Usualmente, los biorreactores están integrados en plantas complejas, donde se utilizan tanto procesos upstream como downstream. Estos procesos en biorreactores muestran interacciones complejas y dinámicas entre las unidades de proceso.
Estas complejas dinámicas de proceso pueden tener una influencia significativa en la eficiencia de recursos y energía de una planta de producción biotecnológica completa.
El simulador de entrenamiento de una planta de bioetanol ha sido desarrollado para investigar la influencia de las estrategias de control de procesos y automatización en la eficiencia de recursos y energía de una planta de bioetanol.
El simulador consta de dos biorreactores: una unidad de filtración de flujo cruzado y una columna de destilación. Se utiliza S. cerevisiae como organismo productor de etanol. En el biorreactor 1 (B-8) se produce aeróbicamente el cultivo iniciador y luego se transfiere a un biorreactor 2 (B-17) operado anaeróbicamente para la producción de etanol.
Ambos biorreactores tienen un volumen de trabajo máximo de 15 l. La suspensión de etanol-levadura-agua se alimenta a una unidad de filtración de flujo cruzado (F-1), que se utiliza para reciclar la biomasa al biorreactor operado anaeróbicamente. La solución filtrada de etanol-agua se alimenta a una unidad de destilación a presión normal (C-1).
De esta unidad se obtienen dos corrientes. La corriente superior contiene principalmente etanol y la corriente inferior contiene principalmente agua más sustratos residuales y subproductos con baja presión de vapor. El simulador de planta de bioetanol puede operarse en modo discontinuo (batch), semicontinuo (fed-batch) y continuo.
Todos los modelos de procesos en biorreactores para los simuladores de las unidades de operación individuales han sido validados sobre la base de datos experimentales.
Como el simulador debería utilizarse para investigar el impacto de las estrategias de control de procesos en la eficiencia de recursos de la planta de bioetanol, el simulador tenía que ser capaz de describir el comportamiento dinámico de la planta completa, incluyendo la cinética de (bio)reacción, la cinética de transferencia de calor y masa, la dinámica de los procesos en biorreactores, la unidad de filtración de flujo cruzado o la columna de rectificación, así como el comportamiento dinámico de las válvulas, bombas, compresores, intercambiadores de calor, dispositivos de medición y otros elementos de la planta.
Además, se requería un modelo del sistema de automatización completo del proceso, que se realizó en dos niveles. Primero, los lazos de control PID requeridos se implementaron de manera similar a la planta real.
Segundo, la secuencia operativa para la operación de la planta se modeló utilizando GRAFCET (Graphe Fonctionnel de Commande Etapes/Transitions, IEC 60848, IEC 1131-3), que es un SFC y puede utilizarse para describir gráficamente cualquier secuencia operativa para un proceso.
El simulador de procesos en biorreactores de planta de bioetanol brevemente descrito se aplicó para realizar estudios sobre el impacto de diferentes estrategias operativas en la eficiencia de recursos de la planta. Se utilizaron planes GRAFCET con diferentes conjuntos de valores de parámetros para realizar diferentes procedimientos operativos.
Como resultado, los autores concluyen que las estrategias y condiciones operativas para el proceso global pueden llevar a una variación de las demandas de energía para la producción de etanol del 48%.
Este ejemplo ilustra la importancia de una capacitación bien realizada de los operadores de planta, ya que sus decisiones con respecto a los procedimientos operativos pueden tener un impacto importante en los rendimientos del producto, así como en la operación eficiente en recursos y energía de plantas biotecnológicas y biorreactores complejos.
Los procesos industriales con biorreactores exhiben un comportamiento dinámico complejo. Esto genera altas demandas en las habilidades operativas de los operadores de planta. También en la investigación, los experimentos de cultivo en biorreactores a escala piloto son de creciente complejidad dinámica, lo que requiere muy buenas habilidades operativas del personal de investigación y los estudiantes.
La alta interdependencia de subprocesos biológicos, químicos, físicos y técnicos complejos dificulta la educación y capacitación de operadores y técnicos, así como de estudiantes de ingeniería bioquímica, para la operación y el análisis de procesos en biorreactores eficientes de los bioprocesos.
embargo, varios estudios demuestran que los simuladores de entrenamiento ofrecen una herramienta interesante para mejorar eficazmente las habilidades operativas de operadores de planta, técnicos, ingenieros y estudiantes de ingeniería y tecnología bioquímica, lo que a su vez puede conducir a una reducción significativa de los costos de producción.
Además, los simuladores de entrenamiento pueden utilizarse como sistemas de prueba de control digital y apoyar el desarrollo de sistemas de control, así como el desarrollo de nuevas estrategias de operación automatizada y control avanzado.
A pesar de su complejidad, el modelado exitoso de bioprocesos ha sido demostrado por científicos durante muchos años y los modelos ahora forman una base de conocimiento muy poderosa para estos procesos.
Las potentes computadoras personales, las herramientas de simulación y las estrategias de modelado en combinación con una gestión de proyectos eficiente hacen posible utilizar estos modelos como base para los simuladores de entrenamiento.
Sin embargo, dado que el modelado es un factor de costo importante en el desarrollo de simuladores de entrenamiento, se recomienda crear bibliotecas de modelos y facilitar el uso múltiple de modelos de procesos matemáticos.