Makine Öğrenmesi Destekli Mikroalgal Biyoproseslerin Optimizasyonu ve Döngüsel Biyoekonomide Kullanımı
Özet
Mikroalgler, atıksu arıtımı, karbon tutma ve biyobazlı ürün üretimini tek bir platformda birleştirebilen yapıları sayesinde döngüsel biyoekonominin temel bileşenlerinden biri olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışmada mikroalg tabanlı biyoprosesler, kapalı döngü kaynak yönetimi ve sürdürülebilir üretim yaklaşımı çerçevesinde makine öğrenmesi destekli veri odaklı modelleme perspektifi ile değerlendirilmiştir. Fotobiyoreaktör sistemlerinden gerçek zamanlı olarak elde edilen fiziksel, kimyasal ve biyokinetik verilerin gelişmiş algoritmalarla analiz edilmesi; biyokütle üretimi, besin maddesi giderimi ve yüksek katma değerli ürün sentezinin tahmin edilmesi ve optimize edilmesine olanak sağlamaktadır. Makine öğrenmesi tabanlı yaklaşımlar, mikroalgal kültivasyon süreçlerinde değişken işletme koşullarının etkisini ortaya koyarak optimum işletme stratejilerinin belirlenmesini mümkün kılmakta; enerji tüketimi, hasat zamanı ve proses verimliliği gibi kritik operasyonel parametrelerin gerçek zamanlı karar destek sistemleri ile yönetilmesine katkı sunmaktadır. Bu sayede endüstriyel CO₂ emisyonlarının biyokütleye dönüştürülmesi, atıksulardan besin geri kazanımı ve elde edilen biyokütlenin biyoyakıt, gıda-yem ve biyogübre üretiminde değerlendirilmesi daha verimli ve sürdürülebilir bir yapıya kavuşmaktadır. Veri odaklı bu akıllı biyorafineri yaklaşımı, su–enerji–besin ilişkisini bütüncül olarak optimize ederken karbon ayak izinin azaltılmasına ve kaynak kullanım etkinliğinin artırılmasına katkı sağlamaktadır. Sonuç olarak makine öğrenmesi destekli mikroalgal biyoproseslerin; çevresel etkileri minimize eden, çoklu ürün çıktısı sağlayan ve otonom üretim sistemlerine uyarlanabilen yeni nesil sürdürülebilir üretim platformlarının geliştirilmesinde kritik bir rol oynadığı ortaya konulmuştur.
Referanslar
Chisti, Y. (2007). Biodiesel from microalgae. Biotechnology Advances, 25(3), 294–306.
2 Chew, K. W., Yap, J. Y., Show, P. L., Suan, N. H., Juan, J. C., Ling, T. C., ve Chang, J. S. (2017). Microalgae biorefinery: High value products perspectives. Bioresource Technology, 229, 53–62.
Pittman, J. K., Dean, A. P., ve Osundeko, O. (2011). The potential of sustainable algal biofuel production using wastewater resources. Bioresource Technology, 102(1), 17–25.
Markou, G., ve Georgakakis, D. (2011). Cultivation of filamentous cyanobacteria in agro-industrial wastes and wastewaters: A review. Applied Energy, 88(10), 3389–3401.
Lam, M. K., ve Lee, K. T. (2012). Microalgae biofuels: A critical review of issues, problems and the way forward. Biotechnology Advances, 30(3), 673–690.
6.Singh, J., ve Gu, S. (2010). Commercialization potential of microalgae for biofuels production. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 14(9), 2596–2610.
Khan, M. I., Shin, J. H., ve Kim, J. D. (2018). The promising future of microalgae: Current status, challenges, and optimization of a sustainable and renewable industry. Bioresource Technology, 255, 371–380.
Chiaramonti, D., Prussi, M., Casini, D., Tredici, M. R., ve Rodolfi, L. (2017). Review of energy balance in raceway ponds for microalgae cultivation: Re-thinking a traditional system is possible. Applied Energy, 185, 100–112.
Lu, Y., Xu, J., ve Wang, Z. (2015). Microalgae-based wastewater treatment for nutrient recovery: A review. Bioresource Technology, 184, 79–87.
Renuka, N., Sood, A., Ratha, S. K., Prasanna, R., ve Ahluwalia, A. S. (2018). Evaluation of microalgal consortia for treatment of primary treated sewage effluent and biomass production. Journal of Applied Phycology, 30(2), 1095–1103.
Posten, C. (2009). Design principles of photo-bioreactors for cultivation of microalgae. Engineering in Life Sciences, 9(3), 165–177.
Carvalho, A. P., Meireles, L. A., ve Malcata, F. X. (2011). Microalgal reactors: A review of enclosed system designs and performances. Biotechnology Progress, 27(5), 1214–1235.
13 Janssen, M., Tramper, J., Mur, L. R., ve Wijffels, R. H. (2003). Enclosed outdoor photobioreactors: Light regime, photosynthetic efficiency, scale-up, and future prospects. Biotechnology and Bioengineering, 81(2), 193–210.
Hu, Q., Sommerfeld, M., Jarvis, E., Ghirardi, M., Posewitz, M., Seibert, M., ve Darzins, A. (2008). Microalgal triacylglycerols as feedstocks for biofuel production: Perspectives and advances. The Plant Journal, 54(4), 621–639.
15.Ugwu, C. U., Aoyagi, H., ve Uchiyama, H. (2008). Photobioreactors for mass cultivation of algae. Bioresource Technology, 99(10), 4021–4028.
Molina Grima, E., Fernández, J., Acién, F. G., ve Chisti, Y. (1999). Photobioreactors: Light regime, mass transfer, and scale-up. Journal of Biotechnology, 70(1–3), 231–247.
Chisti, Y. (2013). Constraints to commercialization of algal fuels. Journal of Biotechnology, 167(3), 201–214.
Li, T., Zheng, Y., Yu, L., ve Chen, S. (2020). Mixotrophic cultivation of microalgae for biomass production: A review. Bioresource Technology, 314, 123724.
Mayfield, S. P., ve Golden, S. S. (2015). Engineering algae for biofuel production. Nature Reviews Microbiology, 13(1), 1–14.
Glassey, J., Gernaey, K. V., Clemens, C., Schulz, T. W., Oliveira, R., Striedner, G., ve Mandenius, C. F. (2011). Process analytical technology for biopharmaceuticals. Biotechnology Journal, 6(4), 369–377.
von Stosch, M., Oliveira, R., Peres, J., ve Feyo de Azevedo, S. (2014). Hybrid semi-parametric modeling in process systems engineering: Past, present and future. Computers ve Chemical Engineering, 60, 86–101.
Lopes, R., Teixeira, J. A., ve Rocha, I. (2018). Machine learning in bioprocesses: A review. Biochemical Engineering Journal, 137, 79–90.
Zhang, Q., Wang, F., ve Yuan, Z. (2019). Application of machine learning in fermentation process: A review. Bioresource Technology, 294, 122145.
24 Kroll, P., Hofer, A., Stelzer, I. V., Herwig, C., ve Kuprijanov, A. (2017). Soft sensor for biomass concentration in mammalian cell culture by multivariate data analysis. Biotechnology Progress, 33(5), 1307–1315.
Kumar, K., Dasgupta, C. N., Nayak, B., Lindblad, P., ve Das, D. (2011). Development of suitable photobioreactors for CO₂ sequestration addressing global warming using microalgae: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 15(7), 329–335.
Davis, R., Aden, A., ve Pienkos, P. T. (2011). Techno-economic analysis of autotrophic microalgae for fuel production. Applied Energy, 88(10), 3524–3531.
Nizami, A. S., Rehan, M., Waqas, M., Naqvi, M., Ouda, O. K. M., Shahzad, K., ve Ismail, I. M. I. (2017). Waste biorefineries: Enabling circular economy in developing countries. Bioresource Technology, 241, 1101–1117.
Zhang, Y., Min, Q., ve Hu, W. (2021). Digital twin-driven smart biomanufacturing: Connotation, reference model, applications and research issues. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 69, 102074.
