Forschungsprojekte

Mit dem Projekt „Entwicklung eines Fed-Batch-Verfahrens zur optimalen Vermehrung von Saccharomyces cerevisiae für die Vergärung von Traubenmost“ fördert die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung die Entwicklung eines Bioreaktors zur Hefevermehrung und Vermehrung für die Weinherstellung. Das Projekt wird vom Lehrstuhl für Bioverfahrenstechnik der Technischen Universität Rheinland-Pfalz in Kaiserslautern gemeinsam mit dem Institut für Lebensmittelwissenschaft und Biotechnologie der Universität Hohenheim, der Firma Kerafol Keramische Folien GmbH & Co. KG und der Weinkellerei Lauth & Sohn.

Die alkoholische Gärung ist der mit Abstand wichtigste Schritt bei der Herstellung von Wein. Hierfür werden Hefen, Saccharomyces cerevisiae, benötigt. Bis in die 1980er Jahre erfolgte die Gärung noch überwiegend spontan durch Hefen, die aus dem Weinberg mitgebracht wurden oder im Keller (Geräte, Fässer) vorhanden waren. In den 1980er Jahren begann ein grundlegender Wandel: Die Moste wurden erstmals vorgeklärt und bei einer kontrollierten Temperatur vergoren, um reine und fruchtige Aromen zu erzeugen. Dies erforderte die Verwendung von Reinzuchthefen, meist in Form von Trockenhefen. Für eine sichere Vergärung der Traubenmoste benötigen diese Trockenhefen im ersten Schritt geeignete Bedingungen für die Vermehrung zu einer ausreichenden Anzahl von Zellen mit hoher Vitalität. Diese Bedingungen sind für Traubenmoste in Bezug auf Temperatur, Nährstoffgehalt, Sauerstoffbedarf usw. oft nicht optimal. Dies kann zu Gärungsstillstand und Gärungsabbruch mit negativer Qualitätsentwicklung der erzeugten Weine führen.

Ziel des Projektes ist es, einen Bioreaktor und die dazugehörige Sensorik zu entwickeln, um die Hefevermehrung während der Weinproduktion zu optimieren und damit Gärstillstand und Qualitätsverschlechterung entgegenzuwirken. Der Reaktor soll neben konventionellen Sonden auch mit Metalloxid-Gassensoren und optischen Sensoren ausgestattet werden. Nach Fertigstellung eines Demonstrators werden dessen Funktionalität und Prozesstechnik ausgiebig getestet und optimiert, bis ein voll qualifiziertes System für den Einsatz in der Weinproduktion bereitsteht.

DFG Grant 395461267: Observer and control design for mass-structured cell populations

In this project the results of the preceding project DFG 395461267 observer and tracking control design for cell population models shall be deepened and extended. While in the preceding project the focus was on the analysis of cell population balance models on the basis of approximations of the partial integro-differential equations by finite differences (FD) and the studies were mainly constrained to the anaerobic yeast fermentation, in the applied continuation project the following points are focused on: (i) aerobic as well as anaerobic process conditions for the yeast fermentation, (ii) inclusion of additional sensors, (iii) alternative numerical approximation methods, in particular the cell average method (CAM) and the quadrature method of moments (QMM), (iv) explicit methods for model order reduction (MOR), as well as (v) the transferability to other cultures like, e.g., microalgae. A particular focus shall be on the robustness analysis of the obtained observability and controllability properties, as well as the designed observers and feedback controllers.

Project B4 of the CRC1461 develops a system and control theoretic framework for analysis, design, control, and evaluation of oscillator networks as central unit to associate spatiotemporal neural dynamics and functional connectivity with the underlying network structure and its properties. For monitoring and control local information extraction and injection mechanisms will be considered. Complementing these analytic and simulation studies the developed methodologies will be evaluated in simple robotic control applications.

Past projects

PrO4Bake

Optimierung der Produktionsplanung in Bäckereien zur Reduzierung des ökologischen Fußabdrucks und Lebensmittelabfällen unter Verwendung naturinspirierter Optimierungsalgorithmen und künstlicher Intelligenz.

Förderer: EIT Food

Weitere Informationen auf der Projekt-Webseite unter: 

www.eitfood.eu/innovation/projects/optimization-of-bakery-processes-by-a-computational-tool-together-with-consumer-feedback-to-minimize-ecological-footprint-and-food-waste-2020

iConsensus

Integrated control and sensing platform for biopharmaceutical cultivation process high-throughput development and production

Förderer: EU

Weitere Informationen auf der Projekt-Webseite unter:

www.kth.se/dib/iconsensus

Früherkennung von Produktinstabilitäten

Entwicklung eines Onlineüberwachungs-Systems zur Früherkennung von Produktinstabilitäten am Beispiel fetthaltiger H-Milch und Prozessentwicklung für eine erhöhte Schaumstabilität zur „Barista“-Anwendung

Laufzeit: 2018 - 2020

Projektnummer: AiF 20200 N

Förderer: BMWI über AiF über FEI

Mehlmodifikation mittels kaltem Plasma

Anwendung von atmosphärischer kalter Plasma-Technologie auf Weizenmehl mit anschließender Quantifizierung der Auswirkungen auf die Netzwerkfunktionalität von Teigen und Qualität von Backerzeugnissen

Laufzeit: 2019 - 2021

Projektnummer: AiF 20629 N

Teff-Based Functional Beverage Containing Selected Probiotic Bacteria

Laufzeit:
Förderer: DAAD

BETTERWHEAT

Genomisch-proteomische Grundlagen und Umweltabhängigkeit der qualitäts- und gesundheitsrelevanten Eigenschaften bei Weizen für innovative neue Sorten und Produkte (BLE)

Laufzeit

Förderer: