基于模型的工艺优化工业染色学工艺,用于从牛奶中分离乳酸

科学领域:

• 生物化学工程 生物化学工程
• 过程化学 过程化学
• 食品科学 食品科学 食品科学

背景情况:

• 机械建模在食品工业下游过程开发中未得到充分利用.
• 生牛奶成分和工艺水pH值的变化挑战了有效的净化.
• 乳酸净化需要强大的方法,能够适应这些变化.

研究的目的:

• 通过机械模型研究工业乳酸净化的风险排名和优化.
• 开发一种对乳酸和杂质化行为的预测模型.
• 确定关键的过程参数,以提高纯度和减少资源消耗.

主要方法:

• 利用基于一般速率模型的预测力学模型与硬质质量作用结合,扩展到pH依赖.
• 使用最小的实验室规模实验和传统的缩小研究对模型进行校准.
• 对流量,化条件和负载的变化进行模型性能评估.

主要成果:

• 该模型在各种条件下准确预测了乳酸和杂质化行为.
• 乳托费林化在pH值5.5-7.6之间是一致的,而杂质化与pH值有显著的变化.
• 确定了最佳参数:43 mS/cm用于杂质去除,95 mS/cm用于化过程中的盐使用,以及低流速 (0.2 CV/min).

结论:

• 机械建模使得用于净化乳酸的高效in-silico下游工艺开发成为可能.
• 校准模型在没有重新校准的情况下成功预测了大规模的性能,证明了其外推能力.
• 这种方法为食品工业的快速过程开发提供了一条途径,将建模与实验数据相结合.