反應(yīng)器與傳感器

反應(yīng)器與傳感器第一頁，共45頁。Air-liftinternalcross-flowbioreactor(30,150L)pilotplant工業(yè)規(guī)模的氣升式反應(yīng)器第二頁，共45頁。SensorsandprobespHprobeMettlerToledoMETTLERTOLEDOProcessAnalyticsisspecializedontheparameterspH,DO,conductivity,turbidityandCO2withawiderangeofhighqualityproductsassensors.第三頁，共45頁。Biomassmonitor220(Aber,UK)第四頁，共45頁。尾氣分析不分光紅外CO2分析儀

磁壓氧分析儀第五頁，共45頁。一、傳感器的類型和原理發(fā)酵過程檢測的參數(shù)溫度…….…….細胞生長罐壓…….…….溶解氧正壓空氣流量…….…….供養(yǎng)攪拌轉(zhuǎn)速…….…….混合傳質(zhì)黏度…….…….菌體生長裝液量…….…….發(fā)酵液性質(zhì)濁度…….…….細胞生長物理常數(shù)泡沫，加消泡劑速率，加酸堿速率，補料速率第六頁，共45頁。發(fā)酵過程化學(xué)常數(shù)酸堿度溶解氧尾氣O2尾氣CO2氧化還原電位總糖，葡萄糖，蔗糖前體濃度第七頁，共45頁。發(fā)酵過程生物學(xué)常數(shù)菌體濃度菌體RNADNA

菌體ATPADMAMP

菌體NADH產(chǎn)物濃度細胞形態(tài)第八頁，共45頁。pH傳感器能夠進行原位滅菌的復(fù)合pH傳感器（梅特勒）探頭：產(chǎn)生電壓型號的電化學(xué)原件，玻璃膜第九頁，共45頁。DO溶解氧傳感器一般采用覆膜式溶氧探頭，測定氧分壓特點：不銹鋼探頭透氣性膜電解液第十頁，共45頁。生物反應(yīng)過程上游加工過程加工過程下游成本經(jīng)濟學(xué)原料的生物具有應(yīng)用價值傳統(tǒng)育種基因工程細胞工程目的產(chǎn)物大規(guī)模工藝開發(fā)設(shè)計思想遺傳學(xué)生理學(xué)工業(yè)發(fā)酵過程：承上啟下發(fā)酵過程控制與最優(yōu)化技術(shù)在發(fā)酵工程中的重要地位第十一頁，共45頁。發(fā)酵過程控制與最優(yōu)化技術(shù)在發(fā)酵工程中的重要地位發(fā)酵技術(shù)研究過程：關(guān)鍵工程技術(shù)第十二頁，共45頁。發(fā)酵過程的檢測、控制、與最優(yōu)化系統(tǒng)第十三頁，共45頁。GlucosePyruvateNAD+NADHADPATPethanolAnaerobicAerobicMitochondrionATP微生物細胞在發(fā)酵過程中生長和代謝始終處于最佳狀態(tài)發(fā)酵過程控制與最優(yōu)化的目標(biāo)第十四頁，共45頁。發(fā)酵過程控制與最優(yōu)化的目標(biāo)稀溶液特征

高產(chǎn)量

便于下游處理糧食原料為底物

高轉(zhuǎn)化率降低原料成本分批操作為主

高生產(chǎn)強度縮短生產(chǎn)周期發(fā)酵過程經(jīng)濟性、科學(xué)性顯著提高！高產(chǎn)量高底物轉(zhuǎn)化率高生產(chǎn)強度相對統(tǒng)一第十五頁，共45頁。二、發(fā)酵過程控制的特征、參數(shù)及測量發(fā)酵過程控制的特征生物的自我調(diào)節(jié)、環(huán)境壓力下的適應(yīng)能力發(fā)酵過程的易受控制特征是其相當(dāng)長的時間常數(shù)－－前饋控制策略－發(fā)酵監(jiān)測儀器（RQ,黏度。。。）－補料分批培養(yǎng)葡萄糖生物傳感器，在線葡萄糖FIA法監(jiān)測，近紅外測定甘油，在線氣相色譜監(jiān)測甲醇第十六頁，共45頁。發(fā)酵過程控制的主要常數(shù)1.生理特性數(shù)據(jù)（RQ呼吸商）酵母RQ代謝途徑1.0以上積累乙醇1－0.9氧化生長0.8－0.7內(nèi)源呼吸0.6一下乙醇被利用酵母呼吸商與代謝途徑關(guān)系第十七頁，共45頁。計算機對發(fā)酵過程生理特征測定與控制圖第十八頁，共45頁。2.發(fā)酵過程的生化特性數(shù)據(jù)第十九頁，共45頁。3.發(fā)酵過程的物理數(shù)據(jù)第二十頁，共45頁。三、發(fā)酵過程的計算機控制策略發(fā)酵過程的主要控制策略1、發(fā)酵過程的PID控制PID控制：調(diào)節(jié)器控制……比例－積分－微分控制第二十一頁，共45頁。2、發(fā)酵過程的推理控制利用過程模型由可測輸出變量將不可測的被控制過程的輸出變量推算出來，實現(xiàn)反饋控制，或者將不可測擾動推算出來，以實現(xiàn)前饋控制的一種控制系統(tǒng)。S系統(tǒng)設(shè)定值，u控制動作v系統(tǒng)次級輸出y系統(tǒng)初級輸出第二十二頁，共45頁。第二十三頁，共45頁。3、發(fā)酵過程的適應(yīng)性（預(yù)估）控制利用適應(yīng)性控制器替代PID回路，但是比較復(fù)雜4.發(fā)酵過程非線性控制Bastin：輸入－輸出線性化控制法則LIU：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性自適應(yīng)控制策略第二十四頁，共45頁。用于發(fā)酵監(jiān)督與控制的知識庫系統(tǒng)（專家?guī)欤┨攸c：能應(yīng)付不確定的事務(wù)，以啟發(fā)式方法，給定量和定性或符號表達來再現(xiàn)訓(xùn)練有素的過程操作人員的操作。實時專家系統(tǒng)軟件:Bio－SCAN(bioprocesssupervisioncontrolandanalysis)第二十五頁，共45頁。第二十六頁，共45頁。實例--丙酮酸發(fā)酵的分階段溶解氧控制策略不同kLa下發(fā)酵過程動力學(xué)曲線高kLa

下，丙酮酸產(chǎn)率較高，但葡萄糖消耗速度較慢。低kLa

下，葡萄糖消耗速度加快，然而丙酮酸產(chǎn)率卻明顯下降。第二十七頁，共45頁。恒定kLa發(fā)酵過程中不同階段的碳平衡分階段供氧控制模式發(fā)酵0-16h控制kLa為450h-1，16h后將kLa降低至200h-1

實現(xiàn)了高產(chǎn)量(69.4g/L)、高產(chǎn)率(0.636g/g)和高葡萄糖消耗速度(1.95g/(Lh))的相對統(tǒng)一。

生產(chǎn)強度(1.24g/(Lh))比kLa恒定為450、300和200h-1的分批發(fā)酵過程分別提高了36%、23%和31%。分階段供氧控制模式下的發(fā)酵研究不同供氧控制模式下發(fā)酵過程參數(shù)比較第二十八頁，共45頁。2基于代謝網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)酵過程在線控制和優(yōu)化研究思想利用現(xiàn)存的生物化學(xué)理論，確立特定發(fā)酵過程的代謝網(wǎng)絡(luò)模型依據(jù)在線推定的結(jié)果，對發(fā)酵過程進行在線控制和優(yōu)化求解（在線推定）不同操作條件下不可測、著眼物質(zhì)的濃度和生成模式在線測定常見、易測的狀態(tài)變量的速度參數(shù)（如CO2生成速度）通用性強、模型意義明確、建模相對容易。全新的控制模式通用于主要代謝途徑已為人們所知、以氨基酸、有機酸等為代表的、大宗發(fā)酵產(chǎn)品的生產(chǎn)第二十九頁，共45頁。實例—基于代謝網(wǎng)絡(luò)模型的谷氨酸發(fā)酵在線狀態(tài)預(yù)測谷氨酸發(fā)酵產(chǎn)酸期代謝網(wǎng)絡(luò)和反應(yīng)EMPGlycolysisPathwayr1:Glucose+ATP=Glu6P+ADPr2:Glu6P=Fru6Pr3:Fru6P+ATP=2G3P+ADPr5:G3P+NAD+ADP=PEP+ATP+NADHr6:PEP+ADP=PYR+ATP

PPPentosePhosphatePathwayr4:3Glu6P+6NADP=2Fru6P+G3P+6NADPH+3CO2

TCACycler7:PEP+CO2+ATP=OaA+ADPr9:PYR+NAD=Ac-CoA+NADH+CO210:Ac-CoA+OaA=Isocitr11:Isocit+NAD=a-KG+NADH+CO2r13:a-KG+NAD+ADP=Suc+NADH+ATP+CO2r14:Suc+FAD=Mal+2/3NADHr15:Mal+NAD=OaA+NADH

GlyoxylateShuntr16:Isocit=Suc+Glyoxyr17:Ac-CoA+Glyoxy=Mal

MetabolicProductsFormationr8:PYR+NADH=Lactate+NADr12:a-KG+NH3+NADPH=Glutamate+NADP

RespiratoryChain&OxidativePhosphorylationr18:O2+2NADH+2(P/O)ADP=2(P/O)ATP+2NAD+2H2Or19:ATP=ADP+Pir20:O2+2(1+)NADPH+2NAD=2NADH+2(1+)NADP+2H2O第三十頁，共45頁。研究實例—基于代謝網(wǎng)絡(luò)模型的谷氨酸發(fā)酵在線狀態(tài)預(yù)測代謝網(wǎng)絡(luò)模型有效性和通用性在谷氨酸發(fā)酵中的驗證(a)谷氨酸乳酸谷氨酸-酮戊二酸NH4-第三十一頁，共45頁?；诖x網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)酵過程在線控制和最優(yōu)化技術(shù)在線最優(yōu)化控制策略(b)谷氨酸乳酸DO=50%DO=10%DO=50%DO=10%*物理意義盡量降低DO水平，保持細胞產(chǎn)谷氨酸的生理活性；而當(dāng)DO對乳酸積累的增益K的值過大時（乳酸嚴(yán)重積累），則提高DO的控制水平。*增益K可以利用DO和（在線推定得到的）乳酸濃度時間序列數(shù)據(jù)，用最小二乘回歸迭代法加以確定自回歸移動平均模型（ARMA）

。第三十二頁，共45頁。3基于智能識別模型的流加培養(yǎng)過程在線控制研究思想在線測定培養(yǎng)液中DO、pH等最易測量的狀態(tài)變量的時間變化依據(jù)在線生理狀態(tài)的識別結(jié)果確定基質(zhì)最優(yōu)流加策略、實現(xiàn)微生物高密度培養(yǎng)、和相應(yīng)遺傳產(chǎn)物的高效表達。

利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）技術(shù)在線識別培養(yǎng)過程所處的生理狀態(tài)DO和pH時間變化模式與流加培養(yǎng)過程生理狀態(tài)存在一一對應(yīng)關(guān)系通用性強、生理意義明確、僅需測定DO和pH（或RQ）。全新的控制模式通用于基因重組大腸桿菌、酵母等微生物高密度流加培養(yǎng)系統(tǒng)，表達生產(chǎn)具有高附加值的醫(yī)藥品或生物酶的發(fā)酵過程第三十三頁，共45頁。大腸桿菌流加培養(yǎng)過程中DO和pH變化模式與生理狀態(tài)的對應(yīng)關(guān)系

DO變化模式：1）振動2）非振動pH變化模式：1）“高位”振動2）“低位”振動3）不振動狀態(tài)I：基質(zhì)過量；狀態(tài)II：基質(zhì)匱乏；狀態(tài)III：基質(zhì)濃度適中；狀態(tài)IV：矛盾狀態(tài)。不同的DO和pH的變化模式組合代表了不同的生理狀態(tài)第三十四頁，共45頁。實例—DO時間變化模式的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線識別模型以DO-Stat法為手段，生成DO時間變化的基本模式的實驗數(shù)據(jù)，并在此基礎(chǔ)上刻意地施加一定規(guī)模的人工模擬信號。得到可覆蓋所有可能出現(xiàn)的模式、通用型的ANN在線識別模型。將所有時間變化模式數(shù)據(jù)提供給ANN進行大規(guī)模的學(xué)習(xí)訓(xùn)練。輸出層輸出單元O(3)={O1(3),O2(3)}為{1,0}時代表振動，{0,1}代表非振動。第三十五頁，共45頁。實例—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)在線識別模型的識別結(jié)果利用ANN模型的E.coliB流加培養(yǎng)溶氧濃度時間變化模式識別的結(jié)果

第三十六頁，共45頁。實例—依據(jù)在線識別結(jié)果的基質(zhì)最優(yōu)流加控制策略E.coli流加培養(yǎng)中、依據(jù)DO和pH時間變化模式的狀態(tài)判定和基質(zhì)流加控制策略

過程所處的生理狀態(tài)（基質(zhì)過量/匱乏/適中）與主泵F*調(diào)節(jié)方向（T）的關(guān)系DO

振動不振動

pH下限振動狀態(tài)II，基質(zhì)匱乏，T=1狀態(tài)I，基質(zhì)過量，T=-1不振動狀態(tài)II，基質(zhì)匱乏，T=1狀態(tài)III，基質(zhì)濃度適中，T=0上限振動狀態(tài)II，基質(zhì)匱乏，T=1狀態(tài)II，基質(zhì)匱乏，T=1流加主泵的調(diào)節(jié)方式基質(zhì)濃度調(diào)節(jié)的控制框圖依據(jù)模式識別結(jié)果確定過程所處的生理狀態(tài)，并確定主泵調(diào)節(jié)方向反饋控制器（輔流加泵）主流加泵發(fā)酵罐(過程）DO,pHDO,pH設(shè)定值DO,pHDO模式識別器pH模式識別器過程狀態(tài)識別器F*FF第三十七頁，共45頁。5基于系統(tǒng)觀點的生物反應(yīng)系統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)研究思想在某些生物反應(yīng)過程中，僅對反應(yīng)單元進行優(yōu)化難以取得理想效果。將生物反應(yīng)視為一個系統(tǒng)，從優(yōu)化系統(tǒng)內(nèi)部各要素的功能和相互間的關(guān)系、系統(tǒng)與環(huán)境的關(guān)系入手使系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、性能和狀態(tài)達到最優(yōu)第三十八頁，共45頁。實例Productionofglutathionebyinterspecific-CoupledSystemforATPRegenerationE.coliBrevibacteriumammoniagenesS.cerevisiae第三十九頁，共45頁。實例PerformanceEvaluationofAcetone-ButanolContinuousFlashExtractiveFermentationProcess計算機模擬的主要結(jié)論：*提高基質(zhì)流加濃度是增強丁醇-丙酮生產(chǎn)強度的最優(yōu)途徑；*提高萃取相流速可以加大生產(chǎn)強度，但必須要以大量增加能耗為代價；*采用兩塔閃蒸的方法不可能滿足產(chǎn)品純度要求（純度95%），塔1必須要使用2塊塔板以上的真空蒸餾；塔1的塔板數(shù)和回流比控制在2-3和1.0-3.0間為佳。第四十頁，共45頁。6發(fā)酵過程在線檢測關(guān)鍵技術(shù)的研究與開發(fā)研究思想乳酸葡萄糖谷氨酸尿素？兩者間的連接是關(guān)鍵1、高溫滅菌2、多參數(shù)時變性多相反應(yīng)過程體系1、線性范圍窄2、檢測環(huán)境條件苛求穩(wěn)定3、穩(wěn)定性較差，易受干擾和失活第四十一頁，共45頁。發(fā)酵過程生化量在線控制模式1）取樣技術(shù)；2）稀釋技術(shù)；3）生物傳感技術(shù)第四十二頁，共45頁。原位微量取樣器的研制原位取樣器的設(shè)計要求:取樣量??；取樣樣品有代表性；無樣品損失；滯后時間短；滅菌容易；能去除菌體。取樣探頭由探頭園柱體（1）、膜過濾件（2）、膜外導(dǎo)流夾套（3）、導(dǎo)流接插件（4）、引出管（5）、套管（