发酵类生物反应器参数在线监控技术
近红外发酵在线监测 原理
近红外发酵在线监测原理Near-infrared (NIR) spectroscopy is a powerful analytical technique used for the real-time monitoring and control of fermentation processes. 近红外（NIR）光谱学是一种强大的分析技术，用于实时监测和控制发酵过程。
It offers numerous advantages over traditional offline methods, including non-invasive and non-destructive measurement, high sensitivity, and rapid data acquisition. 它比传统的离线方法具有许多优点，包括非侵入性和非破坏性的测量、高灵敏度和快速数据采集。
NIR spectroscopy works by measuring the absorption of near-infrared light by the molecules in a sample, providing valuable information about the chemical composition and physical properties of the sample. NIR光谱通过测量样品中近红外光的吸收来工作，提供有关样品的化学组成和物理性质的宝贵信息。
One of the key benefits of using NIR spectroscopy for online monitoring of fermentation processes is its ability to provide real-time, continuous data without the need for sample preparation or manual intervention. 使用NIR光谱来在线监测发酵过程的一个关键优点是它能够在不需要样品制备或手动干预的情况下提供实时连续的数据。
生物发酵过程的在线检测及控制的技术分析
生物发酵过程的在线检测及控制的技术分析摘要：本文章主要对生物发酵过程的在线检测及控制的技术进行研究，并对目前的技术进展情况进行了阐述，希望通过此次研究，能够为以后的生物发酵技术的应用提供一些参考和建议。
关键词：生物发酵；在线检测；控制技术在对生物发酵技术进行研究时，需要对在线检测技术进行较好的使用，在线检测技术中包含了很多重点技术和控制要素，所以，必须对在线检测技术有全面的掌握，对其引起足够的重视，以便我们更好的开展生物发酵工作。
1.生物发酵技术概述一般的发酵工程程序上由于想让发酵生产率有所升高，在发酵时，会对凿种的筛选工作引起足够的重视。
由于生物科学技术方面不断的进步，基因工程也得到了相应的发展，运用基因重组技术，对于菌株的产量来说，有着重要的意义，不过只能应用发酵过程的优化控制，才可以有效的实现产品质量达到最优、生产力最高、成本耗费最低的生产程序，所以对微生物发酵过程的优化控制，是工作者需要着重去关注的地方。
优化控制工作可以分为两部分内容，一部分为过程模型，另外一部分为控制策略。
发酵过程建模，所取得的发展也是比较快的，比如机理分析建模、黑箱建模等等，都有着较好的发展。
但是在优化控制策略上的研究发现和成果有：基于线性化相似的经典优化控制、基于非线性系统理论的优化控制等。
1.生物发酵过程的在线检测与控制技术进展分析微生物发酵过程是属于一个生化反应过程，其主要是想要提高最终产物的利用率，保证微生物生长环境的舒适程度。
在舒适、温暖的环境当中生长。
它对于生长代谢来说，有着一定的帮助，并能够做好相应的控制和检测工作，以此可以提高微生物发酵产品的利用率，让其发挥出最大的作用。
（1）对发酵温度产生影响的因素有很多，其中包括电机搅拌热、冷却水温度等等，此外，随着发酵罐的体积的不同，发酵温度也会出现变化。
当体积处于比较大的状态时时，主要使用的控制方法为冷却水，或者发酵温度为主回路的串级控制方式；当体积处于比较小的状态时，主要使用的控制方法为冷却水流量、发酵温度为主的简单回路控制方式。
制药技术中生物反应器的控制与监测技巧
制药技术中生物反应器的控制与监测技巧在制药行业中，生物反应器是生产药物的重要设备之一。
生物反应器的控制与监测技巧是确保药物生产质量的关键因素。
本文将从控制与监测的角度，介绍一些制药技术中生物反应器的控制与监测技巧。
首先，生物反应器的控制技巧主要包括温度、pH值、氧含量和搅拌速度的控制。
温度控制是生物反应器中最常见的控制参数之一，因为许多微生物和细胞培养需要在特定的温度下进行。
在控制温度时，可以使用加热和冷却控制系统，通过传感器监测反应器内温度的变化，并根据设定的温度值调整加热和冷却设备的工作状态。
pH值控制是另一个重要的控制参数，因为许多酶类反应和微生物培养对特定的pH值敏感。
为了控制pH值，在反应器中添加酸或碱溶液，并使用pH传感器监测反应液中pH值的变化。
根据设定的pH值范围，自动控制系统将调整酸碱溶液的投放量，以保持反应液的pH值稳定在所需范围内。
氧含量是生物反应器中的关键因素，许多生物过程需要充足的氧气供应。
为了控制氧含量，可以使用气体供应控制系统，例如调整气体流量和溶气速率。
通过监测反应器内氧气浓度的变化，自动控制系统可实时调整气体供应，以满足反应过程对氧气的需求。
搅拌速度是控制反应器内液体混合和传质的重要参数。
较高的搅拌速度可提高反应物与生物体的接触效率，但同时也会增加能量消耗。
因此，在确定搅拌速度时，需要充分考虑反应物的需求和能源消耗。
通常使用电机驱动搅拌器进行搅拌速度的控制，并根据需求使用传感器监测搅拌速度的变化。
除了控制参数外，生物反应器的监测技巧也是非常重要的。
监测技巧可以帮助实时了解反应器内的反应过程和环境状况，以便及时调整操作参数和预防潜在问题的发生。
常用的监测技术包括温度传感器、pH传感器、氧气传感器和液位传感器等。
温度传感器可以用来监测反应器内温度的变化，pH传感器可以用来监测反应液的酸碱度，氧气传感器可以用来监测反应器内的氧气浓度，液位传感器可以用来监测反应器内的液位变化。
生物发酵过程中在线液体分析的整体解决方案
图1典型生物发酵中生物反应器的在线仪表测量点pH控制直接关系到生产效率，在发酵全周期中必须对pH实时监控。
发酵过程中的基质代谢、发酵产物的形成、菌体自溶都会引起介质的pH发生变化。
在线pH 测量不仅要求测量精准快速，同时要求传感器及其对应的安装支架完全满足卫生要求，不引入杂菌和干扰微生物反应的物质，如单体丙烯酰胺和银离子等。
除此之外，也要求电极在耐受严苛的原位清洗（CIP）和原位消毒（SIP）后，依然能保持测量的稳定性，Memosens CPS171D：专为生命科学行业研发的pH 电极特制内加压参比凝胶与离子捕捉阱CPS171D采用特制的参比凝胶，不含单体丙烯酰胺和动物来源型成分，无细胞毒性，对生物活性没有干扰，适用于微生物反应过程的监控。
参比凝胶出厂前实现7 bar abs内加压，以减缓介质成分浸入对参比系统的干扰。
其内部具体结构如图2所示。
2 CPS171D的内部结构示1.Memosens 感应式接头；2.FKM 型圈，带止推环；3.固定部件；极内加压气泡指示器；5.Ag/AgCl 线，带离子捕捉阱；6.卫生型微孔瓷隔膜；7.NTC 30K温度传8.Ag/AgCl内部参比引线；9.N Type 耐高温型玻璃敏感膜。
）见端倪，如图4所示，不难发现，随着玻璃敏感膜和凝胶的强化，电极耐受SIP的次数显著提升。
溶解氧是好氧微生物生长及合成代谢产物所必需的，但这并不意味着溶解氧的浓度越高越好，溶解氧浓度过高有时反而会抑制目标产品的形成。
研究发现，发酵需氧量主要与产物的合成途径有关，例如，谷氨酸发酵过程中，如果溶解氧浓度不足，会抑制谷氨酸的积累，并在厌氧合成路径下产生乳酸和琥铂酸。
但是，维B12的生产过程中却需要采用前期厌氧和后期好氧的方法。
因此，发酵过程溶中溶解氧的控质是，控制发酵的前、中、后段每一个时期的溶解氧都能满足合成路径中优势菌种的氧气需求，控制溶解氧在合适的时机补料、补糖，从而实现产物的转变。
生物反应器的智能化控制技术
生物反应器的智能化控制技术在当今生物技术迅速发展的时代，生物反应器作为生物过程的核心设备，其性能和效率对于生物产品的质量和产量起着至关重要的作用。
为了实现更高效、更稳定和更优质的生物生产过程，智能化控制技术在生物反应器中的应用正逐渐成为研究和实践的热点。
生物反应器是一种用于进行生物反应的装置，它可以为微生物、细胞或酶提供适宜的生长和反应环境。
然而，传统的生物反应器控制往往依赖于固定的参数设定和简单的反馈控制，难以应对生物过程中的复杂变化和不确定性。
智能化控制技术的出现为解决这些问题提供了新的思路和方法。
智能化控制技术的核心在于利用先进的传感器技术、数据采集与处理系统以及智能算法，实现对生物反应器内各种参数的实时监测、分析和精确控制。
通过安装在生物反应器中的传感器，如 pH 传感器、溶氧传感器、温度传感器等，可以实时获取反应体系中的关键参数信息。
这些数据被快速采集并传输到控制系统中，经过处理和分析，为控制决策提供依据。
在智能算法方面，模糊逻辑控制、神经网络控制和模型预测控制等方法得到了广泛的应用。
模糊逻辑控制能够处理生物过程中的模糊性和不确定性，根据经验和规则对控制变量进行调整。
神经网络控制则通过对大量数据的学习和训练，建立输入与输出之间的复杂关系模型，从而实现精准的控制。
模型预测控制则基于对生物反应过程的数学模型，预测未来的状态变化，并提前进行控制动作的优化。
例如，在微生物发酵过程中，细胞的生长和代谢会受到多种因素的影响，如培养基成分、pH 值、溶氧浓度等。
智能化控制技术可以根据实时监测到的细胞生长状态和代谢产物浓度，自动调整培养基的进料速度、通气量和搅拌速度等参数，以确保细胞在最佳的环境条件下生长和代谢，从而提高发酵效率和产品质量。
此外，智能化控制技术还可以实现对生物反应器的多变量协同控制。
生物反应过程通常涉及多个相互关联的参数，传统控制方法往往难以同时兼顾多个变量的优化。
而智能化控制技术能够综合考虑多个变量之间的关系，通过协同调整各个控制参数，实现生物反应过程的整体优化。
微生物发酵关键参数控制系统
微生物发酵关键参数控制系统微生物发酵是一种利用微生物代谢过程进行有机物转化的生物技术，广泛应用于食品、制药、生物燃料等领域。
在微生物发酵过程中，关键参数的控制对于产物的质量和产量具有重要影响。
本文将从发酵控制系统的角度，探讨微生物发酵关键参数的控制方法和技术。
一、pH值的控制pH值是微生物发酵中一个重要的关键参数，对微生物的生长和代谢有直接影响。
不同微生物对pH值的要求不同，因此在发酵过程中需要根据微生物的特性进行调控。
一般来说，微生物发酵过程中pH值的控制可以通过加入酸碱来实现。
在控制系统中，可以设置pH传感器来实时监测发酵液的pH值，并通过反馈控制系统来调整酸碱的加入量，从而保持发酵液的稳定pH值。
二、温度的控制温度是微生物发酵过程中另一个重要的关键参数，对微生物的生长速率、代谢产物的合成等都有显著影响。
不同微生物对温度的要求也不同，因此在发酵过程中需要根据微生物的特性进行温度的调控。
一般来说，微生物发酵过程中温度的控制可以通过加热或降温来实现。
在控制系统中，可以设置温度传感器来实时监测发酵液的温度，并通过反馈控制系统来调整加热或降温设备的工作状态，从而保持发酵液的稳定温度。
三、氧气供应的控制氧气是微生物发酵过程中必不可少的底物之一，对于一些需氧微生物来说，氧气的供应对其生长和代谢有重要影响。
在微生物发酵过程中，通常通过搅拌气体或加入纯氧来提供氧气。
在控制系统中，可以设置氧气传感器来实时监测发酵液中氧气的含量，并通过反馈控制系统来调整搅拌气体或纯氧的供应量，从而保持发酵液中氧气的适宜含量。
四、营养物质的控制微生物发酵过程中，营养物质的供应对微生物的生长和代谢有重要影响。
在控制系统中，可以设置营养物质传感器来实时监测发酵液中营养物质的浓度，并通过反馈控制系统来调整营养物质的供应量，从而保持发酵液中营养物质的适宜浓度。
五、产物的采集与分离微生物发酵过程中产生的产物需要进行采集与分离，以获得纯净的产物。
生物制药技术中的智能化生产系统与监控技术
生物制药技术中的智能化生产系统与监控技术智能化生产系统和监控技术在生物制药技术中的应用在现代药物制备过程中，智能化生产系统和监控技术的应用变得越来越普遍。
这些先进的技术使得生物制药过程更加高效、可靠和安全，同时能够提高药物的质量和产量。
本文将探讨智能化生产系统和监控技术在生物制药技术中的应用，并重点讨论其在培养、发酵、分离纯化和质量控制等方面的优势和挑战。
首先，智能化生产系统和监控技术在生物制药的细胞培养过程中发挥着重要作用。
细胞培养是制备生物制药产品的关键步骤之一。
智能化生产系统可以通过自动化控制和实时监测关键参数，如培养基的pH值、温度、氧气含量、营养物质浓度等来优化生产过程。
监控技术能够及时检测并记录培养过程中的各种参数，从而更好地控制培养条件，提高细胞的生长和产物的表达。
这些先进的生产系统和监控技术的应用大大降低了人工操作的需求，减少了操作误差和劳动强度，提高了生产效率。
其次，智能化生产系统和监控技术在生物制药的发酵过程中也具有重要意义。
发酵是生物制药技术中最常用的制药方法之一，通过微生物的代谢产生目标产物。
智能化生产系统和监控技术可以实时监测反应器中的温度、压力、气体流速、液体通量等参数，并根据设定的阈值自动调节控制参数。
这种反馈控制机制可以更好地保持发酵过程中的恒定状态，从而提高产物的质量和产量。
此外，智能化生产系统还能自动检测微生物的生长状况，及时发现并反应异常情况，从而保证制药过程的安全性。
智能化生产系统和监控技术在生物制药的分离纯化过程中也发挥着重要的作用。
分离纯化是提取和纯化目标药物成分的关键步骤。
传统的分离纯化方法通常需要大量的操作和较长的处理时间，且易受操作员技能水平和操作误差的影响。
智能化生产系统配备了自动化控制和监控技术可以精确控制分离纯化的各个步骤，如过滤、离心、层析等。
智能化系统能够自动调整流速、温度和压力等参数，并根据实时检测结果进行反馈控制，从而提高纯化效率和产品质量，并减少人为因素的干扰。
发酵技术在化工领域中的人工智能与自动化控制应用
发酵技术在化工领域中的人工智能与自动化控制应用概述发酵技术是一种将微生物代谢活动应用于生物过程中的工艺，广泛应用于食品、医药、饲料、化工等领域。
随着科技的发展，人工智能与自动化控制在化工领域中的应用越来越广泛，为发酵技术的研究和应用带来了新的机遇和挑战。
本文将探讨发酵技术在化工领域中的人工智能与自动化控制应用，并进一步探讨其对于发酵过程的优化与改进的影响。
发酵技术与人工智能的结合发酵过程中涉及到的因素众多，包括微生物的选择、培养条件的调控、反应器的设计与控制等。
而人工智能技术可以通过对大量数据的分析和处理，实现对发酵过程中复杂的关联关系的建模和预测。
首先，人工智能技术可以帮助优化微生物的选择和培养条件的调控。
通过对微生物代谢途径的深入研究和建模，结合大数据技术，可以对微生物进行精准的基因工程设计，提高产物得率和选择性。
其次，人工智能技术可以实现对发酵反应器的自动化控制。
传统的发酵过程中，往往需要大量的人工干预和监控，容易受到操作人员的主观因素的影响。
而引入人工智能技术后，可以实现对反应器的自动化控制，通过对反应器内多个参数的实时监测和调控，提高发酵过程的稳定性和产物得率。
最后，人工智能技术还可以通过对大量历史数据的分析和挖掘，提供有关发酵过程的预测和决策支持。
通过对发酵过程中的数据进行挖掘分析，可以预测出不同操作条件下的产物得率和危险程度，帮助操作人员做出决策，减少风险和成本。
发酵技术与自动化控制的结合自动化控制是发酵过程中不可或缺的一部分，它可以通过对发酵参数的实时监测和调控，提高发酵过程的稳定性和产物得率，并减少人为操作的错误和风险。
首先，自动化控制可通过实时监测发酵过程中的温度、pH 值、氧气含量等重要参数，及时发现并解决问题。
传统的发酵过程中，人工监测容易受到主观因素的干扰，而自动化控制可以实现对这些参数的实时监测和记录，及时预警并采取相应措施，保证发酵过程的稳定性和可控性。
其次，自动化控制可以实现对发酵过程中的各项参数的自动调控。
微生物发酵过程中的测量和控制技术优化
微生物发酵过程中的测量和控制技术优化第一章：引言微生物发酵过程是一种利用微生物代谢产生大量化学物质的过程。
这个过程广泛应用于生产生物柴油、酱油、啤酒、酸奶等产品。
但是，微生物发酵过程中经常出现产率低、产品质量差、大量废水排放等问题。
为了解决这些问题，科学家们逐渐发展了测量和控制技术来优化微生物发酵过程。
第二章：测量技术优化2.1 传统测量技术传统测量技术包括重量法、滴定法、比色法等。
这些方法存在测量时间长、误差大等问题。
因此，科学家们逐渐开发了更为先进的测量技术。
2.2 发酵过程成分在线分析技术发酵过程成分在线分析技术，包括气相色谱-质谱联用技术、高效液相色谱等。
这些技术能够迅速、准确地测量微生物代谢产物和废水中化合物的含量，从而有效地指导微生物发酵过程的控制。
2.3 发酵过程生物学参数的测量技术发酵过程生物学参数的测量技术包括发酵罐内温度、pH值、溶氧量等参数的在线监测和控制。
这些技术能够帮助科学家们更好地掌握微生物发酵过程中发酵过程的动态变化。
第三章：控制技术优化3.1 发酵罐内温度、溶氧量控制温度和溶氧量是微生物发酵过程中的两个关键影响因素。
科学家们通过在线监控这些参数，及时调整发酵罐内的水平，从而最大限度地提高微生物代谢产物的产量。
3.2 pH值控制微生物对环境的pH值有很强的适应性，但是过高或过低的pH 值会影响微生物的代谢活性。
科学家们通过在线监测pH值，并采取有效的控制措施来调节微生物代谢产物的产量。
3.3 培养基质和营养物质控制培养基质和营养物质的种类和浓度对微生物代谢产物的产量有重要影响。
科学家们通过深入研究微生物的代谢特性，并根据不同微生物的需求制定合理的营养物质配方，从而优化微生物发酵过程。
第四章：现阶段发展与研究4.1 自动化技术的应用自动化技术能够更好地掌握微生物发酵过程中的全过程，为科学家们提供更为准确的数据和实时反馈，从而实现微生物发酵过程全方位、精准控制。
4.2 连续发酵技术的应用连续发酵技术可以实现微生物代谢产物的持续生产，同时减少发酵过程对环境和资源的污染。
生物反应器的在线监测与控制技术
生物反应器的在线监测与控制技术生物反应器作为现代生物技术的核心工具，在生物制药、生物化工、食品工业等领域发挥着至关重要的作用。
为了确保生物反应器的高效运行和产品质量的稳定，在线监测与控制技术成为了关键。
一、生物反应器在线监测技术在线监测技术就像是生物反应器的“眼睛”，能够实时、准确地获取反应过程中的各种参数信息。
1、物理参数监测温度是一个关键的物理参数。
温度的变化会直接影响生物反应的速率和产物的质量。
通过高精度的温度传感器，我们可以实时监测生物反应器内的温度，并通过控制系统进行精确的调节，确保反应始终在适宜的温度范围内进行。
搅拌速度也是重要的物理监测指标。
合适的搅拌速度有助于均匀混合反应物，促进物质传递和反应的进行。
通过监测搅拌速度并及时调整，可以提高反应效率。
2、化学参数监测pH 值的监测对于生物反应至关重要。
不同的生物反应往往需要特定的 pH 环境，过酸或过碱都会影响酶的活性和微生物的生长。
在线pH 传感器能够实时反馈 pH 值的变化，以便及时添加酸碱调节剂来维持合适的 pH 条件。
溶解氧浓度的监测同样不可或缺。
氧气对于许多好氧微生物的生长和代谢是必需的。
通过溶解氧传感器，可以实时了解反应器内的溶氧水平，并通过通气装置进行调控，保证微生物有足够的氧气供应。
3、生物参数监测生物量的监测是了解微生物生长状况的直接指标。
常用的方法包括光密度法、干重法和细胞计数法等。
通过实时监测生物量的变化，可以判断生物反应的进程和微生物的生长阶段。
酶活性的监测对于特定的生物反应具有重要意义。
酶的活性直接反映了反应的效率和进程。
通过特定的酶活性检测方法，可以实时掌握酶的活性变化，为优化反应条件提供依据。
二、生物反应器在线控制技术有了准确的监测数据，接下来就需要通过有效的控制技术来调节生物反应器的运行状态。
1、反馈控制反馈控制是一种常见的控制策略。
根据监测到的参数与设定值的偏差，通过控制器来调整操作变量，以使参数回到设定值。
基于ARM9的生物发酵远程监控系统设计
２ 系 统硬 件设 计
发酵生产过程 的参数测量 、 操作监 视成为生物工 程优化管 理与 自动化的关键 问题。该监控 系统将 上位机 的实 时数 据监 控功能 和下 位 机 的 底层 数 据 采 集 通 信 功 能 集 成 于 一 体 ， 由 ＡＭ Ｒ ９微处理器控制完 成 ， 降低了通信成 本 ， 加强了系统 的稳定 性， 同时抛开 了作为服务器的 Ｐ ｃ端 ， 降低了功耗和成本 。为做 到发酵数据 的实 时检测和调试 ， 用 Ｑ／ ｍ ｅ ｄｄ制作 Ｇ Ｉ 利 ｔＥ ｂｄ ｅ Ｕ 图 形用户界面 Ｊ在 液晶显 示器 Ｌ Ｄ上显示 。针对传 统封 闭结 ， Ｃ 构 网络系统存在 的问题 ， 建立 了基于 Ｉｔｒｅ 的开放式 网络 ， ｎｅ ｔ ｎ 实
数 据 的 实时在 线远 程 监 控 。
关键词 ： Ｒ ９ Ｌｎ ｘ 生物发酵； Ｔ； Ｂ Ａ Ｍ ；ｉｕ ； Ｑ ＷＥ 中图分类号 ：Ｐ９ ． Ｔ３１８ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：０ ２—１４ （０ ０ ０ ０ ６ ０ １０ ８ １ ２ １ ） ２— ０ ２— ３
Ｒｅ ｔ ｏ ｉｏ ｉ ｇ ａ ｄ Ｃｏ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ０ ｍｏ ｅ Ｍ ｎ ｔ ｒｎ ｎ ｎ ｒ ｌＳ ｓｅ ｆ ｒ
ＧＵ ｅ ｅ ｏ ｍｅ ｔｅ ｖｒ ｎ ｎ ｎ ｅ ｖ ｒ ｏ ｒ ｕ ｌ Ｉｄ ｖ ｌｐ ｎ ｎ ｉ ｍｅ ｔ ｄ ｓ ｒ ｅ ａｗｅｅ ｂ ｉ ．Ｔ ｅＥｔｅ ｎ ｔ ｎ ｅｆ ｃ ｓ ｅ ｐ ｎ ｅ ｄ ｔｅ ｍｏ ｉ ｒｎ ｎ ｏ ｔ ｌｓ ｓ ｏ ａ ｂ ｔ ｈ ｈ ｒ ｅ ｔｒａ ｅ ｗａ ｘ ａ ｄ ｄ ａ ｈ ｎｔ ｉ ｇ ａ ｄ ｃ ｎ ｒ ｙ ・ ｉ ｎ ｏ ｏ
一种用于多阶段生物质发酵反应体系的监控系统及其监控方法[发明专利]
![一种用于多阶段生物质发酵反应体系的监控系统及其监控方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/8ea66e46284ac850ac02424d.png)
专利名称：一种用于多阶段生物质发酵反应体系的监控系统及其监控方法
专利类型：发明专利
发明人：邢新会,刘志丹,张翀,韩冰,郭小汾,王理
申请号：CN201210230597.X
申请日：20120704
公开号：CN103525696A
公开日：
20140122
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种用于多阶段生物质发酵反应体系的监控系统及其监控方法，该系统包括：用于监测所述多阶段生物质发酵反应体系中的至少两个生物质发酵反应器的一种或多种工艺参数和/或操作条件的传感器和/或探头；通过数字光缆或模拟信号光缆与上述传感器和/或探头实现数据或信息传送的中央控制器或总服务器，根据其中至少一个生物质发酵反应器的至少一种工艺参数和/或操作条件的监测结果确定维持或调整其他生物质发酵反应器的至少一种工艺参数和/或操作条件；以及用于维持或调整工艺参数和/或操作条件的执行器，所述执行器通过数字光缆或模拟信号光缆与上述中央控制器或总服务器实现数据或信息传送。
申请人：北京低碳清洁能源研究所
地址：102209 北京市昌平区小汤山未来科技城神华低碳001信箱
国籍：CN
代理机构：北京市中咨律师事务所
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6、发酵过程参数检测与计算机监控
6.5.5 发酵的优化和优化控制 优化任何系统性能的成功取决于是否具有描述该 过程的数学模型和适当的优化程序。 优化基本上是一种数学步骤，为了取得最佳结果， 需准确描述一过程，而忠实地描述过程的模型往往是 相当复杂的。 然后将自适应全程线性化控制和自适应控制技术 用于控制多变量连续发酵。用自适应控制方案，所有 优化的算法都获得相似结果。
6.3 用于控制的生物过程建模 从控制过程的观点出发，密切跟踪和运行生物反 应器的先决条件是了解发酵过程的性质。 要想将发酵的环境控制从纯物理的方式转变为生 物控制，需要对错综复杂的生产过程有一定的了解， 建立一些能准确关联所有重要的过程输入和过程输出 的模型。 充分描述性数学模型的建立将有助于揭示发酵状 态变量的性质，从而改进过程的控制。 一般，用于控制目的的过程模型有4种不同的形式。
6 发酵过程参数检测与计算机监控 6.1 发酵过裎参数监测的研究概况 工业发酵研究和开发的主要目标之一是建立一种 能达到高产低成本的可行的过程。 历史上达到此目标的重要工艺手段有菌种的改良， 培养基的改进和补料，生产条件的优化等。近年来， 在生物技术参数的测量、生物过程的仪器化、过程 建模和控制方面有了巨大的进步。生物过程的控制 不仅要从生物学上还要从工程学的观点考虑。 有关工业发酵过程监控的现状，请参阅Schugerl 撰写的《测量、建模与控制》。本章的主要内容取 材于ChattaWay等的《发酵监测与控制》和 Stephanopolous等的《用于诊断与控制的发酵数据 分析》。
6.2.2 在线发酵仪器的研究进展 曾开发了一些新的就地检测的传感器。一些在线 生物传感器和基于酶的传感器所具备的高度专一性和 敏感性能满足在线测量的要求。只是还存在灭菌，稳 定性和可靠性问题。 此外，还研究了一些菌量的测量方法，这些方法 是基于声音，压电薄膜，生物电化学，激光散射，电 导纳波谱，荧光，热量计和黏度。
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·44· 医 药 工 程 设 计
2011年 第32卷 第2期 4月20日出版 Pharmaceutical & Engineering Design 2011， 32(2)
串级控制系统。溶解氧控制器的输出作为确定通气 量调节给定值的依据，从而达到根据溶解氧的需要 来控制通气量的目的，方块图如图 4 所示。钱洁 [1] 采用了改变罐压、通气量所组成的溶解氧串级控制 系统 ( 如图 5 所示 )。溶解氧、罐压、通气量调节器 均为由计算机实现的数字调节器。其中，溶解氧调 节器为主调节器，罐压和通气量调节器为副调节器。 溶解氧调节器的输出作为确定罐压和通气量调节给 定值的依据，以达到根据溶解氧的需要来控制罐压 和通气量的目的。但该方案中，由于罐压由进气调 节阀的开度控制，通气量由出气调节阀的开度控制， 调节罐压将影响到出气流量，反之调节出气流量将 影响罐压，两者之间有较紧密的藕合关系，采用常 规 PID 控制，控制质量较差，难以稳定，易失控及 振荡，有较大的超调，因此，在主回路中引入模糊 控制概念，实现 Fuzzy-PID 串级控制，显著改善了 系统的控制效果。
酶制剂、实用蛋白、饲料添加剂等生产，发展迅速。 1.1 发酵罐
面对生物反应工程的发展，生物反应过程的参数测
发酵罐是一种最为常见的生物反应器，它由圆
量、自动控制、优化操作与控制、在线监控成为生 柱形罐体和各种检测传感器组成。发酵罐的罐体一
物反应工业工程发展中面临的重要问题。另一方面， 般为玻璃或钢结构，实验用发酵罐以玻璃结构较多，
制药装备应用与研究
2011年 第32卷 第2期 4月20日出版 Pharmaceutical & Engineering Design 2011， 32(2)
医 药 工 程 设 计 ·41·
发酵类生物反应器参数在线监控技术
于颖 张小惠 （中国药科大学，江苏 南京 210009）
摘要
概述了发酵类生物反应器及其过程参数的控制方法、在线监控技术，拟为目前发酵类生物反应过程参数的在线 监控技术的深入研究提供思路。
在发酵过程中，完全自动化的在线监测和控制 系统的发展是非常重要的。发酵中，在线监测培养 基和产品浓度通常是比较困难。由于要防止传感器 污垢，并且原位消毒灭菌较难，发酵罐中所使用的 传感器有所限制。与生物传感器相比，HPLC 系统 有利于同时分析发酵液中的多种组成成分。国外用 于监测产物和次要产物青霉素以及头孢菌素的在线 HPLC 系统已发展成熟。自动化 HPLC 系统在杂种
Yu Ying, Zhang Xiaohui (China Pharmaceutical University Nanjing, 210009)
Abstract: In this article, biological fermentation reactor, the method of controlling its parameters and the online monitoring technique were briefly stated. What presented herein was provided as the reference for studying online monitoring technique used for biological fermentation reactor. Keywords: fermentation; biological reactor; process parameter; online monitoring
节的加热和冷却装置，配有温度、溶氧、pH 值等检 测传感器及 HPLC 在线分析仪等可以对发酵参数进 行在线检测，并根据发酵各参数的变化情况进行反 馈控制，实现在线监控功能。 1.2 生物反应工程概念
·42· 医 药 工 程 设 计
2011年 第32卷 第2期 4月20日出版 Pharmaceutical & Engineering Design 2011， 32(2)
关键词
发酵类；生物反应器；过程参数；在线监控
中图分类号： TQ920.5
文献标识码： A
文章编号： 1008-455X(2011) 02-0041-07
Online Parametric Monitoring Technique for Biological Fermentation Reactor
发展，发酵工业越来越多的引起人们的重视。生化 反应器的体积从几 m3，直至几百 m3。二次代谢产物
工业生产过程控制。因此，在加强对发酵工艺研究 的同时，提高发酵自动化控制技术及在线监控技术
的生产 ( 抗生素的生产 )、通过微生物的培养来获得 有机物质的转化 ( 如：类固醇 )、工业污水处理以及
已成为一个刻不容缓的课题。 1 基本概念
PID 控制是工业上应用最广泛的一种控制方法， 具有结构简单、稳定性好、可靠性高等优点，但适 应性较差。在实际发酵过程控制中存在着时变性、 非线性与模型不确定性，此时 PID 不能很好地控制， 则可采用模糊控制方法。模糊控制是依赖于人和专 家的经验进行控制，对时滞、非线性和时变的系统 有良好的控制能力，但不具有积分环节，在变量分 级不够多的情况下，在平衡点附近常出现振荡现象 和稳态余差。
发酵过程温度控制中把模糊控制和 PID 控制结 合起来，不仅具有较快的响应速度和抗参数变化的 鲁棒性，而且可以对系统实现高精度控制。当温度 偏差较小时，采用 PID 控制，提高控制精度；当温 度偏差较大时采用模糊控制，以加快响应速度。两 者的转换由事先程序给定的偏差范围自动实现。模 糊 PID 温度控制系统的结构如图 2 所示。 2.1.2 pH 值控制
化控制及在线监测方法，仍然处于一个较低的水平， 高发酵液的溶解氧，供给微生物生长繁殖代谢所需
传统的操作方式是开环的，尽管对环境参数，如： 的氧气。在发酵罐上装配有搅拌电机和进行温度调
收稿日期 ：2011-01-30 作者简介 ：于颖（1968－），女，博士，副教授，主要从事制药装备及过 程工艺控制，过程模拟及优化技术、智能算法、CAD方向的教学及科研 工作。 Tel ：025-83271056 E-mail：yyinga@
图 1 生物发酵设备及其控制系统结构图
2011年 第32卷 第2期 4月20日出版 Pharmaceutical & Engineering Desiபைடு நூலகம்n 2011， 32(2)
医 药 工 程 设 计 ·43·
细胞培养中监测单克隆抗体产物也已发展成熟。其 他基于 HPLC 的自动化在线系统也在重组 E 细胞的 发酵，大肠杆菌机械化蛋白质产物中建立起来，系 统中被特纳等人提议在 HPLC 之前，安装蒸汽灭菌 和高速率的微型离心机，整个发酵液样品用离心法 预处理，以获得清澈的样本，然后注入 HPLC 中。
温度是影响微生物生长发育及代谢活动的重要 因素。发酵液温度通过调节夹套中冷却水或加热水 流量来控制。考虑到发酵过程不同阶段产生热量的 速度不同，过程模型参数变化较大，冷却水流量与 温度关系无法精确测定，宜采用分段设定的自适应 PID 控制算法。另外，发酵过程有时温差较大，易 产 生 超 调 和 积 分 饱 和， 可 采 用 积 分 分 离 的 自 适 应 PID 控制算法 [4]。
图 2 模糊 PID 系统结构图
发酵液的 pH 值直接影响到菌体的生长繁殖和 代谢产物的合成，菌体在培养过程中本身具有一定 的调节环境 pH 值的能力。当外界条件发生变化时， pH 将会产生波动。在生产过程中采用加酸、碱中和 的办法来调节 pH 值。从控制模式看，发酵液的 pH 值也是一个大滞后、大惯性的控制对象。根据实际需 要，肖应旺 [5] 等采用时间比例滴加方式，商建东 [6] 采用专家智能方法进行 pH 值的控制，王俊伟 [7] 给 出了无模型自适应方法应用于 pH 控制中，梁斌 [8] 给出了前馈加反馈的控制方案，其控制原理如图 3 所示。对于分批发酵生产，发酵液的 pH 值调到一个 定值，比如 5、搅拌速度为 120 rpm。控制程序为： ①测试从 pH 电极输出的电压，把它转换为 pH 值； ②将 pH 测量值和设定值比较，计算差值；③加入 HCl（pH 差 值 > 0.05） 或 NaOH[pH 差 值 < － 0.05， 或者不加（－ 0.05 < pH 差值 < 0.05）]；④每 10s 重 复①到③的步骤。
现代意义上的生物反应工程是指在一定条件下 ( 合适的培养基、温度、pH 值、通气量、搅拌等 ) 进行培养发酵，利用微生物的某种特定功能，通过 现代工程技术方法生产对人类有用的物质或直接把 微生物应用于工业化生产的技术体系，其主要内容 包括：工业生产菌株的选育、最佳发酵条件的选择 和各测量参数的在线检测、控制与优化、生化反应 器 ( 发酵罐 ) 的设计和产品的分离、提取和精制等过 程。 2 生物反应过程参数的在线监控
计算机技术的飞速发展为测量、分析、反馈控制、 而且容积一般都小于 10L。发酵罐有很多类型，如：
在线监测生化工程提供了先进的自动化工具。与国 鼓泡式、气升式、机械搅拌式、喷射自吸式等。其中，
际先进的生物反应工程的在线检测及控制技术相比， 机械搅拌式在实验室和生产中应用最为广泛，其利
我国生物反应工程技术无论是发酵工艺，还是自动 用机械搅拌器的作用，使气和发酵液充分混合，提
生物反应过程参数的在线监控是生物反应工程 至关重要的一个部分。发酵类生物反应器及其控制 系统结构图 [1] 如图 1 所示。
由于发酵过程内部机理非常复杂，影响因素多， 各因素参数之间相互作用，更增加了过程的复杂性。 迄今为止，常见的生物发酵设备，检测的参数有温度、
压力、pH 值、溶氧、转速、空气流量、泡沫、液位、 尾气中的氧气和二氧化碳等，能够控制的参数 ( 功能 ) 有温度、pH 值、溶氧、转速、压力、空气流量、消泡、 液位、补料、灭菌等，大多采用常规调节方法进行 控制。事实上，由于发酵过程的复杂性和现场工程 的限制性，试图通过系统辨识建立被控变量与控制 手段之间的传递函数，进行系统解耦的方法往往并 不理想 [2]。