Modelagem matemática de um processo contínuo de fermentação alcoólica multiestágio em escala industrial

Abstract

Neste trabalho, realizou-se a modelagem matemática de um processo contínuo de fermentação alcoólica multiestágio em escala industrial baseada na inspeção dedados experimentais obtidos no sistema operado diariamente sob vazão volumétrica e concentração de substrato variáveis na corrente de alimentação. A partir da análise dos dados experimentais foi possível verificar que o percentual de células viáveis nobioprocesso foi elevado, fazendo com que uma abordagem não segregada fosse suficiente para descrever a população microbiana visto que a inativação e a morte de leveduras não foram significativas. Devido à indisponibilidade de dados experimentais sobre a concentração celular nos tanques de fermentação, uma forma alternativa de quantificar indiretamente esta variável foi aplicada. Uma vez que o etanol é um bem conhecido inibidor do metabolismo de leveduras, seu efeito inibitório foi consideradono desenvolvimento do modelo, bem como a inibição pela própria biomassa. A produção de etanol foi descrita pelo clássico modelo de Luedeking-Piret, considerando a formação deste produto totalmente associada ao crescimento celular. Além destes, outros aspectos e características importantes, bem como informações da literatura e hipóteses simplificadoras foram reunidas na concepção de um modelo matemático para o bioprocesso, as quais foram traduzidas em equações matemáticas que foramconvertidas em linguagem de programação para fazer simulações que permitiramcomparar as previsões do modelo com dados experimentais. Os parâmetros do modelo foram estimados por regressão não-linear, obtendo-se valores similares àqueles comumente reportados na literatura para este bioprocesso. O ajuste do modelo foi considerado bom tanto para os dados experimentais usados na etapa de estimação de parâmetros quanto àqueles usados na etapa de validação do modelo.

In this work, mathematical modeling of a continuous multistage alcoholic fermentation process in an industrial scale was carried out based on the inspection of experimental data obtained in the system operated daily under variable volumetric flow and substrate concentration in the feed stream. From the analysis of available experimental data, it was possible to verify that the percentage of viable cells in the bioprocess was high, making a non-segregated approach sufficient to describe the microbial population since the inactivation and death of yeasts were not significant. Due to the unavailability of experimental data on cell concentration in fermentation tanks, an alternative way of indirectly quantifying this variable was applied. Since ethanol is a known inhibitor of yeast metabolism, its inhibitory effect was considered in the development of the model, as well as inhibition by the biomass itself. Ethanol production was described by the classic Luedeking-Piret model, considering the product formation fully associated with cell growth. In addition to these, other important aspects and characteristics, as well as information from the literature and simplifying hypotheses were reunited in the conception of a mathematical model for the bioprocess, which was translated into mathematical equations that were converted into programming language to perform simulations in order to compare the model predictions with the experimental data. The model parameters were estimated by nonlinear regression, obtaining values similar to those commonly reported in the literature for this bioprocess. The model fit was considered good for both experimental data used in the parameter estimation stage and those used in the model validation stage.