На правах рекламы:
ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Авторитетность издания

ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
09 Декабря 2024

Информационно-вычислительный комплекс по применению мембран в биотехнологии

Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 1997 год.
Аннотация:
Abstract:
Авторы: Меньшутина Н.В. (chemcom@muctr.ru) - Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева (профессор), г. Москва, Россия, доктор технических наук, Гордеев Л.С. (l.s.gordeev@yandex.ru) - Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева, Москва, Россия, доктор технических наук, Корсаков А.А. () - , Кристалука A. () -
Ключевое слово:
Ключевое слово:
Количество просмотров: 18777
Версия для печати

Размер шрифта:       Шрифт:

Современная наука требует не просто автоматизации проектирования с привлечением вычислительной техники, а использования развитой интеллектуальной системы проектирования, обладающей способностью на основе мощной базы знаний, функционирования экспертных подсистем и разнообразных расчетных функций активно участвовать в творческом процессе проектирования совместно с проектировщиком-пользователем. Многофункциональные информационно-вычислительные комплексы (ИВК) необходимы во всех областях современной науки. Они становятся неотъемлемой частью процесса переработки огромного количества информации, нарастающей с каждым годом [1-4].

Разрабатываемый ИВК предназначен для автоматизированного проектирования, моделирования, оптимизации и управления процессами биофильтрации, мембранного разделения биосуспензий и биологической очистки вод. Особое внимание в ИВК уделено процессам биотехнологии с использованием мембран. Разрабатываемый ИВК удовлетворяет следующим требованиям: простота работы, гибкость, максимальная полнота данных и функций по их обработке, наличие интеллектуальных экспертных функций.

Простота работы позволяет сконцентрироваться на решении проблемы, а не на деталях реализации. Обычно ИВК ориентируется на пользователя-непрофессионала, то есть средства системы организованы таким образом, чтобы максимально облегчить процесс взаимодействия с системой пользователя-непрофессионала. ИВК обеспечивает оперативность взаимодействия пользователя с системой, для чего нами использован простой для освоения язык взаимодействия. Диалоговые функции позволяют реализовать взаимодействие на естественном языке.

Гибкость – это возможность расширения круга решаемых задач без существенного перепрограммирования комплекса. Для сокращения трудозатрат и сроков разработки в основу ИВК заложены принципы объектно-ориентированного программирования (ООП): модульность, открытость и универсальность. ООП имеет ряд больших преимуществ по сравнению с другими концепциями программирования (структурный подход и пр.). Построение ИВК из модулей, описанных как отдельные объекты, придает системе необходимую гибкость. Каждый такой модуль-объект обладает индивидуальными свойствами и методами.

Свойства – это параметры управления и обмена информацией с модулем. Динамическое (то есть во время работы комплекса) изменение свойств позволяет изменять поведение модуля и алгоритм его работы прямо на ходу.

Методы – это процедуры модуля, непосредственно связанные со свойствами. То есть у каждого компонента все необходимое для работы собрано в единое целое – информация, процедуры ее обработки и параметры управления. Таким образом, модуль-объект является полностью самостоятельной структурной единицей ИВК. Каждый модуль, входящий в систему, “знает” откуда брать, как обрабатывать и предоставлять информацию. Это позволяет быстро подключать только необходимые компоненты к общей системе. Преимущество динамического подключения модулей дает возможность отдельно разрабатывать и распространять новые структурные единицы без переделки всей системы в целом.

Интеллектуальный ИВК должен обладать функциональной полнотой, то есть в рамках конкретной предметной области он должен обеспечивать выполнение требований пользователя, связанных с вычислениями, а также накоплением и обработкой информации. Одним из условий успешного функционирования ИВК является наличие необходимой информации, в частности данных, характеризующих сырье, целевые продукты и многое другое. Совокупность данных составляет информационный банк ИВК.

Наличие в ИВК ряда экспертных подсистем позволяет решать на компьютере отдельные научные подзадачи в автоматическом режиме. С учетом изложенного была разработана структура комплекса.

Основные функции комплекса

Комплекс включает в себя следующие функции (рис.1): управление банком данных (БД), общие функции комплекса, расчетные, сервисные, расширение комплекса.

Функции управления БД: добавление и удаление информации, быстрый поиск данных, корректировка информации, тестирование информации.

Функции управления БД предоставляют пользователю возможность управлять информацией в БД. Добавление, изменение и удаление информации происходит в интерактивном режиме при помощи экранных форм.

Это позволяет следить за правильными действиями пользователя. Кроме того, поддерживается целостность и непротиворечивость информации комплекса. Очень перспективным представляется получение и предоставление информации из БД с использованием стандартных протоколов глобальной сети Internet. При проектировании БД использовался многочисленный опыт создания современных реляционных баз данных. Таблицы нормализованы до третьей степени. Для поиска и отбора информации используется стандартный структурированный язык запросов SQL (Structured Query Language). Язык SQL позволяет производить поиск информации и изменение с максимальной скоростью для данной аппаратной конфигурации. Кроме того, легко происходит переход к системам типа "клиент-сервер". При использовании схемы "клиент-сервер" комплекс обладает важным свойством – масштабируемостью. То есть при увеличении объема БД и наращивании аппаратных ресурсов система сравнительно легко настраивается. Тестирование предусмотрено для выявления и исправления возможных ошибок, которые могли возникнуть в процессе работы, прежде всего при вводе противоречивой или бессмысленной информации. Для предотвращения ввода таких данных производится предварительная проверка. Еще одна важная задача решается при тестировании – происходит проверка соответствия действия над БД всем условиям сохранения целостности информации. Так как в реляционных базах данных действия над одной таблицей могут отражаться на связанных с нею таблицах, то без контроля над целостностью данных в таблицах может теряться необходимая информация или накапливаться “мусор”.

Общие функции комплекса: экспертные, менеджер задач, редактор объектов, графический вывод. Экспертные функции мы рассмотрим подробно при обсуждении процессов биотехнологии.

Менеджер задач предназначен для объединения нескольких структурных единиц комплекса для решения конкретной задачи. То есть модули связываются между собой в цепочку в соответствии с алгоритмом решения. ИВК представляет собой как бы ящик с инструментами. Каждый инструмент предназначен для решения отдельной подзадачи (поиск информации, вычисления, экспертный анализ, графическое представление и так далее). С помощью менеджера задач выход предыдущего компонента направляется на вход последующего. Так как последовательность и архитектура расположения компонентов является достаточно творческой задачей, было решено не задавать жесткую структуру, а предоставить решать ее пользователю-проектировщику. При таком подходе к управлению комплексом проектировщику предоставляется выбор: следовать рекомендациям системы или использовать свой опыт для решения отдельных подзадач; принимать информацию комплекса или вводить свою (может быть, более полную); решать отдельные подзадачи, а не весь проект полностью с помощью ИВК.

Рис. 1. Основные функции комплекса

Редактор объектов предназначен для изменения свойств модулей, входящих в комплекс. Редактирование свойств приводит к изменению поведения модуля в системе, заставляя менять его реакцию на различные события в соответствии с требованиями конкретной задачи.

Модуль графического вывода информации обеспечивает все остальные модули ИВК функциями представления графических (не текстовых) данных. Это могут быть всевозможные графики, гистограммы, диаграммы, схемы и многое другое. Способ представления аналогичен распространенным пакетам отображения графической информации.

Сервисные функции ИВК: организация ввода информации, организация вывода информации, дизайнер схем.

Функции организации ввода и вывода информации тесно связаны с многими другими модулями комплекса. Эти функции отвечают за взаимодействие ИВК с “внешним миром”. От их способности преобразовывать входные и выходные потоки данных зависит степень интеграции системы с другими программными продуктами и БД. Без надежного обмена информацией с внешними источниками ценность комплекса и его результатов резко снижается. Функции ввода-вывода должны понимать множество форматов данных. Для обмена информацией с программными продуктами используются современные технологии продвинутых операционных систем. Например, в операционной системе WINDOWS-95 (или NT) применяются технологии OLE-2 (Object Linking and Embedding) и DDE (Dynamic Data Exchange). Кроме того, в настоящее время необходима полная поддержка протоколов сети Internet для обмена данными с крупнейшими информационными банками. Такое взаимодействие с БД предохраняет от дублирования информации в комплексе. Еще одной задачей модуля ввода-вывода является сохранение промежуточных и конечных результатов работы системы. Можно сохранить множество промежуточных точек для дальнейшего анализа. Для более четкого представления необходим блок отслеживания отдельных версий, этапов и ревизий записанной информации. В противном случае возникнет почти неизбежная путаница в разнообразных обработанных и сохраненных данных.

Дизайнер схем необходим для моделирования общей схемы процесса. Этот модуль, используя компонент графического вывода комплекса и стандартные функции операционной системы, в наглядной форме отображает проектируемую схему процесса.

Так как со временем информация и знания изменяются и пополняются, комплекс имеет функции расширения как самого пакета, так и банка информации. Функции расширения позволяют в интерактивном режиме вводить новые программные модули и форматы данных, адаптировать их к уже имеющимся структурам.

Процессы биотехнологии с применением мембран

Рис. 2. Логическая структура таблиц банка данных и их отношений

Процессы на мембранах обеспечивают эффективное разделение, концентрирование и очистку жидких смесей. Мембраны получили широкое распространение благодаря высокой степени разделения, экологической чистоте, но прежде всего малой энергоемкости, обусловленной отсутствием фазовых переходов и возможностью проведения процесса при нормальных температурах и невысоких давлениях, сравнительной простоте обслуживания установок. Значение мембранной технологии в настоящее время резко возросло прежде всего как технологии, способной соединить интересы промышленности и экологии.

В последнее время бурное развитие получили мембранные биореакторы, позволяющие производить продукты, которые невозможно получить другими способами химической индустрии.

Основными таблицами БД являются (рис. 2):

1) таблица микроорганизмов (бактерии, грибки, дрожжи, растительные клетки);

2) таблица материалов мембран и их типов (полимерные, керамические и т.д.);

3) таблица типов биореакторов (с мешалкой, барботажные, аэрлифтные и т.д.);

4) таблица мембранных аппаратов (трубчатый, патронный, рулонный и т.д.).

В основных таблицах ставится код или (и) значение характеристики (например материал), а название и описание хранится в таблице категорий. Основные таблицы связаны с таблицами категорий реляционными отношениями. И последняя часть – это таблицы управления информацией, осуществляющие взаимодействие между основными таблицами и таблицами категорий. Комплекс содержит сведения о физико-химических свойствах, об условиях и параметрах протекания процесса, материале, условиях использования, транспортировки и хранения, а также сведения об изготовителе, ценах и так далее.

Экспертные функции комплекса приводят свои рекомендации по выбору микроорганизмов или оборудования исходя из базы знаний комплекса:

1) соответствующий микроорганизм для получения целевого продукта, накопления биомассы или очистки сточных вод в зависимости от поставленной задачи;

2) оптимальный биореактор;

3) оптимальный мембранный аппарат, мембрану и материал мембраны для определенных условий проведения процессов.

Моделью представления знаний в комплексе является фреймо-продукционная модель. Знания были собраны различными путями, в частности из открытых публикаций в книгах, журналах по проблемной области, из бесед с экспертами, из экспериментальных данных и логических рассуждений.

На основе задания предположительно определяется тип микроорганизма (рис. 3). Выбор происходит по различным критериям и рекомендациям. Например, для процесса синтеза целевого продукта необходимо ответить на вопросы: какой продукт, субстрат, предполагаемые условия?

Рис. 3. Алгоритм выбора и расчета мембранного реактора

Далее предлагается наиболее оптимальный микроорганизм по чистоте получаемого продукта, наличию вредных примесей, условий протекания процесса, генетической стабильности, стоимости и т.д. После выбора микроорганизма происходит выбор типа биореактора. Например, для аэробных бактерий биореактор выбирается по соотношению вводимой энергии и величине аэрации. То есть скорость растворения кислорода в биореакторе должна превышать или соответствовать скорости потребления бактериями.

Затем можно выбирать тип биореактора. Вначале решается вопрос: будет ли использован биореактор с вынесенной или встроенной мембраной? Биореакторы с вынесенной мембраной используются для синтеза целевых продуктов и биомассы, что обусловлено высокой производительностью, простотой обслуживания и контроля, и удовлетворением требований к легкости стерилизации мембран. Биореакторы со встроенной мембраной используются, в основном, для биоочистки сточных вод.

Далее выбирается конструкция биореактора. В ИВК содержатся сведения о различных конструкциях биореакторов (колонного типа, реактор идеального смешения с мешалкой, реактор с вынесенным и внутренним рециклом, реактор с насадкой, реактор с центрифугой). Конструкция биореактора выбирается на основе сопоставления сведений о вязкости среды в аппарате, необходимости потребления кислорода микроорганизмами, количества потребляемой энергии (на аэрацию и перемешивание). Созданы специальные диаграммы для выбора конструкций биореактора.

Далее выбирается тип и материал мембраны. Материал мембраны подбирается исходя из свойств среды и условий процесса. То есть оценивается температура, давление, PH, влияние микроорганизмов на материал и обратное воздействие и пр. Затем выбирается тип мембраны, после чего можно перейти к выбору мембранного аппарата. Мембранные аппараты выбираются из трубчатых, патронных, рулонных и других.

Расчетные функции предназначены для вычисления параметров процессов. Расчетные модули описаны, как и другие, в качестве отдельных объектов, поэтому подключаются к системе только по мере необходимости. Расчетные функции содержат методы решения разных типов уравнений и систем уравнений. Уровень допущений задается при описании модели. То есть в зависимости от объема входной информации и поставленой задачи, можно произвести как приближенный (оценочный) расчет, так и более точный.

После выбора процесса, оборудования и схемы в целом можно произвести расчет конкретных характеристик и параметров в зависимости от заданных условий (расходы продукта, субстрата, время каждого процесса, площадь мембраны и так далее).

В ИВК представлены три класса моделей: для описания кинетики в биореакторе, для расчета процессов на мембране, для расчета биореактора. В самом общем случае, кинетическая модель состоит из трех дифференциальных уравнений, которые отражают процессы накопления биомассы, накопления продуктов метаболизма и расход питательного субстрата. Существует довольно большое число кинетических зависимостей для каждой из трех частей. Например, есть несколько типов кинетических закономерностей для процессов накопления продуктов ферментативной реакции, среди которых можно назвать схему простой ферментативной реакции, схему реакции с конкурентным ингибированием. Особым разнообразием отличаются кинетические зависимости для процессов накопления биомассы.

Субстрат в биореакторе тратится на 2 цели: на рост клеточной массы и на накопление продуктов метаболизма. Вследствие этого расход субстрата чаще всего выражается через расходные коэффициенты.

Таким образом, были систематизированы основные модели кинетики биохимических процессов и на их основе получены уравнения для различных типов биореакторов, в том числе и с использованием мембраны.

Для расчета используется математическая модель процесса массопереноса через мембрану. Модель записана на основе уравнений сохранения массы, кинетической энергии и позволяет учитывать накопление осадка, изменение давления и скорости по длине элемента, изменение селективности во времени. Для определения скорости роста осадка использовались экспериментальные данные. Экспериментально установлены кривая распределения бактерий по размерам, а также кривая распределения пор мембраны по размерам. На основании этих сведений и с учетом всех сил, действующих на бактерию, осевшую на керамическую мембрану, были рассчитаны размер частиц, формирующих слой, вероятность попадания частиц в слой осадка, скорость накопления и движения осадка вдоль мембраны, а также высота слоя осадка.

Для расчета биореактора используются, кроме описания кинетики, модели микродинамики и массообмена внутри реактора, а также производится проверка устойчивости работы реактора. Таким образом, разработанный ИВК будет служить следующим целям:

· проектированию, моделированию и управлению процессами биотехнологии (такими, как биофильтрация, мембранное разделение биосуспензий) и биологической очистке сточных вод;

· созданию деловых связей между специалистами и исследовательскими группами России и Западной Европы, работающими в области биотехнологии, так как информация в БД и знания будут постоянно дополняться и обновляться.

Список литературы

1. Дорохов И.Н., Кафаров В.В. Системный анализ процессов химической технологии. Экспертные системы для совершенствования промышленных процессов гетерогенного катализа. - М., 1989. - 376 с.

2. Linninger A.A.; S.A. Ali and Stephanopoulos G. (1996). Knowledge-based validation and waste management of batch pharmaceutical process designs European Symposium on Computer Aided Process Engineering - 6, 1431-1436.

3. Vargas, J.E. and S.Raj (1993). Developing maintainable expert systems using case-based reasoning. Expert Systems, 10, 219-225.

4. Venkataramani, E.S.; House, M.J. and Bacher, S. (1990). An Expert System Based Environmental Assessment System (EASY), Merek & Co., Inc.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=1017&lang=&lang=&like=1
Версия для печати
Статья опубликована в выпуске журнала № 1 за 1997 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: