search query: @keyword lineaarinen regressio / total: 12
reference: 4 / 12
« previous | next »
Author:Viikilä, Matti
Title:Modeling and scale-up of a continuous immobilized acetone-butanol-ethanol fermentation
Jatkuvatoimisen, immobilisoidun asetoni-butanoli-etanoli -fermentoinnin mallinnus ja scale-up
Publication type:Master's thesis
Publication year:2012
Pages:vii + 104 + [23]      Language:   eng
Department/School:Biotekniikan ja kemian tekniikan laitos
Main subject:Bioprosessitekniikka   (Kem-70)
Supervisor:Ojamo, Heikki
Instructor:Survase, Shrikant
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  1960   | Archive
Keywords:ABE-fermentation
modeling
multiple linear regression
neural networks
scale-up
immobilization
plug flow reactor
continuous stirred
tank reactor
ABE-fermentointi
mallinnus
lineaarinen regressio
neuroverkot
immobilisointi
tulppavirtausreaktori
jatkuvatoiminen
sekoitussäiliöreaktori
Abstract (eng): The effect of varying glucose, mannose and xylose concentration combinations on continuous solvent production of Clostridium acetobutylicum DSM 792 was studied by multiple linear regression (MLR) and neural network (NNET) modelling.
An immobilized plug flow reactor (PFR) with a working volume of approximately 50 ml was used in the continuous fermentations.
Wood pulp fiber was used as the immobilization matrix.
The reactor was run at various dilution rates in order to elucidate the changes in solvent production when the flow rate of the process changes.

According to the MLR-models, the main factors affecting the solvent production were dilution rate and concentrations of glucose and mannose.
The effect of xylose was negligible.
Increased dilution rate decreased the solvent concentration in the product whereas addition of mannose and glucose increased the solvent concentration.
Volumetric productivity increased with increasing dilution rates.
MLR-models also showed a clear inhibitory effect of glucose on xylose consumption.
Mannose consumption was substantially less inhibited by glucose.
The preferences of the studied sugars were confirmed.
Glucose is the preferred substrate followed by mannose.
Xylose consumption was significantly lower compared with the other two sugars.
Acetic acid concentration was shown to increase with decreasing glucose concentration and increasing dilution rate.
Neural networks were able to predict the solvent concentrations and consumption of sugars but additional validation should be done.
The accuracy of the networks varied largely from training to training.

The fermentation process was scaled up with a volume factor of 17, and the production values were compared with the PFR.
The up-scaled reactor was operated in a continuous stirred tank reactor (CSTR) mode and the differences of the operation modes were studied.
The solvent production capabilities of the up-scaled system were comparable with the PFR.
The up-scaled reactor produced 12,5 g/l of ABE solvents at a dilution rate of 0,23 h-1, as compared to 13.4 g/l with PFR in a comparable experiment.
Xylose utilization was significantly higher in the up-scaled reactor (73 %) as compared to the small scale, in which the xylose consumption of the comparable experiment was 43 %.
Abstract (fin): Työssä tutkittiin erivahvuisten glukoosi-, mannoosi- ja ksyloosiliuosten vaikutusta jatkuvatoimiseen liuotinfermentointiin käyttämällä usean muuttujan lineaarista regressiota (MLR) sekä neuroverkkoja (NNET) mallinnustyökaluina.
Tuotto-organismina oli Clostridium acetobutylicum DSM 792.
Fermentoinneissa käytettiin pakattu peti -tyyppistä tulppavirtausreaktoria (PFR), jossa tuotto-organismi oli immobilisoitu puukuidun pinnalle.
Reaktorin työskentelytilavuus oli 50 ml.
Prosessia ajettiin vaihtelevilla laimennusnopeuksilla, jotta malleihin saataisiin sisällytettyä virtausnopeuden vaikutus.

MLR-mallien perusteella liuotintuottoon vaikuttavat päätekijät olivat laimennusnopeus sekä syöttöliuoksen glukoosi- ja mannoosikonsentraatio.
Ksyloosin vaikutus oli vähäinen.
Laimennusnopeuden nosto laski liuotinkonsentraatiota, ja glukoosin sekä mannoosin lisäys syöttöliuokseen puolestaan lisäsi sitä.
Laimennusnopeuden nousu kasvatti volumetristä liuotintuottonopeutta.
Lisääntynyt glukoosin määrä syöttöliuoksessa vaikutti voimakkaan negatiivisesti ksyloosin kulutukseen.
Glukoosin vaikutus mannoosin kulutukseen oli huomattavasti heikompi.
Malleista voitiin päätellä tuotto-organismin preferenssit testatuille sokereille.
Glukoosi havaittiin soveltuvimmaksi substraatiksi ja mannoosi toiseksi soveltuvimmaksi.
Ksyloosin kulutus oli huomattavan pientä muihin sokereihin verrattuna.
Etikkahapon tuoton havaittiin kasvavan alhaisilla glukoosikonsentraatioilla ja korkeilla laimennusnopeuksilla.
Neuroverkoilla pystyttiin ennustamaan prosessin liuotintuotto sekä sokerien kulutus, mutta menetelmä tarvitsee vielä lisävalidointia.
Menetelmän tarkkuus vaihteli voimakkaasti verkon harjoittamisten välillä.

Fermentointiprosessi skaalattiin suurempaan mittakaavaan siten, että sen työskentelytilavuus kasvoi 17-kertaiseksi.
Saatuja tuloksia verrattiin mallinnuskokeista saatuun dataan.
Reaktori toimi tulppavirtauksen sijaan jatkuvatoimisen sekoitussäiliöreaktorin (CSTR) tapaan, jolloin naiden kahden toimintatavan soveltuvuutta liuotintuottoon voitiin verrata.
Suuremman mittakaavan reaktorin liuotintuotto oli lähes vastaavalla tasolla kuin pienemmän reaktorin.
Liuotinkonsentraatioksi saatiin 12,5 g/l laimennosnopeudella 0,23 h-l.
Vastaava konsentraatio aiemmissa kokeissa oli 13,4 g/l.
CSTR-reaktori kulutti ksyloosia tehokkaammin kuin PFR; 73 %, kun vastaava arvo PFR-kokeissa oli 43 %.
ED:2013-01-09
INSSI record number: 45784
+ add basket
« previous | next »
INSSI