Design of bioreactors and peripheries (Exercise/Practical):
reactor types and geometry
materials and surface treatment
agitation system design
insertion of stirrer
sealings
fittings and valves
peripherals
materials
standardization
demonstration in laboratory and pilot plant
Sterile operation:
theory of sterilisation processes
different sterilisation methods
sterilisation of reactor and probes
industrial sterile test, automated sterilisation
introduction of biological material
autoclaves
continuous sterilisation of fluids
deep bed filters, tangential flow filters
demonstration and practice in pilot plant
Instrumentation and control:
temperature control and heat exchange
dissolved oxygen control and mass transfer
aeration and mixing
used gassing units and gassing strategies
control of agitation and power input
pH and reactor volume, foaming, membrane gassing
Bioreactor selection and scale-up:
selection criteria
scale-up and scale-down
reactors for mammalian cell culture
Integrated biosystem:
interactions and integration of microorganisms, bioreactor and downstream processing
Miniplant technologies
Team work with presentation:
Operation mode of selected bioprocesses (e.g. fundamentals of batch, fed-batch and continuous cultivation)
Leistungsnachweis:
600 - Bioprocess and Biosystems Engineering<ul><li>600 - Bioprocess and Biosystems Engineering: Klausur schriftlich</li><li>800 - Compulsory Course Work Practical Course Bioreactor Design and Operation: Presentation</li></ul><br>m896-2023 - Bioprocess and Biosystems Engineering<ul><li>600 - Bioprocess and Biosystems Engineering: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Bioprozess- u. Biosystemtechnik (V-1)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 1
Supervised Theses
ongoing
completed
2021
Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.
Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.
Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.
2020
Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.
Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.