Plataforma de desenvolvimento de sensores analíticos, baseados em inteligência artificial, aplicados em processos biotecnológicos industriais: monitoramento da fermentação alcoólica

• Processo: 19/09080-3
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Química - Processos Industriais de Engenharia Química
• Pesquisador responsável: Moisés Alves
• Beneficiário: Moisés Alves
• Empresa: Bioprocess Improvement Consultoria e Pesquisas em Bioprocessos Ltda
• CNAE: Fabricação de malte, cervejas e chopes ; Fabricação de álcool ; Fabricação de biocombustíveis, exceto álcool
• Município: Campinas
• Pesquisadores principais: Daniel Ibraim Pires Atala
• Pesquisadores associados: Elmer Alberto Ccopa Rivera
• Bolsa(s) vinculada(s): 21/00667-1 - Plataforma de desenvolvimento de sensores analíticos, baseados em inteligência artificial, aplicados em processos biotecnológicos industriais: monitoramento da fermentação alcoólica, BP.PIPE
• Assunto(s): Inteligência artificial Redes neurais (computação) Instrumentação analítica Bioprocessos Softwares
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Instrumentação Anaálitica de Bioprocessos | Inteligência Artificial | monitoramento de bioprocessos | Otimização de Bioprocessos | Redes neurais | Software sensor | Monitoramento, Instrumentação Analitica e Otimização de Processos em Tempo Real

Resumo

Atualmente, os bioprocessos desempenham um papel fundamental na indústria. Um gargalo no monitoramento e controle de bioprocessos é frequentemente causado pela falta de sensores confiáveis, particularmente para variáveis biotecnológicas. Uma solução para este problema pode ser encontrada através do projeto de software sensors, algoritmos usados para inferir variáveis de difícil medida a partir de medidas simples e de baixo custo. Neste contexto, este projeto tem como objetivo o desenvolvimento e avaliação experimental de software sensors (sensores virtuais) robustos que possibilitem a inferência em tempo real das concentrações de células, substrato e etanol a partir de medidas secundárias como pH, temperatura, turbidez e vazão de CO2 para processos de fermentação alcoólica. Para isso será realizado a elaboração de um banco de dados das variáveis do processo de fermentação alcoólica por meio ensaios de bancada em diferentes condições operacionais. Será utilizado o software LabVIEW® para a coletas dos dados das variáveis secundárias e análise cromatográfica para coleta das concentrações de células, substrato e etanol. O banco de dados e técnicas de inteligência artificial através de modelos de redes neuronais artificiais (RNA) serão utilizadas para a construção de software sensors que descrevam a cinética do processo frente a alterações nas condições de fermentação As RNAs serão caracterizadas por três aspectos principais; arquitetura, algoritmo de treinamento e função de ativação. Por fim, será realizada a validação do software sensor por meio de novos ensaios do processo de fermentação, havendo comparação da predição dos sensores virtuais com os resultados obtidos a partir de técnicas cromatográficas convencionais. Pretende-se, assim, obter uma monitoração eficiente do processo de fermentação alcoólica em tempo real que permita fazer ajustes nas condições de operação, controle e para manter o processo operando nas condições ideais. (AU)