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Enregistrement W4214769837 · doi:10.3390/fermentation8030102

Investigating a Stirred Bioreactor: Impact of Evolving Fermentation Broth Pseudoplastic Rheology on Mixing Mechanisms

2022· article· en· W4214769837 sur OpenAlexaff
M. Constanza Sadino‐Riquelme, José Rivas, David Jeison, Andrés Donoso‐Bravo, Robert E. Hayes

Notice bibliographique

RevueFermentation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesComisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica
Mots-clésShear thinningImpellerRheologyBioreactorMixing (physics)FermentationComputational fluid dynamicsMaterials scienceFlow (mathematics)MechanicsChemistryPhysicsFood scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The culture medium in many fermentations is a non-Newtonian fluid. In bacterial alginate batch production, the broth becomes more pseudoplastic as the alginate concentration increases, which impairs the mixing process. This work characterizes the effect of the interaction between changing broth rheology and impeller mixing on a bioreactor fluid dynamics. Experimentally, a fermentation with evolving broth pseudoplastic rheology is reproduced. Three fermentation stages are mimicked using appropriate solutions of water and xanthan gum. Impeller torque measurements are reported. The weakening of the impellers’ interaction over the fermentation process is identified. To overcome the experimental limitations, CFD is applied to study the evolution of the fermentation fluid flow patterns, velocity field, dead zones, and vortical structures. Precessional vortex macro-instabilities are identified as being responsible for the unstable flow patterns identified at the earlier stages of the fermentation. A stable parallel flow pattern accounts for the weakest impellers’ interaction at the final stage. Overall, this work contributes with a complete workflow to adapt CFD models for characterization and aided design of stirred tanks with changing broth pseudoplastic rheology as well as an evolving flow regime.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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