Modelling of solid‐state fermentation over wide operational range for application in process optimization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The major drawbacks in large‐scale solid‐state fermentation processes are related to difficulty in controlling the medium temperature and moisture content, which are variables that directly affect microbial growth and product formation. Several mathematical models have been developed to describe these effects, although none has simultaneously considered distinct growth phases, growth restrictions caused by large temperature variations at several distinct moisture content conditions, and product formation pathways. In this manner, the objectives of this paper were to develop a mathematical model to represent the process under different operational conditions and a model‐based optimization procedure to investigate the effects of varying temperature profiles to maximize a (hemi) cellulolytic enzyme production during cultivation of Aspergillus niger under solid state fermentation. The proposed model correlates fungal growth with the CO2 production rates and with enzymatic production by the Luedeking‐Piret function. It was developed with data acquired in a laboratory‐scale column‐type bioreactor in controlled conditions of aeration, temperature, and inlet air relative humidity. The developed model accurately predicted the respiration profile responses at all temperatures, under the most productive moisture content conditions. Incubation of the culture with the optimized temperature profile improved the enzymatic production, compared to the estimated optimum static temperature. These findings demonstrate the usefulness of this model for the optimization of larger‐scale SSF processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».