Modelado y Control de Bioprocesos
Ahorra tiempo y dinero: predice y mejora los procesos microbiológicos
Curso Online
Intensidad 16 horas
Introducción
La modelación de Bioprocesos tiene como objetivo emplear una herramienta computacional y la modelación matemática para describir, predecir y mejorar los procesos microbiológicos utilizados en la industria y el entorno. La microbiología se puede abordar desde dos perspectivas: una que se enfoca en el estudio de microorganismos con beneficiosos efectos, como la generación de bienes o servicios, y otra que se centra en los microorganismos patógenos con efectos adversos. Independientemente de la perspectiva de estudio, es crucial obtener resultados precisos que respalden la comprensión de lo que ocurre.
La identificación y cuantificación de microorganismos en el laboratorio (in vitro) es la principal herramienta de los microbiólogos. Sin embargo, estas metodologías pueden ser costosas y requerir mucho tiempo. Además, aunque proporcionan información sobre el comportamiento de los microorganismos, ofrecen una comprensión limitada de la relación entre los procesos fisiológicos y el crecimiento o la supervivencia de estos.
Una forma de abordar estas relaciones es mediante el uso de modelos matemáticos, que se han aplicado ampliamente en diversas disciplinas científicas. La principal ventaja de utilizar modelos matemáticos en microbiología es la capacidad de obtener respuestas confiables en menos tiempo y la posibilidad de almacenar datos e información que pueden servir como base para investigaciones futuras. Además, estos modelos pueden aplicarse para mejorar o implementar procesos en la industria o el entorno, independientemente de la escala de trabajo que se requiera. El uso de herramientas computacionales de libre acceso tales como Python permiten elaborar, de manera robusta modelos descriptivos de bioprocesos validados con datos de laboratorio o literatura. De la misma forma, es posible generar información estadística de dichos ajustes lo que genera modelos capaces de predicción e implementación en sistemas de control.
Programa del curso
Modelado y control de bioprocesos con aplicaciones en python.
Ahorra tiempo y dinero: predice y mejora los procesos microbiológicos
1. Objetivos de formación
Al finalizar el curso los asistentes estarán en capacidad de:
-
Reconocer el vocabulario fundamental en modelado y simulación de bioprocesos
-
Comprender los principios de los modelos empíricos, fenomenológicos y semifísicos, incluyendo sus usos prácticos.
-
Comprender las técnicas utilizadas en la simulación de procesos industriales y medioambientales.
-
Crear y validar modelos matemáticos y descriptivos específicos para el bioproceso seleccionado.
-
Examinar cómo las distintas variables y parámetros del sistema a modelar influyen en el bioproceso.
-
Modelar modos de operación basados en datos extraídos de literatura.
2. Resultado de aprendizaje
Al finalizar el curso los asistentes:
-
Modelan matemáticamente bioprocesos: aplican modelos que describen y predicen comportamientos en procesos microbiológicos, tanto beneficiosos como patógenos.
-
Usan eficazmente herramientas computacionales, como Python, para desarrollar modelos matemáticos robustos y descriptivos, integrando datos de laboratorio y literatura científica.
-
Analizan y validan datos microbiológicos utilizando modelos matemáticos, mejorando la comprensión de las relaciones entre los procesos fisiológicos y el crecimiento o supervivencia de microorganismos.
-
Aplican conocimientos en la implementación o mejora de procesos industriales y medioambientales mediante modelos matemáticos, adaptándolos a diversas escalas de trabajo.
-
Crean modelos predictivos y de control, basados en ajustes estadísticos, que puedan ser implementados en sistemas de control de procesos.
3. Oportunidades que genera realizar el curso
El asistente al curso desarrolla habilidades y adquiere conocimientos en modelado y control de bioprocesos apoyados en el lenguaje de programación Python, lo cual le permite insertarse en las áreas de procesos, optimización, investigación en las industrias biotecnológica, farmacéutica, de alimentos y en aplicaciones medioambientales.
4. Contenido general
Módulo 1. Introducción a la modelación de bioprocesos.
Módulo 2. Fundamentos teóricos en la modelación de bioprocesos.
Módulo 3. Modelos empíricos.
Módulo 4. Modelos fenomenológicos y semifísicos
Módulo 5. Microbiología Predictiva.
Módulo 6. Aplicaciones en Python.
5. Conocimientos previos
-
Balance de masa y energía, programación básica en Python, conocimientos básicos en el área de control de procesos.
6. Instructor
César Augusto García Echeverry
Formación Académica:
-
Ingeniero Químico
-
Magister en Ingeniería Química
-
Ph.D Chemical Engineering- UNAL cotutela UFRJ -Bogotá/Río de Janeiro.
Experiencia Profesional:
-
Ingeniero de Innovación y Desarrollo para proyecto asociado a Petrobras en RTO para planta de producción de gas natural (actualmente)
- Consultor senior para Deloite en planta de producción de papel celulosa, area de control avanzado. (7 meses)
- Experiencia en control y automatización en plantas y procesos químicos, bioquímicos, and biotecnologicos.
- Experiencia en consultoría industrial responsable de la identificación de oportunidades en el área de control avanzado, modelado y optimización de procesos en la industria de manufactura química de pulpa y papel.
- Proyectos: producción a escala de planta piloto de biopolímeros tipo polihidroxialcanoatos (phas) vía fermentativa empleando residuos de la industria sucro-alcoholera. Mezcla sinérgica entre polihidroxibutirato (PHB) y caucho natural (Látex) para obtener un copolimero.
- Experiencia académica: 5 años de experiencia docente en las áreas de laboratorio de control de procesos, modelado de bioprocesos, laboratorio de biotecnologia industrial y laboratorio de bioprocesos en la Universidad de Antioquia.
Publicaciones:
- 1. Application of process system engineering tools to the fed-batch production of poly(3-hydroxybutyrate-co-3-hydroxyvalerate) from a vinasses–molasses Mixture.
- 2. Real‐time optimization and control for polyhydroxybutyrate fed‐batch production at pilot plant scale.
- 3. Advanced Control of a fed-batch reaction system to increase the yield in the polyhydroxyalkanoates production process.
- 4. Isobaric Vapor–Liquid Equilibrium for the Binary Mixture of 1-Butanol + Butyl l-Lactate at 1 and 5 kPa.
- 5. Reactive and non-reactive residue curve maps analysis to produce Butyl Lactate by catalytic distillation, Influence of Estimators and Numerical Approaches on the Implementation of NMPCs
7. Información General
-
Intensidad: 16 horas de clase online.
-
Entrega de certificado: se debe realizar mínimo en el 80% de las sesiones
-
Entrega de memorias del curso: se dará acceso para la descarga luego de realizr el pago del curso.
8. Inversión
Profesionales: $350.000 COP
Estudiantes de pregrado: $250.000 COP
Tarifa internacional: $100 U.S.D
Inversión
Tarifa pago en pesos colombianos: $350.000 COP
Tarifa internacional: $100 U.S.D
Más de 20 años de experiencia profesional y docente, ofreciendo cursos prácticos y de corta duración diseñados para fortalecer conocimientos, habilidades y competencias en ingeniería y áreas afines. Creemos en la educación como motor de transformación personal y profesional.
Puedes contactarnos en cualquier momento via Whatsapp.
Email: info@cbiq.org
Tel: (+57) 318 431 7899
Cursos Virtuales
Python básico con aplicaciones en matemáticas
Modelado y control de bioprocesos con aplicaciones en Python