5. Ứng dụng máy tính trong công nghệ lên men
5.4 Điều khiển quá trình
Arminger và Moran (1979) công nhận ba cấp độ của quá trình điều khiển mà có thể được kết hợp vào một hệ thống.Mỗi cấp độ cao hơn liên quan đến các chương trình phức tạp hơn và cần một sự hiểu biết tổng thể lớn hơn của quá trình.
Công nghệ Lên men
Hình 8.26. Sơ đồ đặc trưng cho một hệ thống điều khiển giám sát của quá trình lên men.ví dụ này diễn tả cho một quá trình điều khiển nhiệt độ chỉ bằng phương pháp nhiệt,áp lực không khí hòa tan bởi tốc độ khuấy và pH bằng việc bổ sung các axit và kiềm Tất cả các chức năng điều khiển được thực hiện bởi bộ điều khiển quá trình thông minh và máy tính chỉ liên hệ với chức năng điều khiển trong việc để nhập dữ liệu và gửi
Công nghệ Lên men
tới điểm đặt mới khi được hướng dẫn làm như vậy bởi người sử dụng (Whiteside và Morgan, 1989).
Cấp độ điều khiển đầu tiên , thường được sử dụng trong các ngành công nghiệp hóa chất, liên quan đến các hoạt động trình tự, chẳng hạn như thao tác van hoặc mở hoặc tắt máy bơm, hiệu chuẩn lại dụng cụ, bảo trì trực tuyến và nó thường không an toàn trongquy trình tắt máy.Trong hầu hết thời gian hoạt động cơ sở thời gian ít nhất để thao tác xử lý ở tốc độ cao thì không quan trọng,hai ứng dụng trong quá trình lên men là chu kỳ khử trùng và trộn.
Cấp độ tiếp theo của máy tính điều khiển liên quan đến quá trình kiểm soát nhiệt độ, độ pH, kiểm soát bọt… nơi mà các cảm biến trực tiếp liên kết với một máy tính (điều khiển bằng kỹ thuật trực tiếp (DDC);.Hình 8.25).khi mà cảm biến liên kết trực tiếp với máy tính thì những điều khiển riêng biệt sẽ không cần thiết nữa.Các chương trình máy tính xác định các giá trị điểm đặt và các thuật toán điều khiển, chẳng hạn như PID là một phần của gói phần mềm máy tính.Điều khiển tốt hơn thì có thể như các thuật toán điều khiển có chức năng được lưu trữ dưới dang toán học chứ không phải là chức năng điện.Quy trình này cho phép linh hoạt hơn và chính xác hơn nhiềuvề một chính sáchkế hoạch kiểm soát quá trình.Hệ thống này không đắt tiền như bộ điều khiển điện tử riêng biệt không còn cần thiết, nhưng nếu máy tính lỗi có thể gây ra vấn đề lớn trừ khi có một số công cụ sao lưu thủ công.
Cách tiếp cận khác là sử dụng một máy tính trong vai trò giám sát hoàn toàn. Tất cả các chức năng điều khiển được thực hiện bởi một bộ điều khiển điện tử sử dụng một hệ thống minh họa trong hình 8.26 .Nơi mà máy tính kết nối chỉ ghi dữ liệu từ các cảm biến và gửi tín hiệu để thay đổi điểm đặt khi được hướng dẫn bởi một chương trình máy tính hoặc bằng tay.Hệ thống được biết đến như là bộ điều khiển giám sát điểm đặt (SSC) hoặc kỹ thuật điều khiển điểm đặt (DSC).khi SSC được sử dụng, các phương thức điều khiển được giới hạn theo tỷ lệ tách rời và phát sinh bởi vì sự điều khiển trực tiếp của quá trình lên men là bởi một bộ điều khiển điện tử. Tuy nhiên, trong trường hợp máy tính bị lỗi thì quá trình điều khiển có thể hoạt động độc lập.
Công nghệ Lên men
Whiteside và Morgan (1989) đã thảo luận một số các giá trị liên quan của hệ thống DDC và SSC và nhiều trường hợp trong lịch sử của cài đặt và hoạt động của cả hệ thống.
Mức độ tiên tiến nhất của điều khiển là được gần giống với quá trình tối ưu hóa.Điều này sẽ liên quan đến sự hiểu biết về một quá trình, có thể theo dõi những gì đang xảy ra và có thể điều khiển nó để đạt được và duy trì các điều kiện tối ưu .Đầu tiên phải có nhu cầu cho các cảm biến trực tuyến phù hợp để theo dõi liên tục quá trình.và phải có một lượng oxy hòa tan, carbon dioxide hòa tan, pH, nhiệt độ, lượng sinh khối ( NADH huỳnh quang, gần quang phổ hồng ngoại) và một số chất chuyển hóa (quang phổ khối lượng và gần quang phổ hồng ngoại). Tất cả các cảm biến này đã được thảo luận trước đó trong chương này. Thứ hai,nó thì quan trọng để phát triển một mô hình toán học mô tả đầy đủ động lực hoạt động của một quá trình.
Shimizu (1993) đã nhấn mạnh vai trò quan trọng mà các mô hình thử nghiệm trong tối ưu hóa và xem xét lại việc sử dụng phương pháp này trong hàng loạt,và các quá trình liên tục cho sinh khối và các chất chuyển hóa.Cách tiếp cận này với cảm biến trực tuyến phù hợp và các chương trình mô hình phù hợp đã được sử dụng để tối ưu hóa sản xuất bánh lên men (Ramirez et al., 1981; Shi et al., 1989), và quá trình sản xuất kháng sinh công nghiệp và sản xuất axit lactic (Shi et al ., 1989).
Mặc dù nhiều tiến bộ đã được thực hiện trong khả năng kiểm soát một quá trình, vài cảm biến thì chưa có giám sát trực tuyến cho nhiều chất chuyển hóa hoặc các thông số khác trong một dung dịch lên men .như vậy ,việc trì hoãn hoặc thay đổi nhanh gây khó khăn cho hoạt động kiểm soát trực tuyến.Ngoài ra, có thể không phải tất cả các thông số quan trọng trong một quá trình đã được xác định và các mô hình toán học xuất phát để mô tả một quá trình có thể không đầy đủ.Do những hạn chế, một mạng lưới nơron nhân tạo có thể được sử dụng để kiểm soát tốt hơn (Karim và Rivera, 1992). Các cơ sở chế biến phi tuyến tính có những đánh giá cao về mạng lưới kết nối được sắp xếp theo lớp với thế mạnh có thể điều chỉnh kết nối (trọng lượng).
Công nghệ Lên men
Trong mạng lưới nơron đơn giản có một lớp đầu vào, một lớp ẩn và một lớp ra (Hình 8.27). Không giống như các hệ thống được ghi nhận dựa trên kiến thức, mạng lưới nơron không cần thông tin trong các hình thức của một loạt các quy tắc, nhưng nó học hỏi từ những ví dụ của quá trình từ đó nó lấy được những quy định riêng của chúng. Điều này làm cho nó có thể giải quyết với các hệ thống phi tuyến tính và của dữ liệu tương đối hạn chế.
Khi cải tạo một mạng lưới nơron thì mục đích là để điều chỉnh những thế mạnh của các mối liên kết (các nơron)vì vậy sẽ có một bộ sản xuất đầu vàosẽ cho một kết quả như mong muốn ở bộ đầu ra. Các yếu tố đầu vào có thể làm thay đổi quá trình như nhiệt
Công nghệ Lên men
độ, độ pH, tốc độ lưu lượng, áp suất và những đo lường trực tiếp hoặc gián tiếp cái mà cung cấp thông tin về tình trạng của quá trình.những kết quả đầu ra của quá trình là những tín hiệu để cải tạo mạng lưới .Sự khác biệt giữa giá trị đầu ra và giá trị dự đoán của mạng là do lỗi dựbáo, do đó những điều chỉnh để giảm thiểu dự đoán sai lệch đã được thực hiện bằng cách điều chỉnh những điểm mạnh kết nối cho đến khi giảm tối thiểu lỗi dự đoán sai.Gói phần mềm thương mại đang có sẵn để giúp đỡ xác định các thông số đầu vào để sử dụng cho việc cải tạo và để xác định số lượng tối ưu các mối liên kết và lớp ẩn (Glassey et al., 1994).Độc giả cần biết thêm chi tiết về lý thuyết của mạng nơron nên tham khảo ý kiến Karim và Rivera (1992).
Phương pháp kiểm soát này vẫn còn ở giai đoạn đầu phát triển, nhưng nó đã được sử dụng trong một nghiên cứu về sản xuất ethanol bởi Zymomonas Mobilis (Karim và Rivera, 1992),và trong thời gian ước lượng các thông số và kiểm soát của một quá trình lên men bằng enzym glucoamylase (Linko và Zhu, 1992) và lên men tái tổ hợp bằng Escherichia coli (Glassey et al., 1994).
Trong các hệ thống công nghiệp, nơi mà một số lượng quá trình xử lý dữ liệu trực tuyến và không trực tuyến có thể có sẵn, nhưng do hạn chế chặt chẽ thời gian áp đặt lên quá trình tối ưu hóa,nêntiềm năng để phát triển một mô hình mạng lưới nơrontương đối chính xác trong quy môvới thời gian ngắn đang trở nên rất hấp dẫn (Glassey et al., 1994).