Los 7 pasos para modelar un biorreactor

Esta ocasión cubriremos los 7 pasos de modelar un biorreactor SSF, destacando las tareas y preguntas que surgen en cada uno de los pasos. No nos enfocarnos a contestar las preguntas, eso lo haremos en publicaciones subsecuentes donde discutiremos varias de las preguntas clave y como se han respondido en el pasado por diversos trabajos.

Paso 1 – Saber lo que quiere lograr y el esfuerzo que está dispuesto a poner para lograrlo: ¿Por qué desarrollar el modelo? ¿Qué nivel es apropiado para describir los procesos de microescala? ¿Se describirá la difusión intrapartícula, o se utilizarán simples ecuaciones empíricas para describir la cinética de crecimiento?

Paso 2 – Dibuje el sistema con el nivel de detalle apropiado y establezca explícitamente los supuestos: ¿Cuáles son los fenómenos / procesos que se incluirán en el modelo? Indíquelos y sus relaciones en un diagrama. ¿Qué suposiciones y simplificaciones se harán?

Paso 3 – Escribir las ecuaciones: Ecuaciones de equilibrio tendrán que ser escritas para qué variables? ¿Cómo describir los diversos fenómenos que se incluirán en estas ecuaciones? ¿Qué condiciones iniciales y límites deben especificarse? ¿Qué ecuaciones son apropiadas para las condiciones de contorno?

Paso 4 – Estime los parámetros y decida los valores apropiados para las variables operativas y valores iniciales: ¿Cómo se pueden estimar los valores de los parámetros (o ecuaciones que dan sus valores en función del estado del sistema)? ¿Son aceptables los valores de la literatura? ¿Deben determinarse sobre la base de datos experimentales?

Paso 5 – Resolver el modelo: ¿Qué tipos de ecuaciones diferenciales están presentes en el modelo, y qué software de computadora se usará para resolverlos? ¿Qué instalaciones de computación son necesarias?

Paso 6 – Validar el modelo: ¿Las predicciones del modelo están de acuerdo con los resultados experimentales? ¿Es el modelo suficientemente preciso para ser utilizado como una herramienta de diseño, o necesita ser revisado? Si las predicciones no están de acuerdo y el modelo necesita ser revisado, ¿qué es lo que específicamente necesita ser cambiado? ¿Cuál es la causa del desacuerdo? ¿Es necesario retroceder y rehacer o repensar un paso anterior?

Paso 7 – Usar el modelo: ¿Qué dice el modelo sobre el rendimiento del biorreactor? ¿Permite la identificación de mejores estrategias operativas? ¿Se obtienen las mejoras previstas en la práctica? ¿El modelo necesita refinamiento adicional?

Paso 1: Saber lo que desea lograr y el esfuerzo que está dispuesto a poner en lograrlo

Normalmente se desea construir un modelo que pueda ser utilizado como una herramienta en el proceso de diseño del biorreactor o en la optimización de la operación de un biorreactor que ya se ha construido.

En esta etapa es necesario decidir el equilibrio apropiado entre el esfuerzo requerido (es decir, el trabajo que implica escribir las ecuaciones del modelo, determinar los valores de los parámetros del modelo y resolver el modelo) y la «potencia» del modelo, donde la potencia de un modelo se define por su capacidad para describir el rendimiento del sistema bajo una gama de condiciones operativas, incluyendo condiciones fuera del rango experimental en el que se basó el desarrollo del modelo. Cuanto mayor es el grado en que un modelo describe mecánicamente los muchos fenómenos presentados, más probable es ser más flexible. Sin embargo, la descripción de los fenómenos fundamentales puede aumentar enormemente la complejidad del modelo y puede requerir un esfuerzo experimental significativo para determinar los parámetros. Si en el biorreactor particular que está siendo modelado hay gradientes significativos de temperatura, agua y gas a través del lecho, entonces claramente el modelo necesita describir los procesos de transferencia de calor y masa dentro del lecho e incluir la posición como una variable independiente. Debe entonces hacerse una elección sobre si describir los gradientes intraparticulares que surgen. Hacerlo conducirá a un modelo altamente complejo, ya que simultáneamente se describirá la heterogeneidad en la macroescala y la heterogeneidad en la microescala.

El equilibrio entre el poder del modelo y el esfuerzo requerido puede decidirse desde el principio, pero también puede decidirse más adelante. Una vez que la comprensión de cómo funciona el sistema se describe en el paso 2, el grado de complejidad involucrada en un enfoque completamente mecanicista se vuelve más clara, al igual que las posibles formas en que la descripción matemática del sistema puede ser simplificado.