基于机理模型和模糊加权最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的农杆菌发酵过程混合建模与优化

针对农杆菌ATCC31749发酵法产凝胶多糖过程中产物质量浓度预测精度不高问题,提出一种基于模糊加权最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法和机理模型相结合的混合建模新方法。首先通过添加模糊加权思想和混合核函数方法对LSSVM算法进行优化,并用优化后的LSSVM求解农杆菌ATCC31749发酵过程动力学模型,结合鸟群算法对动力学模型参数进行寻优;然后拟合出溶氧体积分数和各参数之间的关联函数模型,并代入到动力学模型,建立起以溶氧浓度作为关键控制变量的发酵动力学模型;最后,用鸟群算法对模型进行寻优,寻找使得发酵产物浓度最大的最优溶氧过程控制策略。实验仿真结果表明,混合模型的预测精度得到提高,产多糖期溶氧体积分数控制为52%时,产物质量浓度最大,为48.85 g/L。该研究所建立的农杆菌发酵过程混合模型及其溶氧优化结果,为发酵工业上进一步通过最佳溶氧控制策略来提高多糖产量提供了方向。     

一株产高质量浓度酒精酵母的间歇发酵动力学初步研究

对一株产高质量浓度酒精的酿酒酵母的间歇发酵动力学进行了初步研究.分别对基质、产物和菌体对时间的变化,所得回归方程显示,3个状态参量与时间呈对数关系;而后采用比生长速率、某一时段的菌体浓度、某一时段的葡萄糖质量浓度、某一时段的酒精质量浓度来描述整个发酵过程中菌体、基质和产物之间的关系,通过二次曲面回归得到了间歇发酵动力学数学模型,与传统的Monod模型和Logistic模型相比,该模型对试验数据拟合和预测性能较好.最后,用Simplex优化方法对间歇发酵动力学进行动态模拟,得到很好的拟合结果.将得到的模型参数用于预测初糖质量浓度为24.7g/dL的间歇发酵,预测结果也较好.因此,该模型可用来预测高初糖质量浓度下间歇发酵过程.     

基于模糊理论的酵母发酵动力学模型

在模糊理论基础上,提出了一种描述菌体生长的模糊动力学模型,将专家对发酵过程的定性经验描述和精确的数学模型联系起来.模型分析发现,对数期隶属度函数就是菌体的相对比生长速率,从而提供了一种划分菌体发酵阶段的方法.最后针对酵母发酵过程,精确地确定了划分对数生长期的开始时间和结束时间.     

Lipstatin生产菌株发酵动力学研究

对Lipstatin生产菌株--毒三素链霉菌发酵动力学特性进行了研究,提出了细胞生长动力学、基质消耗动力学、产物生成动力学模型,得到了描述该发酵过程的菌体生长动力学方程、基质消耗动力学方程、产物生成动力学方程.采用Origin软件,对实验数据与模型进行了拟合,拟合度良好,三个模型的线性相关性R值均在0.988以上.     

发酵生产细菌纤维素的动力学模型研究进展

综述了细菌纤维素发酵过程中菌体生长,基质消耗和产物生成的动力学模型的建立,有助于有效地控制发酵过程、工艺优化和计算机模拟,从而提高发酵产率、降低发酵成本.文中分析了发酵生产细菌纤维素的动力学模型,包括菌体生长模型、产物生成模型、底物消耗模型等,以期建立更加合适、适用范围更广泛、影响因素更全面的动力学模型,从而有效地提高发酵产率,降低发酵成本.     

基于生物参数在线检测的谷氨酸发酵动力学研究

利用生物量在线检测系统和在线控制系统技术,通过探讨谷氨酸发酵过程中棒状杆菌S9114菌体浓度、底物浓度和产物浓度随时间的变化规律,对谷氨酸发酵动力学进行研究,分别建立谷氨酸发酵过程中菌体生长、底物消耗和产物生成的动力学模型。利用MATLAB软件对试验数据进行拟合,获得能够描述谷氨酸棒状杆菌S9114发酵过程的动力学模型,对发酵过程的调控及发酵规模的放大有着重要的指导意义。     

基于电子鼻技术监测金耳深层发酵

利用电子鼻技术监测金耳深层发酵过程尾气变化,实现对金耳液体发酵过程的监测。优选出7根对金耳发酵液挥发性组分敏感的TGS系列气敏传感器。对所得数据进行主成分分析(principal component analysis,PCA)、模糊C均值聚类分析(fuzzy c-means method,FCM)和K最近邻分析(K-nearest neighbors analysis,KNN),通过主成分分析和模糊C均值聚类分析可以准确区分金耳的3个生长阶段。KNN模型在预测集和验证集中均对发酵阶段取得了较为理想的识别结果。实验结果表明,电子鼻技术可以有效监测金耳深层发酵过程状态。     

一种新的赖氨酸发酵过程软测量建模方法

为了对赖氨酸发酵过程进行优化控制,提高发酵产品得率,在生物参数在线实时检测困难的情况下,提出了基于支持向量机软测量建模方法。赖氨酸发酵过程中,准确检测菌体细胞浓度、基质中的葡萄糖浓度、生成产物浓度等生物参数是发酵生产过程优化控制的前提和基础。支持向量回归机软测量模型有更好的逼近能力和更强的推广能力。在实验中以赖氨酸发酵过程为对象,对软测量模型进行了验证。仿真计算结果和实验表明模型能够输出精确的生物参数预测值。     

一种基于模糊准则的发酵过程残糖质量浓度的预测方法

发酵过程残糖质量浓度的在线检测通常具有较大滞后,极大影响了残糖质量浓度的控制。发酵工艺人员根据菌体生长耗糖的惯性特征,设计了一种残糖质量浓度的经验估算算法,但是在残糖质量浓度变化较大时,估算效果不理想。作者首先分析工艺人员的经验估算算法的缺点,结合反馈校正思想,提出了经验估算改进(即有补偿)算法,接着针对工艺人员的残糖质量浓度估算模型的不准确性,结合模糊智能技术,进行模糊模拟,分别研究模糊预测无补偿、模糊预测有补偿情况下,残糖质量浓度的预测情况,最后通过实验验证了模糊残糖质量浓度估算模型以及补偿算法的准确性和有效性。     

酵母流加发酵过程中模糊神经网络的优化

利用模糊神经网络构建了酵母流加发酵过程的网络模型.通过建立优化子网络,探讨了不同时刻的最佳底物浓度.在模拟网络的基础上,利用遗传算法对流加策略进行了优化研究.     

指数流加模型在乙醇气提发酵过程中的应用研究

通过实验选择并考核了一个指数流加模型 ,同时也对比地考察了均速流加方式的发酵效果。结果表明 ,指数流加相比匀速流加过程的细胞生物量平均浓度增加了 1 2 2倍 ,乙醇生产速率和糖消耗速率分别提高到 3 0 1 g/(h·L)和 6 2 1g/(h·L) ,是匀速流加时的 1 2倍和 1 1 9倍。研究表明 ,在乙醇气提发酵过程中 ,如果选用适当的指数流加模型 ,就能够消除发酵过程中底物和产物的双抑制作用 ,简单而有效地改进现有的在线分离乙醇的连续发酵工艺 ,提高乙醇生产速率     

L-色氨酸产生菌分批发酵动力学模型

基于 3 0L的发酵罐分批发酵实验数据 ,根据已建立的L 色氨酸发酵数学模型 ,应用MATLAB软件对模型进行最优参数估计和非线性曲线拟合 ,得到的结果相对误差较小 ,所建立的分批发酵动力学模型能较好地反映L 色氨酸分批发酵的过程     

在模型化基础上对青霉素补料分批发酵过程中经济效益的预测

在研究发酵动力学、生物过程反应计量学、代谢流分布和代谢流控制的基础上 ,结合专家知识、实验及生产数据 ,对生产规模的青霉素反复补料分批发酵 (即半连续发酵 )的全过程进行了数学模拟 ,建立了一套包含 2 5个过程变量和一系列经济学变量的改良机理模型 .根据这一模型 ,预测了一些工艺参数和经济学参数的改变对发酵过程经济效益的影响 ,发现在保持最大生物质浓度、稀释速率 ,及其它工艺条件不变的情况下 ,中间放料间隔时间、初始发酵液体积以及葡萄糖和电力的价格对经济效益产生较大的影响 .模拟运算结果表明 ,葡萄糖和电力的价格降低 5 % ,全年利润可分别提高 6 .35 %和 3.75 % ;中间放料间隔时间由 2 4h缩短为 12h和 1h(接近于连续发酵 ) ,全年利润可分别提高 7.2 2 %和 14 .11% ;初始发酵液装罐体积分数由 75 %提高到 85 % ,全年发酵利润可提高 5 .4 8% .     

酵母流加发酵过程中的模糊控制器

通过分析酵母发酵过程中的影响因素,建立了控制酵母发酵过程中流加速率的模糊控制器.该模糊控制器的模糊规则可以根据专家经验方便地修改以提高控制效果.实验表明在模糊控制器控制下酵母产量比恒速流加时提高了一倍.     

利用电子鼻区分羊奶中不同浓度抗生素

采用电子鼻方法,利用主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)进行数据采集,对添加硫酸土霉素、盐酸链霉素、硫酸庆大霉素的羊奶进行快速检测与识别.结果表明,PCA只能区分盐酸链霉素样品,LDA的区分效果明显优于PCA.电子鼻能够有效的区分添加以上3种不同浓度抗生素的羊奶.     

Analysis of volatile compounds in Chinese soy sauces moromi cultured by different fermentation processes

The volatile compounds in Chinese soy sauce moromi cultured by different fermentation processes [lowsalt solid-state fermentation (LSSF), high-salt dilute-state fermentation (HSDF), and high-salt constant temperature fermentation (HSCT)] were determined by GC-MS. The LSSF moromi had the highest total concentration of volatile compounds, followed by HSCT and HSDF moromi. Volatiles such as ethyl linoleate and ethyl oleate dominated in HSCT moromi. 2,3-Butanediol and 2,6-dimethylpyrazine were present at high content in LSSF moromi. The hierarchal cluster analysis (HCA) and principal component analysis (PCA) were employed to investigate the fermentation process effect on the category of samples. Based on HCA, HSCT (a1 and a2) and HSDF (b1 and b2) clustered in 1 group, and LSSF (c1 and c2) located in another group. PCA illustrated that each kind of samples correlating with specific volatile compound groups were clearly differentiated according to their fermentation processes. The results suggest that GC-MS together with multivariate analyses could provide practical reference to recognize different Chinese soy sauces moromi.     

菠萝蜜果酒分批发酵动力学模型研究

为了研究菠萝蜜果酒分批发酵过程中酵母菌体生长、还原糖基质消耗和乙醇产量生成的动力学变化规律,每隔24 h测定菠萝蜜果酒发酵过程中的酵母菌数、还原糖含量和酒精度,采用经典的Logistic、SGompertz、Boltzmann和DoseResp模型进行非线性拟合,构建菠萝蜜果酒的分批发酵动力学模型。结果表明,在酵母菌体生长动力学模型中,采用Boltzmann模型拟合效果最佳,拟合系数R 2为0.99396;在乙醇产量生成动力学模型中,SGompertz和Boltzmann模型的R^2分别为0.99905和0.999,2种模型均能产生很好的拟合效果;在还原糖基质消耗动力学模型中,DoseResp和Boltzmann模型的R^2都为0.98705,拟合系数一致,说明2种模型均可用于较好地描述发酵过程还原糖的消耗情况。所选模型拟合发酵过程是可行的,为菠萝蜜果酒工业化发酵工艺控制提供理论基础。     

Data mining and fuzzy modelling of high pressure inactivation pathways of Lactococcus lactis

A mathematical model to predict lethal and sublethal pressure effects on Lactococcus lactic was established through combined use of Principal Component Analysis (PCA) and Fuzzy Logic. The model was based on data comprising pressure inactivation kinetics with 64 combinations of the parameters pressure, temperature, pH, and buffer composition, samples were analysed with respect to 5 physiological states describing lethal or sublethal injury of L. lactis, i.e. viable cell counts (CFU), undamaged cell counts (CFUsub), membrane integrity (MI), metabolic activity (MA) and the activity of the membrane bound enzyme LmrP (LmrP).Correlations found by PCA were used to generate a bi-layer fuzzy model using clustering methods and rule oriented statistical analysis as well as the physiological states CFU and LmrP as autonomous output variables. The result of these variables is used to accurately predict dependent output variables MA, CFUsub, and MI taking into account the combined effects of the inactivation process.Industrial relevanceThe study provides a predictive model for the inactivation of an industrially relevant micro-organism. Predictive models are useful for process design on the industrial scale. Further, our model provides information about intermediate steps of high pressure inactivation.     

桔青霉发酵制备核酸酶P1的发酵动力学研究

核酸酶P1是一种重要的工业酶制剂,可用于水解核酸制备5’-核苷酸。通过摇瓶发酵对桔青霉发酵产核酸酶P1的培养基进行了优化,并在30L的贝朗全自动发酵罐中对桔青霉发酵动力学进行了研究。基于Logistic方程和Luedeking-Piret方程分别建立了桔青霉发酵过程中的菌体生长、产物合成及底物消耗随时间变化的数学模型。模拟出的模型数据与实验值能较好的吻合,该模型能较好地反映桔青霉在30L的Bio-Statplus贝朗发酵罐中的发酵过程。该模型对指导工业生产中利用桔青霉大规模发酵有着重要的意义。     

拟无枝酸菌ST2710转化洛伐他汀为无锡他汀的发酵工艺的初步研究

无锡他汀是胆固醇合成途径中限速酶羟甲基戊二酰辅酶A(HMG-CoA)还原酶抑制剂,由洛伐他汀经拟无枝酸菌(Amycolatopsis sp.ST 2710)转化产生。文中在摇瓶水平考察了底物浓度、溶氧和剪切力等因素对洛伐他汀(底物)转化为无锡他汀(产物)的影响,并在5 L发酵罐上进行了分批发酵及材料分批发酵研究。摇瓶结果表明,菌株对溶氧要求较高,对剪切力很敏感,底物适宜添加浓度为1 g/L。在5 L发酵罐间歇发酵过程中。在控制溶氧不低于35%.搅拌转速为300r/min,产物产量达到最高,为0.77 g/L左右,发酵周期为80 h,较摇瓶发酵缩短16 h。采用补料发酵工艺后,有效减缓底物抑制,产物产量达到1.83 g/L。是分批发酵的2.4倍。