en Amphenol turbiditetssensor (TSD-10), og den følger med databladet. Det er vanskeligere å bekrefte produktet fra nettoppføringen. Databladet inneholder en graf over spenningsavlesningen (Vout) med forskjellig turbiditetskonsentrasjon representert i Nephelometric Turbidity Unit (NTU). For mikroalger er biomassetettheten vanligvis ved bølgelengde 730 nm, eller 750 mm for å måle partikkelkonsentrasjon, kalt optisk tetthet (OD). Så her er sammenligningen mellom Vout, OD730 (målt med et Shimadzu -spektrometer) og OD750 (konvertert fra NTU i databladet).

Den mest ønskelige tilstanden til dette systemet er turbiditetsstatisk eller turbidostat som systemet automatisk kan måle og kontrollere biomassetetthet ved (eller lukke) til en angitt verdi. Her er en graf som viser dette systemet utført.

Formidling:

Dette turbiditetsovervåkings- og kontrollsystemet (ofte kalt turbidostat) er en av tre enheter jeg jobbet i et forsøk på å bygge en forhåndsfotobioreaktor. Dette arbeidet ble utført mens jeg jobbet på Biodesign Swette Center for Environmental Biotechnology, Arizona State University. De vitenskapelige bidragene til dette systemet for å fremme algedyrking ble publisert i Algal Research Journal.