Optimización multiobjetivo de la transferencia de oxígeno y el cizallamiento hidrodinámico en tanques agitados de...

Área de la Ciencia:

• Biotecnología y Bioprocesamiento; Ingeniería Química; Ciencias Computacionales

Sus antecedentes:

• La biofabricación eficiente depende del diseño optimizado del biorreactor.; Equilibrar la transferencia de oxígeno y el estrés por cizallamiento es fundamental para la viabilidad y productividad celular.; El diseño actual de biorreactores a menudo implica métodos empíricos que consumen mucho tiempo.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un marco de diseño inteligente para optimizar biorreactores de tanque agitado de doble impulsor.; Cooptimizar la oxigenación (kLa) y el rendimiento de cizallamiento utilizando métodos computacionales y de aprendizaje automático.; Mejorar el rendimiento de bioprocesos sensibles al cizallamiento, como la producción de betacaroteno.

Principales métodos:

• Integración de la dinámica de fluidos computacional (CFD) para la simulación del rendimiento.; Aplicación del aprendizaje automático (ML), específicamente redes neuronales artificiales (ANN), como modelo sustituto.; Utilización del algoritmo genético II de ordenamiento no dominado (NSGA-II) para la optimización multiobjetivo.

Principales resultados:

• El modelo sustituto de ANN logró una alta precisión predictiva (R² > 0,97).; Un diseño optimizado de impulsor asimétrico mejoró significativamente kLa en un 98,4 % (a 312,5 h⁻¹).; Los ensayos de fermentación mostraron un aumento del 30,9 % en el rendimiento de betacaroteno (a 3193 mg/L) con el diseño optimizado.

Conclusiones:

• El marco inteligente propuesto permite un diseño de biorreactores eficiente y racional.; Esta metodología equilibra con éxito la oxigenación y el rendimiento de cizallamiento para mejorar los resultados de los bioprocesos.; El estudio ofrece una nueva vía para la intensificación de bioprocesos sensibles al cizallamiento a través de la ingeniería optimizada de biorreactores.