Modelado de un reactor tubular de lipasas inmovilizadas para la producción de glicerol y ácidos grasos a partir de aceites

Abstract

Los avances en el diseño de biorreactores en la industria de grasas y aceites permiten realizar la hidrólisis de triglicéridos en condiciones suaves, mejorando la productividad y evitando la formación de subproductos indeseables. En el presente trabajo se desarrolla un modelo matemático que describe la actividad hidrolítica de un reactor tubular con lipasas inmovilizadas para la producción de ácidos grasos a partir de aceites comerciales. Se aplico el método numérico de Runge Kutta de alto orden, considerando que no hay acumulación de sustrato en la superficie de la membrana, donde se encuentra la enzima. Además se analizaron distintas ecuaciones de velocidad de reacción basadas en la cinética de Michaelis-Menten y en un mecanismo de ping-pong bi-bi. Los datos experimentales en sistemas discontinuos forman la base del desarrollo del modelo matemático, empleado para simular el proceso computacionalmente. Los resultados obtenidos permitirían optimizar las variables operativas y los aspectos económicos del proceso industrial.Advances in the design of a bioreactor in the fats and oils industry have permitted the hydrolysis of triglycerides in mild conditions and improved productivity while avoiding the formation of unwanted byproducts. The present work develops a mathematical model that describes the hydrolytic activity of a tubular reactor with immobilized lipases for the production of glycerol and fatty acids from the oil trade. Runge Kutta's numerical method of high order has been applied, considering that there is no accumulation of the substratum in the surface of the membrane, where the enzyme is. At the same time, different equations based on the kinetic model of Michaelis Mentens and the Ping-Pong bi-bi mechanism were examined. Experimental data in discontinuous systems are the basis for the development of the quantitative mathematical model that was used to simulate the process computationally. The obtained results allow for optimizing both the operative variables and the economic aspects of industrial processes.