¿Para qué se pueden usar los modelos de biorreactores?
Ya anteriormente hemos presentando estudios de casos destinados a dar una idea de cómo los modelos matemáticos pueden ser herramientas útiles en el diseño de biorreactores SSF y la optimización de su desempeño, Hay varios software que pueden facilitar esta tarea.
De hecho, puedes usar los modelos de dos maneras diferentes:
Puede usarlos directamente como herramientas en el diseño de biorreactores sin tratar de comprender por qué una determinada combinación de diseño y variables de funcionamiento es óptima. Por ejemplo, es posible que desee construir un tipo determinado de biorreactor con un volumen de lecho de 1 m3. Puede explorar cómo diversas variables de diseño (longitud y altura del biorreactor) y variables de funcionamiento (p. Ej., Tasa de aireación) afectan el rendimiento de dicho biorreactor, buscando la combinación que proporcione el mayor crecimiento en el menor tiempo posible (es decir, la mayor productividad ). Puede cambiar las variables por prueba y error o ser más sistemático, usando una estrategia en la que varíe las variables una a una para buscar la combinación óptima. También es posible utilizar medios más sofisticados para buscar la combinación óptima, es decir, incorporando el modelo del biorreactor como parte de la función objetivo dentro de un programa de optimización. El programa que esté utilizando encontrará la combinación óptima de variables de diseño y funcionamiento utilizando potentes algoritmos de búsqueda.
Puede usarlos como herramientas para aumentar su comprensión de cómo se espera que ciertos tipos de biorreactores operen en un rango de diferentes condiciones y tamaños de diseño y operación, y para explorar la pregunta de por qué se espera que operen de esa manera. Por ejemplo, varios de los modelos presentados en los estudios de casos brindan predicciones detalladas sobre los gradientes de temperatura dentro de los subsistemas y sobre las temperaturas y los contenidos de humedad de diferentes subsistemas. Estos pueden ser graficados y analizados, en un esfuerzo por comprender cómo los diversos fenómenos interactúan entre sí. Por ejemplo, en un sistema en el que el modelo describe gradientes espaciales y reconoce las partículas de sustrato y el aire entre partículas en el lecho como sistemas separados, puede representar las temperaturas del aire y de los sólidos como funciones de altura. Esto dará una idea de cuán cerca está la cama del equilibrio: los sólidos y el aire podrían no estar en equilibrio térmico cerca de la entrada de aire, pero poco después de la entrada de aire pueden tener casi la misma temperatura, manteniéndose hasta la parte superior de la cama. Además, conocer estas temperaturas en función de la altura puede ayudarlo a comprender por qué una parte de la cama se seca más rápido que otra. Obviamente, no hay límites en el rango de simulaciones que se pueden hacer.
Limitaciones de los modelos
Por supuesto, los modelos provistos tienen varias limitaciones que significan que, aunque ciertamente son herramientas valiosas para aumentar la comprensión de los principios del funcionamiento del biorreactor, todavía no son las herramientas potentes y flexibles que nos gustaría tener disponibles en el proceso de diseño del biorreactor. Por ejemplo:
Los modelos solo simulan el rendimiento en términos de crecimiento. No dan ningún análisis de las consecuencias económicas de ciertos modos de funcionamiento. Ni siquiera simulan el rendimiento en términos de formación de productos. Los modelos no imponen límites prácticos a las variables de operación. Por ejemplo, el modelo de lecho compacto no limita la velocidad superficial del aire para permanecer a valores por debajo de la velocidad que fluidizaría las partículas de sustrato en la cama.
La flexibilidad para cambiar la cinética de crecimiento es muy limitada. Es posible especificar la temperatura óptima para el crecimiento y el valor de la velocidad de crecimiento específica constante a esta temperatura, pero no la forma de la curva que describe la constante de velocidad de crecimiento específica en función de la temperatura. Solo es posible elegir entre dos tipos diferentes de dependencia del crecimiento sobre la actividad del agua (el «tipo Rhizopus» tiene un crecimiento óptimo en una actividad de agua de 1.0, mientras que el «tipo Aspergillus» tiene una actividad de agua óptima de 0.95). Diversas propiedades del sustrato están predeterminadas y no pueden modificarse (por ejemplo, la isoterma de absorción / desorción).
Aunque es posible cambiar el tamaño y, con frecuencia, la relación longitud-diámetro del biorreactor, no es posible cambiar la forma (por ejemplo, no se puede cambiar de una sección transversal circular a una sección transversal rectangular). Obviamente, se necesita hacer mucho más para mejorar los modelos como herramientas en el proceso de diseño del biorreactor. Esperamos que el libro actual juegue un papel en estimular la mejora continua de los modelos.