9 Nisan 2016
Burada sunulan deney tasarımı prosedürü, farklı topaklaştırıcıların bitki özlerindeki dağılmış parçacıkları toplama yetenekleri açısından değerlendirilmesine olanak tanır, böylece bulanıklığı ve sonraki işleme maliyetlerini azaltır.
Aşağıdaki deneyin genel amacı, bitki özlerinden dağılmış parçacıkların uzaklaştırılmasını iyileştirebilecek topaklaştırıcıları belirlemektir. Bu, bu dağılmış parçacıkların toplanmasını kontrol eden en etkili polimerleri ve parametreleri tanımlamak için deneysel bir tasarım oluşturularak elde edilir. İkinci adım, büyük ölçekli bir uygulamada kullanılan birim işlemlerine karşılık gelen iş akışını tanımlar.
Daha sonra, yaprak ekstraktları çeşitli koşullar altında topaklaştırıcılar için hazırlanır ve bulanıklığı ve ürün geri kazanımını ölçmek için analiz edilir. Sonuçlar, DoE olarak kısalttığımız bir deney modeli değerlendirmesi tasarımına dayalı olarak en uygun flokülasyon koşullarını ve polimerleri göstermektedir. Bu tekniğin, tek başına derinlik filtrasyonu kullanılarak yapılan geleneksel arıtmaya kıyasla ana avantajı, filtre kapasitesinin birkaç kat artırılabilmesi ve genel proses maliyetlerini azaltabilmesidir.
Flokülasyon, partiküllerin etkili çapını artırabilir ve santrifüjleme veya filtrasyon yoluyla uzaklaştırılmalarını kolaylaştırabilir. Bu nedenle, öncelikle flokülasyon prosedürü ile ilgili çevresel proses parametreleri tanımlanmalıdır. Tipik olarak, bu tür birkaç parametre vardır.
Bu nedenle, mekanik modellerin eksikliği göz önüne alındığında bir DoE yaklaşımı uygundur. Duyguların Didaktiği, literatür verilerine ve önceki bilgilere dayalı parametreler seçilerek kurulur. Tipik parametreler arasında inkübasyon süresinin yanı sıra polimer tipi ve konsantrasyonu bulunur.
Filtrasyon gibi flokülasyonun verimliliğini değerlendirmek için kullanılan deneysel sonuçlar da deneyden önce tanımlanır. Bu bilgiler daha sonra araştırılacak faktörlerin sayısına ve sistem hakkında halihazırda birikmiş olan bilgi derecesine uygun bir DoE türüne beslenir. Bitki ekstraktlarının flokülasyonu ve laboratuvar ölçeğinde işlenmesi ile ilgili tüm adımları kapsayan bir iş akışı geliştirilmiştir.
Alikot hacmi, yüksek numune verimine izin verecek kadar küçük olmalıdır. Laboratuvar ekipmanının performansı, proses ölçekli cihazların performansı ile ilişkili olmalıdır. Bitkiler, son süreci temsil edecek şekilde yetiştirilir.
Ve tüm yardımcı programlar, ekstraksiyon ve flokülasyon deneylerine başlamadan önce hazırlanır. Topaklaştırıcı stok çözeltileri, üretici tarafından herhangi bir ön seyreltme dikkate alınarak dikkatli bir şekilde hazırlanır. Tüm flokülantlar için aynı stok konsantrasyonunun seçilmesi, sonraki pipetlemeyi basitleştirerek hata olasılığını azaltır.
Her bir taze topaklaştırıcı stok çözeltisi için tampon bileşenleri, pH ve iletkenlik, ekstraktların koşullarına uyacak şekilde hazırlanır. DoE programı, bitki özü örneklerine eklenecek stok çözeltilerinin hacimlerini belirleyen bir pipetleme şemasına dönüştürülür. Bitki özü numuneleri, DoE'de test edilecek koşullara uyan tamponlar kullanılarak hasat edilen tütün yapraklarından hazırlanır.
Ekstrakt karıştırılırken, önceden tanımlanmış hacimle eşleşen alikotlar hazırlanır. Bu, tüm numunelerde homojen partikül dağılımı sağlayacaktır. Her bir alikota ekstraksiyon tamponu eklenir, böylece bir topaklaştırıcı stok eklendikten sonra her numune aynı hacme sahip olur.
DoE'de tanımlanan stok çözeltisinin hacmi, rastgele çalışma emri ile belirtildiği gibi numuneye sıralı olarak eklenir. Polimer, eklendikten hemen sonra tüpü çalkalayarak numune boyunca homojen bir şekilde dağıtılır, bu da flokülasyon sonuçlarının tekrarlanabilir olmasını sağlayacaktır. Yöntem, topaklaştırıcı kombinasyonlarını veya aynı topaklaştırıcının tekrar tekrar eklenmesini test etmek için kolayca değiştirilebilir.
Ancak bu, Duyguların Didaktiği'nde uygulanmalıdır. Flok oluşumu tipik olarak üç ila 30 dakikalık inkübasyon süresi gerektirir. Tekrarlanabilir sonuçlar elde etmek için DoE'de tanımlanan inkübasyon sürelerine bağlı kalmak gereklidir.
Topaklaştırıcı performansını değerlendirmek için topakların çökelme hızı veya filtratların bulanıklığı ve filtre kapasiteleri kullanılabilir. Polimerlerin proteinler gibi ürünlerle etkileşime girmediğinin doğrulanması da önemlidir. Veri kalitesi onaylandıktan sonra, bilgiler DoE yazılımına aktarılabilir.
Deneysel veriler, veri dönüşümü, faktör seçimi ve kalite kontrol araçları dahil olmak üzere DoE yazılımında yerleşik olarak bulunan araçlar kullanılarak analiz edilir. Bu araçları kullanmanın yanı sıra, nihai model aynı zamanda fizik ve termodinamiğin temel yasalarıyla da uyumlu olmalıdır. Model kalitesi onaylandıktan sonra, model flokülasyon için en uygun koşulları tahmin etmek için kullanılabilir.
Model tahminlerine dayanarak, tasarım alanı, daha önce açıklanan prosedür tekrarlanarak yeni bir DoE'nin kurulabileceği en ilgili bölgeye kadar daraltılabilir. Sonuçlar daha sonra pilot veya üretim ölçeğinde onaylanabilir. Bu temsili çalışmada, 23 farklı sentetik ve dört doğal topaklaştırıcının performansı, bir DoE yaklaşımı kullanılarak tütün yaprağı ekstraktlarını topaklaştırma yetenekleri açısından test edildi.
Polimer konsantrasyonu ve türü gibi polimere özgü parametrelerin yanı sıra inkübasyon süresi, sıcaklık, tampon pH'ı ve iletkenlik gibi proses parametrelerini de dikkate alır. Toplamda yaklaşık 200 adet 20 mL ekstrakt alikotu dahil olmak üzere dört iç içe IV-optimal tasarım dizisiyle, Polymin P'nin, sıcaklık dört ila 30 santigrat derece arasında olduğu sürece, dört ila sekiz pH aralığında tütün ekstraktları için en etkili topaklaştırıcı olduğunu bulduk. Flokülasyon için 15 dakikalık bir inkübasyon süresi yeterliydi, ancak etkinlik cm başına 40 mS'den daha yüksek iletkenliklerde azaldı.
Bununla birlikte, DoE yaklaşımı, Catiofast VSH'nin Polymin P'yi tamamlayıcı olduğunu ve cm başına 40 mS'den daha yüksek iletkenliklerde etkili flokülasyon elde ettiğini gösterdi. Bu topaklaştırıcılar tütün ekstraktlarının sonraki işlemlerine dahil edildiğinde, konuşlandırılan derinlik filtrelerinin kapasitesi 3,2 ila 5,7 kat arttı ve buna göre bu adım için mal maliyetini düşürdü. Topaklaştırıcıların bir monoklonal antikor, bir floresan proteini, bir laktin ve farklı aşı adayları dahil olmak üzere hedef proteinlerin geri kazanımını azaltmadığını doğruladık.
Optimum flokülasyon koşulları, 100 L'lik pilot ölçekli bir partide de doğrulandı. DoE'nin sonuçları, bıçak bazlı bir homojenizatör yerine vidalı pres ile hazırlanan tütün ekstraktlarına da başarılı bir şekilde aktarıldı ve toplanan bilgilerin ne kadar geniş çapta uygulanabilir olabileceğinin altını çizdi. Yöntemi, eşit derecede iyi çalışan topaklaştırıcı kombinasyonlarını test etmek için de uyarladık.
Bu videoyu izledikten sonra, bir DoE yaklaşımı kullanarak bitki özleri için flokülasyon deneylerinin nasıl kurulacağını anlamalısınız.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Bu çalışma, bitki ekstraktlarındaki dağılmış partikülleri kümeleme konusundaki etkinliklerini değerlendirmek amacıyla çeşitli flokülantlar için bir deney tasarımı yaklaşımı sunmaktadır. Amaç, bulanıklığı azaltmak ve sonraki işlem aşamalarının verimliliğini artırmaktır.
Bitki ekstraktlarının berraklaştırılması, yüksek bulanıklığın filtrasyon ve santrifügasyon maliyetlerini artırırken verimi düşürdüğü, bitki türevli biyolojik ürünlerin downstream prosesindeki kritik bir dar boğazdır. Bu deney tasarımı (DoE) yaklaşımı, mekanistik modellere dayanmadan, katı-sıvı ayrımını optimize etmek için flokülantların hızlı ve ampirik bir şekilde taranmasını sağlayarak biyofarmasötik üretiminde maliyet azaltımını ve proses ölçeklenebilirliğini doğrudan destekler. Ürün geri kazanımını koruyan sağlam polimer-koşul kombinasyonlarını tanımlayarak, bu yöntem berraklaştırma birim operasyonlarındaki öngörü güvenini artırır ve laboratuvardan pilot ölçeğe teknoloji transferini kolaylaştırır.
Bu yöntem, besleme akışı kalitesini artırarak ve filtre çalışma sürelerini uzatarak, erken ekstrakt hazırlama ile derin filtrasyon arasında köprü kurar ve bitki tabanlı biyolojik ürünlerin üretimindeki aşağı akış açıklama aşamasına uygundur.