About frame estimation of growth functions and robust prediction in bioprocess modeling

Autor: Emna Krichen, Alain Rapaport, Eric Fouilland
Přispěvatelé: MARine Biodiversity Exploitation and Conservation (UMR MARBEC), Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Montpellier (UM)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD), Mathématiques, Informatique et STatistique pour l'Environnement et l'Agronomie (MISTEA), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE), ADEME, Labex Numev, ANR-14-CE04-0011,Phycover,Durabilité des productions microalgales par recyclage du phosphore et de l'azote des eaux résiduaires : vers la station d'épuration du futur(2014), ANR-10-LABX-0020,NUMEV,Digital and Hardware Solutions and Modeling for the Environement and Life Sciences(2010), Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro)-Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), Institut de Recherche pour le Développement (IRD)-Institut Français de Recherche pour l'Exploitation de la Mer (IFREMER)-Université de Montpellier (UM)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), LabeX NUMEV & ADEME, Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Institut national d’études supérieures agronomiques de Montpellier (Montpellier SupAgro), Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro), ANR: 10-LABX-0020,NUMEV,Digital and Hardware Solutions and Modeling for the Environement and Life Sciences(2010), Rapaport, Alain, Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro - Montpellier SupAgro
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2020
Předmět:
0209 industrial biotechnology
Mathematical optimization
Computer science
frame
[SDV]Life Sciences [q-bio]
[MATH.MATH-DS]Mathematics [math]/Dynamical Systems [math.DS]
[MATH.MATH-DS] Mathematics [math]/Dynamical Systems [math.DS]
growth functions
Biotechnologies
Functional estimation
Least square
02 engineering and technology
Systèmes dynamiques
functional estimation
Industrial and Manufacturing Engineering
020901 industrial engineering & automation
020401 chemical engineering
intervals
Statistiques (Mathématiques)
0204 chemical engineering
Bioprocess
[INFO.INFO-BT]Computer Science [cs]/Biotechnology
modélisation
biomathématique
robust prediction
estimation
Experimental data
Continuous mode
Interval observers
Growth functions
[INFO.INFO-MO]Computer Science [cs]/Modeling and Simulation
Dynamical Systems
contrôle de bioprocédé
Computer Science Applications
[STAT]Statistics [stat]
mathématiques appliquées
least square
[INFO.INFO-BT] Computer Science [cs]/Biotechnology
Control and Systems Engineering
Modeling and Simulation
interval observers
[INFO.INFO-MO] Computer Science [cs]/Modeling and Simulation
Zdroj: Journal of Process Control
Journal of Process Control, Elsevier, 2020, 85, pp.121-135. ⟨10.1016/j.jprocont.2019.11.009⟩
Journal Of Process Control (0959-1524) (Elsevier Sci Ltd), 2020-01, Vol. 85, P. 121-135
Journal of Process Control, 2020, 85, pp.121-135. ⟨10.1016/j.jprocont.2019.11.009⟩
Journal of Process Control (85), 121-135. (2020)
ISSN: 0959-1524
DOI: 10.1016/j.jprocont.2019.11.009⟩
Popis: International audience; We address the problem of determining functional framing from experimental data points in view of robust time-varying predictions, which is of crucial importance in bioprocess monitoring. We propose a method that provides guaranteed functional bounds, instead of sets of parameters values for growth functions such as the classical Monod or Haldane functions commonly used in bioprocess modeling. We illustrate the applicability of the method with bioreactor simulations in batch and continuous mode, as well as on real data. We also present two extensions of the method adding flexibility in its application, and discuss its efficiency in providing guaranteed state estimations.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: