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Enregistrement W4399242855 · doi:10.1016/j.heliyon.2024.e32210

An event triggered control scheme for enhanced production of Escherichia coli and biomass concentration during fed-batch cultivation

2024· article· en· W4399242855 sur OpenAlexaff
Chitra Murugan, Sutha Subbian, Saravanan Kaliyaperumal, Kishor Kumar Sadasivuni, Md Irfanul Haque Siddiqui, Suresh Muthusamy, Marc A. Rosen, Chander Prakash, Choon Kit Chan

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Optimization
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesQatar National Research FundKing Saud UniversityFonds National de la Recherche Luxembourg
Mots-clésBioprocessModel predictive controlControl theory (sociology)Process controlProcess engineeringSubstrate (aquarium)Process (computing)Computer scienceBiological systemEngineeringControl (management)Chemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

C for temperature, 7 for pH, and 35 % for Dissolved Oxygen (DO). The objective of this research is to enhance biomass concentration while minimizing energy consumption. To achieve this, an Event-Triggered Control (ETC) scheme based on feedback-feed forward control is proposed. The ETC system dynamically adjusts the substrate feed rate in response to variations in critical parameters. We compare the performance of classical Proportional Integral (PI) controllers and advanced Model Predictive Control (MPC) controllers in terms of bioprocess yield. Initially, the data are collected from a laboratory-scaled 3L bioreactor setup under fed-batch operating conditions, and data-driven models are developed using system identification techniques. Then, classical Proportional Integral (PI) and advanced Model Predictive Control (MPC) based feedback controllers are developed for controlling the yield of bioprocess by manipulating substrate flow rate, and their performances are compared. PI and MPC-based Event Triggered Feed Forward Controllers are designed to increase the yield and to suppress the effect of known disturbances due to critical parameters. Whenever there is a variation in the value of a critical parameter, it is considered an event, and ETC initiates a control action by manipulating the substrate feed rate. PI and MPC-based ETC controllers are developed in simulation, and their closed-loop performances are compared. It is observed that the Integral Square Error (ISE) is notably minimized to 4.668 for MPC with disturbance and 4.742 for MPC with Feed Forward Control. Similarly, the Integral Absolute Error (IAE) reduces to 2.453 for MPC with disturbance and 0.8124 for MPC with Feed Forward Control. The simulation results reveal that the MPC-based ETC control scheme enhances the biomass yield by 7 %, and this result is verified experimentally. This system dynamically adjusts the substrate feed rate in response to variations in critical parameters, which is a novel approach in the field of bioprocess control. Also, the proposed control schemes help reduce the frequency of communication between controller and actuator, which reduces power consumption.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil0,568

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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