디지털 트윈 기반 통합 바이오공정 센서 설계

통합 바이오공정(CBP)은 효소 생산, 리그노셀룰로스 분해, 당 방출, 발효가 동시에 발생하며, 측정 부족, 원료 변동성, 모델 불일치로 인해 모니터링이 어렵습니다. 본 연구는 디지털 트윈 기반 CBP 모니터링을 위한 센서 세트 설계 프레임워크를 제안합니다. 활성 바이오매스, 셀룰로스 분해 효소 활성, 잔류 불용성 기질, 가용성 당, 에탄올의 5가지 상태를 포함하는 가상 플랜트를 활용하여 16가지 에탄올 필수 측정 패키지를 평가했습니다. 유한 차분 출력 민감도, Fisher 정보 기반 상태 관측성 및 매개변수 식별성 분석, 고유값 및 매개변수 상관관계 진단, Monte Carlo unscented Kalman 필터 기반 소프트 센싱 재구성을 통해 후보 센서 세트를 평가했습니다. 에탄올 단독 센싱은 상태 인식 CBP 디지털 트윈 재구성에 가장 취약한 성능을 보였습니다. 6시간 샘플링 간격에서 상태 관측성 로그 유사행렬식은 에탄올 단독 센싱 시 4.18에서 가용성 당 추가 시 8.56으로, 전체 프록시 모니터링 시 16.42로 증가했습니다. 에탄올-당-바이오매스-기질 패키지는 6, 12, 24시간에서 각각 15.12, 13.76, 12.51의 로그 유사행렬식을 기록하며 강력한 성능을 보였습니다. 바이오매스와 효소 프록시는 매개변수 학습에 크게 기여했으며, 에탄올-당-바이오매스-효소 패키지는 6, 12, 24시간에서 각각 10.82, 9.06, 6.67의 로그 유사행렬식을 기록하며 가장 강력한 매개변수 식별성 성능을 보였습니다. 소프트 센싱 분석에서는 전체 프록시 모니터링이 평균 잠재 상태 RMSE를 1.1899에서 0.3756으로 감소시켰습니다. 이러한 결과는 CBP 공정의 효율적인 모니터링 및 제어를 위한 최적의 센서 구성 전략을 제시합니다.