Análisis de sensibilidad global en procesos de fermentación para la producción de bioetanol utilizando levadura genéticamente modificada
- Autores
- Ochoa, María Paz; Hoch, Patricia
- Año de publicación
- 2013
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En este trabajo se presenta un estudio de sensibilidad global sobre un proceso de fermentación para la producción de bioetanol a partir de la utilización de la levadura genéticamente modificada Sacchromyces 1400 (pLNH33), capaz de fermentar tanto glucosa como xilosa (Wang y Chen, 2010). Se asocian distribuciones de probabilidad a cada uno de los parámetros inciertos y se determinan perfiles temporales para los índices de sensibilidad para las principales variables diferenciales y algebraicas. Se aplica el método propuesto por Sobol' (1990) y se realizan las simulaciones estocásticas en el entorno gPROMS (PSEnterprise, 2009). Los resultados muestran la influencia de los parámetros variable en el tiempo de operación del bioreactor.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa - Materia
-
Ciencias Informáticas
Análisis de sensibilidad global
Producción de bioetanol
Sacchromyces 1400 (pLNH33)
Glucosa
Xilosa
Sistemas DAE - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/94411
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En este trabajo se presenta un estudio de sensibilidad global sobre un proceso de fermentación para la producción de bioetanol a partir de la utilización de la levadura genéticamente modificada Sacchromyces 1400 (pLNH33), capaz de fermentar tanto glucosa como xilosa (Wang y Chen, 2010). Se asocian distribuciones de probabilidad a cada uno de los parámetros inciertos y se determinan perfiles temporales para los índices de sensibilidad para las principales variables diferenciales y algebraicas. Se aplica el método propuesto por Sobol' (1990) y se realizan las simulaciones estocásticas en el entorno gPROMS (PSEnterprise, 2009). Los resultados muestran la influencia de los parámetros variable en el tiempo de operación del bioreactor. |
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