Predicción del coeficiente en biorractores de recipientes agitados.

Para la predicción del coeficiente en biorreactores de transferencia de masa de dos fases de recipiente agitado, los solucionadores comerciales son bastante eficientes para predecir la dinámica del flujo en la mayoría de los casos, pero usarlos para diseñar un biorreactor agitado con perfiles de flujo complejos dentro del reactor sigue siendo un gran desafío para los investigadores.

En un estudio de caso, los autores utilizaron CFD para visualizar el coeficiente de transferencia de masa en el reactor. Se utilizó computación paralela para una mejor utilización de los recursos.

El biorreactor agitado era un biorreactor BioFlo 110 de 3 l a escala de laboratorio con un volumen de trabajo de 2 l. Contenía un solo impulsor con tres palas inclinadas en un ángulo de 45 ∘.

La concentración de oxígeno se detectó mediante una sonda de oxígeno disuelto de membrana polarográfica.

Los autores compararon estimaciones experimentales y simuladas numéricamente del coeficiente de transferencia de masa general.

Una vez más, se utilizó el enfoque multifásico Euleriano-Euleriano.

Las ecuaciones de transporte de continuidad y cantidad de movimiento se resolvieron por separado para cada fase.

Se incluyó un término de intercambio de cantidad de movimiento interfacial en las ecuaciones de transporte de cantidad de movimiento para tener en cuenta la fuerza de arrastre.

Para calcular la turbulencia mediante el enfoque multifásico Euleriano-Euleriano en el reactor se utilizó un modelo k–𝜀 disperso, un modelo de dos ecuaciones.

La concentración de la fase secundaria fue muy baja, por lo que se utilizó un modelo disperso.

Se utilizó un modelo de balance de población para capturar el efecto combinado de la ruptura de burbujas y la coalescencia en el tanque.

De los varios enfoques numéricos que están disponibles para resolver el PBE, se utilizaron los métodos discretos de clases.

Se supuso que las burbujas tenían un tamaño discreto.

El volumen de la burbuja en enfoque multifásico Euleriano-Euleriano se dividió entre las dos clases de modo que el volumen total permaneciera igual y se conservara la masa total.

Los autores explicaron que la ruptura ocurre cuando un remolino que tiene un tamaño más pequeño que la burbuja choca con la burbuja, y se supuso que la ruptura era binaria y dependía de la frecuencia de colisión y la probabilidad de ruptura.

Se utilizó Gambit 2.0 para el diseño y mallado del bioreactor. Se utilizaron casi 0,483 millones de células para la simulación. La malla contenía celdas de varias formas, como tetraedro, hexaedro, cuña y pirámide. La asimetría de todas las celdas se mantuvo por debajo de 0,7 y se utilizó el solucionador fluent 6.2 para discretizar las ecuaciones y resolverlas numéricamente.

El dominio del reactor con el enfoque multifásico Euleriano-Euleriano se dividió automáticamente en varias particiones y cada partición se envió a un nodo computacional para obtener una solución.

Se consideraron diferentes números de nodos computacionales y se compararon los resultados.

Se observó que al aumentar el número de nodos aumentó la eficiencia, pero después de 16 nodos, la efectividad no cambió significativamente.

Por lo tanto, se utilizaron 16 nodos para simulaciones adicionales.

Se realizó computación paralela para las cuatro particiones automáticas del dominio del reactor.

Cada partición se envió a un nodo separado para su cálculo y los resultados se combinaron automáticamente.

Se tomó un número diferente de contenedores para la entrada al método de clases y se compararon los resultados.

Las cuatro clases de distribución de tamaño de burbuja, es decir, Clase 7, Clase 9, Clase 11 y Clase 13 con ecuación PBE contenían 7, 9, 11 y 13 números de contenedores, respectivamente, y cada uno con un rango de tamaño de burbuja de 0,75 a 12,00 .

Los autores observaron que al aumentar el número de contenedores y mantener constante el diámetro mínimo y máximo de la burbuja, la precisión del método numérico en la predicción del valor de kLa aumentó mientras que el tiempo computacional aumentó.

A partir de las gráficas de contorno del diámetro medio de Sauter, quedó claro que el tamaño de la burbuja aumentaba a medida que nos movíamos desde el fondo hasta la parte superior del reactor.

Las burbujas más pequeñas están presentes en la parte inferior mientras que las burbujas más grandes están presentes cerca de la región del impulsor.

Se encontró que esto estaba de acuerdo con las observaciones experimentales.

Se observa que los valores del coeficiente de transferencia de masa global simulado estaban cerca de los valores experimentales cuando se utilizó el modelo de balance de población.

Por lo tanto, los autores demostraron con éxito la necesidad de utilizar el modelo de balance de población al modelar la dispersión agitada en un reactor.

Las distribuciones de retención de gas, dispersión, diámetro medio de Sauter y coeficiente de transferencia de masa general se predijeron correctamente cuando se utilizó el modelo MRF a lo largo de PBE con diferentes clases de distribución de tamaño de burbuja.

Los resultados numéricos y experimentales se compararon y mostraron una buena concordancia para la distribución del tamaño de burbuja de 13 clases.

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Aplicación de CFD en el modelado de biorreactores

Un caso de estudio en relación a CFD en el modelado de biorreactores , se utilizó una combinación única de diseño de experimentos (DOE) y CFD para definir un espacio de diseño con respecto a lograr un coeficiente de transferencia de masa (kLa) promediado por volumen objetivo.

En otro estudio de caso, se utilizaron herramientas CFD, como computación paralela y mallas adaptativas no estructuradas, para hacer un uso eficiente de la potencia computacional para calcular la retención de gas, el diámetro medio de la burbuja de Sauter, el coeficiente de transferencia de masa gas-líquido, y estructura de flujo utilizando el modelo MRF con balance de población.

Aquí, el modelo de múltiples marcos de referencia se ha utilizado para modelar la región del impulsor.

En un caso más de estudio, la capacidad predictiva del modelo se mejora al incluir explícitamente (i) la geometría del impulsor en el modelo, y (ii) el coeficiente de arrastre promedio (CD) de la fuerza interfacial en lugar de la correlación del coeficiente de arrastre estándar (basado en en ascenso a través de un líquido estancado).

El modelo resultante es significativamente mejor ya que la correlación del coeficiente de arrastre estándar no considera las continuas aceleraciones y desaceleraciones experimentadas por la burbuja debido a los remolinos turbulentos.

La mezcla óptima en el modelado de biorreactores es una necesidad para lograr una transferencia de masa eficiente de oxígeno a las células y mantener la uniformidad de la concentración de oxígeno y otros nutrientes en todo el reactor.

Sin embargo, el exceso de mezcla también puede dañar las células sensibles al cizallamiento.

La CFD se ha utilizado a menudo como herramienta para modelar la hidrodinámica local, la mezcla, la agitación y la transferencia de masa en el biorreactor.

El espacio de diseño se ha definido como “una combinación e interacción multidimensional de variables de entrada y parámetros de proceso que se ha demostrado que proporcionan garantía de calidad”.

En un estudio reciente, los autores utilizaron un enfoque multifásico euleriano-euleriano en el modelado de biorreactores en el sistema bifásico gas-líquido.

La ecuación de Navier-Stokes se resolvió para ambas fases, incluido el término de intercambio de impulso de interfase en cada ecuación.

Para la turbulencia, se utilizó un modelo estándar de dos ecuaciones k–𝜀.

El modelo de turbulencia se utilizó solo para la fase continua y la fase dispersa se trató como laminar.

Para la fase continua se resolvieron la energía cinética turbulenta “k” y la tasa de disipación de energía turbulenta “𝜀”.

Esta suposición se basó en el hecho de que la fracción de volumen de la fase secundaria es demasiado baja en comparación con la fase continua y, por lo tanto, la diferencia de densidad entre las dos fases es bastante alta.

Se incluyó un modelado de biorreactores de balance de población en forma discreta para tener en cuenta la coalescencia y la rotura de burbujas en el reactor.

Dado que en la forma discreta, se requiere como entrada la distribución del tamaño de la burbuja, se aplicó un método de prueba y error para estimar la distribución del tamaño de la burbuja para que los resultados simulados coincidan con los resultados experimentales.

A continuación, se modeló el coeficiente de transferencia de masa global en función de la velocidad del impulsor, el caudal de gas y el nivel de líquido en el reactor.

Se tuvo cuidado con la calidad de la malla de modo que el factor de asimetría para la mayoría de las celdas fuera inferior a 0,5 y la relación de aspecto estuviera entre 1 y 2.

Para la región cercana al impulsor, se usó un marco de referencia giratorio para resolver las ecuaciones de gobierno, mientras que para la región a granel se usó un marco de referencia estacionario.

Inicialmente, se realizó un estudio de independencia de la red para averiguar el número mínimo de celdas que se deben utilizar en las simulaciones.

Se encontró que se requería un mínimo de 0,838 millones de células.

Se realizaron simulaciones en el modelado de biorreactores para diferentes velocidades de rotación del impulsor y diferentes caudales de entrada de gas.

Como se esperaba, se encontró que el valor del coeficiente de transferencia de masa era máximo cerca de la región del impulsor, mientras que el valor disminuía a medida que uno se alejaba de la región del impulsor.

Esto está de acuerdo con el entendimiento general de que hay más turbulencia presente cerca del impulsor y, por lo tanto, es posible un contacto eficiente entre las fases en esta región.

También están presentes grandes remolinos, que aumentan la frecuencia de colisión en esta región.

Otra observación de las simulaciones fue el predominio de la coalescencia sobre la rotura en el reactor.

Se encontró que el diámetro promediado en volumen de los datos de distribución del tamaño de la burbuja era de 0,0036 m, que es más alto que el de la burbuja con un diámetro de 3 mm formada en el rociador.

Los datos kLa del coeficiente de transferencia de masa promediado en volumen se modelaron en función del nivel de líquido en el reactor, la velocidad de rotación del impulsor y el caudal de entrada de gas utilizando el software JMP.

Se obtuvo una expresión que muestra el efecto de estos parámetros en el valor de kLa de la siguiente manera:

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Simulaciones CFD – Geometría de Biorreactores

El primer paso y posiblemente el más crítico en la realización de simulaciones CFD es la creación de la geometría de biorreactores.

Hay muchos paquetes de software comercial disponibles para crear geometría y mallado.

Se sabe que pequeños cambios en el diseño pueden resultar en grandes variaciones en los resultados.

El primer paso suele ser crear el diseño seguido de la malla.

Este último es un proceso de dividir toda la geometría en celdas más pequeñas, de modo que cada celda pueda considerarse como un pequeño volumen de control.

Este último es un proceso de dividir toda la geometría en celdas más pequeñas, de modo que cada celda pueda considerarse como un pequeño volumen de control.

A continuación, se resuelven las ecuaciones de gobierno para cada volumen de control y se calcula el perfil de flujo.

Luego, los valores locales de los parámetros se promedian en todo el dominio para obtener un valor general en la geometría de biorreactores.

Todo el software comercial proporciona al usuario una variedad de formas estándar que se pueden usar para crear cualquier geometría según los requisitos.

El mallado puede ser estructurado o no estructurado dependiendo de la geometría de biorreactores.

Si la geometría de biorreactores es simple y simétrica, se puede usar una malla estructurada, pero si la geometría es complicada (como en la mayoría de los casos), se debe usar una malla no estructurada.

La malla estructurada suele dar resultados satisfactorios con menos celdas en comparación con la malla no estructurada.

En la malla estructurada, todas las celdas se distribuyen uniformemente, mientras que la malla no estructurada puede tener una distribución no uniforme.

La celda se define como un volumen de control en el que se resuelven todas las ecuaciones de conservación discretizadas.

Las mallas estructuradas suelen tener celdas hexaédricas (en 3D) y celdas cuadriláteras (en 2D).

Las mallas no estructuradas suelen tener celdas tetraédricas (en 3D) y celdas triangulares (en 2D).

En el caso de los dominios 2D, las celdas se especifican por área, mientras que los dominios 3D se especifican por volumen.

La precisión de los resultados de la simulación dependía de la calidad de la red.

A medida que se reduce el tamaño de la cuadrícula, los resultados de la simulación se vuelven independientes del tamaño de la cuadrícula.

Para lograr una solución independiente del tamaño de la red, se realiza un estudio de independencia de la red.

En este estudio, se generan cuadrículas de diferentes tamaños y se realiza una simulación en cada tamaño de cuadrícula.

Cuando la solución no varía con el tamaño de la red, se afirma que se logró la independencia de la red.

Con la reducción del tamaño de la cuadrícula para un dominio de solución dado, el número de celdas de la cuadrícula aumenta para lograr una alta precisión a expensas del tiempo computacional.

Por lo tanto, es importante tener un equilibrio entre el tamaño de la cuadrícula y el tiempo computacional.

Se puede seleccionar cualquier parámetro para la visualización de la independencia de la red.

Una vez completada la malla, se debe verificar la calidad de la malla. Para este propósito, se debe calcular la asimetría de cada celda.

La asimetría indica cuánto difiere la celda de una forma de celda óptima estándar, donde el tamaño de celda óptimo es el tamaño de una celda equilátera con el mismo circunradio.

Si la asimetría es cero, entonces se considera una celda excelente y cuando se convierte en uno, la celda se considera degenerada y es inaceptable.

Esta verificación se realiza en cada celda de la cuadrícula y si la mayoría de las celdas tienen una asimetría inferior a 0,5, la malla se considera buena.

Para malla estructurada, el valor es cero o cercano a cero, mientras que para malla no estructurada puede existir cualquier valor dependiendo de la complejidad geométrica.

Una vez que se completa el mallado, se deben realizar simulaciones.

Todos los solucionadores cumplen los requisitos básicos de incorporar las propiedades del fluido que fluye a través del dominio y aplicar las condiciones de contorno apropiadas.

Sin embargo, cada uno tiene sus ventajas y desventajas únicas.

Las ecuaciones rectoras que deben resolverse numéricamente son (i) la ecuación de Navier-Stokes para el transporte de cantidad de movimiento, (ii) la ecuación de continuidad y (iii) la ecuación de transporte de calor y masa.

Dado que estas ecuaciones son ecuaciones diferenciales parciales complejas, no es posible resolverlas analíticamente y normalmente se requiere un enfoque numérico.

El método de volumen finito se usa a menudo para discretizar las ecuaciones diferenciales parciales a ecuaciones en diferencias ordinarias.

Una vez que estas ecuaciones han sido discretizadas a ecuaciones en diferencias ordinarias, se utilizan métodos numéricos para resolverlas utilizando las condiciones iniciales y de contorno apropiadas.

El método de elementos finitos (FEM) también se usa ampliamente para cálculos numéricos.

En este método, el dominio de la solución se divide en elementos finitos.

Dependiendo del problema espacial, generalmente se emplean tipos de elementos 1D (subintervalo), 2D (triángulos, cuadriláteros, elementos curvilíneos) y 3D (tetraedros, hexaedros, prismas, elementos curvilíneos).

Cada elemento se resuelve numéricamente discretizando las funciones polinómicas por partes seleccionadas.

En las interfaces de los elementos, las funciones tienen que cumplir con cierta ecuación de continuidad.

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Biorreactores – Modelo de tensión de Reynolds

En el Modelo de tensión de Reynolds se calcula las fluctuaciones que ocurren en el flujo y, por lo tanto, permite la visualización del flujo. Las variables en las ecuaciones gobernantes se descomponen en una variable media y una variable fluctuante. El promedio de tiempo o conjunto se realiza en estas ecuaciones. La parte fluctuante tiende a cero ya que el promedio de las fluctuaciones es cero y las ecuaciones se dejan solo en términos de variables medias. La ecuación variable media se resta de la ecuación descompuesta no promediada para obtener la ecuación solo en términos de fluctuaciones. Esta ecuación se multiplica por otros componentes fluctuantes para obtener las ecuaciones del modelo de tensión de Reynolds:

donde v′ representa la velocidad fluctuante, “V ” representa la velocidad media y la barra superior representa el promedio que se realiza a lo largo del tiempo o conjunto. Los términos v′iv′k, v′iv′j y v′kv′j se denominan tensiones de Reynolds. Al resolver estas ecuaciones, se pueden modelar las fluctuaciones y se puede estimar el perfil de flujo.

Modelo  k – 𝜺

Este modelo también utiliza un procedimiento similar al modelo de tensión de Reynolds (RSM) para obtener la ecuación en términos de variable fluctuante. La variable fluctuante se transforma en energía cinética turbulenta “k” y tasa de disipación de energía turbulenta “𝜀”. Esta última es la velocidad a la que un remolino grande da energía a los remolinos más pequeños. La ecuación final se puede escribir como

donde 𝜗t es la viscosidad cinemática turbulenta y 𝜎k es la constante empírica.

Img 3

donde C𝜀1, 𝜎𝜀 y C𝜀2 son las constantes empíricas.

El modelo de tensión de Reynolds da mejores resultados que el modelo k–𝜀 ya que resuelve y estima el componente fluctuante directamente, pero tiene el inconveniente de que el número de ecuaciones a resolver es significativamente mayor en comparación con el modelo k–𝜀, lo que resulta en un cálculo engorroso y lento. Aunque existen muchos más modelos para modelar la turbulencia en el flujo, los dos mencionados aquí son los más utilizados.

En los biorreactores típicos de tanque de acero inoxidable, existe una distribución de tamaños para las burbujas dentro del biorreactor.

Esta distribución se produce debido a fenómenos como la nucleación, la agregación y la rotura. La ruptura y la coalescencia de las burbujas ocurren debido a las interacciones con los remolinos turbulentos.

La ruptura ocurre cuando la energía superficial de la burbuja aumenta y alcanza un valor crítico. El aumento de la energía superficial se debe a la interacción con los remolinos turbulentos.

Los remolinos que provocan la ruptura son del mismo tamaño que la burbuja o de menor tamaño. Los remolinos más grandes no provocan roturas; simplemente llevan la burbuja con ellos.

La coalescencia de las burbujas tiene lugar debido a la turbulencia, la flotabilidad y la cizalladura laminar. La coalescencia de las burbujas depende de la frecuencia de colisión y la eficiencia de la colisión.

Por lo tanto, el balance de población debe incorporarse en las ecuaciones de transporte de cantidad de movimiento, masa y energía para tener en cuenta el tamaño cambiante de la fase dispersa.

Dado que la distribución de tamaño determina el área interfacial total disponible, también afecta significativamente la transferencia de masa total entre las fases.

La distribución de burbujas se calcula mediante PBM utilizando las siguientes ecuaciones:

donde BiC y BiB son las tasas de natalidad de las partículas y DiC y DiB son las tasas de muerte de las partículas por coalescencia y rotura, respectivamente.

El subíndice «i» denota la clase de burbuja particular que se está considerando.

Las tasas de natalidad y las tasas de mortalidad se pueden calcular como

donde a(V,V′) significa la tasa de coalescencia entre burbujas con volúmenes V ′′′′ y V , y (V ) es la tasa de rotura de burbujas con volumen.

El término mm(V) es el número de burbujas hijas formadas debido a la ruptura de burbujas de volumen V′, y n(V,t) es el número de burbujas de volumen V en el tiempo t.

El término p(V,V′) es la función de densidad de probabilidad para burbujas de volumen V generadas a partir de burbujas ′ de volumen V.

La fracción de volumen del tamaño de burbuja 𝛼i, del componente «i», se puede definir como

Hay varias formas de resolver las ecuaciones anteriores:

Método discreto: El tamaño de partícula se discretiza en un número finito de intervalos de tamaño, es decir, la fase dispersa puede tener solo tamaños discretos correspondientes a intervalos de tamaño. Este enfoque se puede utilizar para definir directamente la distribución del tamaño de las partículas.

Método discreto no homogéneo: Diferentes grupos de contenedores se mueven a diferentes velocidades. Esta es una mejor representación de lo que realmente ocurre en el reactor (partículas de diferentes tamaños tienen diferentes momentos).

Método estándar de momentos: La ecuación de balance de población (PBE) se transforma en ecuaciones de transporte para los momentos de la distribución. Esto es computacionalmente más simple que el método discreto, pero tiene la limitación de que la agregación y la rotura no están incluidas.

Método de cuadratura de momentos:Este método se puede aplicar a una amplia gama de áreas ya que no sufre las limitaciones del método estándar de momentos.

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Enfoque Euler en Biorreactores

El enfoque Euler en biorreactores se supone que todas las fases están en el marco euleriano, es decir, se supone que el marco de referencia es estacionario y que el fluido pasa a través del volumen de control, y las ecuaciones que gobiernan, como el balance de cantidad de movimiento, el balance de masa y calor son resuelto para el fluido que fluye que es fase continua.

Todas las fases se tratan como un continuo separado y comparten el mismo dominio. 

Como se mencionó anteriormente, este enfoque se prefiere para los casos en los que la fracción de volumen de la fase dispersa es superior al 10 %. 

Los ejemplos en los que se prefiere este enfoque incluyen el modelado de lecho fluidizado, reactor agitado multifásico y reactores de columna de burbujeo.

Como las fases también pueden interpenetrarse entre sí, estas interacciones deben tenerse en cuenta y esto se logra utilizando el término de intercambio de momento de interfase.

Además, el promedio de las ecuaciones gobernantes se realiza por unidad de volumen con la suposición

donde 𝛼k es la fracción de volumen de una fase particular y “n” es el número total de fases. La ecuación de continuidad entonces se convierte en

donde 𝜌k es la densidad, Uk es la velocidad media de la fase «k» y Spk es la tasa de transferencia de masa entre las fases «p» y «k». Entonces, la ecuación de la cantidad de movimiento se puede escribir como

donde Fk es el término de intercambio de impulso de interfase entre la fase «k» y todas las demás fases. Cabe señalar que en el enfoque Euler en biorreactores la presión es común para todas las fases y, por lo tanto, no tiene ningún subíndice en la ecuación con el enfoque Euler en biorreactores. El término de intercambio de impulso de interfase es responsable de todas las interacciones mencionadas anteriormente entre las fases y es un diferenciador clave entre los flujos multifásicos y monofásicos.

En este enfoque, todas las fases se modelan en el marco euleriano y, por lo tanto, el modelado implica resolver las ecuaciones de continuidad, cantidad de movimiento y transporte de masa y energía simultáneamente para todas las fases. 

En el caso de sistemas de dos fases, la fase dispersa (como burbujas o gotas) está separada de la fase continua por un límite. 

Este límite representa una geometría sólida a través de la cual fluye el fluido y ejecuta movimiento bajo la influencia del flujo a su alrededor. 

Cuando la interfaz no es estacionaria, la aplicación de una condición de contorno se vuelve difícil. 

Por lo tanto, las ecuaciones se resuelven para todas las fases y se captura el movimiento de todas las fases, capturando así indirectamente el movimiento de la interfaz. 

VOF se utiliza principalmente para simular las propiedades interfaciales, como la adhesión a la pared y la tensión superficial. 

Este enfoque es útil para modelar solo unas pocas partículas de fase dispersa porque requiere recursos computacionales significativamente grandes. 

Dado que todos los fluidos comparten un solo conjunto de ecuaciones, el modelo se puede expresar como

El método de seguimiento frontal se usa para resolver estas ecuaciones numéricamente y es engorroso desde el punto de vista computacional.

Dado que un volumen de control contiene más de un fluido, las ecuaciones mencionadas anteriormente se resuelven utilizando las propiedades de la mezcla.

donde 𝛼k es la fracción volumétrica de la fase “k” en el volumen de control. El valor de la fracción de volumen se calcula resolviendo la ecuación de continuidad de la fracción de volumen para N−1 fases.

Debe destacarse que la fracción de volumen no puede determinar la interfaz exacta, ya que diferentes configuraciones de interfaz pueden conducir a las mismas fracciones de volumen.

Por lo tanto, se aplican varias técnicas diferentes para calcular la interfaz exacta.

Hinze ha definido el flujo turbulento como «una condición irregular de flujo en la que varias cantidades muestran una variación aleatoria con las coordenadas de tiempo y espacio, de modo que se pueden discernir valores promedio estadísticamente distintos». 

Se observa en el fluido que fluye a medida que aumenta el número de Reynolds. 

El cizallamiento es la principal fuente de energía que introduce turbulencia en el flujo laminar.

Por lo tanto, se puede afirmar que si se reduce el corte, el flujo turbulento también se reduciría a laminar y el número de Reynolds disminuiría. 

Hasta ahora, no se ha modelado la transición de flujo laminar a turbulento.

Las teorías existentes pueden predecir la transición para pequeñas perturbaciones, pero no para grandes perturbaciones. 

Todas estas teorías funcionan bien con un número de Reynolds alto, pero no funcionan con un número de Reynolds bajo.

La ecuación de Navier-Stokes no se puede aplicar directamente a los flujos turbulentos, ya que el flujo es muy complejo para determinar la dinámica de fluidos en cada punto. 

Por lo tanto, es necesario agregar nuevos términos a estas ecuaciones para dar cuenta de las fluctuaciones causadas por la turbulencia. 

Si se promedian estas ecuaciones en el espacio o el tiempo, entonces el flujo se puede analizar en mayor medida. 

Así, para resolver el flujo turbulento en tanques de acero inoxidable, la variable instantánea (velocidad, temperatura, etc.) se divide en dos partes: la variable media y la variable de fluctuación. 

Las variables medias se pueden determinar experimentalmente y las variables de fluctuación se pueden modelar para lograr una visualización completa del flujo. 

El modelado de las fluctuaciones requiere la conversión de las fluctuaciones desconocidas en variables conocidas que puedan evaluarse fácilmente. 

Estas ecuaciones se promedian a lo largo del tiempo. Este método se llama promedio de Reynolds.

La fenomenología de la cascada de energía de Richardson-Kolmogorov-Taylor dice que la turbulencia contiene remolinos de varios tamaños. 

Los remolinos grandes son inestables, por lo que se rompen y dan energía a los remolinos más pequeños. 

Este proceso continúa hasta que la energía se disipa en forma de disipación viscosa.

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Definición de una fase en biorreactores

La definición de una fase en biorreactores se puede establecer como el estado termodinámico en el que existe cualquier componente.

Por lo tanto, los flujos multifásicos se refieren a flujos cuando está presente más de una fase en biorreactores.

La mayoría de los reactores industriales tienen procesos de flujo multifásico.

En tales casos, incluso pequeños cambios en el diseño del reactor pueden dar como resultado grandes cambios en la hidrodinámica del reactor.

Los flujos multifásicos se pueden clasificar en varias categorías según la termodinámica (p. ej., gas-sólido, gas-líquido, líquido-líquido) o según los regímenes de flujo.

Ejemplos de estos últimos incluyen flujo disperso en el que solo una fase es continua mientras que todas las demás están dispersas, flujos multifásicos como el flujo de burbujas de gas en líquido, partículas sólidas en líquido o gas y gotitas de líquido en gas, flujos separados en los que todas las fases son de modo semicontinuo y tienen interfaces para diferenciarlos como el flujo anular y el flujo en chorro, y finalmente, los flujos mixtos en los que están presentes tanto los flujos separados como los dispersos, algunas fases son discretas y otras son semicontinuas como el flujo anular burbujeante y flujo anular de gotas.

El modelado CFD de flujo multifásico implica la definición de un régimen de fase/flujo, la formulación de las ecuaciones de gobierno y, finalmente, la solución de las ecuaciones de gobierno. Los enfoques que se utilizan comúnmente incluyen.

1) Enfoque Euleriano – Lagrangiano que implica la aplicación del enfoque Euleriano para la fase en biorreactores continua y el marco Lagrangiano para la fase dispersa.

2) Euleriano: enfoque euleriano que implica la aplicación del enfoque euleriano para ambas fases sin tener en cuenta explícitamente la interfaz

3) enfoque de volumen de fluido que implica la aplicación del marco Euleriano para ambas fases con reforma de la interfaz en base al volumen.

Enfoque Euleriano-Lagrangiano

Se prefiere este enfoque cuando el objetivo es modelar el movimiento de partículas, incluidas las colisiones de traslación, rotación y partícula-partícula que ocurren en procesos tales como reacciones químicas o transferencia de calor y masa entre la fase dispersa y la fase en biorreactores gaseosa a escala de partículas individuales.

En el enfoque Euleriano-Lagrangiano, la fase dispersa se simula resolviendo la ecuación de movimiento mientras que la fase continua se simula resolviendo la ecuación de Navier-Stokes.

La ecuación de movimiento para una sola partícula en fase dispersa se escribe como

donde mp y Up son la masa y la velocidad media de la partícula, respectivamente.

El lado derecho de la ecuación representa la suma de todas las fuerzas que actúan sobre la partícula, mientras que el lado izquierdo de la ecuación denota la tasa de cambio del momento.

La fuerza, Fp, es la fuerza del gradiente de presión de fase continua y Fg es la fuerza gravitatoria que actúa sobre la partícula. Ambas fuerzas pueden combinarse y escribirse como

donde Vp es el volumen de la partícula y p es la presión de la fase continua.

La fuerza de arrastre en la partícula debido a la velocidad relativa entre la fase continua y la fase dispersa, FD, en el número de Reynolds más alto, se puede indicar como

donde el subíndice “c” denota la fase continua y “p” denota la fase de partículas. CD es el coeficiente de arrastre y depende del régimen de flujo si el flujo es laminar o turbulento y su valor cambia en consecuencia.

Otras fuerzas que se pueden incluir son la fuerza de sustentación, las fuerzas de masa añadida y las fuerzas de Basset que actúan sobre la partícula. La vorticidad o cizallamiento en la fase continua también aplica fuerza sobre la partícula de la fase dispersa.

Esta fuerza está incluida en la fuerza de sustentación. Cuando la fase dispersa se mueve hacia arriba, se lleva consigo una parte de la fase continua.

Esto se suma a la masa de las partículas de la fase dispersa.

Como la fase dispersa y la fase continua no pueden ocupar el mismo espacio físico simultáneamente, la masa agregada se modela como un volumen de fluido que se mueve con el objeto por simplicidad matemática.

Esta masa adicional a la fase dispersa contribuye a la «fuerza de masa virtual» o «fuerza de masa añadida».

Otras fuerzas que pueden desempeñar un papel incluyen las fuerzas de Basset que explican los efectos viscosos y el retraso en el desarrollo de la capa límite a medida que la velocidad relativa cambia con el tiempo.

Sin embargo, la magnitud es muy inferior en comparación con las fuerzas de arrastre, por lo que a menudo se ignoran durante la simulación.

Las fuerzas principales que deben tenerse en cuenta incluyen la fuerza de arrastre y la fuerza de presión que actúan sobre la fase dispersa.

Para resolver el flujo de la fase continua, se requiere la velocidad de la fase continua.

Este último se puede calcular resolviendo simultáneamente la ecuación de continuidad y la ecuación de Navier-Stokes para la fase continua

donde Sc y Scm son los términos fuente para la masa y el momento, respectivamente.

Estos términos representan el intercambio entre la fase continua y la fase dispersa.

Cuando la fracción de volumen de la fase dispersa es demasiado baja, se puede ignorar el efecto de la fase dispersa en la fase continua, reduciendo así las ecuaciones de la fase continua a las de la fase única.

La interacción entre la fase dispersa y la fase continua depende del grado de acoplamiento entre las fases.

El acoplamiento puede ser unidireccional cuando la fracción de volumen de la fase dispersa es demasiado baja y entonces se puede suponer que no afectará a la fase continua pero sí a la fase continua.

En un acoplamiento bidireccional, la fase dispersa afecta a la fase continua y viceversa, mientras que en un acoplamiento cuádruple también se tienen en cuenta las interacciones partícula-partícula.

A medida que aumenta el número de partículas a simular, el tiempo computacional requerido para realizar la simulación siguiendo el enfoque Euleriano-Lagrangiano también aumenta y, por lo tanto, el uso de este enfoque generalmente se limita a los casos en que la fracción de volumen de la fase dispersa no excede el 10%.

Para los casos donde la fracción de volumen de la fase dispersa es más alta o para los casos donde las interacciones partícula-partícula de la fase dispersa son fuertes, el enfoque de Euler-Euler es más eficiente y se analiza en la siguiente sección.

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Operaciones unitarias biorreactores de tanques de acero

La mayoría de las operaciones unitarias que se utilizan en el bioprocesamiento implican flujos multifásicos.

Esto es particularmente cierto para los biorreactores de tanques de acero agitado continuo (CSTR) que se usan comúnmente como biorreactores o fermentadores.

En estos reactores, el gas se rocía en un medio que consta de medios líquidos y celdas sólidas.

La mezcla inversa y el desvío de gas causados por una mezcla deficiente pueden dar lugar a zonas muertas o estancadas.

Estos, a su vez, crean gradientes dentro del medio de trabajo y dan como resultado un suministro inadecuado de nutrientes y oxígeno a las células.

El conocimiento de la hidrodinámica de los biorreactores de tanques de acero es esencial para comprender el flujo no ideal dentro del biorreactor.

Cuando se trata de flujos monofásicos, la dinámica del fluido se puede determinar fácilmente resolviendo simultáneamente la ecuación de continuidad y la ecuación de Navier-Stokes.

Sin embargo, en el caso de flujos multifásicos, la complejidad aumenta notablemente y es necesario tener en cuenta muchos factores para llegar a conclusiones precisas.

Estos incluyen el intercambio de cantidad de movimiento entre las fases, la transferencia de masa entre las fases y la absorción de una fase en otras.

La mezcla adecuada y la retención de gas en un reactor juegan un papel importante en la determinación de su rendimiento.

La mezcla perfecta es una condición en la que hay uniformidad en la concentración de cada especie en el reactor.

La mayoría de los reactores están diseñados sobre la base de la suposición de una mezcla perfecta, lo que da como resultado errores entre las predicciones y las mediciones reales, y los errores aumentan con el tamaño del reactor.

En realidad, el campo de flujo dentro del reactor es inherentemente inestable y los remolinos turbulentos que se forman en el reactor no son uniformes, lo que da como resultado perfiles de flujo inestables.

Teniendo en cuenta la necesidad de una mezcla uniforme en un reactor, la industria realiza esfuerzos considerables para acercarse lo más posible al estado ideal.

Una buena mezcla da como resultado una transferencia de masa eficiente de la fase dispersa a la fase continua y también una concentración uniforme de todas las especies en el reactor.

En general, los biorreactores de tanques de acero están equipados con impulsores que pueden operar a diferentes velocidades del impulsor y, por lo tanto, brindan un mejor contacto y un área interfacial alta entre las fases.

Esto da como resultado un mayor coeficiente de transferencia de masa entre las fases del reactor.

En la industria biotecnológica, los reactores de tanque agitado aireados se usan comúnmente para cultivar células microbianas y de mamíferos.

El oxígeno se purga a través del medio utilizando un rociador colocado en el fondo del reactor.

La formación de productos a menudo depende de la velocidad a la que se transfiere el oxígeno de una fase a otra.

Para medir la transferencia de oxígeno entre las fases, se utilizan comúnmente parámetros como la retención de gas y el coeficiente de transferencia de masa volumétrica.

La distribución del tamaño de la burbuja también es un factor importante ya que afecta directamente el área interfacial entre las diferentes fases.

La dinámica de fluidos computacional (CFD) se usa ampliamente para simular la hidrodinámica dentro del biorreactor resolviendo la ecuación de continuidad y la ecuación de Navier-Stokes simultáneamente.

El volumen del sistema se divide en volúmenes de control más pequeños (llamados celdas) y las ecuaciones de cantidad de movimiento se resuelven numéricamente para cada uno de los volúmenes de control.

Para evitar complejidades matemáticas, muchos investigadores asumen un solo tamaño de burbuja para la fase gaseosa en el reactor.

Esto hace que las simulaciones sean computacionalmente simples y, por lo tanto, más rápidas.

Sin embargo, en un proceso real, el tamaño de la burbuja cambia a medida que la fase gaseosa se mueve dentro del reactor.

Las burbujas salen del rociador y luego se descomponen en burbujas más pequeñas a medida que pasan por la zona de alto cizallamiento alrededor del agitador.

El área interfacial por unidad de volumen del reactor aumenta drásticamente cuando esto sucede y esto es, de hecho, responsable del aumento en la tasa de transferencia de masa en el reactor.

Por lo tanto, se requiere un modelo de balance de población cuando se realizan simulaciones CFD para un biorreactor.

Se sabe que varios parámetros operativos afectan la transferencia de masa en un biorreactor.

Estos incluyen la velocidad del impulsor, el caudal de entrada de gas y la retención de gas. Las Figuras 10.2a1 y a2 ilustran el efecto de la velocidad del impulsor y el caudal de entrada de gas, respectivamente.

La Figura 10.2a1 muestra simulaciones realizadas a diferentes velocidades del impulsor en un biorreactor que contiene dos impulsores de tipo hélice de 3 palas y un impulsor de turbina Rushton.

Se ve que a medida que aumenta la velocidad del impulsor, también aumenta la turbulencia dentro del reactor.

Con un impulsor más alto, la intensidad de mezcla y la distribución de la fase gaseosa son más altas que con una velocidad más baja.

Sin embargo, el corte y el consumo de energía también aumentan.

Por lo tanto, para el funcionamiento óptimo de un biorreactor, es fundamental identificar la velocidad del impulsor que produce la mezcla requerida con un mínimo de corte y consumo de energía.

Es bien sabido que la turbina Rushton crea más turbulencia en comparación con los impulsores de tipo hélice.

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Cultivos microbianos en reactores orbitales y agitados.

Los cultivos microbianos también se han realizado con éxito en biorreactores de un solo uso orbitales y agitados. Galliher describe un cultivo de E. coli en un dispositivo de un volumen de trabajo de 50 l.

Se logró una densidad celular de OD600 = 120, que corresponde a un peso celular seco de aproximadamente 40 g l−1.

Pseudomonas fluorescens se cultivaron en este dispositivo mencionado, en la que finalmente se obtuvo un peso celular seco final de más de 100 g l−1.

Los cultivos fueron similares a los rendimientos del proceso, que se obtuvieron en biorreactores tradicionales de tanque agitado.

Se aplicó una alimentación lineal en un biorreactor agitado y una alimentación exponencial para un biorreactor agitado en cultivos de E. coli, en los que se logró una densidad óptica final de hasta OD600 = 140.

La tasa máxima de crecimiento, que es aproximadamente la mitad de la reportada para un biorreactor, corresponde a la relación de las tasas máximas de transferencia de masa de oxígeno antes mencionadas para ambos sistemas.

Otro informe describió la aplicación exitosa de un reactor de tanque agitado para cultivos microbianos desechable de un volumen de trabajo de 250 ml para la producción de proteínas terapéuticas y anticuerpos monoclonales utilizando células CHO, Pichia pastoris y E. coli.

El rendimiento del cultivo en lo que respecta al crecimiento, la viabilidad celular y el título del producto fue similar al de los biorreactores convencionales. En el cultivo bacteriano se pueden lograr altas densidades celulares por encima de 400 g l-1 de peso celular húmedo.

También se aplicaron SUBs para procesos de cultivos microbianos anaeróbicos y hongos con bajas tasas de crecimiento. Los basidiomicetos Flammulina velutipes y Pleurotus sapidus, sensibles al esfuerzo cortante, se cultivaron en una escala de 5 l.

Se observaron diferencias en cuanto a morfología, actividades enzimáticas y crecimiento en cultivos fúngicos.

En el reactor de bolsa, se observó un crecimiento en forma de pequeños gránulos independientes, mientras que los cultivos STR mostraron una agregación intensa.

Los cultivos de F. velutipes alcanzaron una mayor concentración de biomasa en los cultivos microbianos y actividades peptidolíticas hasta el doble en comparación con los cultivos en un reactor de tanque agitado.

Otro concepto de reactor muy adecuado para la aplicación en el cultivo de hongos es el biorreactor Quorus, que está equipado con módulos de fibra hueca que contienen membranas capilares.

El crecimiento ocurre en la interfaz líquido-sólido de una membrana capilar a medida que las células se acumulan en la superficie de la membrana externa.

La producción de xilanasa recombinante en Aspergillus niger fue de 2 a 3 veces mayor en una escala de 2 l que en un enfoque por lotes en un reactor de tanque agitado.

Se comprobó la aplicación exitosa para la producción de 𝛽-lactamasa con Lactococcus lactis.

Además, la aplicación de SUBs para cultivos marinos tiene beneficios en comparación con el cultivo en bioreactores de tanque agitado de tanque de acero.

Dado que el alto contenido de sal no se puede disminuir en todos los casos, la aplicación de reactores de acero inoxidable es crucial debido a la corrosión.

Sin embargo, las alternativas como los reactores de vidrio suelen estar restringidas a una escala de 20 l.

La tecnología CELL-tainer aplicada para el cultivo de la microalga heterótrofa sensible al cizallamiento Cryptecodinium cohnii en medios marinos ha demostrado ser exitosa.

Aunque la limitación de nutrientes no se puede realizar debido a restricciones fisiológicas en este caso, la transferencia de gas fue suficiente para lograr un peso seco celular de más de 45 g l-1 a tasas de crecimiento máximas de 0,05 h-1.

Esta aplicación es un buen ejemplo de que la tecnología de un solo uso no se limita a los procesos farmacéuticos y al cultivo de semillas, sino que puede proporcionar una alternativa adecuada en muchas aplicaciones específicas.

Debido a la facilidad de instalación, los SUB se pueden aplicar sin mucho esfuerzo financiero para el desarrollo del proceso inicial.

La alternativa de un sistema de biorreactor tradicional adoptado, que tiene que soportar las condiciones de esterilización in situ, requiere generalmente costos de inversión más altos, que no pueden cubrirse en esta etapa del desarrollo del proceso.

En los últimos años, se caracterizaron, comprendieron mejor y ampliaron muchos sistemas SUB diferentes.

Sin embargo, la caracterización de ingeniería aún no ha llegado a su fin.

Una mejor comprensión del flujo de fluidos y el comportamiento de la transferencia de masa es de gran importancia para una predicción correcta de la dinámica en diversas condiciones de cultivo y, lo que es más importante, para mejorar el diseño de los SUBs.

Será necesario un grado similar de comprensión del flujo de fluidos como en el caso de los biorreactores agitados convencionales para lograr un grado similar de optimización y confiabilidad de los biorreactores de un solo uso.

El término «completamente entendido» en términos de entrada de energía, mezcla y transferencia de masa, ya que es válido para biorreactores de tanque agitado a escala de laboratorio, definitivamente no es cierto para ninguna escala y tipo de SUB todavía.

Sin embargo, las numerosas aplicaciones de los SUB en aplicaciones industriales y la amplia distribución en la comunidad científica reflejan el gran potencial de esta tecnología en muchas áreas de la biotecnología.

Los diversos diseños permiten numerosas aplicaciones adecuadas.

Si bien el título de producto alcanzable podría aumentarse para muchos productos en los últimos años, se redujeron las escalas de producción de muchos bioprocesos.

Hoy en día, existen muchos productos que se producen en lotes de unos pocos metros cúbicos por año, lo que hace que la utilización de SUB sea adecuada para fines de producción.

Sin embargo, además de la producción y el cultivo de semillas, los SUB son adecuados para la aplicación en la investigación y el desarrollo de procesos.

En este caso, las básculas suelen estar restringidas a unos pocos (cientos) litros.

La contaminación cruzada podría ser un factor más crucial que en la producción debido a los procedimientos no estandarizados y no automatizados.

Además, el entorno podría no tener las mismas condiciones estériles que las de una instalación de producción.

En este caso, la preesterilización y la factibilidad de trabajar en diferentes escalas como se muestra para reactores de onda mixta sin necesidad de un cambio de reactor reducen significativamente los riesgos de contaminación (cruzada).

El aumento del uso de SUB en la fabricación por contrato por este motivo, por ejemplo, en la escala de producción para ensayos clínicos, está en curso.

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Aplicación microbiana de biorreactores.

La limitación en el valor kLa alcanzable en SUB conduce a restricciones en la aplicación microbiana de biorreactores.

Sin embargo, se describe un número cada vez mayor de ejemplos de la implementación exitosa de tecnología de un solo uso para el cultivo de bacterias, levaduras y hongos.

Un informe anterior indica la aplicación de un WAVE SUB para el cultivo de la levadura de panadería S. cerevisiae. La limitación de oxígeno disuelto no se determinó antes de alcanzar una concentración de biomasa de 8 g l−1 con un volumen de trabajo de 5 l.

El gas de entrada se mezcló con oxígeno para lograr una transferencia de masa de oxígeno suficiente.

Debido a la necesidad de una composición de gas definida en los cultivos de líneas celulares, las instalaciones para la mezcla de gases generalmente se emplean en SUB y, por lo tanto, no se necesitan más instalaciones.

También se describen en la literatura varias puntos de aplicación microbiana en biorreactores de mezcla de ondas.

Sin embargo, el agotamiento de oxígeno ocurrió a una concentración de biomasa final de menos de 2 g l-1 en un sistema BIOSTAT CultiBag RM al cultivar E. coli en modo por lotes antes de que ocurriera el agotamiento de oxígeno.

Con el fin de controlar y, por lo tanto, reducir la tasa de consumo volumétrico de oxígeno del cultivo, se aplicó el método de liberación de sustrato enzimático EnBase (BioSilta).

En este caso no fue necesaria la alimentación mecánica, lo que reduce los riesgos de contaminación.

Debido a la limitación del sustrato y la reducción concomitante de la demanda de oxígeno por celda, ahora se puede lograr una densidad óptica de OD600 = 30 (10 g l−1 de biomasa seca) en el mismo sistema.

Se comprobó la expresión heteróloga de la enzima alcohol deshidrogenasa (ADH).

Este enfoque es especialmente adecuado cuando los sistemas de monitoreo no son lo suficientemente confiables para el control de alimentación en línea.

Por lo tanto, se pueden evitar algunos inconvenientes de los sistemas de monitoreo actuales en los SUB. La aplicación de SUB para el crecimiento de Corynebacterium diphtheriae para la producción de vacunas fue investigada por Ullah et al.

En el reactor BIOSTAT CultiBag RM, se logró una densidad celular final de OD590 = 5 (aproximadamente 2 g l-1 de biomasa seca) en comparación con OD590= 7,3 en un biorreactor de tanques de acero inoxidable agitado aireado.

Hitchcock describió el cultivo de Listeria monocytogenes recombinante para la producción de vacunas.

En un BIOSTAT CultiBag RM con un volumen de trabajo de 5 l, se logró una densidad óptica final de OD600 = 12.

Un estudio en un BioWave SUB de 5 l de volumen de trabajo describió el crecimiento de un cultivo de E. coli a una OD600 de 15 sin ninguna limitación de oxígeno.

Debido a los valores de kLa más grandes en el CELL-tainer en comparación con otros biorreactores de mezcla de ondas, es muy adecuado para el cultivo microbiano.

En un estudio de Sanofi-Pasteur, se demostró que el crecimiento y la producción de proteínas en un cultivo de 7 l son comparables a los datos obtenidos en un reactor de tanque agitado convencional.

Se logró una densidad óptica final de OD600 = 60 en el modo por lotes y OD600 = 90 en el modo de alimentación por lotes.

Una investigación demostró el potencial del cultivo de E. coli en una ampliación del CELL-tainer en un volumen de 120 l. El cultivo se hizo funcionar en un modo de lote de alimentación limitador de nutrientes.

Con un volumen de trabajo de 12 l y solo después de 32 h, se alcanzó una DO600 final de más de 130. A escala diez veces mayor, se obtuvo un rendimiento de biomasa similar en aplicación microbiana de biorreactores.

Como ya se ha descrito para el cultivo de células, una aplicación adecuada de SUB es la utilización para cultivos de semillas.

Esta aplicación es beneficiosa, ya que generalmente se busca una densidad celular más pequeña que en los procesos de producción.

Además, la esterilidad es de importancia básica y crítica durante las múltiples transiciones entre diferentes recipientes de cultivo.

El CELL-tainer SUB se aplicó en un cultivo de semillas para la producción de lisina por Corynebacterium glutamicum.

En este caso, el cultivo de unos pocos mililitros a 15 l en la misma bolsa se logró con la aplicación de bloques de canales. Esto representa una buena alternativa al enfoque común del matraz batido.

La combinación y la variabilidad del crecimiento en varios matraces pueden tener un impacto en el rendimiento del proceso.

Por el contrario, la aplicación de un único biorreactor reduce el tiempo necesario para la preparación y permite el seguimiento y control del valor de pH y oxígeno disuelto durante todo el proceso de cultivo de la semilla.

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Biorreactores para procesos de perfusión.

En las últimas décadas se han introducido muchos tipos de biorreactores para procesos de perfusión.

Comenzando con el llamado filtro giratorio (malla giratoria en el eje del agitador), se han aplicado con más o menos éxito dispositivos en biorreactores para procesos de perfusión como hidrociclones, sedimentadores, centrífugas, dispositivos de filtración, sistemas de fibra hueca, separación acústica y sistemas de flujo tangencial alterno.

Aunque ha habido un debate continuo entre los organismos reguladores y el desarrollo de procesos, cada vez se presta más atención a los procesos de tipo perfusión en los últimos años.

Las ventajas de los procesos de tipo perfusión o los procesos por lotes repetidos son obvias.

Debido a una productividad volumétrica significativamente mayor, se reducen los costos de producción.

Además, la calidad del producto puede ser más uniforme: las células permanecen continuamente en las mismas condiciones ambientales.

Hoy en día se vuelve cada vez más aceptado en el bioprocesamiento farmacéutico, principalmente debido a sus propiedades positivas en términos de reducción del ensuciamiento de los filtros y la capacidad de definir el corte del filtro.

Esto permite no solo la concentración de células sino también el aumento de la concentración del producto.

Aunque el ATF se aplica en SUB, la carcasa del filtro queda por esterilizar en autoclave.

Además, deben asegurarse las conexiones estériles al biorreactor para procesos de perfusión.

Sin embargo, el control del proceso del ATF es bastante complejo.

Un dispositivo de filtro interno está disponible para bolsas basculantes.

Este filtro flota en la superficie del líquido.

La desventaja de un filtro flotante de este tipo es que el filtro reduce la superficie para la transferencia de masa.

El ensuciamiento de estos filtros parece ser problemático.

Se han evaluado biorreactores para procesos de perfusión de fibra hueca de un solo uso para la producción de virus de influenza A de alto título.

Se cultivaron células MDCK infectadas con el virus de la influenza H1N1 en el espacio extracapilar a títulos de 1.8 × 1010 viriones ml-1.

El virus de la influenza se recolectó realizando múltiples cosechas durante el transcurso del cultivo.

Aunque los cultivos de células vegetales a menudo se cultivan como cultivos en suspensión a una mayor densidad celular en un rango más amplio de valores de pH y a una temperatura más baja, la mayoría de los biorreactores para procesos de perfusión adecuados para el crecimiento de cultivos de células animales también son adecuados para el crecimiento de células vegetales.

La alta relación superficie-volumen en los SUB de ondas mixtas favorece la iluminación en el cultivo.

En general, las bajas fuerzas de cizallamiento obtenidas en muchos SUB también favorecen el crecimiento de las células vegetales.

Los informes describen la aplicación un biorreactor en cultivos celulares de tabaco, uva y manzana hasta un volumen de 10 l. Se obtuvo un peso fresco máximo de 26 g l-1 d-1 en un cultivo discontinuo de una línea celular de tabaco.

Se cultivó una línea celular de uva Vitis vinifera a una tasa de crecimiento de 40 g l-1 d-1 de peso fresco en un biorreactor de mezcla de ondas, la tasa de crecimiento más alta reportada para células vegetales en un SUB.

Los cultivos de células en suspensión inmovilizadas de especies de la familia Taxaceae produjeron concentraciones de producto muy altas de casi 21 mgl−1 de paclitaxel.

Dado que los biorreactores de un solo uso agitados orbitalmente se pueden ampliar fácilmente, un estudio reciente se investigó el rendimiento del cultivo de una línea celular BY-2 de tabaco para la producción del anticuerpo monoclonal humano M12.

El crecimiento celular y la acumulación de proteína recombinante fueron comparables con el cultivo en matraz de agitación estándar en el cultivo aumentado 200 veces.

Se lograron pesos frescos de células finales de 300 – 387 g l-1 y rendimientos M12 de 20 mg l-1.

La baja fuerza de cizallamiento y la alta área superficial también conducen a la viabilidad del cultivo de células con una alta demanda de luz, como las algas fototróficas.

Estudios recientes describieron la aplicación de barras de luz basadas en LED en tres SUB diferentes para la propagación de algas diatomeas.

Los coeficientes de transferencia de masa volumétrica para todos los sistemas estuvieron por encima de 8 h−1, como lo mencionan los autores.

Se obtuvieron curvas de crecimiento idénticas para los cultivos de Phaeodactylum tricornutum en un biorreactor a una tasa de crecimiento máxima de 𝜇max = 0,773 d-1.

La diferencia en los resultados probablemente se deba a las diferentes fuentes de luz, de las cuales la luz fluorescente emite más energía en los espectros de luz y rojo, que las células pueden utilizar a través de los fitocromos que absorben la luz roja y azul.

Una bolsa fue rodeada completamente por 16 barras de luz LED en un biorreactor para procesos de perfusión equipado con una bolsa para un volumen de trabajo de 1 l.

Se cultivaron las algas verdes Chlorella vulgaris y Euglena gracilis para la producción de paramylon, un polisacárido.

Debido a la generación de calor de las varillas LED, que estaban ubicadas directamente en la superficie de la bolsa, se necesitaba capacidad de refrigeración.

Se obtuvo una tasa de crecimiento de 0,33 g l-1 d-1, lo que parece típico para los cultivos de C. vulgaris.

También se comprobó la factibilidad para el cultivo de E. gracilis. Sin embargo, los requisitos del control de temperatura pueden exceder la capacidad de los dispositivos instalados en varios SUB.

Los problemas que surjan de esto se pueden contrarrestar mediante una optimización adecuada.

Además de las células de plantas y algas, se han utilizado SUB de ondas mixtas para cultivar células de raíces peludas.

Se hizo funcionar un biorreactor SUB en un modo que permitía la inmersión temporal («flujo y reflujo»).

La iluminación se realizó con luz fluorescente externa.

El cultivo de raíces peludas de Hyoscyamus muticus y Panax ginseng se realizó a un volumen de trabajo entre 0,1 y 0,5 l durante 28 y 56 días, respectivamente.

Los rendimientos fueron hasta tres veces más altos que en los reactores de pulverización de vidrio.

En el mismo estudio se describe la aplicación exitosa de bolsas con malla integrada que soportan la inmovilización radicular.

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