谷氨酸发酵过程先进控制
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过程控制 化工自动化及仪表 , 2004 , 31 (2) :28～30 Control and Instruments in Chemical In dus try
谷氨酸发酵过程先进控制
姜长洪1 ,姜 楠2 ,王贵成1 ,蔡庆春1
(1. 沈阳化工学院 信息工程学院 ,辽宁 沈阳 110142 ;2. 沈阳化工学院 计算机科学与技术学院 ,辽宁 沈阳 110142)
CPR =
Fi V
[1
-
· CN2 i CCO2 i ( CO2o + CCO2o)
-
CCO2o ]
(5)
式中 : Fi ———进气流量 ,Nm3/ h ; V ———发酵液体积 ,
பைடு நூலகம்
m3 ; 、 CN2 i CCO2 i ———进气中的氮气和二氧化碳的体积 浓度 ,mol/ l ; CO2o 、CCO2o ———排气中氧和二氧化碳的
1 谷氨酸发酵工艺特征及其控制中存在的问题 1. 1 工艺特征
谷氨酸发酵是典型的生化反应过程 。谷氨酸菌 既是反应过程的主体 ,又是反应过程的生物催化剂 , 它摄取原料的营养 ,通过细胞内特定的酶系列进行 复杂的生化反应 。底物中的反应物透过细胞壁和细 胞膜进入细胞体内 ,在酶的作用下进行催化反应 ,将 反应物转化为产物并释放出来 ,细胞的内在特性及 其代谢规律是影响生化反应的关键因素 。因此 ,发 酵是一个比其它工业过程更为复杂的动态过程 。对 发酵过程控制的研究还没有从微生物代谢的本质上 去考虑 ,生化过程控制仅限于为菌体生长代谢提供 基本的物理环境 ,发酵过程动力学模型在发酵控制 的实际应用中还有一定的困难 。 1. 2 存在问题
正 ,使估算值逐渐接近实际值 。 在谷氨酸发酵过程中 ,CO2 释放率与菌体细胞
干重成线性关系 。
菌体量可以计算如下[2] :
X
=
CPR QCO2
(4)
式 中 : X ———菌 量 , g/ 10ml ; CPR ———CO2 释 放
率 , % ; QCO2 ———CO2 释放比率 , % 。 二氧化碳释放率可以由下式获得 :
(4) 批量过程的差异 ,往往使模型参数出现一定 的分散性 、不确定性 ,模型系数关系复杂 ,受控于多 种因素 。因此根据模型进行控制 ,很难获得预期的 效果 ,有时还会有较大的误差 。
实践表明 , 在谷氨酸生产过程中 , 利用排气中 CO2 的变化来估计不同阶段细胞生长状态 ,并用于 指导生产操作是一种比较实际而有效的方法 。
体积浓度 ,mol/ l 。
QCO2 可以按下式得到 :
( QCO2)
n
=
( CPR) n X0exp (μt n)
( n
=
1 ,2 , …, N)
(6)
式中 : n ———取样数据序号 ; μ ———比生长率 ,可根
据连续测量的 CPR 及其变化速率求得 。
QCO2 可用平均值 QCO2 代替 ,按下式计算 :
化控制 ,但就其全局来讲 ,关于这一发酵过程完整的 工程知识尚不够完善 ,对基于模型或专家知识的各 种优化控制还要作深入的工作 。
2 谷氨酸发酵过程的动力学模型 发酵过程一般包括细胞生长 、底物消耗及产物
的生成 。描述发酵过程的主要变量有菌体浓度 、底
物浓度和产物浓度等 ,在不同的条件下 ,由于代谢途 径不同会得到不同的产物 ,因此对模型精度要求较 高 。理论上谷氨酸发酵过程模型可表示为[1] :
在某些重要的生物化学参数无法直接检测的情 况下 ,可以通过本文所述的方法建立一些生物化学 参数模型 ,构成对菌体生长状态 、菌体对氧代谢的深 层次先进反馈控制 。有助于对菌体生长趋势预报和 操作方向的提示 ,是促进现有系统优化的一条可行 之路 。由于工业发酵过程的复杂性 ,本文研究的对 某些生物化学参数的估算方法已不是传统意义上的 发酵过程模型 ,而是基于在线估计和经验的模型 ,这 在工程上既有一般性 ,又有适用性 。
·30 ·
化 工 自 动 化 及 仪 表 第 31 卷
(5) 以溶解氧为主被控变量 ,风量 、搅拌电机转 速为辅助变量的串级复合控制如图 2 所示 ,空气流 量控制的设定值由溶解氧控制器输出进行校正 ,也 可以根据发酵进行的时间分段设定 ,以改善过程的 供氧情况 。
·29 ·
酵 ,而是介于间歇和半连续给料之间的流加操作 。 由于流加物料数量较大 ,对菌体浓度产生的稀释作 用严重地影响了原有的浓度变化规律 ,使发酵液体
积及浓度等成为时变参数 ,很难适用于伴有流加操 作的发酵过程控制 。
(2) 由于谷氨酸发酵是批量过程 ,原料来源与配 制 、菌种活性与数量 、干扰的介入及人为因素的影
由于工业发酵过程的固有特性及人们生产习惯 的影响 ,国内谷氨酸发酵装置普遍存在下列问题 :
(1) 自动化程度低 ,生产设备陈旧 ,生产中多数 采用常规仪表控制温度 、罐压 、通风量等几个基本物 理参数 ,有些发酵罐甚至连 pH 自动控制也没有 。
(2) 缺乏对生化参数的自动检测与控制手段 ,对 于表征发酵过程状态的主要生化指标 ,如菌体浓度 、 糖酸转化率 、产酸率 、残糖等 ,基本上由人工在现场 采样再到化验室分析 。对溶解氧(DO) 值 、尾气 CO2 、 O2 、呼吸商 、耗氧速率 、氧利用率等更很少进行在线 检测或计算 。
1999211 为某味精股份有限公司 50 m3 谷氨酸发 酵罐设计了一套计算机控制系统 。4 年来的运行情 况表明 ,控制系统的主要指标已达到工艺要求水平 。 罐温 、罐压 、风量 、pH 值 、DO 值 、流加糖等参数控制 平稳 ,多数参数接近最好状态 。同时 , 计算机根据 DO、pH、尾气 CO2 、O2 等在线分析仪表及操作人员输 入的部分分析数据 ( 如糖液浓度 、OD 值 、残糖 、谷氨 酸产率等) 估算出菌体量 、呼吸商 、氧利用率等参数 显示于操作窗口[3 ,4] ,供工艺人员现场操作参考 。系 统投入运行以来 ,糖酸转化率稳定提高 ,产酸率提高 1. 5 % ,经济效益较大 。更重要的是为大型发酵罐的 优化运作摸索了条件 。 5 结 论
(3) 优化控制处于起步阶段 。但是由于间歇发 酵过程的批量特点及流加操作的影响 ,模型参数的 分散性 、非线性 、时变性 、相关性 、滞后性以及不可避 免的人为干预等扰动 ,使若干关于底物消耗 、菌体生 长 、产物生成的数学模型付诸实施的可能性较小 。 虽然也有文献报道过一些生化反应过程的智能或优
3 菌体量的在线估算与发酵罐整体控制 3. 1 菌体量的在线估算
掌握发酵过程中菌体生长状态与规律是非常重
要的 ,它直接关系到产酸水平 。然而由于缺乏连续 测定菌体浓度的传感器 ,目前还无法直接测定发酵 过程菌体的生长状况 。工艺上大多采用镜检或取样
测定发酵液光密度 (OD) 的方法来判定菌体浓度 。 鉴于上述情况及菌体生长模型在应用上的困难 ,我 们采取利用 CO2 释放率来在线近似估算菌体量的方 法 ,经过一个阶段与实验测定数据的对比分析与校
3. 2 发酵罐的主要控制系统
为了控制和跟踪发酵过程菌体生长轨迹 ,本装
置设计了图 1 所示控制系统 。
图 1 发酵罐的主要控制系统
(1) 发酵罐温度程序控制 :根据发酵时间进程 , 按最适宜的微生物生长环境设定温度值 。
(2) 发酵罐 pH 值程序控制 : 根据工艺人员长期 摸索的规律 , 确定一条优化设定曲线 , 采用液氨流 加 ,控制发酵液的 pH 值 。考虑到 pH 过程的非线性 特性 ,为了提高控制效果 ,采用了有约束的非线性补 偿控制方法 ,pH 值的跟踪性能与抗干扰性能都较 强 ,最大稳态误差不超过 0. 1pH。
(1 ) 该 系 统 计 算 机 硬 件 由 研 华 工 控 机 及 SIEMENS PLC S72300 控制器和相应控制功能组件构 成 。操作站采用 WINCC 组态软件 ,在 WINDOWS NT 环境下运行 。可以实现工艺流程监控 、控制器操作 、 历史趋势记录 、综合及报警信息显示等操作 。并提 示发酵过程状态进行实时操作指导 。
响 ,不仅会对一些生化参数产生影响 ,甚至会改变微 生物的代谢途径 。同时 ,由于微生物生长各阶段的 物理 、生化特性及变化规律差异较大 ,很难满足机理 建模时的假设条件 。因此 ,在整个发酵过程中这些 变量不可能始终遵循模型所示的规律 。
(3) 变量的相关性 、非线性增加了模型求解难 度 ,同时菌体浓度与生物供氧 、pH 控制变量等缺乏 直接而简捷的数学关系 。
(1) 为了克服间歇发酵反应中底物浓度过高对
菌体生长的抑制作用 ,提高菌体生长速率 ,很多间歇
发酵过程采取降低初糖浓度 ,然后辅以流加补料的
生产工艺 。这类生产过程已不是传统意义的间歇发
收稿日期 :2004203209 (修改稿)
第 2 期 姜长洪等. 谷氨酸发酵过程先进控制
(2) 主要测量仪表选用了 METTLER2TOLEDO pH 计 ;用于在线连续测量发酵液中的 pH 值 ;DKK 在线 溶解氧分析器 ,用于检测发酵液中的溶解氧值 ;NF 红外线 CO2 分析仪 ,在线分析发酵罐尾气的 CO2 含 量 ;磁氧分析仪 ,在线分析发酵罐尾气的残余氧含
量 ;电磁流量计 、涡街流量计分别用于流加糖和风量 检测 ;SIEMENS 变频器以及其它温度 、压力等检测仪 表。 4 运行情况
菌体生长模型 :
d X
dt
= μm X (1 -
X) Xm
(1)
产物生成模型 :
d P
dt
=
VmSX Km + S
-
a
dX dt
(2)
基质消耗模型 :
-
dS dt
=
1 dX YG dt
+
1 dP YM d t
(3)
式中 : X ———菌体浓度 , 以光密度表示 ; Xm ———最
大菌体浓度 ; μm ———菌体最大比生长速度 ; P ———
Q CO2
=
(
1) X0 N
N
ρ(
n =1
CPR)
nexp (
-
μt)
(7)
式中 : N ———估算 QCO2 时的取样总数 。
采用上述方法进行在线菌量估计 ,还应考虑菌
体在不同生长时期的生理活性 。由于菌体生理活性
随不同生长时期而变化 ,对比生长速率 μ、QCO2 要进 行分段校正 ,以保证估算精度 。
摘要 : 阐述基于工业过程计算机和 PLC 的谷氨酸发酵过程控制 ,在若干生化过程理论模型的实际应用具有 一定困难的情况下 ,研究了在发酵过程中对某些生化过程变量的估算方法及相应的先进过程控制策略 ,对谷氨酸 发酵过程的主要控制回路作了介绍 。通过对 50 m3 发酵罐实时控制 ,表明本文所述控制系统的有效性 。 关键词 : 谷氨酸 ;发酵 ;PLC ;发酵过程模型 ;发酵过程控制 中图分类号 : TP273 文献标识码 : B 文章编号 : 100023932 (2004) (02)20028203
图 2 以溶解氧为主被控变量的风量 、搅拌电机转速复合控制
在一般情况下 ,当发酵罐内有富余的空气且搅 拌电机转速适中时 ,通过对搅拌电机转速控制可以 得到良好的溶解氧动态过程 ,而在空气量不足或搅 拌电机达到一定转速后 ,DO 变化受到限制 ,这时它 可以通过溶解氧和风量调节回路得到继续改善 。该 系统对搅拌速度进行了一定限制 ,搅拌速度过高 ,浆 叶可能对菌体造成伤害 ,使菌体破裂 ,甚至引起发酵 液黏度 、OD 值及 pH 值的变化 。搅拌电机回路对加 快 DO 的动态响应 ,提高氧的利用率较为有利 。 3. 3 系统主要配置
产物谷氨酸的浓度 ; S ———底物浓度 ; Vm ———谷氨 酸的最大生长比速率 ; α ———常数 ; Km ———产物对
底物 S 的饱和常数 ; YG ———生成菌体与对应糖耗比
例常数 ; YM ———生成产物与对应糖耗的比例常数 。
上述模型虽然有一定的理论依据 ,但由于工艺
的变化 ,应用中经常会遇到一些困难 。这是由于 :
(3) 流加糖控制 : 降低初糖浓度后 ,根据发酵时 间及菌体生长情况进行按需补料 ,自动完成分段连 续流加控制 ,以利于菌体生长代谢 。
(4) 发酵罐压力控制 :罐压的稳定不仅可以有效 地防止染菌 ,减小供风阻力的波动 ,也有助于气液两 相氧气分压的平衡和 DO 值的稳定 ,该系统与空气 流量控制系统虽然有明显的关联 ,但通过调整控制 器的有关参数 ,可以将两个变量分别控制稳定 。
谷氨酸发酵过程先进控制
姜长洪1 ,姜 楠2 ,王贵成1 ,蔡庆春1
(1. 沈阳化工学院 信息工程学院 ,辽宁 沈阳 110142 ;2. 沈阳化工学院 计算机科学与技术学院 ,辽宁 沈阳 110142)
CPR =
Fi V
[1
-
· CN2 i CCO2 i ( CO2o + CCO2o)
-
CCO2o ]
(5)
式中 : Fi ———进气流量 ,Nm3/ h ; V ———发酵液体积 ,
பைடு நூலகம்
m3 ; 、 CN2 i CCO2 i ———进气中的氮气和二氧化碳的体积 浓度 ,mol/ l ; CO2o 、CCO2o ———排气中氧和二氧化碳的
1 谷氨酸发酵工艺特征及其控制中存在的问题 1. 1 工艺特征
谷氨酸发酵是典型的生化反应过程 。谷氨酸菌 既是反应过程的主体 ,又是反应过程的生物催化剂 , 它摄取原料的营养 ,通过细胞内特定的酶系列进行 复杂的生化反应 。底物中的反应物透过细胞壁和细 胞膜进入细胞体内 ,在酶的作用下进行催化反应 ,将 反应物转化为产物并释放出来 ,细胞的内在特性及 其代谢规律是影响生化反应的关键因素 。因此 ,发 酵是一个比其它工业过程更为复杂的动态过程 。对 发酵过程控制的研究还没有从微生物代谢的本质上 去考虑 ,生化过程控制仅限于为菌体生长代谢提供 基本的物理环境 ,发酵过程动力学模型在发酵控制 的实际应用中还有一定的困难 。 1. 2 存在问题
正 ,使估算值逐渐接近实际值 。 在谷氨酸发酵过程中 ,CO2 释放率与菌体细胞
干重成线性关系 。
菌体量可以计算如下[2] :
X
=
CPR QCO2
(4)
式 中 : X ———菌 量 , g/ 10ml ; CPR ———CO2 释 放
率 , % ; QCO2 ———CO2 释放比率 , % 。 二氧化碳释放率可以由下式获得 :
(4) 批量过程的差异 ,往往使模型参数出现一定 的分散性 、不确定性 ,模型系数关系复杂 ,受控于多 种因素 。因此根据模型进行控制 ,很难获得预期的 效果 ,有时还会有较大的误差 。
实践表明 , 在谷氨酸生产过程中 , 利用排气中 CO2 的变化来估计不同阶段细胞生长状态 ,并用于 指导生产操作是一种比较实际而有效的方法 。
体积浓度 ,mol/ l 。
QCO2 可以按下式得到 :
( QCO2)
n
=
( CPR) n X0exp (μt n)
( n
=
1 ,2 , …, N)
(6)
式中 : n ———取样数据序号 ; μ ———比生长率 ,可根
据连续测量的 CPR 及其变化速率求得 。
QCO2 可用平均值 QCO2 代替 ,按下式计算 :
化控制 ,但就其全局来讲 ,关于这一发酵过程完整的 工程知识尚不够完善 ,对基于模型或专家知识的各 种优化控制还要作深入的工作 。
2 谷氨酸发酵过程的动力学模型 发酵过程一般包括细胞生长 、底物消耗及产物
的生成 。描述发酵过程的主要变量有菌体浓度 、底
物浓度和产物浓度等 ,在不同的条件下 ,由于代谢途 径不同会得到不同的产物 ,因此对模型精度要求较 高 。理论上谷氨酸发酵过程模型可表示为[1] :
在某些重要的生物化学参数无法直接检测的情 况下 ,可以通过本文所述的方法建立一些生物化学 参数模型 ,构成对菌体生长状态 、菌体对氧代谢的深 层次先进反馈控制 。有助于对菌体生长趋势预报和 操作方向的提示 ,是促进现有系统优化的一条可行 之路 。由于工业发酵过程的复杂性 ,本文研究的对 某些生物化学参数的估算方法已不是传统意义上的 发酵过程模型 ,而是基于在线估计和经验的模型 ,这 在工程上既有一般性 ,又有适用性 。
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化 工 自 动 化 及 仪 表 第 31 卷
(5) 以溶解氧为主被控变量 ,风量 、搅拌电机转 速为辅助变量的串级复合控制如图 2 所示 ,空气流 量控制的设定值由溶解氧控制器输出进行校正 ,也 可以根据发酵进行的时间分段设定 ,以改善过程的 供氧情况 。
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酵 ,而是介于间歇和半连续给料之间的流加操作 。 由于流加物料数量较大 ,对菌体浓度产生的稀释作 用严重地影响了原有的浓度变化规律 ,使发酵液体
积及浓度等成为时变参数 ,很难适用于伴有流加操 作的发酵过程控制 。
(2) 由于谷氨酸发酵是批量过程 ,原料来源与配 制 、菌种活性与数量 、干扰的介入及人为因素的影
由于工业发酵过程的固有特性及人们生产习惯 的影响 ,国内谷氨酸发酵装置普遍存在下列问题 :
(1) 自动化程度低 ,生产设备陈旧 ,生产中多数 采用常规仪表控制温度 、罐压 、通风量等几个基本物 理参数 ,有些发酵罐甚至连 pH 自动控制也没有 。
(2) 缺乏对生化参数的自动检测与控制手段 ,对 于表征发酵过程状态的主要生化指标 ,如菌体浓度 、 糖酸转化率 、产酸率 、残糖等 ,基本上由人工在现场 采样再到化验室分析 。对溶解氧(DO) 值 、尾气 CO2 、 O2 、呼吸商 、耗氧速率 、氧利用率等更很少进行在线 检测或计算 。
1999211 为某味精股份有限公司 50 m3 谷氨酸发 酵罐设计了一套计算机控制系统 。4 年来的运行情 况表明 ,控制系统的主要指标已达到工艺要求水平 。 罐温 、罐压 、风量 、pH 值 、DO 值 、流加糖等参数控制 平稳 ,多数参数接近最好状态 。同时 , 计算机根据 DO、pH、尾气 CO2 、O2 等在线分析仪表及操作人员输 入的部分分析数据 ( 如糖液浓度 、OD 值 、残糖 、谷氨 酸产率等) 估算出菌体量 、呼吸商 、氧利用率等参数 显示于操作窗口[3 ,4] ,供工艺人员现场操作参考 。系 统投入运行以来 ,糖酸转化率稳定提高 ,产酸率提高 1. 5 % ,经济效益较大 。更重要的是为大型发酵罐的 优化运作摸索了条件 。 5 结 论
(3) 优化控制处于起步阶段 。但是由于间歇发 酵过程的批量特点及流加操作的影响 ,模型参数的 分散性 、非线性 、时变性 、相关性 、滞后性以及不可避 免的人为干预等扰动 ,使若干关于底物消耗 、菌体生 长 、产物生成的数学模型付诸实施的可能性较小 。 虽然也有文献报道过一些生化反应过程的智能或优
3 菌体量的在线估算与发酵罐整体控制 3. 1 菌体量的在线估算
掌握发酵过程中菌体生长状态与规律是非常重
要的 ,它直接关系到产酸水平 。然而由于缺乏连续 测定菌体浓度的传感器 ,目前还无法直接测定发酵 过程菌体的生长状况 。工艺上大多采用镜检或取样
测定发酵液光密度 (OD) 的方法来判定菌体浓度 。 鉴于上述情况及菌体生长模型在应用上的困难 ,我 们采取利用 CO2 释放率来在线近似估算菌体量的方 法 ,经过一个阶段与实验测定数据的对比分析与校
3. 2 发酵罐的主要控制系统
为了控制和跟踪发酵过程菌体生长轨迹 ,本装
置设计了图 1 所示控制系统 。
图 1 发酵罐的主要控制系统
(1) 发酵罐温度程序控制 :根据发酵时间进程 , 按最适宜的微生物生长环境设定温度值 。
(2) 发酵罐 pH 值程序控制 : 根据工艺人员长期 摸索的规律 , 确定一条优化设定曲线 , 采用液氨流 加 ,控制发酵液的 pH 值 。考虑到 pH 过程的非线性 特性 ,为了提高控制效果 ,采用了有约束的非线性补 偿控制方法 ,pH 值的跟踪性能与抗干扰性能都较 强 ,最大稳态误差不超过 0. 1pH。
(1 ) 该 系 统 计 算 机 硬 件 由 研 华 工 控 机 及 SIEMENS PLC S72300 控制器和相应控制功能组件构 成 。操作站采用 WINCC 组态软件 ,在 WINDOWS NT 环境下运行 。可以实现工艺流程监控 、控制器操作 、 历史趋势记录 、综合及报警信息显示等操作 。并提 示发酵过程状态进行实时操作指导 。
响 ,不仅会对一些生化参数产生影响 ,甚至会改变微 生物的代谢途径 。同时 ,由于微生物生长各阶段的 物理 、生化特性及变化规律差异较大 ,很难满足机理 建模时的假设条件 。因此 ,在整个发酵过程中这些 变量不可能始终遵循模型所示的规律 。
(3) 变量的相关性 、非线性增加了模型求解难 度 ,同时菌体浓度与生物供氧 、pH 控制变量等缺乏 直接而简捷的数学关系 。
(1) 为了克服间歇发酵反应中底物浓度过高对
菌体生长的抑制作用 ,提高菌体生长速率 ,很多间歇
发酵过程采取降低初糖浓度 ,然后辅以流加补料的
生产工艺 。这类生产过程已不是传统意义的间歇发
收稿日期 :2004203209 (修改稿)
第 2 期 姜长洪等. 谷氨酸发酵过程先进控制
(2) 主要测量仪表选用了 METTLER2TOLEDO pH 计 ;用于在线连续测量发酵液中的 pH 值 ;DKK 在线 溶解氧分析器 ,用于检测发酵液中的溶解氧值 ;NF 红外线 CO2 分析仪 ,在线分析发酵罐尾气的 CO2 含 量 ;磁氧分析仪 ,在线分析发酵罐尾气的残余氧含
量 ;电磁流量计 、涡街流量计分别用于流加糖和风量 检测 ;SIEMENS 变频器以及其它温度 、压力等检测仪 表。 4 运行情况
菌体生长模型 :
d X
dt
= μm X (1 -
X) Xm
(1)
产物生成模型 :
d P
dt
=
VmSX Km + S
-
a
dX dt
(2)
基质消耗模型 :
-
dS dt
=
1 dX YG dt
+
1 dP YM d t
(3)
式中 : X ———菌体浓度 , 以光密度表示 ; Xm ———最
大菌体浓度 ; μm ———菌体最大比生长速度 ; P ———
Q CO2
=
(
1) X0 N
N
ρ(
n =1
CPR)
nexp (
-
μt)
(7)
式中 : N ———估算 QCO2 时的取样总数 。
采用上述方法进行在线菌量估计 ,还应考虑菌
体在不同生长时期的生理活性 。由于菌体生理活性
随不同生长时期而变化 ,对比生长速率 μ、QCO2 要进 行分段校正 ,以保证估算精度 。
摘要 : 阐述基于工业过程计算机和 PLC 的谷氨酸发酵过程控制 ,在若干生化过程理论模型的实际应用具有 一定困难的情况下 ,研究了在发酵过程中对某些生化过程变量的估算方法及相应的先进过程控制策略 ,对谷氨酸 发酵过程的主要控制回路作了介绍 。通过对 50 m3 发酵罐实时控制 ,表明本文所述控制系统的有效性 。 关键词 : 谷氨酸 ;发酵 ;PLC ;发酵过程模型 ;发酵过程控制 中图分类号 : TP273 文献标识码 : B 文章编号 : 100023932 (2004) (02)20028203
图 2 以溶解氧为主被控变量的风量 、搅拌电机转速复合控制
在一般情况下 ,当发酵罐内有富余的空气且搅 拌电机转速适中时 ,通过对搅拌电机转速控制可以 得到良好的溶解氧动态过程 ,而在空气量不足或搅 拌电机达到一定转速后 ,DO 变化受到限制 ,这时它 可以通过溶解氧和风量调节回路得到继续改善 。该 系统对搅拌速度进行了一定限制 ,搅拌速度过高 ,浆 叶可能对菌体造成伤害 ,使菌体破裂 ,甚至引起发酵 液黏度 、OD 值及 pH 值的变化 。搅拌电机回路对加 快 DO 的动态响应 ,提高氧的利用率较为有利 。 3. 3 系统主要配置
产物谷氨酸的浓度 ; S ———底物浓度 ; Vm ———谷氨 酸的最大生长比速率 ; α ———常数 ; Km ———产物对
底物 S 的饱和常数 ; YG ———生成菌体与对应糖耗比
例常数 ; YM ———生成产物与对应糖耗的比例常数 。
上述模型虽然有一定的理论依据 ,但由于工艺
的变化 ,应用中经常会遇到一些困难 。这是由于 :
(3) 流加糖控制 : 降低初糖浓度后 ,根据发酵时 间及菌体生长情况进行按需补料 ,自动完成分段连 续流加控制 ,以利于菌体生长代谢 。
(4) 发酵罐压力控制 :罐压的稳定不仅可以有效 地防止染菌 ,减小供风阻力的波动 ,也有助于气液两 相氧气分压的平衡和 DO 值的稳定 ,该系统与空气 流量控制系统虽然有明显的关联 ,但通过调整控制 器的有关参数 ,可以将两个变量分别控制稳定 。