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Enregistrement W4413889968 · doi:10.1016/j.compchemeng.2025.109386

Dynamic scheduling and control of a single column chromatography process for integrated continuous bioprocessing

2025· article· en· W4413889968 sur OpenAlexafffund
Ian A. Gough, Brandon Corbett, Jake Raycraft, Prashant Mhaskar, Chris McCready, David R. Latulippe, Christopher L.E. Swartz

Notice bibliographique

RevueComputers & Chemical Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueViral Infectious Diseases and Gene Expression in Insects
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésBioprocessScheduling (production processes)Process controlProcess engineeringProcess (computing)ChromatographyComputer scienceColumn (typography)ChemistryEngineeringChemical engineeringOperations managementOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Developed a feedforward rolling horizon control system for ICB. • Dynamic optimization formulation that includes discrete decisions. • MINLP manipulates chromatography stage decisions and loading flow rate. • Dynamic harvest case studies demonstrate the controller’s capabilities. Integrated continuous bioprocesses (ICBs) offer significant advantages for biotherapeutic manufacturing, including enhanced efficiency, reduced costs, and improved product accessibility. However, the adoption of ICBs is hindered by challenges in maintaining robust operation of the downstream processes amidst upstream variability. This study presents a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) formulation for adaptive scheduling and control of a single-column bind-elute chromatography process that is integrated with a time-varying bioreactor harvest and a surge vessel. The control system leverages dynamic models, a rolling horizon implementation and a feedforward harvest forecast to optimize the chromatography loading flow rate and duration while ensuring compliance with critical process constraints. Case studies demonstrate the controller's ability to adapt the chromatography process and maintain robust operation under static and dynamic upstream harvest conditions. This framework represents a significant step toward the broader adoption of ICBs by utilizing the surge vessel as a degree of freedom to implement a variable loading flow rate strategy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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