Книги по разным темам
Pages: | 1 | 2 | Возможности комплекса позволяют:
- отслеживать ход ферментационного процесса, регистрировать такие параметры, как T, pH, pO2, оптическую плотность суспензии, управлять подачей питательной среды, расходом подаваемого воздуха, приводом электродвигателя ферментера;
- калибровать датчики с поправочными зависимостями (например, pO2 от T);
работать в режимах: периодическом, периодическом с подпиткой субстратом с обратной связью по показаниям датчика pO2.
Связь между объектом и компьютером-сервером осуществляется через УСО (устройство связи с объектом) - преобразователи интерфейсов RS 485/HART/USB.
Общая технологическая схема установки, построенной на базе комплекса BioFlo, представлена на рис. 4. Лабораторные комплексы других производителей могут незначительно отличаться по составу или иметь другие конструктивные параметры. При этом разработанный комплекс сможет работать и с лабораторными стендами, собранными из комплектующих различных производителей.
Датчики следует комплектовать нормирующими преобразователями для связи с центральным блоком УСО. При использовании датчиков с поддержкой HART возможно получать расширенную информацию непосредственно на управляющий ПК через драйверы с поддержкой EDDL.
Субстрат Кислота Щелочь Воздух Вода Рис. 4. Структура комплекса BioFlo 1 - корпус ферментера; 2 - дискообразный пеногаситель; 3 - лопастная мешалка; 4 - среда культивирования; 5 - сливной патрубок; 6 - ротаметр;7 - pH-электрод; 8 - pO2-электрод; 9 - перистальтические насосы; 11, 12 - подача охлаждающей воды в теплообменник ферментера; 13 - подача воздуха; 14 - выход воздуха; 15 - термосопротивление; 17 - магнитный привод; 18 - привод двигателя; 21 - выносная кювета для измерения биомассы (оптической плотности ферментационной среды); 22 - нагревательный элемент; 24 - клапаны.
Для получения результатов ручных анализов состава содержание культур или концентраций ростового фактора в ферментационной среде целесообразно использовать методы автоматизированной тонкослойной хроматографии которые позволяют передавать результаты в базу данных программноаппаратного комплекса в цифровом виде, минуя стадию ручного ввода.
Общая схема взаимодействия элементов лаборатории приводится на рис.5. Главная особенность реализованной схемы состоит в том, что пользователи из лаборатории целиком контролируют процесс исследований через разработанные специализированные пользовательские интерфейсы. Обмен данными между элементами комплекса осуществляется через существующую инфраструктуру Ethernet. Это ускоряет ввод комплекса в эксплуатацию.
Комплекс BioFlo УСО Блок Сервер приложений ПОИ Рис.5. Схема информационных потоков ПО состоит из приложения-сервера (устанавливается в лаборатории) и приложение-клиент (для просмотра информации на удаленном компьютере). Измерительная система интегрируется в Интернет с помощью программной технологии DataSocket, упрощающей программирование. Для управления с удаленного компьютера разработан дополнительный модуль, соответствующий модулю управления в основной программе, но обеспечивающий соединение с сервером с помощью TCP/IP функций LabVIEW, идентификацию пользователя и прав доступа. Просмотр хода эксперимента возможен и без устанавливаемого на удаленном компьютере ПО, т.к. используется WEB-сервер LabVIEW.
Программный комплекс представлен четырьмя основными модулями: Руководство пользователя, Установки оборудования, Анализ данных, Эксперимент (включая управление биореактором).
В модуле Эксперимента (Рис. 6) отображаются данные в реальном времени с выбранных в списке каналов. Их можно убирать, выключая определенные каналы (нажимая кнопку Выбрать/Отменить), совмещать в относительных единицах в процессе эксперимента, менять интервал снятия данных с каналов и число точек по оси абсцисс.
Рис. 6. Экран модуля экспериментов Получаемые данные целесообразно хранить не произвольном виде, а в строго упорядоченном формате, что позволяет значительно ускорить доступ к архивным данным и повысить скорость обработки данных.
Предложено в таблицах - словарях хранить основную служебную информацию: типы переменных и их названия, размерности, названия экспериментов и др. При формировании таблиц начальных условий или представлений для пользователей используются только ссылки (ключи значений) из таблиц - словарей. Предложена следующая структура хранения данных (рис.7).
словарь переменных начальных условий словарь названий опытов словарь переменных состояния PK Код PK Код PK Код Наименование название Наименование дата начала код опыта Хранилище текущих данных экспериментов Хранилище данных начальных условий PK,FK1 Код Названия опыта PK,FK1 Код Названия опыта Дата_время FK2 Код Переменной НУ FK2 Код ПС Значение переменной НУ Значение ПС Представление Данные для пользователя Рис. 7 Схема хранения данных в СУБД Эта структура позволяет значительно экономить ресурсы сервера и СУБД. При этом сохраняется значительная гибкость при расширении или адаптации комплекса под новый процесс. Для реализации данного проекта была выбрана shareware версия СУБД ORACLE 10g - Express Edition и в ней сохранены функции из коммерческих версий.
Таблица 2.
Распределение функций комплекса между компонентами.
Функции СУБД Функции Сервера Функции Клиента Внесение добавления / Формирование Настройка протоколов корректировка / статических и связи с сервером удаление данных динамических запросов Контроль целостности Преобразование данных к Верификация прав данных единому виду пользователей Выполнение запросов к Связь с внешними Визуализация данных базе данных источниками данных Статистическая Контроль прав доступа Сигнализации и обработка алармы Дополнительно, решен вопрос управления вычислительными ресурсами каждого из модулей независимо от остальных, при помощи существующих, встроенных в операционную систему подпрограмм. Это становится особенно актуальным, так как сама аппаратная реализация предусматривает применения обычных персональных компьютеров лабораторий.
Инструментом программной реализации была выбрана система Borland Developer Studio 2006 (BDS).
В главе 4 приводится описание результатов работы предлагаемого программного комплекса. На примере постановки экспериментов для изучения каждого из параметров процесса приводятся алгоритмы работы с программным комплексом при изучении потребности культуры лизина в ростовом факторе При использовании встроенной модели, количество экспериментов сокращается за счет определения допустимых интервалов варьирования переменных процесса. Алгоритм работы с разработанным комплексом можно представить как цикл с последовательностью следующих действий (рис.8):
Создание Ввод начальных Ввод результатов новой значений ручного анализа записи переменных проб Рис. 8 Общая последовательность действий при постановке серий опытов После постановки трех серий опытов по 10 ферментаций в каждом, полученные экспериментальные данные были усреднены и переданы для изучения. Было установлено, что начальная концентрация лейцина в питательной среде составляет 0,46-0,54г/л в зависимости от начальной концентрации кукурузного экстракта (либо ростовой жидкости). Далее в процессе культивирования концентрация лейцина падает и к 18-24 часам роста исчерпывается (рис.9). Минимальное значение концентрации растворенного кислорода достигается при содержании лейцина в к.ж. 0,15-0,1 г/л, т.е.
если после достижения минимума рО2 подавать подпитку, содержащую лейцин, то возможно поддерживать скорость роста культуры и скорость синтеза продукта.
Рис. 9. Полученные зависимости скоростей роста, потребления и синтеза от времени ферментации В заключении исследуются результаты проведенной работы и подводятся основные итоги.
Применяя повсеместно распространенный протокол TCP/IP (Интернет) можно организовать подключение к нескольким удаленным лабораториям и предоставлять им услуги по мониторингу, анализу, и хранению данных. Имея готовые модели некоторых процессов развития микроорганизмов, возможно так же выдавать рекомендации или напрямую влиять на протекающий удаленный процесс посредством выдачи рекомендаций локальным операторам.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ 1. Предложена инженерная методика для разработки и реализации программно-аппаратного комплекса, основанная на объектноориентированном программировании и применении средств языка SQL для доступа к накопленным экспериментальным данным. Это позволяет значительно сократить время на запуск подобный систем, обеспечивает гибкость при настройках на конкретный объект исследований, а так же позволяет оптимизировать организационную структуру лаборатории.
2. Разработан программно-аппаратный комплекс, позволяющий автоматизировать выполнение большинства исследовательских и вспомогательных задач, стоящих перед сотрудниками лабораторий.
3. Экспериментально подтверждена адекватность реализованного программного продукта, моделей и предложенного подхода к процессу исследований ферментации лизина.
4. Разработанный программный комплекс используется в комплексе лабораторий Института Промышленной Биотехнологии МГУИЭ для отработки новых штаммов лизина.
ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ 1. Шотин А.Б., Зубов Д.В. Программная реализация автоматизированной системы научных исследований для биореакторов периодического действия // Автоматизация в промышленности, № 11 - 2009, Москва С.24 - 26.
2. Шотин А.Б., Зубов Д.В. Система автоматизированного управления аппаратами периодического действия // Химическое и нефтегазовое машиностроение № 11 - 2009, Москва С.27 - 30.
3. Шотин А.Б., Юхневич Р.В.. Применение автоматизированной системы научных исследований процессов биосинтеза // Новые информационные технологии". Тезисы докладов XVII Международной студенческой школы-семинара - М.: - МИЭМ, 2009. С.200 - 201.
4. Шотин А.Б., Зубов Д.В. Автоматизированная система научных исследований процессов биосинтеза // Сб. тр. ХХI международная. конференция ММТТ-21. Т6. Саратов, 2008.
С.108 - 109.
5. Шотин А.Б. Разработка методики создания автоматизированной системы научных исследований // журнал Приборы, №12-2009, Москва. С.28 - 30.
6. Парамонов Е.А., Шотин А.Б, Адаптивное управление процессом биосинтеза лизина. Научная конференция студентов и молодых ученых МГУИЭ: Тезисы докладов. - М.: МГУИЭ, 2009. С.
Pages: | 1 | 2 |
Книги по разным темам