Computer-based studies on bioprocess engineering : II - Tools for process operation

In this paper we review recent advances on the practice and theory of process control with particular emphasis to the operation of bioreactors. We present in detail a case-study on the modelling, model-based identification and adaptive control of fed-batch baker's yeast fermentation.Junta Nacional de Investigação Científica e Tecnológica (JNICT) - contract numbers BD/224/90-IF, BD/1476/91-RM.Instituto Nacional de Investigação Científica (INIC)

Data-driven Soft Sensors in the Process Industry

In the last two decades Soft Sensors established themselves as a valuable alternative to the traditional means for the acquisition of critical process variables, process monitoring and other tasks which are related to process control. This paper discusses characteristics of the process industry data which are critical for the development of data-driven Soft Sensors. These characteristics are common to a large number of process industry fields, like the chemical industry, bioprocess industry, steel industry, etc. The focus of this work is put on the data-driven Soft Sensors because of their growing popularity, already demonstrated usefulness and huge, though yet not completely realised, potential. A comprehensive selection of case studies covering the three most important Soft Sensor application fields, a general introduction to the most popular Soft Sensor modelling techniques as well as a discussion of some open issues in the Soft Sensor development and maintenance and their possible solutions are the main contributions of this work

Development of software sensors for on-line monitoring of bakers yeast fermentation process

Software sensors and bioprocess are well-established research areas which have much to offer each other. Under the perspective of the software sensors area, bioprocess can be considered as a broad application area with a growing number of complex and challenging tasks to be dealt with, whose solutions can contribute to achieving high productivity and high-quality products. Although throughout the past years in the field of software sensors and bioprocess, progress has been quick and with a high degree of success, there is still a lack of inexpensive and reliable sensors for on-line state and parameter estimation. Therefore, the primary objective of this research was to design an inexpensive measurement system for on-line monitoring of ethanol production during the backers yeast cultivation process. The measurement system is based on commercially available metal oxide semiconductor gas sensors. From the bioreactor headspace, samples are pumped past the gas sensors array for 10 s every five minutes and the voltage changes of the sensors are measured. The signals from the gas sensor array showed a high correlation with ethanol concentration during cultivation process. In order to predict ethanol concentrations from the data of the gas sensor array, a principal component regression (PCR) model was developed. For the calibration procedure no off-line sampling was used. Instead, a theoretical model of the process is applied to simulate the ethanol production at any given time. The simulated ethanol concentrations were used as reference data for calibrating the response of the gas sensor array. The obtained results indicate that the model-based calibrated gas sensor array is able to predict ethanol concentrations during the cultivation process with a high accuracy (root mean square error of calibration as well as the percentage error for the validation sets were below 0.2 gL-1 and 7 %, respectively). However the predicted values are only available every five minutes. Therefore, the following plan of the research goal was to implement an estimation method for continues prediction of ethanol as well as glucose, biomass and the growth rates. For this reason, two nonlinear extensions of the Kalman filter namely the extended Kalman filter (EKF) and the unscented Kalman filter (UKF) were implemented separately for state and parameter estimation. Both prediction methods were validated on three different cultivation with variability of the substrate concentrations. The obtained results showed that both estimation algorithms show satisfactory results with respect to estimation of concentrations of substrates 6 and biomass as well as the growth rate parameters during the cultivation. However, despite the easier implementation producer of the UKF, this method shows more accurate prediction results compared to the EKF prediction method. Another focus of this study was to design and implement an on-line monitoring and control system for the volume evaluation of dough pieces during the proofing process of bread making. For this reason, a software sensor based on image processing was designed and implemented for measuring the dough volume. The control system consists of a fuzzy logic controller which takes into account the estimated volume. The controller is designed to maintain the volume of the dough pieces similar to the volume expansion of a dough piece in standard conditions during the proofing process by manipulating the temperature of the proofing chamber. Dough pieces with different amounts of backers yeast added in the ingredients and in different temperature starting states were prepared and proofed with the supervision of the software sensor and the fuzzy controller. The controller was evaluated by means of performance criteria and the final volume of the dough samples. The obtained results indicate that the performance of the system is very satisfactory with respect to volume control and set point deviation of the dough pieces.Softwaresensoren und Bioprozese sind gut etablierte Forschungsgebiete, die sich gegenseitig viel befruchten können. Unter dem Blickwinkel der Softwaresensorik kann der Bioprozess als ein breites Anwendungsgebiet mit einer wachsenden Zahl komplexer und anspruchsvoller Aufgabenstellungen betrachtet werden, deren Lösung zur Erzielung hoher Produktivität und qualitativ hochwertiger Produkte beitragen kann. Obwohl in den letzten Jahren auf dem Gebiet der Softwaresensoren und des Bioprozesses rasch und mit großem Erfolg Untersuchung erzielt wurden, fehlt es immer noch an kostengünstigen und zuverlässigen Sensoren für die Online-Zustands- und Parameterschätzung. Daher war das primäre Ziel dieser Forschung die Entwicklung eines kostengünstigen Messsystems für die Online-Überwachung der Ethanolproduktion während des Kultivierungsprozesses von Backhefe. Das Messsystem basiert auf kommerziell erhältlichen Metalloxid-Halbleiter-Gassensoren. Die Headspace-Proben des Bioreaktors werden alle fünf Minuten für 10 s an der Gassensor-Anordnung vorbeigepumpt und die Spannungsänderungen der Sensoren werden gemessen. Die Signale des Gassensorarrays zeigten eine hohe Korrelation mit der Ethanolkonzentration während des Kultivierungsprozesses. Um die Ethanolkonzentrationen aus den Daten des Gassensorarrays vorherzusagen, wurde ein Hauptkomponenten-Regressionsmodell (PCR) verwendet. Für das Kalibrierungsverfahren ist keine Offline-Probenahme notwendig. Stattdessen wird ein theoretisches Modell des Prozesses genutzt, um die Ethanolproduktion zu jedem beliebigen Zeitpunkt zu simulieren. Die kinetischen Parameter des Modells werden im Rahmen der Kalibration bestimmt. Die simulierten Ethanolkonzentrationen wurden als Referenzdaten für die Kalibrierung des Ansprechverhaltens des Gassensorarrays verwendet. Die erhaltenen Ergebnisse zeigen, dass das modellbasierte kalibrierte Gassensorarray in der Lage ist, die Ethanolkonzentrationen während des Kultivierungsprozesses mit hoher Genauigkeit vorherzusagen (der mittlere quadratische Fehler der Kalibrierung sowie der prozentuale Fehler für die Validierungssätze lagen unter 0,2 gL-1 bzw. 7 %). Die vorhergesagten Werte sind jedoch nur alle fünf Minuten verfügbar. Daher war der folgende Plan der Untersuchung die Implementierung einer Schätzmethode zur kontinuierlichen Vorhersage von Ethanol sowie von Glukose, Biomasse und der Wachstumsrate. Aus diesem Grund wurden zwei nichtlineare Erweiterungen des Kalman Filters, nämlich der erweiterte Kalman Filter (EKF) und der unscented Kalman Filter (UKF), getrennt für die Zustands und Parameterschätzung implementiert. Beide 8 Vorhersagemethoden wurden an drei verschiedenen Kultivierungen mit Variabilität der Start substratkonzentrationen validiert. Die erhaltenen Ergebnisse zeigen, dass beide Schätzungsalgorithmen zufriedenstellende Ergebnisse hinsichtlich der Schätzung der Konzentrationen von Substraten und Biomasse sowie der Parameter der Wachstumsrate während der Kultivierung ermitteln. Trotz der einfacheren Implementierung des UKF zeigt diese Methode jedoch genauere Vorhersageergebnisse im Vergleich zur EKF-Vorhersagemethode. Ein weiterer Schwerpunkt dieser Untersuchung war der Entwurf und die Implementierung eines Online-Überwachungs- und Regelungssystems für die Volumenauswertung von Teigstücken während des Gärprozesses bei der Brotherstellung. Aus diesem Grund wurde ein auf Bildverarbeitung basierendes Überwachungssystem zur Messung der Teigvolumenauswertung entworfen und implementiert. Das Regelsystem besteht aus einem Fuzzy-Logic-Controller, der das gemessene Volumen für die Regelung nutzt. Die Regelung ist so ausgelegt, dass das Volumen der Teiglinge mit Werten des Volumens eines Teiglings unter Standardbedingungen während des Gärprozesses vergleicht und die Temperatur der Gärkammer entsprechend anpasst. Teiglinge mit unterschiedlichen Hefemengen in den Zutaten und verschiedenen Temperaturstartwerten wurden vorbereitet und unter Anwendung des Fuzzy-Reglers gegärt. Der Regler wurde anhand von Leistungskriterien und dem Endvolumen der Teigproben bewertet. Die erhaltenen Ergebnisse zeigen, dass die Leistung des Systems in Bezug auf die Volumenregelung und die Sollwertabweichung der Teigstücke sehr zufriedenstellend ist

AI and OR in management of operations: history and trends

The last decade has seen a considerable growth in the use of Artificial Intelligence (AI) for operations management with the aim of finding solutions to problems that are increasing in complexity and scale. This paper begins by setting the context for the survey through a historical perspective of OR and AI. An extensive survey of applications of AI techniques for operations management, covering a total of over 1200 papers published from 1995 to 2004 is then presented. The survey utilizes Elsevier's ScienceDirect database as a source. Hence, the survey may not cover all the relevant journals but includes a sufficiently wide range of publications to make it representative of the research in the field. The papers are categorized into four areas of operations management: (a) design, (b) scheduling, (c) process planning and control and (d) quality, maintenance and fault diagnosis. Each of the four areas is categorized in terms of the AI techniques used: genetic algorithms, case-based reasoning, knowledge-based systems, fuzzy logic and hybrid techniques. The trends over the last decade are identified, discussed with respect to expected trends and directions for future work suggested

Process analytical technology in food biotechnology

Biotechnology is an area where precision and reproducibility are vital. This is due to the fact that products are often in form of food, pharmaceutical or cosmetic products and therefore very close to the human being. To avoid human error during the production or the evaluation of the quality of a product and to increase the optimal utilization of raw materials, a very high amount of automation is desired. Tools in the food and chemical industry that aim to reach this degree of higher automation are summarized in an initiative called Process Analytical Technology (PAT). Within the scope of the PAT, is to provide new measurement technologies for the purpose of closed loop control in biotechnological processes. These processes are the most demanding processes in regards of control issues due to their very often biological rate-determining component. Most important for an automation attempt is deep process knowledge, which can only be achieved via appropriate measurements. These measurements can either be carried out directly, measuring a crucial physical value, or if not accessible either due to the lack of technology or a complicated sample state, via a soft-sensor.Even after several years the ideal aim of the PAT initiative is not fully implemented in the industry and in many production processes. On the one hand a lot effort still needs to be put into the development of more general algorithms which are more easy to implement and especially more reliable. On the other hand, not all the available advances in this field are employed yet. The potential users seem to stick to approved methods and show certain reservations towards new technologies.Die Biotechnologie ist ein Wissenschaftsbereich, in dem hohe Genauigkeit und Wiederholbarkeit eine wichtige Rolle spielen. Dies ist der Tatsache geschuldet, dass die hergestellten Produkte sehr oft den Bereichen Nahrungsmitteln, Pharmazeutika oder Kosmetik angehöhren und daher besonders den Menschen beeinflussen. Um den menschlichen Fehler bei der Produktion zu vermeiden, die Qualität eines Produktes zu sichern und die optimale Verwertung der Rohmaterialen zu gewährleisten, wird ein besonders hohes Maß an Automation angestrebt. Die Werkzeuge, die in der Nahrungsmittel- und chemischen Industrie hierfür zum Einsatz kommen, werden in der Process Analytical Technology (PAT) Initiative zusammengefasst. Ziel der PAT ist die Entwicklung zuverlässiger neuer Methoden, um Prozesse zu beschreiben und eine automatische Regelungsstrategie zu realisieren. Biotechnologische Prozesse gehören hierbei zu den aufwändigsten Regelungsaufgaben, da in den meisten Fällen eine biologische Komponente der entscheidende Faktor ist. Entscheidend für eine erfolgreiche Regelungsstrategie ist ein hohes Maß an Prozessverständnis. Dieses kann entweder durch eine direkte Messung der entscheidenden physikalischen, chemischen oder biologischen Größen gewonnen werden oder durch einen SoftSensor. Zusammengefasst zeigt sich, dass das finale Ziel der PAT Initiative auch nach einigen Jahren des Propagierens weder komplett in der Industrie noch bei vielen Produktionsprozessen angekommen ist. Auf der einen Seite liegt dies mit Sicherheit an der Tatsache, dass noch viel Arbeit in die Generalisierung von Algorithmen gesteckt werden muss. Diese müsse einfacher zu implementieren und vor allem noch zuverlässiger in der Funktionsweise sein. Auf der anderen Seite wurden jedoch auch Algorithmen, Regelungsstrategien und eigne Ansätze für einen neuartigen Sensor sowie einen Soft-Sensors vorgestellt, die großes Potential zeigen. Nicht zuletzt müssen die möglichen Anwender neue Strategien einsetzen und Vorbehalte gegenüber unbekannten Technologien ablegen

Novel strategies for process control based on hybrid semi-parametric mathematical systems

Tese de doutoramento. Engenharia Química. Universidade do Porto. Faculdade de Engenharia. 201

Advances in Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) is a very dynamic area in terms of theory and application. This book brings together many different aspects of the current research on several fields associated to RL which has been growing rapidly, producing a wide variety of learning algorithms for different applications. Based on 24 Chapters, it covers a very broad variety of topics in RL and their application in autonomous systems. A set of chapters in this book provide a general overview of RL while other chapters focus mostly on the applications of RL paradigms: Game Theory, Multi-Agent Theory, Robotic, Networking Technologies, Vehicular Navigation, Medicine and Industrial Logistic