Resultados com o simulador

A execução do simulador ocorreu em duas etapas. A primeira consistiu na implementação de um simulador simples, composto pela primeira rede neural (Rede 1 – Figura 26B), pelo controlador nebuloso (Figura 26A), pelo controlador PID (Figura 26C) e por dados experimentais de concentração celular. Já a segunda etapa consistiu da implementação de um simulador avançado, composto pelo simulador simples, pela segunda rede neural (Rede 2 – Figura 26D) e pela Equação da velocidade específica de crescimento, tal como mostra a Figura 26E.

4.2.1. Resultados utilizando o simulador simples

Após testes utilizando diversas redes neurais observou-se que embora os valores de R fossem próximos a 1 (para as fases de treinamento, validação e testes das redes), os resultados globais (do simulador) não foram satisfatórios (rede supertreinada). Optou-se então por flexibilizar os valores de R, a fim de treinar uma rede com uma melhor capacidade de generalização. O resultado do treinamento da Rede 1 escolhida é mostrado na Tabela 9.

Tabela 9 - Resultados do treinamento da rede neural (Rede 1) para o primeiro conjunto de dados

Amostras R

Treinamento 216 0,66768

Validação 47 0,59360

Teste 47 0,65734

Fonte: Acervo Pessoal

Os melhores resultados para as vazões de ar e oxigênio, utilizando o simulador simples, são mostrados nas Figuras 32 e 33, respectivamente.

Figura 32 - Vazão de ar (l/min) em função do tempo (h) utilizando o simulador simples (primeiro conjunto de dados).

Fonte: Acervo Pessoal

Figura 33 - Vazão de oxigênio (l/min) em função do tempo (h) utilizando o simulador simples (primeiro conjunto de dados).

Fonte: Acervo Pessoal

O Quadro 17 mostra as novas faixas de valores ótimos para QarEscolha e QO2Escolha utilizados no simulador simples.

Quadro 17 - Faixas de valores ótimos para QarEscolha e QO2Escolha utilizados no simulador simples

Faixa de valores QarP / QO2P

QarEscolha ≥ 0,675 QarP = QarantP + DeltaP

QarEscolha < 0,675 QarP = QarantP - DeltaP

QO2Escolha ≥ 0,35 QO2P = QO2antP + DeltaP

QO2Escolha ≤ 0,05 QO2P = QO2antP - DeltaP

0,05 < QO2Escolha < 0,35 QO2P = QO2antP

Fonte: Acervo Pessoal

Embora a resposta simulada tenha se mostrado um pouco oscilatória no trecho entre 12 e 14 horas para ambas as curvas, novamente, as tendências das necessidades das vazões de ar e oxigênio requeridas pelo cultivo de Escherichia coli para expressão de proteínas recombinantes foram seguidas. Na Figura 34, plotou-se o gráfico da porcentagem de oxigênio dissolvido controlada utilizando a árvore de decisão (linha preta), juntamente com os dados de oxigênio dissolvido simulado (linha vermelha), obtidos utilizando o controlador nebuloso, em função do tempo (h).

Figura 34 - Comparação entre as porcentagens de oxigênio dissolvido simulado e experimental utilizando o simulador simples (primeiro conjunto de dados).

Fonte: Acervo Pessoal

Utilizando o controle nebuloso foi possível manter a porcentagem de oxigênio dissolvido em valores muito próximos ao valor ótimo de 30% durante todo o cultivo. De um modo geral, os picos de oxigênio dissolvido foram abrandados, ou seja, a resposta ao controle nebuloso foi mais suave em relação ao controle por árvore de decisão.

4.2.2. Resultados utilizando o simulador avançado

O resultado do treinamento da rede neural escolhida (Rede 2) é mostrado na Tabela 10.

Tabela 10 - Resultados do treinamento da rede neural (Rede 2) para o primeiro conjunto de dados

Amostras R

Treinamento 3681 0,99985

Validação 789 0,99983

Teste 789 0,99986

Fonte: Acervo Pessoal

Após testes utilizando diversas redes neurais observou-se que, diferentemente dos resultados obtidos para o treinamento da Rede 1 (mostrados na Tabela 7), foi possível manter os valores de R próximos a 1 (para as fases de treinamento, validação e testes). Estes resultados são decorrentes de um comportamento “menos oscilatório” dos dados de saída utilizados para o treinamento da Rede 2.

Os melhores resultados para as vazões de ar e oxigênio, utilizando o simulador avançado, são mostrados nas Figuras 35 e 36 respectivamente.

Figura 35 - Vazão de ar (l/min) em função do tempo (h) utilizando o simulador avançado (primeiro conjunto de dados).

Figura 36 - Vazão de oxigênio (l/min) em função do tempo (h) utilizando o simulador avançado (primeiro conjunto de dados).

Fonte: Acervo Pessoal

O Quadro 18 mostra as faixas de valores ótimos para QarEscolha e QO2Escolha utilizando o simulador avançado.

Quadro 18 - Faixas de valores ótimos para QarEscolha e QO2Escolha utilizando o simulador avançado.

Faixas de valores QarP / QO2P

QarEscolha ≥ 0,56 QarP = QarantP + DeltaP

QarEscolha < 0,56 QarP = QarantP - DeltaP

QO2Escolha ≥ 0,565 QO2P = QO2antP + DeltaP

QO2Escolha ≤ 0,05 QO2P = QO2antP - DeltaP

0,05 < QO2Escolha < 0,65 QO2P = QO2antP

Fonte: Acervo Pessoal

Ressalta-se que, conforme explicado na seção de Metodologia, a implementação do simulador simples foi uma etapa para a implementação do simulador avançado. O primeiro compreendendo a Rede 1, o controlador PID e o controlador nebuloso otimizado, com o segundo compreendendo o simulador simples, a Rede 2 e a equação para cálculo da velocidade específica de crescimento. Ao comparar as curvas das vazões de ar e oxigênio utilizando o simulador simples (Figuras 32 e 33, respectivamente), com as obtidas utilizando o simulador avançado (Figuras 35 e 36, respectivamente) observou-se que estas se mostraram mais estáveis em relação ao simulador simples. Novamente, as tendências das necessidades das vazões de ar e oxigênio requerida pelo cultivo de Escherichia coli para expressão de proteínas recombinantes foram seguidas. Este resultado comprova as conclusões de Sousa e Sousa

(2015). Na Figura 37, plotou-se o gráfico da porcentagem de oxigênio dissolvido experimental (linha preta) e simulado (linha vermelha) em função do tempo.

Figura 37 - Comparação entre as porcentagens de oxigênio dissolvido simulado e experimental utilizando o simulador avançado (primeiro conjunto de dados).

Fonte: Acervo Pessoal

Utilizando o controle nebuloso foi possível manter a porcentagem de oxigênio dissolvido em uma faixa de 20% a 31%, que compreende o valor ótimo de 30%. Pode-se verificar a presença de dois picos mais baixos de porcentagem de oxigênio dissolvido, entre 13 e 13,5h. Mas, de um modo geral, a resposta ao controle nebuloso foi novamente mais suave em relação ao controle por árvore de decisão. É possível concluir que neste caso haveria uma diminuição no stress metabólico, e consequentemente um aumento da produtividade do cultivo celular. Comprovou-se, portanto, que o sistema de lógica nebulosa é uma opção viável para o controle do oxigênio dissolvido no cultivo de E.coli para expressão de proteínas recombinantes.