Performances techniques et environnementales d'un photobioréacteur solaire pour la production de la Spiruline

Technical and environmental performance of a solar photobioreactor for spirulina production

• Auteur / Autrice : Ryma Laifa
• Direction : Pascal Guiraud, Ligia Tiruta-Barna
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie des Procédés et de l'Environnement
• Date : Soutenance le 29/06/2022
• Etablissement(s) : Toulouse, INSA
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mécanique, énergétique, génie civil et procédés (Toulouse)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : TBI - Toulouse Biotechnology Institute, Bio & Chemical Engineering - Toulouse Biotechnology Institute / TBI
• Jury : Président / Présidente : Éric Climent
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Régis Olves
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Jean-Philippe Steyer, Jérémy Pruvost

Mots clés

Mots clés contrôlés

Analyse du cycle de vie

Mots clés libres

Spiruline

PBR Solaire

Simulations

Performances

Modèle thermique

Acv

Spirulina

Solar PBR

Simulations

Performances

Thermal model

Lca

Résumé

Les cultures de microalgues et cyanobactéries sont des processus de production prometteurs pour une large gamme de produits biosourcés d'intérêt, impliqués dans les domaines de l’énergie, pharmaceutique, cosmétique, et de la nutrition humaine et animale. Les processus de production de microalgues nécessitent de l'eau, des nutriments, de la lumière pour la croissance des cellules, et de l'énergie pour le contrôle thermique et le mélange. Quel qu’il soit le domaine d'application, la prédiction des performances de l'ensemble de la filière de production reste un défi en raison du manque de modèles appropriés pour chaque opération unitaire impliquée. En effet, le nombre de paramètres à prendre en compte pour l’évaluation la plus réaliste de ce processus est important. Pour les même raisons, l'optimisation de ces paramètres dans l'idée d'atteindre les meilleures performances est loin d'être réalisée.L'objectif de ce travail de thèse est de développer un outil capable de simuler la production de la Spiruline fraîche dans un photobioréacteur tubulaire fonctionnant le long d’une année, en tenant compte des paramètres de conception et des facteurs environnementaux dynamiques comme la température et la lumière solaire qui fluctuent dans le temps et selon la position géographique du système. Le but final est d’évaluer les performances techniques et environnementales de l'ensemble du processus de production.Les performances d'un tel système dépendent fortement, d'un point de vue macroscopique, d’un principal facteur qui est l'énergie solaire, par conséquent, il est nécessaire d'estimer correctement les bilans énergétiques de ce système. Dans ce contexte multiphysique, une approche locale basée sur la méthode de Monte Carlo a été utilisée permettant de capturer l’hétérogénéité du photobioréacteur en terme de distribution spatiale de la lumière. À l’échelle de la cellule, des informations sur la quantité réelle de lumière perçue individuellement et par l’ensemble de la population, ont été générées utilisant un modèle de suivi de particules tenant compte de l’hydrodynamique locale. La réponse des cellules a été décrite par un modèle dynamique de croissance biologique permettant l’estimation du taux de croissance réel relatif à l’énergie lumineuse collectée par le photobioréacteur.L’interaction entre la biomasse et son milieu de culture a été également considérée à travers l’utilisation de modèles cinétiques, permettant de rendre compte de l’influence des substrats nutritifs sur la cinétique de croissance et donc sur les performances du système. En effet, l’évolution du milieu de culture au regard de la consommation des nutriments et la réaction entre les composés chimique a été mise en évidence en se basant sur les équations stœchiométrique et chimiques des espèces présentes. Quant à la température, le deuxième facteur fondamental de la croissance, un modèle thermique a été développé pour estimer son évolution dans le PBR avec et sans l’ajout d’une serre et en fonction des paramètres statiques tels que la localisation et la géométrie, et les conditions météorologiques. À l’appui des différents bilans d’énergie et les principaux transferts de chaleur ayant lieu entre le système et son environnement, ce modèle évalue les besoins énergétiques à fournir et les piste de gestion thermique éventuelles pour maintenir la température dans la plage de fonctionnement.Pour une ambition finale d’évaluer la faisabilité technique, les coûts énergétiques et environnementaux, un couplage entre les résultats de ces modèles et la méthode de l'analyse du cycle de vie a été réalisé. Ceci permet ouvrir la voie à une optimisation du procédé de production par une approche d'éco-conception.

Microalgae and cyanobacteria cultures are promising production processes for a wide range of biobased products of interest, involved in energy, pharmaceutical, cosmetic, and human and animal nutrition. Microalgae production processes require water, nutrients, light for cell growth, and energy for thermal control and mixing. Whatever the field of application, the prediction of the performance of the whole production chain remains a challenge due to the lack of appropriate models for each unit operation successively involved. Indeed, the number of parameters to be taken into account for the most realistic evaluation of this process is important. For the same reasons, the optimization of these parameters in order to reach the best performances is far from being achieved.The objective of this thesis work is to develop a tool able to simulate the production of fresh Spirulina in a tubular photobioreactor operating along one year taking into account design parameters and dynamic environmental factors such as temperature and sunlight that fluctuate in time and according to the geographical position of the system. The final goal is to evaluate the technical and environmental performance of the entire production process.The performance of such a system depends strongly, from a macroscopic point of view, on one main factor which is the solar energy, therefore, it is necessary to estimate correctly the energy balances of this system. To do so, it is necessary either to be able to obtain accurate information about what is happening in the reaction volume where this energy is converted into biomass. In this multiphysics context, a local approach based on the Monte Carlo method was used to capture the heterogeneity of the photobioreactor in terms of spatial light distribution. At the cell level, information on the actual amount of light perceived individually by the whole population was generated using a particle tracking model taking into account the local hydrodynamics. The response of the cells was described by a dynamic biological growth model allowing the estimation of the real growth rate relative to the light energy collected by the photobioreactor.The interaction between the biomass and its culture medium was also considered through the use of kinetic models, allowing to account for the influence of the nutritive substrates on the growth kinetics and thus on the performances of the system. Indeed, the evolution of the culture medium with respect to the consumption of nutrients and the reaction between chemical compounds was highlighted based on the stoichiometric and chemical equations of the species present. As for temperature, the second fundamental factor of growth, a thermal model was developed to estimate its evolution in the PBR with and without the addition of a greenhouse and according to static parameters such as location and geometry, and dynamic parameters such as weather conditions. Based on the different energy balances and the main heat transfers taking place between the system and its environment, this model evaluates the energy requirements to be provided and the possible thermal management tracks to maintain the temperature within the operating range.For a final ambition to evaluate the technical feasibility, the energy and environmental costs as well as the sustainability of the production of fresh spirulina, a coupling between the results of these models and the life cycle analysis method has been realized. This opens the way to an optimization of the production process by an eco-design approach.