Endüstriyel yarıkesikli ekmek mayası fermentasyon prosesinin model esaslı kontrolü

Abstract

Bu doktora tezinde ekmek mayası fermentasyonunun endüstriyel koşullardamodel esaslı kontrolü çalışılmıştır. Bu amaçla önce endüstriyel ortamda prosesdeğişkenlerinin güvenilir ölçümü ve bu ölçümlerden biyolojik dönüşüm hızlarınınelde edilmesi gerçekleştirilmiştir. Dönüşüm hızlarının elde edilmesinde,endüstriyel ortamda proses değişkenlerinin ölçümü ile birlikte enerji denkliği dekullanılmıştır.Dönüşüm hızları kullanılarak iki farklı yöntemle, ölçülemeyen durum değişkenleriolan biyokütle derişimi ve özgül üreme hızının kestirimi yapılmıştır. Durumdeğişkenlerinin kestiriminde asimtotik gözlemci ve mekanistik model tabanlıkestirimci yöntemleri kullanılmıştır. Her iki yöntem endüstriyel fermentasyonlarauygulanmış ve elde edilen sonuçlar laboratuar analizleri ile karşılaştırılmıştır.Fermentasyon prosesinde ölçülemeyen durum değişkenlerinin belirlenmesindensonra model esaslı kontrol yöntemleri incelenmiştir. Bu amaçla iki kontrolcütasarımı yapılmıştır: (1) özgül üreme hızı kontrolcüsü, (2) etanol derişimikontrolcüsü.Doğrusal olmayan kontrolcülerin tasarımında geribesleme doğrusallaştırmasıkullanılmıştır. Özgül üreme hızının sabit ve zamanla değişen yörünge boyuncakontrol edilebilirliği gösterilmiştir.Etanol derişimi kontrolünde ise iki farklı doğrusal olmayan kontrolcü ifadesi ileetanol derişimi kontrol edilmeye çalışılmıştır. Proses boyunca sabit ve zamanladeğişen etanol derişimi set değerlerinde kontrol edilebilirlik sağlanmıştır.Her iki kontrol yönteminin bir araya getirilmesi ile endüstriyel ortamda iyiperformans gösteren bir kontrol yapısı tasarlanmış ve başarıyla uygulanmıştır. Buşekilde endüstriyel ortamda hiç bir operatör müdahalesi olmaksızın işleyen modelesaslı kontrol yapısı geliştirilmiştir.Anahtar kelimeler: dönüşüm hızları, özgül üreme hızı, biyokütle, etanolderişimi, enerji denkliği, asimtotik gözlemci, mekanistik model.

In this thesis, the model based control of baker?s yeast fermentation isinvestigated under industrial conditions. In order to do this, first conversion ratesare derived from primary measurements. These conversion rates have been usedin two different state estimation algorithm: (1) asymptotic observer (2)mechanistic model based estimator.Biomass concentration and specific growth rates are estimated by means of twodifferent estimation techniques. The asymptotic observers and mechanistic modelbased estimators are applied to the data obtained from the industrialfermentations.After the determination of unmeasured process states, different model basedcontrol methods are investigated. For this purpose, nonlinear specific growth ratecontroller and ethanol concentration controllers are developed and applied toindustrial fermentations.Feedback linearization has been used to design two nonlinear controllers: (1)specific growth rate controller (2) ethanol concentration controller. Specificgrowth rate is controlled in a fixed set point and time varying set point profileduring fermentations.Two different linearizing equation are used in ethanol concentration controller.Both controllers are successfuly implemented to control of ethanol concentrationat set point and time varying profile.Finally, industrial solution has been proposed by merging two controllers namelyspecific growth rates and ethanol concentration.Keywords: conversion rates, specific growth rate, biomass, ethanol concentration,heat balance, asymptotic observer, and mechanistic model.