Genentech使用MATLAB和工业通信工具箱构建了生物反应器监控算法开发平台

为了减少停机时间，Genentech采用了分布式控制系统(DCS)。虽然DCS比基因泰克之前的系统更可靠，提供更好的数据监控，但它最初使控制算法的开发更加困难。“改用DCS解决了我们所面临的停机问题，但它减缓了控制策略的发展，”Hamilton说。“重新实现一个现有算法需要6个月的时间，开发新的算法需要一个全职的自动化工程师支持伙伴，这是不可持续的。”万博1manbetx

除了恢复快速开发控制算法的能力，Genentech的研究人员还希望改进算法调试和验证过程。汉密尔顿说:“使用DCS，我们没有办法逐步通过我们的算法，也没有办法用过程模型来模拟它们。”“本可以在这个过程中发现的简单错误，却在发酵过程中发现了，这花费了数千美元，消耗了宝贵的实验时间。”

Genentech聘请MathWorks的顾问开发和部署外部控制算法(ECALS)监控算法开发平台。

该团队共同开发了一种控制引擎，可以在单个生物反应器上运行食谱或控制算法集。该控制引擎使用MATLAB的面向对象编程功能构建，通过工业通信工具箱实现的OPC DA接口与DCS通信™．

然后，研究人员使用MATLAB开发控制算法和配方。该配方监测生物反应器传感器输入，包括pH值、溶解氧水平和其他环境条件，以及控制器设定点和输出，如营养流速。根据算法函数，根据需要调整控制器设定点。

为了简化配方设置，该团队用MATLAB开发了一个图形界面，使研究人员能够选择算法，定义参数值，并保存参数化算法以供重用。

为了验证他们的控制算法，他们开发了一个生物反应器槽内环境的MATLAB模型。该生物过程模型包含一组微分方程，使该团队能够通过模拟对算法进行调试和测试，然后在中试工厂运行它们。

在验证了引擎的核心功能之后，团队添加了几个功能来支持生产环境中的持续正常运行时间，包括监视、日志记录、自动重启和算法版本控制。万博1manbetx

作为最后的验证步骤，他们在一个空罐中模拟了该过程，以测试工厂接口，并向技术人员展示该过程将如何运行。为了实现这一验证步骤，他们将生物过程模型封装在ECALS配方中，该配方通过OPC标签发送生成的传感器输出，模拟了罐中的发酵过程。

一旦发酵完成，该团队在MATLAB中对记录的数据进行后期处理，并将结果用于工艺开发和优化。

基因泰克已经在其试验工厂部署了ECALS，在那里它对10至1000升的生物反应器进行监督控制。到目前为止，在ECALS的控制下已经成功地进行了800多种发酵。