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Enregistrement W2553396238 · doi:10.1002/bit.26219

Online measurement of viscosity for biological systems in stirred tank bioreactors

2016· article· en· W2553396238 sur OpenAlexaff
Maximilian Schelden, William Lima, Eric Will Doerr, Martin Wunderlich, Lars Rehmann, Jochen Büchs, Lars Regestein

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Bioengineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePolysaccharides Composition and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioreactorMass transferViscosityMixing (physics)Xanthan gumXanthomonas campestrisRheologyChemistryFermentationHeat transferChemical engineeringChromatographyMaterials scienceThermodynamicsFood scienceComposite materialBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most critical parameters in chemical and biochemical processes is the viscosity of the medium. Its impact on mixing, as well as on mass and energy transfer is substantial. An increase of viscosity with reaction time can be caused by the formation of biopolymers like xanthan or by filamentous growth of microorganisms. In either case the properties of fermentation broth are changing and frequently non-Newtonian behavior are observed, resulting in major challenges for the measurement and control of mixing and mass transfer. This study demonstrates a method for the online determination of the viscosity inside a stirred tank reactor. The presented method is based on online measurement of heat transfer capacity from the bulk medium to the jacket of the reactor. To prove the feasibility of the method, fermentations with the xanthan producing bacterium Xanthomonas campestris pv. campestris B100 as model system were performed. Excellent correlation between offline measured apparent viscosity and online determined heat transfer capacity were found. The developed tool should be applicable to any other process with formation of biopolymers and filamentous growth. Biotechnol. Bioeng. 2017;114: 990-997. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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