Geri Dön

Correlation for oxygen transfer coefficient for high cell density yeast and analysis of mixing in bioreactors using computational fluid dynamics

Yüksek hücre yoğunluğu maya için oksijen transfer katsayısına ilişkin korelasyonu ve hesaplamalı akışkan dinamikleri kullanılarak biyoreaktörlerde karışımın analizi

  1. Tez No: 914884
  2. Yazar: ALPER KOYUNCU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. PINAR ÇALIK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Biyoteknoloji, Kimya Mühendisliği, Bioengineering, Biotechnology, Chemical Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 288

Özet

Biyoreaktör çalışma koşulları biyomoleküllerin üretimi için önemlidir. Burada; laboratuvar ölçeğinde oksijen transferi ve endüstriyel ve laboratuvar ölçeğindeki biyoreaktörlerdeki karışım analiz edildi. Laboratuvar ölçeğinde oksijen transferinde, yüksek hücre yoğunluklu kültürlerde oksijen transfer katsayısını (k_La) tahmin etmek için model önerildi. Saccharomyces cerevisiae konsantrasyonunun, yüzeysel hızın (v_s), sıvı viskozitesinin (\mu_a), sıvı çalışma hacmi başına gaz beslemeli ortamda güç girişinin (P_G/V) ve karıştırıcı hızının (N) k_La değişimine etkisi araştırıldı. k_La değerleri, Newtonian olmayan ve Newtonian ortamlar için ölü hücre tabanlı dinamik yöntem kullanılarak ölçüldü. Deneylerde k_La, Newtonian ve Newtonian olmayan ortamlarda C_x= 0 – 125 g L-1 hücre konsantrasyonlarında ve v_s= 4 x 10-4 – 3.2 x 10-3 m s-1, N= 250 – 900 dak-1 ve P_G/V = 60 – 9600 W m-3 değerlerinde belirlendi. k_La değerleri hücre konsantrasyonundaki artışla azaldı, N ve v_s ile arttı. Beş korelasyon kullanarak güç girişini hesapladık ve ardından her güç girişi modeli için k_La modelleri önerdik. En iyi model, Newtonian ve Newtonian olmayan akışkanlar için %7.7'lik standart sapmayla sahiptir. Daha sonra, en iyi uyan güç girişi modeli ve hesaplanan viskozite değerleri ile Buckingham'ın \pi – teoremi ile ilgili olarak boyutsuz model önerdik ve %8.74'lük standard sapmaya sahiptir. Biyoreaktörlerin karıştırılmasında, laboratuvar ve endüstriyel ölçekli biyoreaktörlerde hesaplamalı akışkan dinamiği (CFD) yardımıyla karıştırma süresi gerçekleştirildi. M-Star simülasyonunun sağladığı modeller yardımıyla iki simülasyon gerçekleştirildi ve sonuçlar Guillard & Trägårdh (2003) ve Hadijev ve ark.'nın (2006) çalışması olan iki durumla karşılaştırıldı. Bulgular 8 m^3 çalışma hacmine sahip endüstriyel ölçekli biyoreaktörün analizi için %10,12 SD'ye sahiptir. 0,005 m^3 çalışma hacmine sahip laboratuvar ölçekli biyoreaktörün analizi %22,31 SD'ye sahiptir.

Özet (Çeviri)

Bioreactor operation conditions are important for production of biomolecules. Herein; oxygen transfer at laboratory scale and mixing at industrial and laboratory scale bioreactors were analysed. In oxygen transfer, a model was proposed to predict oxygen transfer coefficient (k_La) in high-cell-density cultures. The effect of Saccharomyces cerevisiae concentration, superficial gas velocity (v_s), liquid apparent viscosity (\mu_a), the gassed power input per liquid working volume (P_G/V), and stirrer speed (N) on k_La were investigated. The k_La values were measured using dead cell-based dynamic method for non-Newtonian and Newtonian media. k_La was determined at the cell concentrations of C_x= 0 – 125 g L-1 to create non-Newtonian and Newtonian environments, at v_s= 4 x 10-4 – 3.2 x 10-3 m s-1, N= 250 – 900 min-1, P_G/V= 60 – 9600 W{\ m}^{-3}. We calculated power input using five correlations and then proposed k_La models for each power input model. Best-fitted model makes predictions with standard deviation (SD) of 7.7% for Newtonian and non-Newtonian fluids. Considering best-fitted power input model and calculated viscosity values, we proposed dimensionless model with SD of 8.74%. In mixing, mixing time by computational fluid dyanmics (CFD) in lab and industrial scale bioreactors were conducted. Two simulations were conducted with models supplied by M-Star simulation and results were compared with two cases, a study of Guillard & Trägårdh (2003) and Hadijev et al. (2006) to verify accuracy of results. Analysis of industrial-scale bioreactor with 8 m^3 working volume has SD of 10.12%. Analysis of lab-scale bioreactor with 0.005 m^3 working volume has SD of 22.31%.

Benzer Tezler

  1. Experimental assessment of heterotrophic endogenous decay and denitrification kinetics using hydrolyzed carbon sources

    İçsel solunum mekanizması ve denitrifikasyon kinetiğinin hidroliz kaynaklı karbon türleri için belirlenmesi

    EBRU AVCIOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. DERİN ORHON

  2. A Study of oxygen transfer in the fermentation of E. coli

    Başlık çevirisi yok

    DİLEK KIRAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1987

    Kimya MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AMABLE HORTAÇSU

    DOÇ. DR. ÖNER HORTAÇSU

  3. Bulanık uzman sistem kullanarak tıkayıcı uyku apne hipopne sendromunun ciddiyet seviyesinin tahmini

    Severity degree prediction of obstructive sleep apnea hypopnea syndrome using fuzzy expert system

    CAN ZOROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Kulak Burun ve Boğazİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. SERKAN TÜRKELİ

  4. Improving methane yield and nutrient recovery of waste biological sludge with microwave disintegration

    Mikrodalga dezentegrasyonu ile atık biyolojik çamurun biyogaz veriminin ve nutrient geri kazanımının iyileştirilmesi

    ALI ALHRAISHAWI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Çevre MühendisliğiSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRÜ ASLAN