ESCUELA POLITÉCNICA NACIONALFACULTADA DE INGENIERÍA QUÍMICA Y AGROINDUSTRIAL

INGENIERÍA AGROINDUSTRIALBIOTECNOLOGÍA I

TALLER

Nombres: Angueta Omar, Calderón Kathy, Guerrero Robinson, Hidalgo David, Hidalgo Rosa, Inga Manuel, Pinzón Carlos.

Un programa de simulación modular para la fermentación de alimentación discontinua: Producción penicilina

Fue desarrollado un software de simulación basado en un modelo no estructurado para la producción de penicilina en un fermentador fed batch; el modelo se basa en el modelo mecánico de Bajpai y Reuss, añadiendo varias variables como pH, temperatura, tasa de aireación, velocidad de agitación, alimentación del sustrato, obteniendo la evolución del CO2.El modelo o el proceso de simulación, puedes ser empleado en dos propósitos: para monitorear y dar un diagnóstico de fallos en un típico proceso de fermentación de penicilina, y también de forma educacional.Varios problemas industriales fueron investigados y adaptados a las nuevas pruebas en el proceso de monitoreo, fallos en el diagnóstico y proceso de control, los métodos propuestos por los investigadores se han convertido en un importante blanco de pruebas en más de 100 investigaciones en estudios de control.El objetivo del trabajo es construir un modelo matemático lo suficientemente detallado par ser usado en un banco de pruebas; es muy importante el proceso batch donde se controla la química y biología del proceso.La adición de azúcar se puede dar por etapas, control de la alimentación de azúcar en el inicio del proceso en la producción de biomasa, la alimentación continua de azúcar que permite el crecimiento y reproducción y el crecimiento o decrecimiento de la alimentación de azúcar en la fase de producción. También se puede dar continuamente en el proceso de Batch.

Crecimiento de biomasaEL crecimiento de biomasa es influenciada principalmente por la fuente de carbono y el oxígeno como sustrato. Además se sabe que el crecimiento de biomasa es inhibida por altas cantidades de biomasa en sí misma. Para determinar el crecimiento de biomasa considerando la inhibición, se sigue la cinética de Contois:

Donde, u es la tasa de crecimiento específico:

Debido a que los factores ambientales como temperatura y pH influyen considerablemente en el crecimiento de biomasa, se ha propuesto la siguiente ecuación que los relaciona a través de la velocidad de crecimiento específico. Sin embargo no se ha relacionado con los efectos directos de estos por la compleja naturaleza del fenómeno y falta de datos experimentales.

Efecto del pHLo más general es la relación de una inhibición con la concentración de iones hidrógeno. En la tasa específica de crecimiento que se ajusta bien al crecimiento real de ciertos microorganismos, a pesar de ser simple, en base a un los procesos complejos que se están generando.

Generalmente, para mantenerse en los rangos de pH típicos, durante la fermentación, se añade NH4OH. La concentración de biomasa va incrementándose, por lo que la acidez aumenta y la

cantidad de NH4OH que se añade aumenta. Esta ecuación sugiere una relación relativa entre la producción de biomasa y la concentración de iones hidrogeno por el crecimiento.

Control del pHEl pH se mantuvo constante en 5.0 mediante una solución muy concentrada (3M) de ácido o base cuando sea necesario. El proceso inicio con un pH arbitrario de 5.1 y se alcanzó el pH deseado en 8 horas aproximadamente.

Efecto de la temperaturaLa tasa de crecimiento específico de un microorganismo específico muestra un incremento, al aumentar la temperatura hasta un cierto punto, luego de este se produce una disminución rápida, la cual puede ser considerada como punto o tasa de mortalidad. Este efecto se puede determinar a través de la cinética de Arrheius. Se pudo determinar que un aumento hasta de 35 oC, provoca un aumento de biomasa, en la producción de penicilina; y una disminución rápida después de esta temperatura.

μ∝ f {[kg exp(−EgRT )]−[k d exp(−EdRT )]}Donde, el kg y Eg son constantes de activación para el crecimiento y kd y Ed son constantes de activación para la tasa de muerte, y podemos hallarlos tabulados en bibliografía.

Producción de penicilinaSe describe por la cinética de formación de no asociada al crecimiento, la hidrolisis de penicilina se incluye en la ecuación:

dPdt

=μpp X−KP−

PV

∗dV

dtDonde upp es la tasa de producción de penicilina especifica definida por:

μpp=μp(K p+S+S2

K1 ) (K opX+C L)

Las cepas industriales de producción de penicilina son tolerantes a altos niveles de glucosa, y por lo tanto se cuestiona el uso de los términos de inhibición de sustrato en la ecuación Uso de sustrato:El uso de un sustrato, es causado por el crecimiento de biomasa y formación de producto con cepas microbianas iguales y mantenimiento de microorganismos.

Cambio de volumenLa operación causa un cambio en volumen dentro del fermentador, dado por

dVdT

=F+Fa /b−FlossPara considerar el efecto de la adición acido/base en el cambio total de volumen del cultivo, se incluye el término Fab, asi como Floss, que indica las perdidas por evaporación, puesto que el aire de ingreso es seco y sale con una humedad relativa del 90 al 100% después del burbujeo. Además el brote puede ser reducido en un 20% después de una semana de tratamiento, dependerá directamente de la temperatura también, para lo que se tiene la ecuación: Se asume que la tasa de vaporización tiende al infinito al punto de ebullición

Calor de reacciónDejando de lado otras fuentes de generación de calor como las reacciones microbianas, se tiene la tasa volumétrica de producción de calor como:

dQdt

= rqdXdt

V+rq XV

Donde rq se asume como constante.

Resultados y discusionesEl modelo matemático para el desarrollo de la penicilina incluye variables entrantes mediante sensores donde se determinó el desarrollo de la fermentación.Se presentaron los resultados del software como la variación de la producción de penicilina a diferentes concentraciones iniciales de glucosa y su inhibición de la biomasa debido a la alta concentración de sustrato.Ora simulación se pudo determinar los diferentes valores de Kla, mediante la variación de la velocidad de agitación y el flujo de oxigeno pero bajo el límite de saturación del oxígeno.

A consecuencia de esto, la biomasa crece y la concentración de penicilina disminuye. Este comportamiento se observó en anteriores procesos, la concentración de penicilina fue afectada severamente cuando hubo un cambio de ritmo en la velocidad de alimentación de sustrato que se mantuvo durante toda la fermentación. La glucosa es la principal fuente de carbono para la fermentación fed-batch y la disminución de esta, disminuye la producción de penicilina. Uno de los usos del simulador es producir datos para desarrollar y evaluar procesos estadísticos y técnicas de monitoreo para rendimiento. MPCA (multiway principal component analysis) es una técnica utilizada para construir un modelo estadístico de procesos, que se basa en PCA. Esto ha sido aplicado al monitoreo de procesos batch. Monitoreos de procesos estadísticos basados en MPCA pueden ser implementados con herramientas gráficas y numéricas. Dos tipos de estadísticas, la distancia estadística T2 y SPE (squared prediction error) deben ser monitoreados. Las tablas de SPE y T2 indican cuando el proceso se sale fuera de control, pero no proveen información sobre las causas de origen de la función anormal del proceso. La actividad diagnóstico puede ser hecho por la determinación de qué variables contribuyen a elevar T2 y SPE. En este estudio los datos referencia fueron producidos por el uso del simulador varias veces a condiciones normales con pequeñas variaciones. Los datos de referencia establecidos sirvieron como una base de datos históricos y fueron utilizados para modelar el comportamiento normal del proceso. Todas las variables de control en las tablas indican un comportamiento normal en un sistema batch.

ConclusionesLas parcelas de cotización de lotes que las variables de la tabla 4 son responsables en la desviación de T2 y SPE. En la investigación de parcelas de cotización del lote defectuoso las variables como la velocidad de alimentación de la glucosa u la concentración de la glucosa en el fermentador son los causantes de la desviación del comportamiento normal en la primera señal de fuera de control en 162,5 h en T2 y 152 h en SPE.Se da a conocer los efectos secundarios de la falta inicial cuando las variables T2 y SPE se dan en más de un periodo de tiempo.Existen variables adicionales que son afectados cuando el proceso se realiza en intervalos 162,5 h – 190 h para T2 y 152 h – 172 h para SPE como por ejemplo. La concentración de oxígeno disuelto, concentración de biomasa, concentración de penicilina, calor generado y tasa de agua de flujo en refrigeración. Sin la detección de fallos de retraso, el diagnóstico sería más complicado.