Projeto multi-fidelidade para biorreatores de rolagem

Um biorreator de rolagem parece simples: move-se um saco para frente e para trás e a cultura se mistura. A pergunta de engenharia útil é mais difícil. O mesmo movimento de rolagem 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 em relação ao cisalhamento, considerando o nível de preenchimento e a frequência de rolagem antes que seja caro fabricar ou testar.

O modelo resolve essa interface em movimento, em vez de substituí-la por uma aproximação de mistura homogênea. Utiliza Basilisk hidrodinâmica de volume de fluido, acoplada ao transporte de oxigênio dissolvido pela lei de Henry. A partir de cada condição simulada, o fluxo de trabalho extrai as grandezas de processo que tornam o compromisso concreto: coeficiente de transferência de massa volumétrico kLa, tempo de mistura e tensão de cisalhamento. Essas saídas transformam um pedido vago (“misture melhor”) em uma decisão de projeto inspecionável: qual nível de preenchimento e frequência de rolagem proporcionam transferência adequada sem simplesmente elevar todas as medidas locais de tensão?

A CFD completa pode responder a essa pergunta, mas é demasiado custosa para varrer todo o espaço operacional. O projeto, portanto, combina triagem de baixa fidelidade e baixo custo com cálculos selecionados de alta fidelidade. Um substituto multi-fidelidade KRR-LR-GPR transporta informação entre os dois, enquanto o Expected Improvement seleciona a próxima condição a avaliar. O objetivo não é fazer o simulador desaparecer atrás de uma caixa-preta; é gastar execuções de alta fidelidade onde podem alterar a escolha de projeto e, em seguida, usar o modelo mais barato para mapear o restante do espaço. Isso torna prático comparar um conjunto mais amplo de níveis de preenchimento e programas de rolagem.

Minha contribuição foi a camada de decisão e reprodutibilidade do projeto em torno do solver: um ambiente de testes de otimização bayesiana multi-fidelidade de ponta a ponta, correções de validação de parâmetros, documentação implantada via CI, pipeline de tutoriais e figuras, e registros de validação e experimentos. Esse trabalho torna um resultado rastreável desde uma condição candidata, através do 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 está publicado em International Journal of Multiphase Flow. A documentação do projeto e o repositório aberto incluem o modelo, estudos de caso e fluxo de trabalho reprodutível.