Multi-objective optimization at a crude novel lipase catalyzed fame production: kriging as an alternative to rsm

Abstract

Biyodizel özellikle transport sektörü açısından petrol kaynaklı dizel yakıtlara yenilenebilir ve potansiyel olarak sürdürülebilir bir alternatiftir. Biyodizel, ham, rafine veya atık yağlar ile hayvansal yağlar gibi çeşitli hammaddeler kullanılarak, katalitik olmayan ısıl yöntemler, homojen ya da heterojen kimyasal dönüşümler ve biyokatalitik dönüşümler ile üretilebilmektedir. Atık pişirme yağından elde edilen biyokatalitik biyodizel üretiminin ticari olarak uygulanabilirliği, hammaddedeki trigliseritlerin transesterifikasyonunu ve serbet yağ asitlerinin esterifikasyonunu katalizleyen lokal ve ekonomik olarak üretilme potansiyeli olan yeni lipazların mevcudiyetine bağlıdır. Bu açıdan, farklı kaynaklardan değişik özelliklere sahip farklı lipazların taranması, seçilmesi ve geliştirilmesi, lipaz katalizli biyodizel üretiminin cazip hale gelmesinde temel bir görevdir. Yeni lipazlar için erken değerlendirme deneyleri, değişen reaksiyon sıcaklığı, alkil reseptör substrat mol oranı ve enzim miktarı altında zamana bağlı değişimleri gözlemlemek için uygulanmaktadır. Bu erken dönem deneylerinden elde edilen ön veriler, yeni lipazların hızlı ve etkili bir şekilde değerlendirilmesini kolaylaştırmak için uygun modelleme ve optimizasyon şeması içinde kullanılmalıdır. Geleneksel olarak, düşük mertebeden polinom modellerine dayanan yanıt yüzey yöntemi, verim gibi tek hedefli optimizasyon için kullanılır. Bu çalışmada, Kriging ve Pareto-front çok hedefli optimizasyonunu kullanan alternatif bir modelleme ve optimizasyon yaklaşımı, geleneksel şemaya kıyasla her iki prosedürün uygulanabilirliği ve verimliliği ile ilgili konulara dikkat çekerek, yeni bir lipaza uygulanmaktadır. Kriging temelli modelleme ve optimizasyon yönteminin, sınırlı ön deneysel verilerin kullanılmasında avantajlı olduğu gösterilmiştir.

Biodiesel is a renewable and potentially sustainable alternative to petroleum-based diesel, especially in the transportation sector. Biodiesel can be produced by non-catalytic thermal methods, homogenous or heterogenous chemical conversions, and biocatalytic transformations using various types of feedstock such as crude, refined or waste oils, or animal fats. Commercial feasibility of biocatalytic biodiesel production from waste cooking oil critically depends on the availability of novel lipases, which catalyze the transesterification of triglycerides and esterification of free fatty acids in the feedstock into fatty acid alkyl esters, with the potential to be locally and economically produced. In this respect, screening, selection, and development of different lipases with varying properties from different sources is an essential task towards making lipase-catalyzed biodiesel production an attractive endeavor. Early evaluation of novel lipases employs time progress experiments under varying reaction temperature, alkyl receptor to substrate molar ratio, and enzyme amount. The preliminary data acquired from these early experiments need to be used within an appropriate modelling and optimization scheme to facilitate rapid and efficient evaluation of the novel lipase. Conventionally, response surface methodology based on low-order polynomial models is used for the optimization of a single objective like yield. In this work, an alternative modelling and optimization approach employing Kriging and Pareto-front multi-objective optimization is applied to a novel lipase, in comparison to the conventional scheme, highlighting the issues regarding the applicability and efficiency of both procedures. Kriging-based modelling and optimization methodology is shown to be advantageous in making use of limited preliminary experimental data.