Fermentationsoptimierung mit neuronalen Netzen

Biomassen online überwachen

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Grafische Programmierung vereinfacht die Erstellung spezifischer Automatisierungslösungen. Das System ZNFC ermöglicht unter anderem die Optimierung von Fütterungsprofilen bei Fed-Batch-Prozessen sowie die Biomassen- und Produktschätzung.

Dipl.-Ing. Axel Kunze

Für die Wirtschaftlichkeit von Fed-Batch-Prozessen ist es bedeutend, mit einem Minimum an zugefüttertem Substrat in einer minimalen Zeit zu einem Maximum an Produkt zu gelangen. Manipulierbare Größen, wie Fütterungsrate, pH-Wert oder Temperatur können dazu benutzt werden, den Prozeß so zu beeinflussen, daß er festgelegten Optimalitätskriterien entspricht. Mit dem Automatisierungssystem ZNFC lassen sich unterschiedlichste Formen der Prozeßoptimierung implementieren. Das Automatisierungssystem wird auf ein bestehendes Prozeßleitsystem aufgesetzt. Es gibt in regelmäßigen Zeitintervallen neue Sollwerte für die zu optimierenden Größen vor und gewährleistet damit ein hohes Maß an Sicherheit. Selbst im ungünstigsten Fall, wenn das ZNFC-System ausfällt, bleibt die ursprüngliche Funktionalität des Prozeßleitsystems voll erhalten. Abbildung 2 zeigt die Aufteilung der Informationsverarbeitung in einzelne Ebenen beim Einsatz von ZNFC und dem Leitsystem MFCS/win.
Kommunikation mit dem Leitsystem
Die Kopplung von ZNFC an das Leitsystem erfolgt durch ein Variablen-Element, das denselben Namen erhält wie die entsprechende Variable im Leitsystem. Über ein im Hintergrund laufendes Kopplungsprogramm baut sich die Verbindung automatisch auf. Neu berechnete Sollwerte werden auf diese Weise zum Leitsystem zurückgegeben und auf die Fermentation aufgeschaltet. Zusätzlich stehen dem Anwender Protokoll-Variablen zur Verfügung, die es erlauben, Zwischenergebnisse aus ZNFC im Leitsystem zu protokollieren und später auszuwerten. Die Nutzung von ZNFC gliedert sich in drei Phasen: Entwicklung, Test und Anwendung der Regelungs- oder Optimierungsstrategie. Die Entwicklung einer Optimierungsstrategie ist trotz vieler zur Verfügung stehender Instrumente zur Informationsverarbeitung sehr einfach. Die einzelnen Elemente werden in Drag & Drop-Technik auf ein Arbeitsblatt übertragen und untereinander verbunden. Über Menüs erfolgt anschließend das Konfigurieren der Blöcke. ZNFC basiert auf dem bereits seit Jahren bewährten Echtzeit-Expertensystem G2 und beinhaltet spezielle Funktionsblöcke wie Neuronale Netze, Optimierer, Fuzzy-Logik und statistische Funktionen.
Modellprädiktive Regelung
Durch die grafische Programmierung lassen sich mit ZNFC die unterschiedlichsten Steuerungs-, Regelungs-, Überwachungs- und Optimierungsanwendungen aufbauen, zum Beispiel die modellprädiktive Regelung von Fed-Batch-Fermentationen (Abbildung 3). Ein Prozeßmodell, das am Eingang mit Meß- und Stellgrößen gefüttert wird, liefert eine Vorhersage für qualitätsbestimmende Größen wie Produktmenge, Biomasse und Produktivität. Ein mathematisches Optimierungsverfahren variiert die Stellgrößen an dem Modell so lange, bis die Vorhersage einem definierten Ziel möglichst nahe kommt. Die so gefundenen Stellgrößen werden als neue Sollwerte an das Leitsystem geschickt. Die Stellgrößen dürfen dabei nicht den Gültigkeitsbereich des Modelles verlassen.
Der Erfolg der modellprädiktiven Regelung ist abhängig von der Qualität des verwendeten Prozeßmodells. Für biologische Prozesse kann eine Modellierung mit künstlichen neuronalen Netzen eingesetzt werden. Grundbaustein der neuronalen Netze sind künstliche Neuronen, die in ihrer Funktion natürlichen Neuronen nachempfunden sind. Durch Verschalten mehrerer Neuronen entsteht ein neuronales Netz mit einer Anzahl von Ein- und Ausgängen. Alle Typen neuronaler Netze lernen in einer Trainingsphase anhand vorgegebener Daten die Zusammenhänge, die in diesen Daten verborgen sind. In der anschließenden Anwendungsphase wird das trainierte Netz als Modell genutzt. Entfernen sich die Eingangswerte des Netzes aus dem Bereich, der dem Netz durch die Lernphase bekannt ist, nimmt die Genauigkeit der zugehörigen, berechneten Ausgangswerte ab. Die meisten Typen neuronaler Netze lassen keine Aussage über die Zuverlässigkeit ihrer Schätzung zu.
Modellierung des Fermentationsprozesses
Bei der Fermentationsoptimierung mit modellprädiktiver Regelung wird viermal pro Minute ein neuer Optimalwert bestimmt. Die Fütterungsrate dient als Stellgröße. Für die Modellierung des Prozesses wird ein Netzwerk des Typs Cerebellar Model Articulation Controller (CMAC) verwendet, das über einen Trainingsindikator verfügt. Dieser liefert einen Wert zwischen 0 und 100%, der der Vertrauenswürdigkeit der aktuellen Schätzung entspricht. Der Optimierungsalgorithmus darf nur in einem Bereich operieren, in dem der Trainingsindikator oberhalb einer zuvor festgelegten Schwelle liegt. Die Eingänge in das künstliche Netz sind Meßwerte bzw. daraus abgeleitete Größen und die Ausgänge Vorhersagen für die Biomassen- und Produktkonzentration. Durch Training des Netzes mit historischen Daten wird es in die Lage versetzt, ähnliche Situationen in neuen Fermentationen korrekt zu beurteilen. Durch die Anwendung der modellprädiktiven Regelung lassen sich Produktmenge und Ausbeute im Vergleich zum Fermentationsprozeß, der mit festem Zeitprofil gesteuert wird, schrittweise um ca. 10% bzw. 12% steigern. Zu beachten ist, daß sich das Optimierungsverfahren durch Nachtraining des neuronalen Netzes weiter in Richtung des prinzipiell erreichbaren Optimums bewegt. Es findet also eine kontinuierliche Verbesserung statt, ohne daß die Optimierungsanwendung modifiziert werden muß. In Abbildung 4 ist dargestellt, wie Ausbeute und Produktmenge im Verlaufe aufeinanderfolgender Fermentationen zunehmen. Die Zahlen geben die chronologische Reihenfolge der Fermentationen an.
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