GMS150高精度ガス制御システムは、最大4種類の異なるガスを正確に混合することができる。各入力ガスの流量は熱式質量流量計を用いて正確に測定し、内蔵の質量流量制御器によって正確に制御され、完全に混合された均質ガスを出力する。ガス入出力はPrestolok高速安全継手を使用し、使用中の利便性と安全性を保証する。

GMS150高精度ガス制御システムは、二酸化炭素、窒素、一酸化炭素、メタン、アンモニア、その他のガスの濃度制御に使用することができる。

GMS150高精度ガス制御システムはGMS 150版とGMS 150-MICRO版に分けられ、そのうちGMS 150版はより精度が高く、GMS 150-MICRO版はより流速を制御することができる。

応用分野：

Ÿ 植物培養箱、光養生物反応器などと併用し、精確なガス制御培養を行う

Ÿ 異なるCOをシミュレートする₂植物/藻類に対する温室効果の影響を調べるための濃度環境

Ÿ COの研究₂濃度と光合成の関係

Ÿ 煙草ガスなどの有害ガスが植物/藻類に与える影響を模擬する

Ÿ 植物/藻類の有害ガス処理と利用を研究する

技術パラメータ：

Ÿ 測定原理：熱式質量流量測定法

Ÿ 調整可能ガス：空気、窒素、二酸化炭素、酸素、一酸化炭素、メタン、アンモニアなどの乾燥清浄、腐食性、爆発性ガスがなく、ガス源はユーザーの自己準備が必要である

Ÿ 制御チャンネル：標準配置は2チャンネル、チャンネル1はAir-N₂、チャネル2はCO₂、最大4チャネルまで拡張可能

Ÿ 動作温度：15-50℃

Ÿ 入出力コネクタ：Parker Prestolokコネクタ（6 mm）

Ÿ 入力圧力：3-5 bar

Ÿ シール：フッ素化ゴム

Ÿ ディスプレイ：8×21文字液晶ディスプレイ

Ÿ サイズ：37 cm×28×15 cm

Ÿ 給電：115-230 V交流

Ÿ 併用可能な機器：FMT 150藻類培養とオンラインモニタリングシステム、MC 1000 8チャンネル藻類培養とオンラインモニタリングシステム、FytoScopeシリーズ知能LED光源成長箱、ユーザーが自ら設計した培養箱または反応器（気路接続方案を提供可能）など

GMS150バージョン管理パラメータ：

Ÿ 最小流量範囲：0.02-1 ml/min

Ÿ 最大流量範囲：20-1000 ml/min

Ÿ カスタマイズ可能なトラフィック範囲：最大トラフィックと最小トラフィックの間でカスタマイズできます。標準構成チャネル1（Air-N₂): 20-1000 ml/min；チャネル2（CO₂): 0.4-20 ml/min；制御可能なCO₂濃度0.04%〜100%（実際の調整濃度は流量と関係がある）

Ÿ 精度：±0.5%、全レンジ±0.1%（3-5 ml/minは全レンジ±1%、＜3 ml/minは全レンジ±2%）

Ÿ 安定性：<全レンジ±0.1%（1 ml/min N参照₂）

Ÿ 安定時間：1 ~ 2 s

Ÿ 予熱時間：30 min予熱が最適精度に達し、2 min予熱偏差±2%

Ÿ 温度感度：<0.05%/℃

Ÿ 圧力感度：0.1%/bar（参考N₂）

Ÿ 姿勢感度：1 bar圧力で水平面と90°の最大誤差0.2%（参考N₂）

Ÿ 重量：7 kg

GMS150-MICROバージョン管理パラメータ：

Ÿ 最小流量範囲：0.2-10 ml/min

Ÿ 最大流量範囲：100-5000 ml/min

Ÿ カスタマイズ可能なトラフィック範囲：最大トラフィックと最小トラフィックの間でカスタマイズできます。標準構成チャネル1（Air-N₂): 40-2000 ml/min；チャネル2（CO₂): 0.8-40 ml/min；制御可能なCO₂濃度0.04%〜100%（実際の調整濃度は流量と関係がある）

Ÿ 精度：±1.5%、フルレンジ±0.5%

Ÿ 繰り返し性：流量<20 ml/minは全レンジ±0.5%、流量>20 ml/minは実際流量±0.5%

Ÿ 安定時間：1 s

Ÿ 予熱時間：30 min予熱が最適精度に達し、2 min予熱偏差±2%

Ÿ 温度感度：0点<0.01%/℃、満度<0.02%/℃

Ÿ 姿勢感度：1 bar圧力で水平面と90°の最大誤差0.5 ml/minを保つ（N参照₂）

Ÿ 重量：5 kg

応用例：

FMT 150藻類培養とオンラインモニタリングシステムとの併用による藍藻の研究Cyanothecesp.ATCC 51142の超日代謝リズム（Cervený、2013、PNAS）

生産地：ヨーロッパ

参考文献：

1. Sarayloo E,et al. 2018. Enhancement of the lipid productivity and fatty acid methyl ester profile ofChlorella vulgarisby 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 inChlamydomonas 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. CulturingSynechocystissp. Strain PCC 6803 with N₂and CO₂in a Diel Regime Reveals Multiphase Glycogen Dynamics with Low Maintenance Costs. Appl. Environ. Microbiol., 82(14):4180-4189

6. Acuña A M,et al. 2016.A method to decompose spectral changes inSynechocystisPCC 6803 during light-induced state transitions. Photosynthesis Research, 130(1-3): 237-249