Zielsetzung und Anlass des Vorhabens<\/p>\n
Bei der biologischen Umsetzung von Ethanol zu Essigs\u00e4ure k\u00f6nnen die genutzten Bakterien durch instation\u00e4re Prozessf\u00fchrung \u00fcber eine Wechselbelastung (Erholungsphase nach dem R\u00fcckverd\u00fcnnen, Stressphase bei h\u00f6herer S\u00e4ure) tempor\u00e4r hohe S\u00e4urekonzentrationen tolerieren. Die Beobachtbarkeit des Prozesses ist dabei aufgrund mangelnder M\u00f6glichkeiten der bestehenden Messtechnik eingeschr\u00e4nkt. Um das nicht genutzte Potenzial des instation\u00e4ren Fermentationsverfahrens bei einer sicheren Prozessf\u00fchrung auszureizen, sollte ein prozessumfassender, softwaregest\u00fctzter Biosensor die erfor-derlichen Zustandsinformationen f\u00fcr eine intelligente Regelung durch einen virtuellen Essigmeister liefern. Der Einsatz dieser Instrumente gestattet eine sichere, situative Prozessf\u00fchrung bei hohen S\u00e4urekonzentrationen bzw. reduziertem Produktvolumen. Somit wird eine intensivere Nutzung von Transport- und Lagerkapazit\u00e4ten und die Schonung von Energie-, Wasser- und Rohstoffressourcen erm\u00f6glicht.<\/p>\n
Darstellung der Arbeitsschritte und der angewandten MethodenDen Kernpunkt der methodischen Arbeiten in den ersten 6 Monaten bildete der Aufbau einer wirtschaftlichen und gleichzeitig repr\u00e4sentativen Messtechnik f\u00fcr die Erfassung konventioneller, physikochemischer Messgr\u00f6\u00dfen. Die hiermit in den folgenden 2 Jahren in Fermentationsversuchen beim Kooperationspartner gewonnenen Prozessdaten sollten in ein zeitparallel zu entwickelndes Regelstreckenmodell einflie\u00dfen, welches auf der Basis von Zustandsmodellen und dynamischen K\u00fcnstlich-Neuronalen Netzen (KNN) beruht. Auf diese Weise entsteht ein prozessumfassender Biosensor. Dieses Prozessmodell stellt auch die Grundlage f\u00fcr die Optimierung hinsichtlich fest vorgegebener, kosten- und umweltrelevanter G\u00fctekriterien (z. B. hohe Produktkonzentration, volumetrische Produktivit\u00e4t) dar. Die eigentliche Regelung sollte in einem kaskadierten Fuzzy-PID-Regelsystem, dem virtuellen Essigmeister, erfolgen. Dies erm\u00f6glichte, vorab im ersten Projekthalbjahr in Frageb\u00f6gen zu erfassendes Erfahrungswissen zu-s\u00e4tzlich zu den Vorschl\u00e4gen des Optimierungsalgorithmus mit zu ber\u00fccksichtigen. Im letzten Projekthalbjahr wurde begonnen, in Praxisversuchen das \u00f6kologische und wirtschaftliche Potenzial zu ermitteln, welches aus der angestrebten Steigerung der Produktivit\u00e4t bzw. der zu Projektbeginn verbreiteten maximalen S\u00e4urekonzentrationen von ca. 17 % [w\/v] auf \u00fcber 20 % [w\/v] resultiert.<\/p>\n
Ergebnisse und Diskussion<\/p>\n
Die Zeitplanung f\u00fcr die im ersten Projektjahr vorgesehenen Arbeitspakete wurde weitestgehend eingehalten. Nach einer Pr\u00fcfung diverser Messgr\u00f6\u00dfen und Sonden hinsichtlich ihrer Robustheit und Aussagekraft versprach die Erfassung der Tr\u00fcbung auf unproblematische Weise, zus\u00e4tzliche Informationen zum Prozessverlauf zu gewinnen. Weitere untersuchte Messgr\u00f6\u00dfen wie der Gel\u00f6stsauerstoff oder das Redoxpotenzial lie\u00dfen ebenfalls R\u00fcckschl\u00fcsse zum Zustand bzw. zur Aktivit\u00e4t der Biologie zu, lieferten jedoch redundante Informationen. Online-Messungen wie die Erfassung des pH-Werts, der Leitf\u00e4higkeit oder der Ammoniumkonzentration zeigten sich aufgrund einer mangelnden Langzeit-Best\u00e4ndigkeit der eingesetzten Sonden oder zu geringer Aufl\u00f6sung des Messbereichs als ungeeignet.
\nSchon im Verlauf der Voruntersuchungen ist es gelungen, auf der Basis von Expertenaussagen und durch Fermentationsdaten untermauert, \u00fcberschlagsm\u00e4\u00dfig eine geeignetere Temperaturf\u00fchrung abzu-leiten. Trotz einer in diesem Falle groben Absch\u00e4tzung konnte bereits im Vorfeld eine ausgepr\u00e4gte Steigerung der Effizienz des Prozesses erkannt werden (Zunahme der S\u00e4urekonzentration von bis dato erreichten 18 % auf 19,5 %). Neben diesem Beispiel lie\u00dfen auch weitere, aus der industriellen Praxis ver-sierter Essigmeister abgeleitete Stellgr\u00f6\u00dfenvariationen (Substratkonzentrationen, F\u00fcllstand) mit Steigerungen der S\u00e4urekonzentration auf \u00fcber 20% [w\/v] das Potenzial einer situativen Prozessf\u00fchrung erahnen.
\nSo gelang es in der hauseigenen Versuchsfabrik des Kooperationspartners, gegen\u00fcber den Anfangsbedingungen in einem zweistufigen Verfahren die maximale Unsatzleistung um ca. 100 % und die Produktkonzentration von 18,5 % [w\/v] sukzessive auf deutlich \u00fcber 21 % [w\/v] zu steigern. Erreicht wurden diese Verbesserungen durch eine optimierte Volumen- und der Temperaturf\u00fchrung sowie durch die Nutzung des Adaptionspotenzials der Biologie \u00fcber ein geeignetes Management der maximalen Essigs\u00e4urekonzentration in der ersten Stufe (Adaptionsstufe). Eine KNN-Modellierung des Prozesses zur Prediktion der Chargenlaufzeiten und Umsatzleistungen lieferte mit relativen Abweichungen von bis zu 17 % keine befriedigende Resultate. Die Ergebnisse best\u00e4tigen die Vorgehensweise, abweichend von der ur-spr\u00fcnglichen Projektplanung den Schwerpunkt auf die Entwicklung eines Fuzzy-Systems zur Regelung der Prozessgr\u00f6\u00dfe Adaptionss\u00e4ure zu setzen.
\nF\u00fcr die Bakterienkultur sch\u00e4dliche, ressourcenzehrende Fermentationsst\u00f6rungen (z. B. mangelhafte Qualit\u00e4t des Substrats) k\u00f6nnen in einer gewissen Bandbreite ebenfalls durch dieses global auf eine Er-weiterung der Beobachtbarkeit der Biologie ausgelegte Fuzzy-System behandelt werden. Ein unn\u00f6tiger Energie- und Rohstoffverbrauch wird hierdurch vermieden und die Standzeiten der Anlagen bei optimierten Bedingungen verl\u00e4ngert.
\nIm globalen Schnitt wird fermentativ lediglich ein Durchschnitt von 13 % Essigs\u00e4ure produziert. Von den bestehenden Anlagen bieten sich unmittelbar ca. 50 f\u00fcr eine Aufr\u00fcstung bzw. Erweiterung mit der in dem Projekt erarbeiteten Steuerungs- und Regelungstechnik an. Dabei bewirkt beispielsweise die in der Versuchsfabrik erreichte Steigerung der Produktkonzentration von 18,5 % auf 21,3 % eine ca. 13 %-ige Einsparung in punkto Wasserverbrauch, Transport und Lagervolumen.<\/p>\n
\u00d6ffentlichkeitsarbeit und Pr\u00e4sentation<\/p>\n
Mit den Darstellungen der Projekte im Internet, in Pressemappen, auf Messepr\u00e4sentationen und in Fachartikeln wurde von der Koordinationsstelle des Verbunds Sensorik (Uni Hannover) und der DBU selbst der Gro\u00dfteil der \u00d6ffentlichkeitsarbeit geb\u00fcndelt. Weiter wurde das hier beschriebene Projekt auf Fachtagungen (Heiligenst\u00e4dter Kolloquium 2000, DECHEMA 2001, EUNITE 2001) vorgestellt und die Ergebnisse ver\u00f6ffentlicht:
\n1.\tArnold, S., Becker, T., Delgado, A., Emde, F. & Follmann, H. (2001): Der virtuelle Essigmeister. In: Erb, R. & Heiden, S. (Hrsg.) (2001): Sensorik, Sonderausgabe BIOSpektrum: 56-60.
\n2.\tArnold, S., Becker, T., Delgado, A., Emde, F. & Enekel, A. (2002): Optimizing high strength acetic acid bioprocess by cognitive methods in an unsteady state cultivation. Journal of Biotechnology 97: 133-145.<\/p>\n
Fazit<\/p>\n
Insgesamt gelang bis dato, im Wesentlichen durch die Wissensbasis erfahrener Anlagenf\u00fchrer, mit der \u00c4nderung einzelner Stellgr\u00f6\u00dfen die stabil erreichbare Produktkonzentration auf 21 % [w\/v] Essigs\u00e4ure zu steigern. Hier wird deutlich, wie grunds\u00e4tzlich vorhandenes Wissen genutzt werden konnte und welche M\u00f6glichkeiten sich mit der Sammlung und Umsetzung in einem Fuzzy-Logic-basierten Regelsystem ergeben.
\nAufgrund des Wettbewerbdrucks lie\u00df sich bereits in der Projektlaufzeit bei verschiedenen Produzenten eine deutliche Forcierung der Anstrengungen hin zu h\u00f6heren Produktkonzentrationen registrieren. Hierin wird der Beispielcharakter im gef\u00f6rderten Projekt ersichtlich. Die hier erreichten Ergebnisse sind bei Essigproduzenten auf gro\u00dfes Interesse gesto\u00dfen und werden industriell in absehbarer Zeit mit dem ein-hergehenden \u00f6konomischen und \u00f6kologischem Gewinn ad\u00e4quat umgesetzt werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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