Estimación heurística de parámetros para un bioproceso continuo de fermentación
DOI:
https://doi.org/10.17533/udea.redin.n88a04Palabras clave:
métodos de búsqueda local, quimiotactismo bacteriano, estimación de sistema de tiempo continuo, Zymomonas mobilis, algoritmos heurísticosResumen
El bioproceso de fermentación continua Zymomonas mobilis tiene la capacidad de producir energía a partir del catabolismo de la glucosa, lo que promete una aplicación relevante para la conversión de biomasa en combustible, y por ende representa una alternativa de producción a escala industrial para nuestro país. Sin embargo, éste ha demostrado una alta complejidad debido a algunas de las propiedades no lineales y no gaussianas de su dinámica. Varios trabajos se han enfrentado no solo con modelar el bioproceso, sino también con el diseño e implementación de controladores. Estos trabajos han desarrollado estrategias de estimación de estados y parámetros basadas en filtros de partículas y métodos gaussianos, así como cerrando el ciclo con controladores no lineales. Aun así, es necesario mejorar los resultados previos de estimación de parámetros, permitiendo el futuro diseño de estrategias de control para aplicaciones industriales. Se presenta un conjunto de algoritmos heurísticos para la estimación de parámetros de sistemas no lineales, evaluados con datos de 150 horas de fermentación. Algunos algoritmos tales como métodos de búsqueda local, recocido simulado, heurísticos de población, evolución diferencial, quimiotactismo bacteriano y otros más fueron probados para el bioproceso. Las simulaciones del modelo del microorganismo y las verificaciones experimentales mostraron el buen desempeño en la precisión de los parámetros y la velocidad de convergencia de algunos de los métodos heurísticos aquí propuestos. Además, la precisión y los aceptables costos computacionales de estos métodos demuestran que también podrían aplicarse como estimadores de parámetros para otros bioprocesos de una complejidad similar.
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