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本研究聚焦于利用温室气体CO2和H2通过微生物转化生产高价值化学品——乙酸的可持续生物技术。针对关键微生物热自养产乙酸菌Thermoanaerobacter kivui，目前尚缺乏描述其生长和代谢过程的动力学模型。研究者基于实验数据，首次开发了一个零维宏观模型，该模型整合了细胞生长、乙酸和甲酸生产的生物动力学，并耦合了气液传质过程，能够模拟和预测关键操作参数（如压力、进气组成、气体流速和搅拌速度）对乙酸生产率的影响。模型预测与实验结果高度吻合，为优化CSTR反应器运行、指导放大和强化过程提供了高效可靠的计算工具，推动了嗜热产乙酸菌在CO2可持续转化领域的应用。
论文解读
温室气体二氧化碳（CO2）的过量排放是导致全球变暖的主要因素之一。将CO2转化为有价值的化学品，是发展循环经济和应对气候变化的关键途径。其中，化学自养生物（Chemolithoautotrophs）能够利用CO2作为碳源，将其转化为各种平台化学品。产乙酸菌（Acetogenic bacteria）是这类微生物中的重要一员，它们能通过伍德-永达尔通路（Wood-Ljungdahl Pathway, WLP）将CO2和H2转化为乙酸，而乙酸是一种用途广泛的工业原料，例如是生产乙烯基醋酸酯单体的关键前体。
然而，实现这种气体发酵过程的工业化应用面临诸多挑战。气体在液体中的低溶解度限制了底物对微生物的可及性，而生物反应的速率又高度依赖于底物的供给。此外，操作参数如压力、气体流速和组成对最终产率有显著影响。为了深入理解并优化这一复杂的耦合过程（生物反应与物理传质），研究人员需要一个能够预测系统行为的数学模型。目前，对于嗜热产乙酸菌如Thermoanaerobacter kivui（T. kivui），尽管其在高温（66°C）下运行具有降低污染风险和冷却成本的潜力，且能以矿物质培养基生长而降低成本，但描述其生长和乙酸/甲酸生产的动力学模型仍然是一片空白。
本研究发表在《Bioresource Technology》上，旨在填补这一空白。研究者Francesco Regis等人基于T. kivui在实验室规模加压连续搅拌釜反应器（Continuous Stirred-Tank Reactor， CSTR）中的实验数据，开发了首个零维宏观模型。该模型的核心目标是准确描述在CO2/H2发酵过程中，T. kivui的生长以及乙酸和甲酸的生产，并将生物动力学与气液传质过程相结合，以评估压力、进气成分和气体流速等关键操作参数对反应器性能的影响。
为了构建这个模型，研究者主要采用了以下几种关键技术方法：
第一，动力学模型开发与拟合：基于T. kivui在实验室规模加压CSTR中不同操作条件下（压力、气体流速、H2:CO2比例）的生长和产物生成实验数据，研究者测试并拟合了包括Monod、Moser、Aiba-Edward、Haldane、Luong、Han and Levenspiel在内的多种单底物生长模型方程，以描述CO2和H2浓度对细胞比生长速率、乙酸和甲酸比生产速率的影响，最终确定了最能拟合实验数据的模型形式。
第二，气液传质过程建模：模型考虑了气体从气泡相到液相的质量传递，使用亨利定律计算气体溶解度，并采用基于实验或经验关联式获得的体积传质系数（kLa）来量化传质速率。同时，模型计算了反应器内的气含率以及由于液体静压导致的进出口压力差。
第三，反应器物料平衡与数值求解：模型建立了描述气体相（连续进料）和液相（分批操作）中各组分（生物质X、乙酸A、甲酸F、溶解的CO2和H2）浓度变化的动态物料平衡方程组。这些方程将生物反应速率、气液传质速率与操作条件联系起来。整个模型系统使用Python中的显式龙格-库塔法进行数值求解，直至达到设定的终止条件（如时间终点或乙酸浓度达到15 g·L-1）。
第四，基于出口气体数据的参数优化：为了提高模型对底物（CO2和H2）消耗预测的准确性，研究者利用实验测量的反应器出口气体流速及H2和CO2的摩尔分数数据，对理论计算的生物质对底物的产率系数（YX/CO2和YX/H2）进行优化，将其限制在理论值±30%的范围内，从而优化了模型的整体预测能力。
研究结果分析
1. 材料与方法与模型结构
研究首先详述了实验所用T. kivui菌株及其在2升加压CSTR中的培养条件，包括使用DSM 171培养基、在66°C和pH 6.5下运行。模型框架上，研究者将系统简化为气液两相，液体相为批式完全混合，气体相为连续进料。模型考虑了生物质（X）、乙酸（A）、甲酸（F）、二氧化碳（CO2）、氢气（H2）和水（H2O）这些关键物种，并建立了相应的质量平衡方程。模型结构示意图清晰地展示了反应器的输入、输出及内部过程。
2. 生物动力学方程的建立
基于不同操作条件下的实验数据（如R13, R14, R15, R16, R7等运行批次），研究者确定了T. kivui的比生长速率（qX）、乙酸比生产速率（qA）和甲酸比生产速率（qF）与溶解的CO2和H2浓度之间的关系。研究发现，CO2和H2均为细胞生长和产物生成所必需，因此采用了交互式多底物生长模型形式。通过模型拟合，确定了描述生长、乙酸生产和甲酸生产的最佳动力学方程及相关参数（如最大比速率、半饱和常数、抑制常数等）。模型还考虑了高浓度CO2（通过转化为HCO3–）可能对生长和乙酸生产产生的抑制作用。
3. 模型验证与预测
模型在多个独立的实验条件下进行了验证，结果显示其能够较好地复现实验中观察到的生物质、乙酸和甲酸浓度随时间的变化趋势，以及对出口气体组成和流速的预测。模型成功捕捉到乙酸生产率随压力（最高至10 bar）增加而提高的趋势，以及对H2:CO2比例的依赖性。关键的预测结果是，模型识别出了最大化乙酸生产率的最优操作条件：压力为10 bar，气体流速为0.63 vvm，进气中H2:CO2比例约为3:1。在这些条件下，模型预测约70%的CO2和50%的H2被转化为产物。由于设备安全限制，实验验证在较低压力下进行，但结果与模型预测高度一致，支持了模型的可靠性。
研究结论与讨论
本研究成功开发并验证了一个用于描述嗜热产乙酸菌Thermoanaerobacter kivui在连续搅拌釜反应器中利用CO2/H2生产乙酸的零维宏观动力学模型。这是首个针对该微生物的此类模型，它整合了生物代谢动力学与关键的气液传质物理过程。
模型的重要意义在于其提供了一个稳健且计算高效的框架，能够用于：
- 1.
过程模拟与评估：快速评估不同操作场景（如改变压力、气流、气体组成）对反应器性能（如生产率、底物转化率）的影响，而无需进行耗时费力的实验。
- 2.
工艺优化：模型识别出的最优操作条件（10 bar压力，0.63 vvm气体流速，3:1的H2:CO2比例）为最大化乙酸生产率提供了明确的指导。
- 3.
指导放大与过程强化：该模型框架可以作为设计和放大工业规模反应器的基础工具，帮助理解在更大尺度下物理传递过程与微生物动力学的相互作用。
- 4.
推动可持续CO2转化技术：通过为T. kivui这一具有应用潜力的嗜热菌株建立定量模型，本研究为利用微生物将温室气体CO2高效转化为高价值化学品乙酸的工艺开发提供了关键的见解和工具，有助于推进基于气体的生物制造技术走向实际应用。
论文的讨论部分指出，该模型尚未考虑乙酸积累或渗透压可能导致的生长抑制（实验观察到在乙酸浓度约15 g·L-1时生长减缓），这是一个未来的改进方向。此外，甲酸生产的动力学被简化处理，因为关于其生成和再转化的详细机制数据有限。尽管如此，当前模型已经为理解和优化T. kivui的气体发酵过程奠定了坚实的基础。
