Modelamiento matemático y por redes neuronales artificiales del crecimiento de Spirulina sp. en fotobiorreactor con fuente de luz fluorescente e iluminación en estado sólido

Abstract

Se evaluaron los modelos matemáticos de Gompertz y logístico en la cinética de crecimiento de Spirulina sp., los cuales fueron comparados con un modelamiento por Redes Neuronales Artificiales Backpropagation (RNA-BP). La Spirulina fue cultivada en un fotobiorreactor de laboratorio aireado (3 L/min) de 500 mL, con iluminación fluorescente de 40W y en Estado Sólido (LED-Light Emitting Diode ) de 1W; obteniendo con ambos sistemas 11,0 klx. La iluminación LED, permitió obtener un valor elevado de biomasa (ɑ) de 0,90 , en comparación con la obtenida con iluminación fluorescente de 0,82; así como una mayor velocidad de crecimiento μ=0,63 h-1, precedida de un menor tiempo de latencia λ=0,34 h. La RNA-BP mostró buena precisión con respecto al modelo corregido de Gompertz I, tanto para el caso del cultivo de Spirulina sp. con iluminación fluorescente y con LED, mostrando coeficientes de correlación (R) del orden de 0,993 y 0,994 respectivamente, con respecto a los datos experimentales. Resulta ventajoso el modelamiento a través del modelo corregido de Gompertz I, porque además de valores de R de 0,987 y 0,990 en los cultivos de Spirulina sp. Con iluminación fluorescente y con LED respectivamente, permite obtener los parámetros de la cinética de crecimiento de manera directa.