Maya fermantasyonunda gerçek zamanlı çok değişkenli istatistiksel analiz
Real-time multivariate statistical analysis in yeast fermentation
Yazar: GÜLNİHAL DENİZ
Danışman: PROF.DR. RIDVAN BERBER
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Kimya Mühendisliği = Chemical Engineering

Özet:
ÖZETYüksek Lisans TeziMAYA FERMENTASYONUNDA GERÇEK ZAMANLI ÇOK DEĞİŞKENLİİSTATİSTİKSEL ANALİZGülnihal DenizAnkara ÜniversitesiFen Bilimleri EnstitüsüKimya Mühendisliği Anabilim DalıDanışman: Prof. Dr. Rıdvan BERBERMüşteri beklentilerinin sürekli arttığı ve teknolojinin süratle ilerlediği bir dönemde,biyoteknolojik proseslerde, hızlı ve kaliteli üretime verilen önem de gittikçe artmaktadır.Biyoprosesler ve bunlar arasında endüstriyel önemi büyük olan ekmek mayası üretimindeönemli bir sorun, çok sayıdaki proses değişkeni arasındaki ilişkilerin karmaşıklığıdır. Böyledurumlarda, üretim kalitesinde oluşabilecek farklılığın en aza indirilmesi, bu değişkenlerinçevrim içi (on-line) bilgisayarlarda gerçek zamanlı (real-time) olarak izlenebilmesi ve bilimselolarak yorumlanmasıyla sağlanabilir.Bu çalışma, 3 litre soğutma ceketli cam bir biyoreaktörden, gerçek zamanlı olarak veritoplanmasını içermektedir. Reaktöre beslenen hava akış hızı ve anlık reaksiyon koşulları, on-line sensörler aracılığıyla reaktörden alınan sıcaklık, pH ve çözünmüş oksijen derişimleri ileizlenmektedir. İzlenen bu değişkenler, MATLAB7.0 ortamında geliştirilen RT-SPAC (Real TimeStatistical Process Analysis & Control) programı tarafından kaydedilmektedir. Program, ÇokDeğişkenli İstatistiksel Analiz tekniklerini temel alarak, hat üstünde (on-line) izlenebilendeğişkenleri değerlendirmekte ve değişkenler arasındaki karmaşık ilişkilerin boyutununindirgenmesini sağlamaktadır. Böylece, Temel Bileşenler Analizi (TBA) vasıtasıyla, üretimlersırasında oluşabilecek hataların kullanıcılar yada işletme operatörleri için anlamlı halegetirilebilmesi hedeflenmektedir. RT-SPAC programı, kullanıcı etkileşimli arayüzünün sunduğubirçok grafik ve pencere ile, maya üretimlerinin kolaylıkla takip edilebilmesini sağlamaktadır.RT-SPAC programı kontrolünde altı farklı maya üretimi gerçekleştirilmiştir. Bunlardan ilkdördü, alışılmış ekmek mayası üretimlerinin önceden belirlenmiş ortam koşulları altındatakibiyle gerçekleştirilmiştir. Fermantasyon süresince tüm proses ölçümleri RT-SPAC programıüzerine kaydedilmiştir. Diğer iki maya üretimi, üretimler sırasında bilinçli olarak yapılanhatalarla (sıcaklık, pH) tamamlanmıştır. Bu hataların belirlenebilmesi amacıyla, çok değişkenliistatistiksel tekniklerle, veriler hat üstünde (on-line) analizlenmiştir. Elde edilen sonuçlar,programın, hatanın ne zaman ve neden kaynaklandığını tespit edebildiğini göstermektedir.Üretimler sırasında saptanan hatalı gözlemlerin katkı grafikleri ile de, hangi değişken/değişkenlerin bu durum üzerinde etkili olduğu belirlenmiştir. Tüm bu sonuçlar, RT-SPACprogramının, gerçek zamanlı maya üretim takibi sırasında, kullanıcının karşılaşabileceği tümaşamaları, yönlendirici pencereler ile gerçekleştirebilen ve izlenen üretimleri istatistikselgrafiklerle anlamlı hale getirebilen, endüstriyel ortama da rahatlıkla uygulanabilecek, gerçekzamanlı bir takip programı olduğunu göstermektedir.2006, 208 sayfaAnahtar kelimeler: Gerçek Zamanlı Hesaplama, Kesikli Fermantasyon, Temel BileşenlerAnalizi, İstatistiksel Proses Kontrol, Proses İzleme, Hata Teşhisi.i

Abstract:
ABSTRACTMasters ThesisREAL-TIME MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSISIN YEAST FERMENTATIONGülnihal DENİZAnkara UniversityGraduate School of Natural and Applied SciencesDepartment of Chemical EngineeringSupervisor : Prof. Dr. Rıdvan BERBERIn a period when technology improves very quickly and customer expectations changefrequently, the importance of rapid and high-quality production in biotechnologicalprocesses increases. However, significant problems arise in bioprocesses and especiallyin bakers yeast fermentation due to the complexity of relations among process variables.In such cases, following the process variables real-time through on line computers andevaluating them scientifically can decrease differences in production quality to theminimum.This study includes real-time data acquisition in a batch bakers yeast fermentor of threeliters with cooling jacket. The air flow rate fed to the reactor, and instantaneous reactionconditions were monitored by taking the measurements of temperature, pH and dissolvedoxygen concentration through the on-line sensors. The measurements were recordedthrough a specifically designed real-time computing program coded in MATLAB7.0 andnamed RT-SPAC (Real-Time Statistical Process Analysis & Control). The program stemsfrom multivariate statistical techniques. The program evaluates on-line measured data anddecreases the dimensionality of the inherently complex relationships between thevariables. This allows the user or the operator to drive, through Principal ComponentAnalysis (PCA), meaningful conclusions such as the faults which may have occurredduring the operation. The RT-SPAC program is user-active with many graphical displaysand menus providing the user to follow the operation with great ease.Under control of RT-SPAC program, six different fermentation operations were carriedout. In the first four of them, ordinary bakers yeast fermentation process was followedunder previously defined conditions. During the fermentation all process measurementswere recorded through the RT-SPAC software. The remaining two were implementedsuch that some deliberate faults (temperature, pH) were introduced during the operation.Then the data was analyzed on-line by the multivariate statistical techniques to identifythese faults. The results indicated that the software was capable of capturing what wentwrong and when, i.e. the process faults. The gathered data was then interpreted later bycontribution plots to determine which of the process variables might have contributed tothe discrepancies occurred. These results indicate that RT-SPAC program is useful areal-time monitoring program that can be applied to industrial environment tofacilitate fault diagnosis through multivariate statistical analysis with guidewindows and graphics.2006, 208 pagesKey Words : Real-Time Computing, Batch Fermentation, Principal Component Analysis(PCA), Statistical Process Control, Process Monitoring, Fault Diagnosisii