黄霉素发酵过程的灰色关联度分析及其灰色预测模型

将灰色理论应用于黄霉素摇瓶发酵过程。对黄霉素摇瓶发酵过程中的各控制因素进行了灰色关联度分析,并建立了GM(1,7)灰色模型。结果表明不同参数对摇瓶发酵过程中黄霉素效价的影响程度是不同的,其影响顺序为:总糖>氨基氮>pH值>还原糖>种子液生物量>残油;黄霉素的发酵生产与种子液生物量和pH值呈正相关性,与总糖、还原糖、氨基氮和残油呈负相关性;GM(1,7)灰色模型的平均相对误差仅为4.804%,预测模拟的结果较好。这说明灰色理论中的灰色关联度分析和灰色预测模型可以很好的应用于黄霉素的发酵过程。     

基于主元分析-模糊C均值聚类优化黄霉素发酵过程

在优化黄霉素摇瓶发酵过程中,首先利用主元分析(PCA)将黄霉素摇瓶发酵过程中的控制参数进行降维处理,消减不重要的控制参数;然后利用模糊C均值聚类方法(FCM)对主元分析处理后选取的重要控制参数进行聚类分析,优化黄霉素摇瓶发酵控制参数的分布范围。实验证明,基于主元分析(PCA)和模糊C均值聚类(FCM)的混合算法有效地缩小了黄霉素摇瓶发酵过程中主要控制参数的分布范围。这充分说明该混合算法对黄霉素摇瓶发酵过程的优化具有良好的指导作用。     

发酵过程中净化压缩空气的设计

从在生物发酵过程中，造成染菌的主要原因是空气系统有菌谈起，阐述从空气净化流程和设备的设计，过滤介质的选用和装填等方面完善空气净化系统，杜绝无菌空气带菌。     

发酵培养基中磷酸氢二铵在发酵过程中的作用

本实验是在现有摇瓶及补糖标准配方的基础上检验发酵培养基中磷酸氢二铵在发酵过程中的作用.结果表明:磷有利于糖代谢的进行,它能促进微生物的生长繁殖,磷的加量不能太多,初期培养液含有一定的磷量,待菌丝长浓后,培养液只需维持极低的磷量,以免引起对初级代谢的活化.     

发酵培养基中硫酸锌在发酵过程中的作用

本实验是在现有摇瓶及补糖标准配方的基础上检验发酵培养基中硫酸锌在发酵过程中的作用。结果表明：硫酸锌对发酵单位的提高具有一定的促进作用。     

灰色理论在产品市场需求预测中的应用

以河北矾山磷矿产品历史销量为时间序列,利用灰色预测理论,构建其主要产品市场需求预测模型,并对企业2004年主要产品销量进行预测。     

透明质酸生产中生物发酵工艺过程

本文介绍了透明质酸产品的实际用途及其生产中生物发酵的过程。主要阐述了生产过程中的发酵工艺流程,及发酵液在种子培养罐,种子发酵罐,主发酵罐,混料罐以及补料罐中的物理、化学变化和具体操作过程。     

灰色预测模型在PMMA材料吸水率预测中的应用

针对灰色理论只能预测等时间间隔的系统发展变化规律这一不足,构建了改进的灰色GM(1,1)模型,以聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)/蒙脱土纳米复合材料在硫酸溶液、氢氧化钠溶液和蒸馏水中的吸水率预测为例,研究所建模型在PMMA及其复合材料吸水率预测中的适用性。结果表明,所建模型在三种介质中的吸水率的预测精度等级均为1级,模拟值与实际值的相对误差最大为10.11%,可用于PMMA及其复合材料吸水率的预测。     

基于改进后的灰色聚类分析理论的采矿方案优选

采矿方案选择受多种因素的影响,而这些影响因素之间的量纲与物理意义差别较大,为此,参考灰色效果测度理论,对原有的灰色聚类理论进行了改进,避免了主观性和指标量纲差异的影响.利用改进后的灰色聚类理论对各备选采矿方案进行了各级聚类系数计算及评价,使采矿方案的评价选择更加科学合理.实践证明,改进后的灰色聚类理论科学可行,可以在类似的方案优选中推广应用.     

Insight into the large-scale upstream fermentation environment using scaled-down models

Scaled-down models are small-scale bioreactors, used to mimic the chemical (pH, nutrient and dissolved oxygen) and physical (pressure, viscosity and temperature) gradients known to occur in the large-scale fermenter. Conventionally, before scaling up any bioprocess, small-scale bioreactors are used for strain selection, characterisation and optimisation. The typical small-scale environment is homogenous, hence all the cells held within the small-scale bioreactor can be assumed to experience the same condition at any point in time. However, for the large-scale bioreactor, this is not the case, due to its inhomogeneous environment. Three different scaled-down models are reviewed here, and the results suggest that a bacterium responds to changes in its environment rapidly and the magnitude of response to environmental oscillations is organism-specific. The reaction and adaption of a bacterium to an inhomogeneous environment in most cases result in productivity and quality losses. This review concludes that consideration of fermentation gradients should be paramount when researchers screen for high yielding mutants in bioprocess development and doing this would help mitigate performance loss on scale-up. © 2018 Society of Chemical Industry     

基于改进灰色-多元回归组合预测模型的燃煤电厂智慧水务研究

以某燃煤电厂水务系统为研究对象,对机组运行参数和水量历史数据进行筛选和关联性分析,根据前期水平衡测试结果,结合响应面分析验证,发现机组负荷、蒸发损失系数、浓缩倍率和循环水温升这四个因素能够对全厂供水量产生关键性影响。基于灰色理论和多元非线性回归分析,分别建立各因素的灰色预测模型GM(1, 1),再将灰色模型预测值作为自变量输入到多元非线性回归方程中,得到了改进灰色-多元非线性回归组合的供水量预测模型,其模型拟合度R²为0.913且与真实值的平均相对误差为6.9%左右,实现了灰色模型和回归模型优势互补,有效地预测该电厂供水量未来变化;而供水量预测是智慧水务建设的关键所在,是水务管理和智能调度的主要依据,也是实现供水管网漏损和仪表故障报警的重要途径。     

流化床内石英砂的热破碎及其灰色预测模型

在热态流化床实验台上进行了流化床床料-石英砂的热破碎实验,实验中考虑了初始颗粒尺寸（2.5～6 mm）和床温(650～950℃)对破碎的影响。研究发现,随着床温的升高和颗粒初始尺寸的增大破碎指数Sf明显增大。当床温低于650℃时,Sf＜2,表明在此床温下颗粒基本不发生破碎现象。破碎后的粒度分析表明石英砂的破碎是在表面进行的,破碎的主要动力是温度梯度引起的在颗粒表面产生的压应力。基于灰色系统理论建立了关于预测床料破碎的灰色模型GM(1,3),预测结果与实验数据对比表明该预测模型精度较高,预测平均误差为8.79%。应用灰色模型GM(1,3) 预测了一定床温下颗粒破碎的临界破碎直径。     

基于模糊预测型线性规划模型的矿山产能配置

将线性规划与模糊数学及灰色理论有机结合,构建了与产能分配实际情况较为接近的模糊预测型线性规划模型.利用灰色预测理论对各灰色系数进行白化,将模糊预测型线性规划模型转化为模糊线性规划模型,利用最优判决条件进一步转化,得到以最大隶属度为目标函数的一般线性规划模型,求解得到了矿山的最优产能分配,以实现矿山产能的科学配置和效益的最大化.     

基于熵权灰关联度分析法的煤样识别研究

针对常用煤炭识别方法样本数据要求高、人为因素影响大、识别准确性差等问题,提出一种基于信息熵的灰色关联度分析方法。通过分析熵权灰关联分析法的决策模型,根据样本数据建立了熵权灰关联度分析法的煤炭种类(无烟煤,烟煤和褐煤)辨识模型,并反向检验了待测煤样识别的准确性。最后对比分析了熵权灰关联度分析法和模糊识别法的煤样识别的准确性。结果表明:熵权灰关联度分析法对建模煤样和待测煤样的识别准确率均达到100%;而模糊识别法对建模煤样、待测煤样的识别准确率分别为83.33%、75.00%,总准确率为81.25%。说明熵权灰关联度分析法泛化能力强、可靠性高,明显优于模糊识别法。     

基于KTA-LSSVM的青霉素发酵过程预测建模

为解决青霉素发酵过程预测建模中存在的输入变量选择问题,提出了基于核目标度量（kernel target alignment,KTA）和最小二乘支持向量机（least squares support vector machines,LSSVM）的青霉素发酵过程预测模型。首先,在分析影响青霉素产物浓度相关因素的基础上选取输入变量,采用KTA对输入变量进行尺度缩放,然后,利用Pensim仿真平台数据,采用混沌粒子群算法对LSSVM的参数寻优,建立青霉素发酵过程的KTA-LSSVM预测模型。青霉素浓度预测的KTA-LSSVM模型均方根误差为0.0179,LSSVM模型的均方根误差为0.0276,实验结果表明,本文提出的模型预测精度高,推广性能好。     

普那霉素发酵与吸附分离耦合过程动力学

根据S.pristinaespiralis E-71普那霉素发酵过程的代谢特性提出了一个针对产物合成期的普那霉素合成动力学方程,结合液膜-孔扩散理论,建立了描述2.5L通气搅拌发酵罐中JD-1大孔吸附树脂吸附分离原位耦合发酵过程的动力学模型,并获得产物生成速率常数、产物抑制常数及液膜传质和孔内扩散系数。结果表明该发酵-吸附耦合过程动力学模型能较好地描述这一原位分离耦合发酵生产普纳霉素过程。在此基础上,考察了树脂添加量及树脂半径对原位分离耦合发酵过程的影响,结果表明添加JD-1树脂能有效移走发酵液主体相中高达90%的普那霉素,且原位分离效果随树脂粒径减小而增强,在一定范围内随树脂添加量的增加而增强,当添加70g.L-1半径为0.195mm的树脂时,普纳霉素产量达到1.01g.L-1,其中被树脂吸附的高于95%。