Biotechnologia środowiskowa wykorzystuje dostępne osiągnięcia biotechnologii, w tym także bezpośrednią czy pośrednią ingerencję w biocenozę. Różnorodność stosowanych technologii stawia wysokie wymagania dla opracowywanych dla jej potrzeb algorytmów oraz systemów sterowania. W niniejszej monografii zostały przedstawione metody  opisu i modelowania tak złożonych systemów poprzez wyodrębnienie dyskretnych stanów. Zwrócona została uwaga, w jaki sposób można w  ramach systemu  sterowania  wykorzystać  dodatkową  wiedzę  i pomiary dla osiągnięcia  przez obiekt stanów, które są  trudne  do realizacji w ramach jego odrębnych elementów. Przedstawiona w pracy analiza literatury oraz badania autora potwierdzają,    że    można    jednocześnie    obserwować    wolnozmienne    procesy biologiczne dla całej populacji będącej w stanie ustalonym, a także szybkozmienne procesy w skali mikro, odnoszące się do szlaków metabolicznych poszczególnych mikroorganizmów, jednocześnie autor wykazał, że możliwe jest zastosowanie dla takiego opisu modeli nieparametrycznych.
Przedstawione rozważania teoretyczne dotyczą możliwości migracji istniejących układów sterowania obiektów biotechnologicznych do systemu opisanego prezentowanymi modelami z zachowaniem autonomicznej pracy istniejących rozwiązań. Zostało zaproponowane rozwiązanie wykorzystujące właściwości systemu wieloagentowego. Jego syntezę autor oparł na modelu systemu zdarzeń dyskretnych. Zaproponowana struktura ma za zadanie abstrakcję zachowań systemu sterowania oraz hermetyzację właściwości technicznych poszczególnych jego elementów   poprzez   zastąpienie   ich   opisem   zdarzeń   tworzących   język.   Dla
środowiska umożliwiającego budowanie systemu wieloagentowego została zaproponowana ontologia ułatwiająca tworzenie interfejsu użytkownika. Ontologia ta oparta jest na zrozumiałym przez operatora zbiorze pojęć i symboli oraz wykorzystywanych dla kategoryzacji i hierarchizacji wiedzy na temat obiektu.
W monografii przedstawiono eksperymentalną weryfikację zaproponowanych rozwiązań, poprzez realizację dla reaktora tlenowego dwuwymiarowego sterowania, wykorzystującego system wieloagentowy. System ten stosuuje oddziaływanie na stężenie biomasy poprzez sterowanie flokulacją oraz kontrolowanie parametru opisującego przenoszenie tlenu w układzie dwufazowym od fazy gazowej do bezpośredniej asymilacji przez komórki. Konieczność przeprowadzania automatycznych eksperymentów określających przenoszenie tlenu w trakcie sterowania pracą reaktora wymusiła zrealizowanie hierarchicznej struktury systemu sterowania. Hierarchiczna struktura systemu umożliwiła przeprowadzanie eksperymentów określających przenoszenie tlenu w trakcie sterowania pracą reaktora oraz realizację funkcji sterowania, związanych z trajektoriami zmieniającymi retencję biomasy.
Przedstawiono   także  badania   dotyczące  bezpośredniego   oddziaływania   na biocenozę poprzez bioaugmentację mikroflory  innymi  szczepami oraz poprzez wymuszanie cyklicznych zmian parametrów fizykalnych. Wymuszenia takie zostały wykorzystane do zwiększenia wydzielania przez bakterie enzymów o właściwo¬ściach    lipolitycznych    dla    hydrolizy    trudno    biodegradowalnych    tłuszczów. Zaprezentowany dla potrzeb sterowania model opisuje wzrost hamowany stężenieir biomasy z uwzględnieniem, że dostęp do substratu, będącego wynikiem hydrolizy zależy    od    aktualnego    stanu   właściwości    fizykalnych.    Poszczególne    stam uwzględniają   zmiany   inhibicji   wzrostu   oraz   cykliczność   reakcji   hydrolizy a warunkiem   stymulującym  ich   zmiany   jest   stężenie   populacji   o odmiennycl właściwościach   fizykalnych.   Współzawodnictwo   pomiędzy   tymi   populacjan opisano  równaniem Lotki-Voltera.  Model ten został zastosowany  dla  system wieloagentowego, umożliwiającego synchronizowanie właściwości fizykalnych cyk metabolizmu oraz aktywności lipolitycznej.

SPIS TREŚCI

WYKAZ WAŻNIEJSZYCH OZNACZEŃ    

SPIS NAJCZĘŚCIEJ SPOTYKANYCH AKRONIMÓW    

PODSTAWOWE TERMINY ODNOSZĄCE SIĘ DO BIOTECHNOLOGII

WYKORZYSTANE W MONOGRAFII    

WSTĘP    
1.    ZŁOŻONOŚĆ MODELI W BIOTECHNOLOGII    
1.1.    Inżynieria metaboliczna jako narzędzie dla sterowania    
1.2.    Hierarchiczność procesów biologicznych    
1.3.    Modele stechiometryczne    
1.4.    Język SBML    
1.5.    Monitorowanie metabolizmu dla potrzeb sterowania    
1.6.    Cykliczność przemian    
1.7.    Podsumowanie rozdziału pierwszego    

2.    HIERARCHICZNE SYSTEMY HYBRYDOWE DLA STEROWANIA W BIOTECHNOLOGII    
2.1.    Języki opisujące zdarzenia    
2.2.    Model Systemu Zdarzeń Dyskretnych    
2.3.    Sterowanie nadrzędne    
2.4.    Modele interfejsu w strukturach hierarchicznych    
2.5.    Systemy hybrydowe    
2.5.1.    Opis różnicujący skalę czasu    
2.5.2.    S-Sysłem    
2.5.3.    Automat hybrydowy    
2.5.4.    Układ przedziałami afiniczny    
2.6.    Podsumowanie rozdziału drugiego    

3. SYSTEM WIELO AGENTOWY JAKO REALIZACJA HIERARCHICZNEGO SYSTEMU HYBRYDOWEGO    
3.1. Dekompozycja    
3.2.    Struktura hierarchiczna systemu wieloagentowego    
3.3.    Kooperacja w ramach systemu wieloagentowego    
3.4.    Koordynacja hierarchicznej struktury systemu sterowania    
3.5.    Relacja bisymulacji    
3.6.    Podsumowanie rozdziału trzeciego    

4. ONTOLOGIA HIERARCHICZNEGO SYSTEMU STEROWANIA    
4.1.    Zakres zastosowania ontologii    
4.2.    System hierarchiczny opisany strukturą komunikacyjną    
4.3.    Protokół FIPA    
4.4.    Platforma JADĘ    
4.5.    Wykorzystanie standardu OPC w systemie wieloagentowym    
4.6.    Ontologia struktury technologicznej    
4.7.    Podsumowanie rozdziału czwartego    

5. SYSTEM WIELOAGENTOWY W PROJEKTOWANIU STEROWANIA NADRZĘDNEGO    
5.1.    Cykl życia przedsięwzięcia realizacji systemu sterowania    
5.2.    Wykorzystanie wiedzy eksperta w systemie wieloagentowym    
5.3.    Wykorzystanie taksonomii dla projektowania struktury systemu wieloagentowego    
5.4.    Podsumowanie rozdziału piątego
    
6. SYSTEM WIELOAGENTOWY WYKORZYSTUJĄCY MODEL EXPLICITE..
6.1.    Techniczna realizacja dodatkowej zmiennej sterującej    
6.2.    Model matematyczny umożliwiający sterowanie retencją osadu    
6.3.    Wykorzystanie modelu dla dodatkowej zmiennej sterującej    
6.4.    System wieloagentowy umożliwiający wykorzystanie dodatkowego sterowania    
6.5.    Praktyczna realizacja sterowania    
6.6.    Podsumowanie rozdziału szóstego    

7. SYSTEM WIELOAGENTOWY WYKORZYSTUJĄCY MODEL IMPLICITE
7.1.    Bilans węgla i azotu    
7.2.    Hydroliza tłuszczów lipazą pochodzenia bakteryjnego    
7.2.1.    Obserwacje mikroskopowe    
7.2.2.    Hipoteza kolejnych faz metabolizmu    
7.2.3.    Model pozwalający na określenie faz metabolizmu    
7.2.4.    Sterowanie nadrzędne hydrolizą tłuszczów na podstawie modelu implicite oraz pomiaru optycznego    
7.2.5. Możliwości pomiarów bezpośrednich stanu metabolizmu dla systemów biologicznych    
7.3.    Hybrydowy model implicite wykorzystujący różne skale czasowe
7.3.1.    Opis obiektu    
7.3.2.    Model matematyczny    
7.3.3.    Symulator    
7.4.    Podsumowanie rozdziału siódmego    

8. WNIOSKI
    
BIBLIOGRAFIA    
STRESZCZENIE