Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: glucoamylase

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Identyfikacja czynników wpływających na szybkość inaktywacji glukoamylazy

Bryjak J.

Inżynieria Chemiczna i Procesowa

2001

T. 22, z. 3B

295--300

Przedstawiono badania nad inaktywacją glukoamylazy w temperaturze 60°C i przy łagodnym mieszaniu (270 rpm). Stwierdzono, że głównym czynnikiem wywołującym inaktywację jest temperatura, a mieszanie nieznacznie ją zwiększa. Wykazano, żc glukoza w stężeniu 2,5% jest dobrym stabilizatorem aktywności, podczas gdy skrobia modyfikuje szybkość inaktywacji w zależności od stężenia substratu.

The paper deals with glucoamylase inactivation at 60°C and in moderate mixing conditions (270 rpm). It was stated that elevated temperature is the main parameter of inactivation, slightly increased by mixing. Glucose in concentration of 2.5% appeared to be very good activity stabilisers while effect of starch on inactivation varied with the substrate concentration.

Zastosowanie sztucznej sieci neuronowej w modelowaniu procesu hydrolizy skrobii

Bryjak J., Iskra A., Murlikiewicz K.

Zeszyty Naukowe. Inżynieria Chemiczna i Procesowa / Politechnika Łódzka

1999

Z. 26

13-18

Do badań wykorzystano glukoamylazę z Aspergillus niger oraz skrobię rozpuszczalną. Procesy hydrolizy skrobi prowadzono w reaktorach okresowych w szerokim zakresie stężeń substratu i enzymu. Wstępna analiza otrzymanych danych wykazała, że opisanie badanego procesu jednym kompleksowym równaniem Michaelisa-Menten jest znacznie utrudnione. Podjęto próbę modelowania przebiegu procesu z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej. W modelu zastosowano dwuwarstwową sieć typu backpropagation, zalecaną do odwzorowywania wielowymiarowych zbiorów danych. Wykazano poprawność działania modelu dla reakcji o wyższych początkowych stężeniach substratu.

The applicability of neural networks to the dynamic modelling of starch hydrolysis by glucoamylase is studied. The neural model was proposed to reflect the concentration of the products and conversion degree of the substrate at the end of the reaction. The results of simulations prove the ability of neural network model to describe the complex process of starch saccharification.