Ingeniería Bioquímica Diario 21 (2004) 73-81Modelado y simulación de biorreactores de transporte aéreo

H. Znada, *, V. Bales, J. Markos uno, Kawaseb Y. Departamento de Ingeniería Química y Bioquímica de la Facultad de Química y Tecnología de los Alimentos,

Universidad Eslovaca de Tecnología, Radlinského 9, 81237 Bratislava, República Eslovacab Departamento de Química Aplicada de la Universidad Toyo, Japón

Recibido el 30 de diciembre de 2003, recibido en forma revisada 05 de mayo 2004, aceptado 14 de mayo 2004

ResumenUn modelo de tanques en serie se aplicó para el modelado matemático de los resultados del estado estacionario de una operación por lotes en un semi batch en un bucle interno de 10.5 dm3de transporte aéreo para la producción de ácido glucónico por fermentación.

Un conjunto de ecuaciones de primer orden diferenciado para los los balances de materia de microorganismos, el sustrato, producto, y el oxígeno disuelto en torno a las etapas hipotéticas bien mezclado en el elevador y la bajante de aguas se resolvió al mismo tiempo con el el paquete de software Athena. El modelo cinético utilizado considera el efecto de dos sustratos (glucosa y oxígeno disuelto) en la tasa de crecimiento.

Tanto el efecto de la tasa de flujo de aire y la altura del biorreactor de transporte aéreo en la producción de ácido glucónico se investigaron. El modelo ha sido validado con datos experimentales. El modelo es suficientemente simple como para ser utilizado en estudios de diseño y se puede adaptar al sistema de transporte aéreo, configuraciones y los sistemas de fermentación que no sea la fermentación del ácido glucónico. Palabras clave: puente aéreo biorreactor, ácido glucónico, oxígeno disuelto; modelado; biorreactores

IntroducciónLa mayoría de los biorreactores industriales siguen siendo agitadores de tanques convencionales. Como alternativas a ellos, recientemente, los diseños de biorreactores de transporte aéreo han recibido mayor atención. Debido a su construcción simple y menos esfuerzo cortante impuestas a las celulas sensibles al corte en comparación con tanques agitados, tienen aplicaciones potenciales en las industrias de la biotecnología.

Sin embargo, una descripción precisa del desempeño de los biorreactores de transporte aéreo sigue siendo difícil [1,2]. La mezcla en biorreactores de transporte aéreo es generalmente imperfecto y los modelos matemáticos para biorreactores de transporte aéreo no se puede describir ni por una mezcla perfecta (reactores de tanque agitado continuo: CSTR), ni flujo de pistón (reactores de flujo en pistón: PFR) [3,4]. El modelo de mezcla utilizada en la mayoría de las investigaciones anteriores que se ocupan de biorreactores de transporte aéreo es un modelo de dispersión axial (ADM) [3-6]. Cabe señalar que la ADM podría describir satisfactoriamente sólo la mezcla, que se desvía ligeramente del flujo de pistón [7]. Por otra parte, un conjunto de ecuaciones diferenciales y las condiciones de contorno para obtener el modelo de dispersión axial tiene que ser resuelto por bastante complicadas técnicas numéricas. La extensión de la ADM a mezclas mas complicadas es muy difícil Por otra parte, una serie de tanques en el modelo utilizado en este trabajo es aplicable a toda la extensión de mezcla incluyendo el flujo de mezcla perfecta y un enchufe de mezcla. Por otra parte, los depósitos en el modelo de serie ofrece un conjunto de ecuaciones de primer orden diferencial, que se puede resolver utilizando técnicas numéricas bastante simples. En el modelo de tanques en serie, una modificación del modelo de micromezcla o la mezcla de nuevo se puede lograr simplemente con la introducción de reflujo b , como la relación entre el caudal de nuevo a la velocidad del flujo neto de líquido hacia adelante, que no causa dificultades en la solución de las ecuaciones.

Por lo tanto, los tanques-en el modelo de la serie utiliza dos parámetros, el número de tanques en serie N y el B el flujo de la espalda, mientras que el ADM contiene sólo un parámetro, el coeficiente de dispersión axial Dax, que caracteriza a las desviaciones de flujo ideal. La relación entre estos dos modelos, puede ser representado por [8],

1Pe

=b+( 1

2)

N…………(1)

Si el flujo de nuevo está ausente, es decir, b = 0, la ecuación. (1) cambia en la bien conocida relación entre el modelo de tanques en serie y ADM el lugar donde el número equivalente de tanques es dado por Pe / 2. Eq. (1) tiene otra característica interesante, que muestra que el proceso de mezcla de nuevo en general es la adición de una mezcla perfecta dentro de cada etapa y finito de nuevo la mezcla entre cada etapa.

NomenclaturaAb Sección transversal en el deflector (m2)

Ad Sección transversal de la bajante de aguas (m2)

ArSección transversal de la canalización vertical (m2)

b ReflujoC l concentración de oxígeno disuelto (g dm-3)

C l¿equilibrio de concentración de oxígeno disuelto (G dm-3)

DO oxígeno disueltoDax coeficiente de dispersión axial (m2 s-1)

Dr r. diámetro vertical (m)g aceleración de la gravedad (m s-1)hD altura de dispersión (m)

hl altura de gas-líquido libre (m)

h altura de la vertical (m)K B Formula de pérdida de coeficiente de fricción para la sección inferior

k la masa del coeficiente global de transferencia de oxígeno (h-1)

KO Contreras limitación de oxígeno constante

KS Contreras de la constante de saturaciónM número de etapas en la elevacionmO mantenimiento del coeficiente g del sustrato (h células g) -1

mS mantenimiento del coeficiente g del sustrato (h células g) -1N número de etapas en el biorreactorP concentración del producto (g dm-3)PG entrada de energía debido a los gases (W)

Pe número de Peclet

Ql caudal líquido (dm3 min-1)

QG caudal de gas (dm3 min-1)S concentración de sustrato (g dm-3)t tiempo (h)UGR velocidad del líquido superficial en el bajante de aguas (m s-1)

U LR velocidad del líquido superficial en la elevación (m-1)

V b volumen de la sección inferior (dm3)

V d volumen de la sección de bajante de aguas (dm3)

V L volumen de trabajo del reactor (dm3)

V LR velocidad lineal del líquido en el elevador (m s-1)

V LD velocidad lineal del líquido en el bajante de aguas (m-1)

V r volumen de la seccion vertical (dm3)

V t volumen de la sección superior (dm3)X la concentración de biomasa (g dm-3)Y PO el rendimiento del producto constante g / g de oxígeno

Y PS el rendimiento del producto constante g / g de glucosa

Y XO producción de biomasa constante g / g de oxígeno

Y XS rendimiento constante la biomasa g / g de glucosaletras griegasα producto del crecimiento asociado a la formación de coeficienteβ producto del crecimiento no asociado a la formación del coeficiente (h-1)γ parámetro de crecimiento asociadas en la ecuación Luedeking-Pirt-like para la absorción del sustrato g sustrato / g de biomasa λ crecimiento no asociado de parámetros en la ecuación Luedeking-Pirt-like sustrato para la captación g sustrato / h g biomasa (h-1)μ tasa de crecimiento específico (h-1)μ m tasa máxima de crecimiento específico (h-1)εgd gasolina sostenida en el bajante de aguasεgr gasolina sostenida en el elevadorρL densidad del liquido (g dm-3)φ parámetro en la ecuación Luedeking-Pirt-like g de oxígeno por hora g biomasa consumo de oxígeno (h-1)Ψ parámetro en la ecuación. (31)

Un modelo de dispersión axial y un modelo de tanques en serie se han aplicado para describir la mezcla en biorreactores, la Tabla 1. A pesar de la aplicabilidad y la flexibilidad de los tanques-en el modelo de la serie, sólo pocas investigaciones sobre modelos se han publicado para la simulación de los sistemas de fermentación como imperfecta mezcla en un biorreactor de transporte aéreo.

Turner y Mills [15] señaló que el modelo de tanques en serie o la mezcla de células es más realista y ventajosa en comparación con las ADM. Procopio et al. [9] y Erickson et al. [10] ha estudiado el comportamiento de un fermentador de torre de varias etapas con un modelo de tanques en serie con flujo de retorno. En sus estudios, biorreactores de columna de burbujas se considera lugar de biorreactores de transporte aéreo. Por otra parte la transferencia de oxígeno en masa no se tuvo en cuenta. Ho et al. [11], Andrés et al. [12] y Pigache et al. [14] aplica los modelos de tanque en serie para simular la transferencia de oxígeno en biorreactores de transporte aéreo. Sin embargo, no discutió el cultivo de microorganismos en los biorreactores. Kanai et al. [16], aplicado en los tanques de ingenio modelo de la serie de vuelta de flujo para simular el cultivo en biorreactores de transporte aéreo y para discutir sus resultados el estado de equilibrio.

La asunción de funcionamiento en estado estacionario es muy común en el análisis de biorreactores de transporte aéreo. Sin embargo, los modelos de estado estacionario no dan información, como la forma en el estado estacionario se alcanza. poco trabajo se ha realizado en el desempeño del estado estacionario de biorreactores de transporte aéreo. En este estudio, un modelo matemático basado en un modelo de tanques-inseries con el flujo de nuevo ha sido desarrollado para simular la fermentación del ácido glucónico en biorreactores de transporte aéreo en estado no estacionario.

2. Modelamiento matemático de biorreactores de transporte aéreo

El biorreactor de transporte aéreo se compone de una columna, que se divide en la región que contiene el líquido del gas hasta de flujo (el elevador) y la región que contiene el líquido de gas por el flujo (la bajante de aguas). Los biorreactores de transporte aéreo se clasifican generalmente en el bucle interno y externo y en biorreactores lazo según el tipo de recirculación de líquidos.

Tabla 1Simulación de biorreactores tipo de torre

Autores Reactor Modelo cinético Operación Modelo de mezclaProkop et al. [9] Puente aéreo Transferencia de

oxígenoContinua Tanques en serie con

reflujoErickson et al. [10] Columna de

burbujasMonod Continua Tanques en serie con

reflujoHo et al. [11] Puente aéreo Transferencia de

oxígenoContinua y Batch Tanques en serie con

reflujoMerchuk and Stein [5] Puente aéreo Monod Continua Dispersión axialAdler et al. [6] Puente aéreo Monod Continua Dispersión axial

Luttman et al. [3] Puente aéreo Monod Batch Dispersión axialAndre et al. [12] Puente aéreo Transferencia de

oxígenoContinua y Batch Tanques en serie

Lavric and Muntean [13]

Puente aéreo Monod Continua Dispersión axial

Pigache et al. [14] Puente aéreo Transferencia de oxígeno

Continua Tanques en serie

En esta simulación, las características de mezcla se describe por un modelo de tanques en serie. En el modelo de tanques en serie, el flujo en un reactor de transporte aéreo se considera como el flujo a través de una serie de igual tamaño, bien mezclada, se agitó etapas o los tanques y los parámetros que describen el flujo no ideal es el número de etapas. Las características de la mezcla vertical, bajante de aguas, arriba y secciones inferiores en biorreactores de transporte aéreo son diferentes [17]. Por ejemplo, en el modelo de simulación por ordenador de Merchuk y Stein [18], las características de mezcla en el elevador y la bajante de aguas se postula como el flujo de enchufe y el espacio de cabeza se considera que se mezclen bien. Una extensión para la incorporación de los efectos micro-mezcla en el modelo se puede hacer mediante la introducción de reflujo. El modelo está representado esquemáticamente en la figura. 1. La sección inferior (i = 1) se trata como una etapa bien mezclado.

El elevador y las secciones principales (i = 2,..., M) se describen como los tanques en serie con flujo de retorno. Puesto que el flujo en el bajante de aguas (j = M + 1,..., N) es relativamente bien definidos, el flujo de vuelta en el bajantede aguas se descuida.

En la sección superior, la mayoría de burbujas de gas que pasa hacia arriba en el elevador se desconecta y sólo el resto es arrastrado hacia abajo por recirculación de líquido en el bajante de aguas. Por otra parte, el flujo en el bajante de aguas es casi una sola fase y relativamente bien definido. Por lo tanto, el backmixing en el bajante de aguas se descuida. El elevador, incluidas las secciones superior e inferior, se divide en (M) Ciclo de vida hipotético bien mezclado. En otras palabras, (M - 2) etapas con flujo de retorno se utilizan para caracterizar la mezcla en el elevador. En consecuencia, la mezcla en el bajante de aguas está representado por (N-M) etapas sin reflujo. Las etapas en el elevador se numeran hacia arriba.

Fig. 1. Esquema del modelo de tanque en serie para el biorreactor de transporte aéreo.

Los de la bajante de aguas abajo están numerados. La concentraciones de oxígeno en la fase gaseosa se supone que es uniforme , y el valor de equilibrio de oxígeno disuelto concentración, C * l. se asume constante a lo largo del fermentador y durante la fermentación con un valor de0,00651 g dm-3, es decir, C1 (t = 0). En la sección inferior, se introduce el oxigeno y elflujo de reciclaje de la bajante de aguas. Se supone que la fermentación tiene una buen controlador de temperatura siendo la temperatura constante. En consecuencia, en este estudio, los balances de energía no son tomados en cuenta, según como en el trabajo de Luttman et al. , y Kanai et al.

2.1. Los balances de materia en las diferentes secciones de la ALR

El modelo de tanques en serie con reflujo proporciona simultáneas primero ecuaciones diferenciales ordinarias, que son los balances de materia de los microorganismos, el sustrato, producto, y el oxígeno disuelto para hipotéticos tanques bien mezclado o etapas. Los balances de materia en el estado no estacionario de estos componentes pueden ser escritos de la siguiente manera:

2.1.1. La sección inferior (i = 1)

Para los microorganismos, el sustrato y el producto (C = X, S y P)

Para el oxígeno disuelto (C1)

2.1.2. Sección vertical (i = 2, M -1) Para los microorganismos, el sustrato y el producto (C = X, S y P).

Para el oxígeno disuelto (C1)

2.1.3. La sección superior (i = M) Para los microorganismos, el sustrato y el producto (C = X, S y P)

2.1.4. sección de bajante de aguas (i = M + 1,..., N)

Para los microorganismos, el sustrato y el producto (C = X, S y P)

donde rc, i = rX, i, rS, i, rP, i

2.2. Modelo cinético

El modelo cinético presentado en [19] se utilizará en esta simulación para describir la fermentación del ácido glucónico. el modelo viene dada por las ecuaciones. (10) - (14).

i = 1 → N, donde la tasa de crecimiento específica (μi) es

Y

La tasa de crecimiento específico definido por, la ecuación. (14), depende de dos sustratos limitantes, es decir, la glucosa y el oxígeno disuelto. Los parámetros cinéticos estimados a partir de experimentos en 2 y 5 dm3 agitó reactores tanque [19], han utilizado en el presente de simulación para la predicción de la fermentación del ácido glucónico en un 10,5 dm3 transporte aéreo biorreactor. Sin embargo, por desgracia, la realcion entre los resultados de la simulación y experimentales son demasiado pobre. Por lo tanto, el ajuste de estos parámetros cinéticos, es necesario para obtener una relación mejor. El conjunto de losparámetros cinéticos utilizados en las simulaciones se resumen en la Tabla 2. Creemos que estos parámetros son adecuados para diferentes escalas de transporte aéreo biorreactor.

2.3. Hidrodinámica y las correlaciones de transferencia de masa

Las velocidades de líquido en el biorreactor de transporte aéreo se calcularon con el conocido modelo y desarrollado ampliamente probado por Chisti para los dispositivos de transporte aéreo [20],

Donde

La altura de la dispersión hD fue calculado a partir de la conocida altura del líquido hL de gas libre y el gas en general asalto, por lo que

La velocidad superficial de líquido, la ecuación. (19), se puede convertir a la velocidad lineal de líquido en el elevador (VLR) y el bajante de aguas (VLD),

El gas de atracos en la subida y bajante de aguas se relacionan a la general con capacidad de análisis de las relaciones,

La fracción volumétrica del gas en general se obtuvo por el siguientela ecuación [20]:

La transferencia de oxígeno coeficiente global se calculóla siguiente ecuación [20],

Donde

(K1a)r y (k1a)d estos valores fueron seleccionados de tal manera que el siguientes dos ecuaciones se cumplen:

El valor de Ψ se fijó en el 0,8 recomendado por Chisti [20]

3. Experimentos

Un biorreactor de transporte aéreo interno de circuito de vidrio con un volumen de trabajo de 10,5 dm3 se utilizó. Los detalles de la geometría del biorreactor se dan en la Tabla 3. La Tabla 3 parámetro básico del reactor de transporte aéreo [22]

esquema del equipo experimental se muestra en la figura. 2 [23].El microorganismo A. niger CCM 8004 fue utilizado en este estudio. El micelio creció en una forma de pellets. El inóculo se preparó en un frasco de agitación durante 48 h. El biorreactor fueinoculados con 2% del volumen. La temperatura del reactor se mantuvo a 30 ◦ C. Aire fue utilizado como la fase gaseosa. El flujo de aire tasa de 15 dm3 min-1 (a presión atmosférica y 298K)se aplicó. Las concentraciones de ácido glucónico y de glucosa en la solución de la muestra se analizaron mediante un alto rendimiento cromatografía líquida (HPLC) [23].

4. Resultados y discusión

4.1. Determinación de los parámetros del modeloLos valores de empresas tienen gas, los coeficientes de transferencia de masa, y tasa de circulación del líquido en un biorreactor de bucle de transporte aéreo interno son necesarios para las simulaciones por ordenador. Estos valores pueden ser evaluó utilizando ecuaciones. (19) - (31) para las condiciones experimentales. Los resultados obtenidos se presentan en la Tabla 4. En este estudio, la bodega de gas hasta se supone que es constante tanto en el bajante de aguas y las secciones verticales. El valor de la gasolina se mantienen

Fig. 3. Comparación de simulación (línea continua) y experimental (puntos)el perfil de la biomasa. en la región de la cabeza (separador) es difícil de medir debidoa la superficie turbulenta, ondulado líquido, sin embargo, su valor se supone que es igual que en el elevador.

4.2. Estimación del número de etapas en el elevador y el bajante de aguasEl grado de mezcla longitudinal en el bajante de aguas es representada por 10 etapas (N - M = 10) o aproximada como un flujo de pistón [24]. Para especificar el número de etapas en el elevador incluidas las etapas superiores e inferiores, es decir, H, la ecuación. (1) se ha empleado, como se explica en la Tabla 5. Las 7 etapas en el elevador se numeran 8.2 hacia arriba, el 10 etapas en el bajante de aguas están numerados 19/10 a la baja, y la primera y novena representan la parte inferior y superior secciones, respectivamente, de un reactor de transporte aéreo.4.3. Simulación de la producción de ácido glucónicoLas figuras. 3-6, muestra los perfiles típicos de tiempo de la biomasa, glucónico ácido, el sustrato, y el oxígeno disuelto, respectivamente, a una tasa de flujo de aire de 15 dm3 min-1 en un 10,5 dm3 internos lazo de biorreactor de transporte aéreo. Durante la fase de crecimiento exponencial,la concentración de biomasa aumenta exponencialmente con el cultivo tiempo y la concentración de sustrato correspondiente rápidamente se aproxima a cero. La tasa de crecimiento se desacelera debido al agotamiento del sustrato y el oxígeno disuelto cerca del final de la fase de crecimiento exponencial. Por otra parte, estas cifras muestran la comparación de la simulación y los perfiles experimentales de la biomasa, glucónico

Tabla 4 Los valores numéricos de los parámetros utilizados en el modelo

Fig. 5. Comparación de los simulado (línea sólida) y experimental (puntos) perfil del sustrato.

Fig. 7. Efecto de caudal de aire sobre la concentración de biomasa en 57 h fermentación.

Fig. 8. Efecto de caudal de aire sobre el ácido gluconico en 57 h de fermentación. dfgfgdfgdgdfsdfsfsdfsdfsdfsdfsddfsdfsdfsddfdfFig. 10. La variación axial de DO la concentración en 1.24m (la línea rota) 10m (la línea sólida) transportan por avión bioreactor en Qg = 15 dm3 min−1 después de 65 h de fermentación

Fig. 9. Efecto de caudal de aire sobre el sustrato en 57 h de fermentación.

Fig. 11. DO perfil de concentraciones a lo largo del puente aéreo bioreactor bajo condiciones inestables estataleTabla 5

hD (m) Eq. Ugr = Qg /Ar (m s−1 ) Dax,r (m2 s−1 ) Eq. (13) Pe,r = Vlr hD /Dax,r M, c b = 0 Eq. (1)

1.339 0.0667 0.0125 17.744 ≈9

Evaluación del número de etapas en la contrahuella

ácido, sustrato, y oxígeno disuelto, respectivamente. La pre dicción del modelo está bastante bien y esto fino puede describir el fermento ácido gluconico en un puente aéreo bioreactor.

4.4. Efecto de caudal de aire sobre el crecimiento de célula

Figs. 7 y 8, muestra el efecto de tarifa de corriente de aire sobre el crecimiento de biomasa y GA, guardando 57 h como un tiempo fijo para la duración de fermentación. El crecimiento de biomasa aumentó con tarifa de corriente de aire aumentada en la gama 9 a 60 dm3 min−1. En tarifa de aireación de 9 dm3 min−1, 3.55 g·dm−3 de biomasa y 158 g·dm−3 de GA eran producido en el tiempo previsto. La producción de biomasa y GA aumentó con la tarifa de aireación y fue estabilizado en 6.21 g·dm-3 y 248 g·dm-3, respectivamente, en un corriente de aire tarifa de 45 dm3 min−1. Más allá de 45 dm3 min−1 el efecto la tarifa de corriente de aire sobre el crecimiento de biomasa y GA producido era no significativo. Esto puede ser atribuido al hecho que las altas tarifas de corriente de aire pueden conducir al alto gas sostienen, el bulto realzado, la mezcla y mejorada DO y se congrega la transferencia, que promueve el crecimiento de biomasa y por consiguiente el ácido gluconico. Cuando la tarifa de corriente de aire excedió 45 dm3 min−1, el aumento del crecimiento de biomasa con la tarifa de corriente de aire fue reducido. La razón de esto era que porque la alta tarifa de corriente de aire produjo un alto esquilan en la tensión, que potencialmente podría conducir daño celular, por consiguiente reduciendo la capacidad de célula a producir ácido gluconico. Otra razón podría ser, estas tarifas de corriente de aire más altas causaron tarifas de respiración más altas, potencialmente administración a una disminución significativa en fuente de glucosa (sustrato) disponibilidad por cualquier objetivo, incluyendo síntesis ácida gluconica, Fig 9. Los resultados muestran que había un gama óptima de tarifa de corriente de aire a partir de 9 a 45 dm3 min−1 para fermentación ácida gluconica en un 10.5 dm3 puente aéreo de lazo interno bioreactor. Esto tendría una ventaja de proceso adicional reduciendo al mínimo los gastos de aire comprimido, un contribuidor principal al coste de controlar un puente aéreo a gran escala bioreactor [20]

4.5. Perfil de oxígeno axial disuelto

Fig. 10 muestra que el perfil de oxígeno disuelto en la contrahuella (2-8 etapas) asciende porque el aire es suministrado en la contrahuella, la transferencia de gas líquida de masas ocurre. En la contrahuella, la congruencia interfacial de la tarifa de transferencia puede ser más grande que el consumo de oxígeno de microorganismos y por lo tanto, concentraciones de oxígeno disueltas aumentado a lo largo de la contrahuella. Sin embargo, los perfiles disueltos de oxígeno descienden en el downcomer (10-19 etapas), en el cual ninguna dispersión de gas ocurre y el consumo los microorganismos son más altos que la tarifa de transferencia de masas. Por consiguiente, en el downcomer, el oxígeno considerablemente es consumido y por consiguiente la concentración de oxígeno disuelta en el downcomer se disminuye considerablemente.

Mostrar el efecto de la altura del bioreactor sobre el axial, las concentraciones de oxígeno disueltas, dos puente aéreo bioreactores tienen sido considerado, uno corto (1.24 m) y un alto hipotético un (10 m), asumiendo índice de flujo constante de gas y constante áreas cuadriculadas para ambos del bioreactores. El resultado fue ilustrado en Fig.10. El reactor más corto (línea rota) tiene, un relativamente más uniforme DO la concentración que el más alto un (la línea sólida), donde el cambio de DO la concentración en el levantador y el downcomer para el puente aéreo bioreactor de 1.24m la altura es 1.9 × 10-4 y 2 × 10-4, respectivamente. Para el puente aéreo bioreactor de 10m la altura estos valores son 3.1 × 10-4 y 3.3 × 10-4, respectivamente. El DO concentración en el 10m transportan por avión bioreactor es más alto debido a la mayor presión parcial de oxígeno causada por la cabeza líquida. Además, en el más alto puente aéreo bioreactor, la burbuja tacaña el tiempo de residencia es más largo y una fracción más grande de oxígeno es absorbido por la fase líquida. A causa de estos factores, el DO la concentración en el fondo del levantador (la etapa 1) y el downcomer (la etapa 19) es inferior en el 10 m puente aéreo de bioreactor que esto en el 1.24m bioreactor. Los resultados de simulación mostró que los niveles más bajos de DO ocurren en la base de el bioreactor. Esto es de acuerdo con la Escotilla experimental medidas [25] y observación teórica de Ho et al. [11].

Fig. 11 muestra la variación de la concentración de oxígeno disuelta con tiempo y el número de las etapas. En el principio de fermentación el DO la concentración es constante a lo largo del bioreactor. Sin embargo, durante el curso de fermentación la concentración se cambiará como presentado en Fig. 10.

5. Conclusiones

En este estudio, un modelo matemático que usa tanques en serie en condiciones inestables estatales es desarrollado para describir la producción de ácido gluconico en un puente aéreo bioreactor. El modelo ha sido probado y los valores fueron comparados datos experimentales.

El modelo es conveniente para predecir el efecto de corriente de aire tarifa sobre el proceso. Para fermentación ácida gluconica, un grado óptimo en la gama de tarifa de corriente de aire (9–45 dm3 min−1) es conveniente en un 10.5 dm3 lazo interno transportan por avión bioreactor más allá cual el proceso no será económico. También el efecto de la altura en el bioreactor sobre el oxígeno axial disuelto ha sido predicho por el modelo. El más corto bioreactor, muestra relativamente más uniforme axial DO concentraciones que el más largo bioreactor, donde una mayor variación en DO concentraciones con la altura fue observado.

Para remota mejora de la exactitud modela, más correlaciones convenientes para el coeficiente de transferencia de masas y gas sostenga ups en un verdadero sistema de fermentación debería ser tomado en cuenta en el modelo.

Créditos

Este trabajo fue apoyado por la Eslovaca subvencion Agencia para Ciencia VEGA (Subvención el No 1/0066/03).

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