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Originaltitel:
Soft sensors for Pichia pastoris bioprocesses: filling the gaps between uncertain process data and knowledge
Übersetzter Titel:
Softsensoren für Pichia pastoris-Bioprozesse: Füllen der Lücken zwischen unsicheren Prozessdaten und -wissen
Autor:
Brunner, Vincent
Jahr:
2022
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Life Sciences
Betreuer:
Becker, Thomas (Prof. Dr.)
Gutachter:
Becker, Thomas (Prof. Dr.); Weuster-Botz, Dirk (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
CIT Chemie-Ingenieurwesen, Technische Chemie, Biotechnologie
Stichworte:
bioprocess, soft sensor, online prediction, Pichia pastoris
Übersetzte Stichworte:
Bioprozess, Softsensor, Online-Vorhersage, Pichia pastoris
TU-Systematik:
BRA 200
Kurzfassung:
'Software sensors' use existing process data (e.g., readings of hardware sensors) as inputs to a predictive model in order to indirectly determine a target quantity (e.g., biomass concentration). In this work, different soft sensor concepts for Pichia pastoris bioprocesses are presented. These approaches represent important building blocks to fill the gaps between uncertain process data and knowledge in the development of soft sensors.
Übersetzte Kurzfassung:
'Software-Sensoren' nutzen vorhandene Prozessdaten (z. B. Messwerte von Hardware-Sensoren) als Eingangsgrößen für ein Vorhersagemodell, um darüber eine Zielgröße (z. B. Biomassekonzentration) indirekt zu bestimmen. In dieser Arbeit werden verschiedene Softsensor-Konzepte für Pichia pastoris-Bioprozesse vorgestellt. Diese Ansätze stellen wichtige Bausteine dar, um die Lücken zwischen unsicheren Prozessdaten und Wissen bei der Entwicklung von Softsensoren zu schließen.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1656184
Eingereicht am:
02.05.2022
Mündliche Prüfung:
16.11.2022
Dateigröße:
21144151 bytes
Seiten:
86
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20221116-1656184-1-0
Letzte Änderung:
19.12.2022
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