VIII Congreso Latinoamericano de Control AutomáticoOPTIMIZACIÓN HEURÍSTICA DE LA ALIMENTACIÓN DE UN PROCESO DE CULTIVO SÓLIDO FED-BATCH Claudio Gelmi, Ricardo Pérez-Correa, Iván Solar. Depto. Ingeniería Química y Bioprocesos,Pontificia Universidad Católica de Chile,Casilla 306, Correo 22, Santiago, CHILE.
Resumen: Utilizando un modelo calibrado mediante experiencias de laboratorio, se comparó dospolíticas óptimas de alimentación programada para el cultivo del hongo filamentoso Gibberellafujikuroi sobre sustrato sólido (CSS). La primera política consistió en una carga inicial óptima delsustrato limitante (urea) y la segunda, en una adición óptima controlada de urea. Se obtuvo diferenciasde un 17% entre ambas políticas y una producción de metabolito superior al 100% con respecto aexperiencias de laboratorio, las cuales utilizan una carga de urea menor.
Abstract: The productivities obtained by two urea feed policies in a simulated solid substratefermentation (SSF) process were compared. The model used was calibrated with laboratory dataobtained during the cultivation of the filamentous fungi Gibberella fujikuroi. The first policy considersan optimal single initial load of the limiting substrate (urea), while the second comprises a heuristicallyoptimised continuous addition of urea. Both policies, which used a higher level of urea than thenominal case, increased the production of the metabolite of interest (GA3) over 100%. In addition, thesecond policy was 17% more effective than the first one
Keywords: Automatic Control, Heuristic, Modelling, Optimisation, SSC process.
El cultivo en sustrato sólido (CSS) se refiere al
La producción de Giberelinas, hormonas naturales
crecimiento microbiano y a la formación de productos
encargadas de promover el crecimiento y división
sobre y en el interior de una matriz sólida, bajo
celular en plantas, encuentran hoy múltiples
condiciones de humedad restringida. Presenta una
aplicaciones en el campo agrícola, especialmente en
serie de ventajas con respecto a las fermentaciones en
ciertas variedades de uva de mesa. Dentro del grupo
medio líquido, tales como: mayor productividad,
de las Giberelinas, la más conocida por su amplio uso
menores costos de inversión y operación, obtención de
industrial es el GA3 o Ácido Giberélico. Por otro lado,
productos nuevos o con atributos especiales y
estas hormonas se producen comercialmente,
generación limitada de efluentes (Ryoo, 1990). Sin
mediante el cultivo sumergido del hongo filamentoso
embargo, ha habido escasa aplicación industrial de
Gibberella fujikuroi. El presente trabajo centra su
esta tecnología debido a la dificultad en modelar este
estudio en el cultivo óptimo de este hongo en
tipo de procesos, lo cual retarda y complica las
bioreactores fed-batch de sustrato sólido.
aplicaciones y desarrollos en control automático y
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optimización, alejando con ello el escalamiento del
Estudios experimentales recientes, de alimentación
d) La tasa neta de producción de Ácido Giberélico
fed-batch en reactores CSS de laboratorio, han
está representada por un término de producción
mostrado resultados muy alentadores en cuanto a
específica, el cual sigue una forma típica de inhibición
maximizar la producción de metabolitos (Bandelier et
por sustrato (Pastrana et al., 1995) y un término de
al., 1997; Tao et al., 1997).
degradación en medio acuoso (Pérez et al., 1996), yaque se supone que el GA3 es continuamente excretado
Con el fin de mejorar la productividad de GA3, en este
trabajo se comparan dos políticas optimizantes dealimentación para el nutriente limitante urea;
La integración de las ecuaciones diferenciales fue
realizada mediante un algoritmo corrector/predictorRunge-Kutta de 4º/5º orden (función ODE45 de
Se utilizó un modelo constituido por cinco ecuaciones
diferenciales no lineales. El modelo es capaz dereproducir la evolución del crecimiento del hongo y la
degradación de los nutrientes glucosa y urea, siendoeste último limitante. Además, el modelo simula la
a) Velocidad Específica de Crecimiento µ [1/hr]:
evolución de la concentración del Ácido Giberélico,
En general en fermentación sólida se modela el
metabolito secundario que sólo se manifiesta cuando
crecimiento de biomasa con una curva logística. Ésta
la concentración del nutriente nitrogenado es baja
es más apropiada para describir la evolución de
biomasa en la etapa de crecimiento. Sin embargo, laproducción de Ácido Giberélico comienza en la fase
estacionaria. Luego es necesario modelar la evoluciónde la biomasa en condiciones de limitación de
a) La evolución de la biomasa viva queda definida
nutrientes, carbono y nitrógeno, en el medio. El
por un balance de masa dinámico en el reactor,
término k ⋅X utilizado en el modelo de Contois
considerando una tasa de crecimiento específica y un
representa las limitaciones de transferencia de masa
del nitrógeno intermediario que afectan el crecimiento(Menezes et al., 1994). La dependencia de µ con la
glucosa, se ajusta con una típica relación de Monod.
b) El modelo supone que el nutriente nitrogenado
limitante, urea, se descompone a un derivado de ésta(Nitrógeno Intermediario, ejemplo; amonio) el cualposteriormente se incorpora a la biosíntesis de
b) Producción Específica de GA3 β [1/hr]:
compuestos nitrogenados (Griffin, 1981; Lehninger et
Esta tasa es inhibida por el nitrógeno intermediario.
al., 1993), siguiendo una cinética de primer orden.
Mediante experiencias en columnas de laboratorio
En la ecuación (2) el término FU representa la
(31ºC, en soporte inerte) y utilizando datos
registrados en la literatura (Saucedo et al., 1994;Menezes et al., 1994), se ajustaron los parámetros más
c) La cinética de degradación de glucosa está dada
importantes del modelo. El modelo reproduce
por la siguiente expresión, que incluye el consumo por
razonablemente bien la evolución de las variables
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urea en forma continua para mantener esta tasa lomás parecida al nivel máximo.
En la primera etapa, para calcular el nivel inicial en
La producción neta de Ácido Giberélico depende de la
forma óptima, se define la productividad como la tasa
concentración de biomasa, la tasa específica de
neta de producción dividida por el tiempo. Así, se
producción de GA3 y de su cinética de degradación. Si
encuentra por prueba y error, aquel nivel inicial de
el Ácido Giberélico no se descompusiera y el sustrato
urea que genera el nivel máximo de productividad. De
fuera inerte, la técnica obvia para maximizar la
esta manera se evita que la optimización genere
producción sería lograr la mayor concentración
posible de biomasa y luego mantener el cultivo en elnivel óptimo de Nitrógeno. Sin embargo, existe una
En la segunda etapa, una vez alcanzada la tasa de
serie de factores que impone un límite al tiempo total
producción máxima, el flujo de urea se determina a
del cultivo. Estos son la descomposición del GA3 en el
través de un algoritmo de control proporcional que
medio, la degradación del sustrato, que hace de
tiende a mantener el proceso en un nivel de
soporte del hongo, y la facilidad con que este cultivo
producción neta constante. El control, así como el
se contamina con bacterias y levaduras. Estudios de
error del controlador proporcional se describen en las
laboratorio y planta piloto, recomiendan un tiempo
Dada esta limitante, la estrategia mencionada
anteriormente, no es aplicable, pues el cultivo tomaríamucho tiempo en llegar al nivel máximo de biomasa.
Luego, se debe diseñar una estrategia que logre un
nivel de biomasa óptimo; lo suficientemente alto paralograr una producción razonable de Ácido Giberélico,
Mediante el optimizador FMINU de MATLAB, se
pero en que el cultivo no tome mucho tiempo en llegar
encuentra el valor de kc (ec. 9) que maximiza la
a ese nivel. De lo anterior se desprende que el nivel
concentración de Ácido Giberélico al cabo de 150 hrs.
máximo de biomasa y el instante de tiempo en que se
de cultivo. Estos pasos se repitieron varias veces, para
obtiene, son críticos. La carga inicial de urea
asegurar una solución óptima global del problema. No
se resolvió el problema de optimización en formasimultánea, pues la solución numérica converge muy
En resumen, podemos decir que el problema de
optimización consiste en llegar al máximo nivel deGA
En el cálculo del flujo de urea, se toma el error
3 al cabo de 150 hrs. de cultivo, definiendo el nivel
inicial de urea y su evolución en el medio durante el
absoluto para evitar flujos negativos y simplificar la
cultivo. Para lograr este objetivo, en este trabajo se
solución numérica. Así, se alimenta urea en forma
proponen y evalúan dos políticas de alimentación para
continua sólo si el error es distinto de cero. Además,
una definición tradicional del error, inestabiliza elsistema controlado, generando flujos crecientes de
La política de alimentación Nº1, consistió en
Para evitar que la concentración de biomasa se vea
determinar una carga inicial de urea que maximiza el
afectada por niveles bajos de glucosa, éstos se
contenido de Ácido Giberélico al cabo de 150 hrs de
consideraron constantes a partir de las 50 horas de
cultivo. El problema se resuelve numéricamente
cultivo. En la práctica, se puede implementar un
utilizando la rutina FMINU de MATLAB, la cual
control automático de adición de glucosa para lograr
requiere de un punto inicial para realizar las
iteraciones. Se probó con diferentes valores iniciales,para evitar óptimos locales. 3.3 Carga Inicial y Alimentación Continua
En las experiencias de laboratorio se utiliza
La política de alimentación Nº2, de origen heurístico,
normalmente niveles de urea inicial iguales a
comprende dos etapas. Primero se carga el reactor con
5,5⋅10-3 [gr/gr s.i.] (que corresponde a una relación
un nivel dado de urea, y luego, cuando se alcanza la
C/N = 40), logrando con ello concentraciones de
tasa de producción máxima, se comienza a agrega
Ácido Giberélico cercanas a 4,5⋅10-3 [gr/gr s.i.], al
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cabo de 150 hrs; este se considera el caso nominal en
nivel muy superior a los otros casos. Para el caso
nominal, los niveles de urea siempre fueron menoresque el resto de las políticas.
Utilizando la política N°1, se logra una concentraciónmáxima de Ácido Giberélico de 8,1⋅10-3 [gr/gr s.i.],
con una carga inicial de urea igual a 9,6⋅10-3 [gr/grs.i.] (C/N = 23). Es decir, se aumentó la producción
de hormona en un 79 % con respecto al caso nominal.
La política Nº2 arrojó resultados aún mejores,alcanzando una concentración final de 9,4⋅10-3 [grGA
3/gr s.i]; un 17% más alto que la política Nº1 y un
110% mayor que el caso nominal. En este caso, la
Urea [gr/gr s.i.]
carga inicial óptima de urea fue de 7,9⋅10-3 [gr/gr s.i.]
(C/N = 28) y el valor óptimo para kc fue de 0,337 [grU/gr GA3].
En la Fig. 1 se puede apreciar como evoluciona la
Tiempo [hrs]
concentración de biomasa en los tres casos
Fig. 2: Evolución de urea para políticas Nº1, Nº2 y
mencionados. La política N°2 logró mantener la
concentración de biomasa aproximadamente constanteen su nivel máximo, gran parte del cultivo, adiferencia de la política N°1 y del caso nominal.
Aunque el nivel de biomasa máximo alcanzado por la
política Nº2 es menor que el alcanzado con la política
Nº1, esta última logró menores niveles de GA3 al
final del cultivo. Esto se debe a que con la políticaNº1 no se mantiene el nivel de biomasa en valores
altos. Para el caso nominal, el resultado es aún peor,pues no se alcanza un nivel alto de biomasa y además
NI, NI* [gr/gr s.i.] 0.001
este decae rápidamente una vez alcanzado el máximo. El descenso de las curvas de biomasa para la políticaNº1 y el caso nominal se deben a la falta de nitrógeno
Tiempo [hrs]
Fig. 3: Evolución de nitrógeno intermediario para
políticas Nº1, Nº2 y caso nominal.
La línea horizontal de la Fig. 3 corresponde a la
concentración de nitrógeno intermediario quemaximiza la producción específica de GA3 (Ec. 7);analíticamente posee la siguiente forma:
Biomasa [gr/gr s.i.]
Para la política N°2 se aprecia que el nivel de
nitrógeno intermediario (Fig. 3) siempre se encuentra
Tiempo [hrs]
por sobre su nivel óptimo, y a partir de las 70 hrs. se
Fig. 1: Evolución de la biomasa en el tiempo para
políticas N°1, N°2 y caso nominal.
Por otra parte, la tasa de decaimiento del nutriente
La Fig. 2 muestra el perfil de la concentración de urea
nitrogenado para la política Nº1, es mayor que para el
para las políticas 1, 2 y el caso nominal. Una
caso nominal. Esto se debe a que mientras más hongo
alimentación continua de nutriente nitrogenado fue
hay en el cultivo más nitrógeno se consume. Sin
aplicada en la política Nº2 a partir de las 49 horas.
embargo, como en el primer caso se parte con un nivel
Como consecuencia de lo anterior, la concentración
muy superior de nitrógeno, éste siempre se mantiene
de urea se mantuvo relativamente constante en un
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En la Fig. 5 se puede apreciar que las mayores tasas
Es importante destacar que tanto con la política N°1
de producción se alcanzan con la política Nº2. Lo
como en el caso nominal, los niveles de nitrógeno
anterior se debe a las altas concentraciones de
bajan del nivel óptimo, aunque a tiempos diferentes.
biomasa y velocidad específica de producción dehormona, mantenidas (con esta política) durante lamayor parte del cultivo. Es interesante destacar comoen el caso nominal la tasa de producción decae
rápidamente; producto de los fuertes descensos en laconcentración de biomasa (Fig. 1) y en la velocidadespecífica de crecimiento (Fig. 4). Beta [1/hr] Tiempo [hrs]
Fig. 4: Evolución de la velocidad específica de
dP/dt [gr GA3/gr s.i.*hr] Tiempo [hrs]
Fig. 6: Tasa neta de producción de GA3. Beta*X [gr/gr s.i.*hr] 3,E-05 Tiempo [hrs] GA3 [gr/gr s.i.]
Fig. 5: Producción bruta de Ácido Giberélico.
La Fig. 4 nos permite apreciar las distintasvelocidades específicas de producción de hormona
(Ec. 7). Los valores máximos, para el caso nominal y
Tiempo [hrs]
la política Nº1, son alcanzados cuando las curvas de
Fig. 7: Evolución de la concentración de GA3.
nitrógeno intermediario interceptan a la curva N *
(Fig. 3). En cambio, en la política Nº2, la velocidad
La tasa neta de producción de GA3 (Fig. 6) incorpora
específica aumenta continuamente desde las 20 hrs.,
la degradación de hormona. Debido a lo anterior, las
debido a que los niveles de nitrógeno intermediario se
gráficas poseen una forma similar a la Fig. 5, pero los
van acercando al valor óptimo. El caso nominal es el
valores máximos alcanzados no superan a aquellos
primero en alcanzar el valor máximo para la
logrados por la producción bruta de Ácido Giberélico.
velocidad específica, debido a que su concentración de
Además, para el caso de la política Nº2, el efecto de la
nitrógeno intermediario alcanza el valor óptimo antes
degradación de GA3 se aprecia más claramente hacia
el final del cultivo. No se puede contrarrestar ladegradación (para mantener el alto nivel de
Por otro lado, la producción bruta de Ácido Giberélico
producción neta) introduciendo más urea, puesto que
(Fig. 5), que corresponde a la multiplicación de β⋅X,
el nivel de NI está por encima del nivel óptimo. Si se
indica la cantidad total de hormona producida, pero
pudiera mantener el nivel de NI en su nivel óptimo,
no considera el efecto de degradación de GA3.
para el caso nominal y la política N°1, se alcanzarían
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niveles de Ácido Giberélico significativamente
involvement in nitrogen control of gibberellic acid
mayores. De esta manera se tendría un β mayor y un
production by Gibberella fujikuroi. Appl. Environ.Microbiol. 59, 4317-4322.
Finalmente, la Fig. 7 representa la evolución de losniveles de hormona en el tiempo. Claramente lapolítica Nº2 alcanzó niveles más altos de GA3,
Pastrana, L.M., González, M.P., Torrado, A.,
seguido de la política de carga inicial óptima. Los
Murado, M. A., (1995). A fed-batch culture model
niveles de GA3 alcanzados por el caso nominal fueron
for improved production of gibberellic acid from a
bajos, debido a que los niveles de biomasa y velocidad
waste medium. Biotechnol Letters. 17, 263-268.
específica de producción decayeron rápidamente una
Pérez, F., Vecchiola, A., Pinto, M., Agosin, E.,
(1996). Gibberellic acid decomposition and its loss of biological activity in aqueous solutions. Phytochemistry. 41, 675-679.
Ryoo, D. (1990). On-line Estimation and Control in
Solid Substrate Fermantation. Colorado State
A través de un modelo matemático, previamente
calibrado, fue posible comparar dos políticas de
Tao, S., Beihui, L., Zuohu, L., (1997). Enhaced
alimentación. La política de alimentación continua de
Cellulase Production in Fed-Batch Solid State
urea permite mantener una tasa específica de
Fermentation of Trichoderma viride SL-1. J.
producción y un alto nivel de biomasa durante gran
Chem. Tech. Biotechnol.69, 429-432.
parte del cultivo, y por ende logra los mejoresresultados. Nomenclatura
Se puede concluir que la política óptima dealimentación de urea debe tender a alcanzar en el
Error absoluto del controlador [gr GA3/gr
menor tiempo posible un alto nivel de biomasa, y
mantenerlo en ese nivel durante el resto del cultivo
Alimentación fed-batch de glucosa [gr/gr
Alimentación fed-batch de urea [gr/gr s.i.⋅hrs]
Finalmente, es importante destacar que para que estos
análisis de simulación sean confiables, el modelo debe
Constante de desaparición de urea [1/hrs]
ser validado exhaustivamente. Actualmente, en
nuestros laboratorios, se está estudiando en más
detalle la degradación de GA3 en medio sólido y la
Agradecimientos: Este trabajo ha sido financiado por
Bandelier, S., Renaud, R., Durand, A., (1997).
Production of gibberellic acid by fed-batch solid
state fermentation in a aseptic pilot-scale reactor. Process Biochemistry. 32, 141-145.
YX/G: Coeficiente de rendimiento biomasa/glucosa
Griffin, H., (1981). Fungal Physiology. 139-140.
Wiley-Interscience Publication, New York.
YX/NI: Coeficiente de rendimiento biomasa/nitrógeno
Lehninger, A., Nelson, D., Cox, M., (1993). Principios de Bioquímica. Ediciones Omega,
Tasa específica de aparición de GA3 [1/hr]
Menezes J.C., Alves S.S., (1994). Mathematical
Modelling of Industrial Pilot-Plant Penicillin-G
Tasa específica crecimiento de biomasa [1/hr]
Máxima velocidad específica de crecimiento [1/hr]
Biotechnol. 61, 123-138.
Muñoz, A. G., Agosin, E., (1993). Nitrogen
Literacy – Reading across the curriculum Foundation Phase Reception Foundation Phase Elements Learners are able to: Learners are able to: Learners are able to: Locating, • choose reading materials including books• choose reading materials and explain what the text is about and why they like it • choose reading materials independently giving reasons for the