Dans le cadre d’un programme de recherche financé par l’Agence Spatiale Luxembourgeoise et l’Agence Spéciale Européenne (ESA), l’entreprise Blue Horizon souhaitait démontrer la faisabilité de la plastification de la spiruline par impression 3D. C’est avec cet objectif que la société luxembourgeoise a fait appel à CAPACITÉS pour produire à échelle démonstrative, en conditions solaires, de la biomasse de spiruline. Ce matériau biosourcé prometteur contribue à ouvrir de nouvelles perspectives pour une plasturgie plus respectueuse de l’environnement.
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Blue Horizon, spécialiste en bio-ingénierie, sélectionne et cultive des micro-organismes essentiels aux écosystèmes en boucle fermée.
Le luxembourgeois cherchait à apporter une preuve de concept quant à l’utilisation de biomasse de spiruline comme bioplastique pour l’impression 3D. Sur les recommandations de l’ESA, il a fait appel à notre équipe Microalgues et aux moyens techniques de la plateforme AlgoSolis pour la production d’une quantité suffisante de cette biomasse.
La complexité de ce projet consistait à produire une quantité suffisante de biomasse carencée en conditions solaires, c’est-à-dire sans maîtriser l’intensité lumineuse. Nos ingénieurs ont imaginé un mode de production en deux étapes adapté à ce cahier des charges.
La première phase de production a consisté à cultiver la biomasse de spiruline dans un bassin ombragé de 10m², afin d’obtenir une quantité suffisante de biomasse.
Dans un second temps, la spiruline a été transférée dans un bassin de 35m² où elle a été confrontée à des conditions de stress, dont une forte intensité lumineuse (au mois de juillet).
Le livrable final a atteint tous les objectifs, avec la production de 5 kg (poids à sec) de spiruline. Suite à la récolte, cette biomasse a été lyophilisée pour servir de matière première. Après différents traitements, le matériau a été utilisé avec succès par Blue Horizon pour l’impression 3D, une étape prometteuse vers une plasturgie plus durable.
Pour mener à bien ce projet, les équipes de CAPACITÉS ont utilisé les moyens techniques de la plateforme R&D AlgoSolis (UAR 3722) et bénéficié de l’appui du GEPEA (UMR 6144), associant Oniris, Nantes Université, l’IMT Atlantique et le CNRS.
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