Abstract Solid-liquid suspensions in stirred tank reactors are common operations in many processes, including bioprocesses such as animal or stem cell cultures. These cells are often anchorage-dependent, i.e. they need to adhere to a surface to grow. Typically, they are cultivated on the surface of small spherical microbeads, the so-called microcarriers, suspended in stirred-tank bioreactors. As far as we know, no extensive experimental characterization, and thus no validated simulation approach, of microcarrier suspensions in stirred-tank reactor exists in the literature. Therefore, the first aim of this work is to develop an experimental technique based on light attenuation to characterize the spatial distribution of particle concentration for various particle suspension states. The second aim is to determine the validity of Euler-Euler CFD simulations to predict the spatial distribution of low density particles, such as microcarriers, in a stirred tank bioreactor. Experiments and simulations were performed in a small hemispherical bottom bioreactor stirred with a down-pumping axial impeller. The particles used were Cytodex-1 microcarriers ( d P = 162 μ m and ρ S = 1020 kg m −3 ) at a solid concentration of 10% in volume. The light attenuation technique enabled the characterization of the spatial distribution of the solid phase in the whole bioreactor, even for very dense suspensions by advantageously using the optical properties of the Cytodex-1 microcarriers. The analysis of the solid spatial distribution shows that the bioreactor volume can be divided in three distinct zones: a clear layer below the free surface where α S , layer tends to 0, a bulk zone where the solid phase is homogeneously distributed ( α S , bulk ⩽ α S ) and a packed bed of motionless particles at the bottom ( α S , bed = α S , max ). One very interesting finding is that the evolution of the bulk solid concentration is directly proportional to the agitation rate and its value equals the averaged volume fraction α S , bulk = α S at N = N js . Concerning the simulation results, the modeling approach presented in this work enables a reasonable estimation of the just-suspended agitation rate N js . Nevertheless, the solid spatial distributions are not well predicted for agitation rates below or above N js . The solid concentration at the vessel bottom is underestimated for N N js but overestimated for N ⩾ N js .

中文翻译：

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微载体在搅拌釜生物反应器中的固液悬浮——实验和数值分析

摘要 搅拌釜反应器中的固液悬浮液是许多过程中的常见操作，包括动物或干细胞培养等生物过程。这些细胞通常是贴壁依赖性的，即它们需要粘附在表面上才能生长。通常，它们培养在悬浮在搅拌罐生物反应器中的小球形微珠（即所谓的微载体）的表面上。据我们所知，文献中没有关于搅拌釜反应器中微载体悬浮液的广泛实验表征，因此也没有经过验证的模拟方法。因此，这项工作的首要目标是开发一种基于光衰减的实验技术，以表征各种颗粒悬浮状态下颗粒浓度的空间分布。第二个目的是确定 Euler-Euler CFD 模拟的有效性，以预测搅拌罐生物反应器中低密度颗粒（例如微载体）的空间分布。实验和模拟在一个带有向下泵送轴向叶轮搅拌的小型半球形底部生物反应器中进行。所使用的颗粒是固体浓度为 10% 体积的 Cytodex-1 微载体（d P = 162 μ m 和 ρ S = 1020 kg m -3 ）。通过有利地使用 Cytodex-1 微载体的光学特性，光衰减技术能够表征整个生物反应器中固相的空间分布，即使对于非常密集的悬浮液也是如此。固体空间分布的分析表明，生物反应器体积可分​​为三个不同的区域：自由表面下方的透明层，其中 α S ，层趋于 0，固相均匀分布的体区（ α S ，体 ⩽ α S ）和底部的静止颗粒填充床（ α S ，床= α S , 最大值 )。一个非常有趣的发现是，整体固体浓度的演变与搅拌速率成正比，其值等于平均体积分数 α S ，bulk = α S 在 N = N js 时。关于模拟结果，这项工作中提出的建模方法能够合理估计刚刚暂停的搅拌速率 N js 。然而，对于低于或高于 N js 的搅拌速率，不能很好地预测固体空间分布。NN js 低估了容器底部的固体浓度，但高估了 N ⩾ N js 。固相均匀分布的块状区域（α S ，块状 ⩽ α S ）和底部的静止颗粒填充床（ α S ，床= α S ，max ）。一个非常有趣的发现是，整体固体浓度的演变与搅拌速率成正比，其值等于平均体积分数 α S ，bulk = α S 在 N = N js 时。关于模拟结果，这项工作中提出的建模方法能够合理估计刚刚暂停的搅拌速率 N js 。然而，对于低于或高于 N js 的搅拌速率，不能很好地预测固体空间分布。NN js 低估了容器底部的固体浓度，但高估了 N ⩾ N js 。固相均匀分布的块状区域（α S ，块状 ⩽ α S ）和底部的静止颗粒填充床（ α S ，床= α S ，max ）。一个非常有趣的发现是，整体固体浓度的演变与搅拌速率成正比，其值等于平均体积分数 α S ，bulk = α S 在 N = N js 时。关于模拟结果，这项工作中提出的建模方法能够合理估计刚刚暂停的搅拌速率 N js 。然而，对于低于或高于 N js 的搅拌速率，不能很好地预测固体空间分布。NN js 低估了容器底部的固体浓度，但高估了 N ⩾ N js 。块体 ⩽ α S ) 和底部静止粒子的填充床 ( α S , 床 = α S , max )。一个非常有趣的发现是，整体固体浓度的演变与搅拌速率成正比，其值等于平均体积分数 α S ，bulk = α S 在 N = N js 时。关于模拟结果，这项工作中提出的建模方法能够合理估计刚刚暂停的搅拌速率 N js 。然而，对于低于或高于 N js 的搅拌速率，不能很好地预测固体空间分布。NN js 低估了容器底部的固体浓度，但高估了 N ⩾ N js 。块体 ⩽ α S ) 和底部静止粒子的填充床 ( α S , 床 = α S , max )。一个非常有趣的发现是，整体固体浓度的演变与搅拌速率成正比，其值等于平均体积分数 α S ，bulk = α S 在 N = N js 时。关于模拟结果，这项工作中提出的建模方法能够合理估计刚刚暂停的搅拌速率 N js 。然而，对于低于或高于 N js 的搅拌速率，不能很好地预测固体空间分布。NN js 低估了容器底部的固体浓度，但高估了 N ⩾ N js 。一个非常有趣的发现是，散装固体浓度的演变与搅拌速率成正比，其值等于平均体积分数 α S ，bulk = α S 在 N = N js 时。关于模拟结果，这项工作中提出的建模方法能够合理估计刚刚暂停的搅拌速率 N js 。然而，对于低于或高于 N js 的搅拌速率，不能很好地预测固体空间分布。NN js 低估了容器底部的固体浓度，但高估了 N ⩾ N js 。一个非常有趣的发现是，整体固体浓度的演变与搅拌速率成正比，其值等于平均体积分数 α S ，bulk = α S 在 N = N js 时。关于模拟结果，这项工作中提出的建模方法能够合理估计刚刚暂停的搅拌速率 N js 。然而，对于低于或高于 N js 的搅拌速率，不能很好地预测固体空间分布。NN js 低估了容器底部的固体浓度，但高估了 N ⩾ N js 。对于低于或高于 N js 的搅拌速率，不能很好地预测固体空间分布。NN js 低估了容器底部的固体浓度，但高估了 N ⩾ N js 。对于低于或高于 N js 的搅拌速率，不能很好地预测固体空间分布。NN js 低估了容器底部的固体浓度，但高估了 N ⩾ N js 。