Математическое моделирование периодического процесса анаэробного сбраживания субстратов : На примере спиртового брожения

• Автор: Игнатов, Дмитрий Валерьевич
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 161 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ И ПОДХОДОВ К МОДЕЛИРОВАНИЮ ПРОЦЕССА АНАЭРОБНОГО СБРАЖИВАНИЯ СУБСТРАТОВ.

1.1 Существующие подходы к моделированию биотехнологических процессов

1.2. Процесс анаэробного спиртового сбраживания углеводных субстратов как объект моделирования.

1.3. Существующие подходы к измерению параметров микробиологических процессов

1.4. Использование микрокалориметрических методов для исследования биологических систем.

1.5. Выводы но главе.

ГЛАВА 2. ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПЕРИОДИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА АНАЭРОБНОГО СПИРТОВОГО БРОЖЕНИЯ.

2.1. Системное моделирование процесса анаэробного спиртового сбраживания

2.2. Синтез математической модели процесса периодического анаэробного сбраживания углеводных субстратов
2.2.1. Математическая модель массообменных процессов.
2.2.2. Математическая модель катаболических процессов
2.2.3. Процессы жизнедеятельности клеток.
2.3. Численная схема решения модели
2.4. Подбор коэффициентов математической модели периодического анаэробного брожения.
2.5. Выводы по главе.
ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО ТЕПЛОВЫДЕЛЕНИЯ И АСПЕКТОВ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОГО ОБМЕНА В ПЕРИОДИЧЕСКОМ ПРОЦЕССЕ АНАЭРОБНОГО СПИРТОВОГО БРОЖЕНИЯ УГЛЕВОДНЫХ СУБСТРАТОВ.
3.1. Материалы и методы исследования.
3.1.1. Подготовка сырья
3.1.2. Описание экспериментальной установки.
3.1.3. Методики эксперимента.
3.2. Экспериментальное моделирование анаэробного спиртового сбраживания различных субстратов дрожжами расы vii расы XII.
3.2.1.Сравнительная оценка энергетической ценности некоторых сахаров при их сбраживании на этанол.
3.2.2. Изучение анаэробного спиртового сбраживания различных субстратов дрожжами расы vii расы XII с азотным минеральным питанием.
3.2.3. Изучение анаэробного спиртового сбраживания различных субстратов дрожжами расы vii XII без азотного питания
3.2.4. Изучение анаэробного спиртового сбраживания смесей глюкозы и мальтозы дрожжами расы vii расы XII.
3.3. Изучение процессов выделения теплоты в ходе сбраживания
осветленного зернового сусла
3.3.1. Изучение влияния начальной концентрации сухих веществ на динамику текущего тепловыделения при сбраживании дрожжами расы vii XII.
3.3.2. Изучение зависимости скорости выделения теплоты от начальной концентрации засевных дрожжей расы vii XII при сбраживании осветленного зернового сусла без азотного минерального питания
3.3.3. Исследование влияния количества азотного минерального питания на динамику изменения текущего тепловыделения при сбраживании зернового осветленного сусла дрожжами расы vii XII .
3.3.4. Изучение влияния некоторых технологических факторов на величину интегрального тепловыделения в процессе сбраживания осветленного зернового сусла.
3.4. Математическая обработка результатов экспериментов и идентификация коэффициентов модели
3.5. Анализ адекватности модели
3.6. Выводы по главе
ГЛАВА 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОГРАММНОЙ И ТЕХНИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ.
4.1. Использование микрокалориметрических методов для анализа параметров протекания микробиологических и биохимических процессов
4.1.1. Способ определения кинетики микробиологических и физикохимических процессов в проточном микрокалориметре
4.1.2. Способ определения активности ферментных препаратов
4.1.3. Метод определения удельной скорости размножения клеток, основанный на микрокалориметрических измерениях
4.2. Использование величины интенсивности выделения теплоты в качестве информационного и управляющего парахметра.
4.2.1. Система управления параметрами процесса анаэробного сбраживания осветленного зернового сусла.
4.2.2. Предлагаемая конструкция датчика, предназначенного для измерения интенсивности физиологического тепловыделения в процессе сбраживания различных субстратов в промышленных условиях.
4.3. Пакет прикладных программ
Выводы по главе.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Список использованных источников


Предложены методы оценки физиологического состояния клеток на основании совместного анализа энергетического и массового обмена. Впервые экспериментально исследованы такие основные закономерности энергетического обмена в периодическом процессе АСС осветленного зернового сусла, как процессы аккумулирования энергии в виде связей АТФ аденазинтрифосфорной кислоты и ее потребления в процессах размножения и жизнедеятельности клетки. АСБ клеток, удельная интенсивность потребления энергии на обеспечение жизнедеятельности клетки. Практическая значимость работы состоит в создании инструментальных средств в виде аппаратнотехнических средств, методов, предметноориентированных моделей и пакета прикладных i, реализующих в структуре автоматизированных систем человекомашинного процедуры управления процессом АСС, которые также целесообразно использовать в САПР, АСУТП, АСНИ. Новизна предложенных технических решений подтверждена патентом РФ. Апробация работы. Материалы диссертации доложены и обсуждены на Международной научнотехнической конференции Прогрессивные технологии и оборудование для пищевой промышленности, Воронеж, г. Республиканской научнопрактической конференции Модернизация существующего и разработка новых видов оборудования дтя пищевой промышленности, Воронеж, г. XXXVI XXXIX отчетных научных конференциях ВГТА за гг. Воронеж, г. Публикации. По теме диссертации опубликовано И печатных работ, в том числе патент РФ. Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, основных выводов, списка использованных источников из наименований и приложения. Работа изложена на 0 стр. ГЛАВА 1. Современные математические модели микробиологических процессов можно разбить на три класса . Первый формальные модели эмпирически установленные зависимости чаще всего регрессионные, не претендующие на раскрытие механизма описываемого процесса. Задание структуры в таких моделях производится с учетом удобства последующего использования или простоты определения вектора параметров модели по экспериментальным данным. В большинстве случаев формальные динамические модели выбираются линейными, а в случае статических моделей уравнения задаются в таком виде, чтобы решения были линейны относительно вектора параметров. Главным недостатком подобных моделей является то, что вектор параметров трудно определить изза большой его размерности . Эти модели в основном применяют для описания удельных скоростей роста микроорганизмов, потребления субстрата и синтеза продуктов ,. Второй класс моделей качественные, которые строятся с целью выяснения динамического механизма изучаемого процесса. Они могут воспроизвести наблюдаемые динамические эффекты в поведении микробиологических систем, такие как колебательный характер изменения биомассы. Чем полнее и детальнее подобная модель, тем сложнее ее структура и выше размерность вектора параметров модели. В большинстве случаев качественные модели нелинейны, нахождение их решений и качественное исследование осуществляют на ЭВМ. Третий класс имитационные модели, которые содержат в себе всю известную информацию об объекте. В настоящее время все три класса моделей нашли применение в моделировании микробиологических процессов. Для описания процессов роста и размножения клеток в периодических процессах наиболее часто используются модели второго класса качественные. Уравнение экспоненциального роста биологических популяций известно еще из работ Мальтуса . При его использовании применительно к популяции микроорганизмов делается допущение, что популяция существует в условиях неограниченных ресурсов питания, в неограниченном пространстве, при отсутствии влияния факторов, связанных с жизнедеятельностью микроорганизмов. В этих условиях прирост числа живых клеток АХ за время Л будет зависеть от X и А. Можно предположить наиболее простой вид этой зависимости прямую пропорциональность. Тогда АХлХ А1, где л коэффициент пропорциональности. Поскольку функцию Х0 можно считать непрерывной, перейдем к пределу при А и получим уравнение экспоненциального роста популяции микроорганизмов в дифференциальной форме
. Х Х0е, 1. Формула 1.