RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика // Архив

Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер. управление, вычисл. техн. информ., 2016, номер 2, страницы 60–72 (Mi vagtu431)

Эта публикация цитируется в 2 статьях

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Алгоритмы обеспечения реальных условий множественности в процессах микробиологического синтеза при заданной величине протока

Ю. Л. Гордееваa, Н. В. Меньшутинаb, Е. Л. Гордееваb, Ю. А. Комиссаровb

a Московская государственная академия ветеринарной медицины и биотехнологии им. К.И. Скрябина
b Российский химико-технологический университет им. Д. И. Менделеева

Аннотация: Разработаны алгоритмы и приведены результаты расчета показателей стационарных состояний для обеспечения реальных условий множественности, учитывающие технологические ограничения и требования. Алгоритмы включают процедуры оценки необходимых условий возникновения множественности и оценки показателей стационарных состояний в условиях множественности при заданной величине протока. Рассмотрены два алгоритма, ориентированные на два вида технологической постановки задачи. В первом алгоритме задана величина продуктивности по целевому компоненту $\mathcal{Q}_p$. Собственно задание продуктивности подчиняется условию $\mathcal{Q}_p<\max \mathcal{Q}_p$, где $\max\mathcal{Q}_p$ — предварительно вычисленное значение продуктивности в оптимальных условиях. Таким образом, первый алгоритм включает в качестве составляющей части вычисление максимального значения продуктивности. Во втором алгоритме заданы показатели первого стационарного состояния, по которым определяются показатели второго стационарного состояния для одного и того же значения продуктивности. При этом необходимо вычислить координату оптимального состояния $S_f^{\mathrm{opt}}$. Получены численные результаты реализации алгоритмов. По первому алгоритму для величины протока $D = 0,15^{\text{ч}-1} : \max \mathcal{Q}_p = 4,061$ г/(л$\cdot$ч); $\mathcal{Q}_p = 3,5$ г/(л$\cdot$ч); первое стационарное состояние: $S_f^1 = 30,116$ г/л; $S^1 = 13,606$ г/л; $X^1 = 6,604$ г/л; $P^1 = 23,333$ г/л; второе стационарное состояние: $S_f^2 = 18,450$ г/л; $S^2 = 1,940$ г/л; $X^2 = 6,604$ г/л; $P^2 = 23,333$ г/л. Отмечено, что стационарные состояния различаются только двумя показателями, а именно $S_f$ и $S$. Аналогичный расчет выполнен для $D = 0,26^{\text{ч}-1}$. По второму алгоритму вычисления выполнены для $D = 0,15^{ч-1} : S_f^{\text{пред}} = 47,848$ г/л; $S_f^{\mathrm{opt}} = 24,296$ г/л. Первое стационарное состояние получено для $S_f^1 = 32,99$ г/л: $S^1 = 18,839$ г/л; $X^1 = 5,66$ г/л; $P^1 = 20,0$ г/л; $\mathcal{Q}_p = 3,0$ г/(л ч). Второе стационарное состояние получено для $S_f^2 = 15,55$ г/л: $S^2 = 1,401$ г/л; $X^2 = 5,66$ г/л; $P^2 = 20,0$ г/л; $\mathcal{Q}_p = 3,0$ г/(л$\cdot$ч). Аналогичный расчет выполнен для случая, когда первое стационарное состояние определено значением $S_f^1 = 20,0$ г/л.

Ключевые слова: биотехнологические процессы, микробиологический синтез, множественность, алгоритмы обеспечения множественности, стационарное состояние, величина протока, продуктивность.

УДК: 574.6.663.1

Поступила в редакцию: 07.02.2016



© МИАН, 2024