Mathematical modeling to describe 2G ethanol production processes using non-'Saccharomyces' and genetically modified yeasts

Autor: Martinez Jimenez, Fernan David, 1991
Přispěvatelé: Costa, Aline Carvalho da, 1970, Ienczak, Jaciane Lutz, Morais, Edvaldo Rodrigo de, Farias, Daniele, Furlong, Vitor Badiale, Horta, Antonio Carlos Luperni, Mariano, Adriano Pinto, Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Química, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
instacron:UNICAMP
Popis: Orientadores: Aline Carvalho da Costa, Jaciane Lutz Ienczak, Edvaldo Rodrigo de Morais Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química Resumo: Um dos maiores desafios que a humanidade enfrenta na área energética é a transição para um sistema com mínima dependência em petroquímicos. O uso de hidrolisados de materiais lignocelulósicos e plataformas microbianas apresentam-se como alternativas viáveis. Contudo, o aproveitamento dos diferentes carboidratos presentes nos hidrolisados por parte das leveduras continua sendo um gargalo de processo. Para entender melhor esses sistemas, a modelagem matemática ajuda a descrever e quantificar as dinâmicas e as interações que acontecem durante o processo. Nesse cenário, o presente trabalho teve como objetivo desenvolver, calibrar e validar modelos cinéticos não estruturados e não segregados que descrevam o processo de obtenção de etanol utilizando sacarose, glicose, frutose e xilose, com diferentes relações C5-C6, diferentes temperaturas de processo e diferentes concentrações celulares. As leveduras utilizadas foram Spathaspora passalidarum NRRL Y-27907 e Saccharomyces cerevisiae MP-C5H1 geneticamente modificada para consome de xilose. Para atingir o objetivo principal, criou-se um algoritmo de otimização híbrido para atingir o mínimo global da função objetivo. Este algoritmo foi construído aplicando inicialmente o otimizador differential evolution e, posteriormente, um método baseado em gradiente. A linguagem utilizada foi Python 3.8 para construir os códigos utilizados no processo de calibração e validação. Por último, propuseram-se diferentes modelos cinéticos baseados na equação de Monod com modificações para descrever o processo de repressão da glicose no consumo de xilose. A partir dos resultados experimentais foi possível desenvolver e calibrar um modelo cinético dependente da temperatura para S. passalidarum que descreve a fermentação na faixa de 27 a 32 °C. Esse modelo apresentou r² de 0,972 e 0,959 para os dados utilizados na calibração e validação, respectivamente. Além disso, com o modelo foi possível identificar que a temperatura mais adequada para atingir altas produtividades é 30 °C. Na segunda parte, as leveduras S. passalidarum e S. cerevisiae foram estudadas a partir de modelos que descrevem as características das fermentações. Com esses modelos foi possível identificar os parâmetros cinéticos que apresentaram pouca variação durante o processo de otimização e logo poderiam ser mantidos constantes, as correlações entre todos os parâmetros e a matriz dos parâmetros que estão na Likelihood confidence region (?=95%). Observou-se que as duas leveduras foram adequadas para fermentar glicose e xilose e que os modelos descrevem bem o comportamento de ambas as leveduras nas condições avaliadas Abstract: One of the most significant challenges facing humanity in the area of energy is the transition to a system with minimal dependence on petrochemicals. The use of hydrolysates from lignocellulosic materials and microbial platforms have been presented as viable alternatives. However, the use of the different carbohydrates present in the hydrolysates by yeasts is still a bottleneck in the process. To understand these systems, mathematical modeling can describe and quantify the dynamics and interactions during the process. Therefore, the present work aimed to develop, calibrate and validate unstructured and non-segregated kinetic models that describe the process of obtaining ethanol using sucrose, glucose, fructose and xylose, with different C5-C6 ratios, different process temperatures and different cell concentrations. The yeasts Spathaspora passalidarum NRRL Y-27907 and Saccharomyces cerevisiae MP-C5H1 genetically modified to xylose uptake were used. A hybrid optimization algorithm was created to search for the function's global minimum to achieve the goal. This algorithm was built by initially applying the differential evolution optimizer and later a gradient-based method. The algorithm was constructed using Python 3.8. Fermentations were carried out with S. passalidarum and recombinant S. cerevisiae, different carbohydrates (sucrose, glucose, fructose and xylose), different C5-C6 ratios, and high cell density. With the data from these fermentations, different kinetic models were evaluated. These models are based on the Monod equation with modifications to describe the process of repression by glucose for xylose consumption. The experimental results allowed the development and calibration of a temperature-dependent kinetic model for S. passalidarum that describes the fermentation between 27 and 32 °C. This model presented determination coefficients of 0.972 and 0.959 for the calibration and validation data, respectively. Additionally, with the model, it was possible to identify that the most suitable temperature to achieve highest productivity is 30 °C. In the second part, the yeasts S. Passalidarum and recombinant S. cerevisiae were studied using models that describe the fermentation characteristics. With these models, it was possible to identify the kinetic parameters that varied the least during the optimization process and could be kept fixed, as well as the correlations between all parameters and the parameter matrix that is within the Likelihood confidence region (?=95%). It was also observed that the two yeasts were suitable for fermenting glucose and xylose and that the models describe well the behavior of both yeasts under the conditions evaluated Doutorado Engenharia Química Doutor em Engenharia Química CNPQ 140017/2019-4
Databáze: OpenAIRE
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