1. IoT-tekniker och deras tillämpning vid övervakning av jäsningsprocesser
Internet of Things (IoT) är ett paradigm som möjliggör sömlös sammankoppling av enheter, vilket ger fjärrövervakning och kontrollfunktioner. IoT förlitar sig främst på Radio Frequency Identification (RFID)-teknologi och stöds av avancerad sensorteknologi som erbjuder möjligheten att mäta och förstå den fysiska världen. I takt med att IoT-ekosystemet utvecklas snabbt har dess omfattning utökats från grundläggande avkänning och RFID-datainsamling till omfattande utveckling över överförings- och applikationsskikt.
IoT-ramverket består av tre kärnlager:
- Perception Layer: Grunden för IoT, som innehåller viktiga sensorer, RFID, QR-koder, kameror och mer.
- Transmission Layer: Ansvarig för att överföra data som samlats in från perceptionslagret med hjälp av tekniker som MODBUS, CAN bus, LoRa, NB-IoT, Wi-Fi och 5G.
- Applikationslager: Ger ett brett utbud av industriapplikationer, inklusive smarta hem, smarta nät, miljöövervakning och autonom körning.
I mikrobiella fermenteringsprocesser är miljöövervakning och optimering av dynamiska parametrar avgörande för processkontroll. Realtidsövervakning av jäsningsparametrar är därför av avgörande betydelse. Med den ständiga utvecklingen av IoT-avkänningskapacitet och överföringsteknik, är storskalig dataövervakning genom jäsningen nu möjlig. IoT-tekniker bidrar i allt högre grad till traditionella fermenteringsindustrier genom att möjliggöra smart avkänning, mobilappsintegrationer och fjärrprocesshantering, vilket i slutändan minskar batchvariation och förbättrar produktkvaliteten.
2. Integration av multi-source och heterogen sensordata
Moderna fermenteringsanläggningar använder olika hårdvarusystem från olika tillverkare, inklusive fermenteringssystem, onlinesensorer och processövervakningsenheter. Dessa heterogena system saknar ofta interoperabilitet på grund av inkonsekventa gränssnitt och protokoll.
Fältbussteknik fungerar som ryggraden i industriella automationskommunikationsnätverk och länkar enheter på fabriksgolvet till centraliserade kontrollrum. Vanliga protokoll inkluderar EtherCAT, CAN-bus, Profibus och Modbus. Bland dessa är Modbus allmänt antagen, som arbetar på en master/slav-arkitektur där masterenheten utfärdar dataförfrågningar eller kommandon, och slavenheter svarar därefter, vilket möjliggör dubbelriktad kommunikation.
För att möta utmaningen med att integrera olika hårdvara utvecklades OLE for Process Control (OPC)-standarden. OPC utnyttjar teknikerna Component Object Model (COM) och Distribuerad COM (DCOM) för att kapsla in enhetsdrivrutiner och kommunikationsprogram i OPC-servrar. Dessa servrar abstraherar komplexiteten hos underliggande fysiska enheter, förenar protokoll som Modbus och tillhandahåller standardiserade datautbytesgränssnitt för klientapplikationer, vilket säkerställer sömlös dataintegration över hela fermenteringsprocessen.
3. Datarening och förbearbetning i jäsningsprocesser
Dataintegritet är avgörande för att bygga korrekta, intelligenta modeller för jäsningskontroll. Emellertid är data som saknas vanligt i jäsningsprocesser på grund av faktorer som sensorfel, lagringsfel, manuella utelämnanden eller utrustningsfel.
Typiska typer av saknade data vid fermentering inkluderar:
- Dataförlust online: Orsakas ofta av sensor- eller lagringsfel.
- Dataförlust offline: Kan uppstå på grund av missade samplings- eller testfel.
- Gles offlinedata: Jämfört med onlinedata är offlinemätningar mindre frekventa, vilket gör integration med kontinuerliga dataströmmar utmanande.
Standardmetoder för att hantera saknad data inkluderar:
- Ta bort: Tar bort ofullständiga poster. Denna metod är endast lämplig när saknade värden är minimala för att undvika att äventyra dataintegriteten.
- Imputation: Fylla i saknade värden med hjälp av tekniker som:
- Genomsnittlig imputering
- Hot Deck Imputation
- Algoritmer för förväntan-maximering (EM)
Effektiv dataförbearbetning säkerställer mer robusta och tillförlitliga modeller för processoptimering.
4. Egenskaper och visualisering av jäsningsprocessdata
Fermentationsdata fungerar som en avgörande bärare av mikrobiell metabolisk information. Effektiva tekniker för datavisualisering ger ingenjörer möjlighet att bättre tolka processdynamik, vilket möjliggör snabba justeringar och kontrollstrategier. Visualisering kan också hjälpa till att identifiera kritiska punkter för processoptimering, vilket leder till genombrott i jäsningseffektivitet.
För att visualisera fermenteringsdata effektivt är det viktigt att förstå dess struktur och klassificeringar:
- Onlinedata: Kontinuerligt fångad via sensorer.
- Offlinedata: Regelbunden manuell provtagning och laboratoriemätningar.
Genom matematiska beräkningar kan dessa rådatakällor omvandlas till härledda variabler med tydliga betydelser, vanligtvis kategoriserade som:
- Processvariabler: Relaterade till input/output och miljöförhållanden.
- Reaktorvariabler: Speglar fysiska tillstånd i jäsningskärlet.
- Cellfysiologiska variabler: Indikerar den mikrobiella kulturens hälsa och metaboliska tillstånd.
Varje variabelgrupp erbjuder unika insikter och kan analyseras för att förklara processvariationer, vilket ger värdefullt stöd för vetenskapligt beslutsfattande och processoptimering genom avancerade visualiseringsinstrumentpaneler och analyser.
