Caracterização e Otimização de Fluxos em Biorreatores
O projeto de biorreatores apresenta desafios que vão muito além dos reatores convencionais devido a utilização de células e microrganismos vivos. A caracterização e otimização das correntes e fluxos nesses equipamentos, bem como o adequado controle de velocidade dos escoamentos, concentrações e temperatura, por exemplo, são pontos essenciais que requerem bastante atenção dos engenheiros e operadores de biorreatores.
Os microrganismos (células animais, vegetais, bactérias, fungos e vírus), frequentemente utilizados para a produção de compostos farmacêuticos e cosméticos modernos, são particularmente sensíveis a estresses químicos e físicos. A homogeneidade da mistura, ajustada pela rotação do impelidor, é importante para evitar estresse químico, enquanto o estresse físico pode ser controlado equilibrando a agitação e evitando tensões de cisalhamento que prejudicam os organismos.
Assim, os biorreatores e os fluxos de fluido dentro do tanque devem ser bem caracterizados. Se os principais parâmetros de engenharia, como consumo de energia, tempo de mistura e coeficiente de transferência de massa (oxigênio), forem bem conhecidos, é possível otimizar o crescimento e a produtividade dos organismos, mantendo a alta qualidade do produto. Além disso, experimentos de tentativa e erro, que demandam tempo e custo, podem ser reduzidos, o que é especialmente importante se a disponibilidade do material biológico for limitada, como é o caso de tecidos primários ou células-tronco.
Desafios na Escala Industrial
Entender e modelar corretamente as complexas interações entre fenômenos biológicos e hidrodinâmicos é essencial em bioprocessos. Ao realizar o scale-up de um biorreator, passando de escala laboratorial para industrial, é comum observar uma queda na produtividade. Isso geralmente se deve à diminuição da eficiência de mistura à medida que o tamanho do reator aumenta. Com o aumento do volume, surgem gradientes intensos de substrato, oxigênio dissolvido e pH, que podem alterar as respostas biológicas, tanto em termos de fisiologia quanto de metabolismo, em comparação com as culturas em pequena escala.
Outro desafio importante são as forças de cisalhamento em biorreatores de tanque agitado – volumes maiores implicam em maiores velocidades de agitação para que a mistura fique homogênea - que podem prejudicar a fixação das células a microtransportadores, causando colisões e danos às células.
Portanto, é necessário prever o comportamento hidrodinâmico em biorreatores de diferentes tamanhos e sua interação com as reações biológicas para garantir o sucesso do scale-up e a eficiência da mistura. O uso da Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD) permite compreender e ajustar esses fenômenos, tornando o escalonamento mais eficiente e minimizando problemas, otimizando o desempenho dos biorreatores industriais.
Uso da Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD) em projetos de Biorreatores
A Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD) pode fornecer modelagem detalhada sobre hidrodinâmica e mistura para dimensionar adequadamente tanto o processo quanto o equipamento. Neste cenário, o Simcenter STAR-CCM+ oferece soluções completas, permitindo simular não apenas a dinâmica dos fluidos, mas também as reações químicas e a transferência de calor, utilizando acoplamento multifísico. Isso torna possível modelar de forma mais precisa a dinâmica física e química dos biorreatores, abordando os desafios da mistura e do desempenho de forma otimizada.
Nos próximos tópicos, exploraremos estudos de caso que aplicam o CFD em biorreatores utilizando o STAR-CCM+, demonstrando como essa tecnologia pode prever e otimizar variáveis-chave, como a eficiência da mistura e o acúmulo de líquido.
Transferência de Massa em Fluxos Gás-Líquido
A transferência de massa em fluxos gás-líquido é um fenômeno comum na indústria química e de bioprocessos. Nesse caso, considera-se o ar sendo disperso na água, através do qual o oxigênio se dissolve na água. Este é um processo muito importante para aplicações em biorreatores, desempenhando um papel na manutenção de condições ideais para processos biológicos.
Para modelar esse processo, utilizou-se a abordagem multifásica euleriana, juntamente com um modelo de balanço populacional para capturar a distribuição do tamanho das bolhas. As fases líquida e gasosa foram tratadas como multicomponentes para explicar a dissolução de oxigênio, com a turbulência modelada pelo modelo K-E e o fluxo da fase dispersa pelo modelo de Issa. A interação entre fases foi descrita por modelos de arrasto e dispersão turbulenta, enquanto a Lei de Henry foi usada para calcular a transferência de massa.
Os resultados mostraram que o "Hold up" de gás, ou seja, a relação entre o volume de gás e o volume do tanque, é uma métrica chave para a interação entre as fases. Um maior "Hold up" aumenta a área interfacial e o transporte de massa. A fração de oxigênio dissolvido convergiu para o valor de saturação (~8,24 mg/L a 25°C), e a simulação mostrou maior concentração de gás ao redor do eixo do impulsor devido à ação centrífuga, com menos gás nas áreas periféricas. Esses resultados destacam a eficiência da modelagem e sua importância interação gás-líquido para otimizar processos industriais de transferência de massa.
Otimização de Design no Centro de Processo de Inovação
No estudo de caso realizado pelo Centro de Processo de Inovação, foi adotada uma abordagem de exploração de design para identificar soluções que proporcionassem melhorias significativas de desempenho antes da construção de protótipos físicos. Esse método permitiu uma análise mais precisa e eficiente das opções de design, economizando recursos e tempo.
Entre as melhorias alcançadas, destaca-se um aumento de 40% no desempenho da mistura dentro do sistema, o que resultou em uma redução significativa dos custos e do tempo necessário para o desenvolvimento. Além disso, o fornecimento de oxigênio no processo foi otimizado, alcançando um incremento geral de até 17%, o que contribuiu para o aprimoramento da eficiência do reator.
O processo de otimização envolveu a avaliação de um campo complexo de parâmetros para maximizar o desempenho do reator. Isso foi feito construindo uma cadeia interligada de física, que analisou a velocidade, a transferência de massa e as espécies presentes no sistema para uma variedade de parâmetros. Isso reduziu significativamente as opções de teste, focando nas alternativas com maior chance de sucesso. O critério com maior impacto identificado foi a taxa de transferência de oxigênio, essencial para o desempenho ideal do sistema.
Como destacou o engenheiro Alex Smith: “Em vez de testar 25 opções, podemos focar nas que têm maior chance de sucesso, economizando tempo e custo.” Essa abordagem resultou em um processo de design mais rápido e eficiente.
Melhoria da Eficiência de Biorreatores na Universidade de Los Andes
A Universidade de Los Andes realizou um estudo de caso com o objetivo de melhorar a eficiência dos biorreatores em sua estação de tratamento de águas residuais. Para alcançar essa meta, foi utilizado o método de simulação CFD no projeto de vasos de mistura de biorreatores, buscando otimizar o desempenho do processo. A análise focou em aprimorar a eficiência da mistura no reator e reduzir o consumo de energia.
O desafio foi realizar a análise CFD com base em pontos de injeção, projetando diferentes configurações e adicionando defletores para melhorar a homogeneidade da mistura.
Os resultados da simulação evidenciaram um consumo desnecessário de energia no reator atual, destacando a necessidade de ajustes no sistema. Diversas configurações de agitação por jato e a inclusão de defletores foram testadas para explorar o espaço de design e identificar a solução mais eficiente. O projeto final conseguiu equilibrar a mistura suficiente, o tempo de residência adequado e a redução de curtos-circuitos no processo. Além disso, a melhor solução foi identificada utilizando o modelo virtual, permitindo uma significativa redução de custos operacionais.
O impacto do projeto foi notável. De acordo com Jorge Lopez, da Universidade de Los Andes, “é possível obter uma mistura homogênea em um sistema MBR anaeróbico sem a necessidade de incluir um agitador mecânico.” O estudo demonstrou uma redução de 50% no consumo de energia, reforçando a eficácia do uso de simulação CFD para otimizar processos industriais e reduzir custos energéticos.
Em conclusão, o uso de técnicas e softwares avançados em CFD com STAR-CCM+ tem se mostrado fundamental para a caracterização e otimização de fluxos em biorreatores. Através da modelagem detalhada, é possível melhorar a eficiência de mistura, minimizar estresses sobre os organismos, otimizar a transferência de massa e reduzir o consumo de energia. Estudos de caso demonstram que a simulação CFD permite identificar soluções eficazes para desafios de design e escalonamento, resultando em processos mais eficientes e produtivos, economizando tempo e recursos.
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Referências
DELAFOSSE, Angélique et al. CFD-based compartment model for description of mixing in bioreactors. Chemical Engineering Science, v. 106, p. 76-85, 2014.
WERNER, Sören et al. Computational fluid dynamics as a modern tool for engineering characterization of bioreactors. Pharmaceutical Bioprocessing, v. 2, n. 1, p. 85-99, 2014.
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