System of optimal control the cellulases biosynthesis

Full Text

Одним из существенных факторов, сдерживающих развитие животноводства и птицеводства в России, является недостаток качественного кормового белка. Источниками углеводного сырья могут служить сельскохозяйственные, бытовые отходы, отходы деревообрабатывающей и целлюлозно-бумажной промышленности, основным компонентом которых является целлюлоза – высокомолекулярный нерастворимый полимер глюкозы. Деструкция целлюлозосодержащих субстратов позволит утилизировать отходы пищевых и зерноперерабатывающих производств и получить кормовой продукт, обогащенный белком и незаменимыми аминокислотами. В основе биологической деградации целлюлозы лежит действие синтезируемых различными микроорганизмами целлюлолитических ферментов. Целлюлозосодержащее сырьё (отходы пивного производства, сельского хозяйтсва и т.д.) подготавливаются (замачивание, пропарка, дробление, добавление питательных веществ и т.д.) и передаются в основные аппараты – ферментёры, где в среду вносятся микроорганизмы рода Cellulamonas, которые в ходе своей жизнедеятельности выделяют комплекс целлюлалитических ферментов (далее упоминаемых как целлюлазы), которые способствуют трансформации целлюлозы (полимера) в более простые вещества, усваиваемые микроорганизмами рода Cellulamonas (субстрат). Фермент выступает в качестве катализатора и не расходуется, накапливаясь в культуральной среде. Продуктом может служить как биомасса микроорганизмов (для использования в качестве кормовой добавки) так и фермент (для биоразложения отходов). Зависимость концентраций от времени приведена на рис. 1 Рисунок 1 – Зависимости концентраций от времени культивирования: 1 – целлюлоза, 2 – субстрат, 3 – фермент К сожалению, процесс трудно контролировать – состав сырья плохо стандартизировать, измерение текущего значения концентрации биомассы, субстрата и фермента осуществляется путём отбора проб и дальнейшего лабораторного исследования, которое занимает много времени и отличается существенным разбросом значений. Ведение процесса по временному регламенту не является оптимальным, т.к. в конце процесса производительность по продукту резко снижается, в то время как расходы на ведение процесса (аэрация, перемешивание, термостатирование) отаются. Кроме того, необходимо учитывать что на стадию выделения необходимо передавать среду, содержание субстрата в которой не более заданного значения. Нами предлагается в качестве критерия оптимальности процесса использовать удельную прибыль стадии ферментации: , где: П – удельная прибыль; – концентрация фермента в момент слива; – время проведения процесса; – объём аппарата; – стоимость фермента; – стоимость обслуживания за цикл (мойка, загрузка, выгрузка и т.д.); – стоимость текущегообслуживания (перемешивание, аэрация и т.д.); – длительность вспомогательных операций. Для контроля концентрации фенрмента нами разработан метод с использованием субстрата карбокситилцеллюлозы (КМЦ) и его окрашиванием красителем конго-красным. Найдена зависимость между активностью целлюлаз и диаметром зоны просветления, создан программно-технический комплекс, проводящий распознавание зон просветления и расчёт активностей для анализируемых проб [1]. Модифицированный метод определения целлюлолитической активности бактериальной культуры заключается в том, что в лунки агаризованной среды, содержащей КМЦ, вносят целлюлозосодержащий фугат культуральной жидкости тестируемых культр. По истечении времени инкубирования лотки со средой обрабатывают красителем конго-красный, при этом вокруг лунок на красном фоне образуются неокрашенные полупрозрачные зоны в форме кольца, размер которых зависит от активности синтезируемых культурой ферментов (чем больше диаметр зоны, тем выше целлюлолитическая активность). Использование пластиковых лотков позволяет увеличить число одновременно анализируемых проб до 57. Помимо тестируемых проб наносят растворы с известными активностями — так называемые стандарты — что даёт возможность дать оценку активности исследуемого вещества. Для реализации метода создано соотвествующее ПО [2]. Отбор проб производится раз в 6 часов, их обработка длится 6 – 7 часов, поэтому данные о процессе поступают со значительным запаздыванием. Эту проблему можно преодолеть, если использовать математическую модель для экстраполирования процесса. Ранее нами было предложено [3] для экстраполяции значений переменных процесса использовать степенную функцию. Как показали сравнения с экспериментальными данными, для моделирования и экстраполяции концентрации ферментов лучше подходит монотонная экстраполяция кубическими сплайнами, хотя возможно использование и других методов, дающих монотонную экстраполяцию. Использование формальной аппроксимации по экспериментальным данным имеет то преимущество, что может применяться для разных типов процессов, хотя и обеспечивает небольшое время прогноза с удовлетворительной точность. Использование компьютерной техники позволяет существенно улучшить традиционные методы анализа, повысить его точность и оперативность. Используя более точные данные о ходе процесса возможно его моделировать и рассчитывать оптимальное время передачи ферментационной среды на стадию выделения, что позволит уменьшить расходы на снизить нагрузку на системы нано- и ультрафильтрации, уменьшить расход воды и реагентов на их чистку и регенерацию.

About the authors

D. V Zubov

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Email: zubov@msuie.ru
Ph.D.

E. A Paramonov

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Ph.D.

A. A Tolchenov

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

References

Supplementary files