Construção de modelos matemáticos para processos fermentativos – avaliação de efeitos das condições de cultivo
Resumo
A modelagem matemática de processos fermentativos apresenta-se como uma ferramenta de melhoria e auxílio no entendimento de tais processos, tendo por objetivo fundamental a predição da dinâmica do processo. Além disso, os modelos permitem organizar as informações a respeito do processo em conjunto e de forma coerente. Entretanto, há uma escassez de modelos específicos para descrever e predizer fermentações mediante as diversas modificações realizadas para melhorar a performance do processo. No presente trabalho, a modelagem e a simulação de 4 estudos de caso (sendo 3 de trabalhos anteriores) foram desenvolvidas e analisadas para predizer o crescimento de microrganismos quando as condições de cultivo influenciaram parte do processo. Para isso, avaliou-se a influência da aplicação de campo magnético e iluminância no crescimento da microalga Spirulina sp., para a levedura Saccharomyces cerevisae avaliou-se a influência da aplicação de campo magnético, agitação e aeração em seu crescimento, consumo de substrato e obtenção de glutationa e, para a levedura Phaffia rhodozyma cultivada sem influência de fatores externos, avaliou-se seu crescimento, consumo de substrato e obtenção de carotenoides. A estimação dos parâmetros das equações dos modelos foi realizada por meio de combinação híbrida de otimização por enxame de partículas e algoritmo de mínimos quadrados não-lineares. Foram utilizados dados experimentais para validar os modelos e demonstrar sua precisão e confiabilidade. Os resultados demonstraram que os modelos propostos apresentam maior poder de predição para os processos estudados, quando comparados com aqueles encontrados na literatura. O modelo para crescimento da Spirulina sp. que leva em consideração a influência de campo magnético e iluminância apresentou um maior poder de predição quando comparado ao modelo de Verhulst, apresentando os melhores ajustes para a curva de crescimento desse microrganismo. O uso de redes neuronais artificiais para a predição de crescimento de Saccharomyces cerevisae mediante aplicação de campo magnético, agitação e aeração, apresentou uma elevada capacidade para a predição dos dados experimentais, sendo capaz de avaliar a influência dessas variáveis no processo como um todo. O modelo proposto para avaliar a interação entre o microrganismo e o substrato mostrou-se mais eficaz para prever e descrever o consumo de substrato para fermentações submersas, quando comparado à equação de Pirt, demonstrando que a interação microrganismo/substrato necessita de investigação. O crescimento da levedura Phaffia rhodozyma, assim como o consumo de substrato, foram melhores descritos e preditos por meio da equação de Contois e do modelo proposto para o consumo de substrato, respectivamente. Modelos para obtenção de bioprodutos, como os carotenoides produzidos pela Phaffia rhodozyma necessitam de estudos mais aprofundados para melhorar a sua capacidade de predição. Além disso, demonstraram que o desenvolvimento de modelos que considerem os efeitos das condições de cultivo torna-se extremamente importante para descrever com maior fidelidade os processos reais.
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