Diseño de observadores de estado para la estimación de biomasa en biorreactores a partir de modelos cibernéticos
Resumen: En los últimos años, el modelado del crecimiento microbiano en múltiples sustratos ha recibido especial atención, sin embargo, no hay evidencia en la literatura acerca de la aplicación de observadores de estado en sistemas de crecimiento microbiano descritos por modelos cibernéticos. Este t...
- Autores:
-
De Villeros Arias, Pablo Andrés
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/53995
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/53995
http://bdigital.unal.edu.co/48761/
- Palabra clave:
- 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
66 Ingeniería química y Tecnologías relacionadas/ Chemical engineering
Desarrollo de microorganismos
Modelo cibernético
Filtro de Kalman
Estimación de parámetros
Control de procesos biotecnológicos
Cybernetic model
Kalman filter
Parameter estimation
Biotechnological process control
Microorganisms - Development
Saccharomyces cerevisiae
Alcohol
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Summary: | Resumen: En los últimos años, el modelado del crecimiento microbiano en múltiples sustratos ha recibido especial atención, sin embargo, no hay evidencia en la literatura acerca de la aplicación de observadores de estado en sistemas de crecimiento microbiano descritos por modelos cibernéticos. Este trabajo se enfoca en el diseño de observadores para la estimación del estado completo en un proceso de crecimiento anóxico de Saccharomyces cerevisiae en presencia de dos sustratos y con producción de etanol, bajo una perspectiva cibernética. A través de simulaciones y con parámetros cinéticos obtenidos de la literatura, se encontró que un observador interconectado de tipo asintótico – exponencial tiene un buen desempeño en la estimación de todas las variables en regímenes continuo, fedbatch y batch. Como medida del índice de desempeño del observador se empleó la integral del valor absoluto del error (IAE). |
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