Краткая идея проекта
- Цель: разработать интегрированную «цифровую-биофизическую» платформу для проектирования устойчивого биопроизводства топлива/материалов (микробные/энзимные системы + реакторы + оптимизация процессов) и вывести архитектуру от молекулы до завода с оценкой экологической и экономической жизнеспособности.
Ключевые научные проблемы (что нужно решить)
1. Биология
- Баланс «рост ↔ продукция»: конфликты ресурсов (ATP, восстановительные эквиваленты, прекурсоры) между поддержанием роста и направленным синтезом продукта.
- Токсичность продукта/побочных и перенос электронов/энергии в клетке.
- Генетическая стабильность и популяционная эволюция при промышленном культивировании.
2. Физика/инженерия реактора
- Массообмен (газ-жидкость), теплообмен и переноса кислорода/электронов при масштабировании: градиенты концентрации, местные условия, срывы перемешивания.
- Гидродинамика и слипание/осаждение клеток/биопленок.
3. Информатика/математическое моделирование
- Мультишкальное объединение: от молекулярных кинетик до CFD и заводского уровня.
- Нехватка точных параметров → необходимость системного идентифицирования и учёта неопределённости.
4. Экология и экономика
- Реальная LCA/TEA с учётом фидстока, побочных потоков, замкнутых циклов энергии/вещества.
Методы и модели (что применять)
1. Молекулярно-биологические и экспериментальные методы
- Методы генетической инженерии (CRISPR, промоторная библиотека), adaptive laboratory evolution, омics (transcriptomics, proteomics, metabolomics), 13C‑метаболический флюкс-анализ (MFA).
- Микрофлюидика и high‑throughput скрининг для отбора штаммов и выявления фенотипов в разных микроусловиях.
2. Модели метаболизма и клеточных процессов
- Геноме-широкие модели (GEM) + Flux Balance Analysis (FBA): формализация как
$$\underset{v}{\max }{c}^{T}v\text{s.t.}Sv=0,lb\le v\le ub$$ и динамические расширения (dFBA) для переходных режимов.
- Kinetics-ориентированные модели (МАХ/микроскопические кинетики) для ключевых путей; интеграция с MFA.
3. Реакторные и физические модели
- CFD для гидродинамики и распределения кислорода/температуры; реакционно‑диффузионные модели.
- Модели массообмена газ–жидкость (например, перенос кислорода $k_{L}a$), теплообмена и образование градиентов.
4. Мультишкальное и гибридное моделирование
- Соединение GEM/dFBA с реакторными CFD через обмен потоков и условий (digital twin).
- Surrogate-модели (ге́аussian processes, нейросети) для ускорения оптимизации при многократных вызовах CFD/кинетики.
5. Алгоритмы оптимизации и машинное обучение
- Байесовская оптимизация / эволюционные алгоритмы для strain/process co‑design.
- Reinforcement learning или model predictive control для управления реактором.
6. Верификация и неопределённость
- Параметрическая идентификация (Bayesian inference, MCMC), анализ чувствительности и UQ (Monte Carlo).
Ключевые показатели и формулы для оценки
- Выход (yield): $Y=\frac{\text{масса продукта}}{\text{масса субстрата}}$.
- Титр: $T$ (г/л).
- Объёмная продуктивность: $P_v=\frac{\text{масса продукта}}{V\cdot t}$ (г·л^{-1}·ч^{-1}).
- Энергоэффективность / EROI: $\text{EROI}=\frac{E_{\text{out}}}{E_{\text{in}}}$.
- Углеродная интенсивность: $CI=\frac{{\text{г CO}}_2\text{e}}{\text{кг продукта}}$.
- TEA: чистая приведённая стоимость (NPV)
$$\text{NPV}=-\text{CAPEX}+\sum _{t=1}^T\frac{{\text{CF}}_t}{(1+r{)}^t},$$ минимальная цена продукта (MSP) определяется из условия $\text{NPV}=0$.
- Чувствительность: вариация MSP/CI при изменении ключевых параметров (цена фидстока, выход, энергоёмкость).
Как проводить экологическую и экономическую оценку
1. LCA
- Определить границы: «ворота‑в‑ворота» (cradle-to-gate) или «колыбель‑к‑колыбели».
- Собрать инвентарные данные (сырьё, энергия, вода, эмиссии) из моделей процесса и экспериментальных измерений.
- Рассчитать IMPACT по категориям (GWP, eutrophication, water use) и нормировать per unit product ($CI$).
- Провести сценарный и чувствительный анализ (разные источники энергии, замена побочных потоков).
2. TEA
- Составить модель CAPEX/OPEX, учесть масштабы производства, амортизацию, налоги, цену фидстока.
- Рассчитать MSP, IRR, payback time; провести Monte‑Carlo для UQ.
3. Интегрированная оценка
- Pareto‑анализ между минимизацией CI и MSP.
- Социально‑экономические факторы: занятость, безопасность, доступность фидстока.
4. Ограничения и пороги
- Установить критерии «устойчивости»: $CI$ ниже целевого порога, $\text{EROI}>1$, MSP конкурентоспособна с рыночными ценами.
Практический рабочий план (этапы)
1. Концепция и цели: выбрать продукт/фидсток и целевые метрики (Y, T, $P_v$, CI, MSP).
2. In silico дизайн: GEM + FBA + байесовская оптимизация генетических изменений; surrogate‑модели реактора.
3. Лабораторная валидация: микрофлюидика → биореакторные эксперименты (chemostat, fed‑batch); измерения омics и MFA.
4. Мультимасштабное объединение: связать клеточные модели с CFD‑реактором, создать digital twin.
5. Пилот, LCA/TEA и масштабирование: сбор данных, полная LCA/TEA, сценарный анализ, корректировка дизайна.
6. Коммерческий анализ и регуляторика.
Критерии успеха (примерные целевые метрики)
- Выход $Y$ ≥ 50–70% теоретического максимума для выбранного пути.
- Титр $T$ и $P_v$ на уровне, обеспечивающем экономику масштаба (зависит от продукта).
- CI ниже эквивалентных ископаемых альтернатив на установленный порог (например, −50% GWP).
- NPV>0 и конкурентный MSP с >10% запасом чувствительности к цене фидстока.
Краткий итог
- Необходим синтез методов: геномного дизайна, кинетических моделей, CFD, surrogate‑моделирования и Bayesian/ML‑оптимизации, а также строгая LCA/TEA с учётом неопределённости. Успех зависит от ко‑оптимизации штамма и реакторного режима и от системной оценки жизненного цикла.