Prozessführung einesbiotechnologischen Prozesses amBeispiel der Fermentation desBakteriums Streptococcusthermophilus

Das Bakterium Streptococcus thermophilus ist ein wichtiger Bestandteil in der Milch verarbeitenden Industrie und wird dort beispielsweise als Starterkultur für die Herstellung von Joghurt und Käse verwendet. Die industrielle Herstellung dieses Bakteriums basiert dabei weitestgehend auf herkömmlichen Produktionsverfahren. Diese Herstellungsprozesse sind jedoch mittelfristig nicht mehr in der Lage, wirtschaftlich zu arbeiten und die gestiegenen Anforderungen an Qualität und Ausbeute zu erfüllen. Aus diesem Grund gewinnt der Einsatz innovativer Prozessführungskonzepte auch in der Lebensmittelindustrie mehr und mehr an Bedeutung. Diese Konzepte müssen gewährleisten, dass in jeder Fermentation eine gleichbleibend hohe Produktqualität und Produktausbeute realisiert werden kann. Die besten Prozessführungskonzepte führen jedoch nicht zu einem zufriedenstellenden Ergebnis, solange keinerlei Informationen über die internen Prozessvorgänge in Echtzeit vorliegen. Die bisher verfügbaren Hardwaresensoren sind nicht in der Lage, die wichtigsten Prozessgrößen, beispielsweise die Keimzahl, das Substrat Laktose und das Produkt Laktat online zu bestimmen. Um diesen Unzulänglichkeiten zu begegnen, wird in der vorliegenden Arbeit der Einsatz von Softwaresensoren untersucht. Als effektivstes Werkzeug hat sich dabei die Methode der Künstlichen Neuronalen Netze herausgestellt. Diese sind in der Lage, die qualitative Entwicklung der gesuchten Zustandsgrößen sehr gut wiederzugeben, wobei online nur die Messgrößen für den pH-Wert und die Leitfähigkeit zur Verfügung stehen. Die mit Hilfe der Softwaresensoren geschätzten Zustandsgrößen dienen als Grundlage für den Einsatz einer Substratregelung. Dabei soll die Konzentration des Substrats über einen vordefinierten Zeitraum hinweg auf einem konstanten Niveau gehalten werden, um eine höhere Qualität des Endprodukts zu erhalten. Um dieses Ziel zu erreichen wird ein modellprädiktiver Regler eingesetzt, der auf einem mathematischen Prozessmodell basiert. DieseMethode überzeugt beim Einsatz im realen Prozess und führt zu einem sehr guten Regelergebnis.

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