Record Details

Neural and hybrid neural modelling and control of fed-batch fermentation for streptokinase: Comparative evaluation under nonideal conditions.

DIR@IMTECH: CSIR-Institute of Microbial Technology

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title Neural and hybrid neural modelling and control of fed-batch fermentation for streptokinase: Comparative evaluation under nonideal conditions.
 
Creator Patnaik, P R
 
Subject TP Chemical technology
 
Description Fermentations involving competition between two or
more kinds of cells under nonideal conditions show
complex profi les that are sensitive to the extra-cellular
environment. These fermentations therefore require
accurate and rapid on-line data acquisition and control.
However, both on-line measurements and modelling
are diffi cult and expensive for large bioreactors, thus
limiting the usefulness of model-based control. While
neural networks offer an alternative, they require
extensive training and can be diffi cult to optimize
for large arrays. Hybrid networks combining
a few neural networks with some mathematical
equations offer a good compromise. The possibility of
using a hybrid model for simulation-cum-control has
been examined here for the fed-batch production of
streptokinase. Under noideal conditions, hybrid neural
models outperformed both mathematical models
and arrays of neural networks, thus suggesting their
viability for large-scale fermentation monitoring and
control.
Les fermentations provoquant une compétition entre
deux ou plusieurs sortes de cellules dans des conditions
non idéales montrent des profi ls complexes qui
sont sensibles à l’environnement extra-cellulaires. Ces
fermentations nécessitent donc une acquisition et un
contrôle en continu des données qui soient précis et
rapides. Toutefois, les mesures et la modélisation en
continu sont diffi ciles et coûteuses pour les grands
bioréacteurs, ce qui limite l’utilité du contrôle basé sur
des modèles. Les réseaux neuronaux sont une autre
possibilité, mais ceux-ci nécessitent un entraînement
poussé et peuvent être diffi ciles à optimiser pour de
grands dispositifs. Les réseaux hybrides combinant
réseaux neuronaux et équations mathématiques
offrent un bon compromis. La possibilité d’utiliser
un modèle hybride pour la simulation et le contrôle
a été examinée dans ce travail pour la production
à alimentation discontinue de streptokinase. Dans
des conditions non idéales, les modèles neuronaux
hybrides offrent une meilleure performance que les
modèles mathématiques ou les dispositifs de réseaux
neuronaux, et il pourrait donc s’avérer viable pour la
surveillance et le contrôle de fermentation à grande
échelle
 
Publisher wiley
 
Date 2004
 
Type Article
PeerReviewed
 
Format application/pdf
 
Identifier http://crdd.osdd.net/open/954/1/patnaik2004.pdf
Patnaik, P R (2004) Neural and hybrid neural modelling and control of fed-batch fermentation for streptokinase: Comparative evaluation under nonideal conditions. Canadian Journal of Chemical Engineering, 82 (3). pp. 599-607.
 
Relation http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/cjce.5450820320/abstract
http://crdd.osdd.net/open/954/