Inverse problem for estimating and optimization of parameters of batch ethanol fermentation process using Bayesian techniques

Abstract

Com o objetivo de descrever o modelo cinético para o processo de fermentação em função das concentrações de Biomassa (CB), sacarose (CS), glicose (CS1) e etanol (CE), foram analisados os parâmetros que envolvem esse processo: cinética máxima (µmax); constante cinética (K e K1); taxa específica de morte celular (Kd); fator de conversão substrato em produto (YB/E) e fator de conversão de substrato em biomassa (YB/S). As medidas simuladas foram realizadas a partir da resolução do modelo direto do processo fermentativo. Adotou-se a aquisição aleatória de dados a partir de uma distribuição gaussiana, com média obtida a partir do modelo direto e desvio padrão de 2% do valor máximo da variável de estado. Para identificar os parâmetros que geram magnitudes significativas no sistema e eliminar parâmetros linearmente dependentes, foi realizada uma análise de sensibilidade. O Método Monte Carlo da Cadeia de Markov foi aplicado para resolver o problema inverso. Na análise do problema inverso, foram adotadas variações no desvio padrão, número de iterações, estimativa inicial, frequência de aquisição de dados e variáveis de estado. Os resultados levaram à definição do modelo para atingir valores de parâmetros mais próximos dos obtidos na resolução do modelo direto. Assim, com um desvio padrão de 2%, na aquisição de dados usando as variáveis de estado Glicose (CS1) e Etanol (CE), 10000 iterações na cadeia de Markov, estimativa inicial igual a 2 e 10 minutos para a frequência de aquisição de dados, foram obtidos resultados satisfatórios para os parâmetros determinados como significativos (µmax, K1, YB/S, YB/E). Palavras chaves: Análise de sensibilidade; Etanol; Problema inverso.

Modelos Matemáticos Para Estimativa Da Cinética De Fermentação Ruminal Do Pseudofruto Do Cajueiro Através Da Técnica in Vitro Semi-Automática De Produção De Gases / Mathematical Models to Estimate the Cashew Tree False Fruit Ruminal Fermentation Kinetic Through the Semi-Automatic in Vitro Gas Production Technique

“…O desenvolvimento de novas técnicas de avaliação de alimentos e a automatização das mesmas conduziu à necessidade de utilização de modelos matemáticos capazes de agrupar várias informações em poucos parâmetros biologicamente interpretáveis por modelagem (SANTOS et al, 2020;BAIA et al, 2020;CAVALCANTE et al, 2020;DOUGHERTY et al, 2019;BATEKI et al, 2019;THEODOROU et al, 1994;BEUVINK et al, 1992;FRANCE et al, 2000). Os parâmetros matemáticos obtidos por meio da curva de produção de gases permitem descrever e interpretar os perfis cumulativos da produção de gases, avaliar diferentes ambientes de fermentação, além de possibilitar a comparação de diferentes substratos e frações dos alimentos (OLIVO et al, 2017;NOGUERA et al, 2004).…”