Uso de modelos empíricos não-lineares para produzir a produção de celuloses utilizando Aspergillus niger e bagaço de cana de açúcar como substrato
| Ano de defesa: | 2020 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Espírito Santo
BR Mestrado em Energia Centro Universitário Norte do Espírito Santo UFES Programa de Pós-Graduação em Energia |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://repositorio.ufes.br/handle/10/14213 |
Resumo: | A variety of studies are being carried out with a view to producing fuels from renewable sources in order to diversify the energy matrix and minimize damage to the environment. Among them, second generation ethanol (2G) stands out, which is produced from non-food or lignocellulosic biomass, such as sugar cane bagasse, soybean meal, wheat bran, wood, bagasse fruit, corncob, among others. However, in the production of 2G ethanol high-cost enzymes are used to convert cellulose into fermentable sugars, making the process industrially unviable. An alternative to make the enzyme production process more competitive is to use agro-industrial waste as a carbon source for the microorganism. This work proposed the use of different concentrations of sugarcane bagasse as a carbon source for the production of cellulases from Aspergillus niger, in submerged fermentation with agitated tank bioreactor. And, later, empirical mathematical models were used to predict cellulose production, substrate consumption and cell growth. The maximum rate of variation of enzyme activity and substrate consumption were modeled with sigmoid equations, which feature the shape of an “S” curve. In the sequence, the maximum production of cells and the maximum consumption of oxygen in the reaction medium were determined, through the estimation of local extremes using empirical models known as Gaussian functions, which have a maximum (or minimum) point. For enzyme activity and substrate consumption, the MMF model was the one with the best fit. As for cell growth and oxygen consumption, the Extreme model showed better results |
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Uso de modelos empíricos não-lineares para produzir a produção de celuloses utilizando Aspergillus niger e bagaço de cana de açúcar como substratotitle.alternative Modelagem matemáticaEstimação de parâmetrosEstimação de parâmetrosOtimizaçãoOtimizaçãoBioreactorBioreactorOtimização da fermentação submersaOtimização da fermentação submersaBiorreatorBiorreatorMathematical modelingMathematical modelingParameter estimationParameter estimationOptimization submerged fermentaçãoOptimization submerged fermentaçãosubject.br-rjbnEngenharia/Tecnologia/GestãoA variety of studies are being carried out with a view to producing fuels from renewable sources in order to diversify the energy matrix and minimize damage to the environment. Among them, second generation ethanol (2G) stands out, which is produced from non-food or lignocellulosic biomass, such as sugar cane bagasse, soybean meal, wheat bran, wood, bagasse fruit, corncob, among others. However, in the production of 2G ethanol high-cost enzymes are used to convert cellulose into fermentable sugars, making the process industrially unviable. An alternative to make the enzyme production process more competitive is to use agro-industrial waste as a carbon source for the microorganism. This work proposed the use of different concentrations of sugarcane bagasse as a carbon source for the production of cellulases from Aspergillus niger, in submerged fermentation with agitated tank bioreactor. And, later, empirical mathematical models were used to predict cellulose production, substrate consumption and cell growth. The maximum rate of variation of enzyme activity and substrate consumption were modeled with sigmoid equations, which feature the shape of an “S” curve. In the sequence, the maximum production of cells and the maximum consumption of oxygen in the reaction medium were determined, through the estimation of local extremes using empirical models known as Gaussian functions, which have a maximum (or minimum) point. For enzyme activity and substrate consumption, the MMF model was the one with the best fit. As for cell growth and oxygen consumption, the Extreme model showed better resultsUma variedade de estudos está sendo desenvolvida visando a produção de combustíveis a partir de fontes renováveis com intuito de diversificar a matriz energética e minimizar os danos causados ao meio ambiente. Dentre eles, destaca se o etanol de segunda geração (2G), o qual é produzido a partir de biomassa não alimentar ou lignocelulósica, tais como, bagaço de cana-de-açúcar, farelo de soja, farelo de trigo, madeira, bagaço de frutas, sabugo de milho, entre outros. Entretanto, na produção do etanol 2G são utilizadas enzimas de altos custos para converter a celulose em açúcares fermentáveis, tornando o processo industrialmente inviável. Uma alternativa para tornar o processo de produção das enzimas mais competitivo é utilizar resíduos agroindustriais como fonte de carbono para o microrganismo. Este trabalho propôs o uso de diferentes concentrações de bagaço de cana-de açúcar como fonte de carbono para produção de celulases a partir do Aspergillus niger, em fermentação submersa com biorreator de tanque agitado. E, posteriormente, utilizou-se modelos matemáticos empíricos para predizer a produção de celulases, consumo de substrato e o crescimento celular. A taxa máxima de variação de atividade enzimática e do consumo de substrato foram modeladas com equações sigmoides, as quais apresentam como característica a forma de uma curva em “S”. Na sequência, determinou-se a máxima produção de células e o máximo consumo de oxigênio no meio reacional, através da estimativa de extremos locais com uso de modelos empíricos conhecidos como funções gaussianas, as quais apresentam ponto de máximo (ou de mínimo). Para a atividade enzimática e consumo de substrato, o modelo MMF foi o que apresentou melhor ajuste. Já para o crescimento celular e consumo de oxigênio, o modelo Extreme apresentou melhores resultadosFundação Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Universidade Federal do Espírito SantoBRMestrado em EnergiaCentro Universitário Norte do Espírito SantoUFESPrograma de Pós-Graduação em EnergiaPinotti, Laura Marinahttps://orcid.org/0000000250126811http://lattes.cnpq.br/5616576281329159https://orcid.org/http://lattes.cnpq.br/4982243851868365Lira, Taisa Shimosakai dehttps://orcid.org/000000022690242Xhttp://lattes.cnpq.br/8699243861996813Soares, Vinicius Barrosohttps://orcid.org/0000-0001-9994-3663http://lattes.cnpq.br/7827372090553628Catelan, Thais Caliman2024-05-30T00:49:00Z2024-05-30T00:49:00Z2020-03-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisTextapplication/pdfhttp://repositorio.ufes.br/handle/10/14213porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)instacron:UFES2025-06-05T16:47:05Zoai:repositorio.ufes.br:10/14213Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufes.br/oai/requestriufes@ufes.bropendoar:21082025-06-05T16:47:05Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)false |
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Uso de modelos empíricos não-lineares para produzir a produção de celuloses utilizando Aspergillus niger e bagaço de cana de açúcar como substrato Catelan, Thais Caliman Modelagem matemática Estimação de parâmetros Estimação de parâmetros Otimização Otimização Bioreactor Bioreactor Otimização da fermentação submersa Otimização da fermentação submersa Biorreator Biorreator Mathematical modeling Mathematical modeling Parameter estimation Parameter estimation Optimization submerged fermentação Optimization submerged fermentação subject.br-rjbn Engenharia/Tecnologia/Gestão |
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A variety of studies are being carried out with a view to producing fuels from renewable sources in order to diversify the energy matrix and minimize damage to the environment. Among them, second generation ethanol (2G) stands out, which is produced from non-food or lignocellulosic biomass, such as sugar cane bagasse, soybean meal, wheat bran, wood, bagasse fruit, corncob, among others. However, in the production of 2G ethanol high-cost enzymes are used to convert cellulose into fermentable sugars, making the process industrially unviable. An alternative to make the enzyme production process more competitive is to use agro-industrial waste as a carbon source for the microorganism. This work proposed the use of different concentrations of sugarcane bagasse as a carbon source for the production of cellulases from Aspergillus niger, in submerged fermentation with agitated tank bioreactor. And, later, empirical mathematical models were used to predict cellulose production, substrate consumption and cell growth. The maximum rate of variation of enzyme activity and substrate consumption were modeled with sigmoid equations, which feature the shape of an “S” curve. In the sequence, the maximum production of cells and the maximum consumption of oxygen in the reaction medium were determined, through the estimation of local extremes using empirical models known as Gaussian functions, which have a maximum (or minimum) point. For enzyme activity and substrate consumption, the MMF model was the one with the best fit. As for cell growth and oxygen consumption, the Extreme model showed better results |
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