Bioprocess Modelling, Intensification, and Control
Notice bibliographique
Résumé
Chemical bio-process intensification, driven by the need for sustainability and cost-effectiveness, has gained significant attention. This study explores dynamic intensification (DI), a strategy to enhance efficiency by modifying system dynamics, operation, and control. Two key approaches are investigated: intensification by design, involving deliberate changes to physical and chemical aspects, and intensification by control, optimizing process parameters and feedback loops. The research focuses on the Optimal Periodic Control (OPC) method, dating back to the 1960s but now revisited with modern technology. To investigate the feasibility and effectiveness of dynamic intensification, a comprehensive methodology encompassing modeling, optimization, linearization, dynamic intensification, and control was designed. This methodology ensures systematic and standardized testing of DI in various bioprocesses within the industry. Through rigorous case studies, such as Activated Sludge Model No. 1 (ASM1) and an antibiotic perfusion bioreactor, the study demonstrates the practical benefits of dynamic intensification, including enhanced process efficiency and control. Applying model predictive control (MPC) further improves process efficiency, and the intensified systems are thoroughly compared to their respective base cases. The insights gained from this research contribute to advancements in bioprocessing technologies across industries, paving the way for sustainable and efficient engineering practices. Engineers can leverage this knowledge and the developed methodology to optimize chemical bioprocesses through innovative intensification strategies, ultimately promoting more eco-friendly and economical bio-processes. The study's comprehensive methodology offers valuable insights and understanding for bioprocess engineers seeking to enhance system efficiency and contribute to a greener future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».