Estimación y control de procesos biotecnológicos multivariables
La presente tesis doctoral aborda problemas de estimación y control de variables en procesos biotecnológicos. Se aportan soluciones novedosas a dos cuestiones relevantes para el control de estos procesos: i) el diseño de observadores (sensores virtuales) de variables no medibles a partir de las medi...
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2015
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ndltd-SEDICI-oai-sedici.unlp.edu.ar-10915-440312015-02-13T04:03:23ZEstimación y control de procesos biotecnológicos multivariablesNuñez, SebastiánbioprocesocontrolestimaciónIngenieríaBiotecnologíaObservaciónTécnicas de EstimaciónLa presente tesis doctoral aborda problemas de estimación y control de variables en procesos biotecnológicos. Se aportan soluciones novedosas a dos cuestiones relevantes para el control de estos procesos: i) el diseño de observadores (sensores virtuales) de variables no medibles a partir de las mediciones disponibles, y ii) el diseño de lazos de regulación del crecimiento en cultivos de microorganismos que utilizan múltiples sustratos. Con el objetivo de disponer de estimaciones de variables importantes del proceso que no son accesibles en línea, se diseñan observadores que utilizan información de la dinámica de las variables medidas. En primer lugar se proponen observadores por modo deslizante para procesos en los que sólo es medible la concentración de producto. En este caso se estiman, con dinámica de error reducida, la tasa de crecimiento y la concentración de biomasa, dos variables que son muy importantes para el monitoreo de los cultivos. Luego se presenta un observador por modo deslizante de segundo orden capaz de estimar múltiples tasas de formación y consumo de sustancias a partir de medir la concentración de estas sustancias. En este caso se obtiene convergencia en tiempo finito. Esto permite considerar las estimaciones obtenidas para la implementación de lazos de realimentación, donde la ventaja es que no se agrega dinámica adicional del observador. La segunda parte de la tesis trata problemas de regulación en el contexto de procesos alimentados con múltiples sustratos. Se diseña un algoritmo supervisor basado en modo deslizante cuyo objetivo es evitar que un sustrato necesario para el crecimiento alcance concentraciones que comprometan la operación deseada del proceso. En particular se considera un proceso aeróbico con regulación de la tasa de crecimiento, donde el oxígeno disuelto es un sustrato necesario para el crecimiento microbiano y cuya disminución puede llevar a respuestas indeseadas, tanto en el lazo de control de alimentación como en el comportamiento del microorganismo. Finalmente, se realiza el diseño de leyes de flujo proporcionales a la biomasa para cultivos semi-continuos alimentados con dos sustratos, donde el objetivo de control es la regulación de la tasa de crecimiento total. La incorporación del error de regulación en la tasa de crecimiento permite mejorar el desempeño del proceso. Se realiza además la extensión de las leyes de alimentación a modelos que incorporan el efecto de inhibición competitiva entre los sustratos. Estos modelos tienen particular relevancia, entre otras aplicaciones, en los procesos de biorremediación de sustancias tóxicas.De Battista, HernánGarelli, FabricioÁlvarez Zapata, HernánBasualdo, MartaFigueroa, José L.2015-02-12T11:58:26Z2014-12-052014TesisTesis de doctoradohttp://hdl.handle.net/10915/44031eshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Argentina (CC BY-NC-ND 2.5)http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/44031 |
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La presente tesis doctoral aborda problemas de estimación y control de variables en procesos biotecnológicos. Se aportan soluciones novedosas a dos cuestiones relevantes para el control de estos procesos: i) el diseño de observadores (sensores virtuales) de variables no medibles a partir de las mediciones disponibles, y ii) el diseño de lazos de regulación del crecimiento en cultivos de microorganismos que utilizan múltiples sustratos.
Con el objetivo de disponer de estimaciones de variables importantes del proceso que no son accesibles en línea, se diseñan observadores que utilizan información de la dinámica de las variables medidas. En primer lugar se proponen observadores por modo deslizante para procesos en los que sólo es medible la concentración de producto. En este caso se estiman, con dinámica de error reducida, la tasa de crecimiento y la concentración de biomasa, dos variables que son muy importantes para el monitoreo de los cultivos. Luego se presenta un observador por modo deslizante de segundo orden capaz de estimar múltiples tasas de formación y consumo de sustancias a partir de medir la concentración de estas sustancias. En este caso se obtiene convergencia en tiempo finito. Esto permite considerar las estimaciones obtenidas para la implementación de lazos de realimentación, donde la ventaja es que no se agrega dinámica adicional del observador.
La segunda parte de la tesis trata problemas de regulación en el contexto de procesos alimentados con múltiples sustratos. Se diseña un algoritmo supervisor basado en modo deslizante cuyo objetivo es evitar que un sustrato necesario para el crecimiento alcance concentraciones que comprometan la operación deseada del proceso. En particular se considera un proceso aeróbico con regulación de la tasa de crecimiento, donde el oxígeno disuelto es un sustrato necesario para el crecimiento microbiano y cuya disminución puede llevar a respuestas indeseadas, tanto en el lazo de control de alimentación como en el comportamiento del microorganismo. Finalmente, se realiza el diseño de leyes de flujo proporcionales a la biomasa para cultivos semi-continuos alimentados con dos sustratos, donde el objetivo de control es la regulación de la tasa de crecimiento total. La incorporación del error de regulación en la tasa de crecimiento permite mejorar el desempeño del proceso. Se realiza además la extensión de las leyes de alimentación a modelos que incorporan el efecto de inhibición competitiva entre los sustratos. Estos modelos tienen particular relevancia, entre otras aplicaciones, en los procesos de biorremediación de sustancias tóxicas. |
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