Los modelos estacionarios de biorreactores son modelos invariantes en el tiempo. Desde el punto de vista de un simulador de entrenamiento, estos describen directamente las relaciones entrada-salida, principalmente en forma de ecuaciones algebraicas. Los modelos estacionarios de biorreactores se utilizan ventajosamente para describir las características de un proceso.
Los modelos dinámicos describen la variación de las variables con el tiempo, a menudo en forma de sistemas de ecuaciones diferenciales. En los simuladores de entrenamiento, los modelos dinámicos suelen derivarse de principios fundamentales, como balances dinámicos de masa, energía o impulso.
Por supuesto, también existen formas mixtas de modelos estacionarios de biorreactores. Ocasionalmente, también se utilizan modelos mecanicistas basados en principios fundamentales como modelos empíricos; por ejemplo, la estructura matemática de la cinética enzimática de Michaelis-Menten dentro del modelo de crecimiento de Monod. En el contexto de los simuladores de entrenamiento, puede ser apropiado usar modelos basados en primeros principios y combinarlos con funciones empíricas. Por ejemplo, se pueden utilizar funciones empíricas de respuesta al escalón para describir la transición dinámica de una variable de estado de un punto en una característica a otro debido al cambio en la variable de actuación.
Los objetivos frecuentes de la modelización son: obtener comprensión de las relaciones causa-efecto, evoluciones temporales u órdenes de eventos; optimizar las estructuras de procesos, equipos y operaciones de procesos; así como apoyar la comunicación durante la planificación, gestión de proyectos y realización de proyectos; y, finalmente, la operación del proceso.
Dentro de los simuladores de entrenamiento, los modelos matemáticos de procesos, como sistemas de ecuaciones algebraicas (no) lineales y ecuaciones diferenciales (no) lineales, forman la base para la simulación de procesos. Estos se combinan con otros tipos de modelos, como tablas de decisión o diagramas de flujo secuenciales (por ejemplo, para la realización de recetas).
Existen diferentes submodelos para operaciones unitarias en ingeniería (bio)química, que describen: (i) microcinéticas (cinéticas de reacción bioquímica), (ii) macrocinéticas (procesos de transferencia de calor y masa), (iii) equilibrios de fase, (iv) balances de masa y energía, (v) reactores y equipos (por ejemplo, reactores continuos de tanque agitado o reactores de flujo pistón). Además, los datos de sustancias, datos de mezclas y datos de materiales de construcción forman una base fundamental para los modelos de simuladores de entrenamiento. Los simuladores de entrenamiento a menudo representan una planta completa, en lugar de una sola operación unitaria. Por lo tanto, deben destacarse otros dos niveles de modelado: (vi) el modelo de estructura de la planta, en el que las operaciones unitarias individuales están interconectadas entre sí, y (vii) el modelo del sistema de automatización y control de procesos.
Estrategia de Modelado
También para los simuladores de entrenamiento puede aplicarse una estrategia general para el desarrollo de modelos estacionarios de biorreactores. El desarrollo del modelo debe comenzar definiendo el sistema que se integrará en el simulador. Igualmente importante es la definición de los objetivos del modelado. En el caso de los simuladores de entrenamiento, se recomienda definir en esta fase los resultados esperados del entrenamiento y los escenarios deseables de formación.
En la segunda fase, el proceso en cuestión debe describirse utilizando formas adecuadas de descripciones verbales y gráficas del proceso. Aquí se describen la estructura del proceso, principios fundamentales, así como relaciones causa-efecto, rangos operativos y secuencias operativas, posibles malfunciones, etc., según los objetivos definidos.
La tercera fase comprende el modelado matemático. A menudo, ya existen modelos matemáticos para el sistema en cuestión. Por lo tanto, el modelado para simuladores de entrenamiento suele ser un proceso de búsqueda, selección, adaptación, modificación y extensión de modelos. Si no existe ningún modelo matemático adecuado, puede ser necesario formular un modelo completamente nuevo.
Una vez que se ha seleccionado o formulado un modelo, este debe implementarse en un sistema de simulación. Posteriormente, el modelo debe parametrizarse de acuerdo con las dimensiones y características del proceso. Cabe señalar que los modelos de simuladores de entrenamiento de operadores suelen contener un número bastante alto de parámetros del modelo. En general, es imposible identificar estos parámetros únicamente a partir de datos originales del proceso o de experimentos o corridas de proceso específicamente diseñados. Sin embargo, los parámetros del modelo pueden derivarse de la geometría de las operaciones unitarias encontrada en la literatura o de información de bases de datos sobre propiedades de materiales y sustancias, parámetros cinéticos publicados y, en menor medida, de estimaciones de parámetros utilizando datos experimentales específicos del proceso.
Debido a la falta de datos y la complejidad del modelo del simulador de entrenamiento, la validación y prueba del modelo a menudo es una combinación de verificaciones de plausibilidad y comparación de los resultados de la simulación con datos reales del proceso. Las pruebas del modelo del simulador en tanques de acero inoxidable deben cubrir todo el rango de condiciones operativas, incluso si no hay datos experimentales disponibles para todo el rango. Aunque una representación cuantitativa precisa del proceso puede no ser absolutamente necesaria, el modelo debe representar al menos las relaciones causa-efecto en un proceso de manera «cualitativamente correcta» y, por lo tanto, estar en consonancia con la descripción del proceso dada.
El paso final y muy importante es la documentación del modelo y su implementación. Esta documentación es clave para la aplicabilidad del modelo, así como para su mantenimiento, desarrollo posterior y mejora, además de para su uso interno o externo adicional. La documentación es un requisito previo para prolongar el ciclo de vida de los modelos desarrollados.
A diferencia de la mayoría de los modelos estacionarios de biorreactores publicados en la literatura científica, un simulador de entrenamiento completo para una planta biotecnológica se construye a partir de un número bastante grande de submodelos de operaciones unitarias con diferentes niveles de complejidad y subestructuras. La estrategia de modelado descrita es aplicable para cada submodelo por sí mismo, pero también para la combinación de submodelos para formar un modelo en el siguiente nivel.