基因泰克使用MATLAB和工业通信工具箱建立监督控制算法对生物反应器的开发平台
挑战
解决方案
使用MATLAB和工业通信工具箱™开发continuous-uptime监控平台,支持快速开发,调试和验证算法
结果
- 算法开发时间从几个月减少到周
- 灵活、可靠的基础设施部署
- 在几分钟内潜在错误识别
“通过与MathWorks咨询合作,我们开发一个健壮的平台监控与MATLAB和我们的试验工厂转变为现代自动化控制系统。这使我们的研究人员快速算法从概念到实现,仿真和部署。”
瑞安博士汉密尔顿,基因泰克
前一种新药进入全面生产,优化发酵过程生物制药公司最大化的治疗药物。这些微生物发酵的操作涉及到设定点控制过程,包括温度、营养饲料,在生物反应器氧转移率,和pH值,超过几天。发展先进的控制算法来管理这些设置点需要生化专业知识。后续实现在分布式控制系统可能需要几个月,甚至对于一个经验丰富的自动化工程师。
基因泰克,援助MathWorks咨询服务,开发了MATLAB®基于监控平台,使研究人员能够快速开发,模拟,实现控制算法。“当我们失去一个发酵由于控制或算法的问题,我们觉得非常敏锐地推迟我们的时间表,”Ryan博士说汉密尔顿,过程Genentech研究员。“MATLAB算法加快了发展,并提供了一个巨大的效率得到使我们一步一步调试脚本并运行模拟对生物过程模式。”
挑战
减少停机时间,基因泰克采用分布式控制系统(DCS)。而DCS明显更可靠和提供更好的数据比Genentech之前的系统监测,它最初由控制算法开发更加困难。“切换到DCS解决我们在停机问题,但它控制策略的发展放缓,”汉密尔顿说。“重新实现现有算法花了六个月,和开发新的算法需要一个全职的自动化工程师合作伙伴的支持,这是不可持续的。”万博1manbetx
除了控制算法的恢复能力迅速发展,基因泰克公司的研究人员希望改善算法调试和验证过程。“使用DCS,我们没有办法通过我们的算法和步骤没有办法模拟流程模型,”汉密尔顿说。“简单的错误,可以发现在这个过程中而不是被发现在发酵过程中,花费数千美元,消耗宝贵的天的实验时间。”
解决方案
基因泰克公司从事顾问MathWorks来开发和部署外部控制算法(ECALS)监督控制算法开发平台。
一起,研究小组开发了一种控制发动机运行的食谱,或设置的控制算法,在一个单一的生物反应器。使用MATLAB的面向对象编程功能,控制引擎通过OPC DA与DCS通信接口使用工业通信工具箱实现的™。
研究人员然后使用MATLAB开发控制算法和食谱。食谱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,以及控制器设置点和输出等营养流率。控制器设定点调整必要的基于算法功能。
简化配方设置,团队开发了一种与MATLAB的图形界面,使研究人员选择算法,定义参数值,并保存参数化算法重用。
验证控制算法,开发了一个MATLAB环境生物反应器内的坦克的模型。这个生物过程模型由一组微分方程,使团队调试和测试之前的算法通过模拟运行试验工厂。
验证引擎的核心功能后,团队添加一些特性,支持连续正常运行时间在生产环境中,包括监控、日志记录、自动重启、版本控制和算法。万博1manbetx
最终验证步骤,他们模拟过程在空罐来测试工厂接口和显示技术的过程将如何运行。启用这个验证步骤,他们包裹ECALS配方中的生物过程模型模拟的发酵槽通过发送生成传感器输出通过OPC标签。
一次发酵已经完成,团队后处理MATLAB中的记录数据,并使用过程开发和优化的结果。
基因泰克已经部署了ECALS的试验工厂,它执行监督控制生物反应器从10到1000升。到目前为止,已经有超过800次发酵成功执行ECALS的控制下。
结果
算法开发时间从几个月减少到周。“与我们之前的系统,两个研究人员和一个自动化工程师花费了六个月的时间编写和调试一个算法,我们已经知道,”汉密尔顿说。“当我们转向MATLAB,我自己重新实现同一算法在短短两周内,和包括模拟和测试。”
灵活、可靠的基础设施部署。“一年多来,基于MATLAB的ECALS系统可靠地进行是否实验操作,”汉密尔顿说。“唯一的停机时间,我们经验丰富的网络中断。因为我们使用工业通信工具箱实现了通信层,ECALS灵活地使用任何OPC-compatible自动化网络。”
在几分钟内潜在错误识别。“使用MATLAB和我们开发的生物过程模型,我们可以将调试算法,并验证工作之前我们在生物反应器运行它,”汉密尔顿说。“几分钟后我们可以运行一个模拟和识别潜在的错误,否则导致浪费实验的日子。”
