dc.contributor.author | Aidar Neto, Homero | |
dc.date.accessioned | 2024-07-22T13:27:07Z | |
dc.date.available | 2024-07-22T13:27:07Z | |
dc.date.issued | 2024-02-22 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/20200 | |
dc.description.abstract | Automated control and monitoring of bioprocesses are fundamental tools for the modern
biotechnology industry. Chemical introduction, for example, is a biotechnological process
already well established in the sugar and alcohol industry, with high productivity and
robust microorganisms. However, one factor can still be improved: bioprocess monito-
ring. Detailed fermentation monitoring is carried out with at-line and off-line techniques,
such as High Performance Liquid Chromatography (HPLC), which implies a delay to
verify the end of fermentation and/or some disturb. NIR spectroscopy can be used to
monitor bioprocesses, inferring key variables in fermentation in real time, such as resi-
dual sugar concentration. A major difficulty in using this technique is the presence of
intense noise at frequencies, requiring pre-treatment for its use in a soft sensor. The use
of a phenomenological interference model can reduce the noise associated with experi-
mental data, improving the estimation of interference variations using the chemometric
technique. Given these aspects, a methodology was developed for inferring cell concentra-
tion, substrate concentration and product concentration in a prepared fermentation. The
methodology is based on smoothing experimental data from samples using a fermentative
kinetic model. Such data were correlated with NIR spectra to adjust the chemometric
model PLSR (Partial Least Squares Regression) and construct the virtual sensor. Three
fed-batch fermentations were used to construct the detection set and three batches were
used to validate the sensor. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | por |
dc.description.sponsorship | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | por |
dc.description.sponsorship | Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP) | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Fermentação alcoólica | por |
dc.subject | Monitoramento | por |
dc.subject | Espectroscopia NIR | por |
dc.subject | Softsensor | por |
dc.subject | Alcoholic fermentation | eng |
dc.subject | Monitoring | eng |
dc.subject | NIR spectroscopy | eng |
dc.title | Uso de técnica de espectroscopia NIR no desenvolvimento de softsensor para monitoramento on-line da fermentação alcoólica industrial | por |
dc.title.alternative | Use of NIR spectroscopy technique in the development of a soft sensor for online monitoring of industrial alcoholic fermentation | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Ribeiro, Marcelo Perencin de Arruda | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0381402687491195 | por |
dc.description.resumo | O controle e o monitoramento automatizado de bioprocessos são ferramentas fundamen-
tais para a indústria biotecnológica moderna. A fermentação alcoólica, por exemplo, é
um processo biotecnológico já bem consolidado na indústria sucroalcooleira, tendo alta
produtividade e microrganismo robusto. No entanto, um fator ainda pode ser melhorado:
o monitoramento do bioprocesso. O monitoramento da fermentação alcoólica tipicamente
é realizado com técnicas at-line e off-line, como Cromatogafia Líquida de Alta Eficiência
(HPLC), o que implica em atraso para verificar o fim da fermentação e/ou algum dis-
túrbio. A espectroscopia NIR pode ser utilizada para monitorar bioprocessos, inferindo
em tempo real variáveis chave na fermentação, como a concentração residual de açúcar.
A grande dificuldade no uso dessa técnica é a presença de ruído intenso nas medições,
necessitando de pré-tratamentos para seu uso em um softsensor. O uso de um modelo
fenomenológico de fermentação pode reduzir o ruído associado dos dados experimentais,
melhorando a estimativa das variáveis da fermentação pela técnica quimiométrica. Di-
ante destes aspectos, foi desenvolvida uma metodologia para a inferência de concentração
celular, de concentração de substrato e de concentração de produto em uma fermentação
alcoólica. A metodologia se baseia na suavização dos dados experimentais das amostras
por modelo cinético fermentativos. Tais dados foram correlacionados com espectros NIR
para ajuste do modelo quimiométrico PLSR (Partial Least Squares Regression) e cons-
trução do sensor virtual. Três fermentações bateladas alimentadas foram utilizadas para
construção do conjunto de calibração e três bateladas foram utilizadas para validação do
sensor | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química - PPGEQ | por |
dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::PROCESSOS INDUSTRIAIS DE ENGENHARIA QUIMICA | por |
dc.description.sponsorshipId | Processo nº 88887.701760/2022-00 | por |
dc.description.sponsorshipId | Processo nº 2016/10.636-8 | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/7150533480143200 | por |
dc.contributor.advisor1orcid | https://orcid.org/0000-0001-5836-3478 | por |