Design de multi-fidelidade para biorreatores de balanço

Um biorreator de balanço (rocking bioreactor) parece simples: mova uma bolsa para frente e para trás e a cultura se mistura. A questão de engenharia útil é mais difícil. O mesmo movimento de balanço que renova a interface gás-líquido e melhora a transferência de oxigênio também define o ambiente mecânico experimentado pela cultura. Mais agitação, portanto, não é uma resposta completa. Um projeto deve equilibrar a disponibilidade de oxigênio contra o cisalhamento, enquanto leva em conta o nível de preenchimento e a frequência de balanço antes que seja caro fabricar ou testar.

O modelo resolve essa interface móvel em vez de substituí-la por uma aproximação bem misturada. Ele utiliza a hidrodinâmica de volume de fluido do Basilisk, acoplada ao transporte de oxigênio dissolvido através da lei de Henry. De cada condição simulada, o fluxo de trabalho extrai as quantidades de processo que tornam o trade-off concreto: coeficiente de transferência de massa volumétrico kLa, tempo de mistura e tensão de cisalhamento. Esses resultados transformam uma solicitação vaga — “misture melhor” — em uma decisão de design inspecionável: qual nível de preenchimento e frequência de balanço fornecem transferência adequada sem simplesmente elevar todas as medidas de tensão local?

O CFD completo é rico o suficiente para responder a essa pergunta, mas caro demais para cobrir todo o espaço operacional. O projeto, portanto, combina uma triagem de baixa fidelidade de baixo custo com cálculos de alta fidelidade selecionados. Um substituto (surrogate) de multi-fidelidade KRR-LR-GPR carrega informações entre os dois, enquanto o “Expected Improvement” seleciona a próxima condição a ser avaliada. O objetivo não é fazer o simulador desaparecer atrás de uma caixa preta; é gastar execuções de alta fidelidade onde elas podem mudar a escolha de design, e então usar o modelo mais barato para mapear o restante do espaço. Isso torna prático comparar um conjunto mais amplo de níveis de preenchimento e cronogramas de balanço.

Minha contribuição foi a camada de decisão e reprodutibilidade do projeto em torno do solver: um ambiente de testes de otimização Bayesiana de multi-fidelidade de ponta a ponta, correções de validação de parâmetros, documentação implantada por CI, tutoriais e pipeline de figuras, e registros de validação e experimentos. Esse trabalho torna um resultado rastreável desde uma condição candidata, passando pelo fluxo de trabalho de simulação e substituto, até a evidência plotada, sem reivindicar autoria exclusiva do método de CFD ou do estudo publicado.

O estudo subjacente foi publicado no International Journal of Multiphase Flow. A documentação do projeto e o repositório aberto incluem o modelo, estudos de caso e o fluxo de trabalho reprodutível.