Модели биореакторов

Рис. 3.2. Структурная схема эффектов пятого уровня иерархии модели биореактора

Рис. 3.3. Блочная структура математической модели биореактора

Представленные уравнения формируют модуль (блок) математической модели биореактора. На рис. 4.16 рассмотрена общая блочная схема стратегии оптимального расчета биореактора применительно к рассмотренному колонному аппарату. Алгоритм оптимального расчета реализован на ЭВМ СМ-4 и включает следующую последовательность вычислений [c.215]

Модели биореактора с зонами сегрегации и микросмешения. [c.147]

Модели биореакторов с учетом частичной сегрегации среды. [c.149]

Важнейшим элементом БТС является биохимический реактор. Задача разработки математической модели биореакторов различного типа представляет наибольшую сложность, учитывая одновременное протекание в реакторе процессов на микро- и макроуровнях [4]. Рассмотрим в этой связи на примере биореактора основные принципы построения математической модели. [c.105]

Разработка математических моделей биореакторов является наиболее важной задачей при оптимизации БТС. От эффективности функционирования биореактора, обеспечивающего превращение исходных веществ в продукты микробиологического синтеза, зависят технико-экономические показатели производства в целом. Важно отметить сложность задачи моделирования процессов в биореакторе, где на явления биологической и биохимической природы накладываются физические и физико-химические явления, связанные с переносом вещества и энергии. Рассмотренные ранее принципы системного анализа сложных систем в полной мере применимы и к моделированию процессов в биореакторе, который можно представить в виде многоуровневой иерархической системы [13 . [c.136]

Среди применений искусственных нейронных сетей хочется особенно отметить их эффективное использование для описания статики и динамики трудно формализуемых математически процессов. Примером являются процессы, протекающие в биореакторах. Росг биомассы в таких процессах зависит от множества факторов и, как следствие этого, кинетические модели являются плохо устанавливаемыми. С целью преодоления указанных обстоятельств в [2] применили гибридную нейронную сеть для описания процесса ферментации в биореакторе. Собственно нейронная сеть моделировала скорость роста популяции, которая непосредственно не может быть измерена. Поэтому модель биореактора дополнялась уравнениями сохранения, позволившими замкнуть описание процесса и выразить измеряемые выходные переменные (концентрации биомассы и субстрата). Таким образом, стало возможным применение алгоритам обратного распространения для обучения нейронной сети. Оценочная функция Е представляла собой средневзвешенное квадратичное отклонение измеряемых и даваемых гибридной сетью выходных переменных безразмерной концентрации субстрата 8 и безрезмерной концентрации биомассы X [c.76]

Особенности массообменных эффектов в БТС связаны с процессами ферментации, когда одновременно с ростом и развитием популяции микроорганизмов осуществляется перенос массы (транспорт питательных веществ и продуктов метаболизма) и энергии (поглощение и выделение тепла при биохимических превращениях в многофазной системе). Модели, описывающие процессы массообмена в биохимическом реакторе, являются макросоставляющими общей математической модели биореактора в целом. Скорость потребления питательных веществ в процессе роста микроорганизмов определяется, с одной стороны, скоростью их биохимического превращения, а с другой,— скоростью переноса веществ к клеткам. [c.82]

Представленная иерархическая схема позволяет провести всесторонний глубокий анализ процессов на микро- и макроуровнях в биореакторах. Однако математическая модель биореактора как элемента БТС должна быть достаточно компактной и отражать основные закономерности происходящих в нем явлений для реще-ния задач моделирования, расчета и оптимизации на более высоких иерархических уровнях подсистемы и системы в целом. [c.109]

В основе разработки модели, удовлетворяющей данному положению системного анализа, лежит блочный принцип, согласно которому математическая модель формируется в виде структурной схемы, включающей ряд иерархически связанных ступеней, модели которых в качестве блоков входят в состав общей модели биореактора. Блочный принцип позволяет осуществлять незавнснмый анализ, разработку и проверку адекватности моделей для каждого блока. Стыковка блоков осуществляется согласно принятой структурной схеме общей модели с учетом взаимосвязи блоков. При этом модель каждого блока должна описывать наиболее существенные закономерности и быть удобной для синтеза модели, системы— биореактора в целом. На рис. 3.3 представлена блочная [c.109]

При построении математической модели биореактора эффективен блочный принцип, предусматривающий разработку моделей отдельных блоков — гидродинамики, теплообмена, массообмена и кинетики — с последующим их обобщением в единую модель биореактора. Разработанная таким образом математическая модель бнореактора будет информативной, так как позволит решать задачи прогнозирования различных ситуаций функционирования и может быть использована для целей оптимального проектирования новых аппаратов. Разработке такой модели предшествует детальный анализ всех составляющих иерархической структуры биореактора согласно схеме на рис. 3.3. При разработке математических моделей каждого блока необходима постановка специальных экспериментов для оценки параметров по гидродинамике, тепло- и массообмену, кинетике. Примеры реализации в полной мере указанного подхода к моделированию биореакторов пока крайне ограничены [3, 13]. [c.137]

Необходимо также отметпть особенность моделирования процессов в биореакторах, связанную с конструктивным разнообразием их аппаратурного оформления. Так, в гл. 4 рассмотрены основные типы биореакторов и дана их классификация, наглядно свидетельствующая о существовании нескольких десятков конструктивных схем аппаратов, различающихся по принципу ввода энергии, способу аэрации среды, методам организации движения потоков. На формирование математической модели биореактора влияют также режим работы (периодический, полупериодический, непрерывный) и масштаб аппарата. Именно при переходе от лабораторных установок к полупромышленным и промышленным в наибольшей степени проявляется влияние макрофакторов на кинетические закономерности процесса ферментации. [c.137]