Отчет за 2023
За период с 10 мая по 15 декабря 2023 года полностью выполнены все запланированные работы, проведено более 30 экспериментов на моделях in vitro и in vivo. По итогам работ подготовлено 10 публикаций в т.ч. 4 опубликованы в журналах, индексируемых в базе RSCI, в федеральной службе по интеллектуальной собственности проведена государственная регистрация трех баз данных, направлены две заявки на получение патента РФ на изобретение.
Проведен первый цикл экспериментальных исследований на полномасштабном биореакторе с формированием баз данных, обобщающих результаты исследований физико-химического состава субстратов и параметров метаболизма среды биореактора (таксономический состав, ЛЖК, формы азота и др., не менее чем по 70 параметрам), полученных в ходе переработки различных субстратов (подсолнечная лузга, конопляный и льняной жмыхи). В ходе проведённого испытания получены данные использования разработанной модели биореактора для разложения труднорасщепляемых растительных отходов с целью организации новых производств кормовых добавок.
Проведен первый цикл экспериментальных исследований по оценке питательности и продуктивного действия полученных в биореакторе кормовых средств in vitro. Лузга подсолнечника, подвергнутая предварительной биологической обработке характеризуется увеличением переваримости сухого вещества на 8,5 — 12,3 %, что было сопряжено с нормализацией рубцового пищеварения in vivo (модель — животные казахской белоголовой породы) и выражалось в повышении продукции микробиомами ЛЖК, ростом концентрации общего и белкового азота в рубцовой жидкости.
Проведены экспериментальные исследования таксономического состава микробного пула биореактора в период эксплуатации оборудования (20 суток), установлены оптимальные временные периоды учета сохранения стабильного количественного и качественного состава микробиома. По результатам исследований получены базы данных, установлены оптимальные временные периоды учета сохранения стабильного количественного и качественного состава микробиома (7 сут.). Получены: свидетельство о государственной регистрации базы данных №2023623051 от 06.09.2023. «Таксономический состав микробиома рубцового содержимого в результате разложения кормов, содержащих труднопереваримые углеводы»; свидетельство о государственной регистрации базы данных №2023623133 от 15.09.2023. «Таксономический состав микробиома рубцового содержимого в результате разложения in vitro трудногидролизуемых растительных субстратов».
Разработан и апробирован способ увеличения биомассы микроорганизмов, культивируемых в биореакторе, относящейся к нормофлоре и снижению патогенных микроорганизмов.
Разработана и апробирована технология подготовки растительных субстратов для загрузки биореактора, обеспечивающую повышение эффективности работы оборудования.
Предложена технология подготовки растительных субстратов (режимы кавитационной обработки конопляного жмыха: время — 15 минут; 27 кГц; Т=280С; рН=7,0; W-68%) для загрузки в биореактор, обеспечивающая повышение эффективности работы оборудования. Представлена обобщенная математическая модель биореактора, обеспечивающая обработку данных и принятие решений, как объект системы автоматического управления, позволяющий учитывать конструктивные и технологические особенности ферментации отходов производства.
Установлены корреляции физико-химических параметров, видового состава микроорганизмов и химическим составом кормов, полученных с использованием биореактора с техническими параметрами системы управления биореактором.
Были получены полиноминальные ряды четвертой степени для формирования проектных значений. Проведена работа по автоматизации проектирования состава биосубстратов. На основании полученных ранее зависимостей в среде разработки Embarcadero® Delphi XE было разработано программное средство, позволяющее моделировать состав биосубстратов и получать проектные решения по времени работы биореактора. Достоверность проектирования определяется максимальной погрешностью входящих в нее элементов и составляет R2 = 0,962. Предложенное математическое обеспечение может быть развито до нейросетевого уровня, что позволит проектировать технологический процесс ферментации в зависимости от более точных настроек желательного состава субстрата. Таким образом, создана база данных для обучения нейронной сети системы управления биореактором. Обоснован выбор типа нейронной сети, способной решать задачи управления биореактором.
Поданы заявки на получение патентов РФ на изобретения: № 2023131772 «Способ приготовления кормовой добавки для животных методом ферментации на основе нетрадиционного сырья»; № 2023131771 «Кормовая добавка для крупного рогатого скота на основе ферментированной лузги подсолнечника».