Yeast propagation increasingly stands for a central step in beer production and emprises an important economical and technological factor in brewing practice. Vitality and quality of the propagated yeast exerts a relevant influence on the subsequent fermentation run and the resulting beer quality. Therefore, the yeast inoculum must be available at pitching time in the right amount and especially in the right quality. To guarantee this by process management tools, in particular by modelling and active process control, is a main feature of this work. Two kinetic models of yeast propagation are introduced. These modelling approaches represent the basis for a control strategy aiming on the provision of an optimal inoculum at the starting time of subsequent industrial fermentations. Both models, a Black Box model and a metabolic model, include respiratory metabolism on sugars and ethanol as well as fermentative metabolism on sugars. Limitation effects, occurring due to specific nutritional data of the growth medium beer wort, were taken into account for sugar, nitrogen, ethanol and oxygen concentrations. Correspondingly, inhibitions of the metabolism by ethanol and high sugar concentrations were formulated. The models especially represent the Crabtree-effect. For model validation, literature data were used and selected experiments within the relevant range of manipulated variables (temperature, dissolved oxygen) were conducted for different yeast strains and propagation strategies. In a sensitivity analysis three parameters were identified as particularly relevant. After adaptation of these parameters on data sets, simulations, based on the suggested models, matched these data with a deviation below 10 mmol/L (0.2% w/w for sugar concentrations and 6.2*106 cells/mL for biomass concentration). The variable parameters showed a characteristic temperature dependency, which could be described by mathematical functions. The implementation of these functions in both models allowed predictive simulations of the yeast propagation process even applying non-isothermal trajectories. During experiments it was proved that in ideally mixed fermenters the dissolved oxygen concentration affects the yeast growth only below concentrations of 0.1 ppm. Predictive simulations allowed an active process control by a precise adjustment of trajectories of both, temperature and dissolved oxygen concentration. Thus, the optimal crop time of the inoculum could be varied within a period of two days in order to maintain high fermentation activity for the subsequent anaerobic fermentation. The validity of the modelling approaches was proved for industrial propagations and fermentations in breweries as well. In particular for the industrial propagations above mentioned accuracies were achieved. Accuracies of the simulation of brewing yeast fermentations resulted in a practicable range not before a sedimentation model was included in the process models.     «

Yeast propagation increasingly stands for a central step in beer production and emprises an important economical and technological factor in brewing practice. Vitality and quality of the propagated yeast exerts a relevant influence on the subsequent fermentation run and the resulting beer quality. Therefore, the yeast inoculum must be available at pitching time in the right amount and especially in the right quality. To guarantee this by process management tools, in particular by modelling and a...     »

Die Hefeherführung gilt zunehmend als zentraler Teilprozess im Rahmen der Bierbereitung. Sie stellt somit einen wichtigen technologischen und wirtschaftlichen Faktor in der Brauindustrie dar. Die Qualität und Vitalität der hergeführten Hefe beeinflusst in einem hohen Maße die nachfolgende Gärung und die Qualität des fertigen Bieres. Deshalb muss zum Anstellzeitpunkt stets die richtige Menge an Hefe in der richtigen Qualität vorliegen. In dieser Arbeit wurden in Form von Modellierung und modellbasierter aktiver Prozessführung Management-Instrumente zur Prozesssimulation und optimierung entwickelt. Das Hefewachstum wird in zwei kinetischen Modellen beschrieben. Die Modellierungsansätze bilden die Basis für eine Prozessführungsstrategie, die auf die Bereitstellung einer vitalen Hefe für die nachfolgende Gärung abzielt. Beide Modelle, ein Black Box Modell und ein metabolischer Ansatz, umfassen sowohl den oxidativen Stoffwechselweg mit Nutzung von Glucose oder Ethanol als Hauptsubstrat als auch den fermentativen Stoffwechselweg mit ausschließlicher Nutzung von Glucose. Limitierungseffekte, die aufgrund der Eigenschaften des Wachstumsmediums Bierwürze auftreten, wurden für Konzentrationen von Zuckern, Stickstoffquelle, Ethanol und Sauerstoff berücksichtigt. Analog sind Inhibierungseffekte durch Ethanol und hohe Zuckerkonzentrationen integriert. Besondere Berücksichtigung in den Modellen findet der Crabtree Effekt. Zur Validierung der Prozessmodelle wurden Literaturdaten herangezogen sowie ausgesuchte Experimente aus dem relevanten Parameterraum der Stellgrößen Temperatur und Gelöstsauerstoffkonzentration mit verschiedenen Hefestämmen und Propagationsanlagen durchgeführt. In einer Sensitivitätsanalyse wurden für beide Modelle drei Parameter als besonders relevant identifiziert. Nach Anpassung dieser Parameter an die Datensätze gaben auf den Modellen basierende Simulationen die experimentellen Daten mit einer Abweichung von weniger als 10 mmol/L (0.2% G/G Extraktkonzentration und 6.2*106 Zellen/ml) wieder. Die variablen Parameter zeigten eine charakteristische Temperaturabhängigkeit, die durch eine mathematische Funktion beschrieben werden konnte. Der Einsatz dieser Funktionen für die variablen Parameter ermöglichte prädiktive Simulationen, auch unter Anwendung von nicht isothermen Trajektorien. Im Rahmen der Experimente wurde der Beweis erbracht, dass das Hefewachstum in einem ideal durchmischten Fermenter erst durch Sauerstoffkonzentrationen unterhalb von 0.1 ppm beeinträchtigt wird. Die prädiktive Simulation ermöglichte eine aktive Prozessführung durch zielgerichtete Anpassung der Stellgrößenprofile für Temperatur und Sauerstoffkonzentration. Dadurch konnte der optimale Entnahmezeitpunkt der Hefe innerhalb eines Zeitfensters von zwei Tagen verschoben und stets eine aktive Hefe für die nachfolgende Fermentation bereitgestellt werden. Die Gültigkeit des Modellierungsansatzes konnte ebenso für industrielle Propagations- und Fermentationsanlagen in Brauereien gezeigt werden. Dabei wurden insbesondere für Simulationen von Hefepropagationen in der Industrie eine Genauigkeit ähnlich der oben genannten erreicht. Die Genauigkeit der Simulationen von Gärungen in Brauereien lag erst nach Integration eines Sedimentationsmodells in praktikablen Grenzen.     «

Die Hefeherführung gilt zunehmend als zentraler Teilprozess im Rahmen der Bierbereitung. Sie stellt somit einen wichtigen technologischen und wirtschaftlichen Faktor in der Brauindustrie dar. Die Qualität und Vitalität der hergeführten Hefe beeinflusst in einem hohen Maße die nachfolgende Gärung und die Qualität des fertigen Bieres. Deshalb muss zum Anstellzeitpunkt stets die richtige Menge an Hefe in der richtigen Qualität vorliegen. In dieser Arbeit wurden in Form von Modellierung und modellba...     »