(Namjoshi and Ramkrishna, 2001). Ho

(Namjoshi and Ramkrishna, 2001). However, they have been developed
until a stage where their complexity and a lot of parameters
hinder the reasoning of observed behaviors.
2.2.2. Mechanistic models
They are a more complex type of structured models. They are
formulated at molecular level. These models allow consider characteristic
features of individual cells like the cellular geometry so
that its potential effects on nutrients transport can be inspected
(Nielsen et al., 2002).
2.3. Segregated models
These models consider that the cellular population is heterogeneous.
The formulation of one important property of the cells,
for example the cell age, on a continuous distribution characterizes
these models. The segregated models are applied in microbial
systems in which it is observed that the cell differentiation plays
an important role on the culture global performance, and that the
growth kinetics and the productivity are affected by the appearance
of more than one cell type (Megee et al., 1970; Nielsen, 1993;
Nielsen et al., 2002). These models have been used to explain why
yeasts cultures show an oscillatory behavior (Cazzador et al., 1990;
Cazzador, 1991; Münch et al., 1992; Zamamiri et al., 2002; Zhang
and Henson, 2001; Zhang et al., 2002).
In general, the application of anyone of these model types
depends on followed target. It is important to consider the availability
of experimental data. Furthermore, it is necessary to keep a
balance between the model fit, i.e. number of parameters, and the
correct interpretation of real system behavior.
The modeling of fermentation systems to obtain ethanol with S.
cerevisiae and Z. mobilis always has been important for the scientific
community to understand the bioprocess behavior, to develop optimization
strategies and to apply new technologies. Then, different
models have been proposed during last 25 years. In Tables 1 and 2,
somemodels used to analyze the dynamic behavior of fermentation
processes for ethanol production with S. cerevisiae and Z. mobilis
respectively, are described. The results indicate that the simple
structured and simple segregated models satisfactory describe the
typical stability phenomena that characterize these systems. This
is important when the dynamic behavior is studied since the used
model has a high influence on the results. Then, the use of an incorrect
model results in following simulation problems. The stability
characteristics some times can be found without the appropriate
accuracy and therefore, the results do not represent the real system
behavior.
3. Dynamic behavior in continuous stirred tank bioreactors
Experimentally, it has been demonstrated that, during the
operation of continuous stirred tank bioreactors, characteristic
phenomena of non-linear systems, such as steady states multiplicity,
oscillation of process variables, bifurcations and chaos, can be
present (Daugulis et al., 1997; Garhyan and Elnashaie, 2005; Lee
and Lim, 1999; Münch et al., 1992; Parulekar et al., 1986; Perego
et al., 1985). In general, these phenomena are directly related with
the cell complexity, affecting the system stability and, in most of the
cases, decreasing the process productivity. Some of these phenomena
are observed in Colombian industrial plants producing vaccines
(Granados, 2008) where unexpected falls in the yields occur. However,
due to the ignorance about the system stability, the problem
is related to external variations in the control system. For this reason,
the plant operation continually is stopped, and the control
instrumentation is recalibrated, but the problem persists.
For dynamic systems, it is very important to determine the
multiple steady states existence since they are directly related to

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

(Namjoshi และ Ramkrishna, 2001) อย่างไรก็ตาม พวกเขาได้รับการพัฒนา
จนถึงขั้นที่ซับซ้อนของพวกเขาและมีพารามิเตอร์
เหตุผลของสังเกตพฤติกรรมขัดขวาง
2.2.2 รูปแบบกลไกการทำ
มีชนิดที่ซับซ้อนของรูปแบบโครงสร้าง จะ
สูตรระดับโมเลกุล โมเดลเหล่านี้ให้พิจารณาลักษณะ
คุณสมบัติของเซลล์แต่ละเซลล์เช่นเรขาคณิตโทรศัพท์มือถือดังนั้น
ว่า ผลกระทบอาจเกิดขึ้นในสารอาหารที่สามารถขนส่งตรวจสอบ
(Nielsen et al., 2002).
2.3 แยกรุ่น
โมเดลเหล่านี้พิจารณาว่าประชากรมือถือแตกต่างกัน
กำหนดคุณสมบัติหนึ่งที่สำคัญของเซลล์,
ตัวอย่างอายุเซลล์ ในกระจายอย่างต่อเนื่องระบุลักษณะ
โมเดลเหล่านี้ ใช้รูปแบบจำแนกในจุลินทรีย์
ระบบซึ่งมันจะสังเกตว่า การเปลี่ยนสภาพของเซลล์เล่น
มีบทบาทสำคัญในประสิทธิภาพวัฒนธรรมสากล และที่
จลนพลศาสตร์การเจริญเติบโตและผลผลิตที่ได้รับผลกระทบจากรูป
เซลล์มากกว่าหนึ่งชนิด (Megee et al., 1970 นีล 1993;
นีลเอ็ด al., 2002) โมเดลเหล่านี้ถูกใช้อธิบายเหตุผล
yeasts วัฒนธรรมแสดงการทำงาน oscillatory (Cazzador และ al., 1990
Cazzador, 1991 Münch et al., 1992 Zamamiri และ al., 2002 จาง
Henson, 2001 และ จางและ al., 2002) .
ทั่วไป ของคนเหล่านี้แบบชนิด
ขึ้นอยู่กับเป้าหมายที่ไปมาแล้ว จะต้องพิจารณาความพร้อม
ข้อมูลทดลอง นอกจากนี้ จึงจำเป็นต้องเก็บตัว
สมดุลระหว่างรูปแบบเหมาะสม เช่นจำนวนพารามิเตอร์ และ
แก้ไขการตีความของลักษณะการทำงานระบบจริง
สร้างโมเดลของระบบหมักเพื่อให้ได้เอทานอลกับ S.
cerevisiae mobilis z.มักจะมีความสำคัญในทางวิทยาศาสตร์
ชุมชนเข้าใจ bioprocess ลักษณะการทำงาน การพัฒนาเพิ่มประสิทธิภาพ
กลยุทธ์และ การใช้เทคโนโลยีใหม่ แล้ว แตกต่าง
ได้รับการเสนอแบบจำลองในช่วง 25 ปีที่ ในตารางที่ 1 และ 2,
somemodels ที่ใช้ในการวิเคราะห์ลักษณะการทำงานแบบไดนามิกของหมัก
กระบวนการผลิตเอทานอลกับ S. cerevisiae mobilis z.
ตามลำดับ ไว้ ผลลัพธ์บ่งชี้ว่า นำ
อธิบายโครงสร้าง และได้จำแนกรูปแบบพอจะ
ปรากฏการณ์ทั่วไปความมั่นคงให้ระบบเหล่านี้ นี้
เป็นสิ่งสำคัญเมื่อศึกษาลักษณะการทำงานแบบไดนามิกเนื่องจากการใช้
รุ่นมีอิทธิพลสูงผล ใช้ของไม่ถูกต้องแล้ว
ผลต่อปัญหาการจำลองแบบ ความมั่นคง
ลักษณะบางครั้งสามารถพบได้โดยไม่ต้องการที่เหมาะสม
ความถูกต้อง และดังนั้น ผลไม่แทนระบบจริง
ทำได้
3 ลักษณะการทำงานแบบไดนามิกในถังต่อเนื่องคน bioreactors
Experimentally ได้รับสาธิตที่ ในระหว่าง
การทำงานของถังต่อเนื่องคน bioreactors ลักษณะ
ปรากฏการณ์ของระบบไม่เชิงเส้น เช่นอเมริกา steady มากมายหลายหลาก,
สั่นของกระบวนการแปร bifurcations และความสับสน วุ่นวาย สามารถ
ปัจจุบัน (Daugulis และ al., 1997 Garhyan และ Elnashaie, 2005 ลี
และ Lim, 1999 Münch et al., 1992 Parulekar et al., 1986 Perego
et al., 1985) ทั่วไป ปรากฏการณ์เหล่านี้จะเกี่ยวข้องโดยตรงกับ
เซลล์ซับซ้อน มีผลต่อความเสถียรของระบบและ เป็น
กรณี การลดประสิทธิผลกระบวนการ ของปรากฏการณ์เหล่านี้
พบในโรงงานอุตสาหกรรมโคลัมเบียผลิตรู้
(Granados, 2008) ที่ตกไม่คาดคิดในอัตราผลตอบแทนเกิดขึ้น อย่างไรก็ตาม,
เนื่องจากความไม่รู้เกี่ยวกับความมั่นคงระบบ ปัญหา
เกี่ยวข้องกับรูปแบบภายนอกในระบบควบคุม ด้วยเหตุนี้,
การพืชอย่างต่อเนื่องจะหยุด การควบคุม
recalibrated เครื่องมือวัด แต่ยังมีปัญหาการ
สำหรับระบบพลวัต เป็นสิ่งสำคัญมากในการกำหนด
อยู่อเมริกา steady หลายเนื่องจากจะเกี่ยวข้องโดยตรงกับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

( namjoshi และ ramkrishna , 2001 ) อย่างไรก็ตาม , พวกเขาได้รับการพัฒนา
จนเวทีที่ซับซ้อนของพวกเขาและมากของพารามิเตอร์
ขัดขวางการใช้เหตุผล สังเกตพฤติกรรม
2.2.2 . รุ่น :
พวกเขาเป็นชนิดที่ซับซ้อนมากขึ้นของโครงสร้างแบบ พวกเขา
ยุทธศาสตร์ในระดับโมเลกุล โมเดลเหล่านี้ให้พิจารณาลักษณะของ เซลล์แต่ละเซลล์เช่นเรขาคณิต

มือถือดังนั้นที่มีผลต่อศักยภาพในการขนส่งสารอาหารสามารถตรวจสอบ
( Nielsen et al . , 2002 ) .
2.3 รุ่นแยก
โมเดลเหล่านี้พิจารณาว่าประชากรเซลล์ข้อมูล .
การกำหนดคุณสมบัติที่สำคัญของเซลล์
ตัวอย่างเช่นเซลล์อายุ ในการแจกแจงแบบต่อเนื่องในลักษณะ
โมเดลเหล่านี้ การแยกจุลินทรีย์
รุ่น ใช้ ในในระบบ ซึ่งพบว่าเซลล์ที่มีบทบาทสำคัญในการเล่น
วัฒนธรรมทั่วโลกประสิทธิภาพและที่
การเจริญเติบโตจลนพลศาสตร์และการผลิตได้รับผลกระทบจากลักษณะ
มากกว่าหนึ่งชนิดเซลล์ ( megee et al . , 1970 ; นีลเซ่น , 1993 ;
Nielsen et al . , 2002 ) โมเดลเหล่านี้จะถูกใช้เพื่ออธิบายว่าทำไม
วัฒนธรรมยีสต์แสดงพฤติกรรมลังเล ( cazzador et al . , 1990 ;
cazzador , 1991 ; M ü nch et al . , 1992 ; zamamiri et al . , 2002 ; จาง
และ เฮนสัน , 2001 ; Zhang et al . , 2002 ) .
ในทั่วไป , ใบสมัครของคนเหล่านี้ขึ้นอยู่กับรูปแบบประเภท
ตามเป้าหมาย มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องพิจารณาความพร้อม
ข้อมูลจากการทดลอง นอกจากนี้ จะต้องให้มีความสมดุลระหว่างรูปแบบพอดี
.
และจำนวนพารามิเตอร์การตีความที่ถูกต้องของพฤติกรรมของระบบจริง
การสร้างแบบจำลองของระบบการหมักเพื่อให้ได้เอทานอลกับ S . cerevisiae และ Z . mobilis
ได้เสมอที่สำคัญในทางวิทยาศาสตร์
ชุมชนเพื่อเข้าใจพฤติกรรมชื่น พัฒนากลยุทธ์ที่เหมาะสม
และนำเทคโนโลยีใหม่ ๆ แล้วโมเดลที่แตกต่างกัน
ได้ถูกเสนอในช่วง 25 ปีสุดท้าย ตารางที่ 1 และ 2
somemodels วิเคราะห์พฤติกรรมเชิงพลศาสตร์ของกระบวนการหมัก
เพื่อการผลิตเอทานอลกับ S . cerevisiae และ Z . mobilis
ตามลำดับ มีการอธิบาย ผลการศึกษาพบว่าโครงสร้างและรูปแบบง่ายแยกง่าย

พอใจอธิบายปรากฏการณ์ที่ลักษณะทั่วไปของระบบเหล่านี้ นี้เป็นสิ่งสำคัญเมื่อพฤติกรรมแบบไดนามิก

) ตั้งแต่ใช้แบบจำลองที่มีอิทธิพลสูงในผลลัพธ์ แล้ว การใช้รูปแบบไม่ถูกต้อง
ผลลัพธ์ต่อไปนี้ปัญหาการจำลอง คุณลักษณะความเสถียร
บางครั้งสามารถพบได้โดยความถูกต้องเหมาะสม
และดังนั้นผลลัพธ์ไม่แสดงพฤติกรรมของระบบจริง
.
3 พฤติกรรมแบบไดนามิกในถังกวนแบบต่อเนื่องเครื่องปฏิกรณ์ชีวภาพ
นี้ มันได้ถูกแสดงให้เห็นว่าระหว่าง
การดำเนินงานต่อเนื่องเครื่องปฏิกรณ์ชีวภาพแบบถัง ปรากฏการณ์ลักษณะ
ของระบบไม่เชิงเส้น เช่นคงที่รัฐ multiplicity
ความผันผวนของตัวแปรกระบวนการ bifurcations และความวุ่นวาย สามารถ
ปัจจุบัน ( daugulis et al . , 1997 ; garhyan และ elnashaie , 2005 ; ลี
และ ลิม , 1999 ; M ü nch et al . , 1992 ; parulekar et al . , 1986 ; perego
et al . , 1985 ) โดยทั่วไปปรากฏการณ์เหล่านี้ได้โดยตรง ที่เกี่ยวข้องกับ
เซลล์ที่ซับซ้อน มีผลต่อความเสถียรของระบบ และในส่วนของ
กรณีลดกระบวนการผลผลิต บางส่วนของเหล่านี้เป็นปรากฏการณ์
) โคลอมเบียโรงงานอุตสาหกรรมผลิตวัคซีน
( granados 2008 ) ที่ไม่คาดคิดอยู่ในผลผลิตเกิดขึ้น อย่างไรก็ตาม
เนื่องจากการไม่รู้เกี่ยวกับเสถียรภาพของระบบ ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงภายนอก
ในระบบการควบคุมด้วยเหตุนี้
โรงงานอย่างต่อเนื่อง จะหยุด และจะปรับแต่งเครื่องมือควบคุม

แต่ปัญหายังคงอยู่ สำหรับระบบแบบไดนามิก มันเป็นสิ่งสำคัญมากที่จะหา
หลายคงที่รัฐชาติตั้งแต่พวกเขาจะเกี่ยวข้องโดยตรงกับ