Прост монитор и система за контрол на мътността за микроводорасли: 4 стъпки

2024 Автор: John Day | [email protected]. Последно модифициран: 2024-01-30 07:53

Нека просто кажем, че сте отегчени от вземане на проби от вода за измерване на мътността, брутен термин, показващ всякакви малки, суспендирани частици във вода, което намалява интензитета на светлината или с увеличаване на светлинния път, или с по -висока концентрация на частици, или и двете. И така, как да направите това?

По -долу са няколко стъпки, които предприех, за да изградя автоматична система за мониторинг на плътността на биомасата на микроводораслите. Това са микроводорасли, които са с субмикронни размери, добре суспендирани във вода и по-скоро имат екстремен начин на живот, превръщайки светлинната енергия и намалявайки въглеродния диоксид в новосинтезирана биомаса. Това е достатъчно за микроводораслите.

За да измеря мътността или плътността на биомасата, в моя случай трябва да измервам интензитета на светлината в страната на детектора, който се преобразува в отчитане на напрежението. Едно препятствие, което имах в началото да намеря подходящ сензор, който да работи с микроводораслите, с които съм работил.

Мътността може да бъде измерена със спектрофотометър. Лабораторният спектрофотометър е скъп и измерва най -вече една проба наведнъж. Някак си имах късмет, че си купих евтин сензор за мътност, който можех да намеря на ebay.com или amazon.com, и за моя изненада сензорът работи добре с видовете микроводорасли, които експериментирах.

Стъпка 1: Необходими части:

1. Сензор за мътност като този на снимката, който свързва тръбите. Този в списъка има отворен проход, освен ако не планирате да потопите сензора.

2. Дъска на Arduino. Това може да бъде Nano или Mega/Uno (ако се използва Yun Shield)

3. Потенциометър. По -добре е да използвате прецизността като тази.

4. OLED екран. Използвах SSD1306, но други видове LCD, като 1602, 2004 биха работили (и съответно преработете кода).

5. Табла за повторение с два канала като този

6. Два от трипозиционните превключватели за допълнително ръчно управление

7. Помпи: Купих 12V малка перисталтична помпа и използвах двуканална помпа Cole Parmer в лабораторията като основна помпа. Ако главната помпа има само една канална глава, използвайте преливната тръба, за да съберете излишната биомаса, внимавайте, че е възможно обезмасляване на биомаса в горната част на реактора, ако използвате интензивно смесване с еърлифт.

8. Raspberry Pi или лаптоп за регистриране на данни за Вариант 1 или Yun Shield за Вариант 2

Общата цена е в диапазона от 200 долара. Помпата Cole Parmer варира около $ 1000 и не е включена в общата цена. Не направих точно обобщение.

Стъпка 2: Вариант 1: Влезте в данните на компютър/ Raspberry Pi чрез USB кабел

Използване на компютър или Raspberry Pi за записване на някои изходни данни

Записът може да се извърши чрез опцията за регистриране като Putty (Windows) или Screen (Linux). Или може да се направи чрез скрипт на Python. Този скрипт изисква Python3 и библиотека, наречена pyserial, да бъдат функционални. Освен че регистрираните данни са лесно достъпни в лаптопа или в Desktop Remote, този подход се възползва от времето, прекарано на компютъра, което е регистрирано във файла, заедно с други изходи.

Ето още един урок, който написах за това как да настроя Raspberry Pi и да събирам данни от Arduino. Това е стъпка по стъпка ръководство за получаване на данни от Arduino към Raspberry Pi.

И кодът за Arduino се хоства тук за Вариант 1: работа със сензорна система за мътност и регистриране на данни в компютър.

Както споменах по -горе, това е проста система, но за да може сензорът да даде значими данни, тогава обектът на измервания като микроводорасли, здрач, мляко или суспендираните частици трябваше да бъде суспендиран, относително стабилен.

Записаният файл съдържа времева маркировка, зададена точка, измервателна стойност на мътността и кога основната помпа е била включена. Това трябва да ви даде някои показатели за производителността на системата. Можете да добавите още параметри към Serial.println (dataString) във файла.ino.

Запетая (или раздел, или други знаци за разделяне на данните във всяка клетка в електронната таблица) трябва да се добави във всеки изход, така че данните да могат да бъдат разделени в Excel за създаване на графика. Запетаята ще ви спести малко коса (спестява моята), особено след като имате няколко хиляди реда данни, и ще разберете как да разделите числата и забравихте да добавите запетая между тях.

Стъпка 3: Вариант 2: Данните се записват в Yun Shield

Използване на Yun Shield върху Arduino Mega или Uno за регистриране на данните

Yun Shield работи с минимален дистрибутор на Linux и може да се свърже с интернет, да има USB портове и слот за SD карта, така че данните могат да бъдат регистрирани на USB флаш или SD карта. Времето се извлича от системата Linux и файлът с данни се извлича от FTP програма като WinSCP или FileZilla или директно от USB, четец на SD карти.

Ето кода, хостван в Github за Вариант 2.

Стъпка 4: Работа на сензора за мътност

Използвах датчик за мътност на Amphenol (TSD-10) и той идва с листа с данни. По -трудно е да проверите продукта от онлайн обявата. Информационният лист включва графика на отчитането на напрежението (Vout) с различна концентрация на мътност, представена в Нефелометрична единица за мътност (NTU). За микроводораслите плътността на биомасата обикновено е на дължина на вълната 730 nm или 750 mm за измерване на концентрацията на частици, наречена оптична плътност (OD). Ето сравнението между Vout, OD730 (измерено чрез спектрометър Shimadzu) и OD750 (преобразувано от NTU в листа с данни).

Най-желаното състояние на тази система е статично мътност или турбидостат, което системата може автоматично да измерва и контролира плътността на биомасата при (или близо) до зададена стойност. Ето графика, показваща работата на тази система.

Разкриване:

Тази система за наблюдение и контрол на мътността (често наричана турбидостат) е едно от трите блока, в които работих в опит да изградя предварително фотобиореактор. Тази работа беше извършена, докато работех в Центъра за биологични биотехнологии на околната среда Biodesign, Университет на Аризона. Научният принос на тази система за насърчаване на отглеждането на водорасли е публикуван в Algal Research Journal.