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首页> 外文期刊>Bioprocess and Biosystems Engineering >Successive complementary model-based experimental designs for parameter estimation of fed-batch bioreactors
【24h】

Successive complementary model-based experimental designs for parameter estimation of fed-batch bioreactors

机译：基于连续补充模型的补料分批生物反应器参数估计的实验设计

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When a dynamic model is used for the description of (fed-)batch bioreactors, it is typical that the model parameters are highly correlated to each other. In this case, it is important to keep the parameter correlation as small as possible to obtain a reliable set of parameter estimates. In this study, we propose an anticorrelation parameter estimation scheme that can be best utilized when a number of different batch experiments are sequentially processed. The scheme iteratively performs parameter estimation and model-based design of experiment (MBDOE) at the beginning and between the batches. The important difference from the existing approaches is that the MBDOE objective is defined according to the system analysis performed a priori, so that each new batch supplements what is lacking from the previous batches combined, in terms of information. The use of the scheme is illustrated on a fed-batch bioreactor model.
机译：当使用动态模型描述（补料）分批生物反应器时，通常模型参数之间是高度相关的。在这种情况下，重要的是保持参数相关性尽可能小，以获得可靠的参数估计值集。在这项研究中，我们提出了一种反相关参数估计方案，当依次处理多个不同的批处理实验时，可以最好地利用该方案。该方案在批次开始时和批次之间迭代执行参数估计和基于模型的实验设计（MBDOE）。与现有方法的重要区别在于，MBDOE目标是根据先验执行的系统分析定义的，因此就信息而言，每个新批次都补充了先前批次所缺乏的内容。在补料分批生物反应器模型上说明了该方案的使用。

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