Yarı-kesikli fermantasyonda besleme ve havalandırma profillerinin optimizasyonu
Optimization of feeding and aeration prpfiles in fed-batch fermentation
Yazar: İLKNUR EMRE
Danışman: PROF. DR. RIDVAN BERBER
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: Kimya Mühendisliği = Chemical Engineering

Özet:
Ekmek mayası olarak bilinen Saccharomyces cerevisiae`nın yarı kesikli prosesle üretiminde halenişletme tecrübesine dayanarak önceden belirlenmiş sabit besleme profilleri kullanılmaktadır. Oysaekonomik rekabetin hızla artmasından dolayı endüstriyel proseslerin optimum koşullardagerçekleştirilmesi ve sık değişen müşteri beklentilerini karşılayacak esnekliğin sağlanması zorunluhale gelmiştir. Yarı kesikli fermentörlerde ekmek mayası üretiminde ürünün yani biyokütleninmaksimizasyonu önemlidir. Ancak bu proseslerde optimizasyon dinamik modelin sınır koşuluolarak sağlanması gereği nedeniyle yatışkın hal optimizasyondan farklı ve göreceli olarak zordur.Literatürde sınırlı sayıda yöntem bulunmakla birlikte her birinin ayrı güçlükleri vardır.Bu çalışmada, yarı kesikli ekmek mayası üretiminde biyokütlenin mümkün olan en yüksek miktaraulaşmasını, bu arada alkol oluşumunun da kontrol altında tutulmasını substrat ve havalandırmaakış hızlarını ayarlayarak sağlamak hedeflenmiştir. Endüstriyel üretim ortamından alınan verilerikullanarak besleme profillerini bulan ve hat üstünde uygulanabilecek yapıda olan bir kontrolmekanizması tasarlanmıştır. Bu yapı içerisindeki optimizasyon işlemi için gerekli olan ve hatüstünde ölçülemeyen maya ve substrat derişimi, ölçülebilen değişkenleri kullanan bir YSA modeliile öngörülmüştür. Endüstriyel ortamda da ölçülmeyen substrat derişimleri, Kalman Filtrelemetekniği ile başarılı bir şekilde öngörülmüş ve böylece oluşturulan yeni veri setleri YSA modelinineğitiminde kullanılmıştır. Besleme ve havalandırma profillerinin optimizasyonla bulunmasında,Agun (2002) tarafından önerilen yeni bir teknik kullanılmıştır. Kontrol vektör parametrelemesininsınırlamalı çok değişkenli ve doğrusal olmayan fonksiyonların minimumunu bulan bir hazırfonksiyonla kolay uygulanabilmesini sağlayan bu teknikle fermantasyon süresi birer saatlik zamandilimlerine ayrılmış ve sistem kesikli zaman alanına dönüştürülmüştür. Elde edilen `kuadratikproblem', zaman dilimlerindeki substrat ve hava akış hızlarının fonksiyonu olarak ifade edilen sonproses çıktısını amaç fonksiyonu olarak tanımlamak suretiyle çözülmüştür. Bu yöntemle, yarıkesikli ekmek mayası üretiminde maksimum biyokütle oluşumunu sağlayacak substrat beslemeprofili elde edilmiştir. Her bir aralık için bulunan substrat besleme değerinden o aralık içinmayanın ihtiyaç duyacağı oksijen tüketim hızı, ona bağlı olarak gaz-sıvı arayüzey kütle aktarımkatsayısı ve havalandırma hızı hesaplanmıştır.Elde edilen sonuçlar endüstriyel üretim sonuçları ile karşılaştırıldığında, substrat beslemeprofilinin uyumlu, havalandırma profilinin ise oldukça farklı olduğu görülmüştür. Havalandırmaprofilindeki bu farklılık endüstriyel üretimin yapıldığı ve bu çalışmada örnek alınan fermentörünhava ile karıştırılması ve karışmanın iyi sağlanabilmesi için hava akış hızının büyük tutulmasındankaynaklanmaktadır. Çalışmada elde edilen havalandırma profili mikroorganizmanın çoğalması içingerekli olan profildir. Dolayısıyla sonuçların yeterli mekanik karışmanın sağlandığı sistemlerdemaksimum biyokütle eldesi için endüstriyel olarak uygulanabilir olacağı öngörülmüştür.2007, 158 SayfaAnahtar Kelimeler : Yarı kesikli ekmek mayası fermantasyonu, Dinamik optimizasyon,Yapay sinir ağları, Kalman Filtresi, Parametre Belirlemei

Abstract:
Predetermined constant feeding profiles relying on operating experience are still being used for thefed batch production of Saccharomyces cerevisiae known also as baker?s yeast. However, itbecomes compulsory to operate industrial processes at their optimum conditions because ofrapidly growing economic competitions and ever-changing customer expectations to be satisfied.Maximization of product i.e. biomass is of great importance for baker?s yeast production in a fed-batch fermenter. On the other hand, optimization of those processes is rather different andrelatively difficult than steady state optimization owing to the fact that dynamic model has to besatisfied as a constraint in the optimization. Although there are limited number of methods inliterature, each of them has own complexities.This thesis work focuses on the maximization of the amount of biomass in the production ofbaker?s yeast in fed-batch fermenters while minimizing the undesirable alcohol formation, byregulating the substrate and air feed rates. A new control mechanism has been designed which usesoriginal data taken out from industrial plant to compute the feeding profiles that could also beapplied on line. Substrate and yeast concentrations required for optimization within this structurecan not be measured on-line. These variables were predicted by an artificial neural network modelusing other measurable variables. Non-measurable substrate concentrations are successfullypredicted by Kalman filtering technique at industrial media and thus, obtained new data sets areused for neural network model?s training. A new technique is employed for gathering feeding andaeration profiles by optimization which was proposed by Agun (2002). In this technique, whichprovides easy application of control vector parameterization to the available optimization functionsfor constrained multivariable nonlinear problems, dynamic model that characterizes thefermentation was divided hourly time intervals and the problem was transformed into the discretetime domain. Quadratic problem thus obtained was solved by defining an objective functioncomposed of the final process output expressed as a function of substrate and air flow rates at eachtime intervals. With this method, substrate feeding values yielding maximum biomass andminimum alcohol formation in fed-batch baker?s yeast production were obtained. Substratefeeding values for each time interval was then used to determine oxygen uptake rate required bymicroorganisms at that time interval. In connection with this uptake rate, gas-liquid interface masstransfer coefficient and aeration rates were computed.When the computed results were compared to the industrial data, it has been seen that substratefeeding profiles are compatible whereas aeration profiles are considerably distinct. The reason ofthis distinction is due to mixing of the industrial fermenter with air and keeping the air flow ratehigh in order to provide better mixing. Aeration profile obtained in this work is only concernedwith the reproduction of microorganisms. Hence, it is predicted that the results are industriallyapplicable for the maximization of biomass where enough agitation is provided.2007, 158 PagesKey Words : Fermentation of Fed-Batch Baker?s Yeast, Dynamic Optimization, NeuralNetwork, Kalman Filter, Parameter Estimationii