Znalostní monitorování a řízení biotechnologických výrobních procesů
Zobrazit minimální záznam
| dc.contributor.author |
Hrnčiřík, Pavel
|
|
| dc.date.accessioned |
2022-11-15T10:16:56Z |
|
| dc.date.available |
2022-11-15T10:16:56Z |
|
| dc.date.issued |
2019-05-23 |
|
| dc.identifier.isbn |
978-80-7454-832-1 |
en |
| dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10563/52367
|
|
| dc.description.abstract |
Tato habilitační práce se zabývá metodami používanými pro návrh znalostního monitorování a řízení biotechnologických výrobních procesů. Tyto procesy vyžadují zvláštní přístup z důvodu složité povahy biochemických dějů komplikující tvorbu prakticky použitelných matematických modelů procesu a z důvodu omezené dostupnosti vhodných čidel pro on-line měření klíčových procesních veličin. Znalostní řídicí systémy využívající nástroje z oblasti umělé inteligence představují jeden z vhodných přístupů k překonání výše uvedených omezení pro svoji schopnost práce s kvantitativní i kvalitativní formou znalostí o řízeném procesu. Tento přístup je demonstrován na případových studiích znalostního řízení 3 biotechnologických výrobních procesů (výroba provitamínu D2 - ergosterol, bioplastu PHA a antibiotika Nystatin). |
en |
| dc.format.extent |
38 |
en |
| dc.publisher |
Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně |
en |
| dc.rights |
Teze habilitační práce jsou přístupné veřejně v tištěné podobě v Knihovně UTB. Plný text práce je přístupný elektronicky pouze v rámci univerzity. |
en |
| dc.subject |
Znalostní řízení, biotechnologické procesy, monitorování procesů, softwarové senzory, přítokované fermentace
|
en |
| dc.subject |
Knowledge-based control,biotechnological processes, process monitoring, software sensors, fed-batch fermentations
|
en |
| dc.title |
Znalostní monitorování a řízení biotechnologických výrobních procesů |
en |
| dc.title.alternative |
Teze habilitační práce |
en |
| dc.type |
Book |
en |
| dc.date.accepted |
2019-04-24 |
|
| dc.description.abstract-translated |
This habilitation thesis deals with the methods used for the design of knowledge-based monitoring and control of biotechnological production processes. These processes require special treatment with respect to the complexity in biochemical reactions which make the design and construction of reasonably complex and practically usable mathematical models rather difficult. Additional complexity arises from the lack of industrially viable sensors for on-line measurement of key process variables. The knowledge-based control systems using tools from the field of artificial intelligence represent one of the suitable approaches for the overcoming of the above mentioned limitations for its ability to utilise effectively both quantitative and qualitative knowledge about the controlled process. This approach is shown in practice using 3 different case studies of knowledge-based control (production processes of provitamin D2-ergosterol, biopolymer PHA and antibiotics Nystatin). |
en |
| dc.thesis.degree-discipline |
Řízení strojů a procesů |
en |
| dc.date.submitted |
2018-06-19 |
|
Soubory tohoto záznamu
Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích
Zobrazit minimální záznam
