NRELバイオ反応器

12月 06, 2025

”BioSTEAM”の固体分離モデルの使い方について説明しています。オリジナルのページはnrel_bioreactorです。ソースコードは以下の実行環境で確認しています。

Visual Studio Code バージョン: 1.104.2
拡張機能:Jupyter バージョン 2025.8.0
Python 3.12.10
biosteam 2.52.13
graphviz-14.0.2

NRELバイオ反応器

class NRELBatchBioreactor(*ID='', ins=None, outs=(), tau=None, N=None, V=None, T=305.15, P=101325, Nmin=2, Nmax=36, thermo=None, **kwargs*) [source]

Bioreactor クラスという抽象クラスです。反応は反応時間tauに依存します。洗浄・排出時間 tau_0、作業容積比 V_wf、および反応器数 N_reactors は調整可能なパラメータです。反応器のコストは、Humbirdら^[1]NREL のバッチ発酵槽コストに基づき、容積スケーリングを 0.6 乗則を適用して算出されます。

パラメータ

ID (str、省略可) - 識別子(ID)。
ins (Sequence(順序付きコレクション)[Stream|str]、省略可) - 反応器内で混合される流入ストリーム
outs (Sequence(順序付きコレクション)[Stream|str]、省略可) - 流出ストリーム

[0] 排出ガス(Vent)
[1] 排出物(effluent)

tau float、省略可) - 反応時間 [hr]。
N (int、省略可) - 反応槽の数。
V float、省略可) - 反応槽の目標体積 [m³]。
T float、省略可) - 反応槽の運転温度 [K]。デフォルトは305.15 K(32 ℃)
P float、省略可) - 反応槽の運転圧力 [Pa]。デフォルトは101,325 Pa
Nmin float、省略可) - 発酵槽の最小必要数。デフォルトは2。
Nmax float、省略可) - 発酵槽の最大数。デフォルトは36。

注意

NかVのいずれかを指定すること。

class NRELFermentation(*ID='', ins=None, outs=(), tau=None, N=None, V=None, T=305.15, P=101325, Nmin=2, Nmax=36, thermo=None, **kwargs*) [source]

Fermentation オブジェクトを作成し、酵母による第1世代エタノールの大規模バッチ発酵モデルです。詳細は参考文献[2]、[3]、[4]、[5]を参照してください。CAS'Yeast'を持つ化合物が存在しなければなりません。発酵するのはスクロースとグルコースのみです。洗浄・排出時間 tau_0、作業容積比 V_wf、および反応器数 N_reactors は調整可能なパラメータです。反応器のコストは、Humbirdら^[1]NREL のバッチ発酵槽コストに基づき、容積スケーリングを 0.6 乗則を適用して算出されます。

パラメータ

ID (str、省略可) - 識別子(ID)。
ins (Sequence(順序付きコレクション)[Stream|str]、省略可) - 反応器内で混合される流入ストリーム
outs (Sequence(順序付きコレクション)[Stream|str]、省略可) - 流出ストリーム

[0] 排出ガス(Vent)
[1] 排出物(effluent)

tau float、省略可) - 反応時間 [hr]。
N (int、省略可) - 反応槽の数。
V float、省略可) - 反応槽の目標体積 [m³]。
T float、省略可) - 反応槽の運転温度 [K]。デフォルトは305.15 K(32 ℃)
P float、省略可) - 反応槽の運転圧力 [Pa]。デフォルトは101,325 Pa
Nmin int、省略可) - 発酵槽の最小必要数。デフォルトは2。
Nmax int、省略可) - 発酵槽の最大数。デフォルトは36。
efficiency float、省略可) - ユーザー指定の効率。デフォルトは0.9。
iskinetic bool、省略可) - Trueの場合、Fermenation.kinetic_model (反応速度論モデル)が使われます。デフォルトはFalse

注意

NかVのいずれかを指定すること。

酵母を用いた第1世代エタノール生産のためのバッチ発酵をモデル化したFermentationモデルを実行してみます。

from biorefineries.cane import create_sugarcane_chemicals
from biosteam.units import Fermentation
from biosteam import Stream, settings
settings.set_thermo(create_sugarcane_chemicals())
feed = Stream('feed',
              Water=1.20e+05,
              Glucose=1.89e+03,
              Sucrose=2.14e+04,
              DryYeast=1.03e+04,
              units='kg/hr',
              T=32+273.15)
F1 = Fermentation('F1',
                  ins=feed, outs=('CO2', 'product'),
                  tau=8, efficiency=0.90, N=8)
F1.simulate()
F1.show()

NRELFermentation: F1
ins...
[0] feed  
    phase: 'l', T: 305.15 K, P: 101325 Pa
    flow (kmol/hr): Water    6.66e+03
                    Glucose  10.5
                    Sucrose  62.5
                    Yeast    456
outs...
[0] CO2  
    phase: 'g', T: 305.15 K, P: 101325 Pa
    flow (kmol/hr): Water    9.95
                    Ethanol  3.71
                    CO2      244
[1] product  
    phase: 'l', T: 305.15 K, P: 101325 Pa
    flow (kmol/hr): Water    6.59e+03
                    Ethanol  240
                    Glucose  4.07
                    Yeast    532

F1.results()

	Fermentation	Units	F1
Electricity	Power	kW	66.6
Electricity	Cost	USD/hr	5.2
Chilled water	Duty	kJ/hr	-1.41e+07
	Flow	kmol/hr	9.42e+03
	Cost	USD/hr	70.3
Design	Reactor volume	m3	247
	Batch time	hr	12.6
	Loading time	hr	1.57
	Number of reactors		8
	Recirculation flow rate	m3/hr	17.7
	Reactor duty	kJ/hr	-1.41e+07
	Cleaning and unloading time	hr	3
	Working volume fraction		3
Purchase cost	Heat exchangers (x8)	USD	1.57e+05
	Reactors (x8)	USD	1.87e+06
	Agitators (x8)	USD	1.17e+05
	Cleaning in place	USD	8.89e+04
	Recirculation pumps (x8)	USD	1.26e+05
Total purchase cost		USD	4.64e+03
Utility cost		USD/hr	0.0225

注記

上記の'Fermentation'や、'BatchBioreactor'は、古いバージョンとの互換性確保のために残してあるようなので、'Fermentation'は'NRELFermentation'になる可能性があります。
発酵するのはスクロースとグルコースのみ、とありますが、具体的には以下の反応を考慮しています。

反応式	変換効率
Sucrose + Water -> 2Glucose	1.00
Glucose -> 2Ethanol + 2CO2	指定がない場合は0.9(変更可能)
Glucose -> Yeast	0.7

FFA(Free Fatty Acids,遊離脂肪酸)、DAG(Diacylglycerol,ジアシルグリセロール)、TAG(Triacylglycerol,トリグリセリド)、Glycerol(グリセロール,グリセリン)が含まれている場合は、以下も考慮。

反応式	変換効率
TAG + 3Water -> 3FFA + Glycerol	0.23
TAG + Water -> FFA + DAG	0.02

参考文献

[1]

Humbird, D., Davis, R., Tao, L., Kinchin, C., Hsu, D., Aden, A., Dudgeon, D. (2011). Process Design and Economics for Biochemical Conversion of Lignocellulosic Biomass to Ethanol: Dilute-Acid Pretreatment and Enzymatic Hydrolysis of Corn Stover (No. NREL/TP-5100-47764, 1013269)
[2]

Oliveira, Samuel C., et al. “Discrimination between ethanol inhibition models in a continuous alcoholic fermentation process using flocculating yeast.” Applied biochemistry and biotechnology 74.3 (1998): 161-172.
[3]

Oliveira, Samuel C., et al. “Continuous ethanol fermentation in a tower reactor with flocculating yeast recycle: scale-up effects on process performance, kinetic parameters and model predictions.” Bioprocess Engineering 20.6 (1999): 525-530.
[4]

Oliveira, Samuel C., et al. “Mathematical modeling of a continuous alcoholic fermentation process in a two-stage tower reactor cascade with flocculating yeast recycle.” Bioprocess and biosystems engineering 38.3 (2015): 469-479.
[5]

Oliveira, Samuel C., et al. “Kinetic Modeling of 1‐G Ethanol Fermentations.” Fermentation Processes. InTech, 2017.

BioSTEAMの使い方メモ