| Summary: | Submitted by Marilene Donadel (marilene.donadel@unioeste.br) on 2019-03-13T00:48:12Z
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Camila_Hinterholz_2015.pdf: 2996844 bytes, checksum: f54562c9458e8a2460e3978c1be500c2 (MD5) === Made available in DSpace on 2019-03-13T00:48:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2015-02-25 === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES === Biopolymers, especially Poly(3-hydroxybutyrate) (PHB), have been receiving big attention in order to minimize environmental damage caused by plastics from petrochemical industries. In this context, the aim of this paper was to formulate a mathematical model to describe the PHB production by Cupriavidus necator, from a detailed theoretical study. To this end, 6 models were evaluated, being 5 for cell growth and 1 for product formation, all from the literature. The ordinary differential equations system was solved numerically by Rosenbrock method. To the parameters estimation, an algorithm based on the Genetic Algorithms was developed and implemented in the software Maple®. To validate the models, experimental data at 30, 32,5, 35 and 37,5 °C were obtained from the literature. From the data analysis, it was observed that the best temperature, for both cell growth and product formation was 32,5 °C, and that the PHB production in partially associated with cell growth. To the parameters estimation, the ordinary differential equations system, obtained from the phenomenological modelling of non-structured and non-segregated models, was evaluated together with the models from the literature. The results for the objective function and correlation coefficient indicated that all the studied models adjusted well to the experimental data at all temperatures. Thus, some statistical tests were applied in order to better evaluate the models fitting, and the results indicated the Andrews’s (1968) model as the one that best represents the data from 32,5 °C, and Heinzle e Lafferty’s (1980) model for 35 °C. For the data at 30 and 37,5 °C there was no statistically valid models found. In conclusion, the statistical methodology applied for the models discrimination and fitting evaluation made it possible to say which model best represents data at each temperature. === Os biopolímeros, em especial o Poli(3-hidroxibutirato) (PHB), têm recebido grande atenção na tentativa de minimizar danos ambientais causados pelo acúmulo de plásticos de origem petroquímica. Neste âmbito, o objetivo deste trabalho foi formular um modelo matemático para o processo de produção do PHB por Cupriavidus necator, a partir de um estudo teórico detalhado. Para tanto, foram avalliados 5 modelos de crescimento celular e 1 modelo para a formação do produto, todos obtidos da literatura. O sistema de equações diferenciais ordinárias foi resolvido numericamente pelo método de Rosenbrock. Para a estimação dos parâmetros dos modelos foi desenvolvido um algoritmo baseado nos Algoritmos Genéticos, o qual foi implementado no software Maple®. Para a validação dos modelos, dados experimentais de ensaios a 30, 32,5, 35 e 37,5 °C foram obtidos da literatura. A partir da análise dos dados foi verificado que a melhor temperatura, tanto para o crescimento da biomassa quanto para a formação do produto, foi de 32,5 °C, e que a produção de PHB está parcialmente associada ao crescimento celular. Para a estimação dos parâmetros, o sistema de equações diferenciais ordinárias obtidas a partir da modelagem fenomenológica de modelos não estruturados e não seguregados foi avaliado juntamente com os modelos da literatura. Os resultados obtidos para a função objetivo e coeficiente de correlação indicaram que todos os modelos estudados se ajustaram bem aos dados experimentais em todas as temperaturas. Assim, para uma melhor avaliação dos ajustes foram aplicados alguns testes estatísticos, cujos resultados indicaram o modelo de Andrews (1968) como sendo o que melhor representa os dados à temperatura de 32,5 °C, e o modelo de Heinzle e Lafferty (1980) para os dados à 35 °C. Para as temperaturas de 30 e 37,5 °C não foi encontrado um modelo estatisticamente válido. Logo, a metodologia estatística aplicada para a discriminação de modelos e avaliação da qualidade dos ajustes tornou possível a identificação do modelo que melhor representa os dados em cada temperatura.
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