Search / Korean Journal of Chemical Engineering
Korean Chemical Engineering Research,
Vol.51, No.1, 87-92, 2013
미세조류 생물반응기 시스템의 민감도분석을 위한 최적입력설계 및 모델예측제어
Sensitivity Analysis with Optimal Input Design and Model Predictive Control for Microalgal Bioreactor Systems
미세조류는 바이오연료를 생산하기 위해 필요한 성분인 지방질의 생산성이 우수하기 때문에 바이오연료의 유망한 원료로서 최근 많은 주목을 받고 있다. 본 연구에서는, 이러한 미세조류의 성장 속도와 미세조류 내부의 지방의 함량이 최대가 되도록 하기 위한 목적으로, 미세조류의 성장과 지방의 생성을 설명하는 제일원리(first principle)에 근거한 상미분방정식(ODE) 모델에 대하여 조사하였다. 모델은 6개의 상태변수와 12개의 파라미터로 이루어져 있으며, 미세조류의 성장을 영양분의 흡수와 흡수된 영양분에 의한 성장으로 두 단계로 나누어 설명한 Droop 모델의 가정을 따른다. 본 연구에서는 민감도 분석(Sensitivity analysis)을 위한 최대의 정보를 줄 수 있는 입력 신호를 결정하기 위해 Doptimality criterion을 이용한 최적 입력 설계(Optimal input design)를 수행하였으며, 구하여진 입력 신호를 적용하여 민감도 분석을 수행하여 모델에 좀 더 중요한 파라미터를 결정하였다. 또한 미세조류의 성장속도와 지방의 함량이 최대가 되도록 하기 위하여 모델 예측 제어(MPC)를 수행하였다.
Microalgae have been suggested as a promising feedstock for producing biofuel because of their potential of lipid production. In this study, a first principles ODE model for microalgae growth and neutral lipid synthesis proposed by Surisetty et al. (2010) is investigated for the purpose of maximizing the rate of microalgae growth and the amount of neutral lipid. The model has 6 states and 12 parameters and follows the assumption of Droop model which explains the growth as a two-step phenomenon; the uptake of nutrients is first occurred in the cell, and then use of intracellular nutrient to support cells growth. In this study, optimal input design using D-optimality criterion is performed to compute the system input profile and sensitivity analysis is also performed to determine which parameters have a negligible effect on the model predictions. Furthermore, model predictive control based on successive linearization is implemented to maximize the amount of neutral lipid contents.
[References]
  1. Yusuf C, Biotechnology Advances., 25, 294, 2007
  2. Miao XL, Wu QY, Bioresour. Technol., 97(6), 841, 2006
  3. Minowa T, Yokoyama SY, Kishimoto M, Okakura T, Fuel., 74, 1735, 1995
  4. Monod J, Annales de Institute Pasteur Paris., 79, 390, 1950
  5. Droop M, Journal of the Marine Biological Association of the United Kingdom., 48, 689, 1968
  6. Caperon J, Meyer J, Deep Sea Research and Oceanographic Abstracts., 19, 619, 1972
  7. Surisetty K, Siegler HD, McCaffrey W, Ben-Zvi A, Chem. Eng. Sci., 65(16), 4535, 2010
  8. Nagy ZK, Chem. Eng. J., 127(1-3), 95, 2007
  9. Lee JH, Ricker NL, Ind. Eng. Chem. Res., 33(6), 1530, 1994
  10. Yao KZ, Shaw BM, Kou B, McAuley KB, Bacon DW, Polym. React. Eng., 11(3), 563, 2003
  11. Lee CJ, Prasad V, Lee JM, Ind. Eng. Chem. Res., 50(7), 3938, 2011
  12. Mitchell TJ, Technometrics., 16, 203, 1974
  13. Kim KA, Spencer S, Albeck J, Burke J, Sorger P, Gaudet S, Kim DH, BMC Bioinformatics., 11, 202, 2010
  14. Saltelli A, Tarantola S, Chan KPS, Technometrics., 41, 39, 1999