光谱测量发酵过程中提高模型品质因数方法的研究

摘要

发酵工程是一个复杂的生物变化工程，为了保证发酵工程的稳定性，需对对发酵参数进行在线测量和实时在线分析。但发酵过程中一些重要参数多用传统化学方法测量。传统化学测量方法滞后性大，需离线测量不适合工业生产。在这种情况下红外光谱测量技术应用而生，红外光谱测量技术具有高效、快速、低成本、无损伤和绿色环保等优点。但红外光谱测量技术在发酵过程中的应用仍存在一些难题。 本课题的研究是为了把中红外测量技术用于工业生产过程中，针对这一问题对光谱发酵过程做了以下三方面的研究:①生物量对光谱测量的影响。生物量是发酵过程中的重要参数，本文通过细胞的吸光度和偏最小二乘回归分析得到中红外光谱测量的生物量不受细胞特定吸收的影响，可以实现发酵过程的在线测量。②样本选择。建立光谱测量校准模型时，选择具有代表性的样本是很关键的，而工业生产工程中样本量比较大，不能一一进行测量，本文分别用YR法和净信号(NAS)的方法来判断候选集样本是否需要加入到现有的样本中。考虑到经济成本NAS的选择方法比其他方法更有效且节省了参考值的测量。③光谱建模。偏最小二乘回归(PLS)不仅能实现对光谱矩阵X的分析，也可实现对浓度矩阵Y的分析，是有效的用于过程监测处理共线性变量建模。在工业生产过程中，数据样本量较大，且重复率高。为了减少对旧样本的重复计算，需要对数据进行批处理，即对样本进行分块。本研究为了提高模型的泛化性能，提高模型的自我校准、减小数据漂移带来的影响和适应在线生产的需求。需要增加包含新信息的样本和剔除包含信息量少的样本，建立动态的偏最小二乘(DPLS)方法。动态的分块偏最小二乘是适应变化过程和离线处理大量数据样本的一种算法。可改善模型的适用性和提高模型的精度。

目录

声明

摘要

1．1．1发酵过程现状

1．1．2发酵过程存在的难题

1．2发酵工业现有的检测技术水平

1．3光谱测量在发酵过程中的应用

1．3．1光谱测量的特点

1．3．2光谱建模方法的难点

1．3．3光谱测量技术国内外研究现状

1．4研究对象、内容及技术路线

1．4．1研究对象和内容

1．4．2研究目的和技术路线

1．5本章小结

2．1概述

2．2选择枯草芽孢杆菌作为菌种的原因

2．3主要实验材料

2．3．1主要实验仪器

2．3．2主要实验试剂

2．4发酵的基本过程及测量方法

2．5本章小结

第3章发酵过程的通用数学模型

3．1标准值的测量

3．1．1葡萄糖、谷氨酸的测定

3．1．2聚谷氨酸的测定

3．1．3生物量的测定

3．1．4粘度的测量

3．2中红外光谱的测量

3．2．1选择中红外光谱的原因

3．2．2中红外光谱建模原理

3．2．3偏最小二乘模型

3．2．4中红外光谱预处理的方法

3．2．5模型的评价因子与检验方法

3．2．6模型的交叉检验

3．3本章小结

4．1概述

4．2红外光谱所测生物量

4．3生物量对发酵过程的影响

第5章发酵过程近线测量模型

5．1数学模型中校正集和预测集的选择

5．1．1样本检验集的构造

5．1．2 YR法(Reference Value)选择样本

5．1．3净信号选择有代表性的样本

5．2动态偏最小二乘(DPLS)

5．2．1模型样本的递归

5．2．2模型样本的更新

6．1结论

6．2展望

参考文献

致谢