Development Platform of Analytical Sensors, based on Artificial Intelligence, applied to Industrial Biotechnological Processes: Monitoring of Alcoholic Fermentation.

• Grant number: 21/00667-1
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Innovative Research in Small Business - PIPE
• Start date: May 01, 2021
• End date: January 31, 2022
• Field of knowledge: Engineering - Chemical Engineering - Chemical Process Industries
• Principal Investigator: Moisés Alves
• Grantee: Moisés Alves
• Company: Bioprocess Improvement Consultoria e Pesquisas em Bioprocessos Ltda
• CNAE: Fabricação de malte, cervejas e chopes ; Fabricação de álcool ; Fabricação de biocombustíveis, exceto álcool
• Associated research grant: 19/09080-3 - Development Platform of Analytical Sensors, based on Artificial Intelligence, applied to Industrial Biotechnological Processes: Monitoring of Alcoholic Fermentation., AP.PIPE

Abstract

Atualmente, há muitos problemas menores relacionados ao processo industrial de fermentação alcoólica, porém com impacto no valor final do produto. Entre eles a falta de robustez da fermentação na presença das flutuações nas condições de operação, levando a mudanças no comportamento cinético com impacto no rendimento, produtividade e conversão. Estas mudanças são bastante comuns em plantas de fermentação alcoólica; elas ocorrem não só devido a variações na qualidade da matéria-prima, mas também devido a variações de linhagens de leveduras dominantes no processo. Para tratar com esta falta de robustez é importante realizar uma monitoração eficiente do processo, se possível em tempo real de algumas variáveis e inferênciar em outras que são difíceis ou caras de serem medidas, fazendo-se ajustes nas condições de operação e controle para manter o processo operando nas condições ideais. Neste contexto, esta proposta tem como objetivo o desenvolvimento de software sensors (sensores virtuais) para determinação de concentrações de células, substrato e etanol a partir de medidas secundárias (turbidez, pH, vazão de CO2 e temperatura) usando redes neuronais artificiais que descrevam a cinetica do processo da fermentacao alcoólica. Assim, o objetivo desta proposta é estudar uma forma de monitorar o processo que seja de baixo custo, não introduza atrasos e seja robusta. Serão desenvolvidos e avaliados os chamados software sensors (sensores virtuais), algoritmos usados para inferir em tempo real variáveis difíceis de serem medidas (concentrações de células, substrato e etanol) a partir de medidas secundárias (turbidez, pH, vazão de CO2 e temperatura). A concepção dos sensores virtuais será realizado com auxilio de tecnicas de inteligencia artificial através de modelos de redes neuronais artificiais codificados em linguagens de programacao de alto nivel (Fortran/Python).Como plano de trabalho, o bolsista se dedicará exclusivamente ao desenvolvimento do projeto, com carga horária de 40 horas semanais. O bolsista será o responsável pela montagem dos equipamentos, monitoração e tomada de dados de todos os experimentos de fermentação alcoólica. Além disso o bolsista aplicará as técnicas de inteligência artificial (definição da arquitetura, treinamento e validação das redes neuronais artificiais) na concepção dos sensores virtuais com o intuito de demonstrar a viabilidade técnico-científica do processo proposto no projeto PIPE/FAPESP - FASE 1, intitulado "Plataforma de Desenvolvimento de Sensores Analíticos, baseados em Inteligência Artificial, aplicados em Processos Biotecnológicos Industriais: Monitoramento da Fermentação Alcoólica". Entre as atividades do bolsista estão: (i) Tratamento dos dados experimentais que serão utilizados no desenvolvimento dos software sensors. (ii) Determinação da arquitetura apropiada das redes neuronais artificiais com maior capacidade de generalização. (iii) Aplicação de algoritmos de treinamento ou aprendizagem para determinação dos pesos e bias dos modelos de redes neuronais artificiais. (iv) Implementação do sensor virtual baseado em redes neuronais artificiais no sistema de monitoramento e validação do sensor em tempo real.