Kerntechnologieën
Een stammenbibliotheek van algen, afgestemd op het water en de omgeving van elke regio, en een zeer nauwkeurig platform voor kweekregeling dat IoT-sensoren combineert met AI-inferentie. De ABC-technologie is gebouwd op deze eigen technologische basis.
Technische documentatie aanvragenDrie pijlers van de technologische basis
Stammenbibliotheek van algen
We hebben een bibliotheek van microalgenstammen zelf opgebouwd, afgestemd op de waterkwaliteit, het zoutgehalte, de temperatuur en de lichtomstandigheden van elke regio. Met genoomanalyse op basis van bio-informatica beoordelen we het CO₂-opnamevermogen, de efficiëntie van de nutriëntenopname en de stabiliteit van de kweek, en stellen we een geschikte stam of mengverhouding voor. Algemene kennis over CO₂-opname en nutriëntenterugwinning door microalgen vindt u in de onderstaande literatuur[1][2].
- ✓Koppeling met regionale waterkwaliteitsdatabases
- ✓Beoordeling van de genetische stabiliteit van stammen
- ✓Ontwerp van maatwerkmengsels
IoT-sensoren
Realtimemeting van de toestand van de kweek. Edge computing verzorgt de verwerking ter plaatse en een geïntegreerd clouddashboard beheert de gegevens van meerdere locaties op één plek. Benaderingen voor online monitoring van grootschalige microalgenkweek zijn onder meer samengevat in Havlik et al.[3].
- ✓Realtimemeting van meerdere variabelen
- ✓Regeling met lage latentie dankzij edge-verwerking
- ✓Geïntegreerd clouddashboard
AI-gestuurde kweekregeling
AI-modellen optimaliseren de kweekparameters automatisch op basis van sensorgegevens, met onze eigen algoritmen. De regeling past zich aan variaties in weer, seizoen en belasting aan, met als doel de algendichtheid en -kwaliteit het hele jaar stabiel te houden. De prestaties van de vroege detectie van afwijkingen worden beoordeeld in demonstraties.
- ✓Autonome optimalisatie van parameters
- ✓Vooruitziende regeling op basis van voorspellingen
- ✓Detectie van afwijkingen en alarmering
Hoe de drie lagen samenwerken
Selection × Library × Physical AI
Drie eigen lagen werken samen om Algal Bloom Capture als één systeem te laten draaien
Non-GMO-stamselectie
Zonder genetische modificatie screenen we uit de natuur geïsoleerde stammen en selecteren we de stammen die betrouwbaar groeien in het water ter plaatse.
Stammenbibliotheek × afstemming op de omgeving
Een stammenbibliotheek, in kaart gebracht naar zoutgehalte, temperatuur, pH en samenstelling van het influent. De optimale stam wordt op basis van de waterkwaliteitsgegevens van de klant geleverd als „Strain as a Service”.
Physical AI voor de sturing van algenbloei
Een regelmodel dat op bedrijfsdata is getraind, voorspelt de toestand van de kweek en past de regeling vooraf aan. Het beoogt het risico op contaminatie en instorting te verlagen; het effect wordt in de demonstratie beoordeeld.
De onderbouwing
De drie pijlers van de kerntechnologieën berusten op de wetenschappelijke literatuur over microalgenkweek, sensoren en regeltechniek; daarbovenop hebben we onze eigen bibliotheek, algoritmen en implementatie gebouwd. Het gelijktijdig meten van tien of meer parameters is onze eigen implementatie. Een stabiele kweek het hele jaar door is een doelstelling; in welke mate die wordt gehaald, hangt af van de omgeving waarin het systeem wordt ingezet.
Referenties
- Mohsenpour S.F., Hennige S., Willoughby N., Adeloye A., Gutierrez T. Integrating micro-algae into wastewater treatment: A review. Science of the Total Environment, 2021, 752, 142168. DOI →
- Cheah W.Y., Show P.L., Chang J.-S., Ling T.C., Juan J.C. Biosequestration of atmospheric CO₂ and flue gas-containing CO₂ by microalgae. Bioresource Technology, 2015, 184, 190–201. DOI →
- Havlik I., Lindner P., Scheper T., Reardon K.F. On-line monitoring of large cultivations of microalgae and cyanobacteria. Trends in Biotechnology, 2013, 31(7), 406–414. DOI →
Technische details en gezamenlijk onderzoek
Technische documentatie over de kerntechnologieën is beschikbaar onder een geheimhoudingsovereenkomst. We bespreken ook graag gezamenlijk onderzoek of een demonstratieproject.