СТАЦИОНАРНЫЕ СОСТОЯНИЯ БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ С НЕЛИНЕЙНОЙ КИНЕТИКОЙ РОСТА МИКРООРГАНИЗМОВ. МНОЖЕСТВЕННОСТЬ ПРИ ЗАДАННОЙ ВЕЛИЧИНЕ КОНЦЕНТРАЦИИ СУБСТРАТА В ПОСТУПАЮЩЕМ ПОТОКЕ
Журнал: ВЕСТНИК АСТРАХАНСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО ТЕХНИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА. СЕРИЯ: УПРАВЛЕНИЕ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ИНФОРМАТИКА
Том 2013 № 1
, 2013
Рубрики: УПРАВЛЕНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ
Авторы:
1.
Московский государственный университет пищевых производств
2.
Российский химико-технологический университет им. Д. И. Менделеева
3.
Российский химико-технологический университет им. Д. И. Менделеева
(доктор технических наук, профессор; профессор кафедры процессов и аппаратов химической технологии )
Россия
Россия
4.
Российский химико-технологический университет им. Д. И. Менделеева
Тип:
Статья
Страницы:
с 21
по 28
Статус:
Опубликован
Получено:
05.01.2013
Одобрено:
28.02.2020
Опубликовано:
25.01.2013
Классификаторы:
ВАК 05.12.2013 Системы, сети и устройства телекоммуникаций
ВАК 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
ВАК 05.13.06 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
ВАК 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах
ВАК 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
ВАК 05.13.19 Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
УДК 004.94:576
ГРНТИ 20.01 Общие вопросы информатики
ГРНТИ 28.01 Общие вопросы кибернетики
ГРНТИ 49.01 Общие вопросы связи
ГРНТИ 50.01 Общие вопросы автоматики и вычислительной техники
ГРНТИ 82.01 Общие вопросы организации и управления
ББК 30.16:28.072
ВАК 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
ВАК 05.13.06 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
ВАК 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах
ВАК 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
ВАК 05.13.19 Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
УДК 004.94:576
ГРНТИ 20.01 Общие вопросы информатики
ГРНТИ 28.01 Общие вопросы кибернетики
ГРНТИ 49.01 Общие вопросы связи
ГРНТИ 50.01 Общие вопросы автоматики и вычислительной техники
ГРНТИ 82.01 Общие вопросы организации и управления
ББК 30.16:28.072
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
биотехнология, стационарные состояния, нелинейная кинетика, множественность
Аннотация (русский):
Исследуются стационарные состояния биотехнологических процессов с нелинейной кинетикой роста микроорганизмов. Получены оценки для области существования множественности стационарных состояний с заданной концентрацией субстрата в поступающем потоке. Приведены расчетные соотношения для вычисления показателей процесса. В зависимости от начальных условий определены три схемы, включающие решение задачи нелинейного программирования. Приведены примеры расчета для всех трех вариантов.
Исследуются стационарные состояния биотехнологических процессов с нелинейной кинетикой роста микроорганизмов. Получены оценки для области существования множественности стационарных состояний с заданной концентрацией субстрата в поступающем потоке. Приведены расчетные соотношения для вычисления показателей процесса. В зависимости от начальных условий определены три схемы, включающие решение задачи нелинейного программирования. Приведены примеры расчета для всех трех вариантов.
Ключевые слова:
биотехнология, стационарные состояния, нелинейная кинетика, множественность
биотехнология, стационарные состояния, нелинейная кинетика, множественность
Введение Особенности процессов микробиологического синтеза с нелинейной кинетикой роста микробиологического синтеза связаны с возможностью возникновения неустойчивости поведения в предельных и нестационарных режимах. Анализ прогнозирования существования подобных режимов возможен с использованием методов математического моделирования. Методология моделирования и алгоритмы решения показателей процесса для приграничных условий культивирования рассмотрены в [1, 2]. В то же время в неизолированных условиях культивированиия возможно существование множественности стационарных состояний. В [3] разработан алгоритм оценки существования множественности стационарных состояний для условий, когда задана величина протока D и величина продуктивности по целевому компоненту Qp. Алгоритм включает определение области существования множественности с учетом технологических ограничений, определение численных значений концентрации субстрата S на выходе из ферментёра при задании значения D, определение концентрации субстрата в поступающем потоке Sf и расчет показателей процесса для условий множественности. Одновременно определяются оптимальные условия проведения процесса, что позволяет сопоставить показатели для стационарных состояний множественности с показа-телями при оптимальных условиях. Разработанная схема расчёта применяется и в настоящем сообщении, однако в данном случае алгоритм является более сложным в силу необходимости на различных этапах вычислений использовать численные методы, в том числе методы нелинейного программирования. Задача формулируется следующим образом. Задана величина продуктивности непрерывного процесса: Qp = (D·P), г/(л·ч). Задана концентрация субстрата в поступающем потоке Sf, г/л. Необходимо оценить возможность существования множественности стационарных состояний, определить параметры стационарных состояний процесса для условий множественности. Иными словами, если существует множественность стационарных состояний, необходимо определить величину протока D, обеспечивающую условия множественности при заданном значении Sf , и вычислить показатели процесса S, X, P. В расчетах приняты следующие условные обозначения: µmax – максимальная удельная скорость роста биомассы, ч–1; S, X, P – концентрации субстрата, биомассы и продукта соответственно, г/л; Pm – максимально возможная концентрация продукта, г/л; Km – константа насыщения, г/л; Ki – константа ингибирования, г/л; Q – объёмная скорость потока, л/ч; D = Q/V, величина протока, ч–1; V – объем заполнения реактора, л; Yx/s – стехиометрический коэффициент, г/г; α – константа, г/г; β – константа, ч-1. Математическая модель процесса представлена уравнениями: ; (1) ; (2) ; (3) . (4) Для формирования области существования множественности необходимо найти граничные значения D и Sf для заданного значения Qp. Зависимость Qp от D и S имеет вид , (5) где . В [3] для вычисления максимального и минимального значения D для любого значения Qp по (5): ; (6) . (7) Используя решение (5) относительно S и уравнения материального баланса (1)–(4), получим уравнения для Sf1 и Sf2 в зависимости от значения D: ; (8) , (9) где . (10) Оба уравнения – (8) и (9) – формируют в плоскости Sf – D область существований множественности. Условие (11) определяет граничные значения для Sf при любом D: , откуда следует, что для любого D будет иметь место равенство . Решение (11) относительно D даёт . (12) Полученные соотношения (12) полностью совпадают с (6) и (7), т. е. граничные значения по D для (8) и (9) равны Dmax и Dmin. Таким образом, поскольку граничные значения D известны – формулы (6) и (7) или (12), можно вычислить значения Sf для граничных значений D: ; (13) , (14) где . Область существования множественности формируется уравнениями (8) и (9) с координатами на границах Dmin и Dmax: . На рис. 1 показаны линии постоянного значения Qp в плоскости Sf – D для Qp = 3,0; 3,5; 4,0 г/(л·ч). Видно, что зависимость Sf от D имеет максимум по уравнению (8) и минимум по уравнению (9), т. е. существуют предельные значения для Sf, при которых имеет место множественность. Рис. 1. Линии постоянного значения Qp = 3,0; 3,5; 4,0, г/(л·ч–1) Для поиска экстремума значений Sf удобно использовать метод нелинейного программирования для функции одной переменной – метод половинного деления [4]. Поиск максимального значения Sf осуществляется в области D: . (15) Критерий поиска: . (16) Поиск минимального значения Sf осуществляется в той же области D (15). Критерий поиска: . (17) В результате поиска определяются значения D1 и Smax и значения D2 и Sf min. На рис. 2 показана линия постоянного значения Qp = 3,0 г/(л·ч) и отмечены границы области по D(Dmin, Dmax) и по Sf(Sf min, Sf max). На этом же рисунке показаны возможные варианты задания Sf (см. постановку задачи). Рис. 2. Линия постоянного значения Qp = 3 г/(л·ч–1). Возможные варианты задания Sf (1, 2, 3) Задание Qp для существования множественности, очевидно, должно удовлетворять условию , где Qpmax вычисляется для оптимальных условий [5]. На рис. 2 показаны три возможных варианта задания Sf : – линия 1, линия 2 и линия 3. Для линии 1: . (18) Для линии 2: . (19) Для линии 3: . (20) Пересечения линий 1, 2 и 3 с линией, ограничивающей область множеств, есть решение задачи, т. е. дают координаты множественности состояний Sf и D, по которым вычисляются остальные показатели процесса: X, P, S. Таким образом, если заданное значение Sf находится в области (18), координаты стационарных состояний вычисляются по условию минимизации функции . (21) При этом находятся два решения в области D: ; , где D1 – значение D при максимальном значении Sf. Если заданное значение Sf находится в области (19), первое стационарное состояние определяется условием минимизации функции F2: . В области D . Второе решение вычисляется минимизацией F1 в области D: , где D2 – значение D в точке минимума Sf. Если заданное значение Sf находится в области (20), оба стационарных состояния вычисляются минимизацией F2 в области D: ; . Данными для расчета являются: значения параметров кинетического соотношения (табл.), величина продуктивности Qp, г/(л·ч) и концентрация субстрата в поступающем потоке Sf, г/л. Таблица Параметр Yx/s α β µm Pm Km Ki Значение 0,4 г/г 2,2 г/г 0,2 ч-1 0,48 ч-1 50 г/л 1,2 г/л 22 г/л Принимаем заданное значение Qp и Sf для одного из трёх вариантов в соответствии с (18), (19) и (20): Qp = 3,0 г/(л·ч): 1. Sf = 34,23 г/л (по (18)). 2. Sf = 19,26 г/л (по (19)). 3. Sf = 14,66 г/л (по (20)). Вычисляем максимальное значение Qp [5]: г/(л·ч). Показатели процесса: S = 5,138 г/л; P = 25,0 г/л; X = 7,304 г/л; Sf = 23,4 г/л; D = 0,1636 ч-1. 1. Проверяется условие: Qp < Qpmax, если имеет место Qp = Qpmax – решение единственное; если Qp > Qpmax – решения не существует. 3,0 < 4,09 – условие выполняется. 2. Вычисляется минимальное и максимальное значение D по формулам (6) и (7): Dmin = 0,0791 ч-1; Dmax = 0,2481 ч-1 . 3. Вычисляем значения Sf в точках Dmin и Dmax по формулам (10), (13), (14): Sf(Dmin) = 25,18 г/л Sf(Dmax) = 15,175 г/л. 4. Вычисляем максимальное значение Sf и минимальное значение Sf, используя метод половинного деления для функции Sf1 (16) и Sf2 (17). Получаем: (D1, Sf max) и (D2, Sf min) D1 = = 0,11 ч-1; Sf max = 37,31 г/л D2 = 0,22 ч-1; Sf min = 13,51 г/л. 5. Расчёт стационарных состояний: а) для варианта (18): Sf = 34,24 г/л. 25,18 < 34,24 < 37,31. Минимизация F1 по (21) даёт два значения D. Стационарное состояние 1: D = 0,09; Sf = 34,24. Вычисляем X, S, P по (1)–(3): X = 7,54 г/л; S = 15,39 г/л; P = 33,33 г/л. Стационарное состояние 2: D = 0,1424 ч-1; X = 5,85 г/л; S = 19,6 г/л; P = 21,13 г/л. б) для варианта (19): Sf = 19,26 г/л. 15,175 < 19,26 < 25,18. Стационарное состояние 1: D = 0,10 ч-1; X = 7,14 г/л; S = 1,40 г/л; P = 30,0 г/л. Стационарное состояние 2: D = 0,232 ч-1; X = 4,223 г/л; S = 8,702 г/л; P = 12,931 г/л. в) для варианта (20): Sf = 14,66 г/л. 14,66 < 15,175. Стационарное состояние 1: D = 0,17 ч-1; X = 5,23 г/л; S = 1,59 г/л; P = 17,65 г/л. Стационарное состояние 2 D = 0,25 ч-1; X = 4,036 г/л; S = 4,497 г/л; P = 12,146 г/л.
1. Гордеева Ю. Л., Ивашкин Ю. А., Гордеев Л. С. Моделирование периодического процесса микробиологического синтеза с нелинейной кинетикой роста микроорганизмов // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. – 2011. – № 1. – С. 37–42.
2. Гордеева Ю. Л., Ивашкин Ю. А., Гордеев Л. С. Алгоритмы расчета показателей процесса микробиологического синтеза в периодических условиях культивирования // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. – 2011. – № 2. – С. 7–14.
3. Гордеева Ю. Л., Щербинин М. Ю., Гордеев Л. С. Стационарные состояния биотехнологических процессов с нелинейной кинетикой роста микроорганизмов. Множественность при заданной величине протока // Энциклопедия инженера-химика. – 2012. – № 8. – С. 23–27.
4. Ивашкин Ю. А. Системный анализ и исследование операций в прикладной биотехнологии. – М.: МГУПБ, 2005. – 196 с.
5. Гордеева Ю. Л., Щербинин М. Ю., Глебов М. Б. Повышение эффективности биотехнологических процессов с нелинейной кинетикой роста микроорганизмов // Энциклопедия инженера-химика. – 2012. – № 8. – С. 28–31.
