На правах рукописи

ШОТИН АНДРЕЙ БОРИСОВИЧ

АВТОМАТИЗАЦИЯ НАУЧНЫХ

ИССЛЕДОВАНИЙ ПРОЦЕССОВ БИОСИНТЕЗА

05.13.06 Автоматизация и управление технологическими

процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2010

Работа выполнена на кафедре «Техническая кибернетика и автоматика» в Московском государственном университете инженерной экологии.

Научный руководитель: Доктор технических наук, профессор Софиев Александр Эльхананович.

Научный консультант: кандидат технических наук, доцент Зубов Дмитрий Владимирович.

Официальные оппоненты: Доктор технических наук, профессор Бессарабов Аркадий Маркович, доктор технических наук, профессор;

Гартман Томаш Николаевич.

Ведущая организация: Московский государственный университет пищевых производств, г. Москва.

Защита диссертации состоится « 22 » апреля 2010 г в _ часов на заседании диссертационного совета Д 212.145.02 при Московском государственном университете инженерной экологии, 105066, г. Москва, ул. Старая Басманная, д. 21/4.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГУИЭ.

Автореферат разослан « _ » _2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212.145.02 к.т.н., доцент Мокрова Н.В

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. В настоящее время научные исследования во многих областях знаний проводятся большими коллективами ученых, инженеров и конструкторов с помощью сложного и дорогостоящего оборудования. Эффективность научных исследований во многом связана с уровнем использования компьютерной техники. Типичным примером является проведение научных исследований процессов биосинтеза в исследовательских лабораториях.

В работе рассмотрены основные задачи создания автоматизированных систем научных исследований процессов биосинтеза лизина. Не смотря на повсеместное распространение систем автоматизации в промышленности, основные трудоемкие задачи исследовательской лаборатории (сбор и архивирование входных/выходных потоков информации о процессе, статистическая обработка информации, сортировка и проверка достоверности полученных данных) выполняются вручную, либо с помощью офисных пакетов приложений, не предназначенных для подобных целей. Для решения задач автоматизации исследовательской лаборатории в работе использованы современные технологии систем управления базами данных (СУБД).

В последнее время большое распространение получили лабораторные ферментационные комплексы типа BioFlo, которые используются для исследования процессов культивирования продуцентов различных ценных веществ, как аминокислоты (лизин), антибиотики (эритромицин), низин (пищевая добавка) и других. На таких установках проводятся серии опытов для получения новых штаммов и исследования уже существующих. Большую роль играют эксперименты по определению оптимальных условий для ферментации того или иного продукта – поиск зависимостей температуры, рН, pO2, которые обеспечивают максимальную удельную производительность биореактора, минимальное количество побочных продуктов, состав культуральной жидкости, обеспечивающий дешвое выделение целевого продукта.

Управляющими воздействий обычно выступают концентрации различных реагентов и расходы подпиток, расход воздуха на аэрацию.

Внедрение современных информационных технологий в процесс исследования микроорганизмов позволяет интенсифицировать процесс научных исследований и автоматизации основные трудоемкие и рутинные задачи.

Цель работы заключается в исследовании процесса биосинтеза лизина и разработка программно-аппаратного комплекса автоматизации лабораторных исследований.

В соответствии с целью в рамках диссертации решались следующие задачи:

- анализ существующих наработок в области программного и аппаратного обеспечения в области автоматизации научных исследований;

- разработка проекта автоматизированной системы научных исследований для исследовательской лаборатории;

- исследование лабораторного ферментационного комплекса BioFlo как объекта автоматизации;

- анализ и классификация существующего программного и аппаратного обеспечения для реализации программного комплекса для автоматизации процесса исследования;

- апробация разработанного программно-аппаратного комплекса путем реализации автоматизированной системы научных исследований на примере процесса изучения лизина.

исследований в данной работе являлся лабораторный комплекс BioFlo на базе лабораторий Института Промышленной Биотехнологии МГУИЭ. Для решения поставленных задач использовались следующие методы: обследование и алгоритмизация объекта исследования (лабораторного стенда), декомпозиция процесса сбора и обработки информации, построение сетевых структур архитектуры «клиент-сервер», формализация функций персонала, методы объектноориентированного программирования.

';

Научная новизна работы заключается в следующем:

- разработана методика создания программно-аппаратного комплекса автоматизации лабораторных исследований, основанная на применении объектно-ориентированного программирования и средств языка SQL для доступа к накопленным экспериментальным данным;

- разработана структура организации автоматизированного комплекса управления лабораторными исследованиями инвариантная к используемой системе управления базами данных;

- разработана структура связей реляционных таблиц СУБД, обеспечивающая высокую скорость доступа к данным и обеспечивающая возможность дальнейшего расширения функций программно-аппаратного комплекса автоматизации лаборатории.

Практическая значимость заключается в реализации вариант программного комплекса автоматизации процессов исследований для биотехнологической лаборатории. Разработан и внедрен комплекс автоматизации лаборатории на основе применения устройств связи с объектом (УСО) для программного управления алгоритмами поддержания параметров процесса.

Реализованный блок имитационного моделирования биосинтеза лизина для вычисления теоретического выхода полезного продукта в результате эксперимента.

Большинство принципиальных решений автора по автоматизации лаборатории использовано при проектировании системы управления пилотной установки комплекса «БиоПарк»

(Республика Чувашия), снизить срок выхода проекта на нормальный режим работы.

Полученные в работе результаты рекомендованы для дальнейшего развития и внедрения на объекты, где решаются аналогичные задачи исследований. При переходе от этапов лабораторных исследований к опытному производству необходимо проводить повторную идентификацию параметров модели, сохраняя программно-аппаратную структуру комплекса.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на научно-технических конференциях ММТТ-22, 2008; в Институте систем управления БГТУ "Военмех" им. Д.Ф. Устинова, на XVII Международной студенческой школе-семинаре «Новые информационные технологии», 2009, а так же на нескольких конференциях студентов и аспирантов в Московском государственном университете инженерной экологии. Разработанный программный комплекс принят к внедрению на работающем комплексе лабораторий Института промышленной иотехнологии МГУИЭ.

Публикации по теме исследования. Основные результаты научных исследований по теме диссертации содержатся в 6 печатных работах (из них 3 в журналах из списка рекомендованных ВАК).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4-х глав, заключения и 3-х приложений. Работа изложена на 150 страницах машинописного текста, содержит рисунков, 8 таблиц. Список литературы включает наименование.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дано краткое изложение содержания работы по ее разделам. Проводится анализ актуальных задач при изучении процессов биосинтеза. Показана необходимость повышения эффективности исследований путем внедрения современных информационных технологий.

В первой главе подробно рассматривается текущее состояние автоматизации научных исследований. Проводится сравнительный анализ задач автоматизированных систем научных исследований (АСНИ) и автоматизированных систем управления (АСУ) различных производств.

Компании-производители LIMS (laboratory information management system – англоязычный аналог понятия АСНИ), такие как ЛАБВЭА СНГ, АВРОРА-ИТ и ряд других, не рассматривают внедрение единичных проектов, предназначенных для лабораторий. Таким образом, исследовательские лаборатории вынуждены проводить исследования, используя технические решения, не отвечающие задачам процесса исследований.

Для решения проблемы автоматизации лабораторных исследований была поставлена задача разработки малобюджетного программно-аппаратного комплекса автоматизации лаборатории, и апробирования его путем реализации для процесса исследований биосинтеза лизина, применяя бесплатные или условно-бесплатные (shareware) компоненты. При этом проектируемая система должна обладать достаточной функциональностью, невысокой стоимостью внедрения и эксплуатации, а также иметь возможность дальнейшего расширения и быть простой в использовании для персонала лаборатории.

Рис. 1. Основные тренды процесса ферментации лизина В работе предлагается распространить унифицированный подход на процесс создания комплекса программно-аппаратной автоматизации для лабораторий. Унифицированный подход – это подход, состоящий из решений, прошедших промышленную апробацию и для которых не представляют сложности вопросы изготовления поставки наладки и гарантийного обслуживания.

Подобный подход распространен при создании АСУ для промышленности, но этот подход так же возможен при решении задач автоматизации лабораторий и пилотных производств.

Комплексная автоматизация лаборатории ЗАДАЧИ:

РЕШЕНИЯ:

Применение такой унификации для всех подзадач, полученных после декомпозиции общей задачи, позволяет сделать разработку программно-аппаратного комплекса в значительной степени независимой от выбора технических и программных средств. Основные отличия УП при автоматизации лабораторий заключаются в меньшей зависимости конечного продукта от применяемых технологий и аппаратного обеспечения. При автоматизации процесса исследований в первую очередь рассматриваются основные задачи вычислительного комплекса и определение структуры будущей. На текущем этапе развития вычислительной техники, сама техническая реализация комплекса представляется менее сложной задачей, чем формализация самого процесса, а так же задач научного и обслуживающего персонала.

Вторая глава посвящена описанию исследований процесса биосинтеза лизина в лабораторной установке BioFlo. Исследуются процессы, сопровождающие все этапы подготовки, непосредственной постановки эксперимента и последующих обработки и анализа результатов.

В связи с характерными особенностями изучаемого процесса биосинтеза, такими как низкая воспроизводимость результатов экспериментов, изменчивость сырья и большие объемы экспериментальных данных целесообразно иметь математическую модель для целей имитационного моделирования влияний различных параметров на выход конечного продукта.

По заданию технологов, для реализации возможностей имитационного моделирования был разработан модуль, содержащий математическую модель процесса биосинтеза лизина.

Уравнения модели представлены ниже.

уравнения (1) и (2) представляют собой скорости роста биомассы и продукта.

уравнение (3) характеризует изменение концентрации биомассы во времени.

Уравнение (4) – материальный баланс по продукту – лизину.

Уравнение (5) – материальный баланс по субстрату.

Уравнение (6) - материальный баланс по ростовому фактору, x, S, P, R – концентрации биомассы, субстрата, продукта реакции и ростового фактора соответственно, г/л; – удельная скорость роста бактерий, 1/ч; r – концентрация ростового фактора, V- количество среды в аппарате, F – долив / отлив из аппарата. k1…k10 – параметры модели.

В рамках работы были обработаны и преобразованы в цифровой вид значительные объемы накопленных экспериментальных данных.

Результаты и текущие наблюдения, собранные в ходе более 1000 опытов за 2005 - 2007 гг. позволили сформировать первичную базу. Методами покоординатного спуска были уточнены значения коэффициентов модели. Полученные в рамках работы значения параметров модели приведены в таблице 1.

На рис.3 приведен результат имитационного моделирования процесса биосинтеза лизина при оптимальных условиях. Можно наблюдать характерный рост биомассы, включение насоса для поддержания концентрации биомассы на уровне максимальной производительности, потребление ростового фактора, поддержание концентрации подпитки и нарастание полезного продукта ферментации.

г/л Рис. 3 Результаты моделирования процесса биосинтеза лизина (x, S, P, R – концентрации биомассы, субстрата, продукта реакции и ростового фактора).

Реализованная модель признавалась адекватной с точки зрения технологии, если результаты моделирования отклонялись от усредненных практических результатов не более чем на 7 – 10% в более чем в 100 опытах.

При более значительных отклонениях результатов моделирования от практических производилась повторная идентификация параметров модели. Дополнительная идентификация проводилась и при изменении штамма изучаемых микроорганизмов.

Третья глава посвящена выбору и обоснованию аппаратных и программных средств реализации автоматизированного комплекса исследований. Обосновано применение СУБД ORACLE 10g как основы, для построения системы сбора, анализа и представления данных.

На базе созданного лабораторного комплекса с дистанционным доступом ведутся реальные эксперименты и отрабатываются этапы работ для перехода от лабораторных исследований к практическому опытному производству.

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.

Воздух 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.

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, «Выбрать/Отменить»), совмещать в относительных единицах в процессе эксперимента, менять интервал снятия данных с каналов и число точек по оси абсцисс.

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).

Хранилище данных начальных условий PK,FK1 Код Названия опыта FK Значение переменной НУ 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.

Распределение функций комплекса между компонентами.

удаление данных динамических запросов 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):

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 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.

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.

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.