MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2145500170 · doi:10.1002/cjce.5450780131

Nonlinear control of competitive mixed‐culture bioreactors via specific cell adhesion

2000· article· en· W2145500170 sur OpenAlexvenueno aff
Michael J. Kurtz, Michael A. Henson, Martin A. Hjortsø

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésBioreactorControl theory (sociology)Nonlinear systemController (irrigation)Sampling (signal processing)PopulationSteady state (chemistry)Substrate (aquarium)Biological systemComputer scienceControl (management)ChemistryPhysicsBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A nonlinear control strategy is developed for competitive mixed‐culture bioreactors in which two cell populations compete for a common growth limiting substrate. A stream is periodically removed from the reactor, and the two cell populations are separated using specific cell adhesion. The steady state corresponding to the desired population fraction is stabilized by discarding faster growing cells and recycling slower growing cells to the reactor. The recycle loop must be operated periodically to allow regeneration of the adhesion column after each separation. As a result, the manipulated input is chosen as the sampling interval during which material is removed from the reactor. The nonlinear controller is designed using a simplified dynamic model that assumes continuous separation of the cell populations. The controller is implemented by calculating the sampling interval that leads to the same amount of material being removed from the reactor as that computed from the continuous control law. A nonlinear, closed‐loop observer is used to generate one‐time‐delay‐ahead predictions of the measured cell concentrations and the unmeasured substrate concentration. The efficacy of the proposed control strategy is evaluated via simulation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,152
Écart entre enseignants0,149 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical EngineeringMême sujetAdvanced Control Systems OptimizationTravaux en français237 207