GMS150高精度氣體調控系統

GMS150高精度氣體調控系統可以將最多4種不同氣體進行精確混合。每路輸入氣體的流量使用熱式質量流量計精確測量，并由內置的質量流量控制器進行精準控制，輸出的是混合的均質氣體。氣體輸入輸出使用Prestolok快速安全接頭，保證使用過程中的便捷性與安全性。

GMS150高精度氣體調控系統可用于二氧化碳、氮氣、一氧化碳、甲烷、氨氣以及其他氣體的濃度控制。

GMS150高精度氣體調控系統分為GMS150版和GMS150-MICRO版，其中GMS150版精度更高，GMS150-MICRO版可調控流速更大。

應用領域：

? 與植物培養箱、光養生物反應器等聯用，進行精確氣體控制培養

? 模擬不同CO₂濃度環境，研究溫室效應對植物/藻類的影響

? 研究CO₂濃度與光合作用的關系

? 模擬煙氣等有害氣體對植物/藻類的影響

? 研究植物/藻類對有害氣體的處理與利用

技術參數：

? 測量原理：熱式質量流量測量法

? 可調控氣體：空氣、氮氣、二氧化碳、氧氣、一氧化碳、甲烷、氨氣等干燥純凈、無腐蝕性、無爆炸性氣體，氣源需用戶自備

? 調控通道：標配為2通道，通道1為Air-N₂，通道2為CO₂，最多可擴展為4通道

? 工作溫度：15-50℃

? 輸入/輸出接頭：Parker Prestolok接頭(6mm)

? 輸入壓力：3-5bar

? 密封：氟化橡膠

? 顯示屏：8×21字符液晶顯示屏

? 尺寸：37cm×28×15cm

? 供電：115-230V交流電

? 可聯用儀器：FMT150藻類培養與在線監測系統、MC1000 8通道藻類培養與在線監測系統、FytoScope系列智能LED光源生長箱、用戶自行設計的培養箱或反應器（可提供氣路連接方案）等

GMS150版調控參數：

? 最小流量范圍：0.02 - 1 ml/min

? 流量范圍：20 - 1000 ml/min

? 可定制流量范圍：可在流量和最小流量之間定制。標準配置通道1(Air-N₂): 20-1000 ml/min；通道2(CO₂): 0.4-20 ml/min；可調控CO₂濃度0.04% - 99%（實際調控濃度與流量有關）

? 精度：±0.5%，加全量程±0.1%（3-5ml/min為全量程±1%，＜3ml/min為全量程±2%）

? 穩定性：<全量程±0.1%（參考1ml/min N₂）

? 穩定時間：1~2s

? 預熱時間：30min預熱達到精度，2min預熱偏差±2%

? 溫度靈敏度：<0.05%/℃

? 壓力靈敏度：0.1%/bar（參考N₂）

? 姿態靈敏度：1bar 壓力下與水平面保持90°.2%（參考N₂）

? 重量：7kg

GMS150-MICRO版調控參數：

? 最小流量范圍：0.2 - 10 ml/min

? 流量范圍：100 - 5000 ml/min

? 可定制流量范圍：可在流量和最小流量之間定制。標準配置通道1(Air-N₂): 40-2000 ml/min；通道2(CO₂): 0.8-40 ml/min；可調控CO₂濃度0.04% - 99%（實際調控濃度與流量有關）

? 精度：±1.5%，加全量程±0.5%

? 重復性：流量<20 ml/min為全量程±0.5%，流量>20 ml/min為實際流量±0.5%

? 穩定時間：1s

? 預熱時間：30min預熱達到精度，2min預熱偏差±2%

? 溫度靈敏度：零點<0.01%/℃，滿度<0.02%/℃

? 姿態靈敏度：1bar 壓力下與水平面保持90°.5 ml/min（參考N₂）

? 重量：5kg

應用案例：

與FMT150藻類培養與在線監測系統聯用研究藍藻Cyanothece sp. ATCC 51142 的超日代謝節律（Cerveny, 2013, PNAS）

產地：歐洲

參考文獻：

1. Sarayloo E, et al. 2018. Enhancement of the lipid productivity and fatty acid methyl ester profile of Chlorella vulgaris by two rounds of mutagenesis. Bioresource Technology, 250: 764-769

2. Mitchell M C, et al. 2017. Pyrenoid loss impairs carbon-concentrating mechanism induction and alters primary metabolism in Chlamydomonas reinhardtii. Journal of Experimental Botany, 68(14): 3891-3902

3. Hulatt C J, et al. 2017. Polar snow algae as a valuable source of lipids? Bioresource Technology, 235: 338-347

4. Jouhet J, et al. 2017. LC-MS/MS versus TLC plus GC methods: Consistency of glycerolipid and fatty acid profiles in microalgae and higher plant cells and effect of a nitrogen starvation. PLoS ONE 12(8): e0182423

5. Angermayr S A, et al. 2016. Culturing Synechocystis sp. Strain PCC 6803 with N₂ and CO₂ in a Diel Regime Reveals Multiphase Glycogen Dynamics with Low Maintenance Costs. Appl. Environ. Microbiol., 82(14):4180-4189

6. Acu?a A M, et al. 2016. A method to decompose spectral changes in Synechocystis PCC 6803 during light-induced state transitions. Photosynthesis Research, 130(1-3): 237-249