深黄被孢霉H3,3410-5γ-亚麻酸发酵的实验研究

γ-亚麻酸是人体必需脂肪酸。深黄被孢霉被认为是潜力较大的γ-亚麻酸的发酵生产菌。对深黄被孢霉突变株H3,3410-5产γ-亚麻酸发酵培养基和发酵实验优化,结果表明,菌丝体平均得率为25.9 g/L,总油脂平均含量为44.0%,油脂中γ-亚麻酸比率为10.97%。三项指标分别比优化前提高了约6.6%、5.8%和16.3%。     

L.paraplantiumⅡ32发酵条件的初步研究

从4种培养基中筛选出MRS培养基为L.paraplantiumⅡ32的最适生长培养基。并运用点滴法,通过单因子筛选法,最终确定该菌生长、最大抑菌活性产生的最佳碳源为麦芽糖;氮源为酵母粉,浓度为2.0%;最适的初始pH值范围为5.5~6.5;温度范围为29~31℃。     

基于模糊粗糙神经网络的发酵过程建模

对于发酵这样一个非线性的动态过程，由于其复杂性和在线传感器的缺乏，使得过程中的一些重要状态变量难以在线测量，从而给发酵过程的优化柠制带来了极大的困难，为此，结合模糊粗糙集和智能控制的理论，充分利用模糊粗糙集和神经网络两者的优点，提出了一种新型的网络-模糊粗糙神经网络实现对发酵过程的建模和状态估计，结果表明陵网络模型的结构简单，可解释性强。收敛速度快，能够较为准确地拟合过程的动态特性，预估能力较强。     

豆豉纤溶酶生产菌液体发酵条件的优化

以DCFM9突变株为出发菌株,对其液体发酵条件进行了优化,得到了最佳发酵条件.优化后发酵培养基组成:木糖为20 g,大豆蛋白胨为20 g,KH2PO4为1g,K2HPO4·3H2O为4 g,Ca-Cl2为0.4 g,MgSO4·7H2O为0.5 g,水为1 000 mL;摇瓶发酵的最佳工艺条件为pH7.4,接种量2%,种龄24 h,装液量50 mL/250 mL,37℃,180 r/min,发酵12 h加入1g/L的Tween 40.在此条件下发酵72 h,产酶量最高可达3011.08 U/mL.     

观测数据预处理及其在发酵动力学建模中的应用

针对观测数据中可能存在的异常数据，提出了一种异常数据检测和剔除的预处理方法，并将它成功地应用于发酵过程中菌体生长的观测数据预处理，建立了拟合精度较高的发酵动力学模型。     

一株丝状真菌发酵法产红色素培养基的研究

研究了一株丝状真菌Miug-2．7发酵法生产红色素的液体培养基最佳组分，以及液体发酵培养基最佳配方．结果表明，本试验范围内最佳质量配比是淀粉3％，蛋白胨1．0％，诱导物1％，起始pH7．5．     

产氢发酵细菌培养基的选择和改进

高效产氢菌株的筛选与分离是生物制氢技术应用的重要基础之一,现有培养基都存在一定缺陷,为分离到高效产氢菌株,提出 LM 系列培养基配方,并通过产氢发酵细菌的分离和生长实验,确定了培养基的强还原剂为半胱氨酸,pH 值为6.根据培养基对厌氧菌的分离数量、种类和培养基成分的分析,选择 LM-1培养基为产氢发酵细菌的分离培养基.LM-1培养基分离出的5株高效产氢发酵细菌属于4个菌属,其中拟杆菌属、克雷伯氏菌属是国际上尚未分离到的高效产氢发酵细菌.利用 LM-1培养基进行高效产氢细菌分离操作,得到较好的效果.     

消化厚层通气法提高生活垃圾肥料菌体有机氮含量的研究

先通过厌氧消化阶段自然发酵产生的高温杀灭生活垃圾中有害病原微生物;再通过厚层通气发酵阶段黑曲霉的糖化作用和酵母菌生产菌体的增殖,把无机氮转化成酵母菌体有机氮,使产品增加了1.66%的酵母菌体有机氮.     

蚁群算法在啤酒发酵控制优化中的应用

利用蚁群算法在啤酒发酵过程动力学模型的基础上对过程进行优化。在固定的发酵时间内，利用蚁群算法得到一系列不同的温度曲线，从中找出一条最优的温度曲线，使得发酵过程最后酒精量达到最大，同时保证副产品浓度最低，而且啤酒没有因为发酵温度过高而变质．仿真结果表明：利用蚁群算法对发酵过程进行优化，在较短的时间内就可以达到很好的优化效果．     

青霉素发酵液平板膜超滤的操作条件研究

选定了超滤处理青霉素发酵液的流程．通过实验确定了平板膜实验装置超滤过程的操作条件，包括搅拌转速、操作压力、流量比等．测定了膜通量随操作时间和滤液体积的变化情况．