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J-GLOBAL ID：201902235008955306   整理番号：19A1779458

乳酸発酵のための多重速度データ駆動モデル-パラメータ同定と予測【JST・京大機械翻訳】

Multi-rate data-driven models for lactic acid fermentation - Parameter identification and prediction

著者 (2件)： Gan Jingwei (Department of Chemical & Biological Engineering, Illinois Institute of Technology, Chicago, IL 60616, United States) ,  Parulekar Satish J. (Department of Chemical & Biological Engineering, Illinois Institute of Technology, Chicago, IL 60616, United States)
資料名： Computers & Chemical Engineering  (Computers & Chemical Engineering)
巻： 128  ページ： 405-416  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0199C  ISSN： 0098-1354  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ラクトースから乳酸を生産する細菌培養のための再帰時系列モデルを開発した。バイオマス濃度,Xはラクトースおよび乳酸濃度よりもはるかに少ない。自己回帰(AR)モデルと外因性入力(ARX)モデルによる二重速度自己回帰の複合材料を用いた。適切なパラメータ制約をパラメータ推定アルゴリズムに課し,これらの安定性を検証し確実にし,信頼できる出力予測を可能にした。Xに対するモデルは,サンプル間出力推定による高速サンプリング濃度の周波数におけるXの予測を可能にし,プロセス最適化とモデル予測制御において有用な特徴である。パラメータ推定に必要なデータは,2つの細菌株に対する良く試験された第一原理モデルを用いて,シミュレートされたバッチ実験から生成される。ラクトース,乳酸及びバイオマス濃度の予測はこれらのデータを非常に良く追跡した。予測精度は以前の実験からのデータを用いて増加できる。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *パラメータ ,  バイオマス ,  高速度 ,  複合材料 ,  第一原理 ,  *モデル ,  パラメータ推定 ,  脂肪族アルコール ,  脂肪族カルボン酸 ,  第二アルコール ,  ヒドロキシ酸 ,  ヘキソース ,  アルドース ,  ガラクトシド ,  二糖類 ,  ピラノシド
準シソーラス用語： 予測精度 ,  プロセス最適化 ,  自己回帰 ,  細菌培養 ,  *パラメータ同定 ,  *データ駆動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 制約付きパラメータ同定 ,  単一および二重速度システム ,  サンプル間推定 ,  モデル安定性 ,  乳酸発酵 ,  再帰的時系列モデル

分類 (1件)： 化学プロセスの解析  (XC01030R)

物質索引 (2件)： 乳酸 ,  ラクトース

タイトルに関連する用語 (6件)： 乳酸発酵 ,  多重速度 ,  データ駆動 ,  モデル ,  パラメータ同定 ,  予測