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.
EN
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.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.