Bir biyoreaktörde glikoz derişimi kontrolü
Glucose concentration control in a bioreactor
Yazar: ZEYNEP YILMAZER
Danışman: DOÇ. DR. BÜLENT AKAY
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: Kimya Mühendisliği = Chemical Engineering
Dizin: Süreç kontrol = Process control

Özet:
Bu çalışmada, havalı koşullarda Saccharomyces cerevisiae çoğaltılan kesikli ve yarı-kesikli bir biyoreaktörün çoğalma ortamının glikoz derişiminin dinamik analizi ve kontrolü gerçekleştirilmiştir.Biyoreaktörde maksimum mikroorganizma çoğalmasını sağlamak için pH, sıcaklık, DO, karıştırma hızı ve substrat derişimi gibi parametrelerin optimum değerlerinde işletilmesi gerekmektedir. Ekmek mayası üretim prosesinde kontrol edilmesi gereken en önemli parametrelerden biri de substrat derişimidir. Substrat derişiminin fazla olması, mikroorganizma çoğalmasının inhibe olmasına neden olmaktadır. Biyotepkime ortamında, karbon kaynağı olarak kullanılan substratın bulunmaması veya az olması mikroorganizma derişiminin düşük olmasına, fazla olması ise mikroorganizma çoğalmasını inhibe ederek mikroorganizma derişiminin düşük olmasına neden olmaktadır. Bu nedenle, çalışmada substrat olarak kullanılan glikoz kontrol edilen değişken, ayarlanabilen değişken olarak da glikoz akış hızı seçilmiştir.Bu tez kapsamında, kontrol çalışmalarından önce kesikli tepkime kaplarında başlangıç substrat derişiminin mikroorganizma çoğalmasına etkisi incelenmiş ve 20 g/L glikoz derişiminde maksimum çoğalmanın gerçekleştiği görülmüştür. Kontrol çalışmalarında kullanılacak olan 5L çalışma hacmine sahip biyoreaktörün dinamik davranışı incelenmiş ve sistem tanımlama yöntemi ile biyoreaktörü en iyi tanımlayan model elde edilmiştir. Sistem tanımlama ve kontrol algoritmasında biyoreaktör modeli olarak Auto Regressive Moving Average with eXogenous (ARMAX) kullanılmıştır. ARMAX Model parametreleri Yinelemeli En Küçük Kareler Metodu (YEKK) kullanılarak hesaplanmıştır ve sistemin üçüncü mertebeden modele uyduğu bulunmuştur. Elde edilen model parametreleri, MATLAB programlama dilinde yazılan Genelleştirilmiş Minimum Varyans (GMV) kontrol algoritmasında kullanılarak farklı set noktası değişimleri için teorik glikoz kontrolü başarıyla gerçekleştirilmiştir. Ayrıca prosesin birinci mertebeden ölü zamanlı modeli oluşturularak ve MATLAB paket programı kullanılarak farklı sabit set noktalarında PID kontrolü gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
In this work, glucose concentration of batch and fed-batch bioreactor in which Saccharomyces cerevisiae growth at aerobic conditions was dynamic analysed and controled.In the bioreactor to reach the maximum growth rate, the parameters like pH, temprature, dissolved oxygen concentration, mixing rate and substrate concentration?s optimum values has to be found. In baker?s yeast production the most important controlled parameter is substrate concentration. High substrate concentrations may inhibate the microorganism growth. In bioreaction, if the substrate which is used as carbon source does not exist or not enough microorganism concentration will be low. If it is high it causes the microorganism concentration to be low by inhibitating the microorganism growth. For this reason glucose used as substrate is chosen as controlled variable and glucose flow rate as the manipulated variable.In this study, before the control applications the effect of initial substrate concentration on microorganism growth in a batch reactor is investigated and maximum growth was observed in 20 g/L glucose concentration. Dynamic behaviour of the bioreactor used in control applications which has 5L of working volume was analised and by system identification method the best model that determines the bioreactor was obtained. Auto Regressive Moving Average with eXogenous (ARMAX) was used as bioreactor model in system identification and control algorithm. In this study ARMAX Model parameters were evaluated by Recursive Least Square Method (RLSM) and the system was estimated as third degree model. Model parameters obtained, is used in generalised minimum variance control which was written in MATLAB and for different set point variances theoric glucose control was performed successfully. In addition to this PID control on different constant set points was performed by generating first order dead time model of the process and using MATLAB.