Modellbasierte prädiktive Bestimmung des Zeitpunktes maximaler Säuerungsaktivität von Streptococcus thermophilus in einer frühen Phase der Fermentation als Starterkultur

Im industriellen Fermentationsprozess zur Herstellung des Bakteriums Streptococcus thermophilus als Starterkultur hängt der Prozesserfolg im entscheidenden Maße vom richtigen Zeitpunkt der Biomassenernte ab. Als Kriterium wird der Zeitpunkt gewählt, zu dem die bakterielle Säuerungsaktivität maximal ist. Unterschiedliche qualitative Eigenschaften der verwendeten Vorkulturen führen oft zu abweichenden Entwicklungen der Folgekulturen, sodass der betrachtete Erntezeitpunkt nicht reproduzierbar wird. Deshalb muss dieser Parameter für jede Fermentation individuell und zeitnah detektiert werden. Ein größeres Potential zur Prozessoptimierung eröffnet sich, wenn der gefragte Zeitpunkt frühzeitig und zuverlässig vorherbestimmt werden kann. In dieser Arbeit wurde dafür ein Verfahren entwickelt, das ein dynamisches Prozessmodell verwendet, welches die Größen Keimzahl, Milchsäure- und Lactosekonzentration beschreibt. Es wird eingesetzt als Simulator, um über die Simulation der Milchsäurebildungsgeschwindigkeit den Verlauf der Säuerungsaktivität prädiktiv zu bestimmen. Dabei wird das Modell mittels einer optimierungsbasierten Methode über den gemessenen pH-Wert-Verlauf in der Anfangsphase der Kultivierung auf den laufenden Prozess eingestellt und der Prozessverlauf im Anschluss simuliert. Der pH-Wert-Verlauf ist ein online zugängliches Kriterium im Prozess, das hilft, Abweichungen der Säuerungsaktivität schon früh in einer Fermentation zu erkennen. Dabei gelingt es, aus dem pH-Wert-Verlauf über das Prozessmodell in Verbindung mit einem Messmodell, das die pH-Eigenschaften der Kulturlösung approximiert, eine Anfangskeimzahl zu bestimmen, die für die betrachtete Fermentation repräsentativ ist. Dadurch lässt sich der kultivierungsabhängige Anfangszustand der Kultur im Prozessmodell berücksichtigen. Die Ergebnisse der Erprobung des Verfahrens mit experimentellen Daten zeigen seine hohe Vorhersagegüte. Es gelingt weiter, die Methodik auf den industriellen Prozess erfolgreich zu übertragen.

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