Projekt
DATIpilot - VIVET - AlAska - Algenkultivierungen Art-fokussiert skalieren
Kurzbezeichnung
AlAskaLaufzeit
-Projektverantwortlich
Prof. Dr.-Ing. Kai Muffler
Arbeitsgebiete
- Produktive Biofilme
- Biotransformation / Biokatalyse
- Marine Biotechnologie
- Reaktorentwicklung
Lehre
- Angewandte Mikrobiologie
- Biofilme
- Biotechnologie 1
- Biotechnologie 2
- Bioprozesstechnik
- Enzym- und Fermentationstechnik
Kontakt
Prof. Dr. Bernhard Seyfang
Funktionen
Studiengangsleiter Energie- und Verfahrenstechnik (B.Sc.)
Mitglied des Senats ab Sommersemester 2023
Arbeitsgebiete
Chemische Reaktionstechnik
Extraktionszentrifugen
Wasserstoffherstellung und Brennstoffzellen
Prozessoptimierung und Systemverfahrenstechnik
Lehre
Chemische Reaktionstechnik
Wärme- und Stoffübertragung
Prozessoptimierung und Systemverfahrenstechnik
Projektmanagement
Angewandte Elektrochemie
Kontakt
Projektpartner
Projektmittel
437.157,60 Euro
Förderkennzeichen: 03DPC2013
Kategorie
BiotechnologieKurzbeschreibung des Projekts
Ziel des Projektes ist es, neuartige, transferierbare Skalierungsverfahren für biotechnologische Prozesse am Beispiel der Kultivierung von Mikroalgen bzw. Cyanobakterien zu entwickeln. Dabei sollen sowohl der phototrophe Kultivierungsmodus als auch mixotrophe und heterotrophe Kultivierungsmodi betrachtet werden. Letztere nutzen dabei zusätzlich eine oder mehrere Kohlenstoffquellen, um das Wachstum zu unterstützen bzw. im heterotrophen Fall überhaupt erst zu erlauben. Die Algenbiotechnologie leidet unter dem Dilemma, dass bereits diverse großskalige Anlagen und Prozesse existieren und somit der Eindruck vorherrscht, dass kein Entwicklungsbedarf auf diesem Gebiet mehr bestünde. An dieser Stelle soll das Projekt anknüpfen und die Skalierung biotechnischer Prozesse durch neue, KI gestützte Verfahren – und unter Nutzung einer breiteren Palette an Sensoren inkl. Softsensoren – optimieren. Dabei soll auch der Einfluss der Umgebungsbedingungen auf die Zusammensetzung der Population und deren Produktionsfähigkeiten betrachtet werden. Vorgesehen ist auch, Veränderungen auf Genom-, Transkriptom- und Proteinebene (über kommerzielle Anbieter) zu erfassen und diese Daten in den Optimierungsprozess einzubinden. Während der Projektlaufzeit ist eine enge Vernetzung innerhalb der Innovationscommunity geplant. Zum Projektende sollen die in AlAska generierten Erkenntnisse zur Ausgründung eines Start-ups genutzt werden.
