微藻培养在线多参数传感器：硝酸盐、生物量与色素浓度的实时预测技术

针对微藻工业化生产中缺乏自动化监测工具的瓶颈，荷兰研究团队开发了一种基于紫外-可见光谱(UV-Vis)和机器学习(PLS)的非侵入式在线传感器，可同步预测螺旋藻(Arthrospira platensis)和斜生栅藻(Tetradesmus obliquus)培养体系的硝酸盐(0-800 mg·L-1，RMSE 41.7)、生物量(达8 g·L-1，R2>0.74)及色素含量，为优化生物质生产提供实时数据支持。

　　

微藻作为"绿色细胞工厂"，在碳中和与生物经济时代展现出巨大潜力。这些光合微生物能以10倍于陆地植物的效率固定CO₂，同时生产高价值蛋白质、色素和生物燃料前体。然而当前工业化生产面临"黑箱操作"困境——培养过程中关键参数如氮营养、生物量积累和色素合成缺乏实时监测手段，导致工艺控制依赖经验判断。传统离线检测方法存在采样扰动大、耗时长的缺陷，而现有光谱技术多局限于单一参数分析，难以满足复杂培养体系的动态调控需求。

针对这一技术空白，荷兰的研究团队在《Algal Research》发表创新成果，开发出首个适用于多藻种的在线多参数传感器。该研究选取具有典型工业价值的两种微藻：蓝藻门的钝顶螺旋藻（Arthrospira platensis）和绿藻门的斜生栅藻（Tetradesmus obliquus），通过构建涵盖不同生长阶段的光谱数据库（UV-Vis 200-800 nm），结合偏最小二乘回归（Partial Least Squares, PLS）算法，实现了培养参数的同步解析。

关键技术包括：1）优化光学检测模块，消除微藻悬浮液光散射干扰；2）建立包含两种藻类、不同生物量（0.1-8 g·L^-1）和硝酸盐梯度（0-800 mg·L^-1）的标准数据集；3）采用变量重要性投影（VIP）筛选特征波长，提升模型鲁棒性。

结果与讨论

1. 生物量预测通用性：基于680 nm处叶绿素特征吸收和750 nm细胞散射信号，单一PLS模型即可预测两种藻类生物量（螺旋藻RMSE 0.55 g·L^-1，R² 0.75；栅藻RMSE 0.52 g·L^-1，R² 0.88），跨物种验证误差仅增加0.2 g·L^-1，证实光谱特征与细胞密度存在普适关联。

2. 硝酸盐动态监测：突破性实现含藻体系硝酸盐检测（RMSE 41.7 mg·L^-1），利用205-240 nm紫外区特征吸收，克服了传统方法需过滤藻细胞的限制。研究发现藻类代谢产物对硝酸盐特征峰的干扰可通过正交信号校正（OSC）算法有效消除。

3. 色素生产监控：首次实现斜生栅藻培养过程中色素原位分析，总叶绿素（2-18 mg·g^-1）和类胡萝卜素（1-12 mg·g^-1）预测精度分别达R² 0.71和0.59，430 nm（叶绿素b）、480 nm（类胡萝卜素）等特征波长被确认为关键变量。

结论与展望
该研究开创了微藻工业化过程的"数字孪生"监测新范式，其非侵入、多参数联检特性显著优于现有单功能探头。技术优势体现在三方面：1）突破藻液浑浊度对硝酸盐检测的限制；2）通用模型减少藻种特异性校准需求；3）色素-营养盐关联分析为代谢调控提供新维度。作者Yashika Sorathia等指出，该传感器已集成至5L光生物反应器进行中试验证，下一步将开发基于光谱指纹的早期污染预警算法。这项技术有望推动微藻生产从经验驱动向数据驱动的转型升级，为生物制造4.0提供核心监测工具。