Abordar el escalado utilizando el modelo computacional del bioproceso

Los modelos semifísicos de base fenomenológica son una herramienta útil a la hora de predecir el comportamiento de un proceso e ilustrar cómo las variables del proceso afectan el resultado final. En este trabajo se parte de este tipo de modelos para evaluar que tan útiles son a la hora de escalar bi...

Full description

Autores:: Cárdenas Angulo, Juan Diego

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2021

Institución:: Universidad ICESI

Repositorio:: Repositorio ICESI

Idioma:: spa

Description
Summary:	Los modelos semifísicos de base fenomenológica son una herramienta útil a la hora de predecir el comportamiento de un proceso e ilustrar cómo las variables del proceso afectan el resultado final. En este trabajo se parte de este tipo de modelos para evaluar que tan útiles son a la hora de escalar bioprocesos e identificar como afectan los fenómenos de transferencia en el proceso a diferentes escalas, ya sea pilo o industrial con el propósito de controlar estos fenómenos y llevar el proceso a una etapa de producción en masa. Para lograrlo, se realizó la simulación de producción de bioetanol a partir de jarabe glucosado empleando como agente de biotransformación la levadura Saccharomyces cerevisiae. El modelo seleccionado se obtuvo de literatura, así como las dimensiones de los reactores a las diferentes escalas trabajadas y sus respectivos datos experimentales para la validación. Las estrategias de escalado empleadas fueron la relación Potencia/Volumen y la velocidad en la punta del impeller. Para ambos casos, se obtuvo que las curvas de simulación de los comportamientos de las variables evaluadas son muy similares para las diferentes escalas. Por lo tanto, el uso de modelos MSBF en el proceso de escalado permite obtener resultados que se asemejen a la realidad y pueden describir el comportamiento de algunas variables de los bioprocesos como la temperatura, agitación entre otros.

Abordar el escalado utilizando el modelo computacional del bioproceso

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