谷氨酸发酵过程的神经网络模拟预测模型

人工神经网络是八十年代迅速兴起的一门非线性科学．它力图模拟人脑的一些基本特性。如自组织性、自适应性和容错性能等,已在模式识别、数据处理和自动化控制等方面得到了初步应用,取得了很好的效果〔1〕。 本文根据上海某味精厂某发酵罐的一批批报数据,利用人工神经网络的一典型模型－“反向传播”模型,初步尝试了神经网络模拟预测方法的效果,有关这方面的研究工作尚未见报道．     

谷氨酸发酵过程葡萄糖自动流加系统

补料（流加葡萄糖）操作是谷氨酸发酵过程最重要的操作之一,工业上有各种各样的补料操作方法。控制葡萄糖浓度于一个较为平稳且适中的水平有利于提高谷氨酸发酵的性能指标。通过在线计量谷氨酸发酵中的氨水耗量并据此在线推定发酵液中的葡萄糖浓度,构建了一个谷氨酸发酵自动在线补料系统。使用该控制系统,谷氨酸发酵过程的葡萄糖浓度可以控制在任意水平,平稳、无波动的谷氨酸发酵可以得到实现。     

面包酵母流加发酵生产过程的投入产出优化

以某酵母厂实际生产过程为背景,对面包酵母流加发酵生产进行了总体效益优化仿真。优化仿真是以作者早期建立的面包酵母代谢一循环模型系统为基础的。效益函数是单位时间内过程产出产品的价值与总投入价值之差。仿真结果表明,在给定的价格体系下,欲使总体效益函数取得极大值,各操作变量,如补料速度,补料浓度、通气量和发酵周期等,均存在最优操作区域。     

赖氨酸流加发酵最优控制的研究

在赖氨酸发酵动力学模型和庞特里金明小值原理的基础上,得出流加发酵的最优化底物流加方式。并进一步对流加发酵的全过程进行了分析,得出了在实际控制中较为可行的流加发酵全过程的总控制策略,实际控制表明在小型反应器中赖氨酸产生菌FB42的发酵水平为81．6g／l。、转化率为0．418％、生产强度为1．16g／h·L,和分批发酵相比分别提高了45．4％、9．7％和28．4％。     

改革流加糖工艺提高谷氨酸发酵水平的研究

采用天津短杆菌Ｔ６－１３经多年经后的３２８＾＃菌株,以淀粉糖为糖质材料,生物素亚适量,当发酵残糖约为６０ｇ／Ｌ时,流加糖,效果好。在２００ｍ＾３发酵罐生产中,流加糖浓度分别为３００ｇ／Ｌ和４５０ｇ／Ｌ发酵周期３２小时,平均产酸分别达１０２．３ｇ／Ｌ和１１５ｇ／Ｌ,糖酸转化率５５．５％,提取收率９５．８％;单罐产理论谷氨酸由１６．２４吨提高至１８．２０吨。     

谷氨酸发酵的在线控制

谷氨酸是我国大宗的发酵产品之一.谷氨酸发酵需要补糖,传统的方法是凭经验,瞬时、间歇式地投料,但这种间歇式补料容易引起糖浓的剧烈变化,造成罐内环境、如渗透压等的不稳定,从而对菌体代谢活性及最终发酵生产带来负面影响~([1-3]).     

基于自联想神经网络的谷氨酸发酵故障诊断

研究了用自联想神经网络对谷氨酸发酵进行故障诊断。自联想神经网络采用一种带有瓶颈层的特殊结构,且具有单位总增益。在经过大量样本的训练之后,各变量之间能够建立起内在联系。输入信息通过瓶颈层前的压缩及瓶颈层后的解压缩过程,信息中的精华将被提取。应用自联想神经网络对发酵过程变量进行预处理,可以准确及时的进行谷氨酸发酵故障诊断。     

用遗传算法优化流加培养的底物流加轨迹

遗传算法（Genetic Algorithm,GA)j是把生物进化论和遗传学原理应用于工程优化而创造出来的新的优化算法,在复杂问题的优化方面显示出了优良性能。近年来GA开始应用于发酵工程领域,本文介绍了应用GA优化流加培养流加轨迹的原理和方法。     

流加发酵对重组Bacillus subtilis发酵生产角质酶的影响

为实现基因工程菌Bacillus subtilis WSHB06-07生产角质酶的高产,在3L发酵罐中考察了不同初糖浓度对菌体生长和产酶的影响,并在选择38 g/L初始蔗糖浓度的基础上,进行碳源的分批流加和恒速流加,结果表明发酵16 h开始流加碳源,采用总补糖量60g/L,蔗糖平均流速为4g/(L·h)的恒速补料方式,角质酶酶活在31h可达到最大545.87U/ml,比分批发酵酶活提高67.8%,并获得较高的角质酶生产强度,满足工业化生产要求。     

2-酮-L-古洛酸的补料分批发酵的研究

通过对２－酮－Ｌ－古洛酸的一般发酵与补料分批发酵过程比较研究,发现了补糖分批发酵的一些表观特征,为其发酵控制提供了依据。     

pH值对D-核糖发酵的影响及补料发酵的研究

研究了不同 pH值对D 核糖产量的影响。发酵初期pH自然下降时有利于菌体生长 ,菌体生长对数期较长 ,菌体质量浓度最高可达 15 .3g/L ;发酵中后期 pH值控制在 7.0时有利于D 核糖的持续合成 ,同时对D -核糖的流加补料发酵进行了初步研究 ,最终使菌体质量浓度最高达到 2 0 .1g/L ,D 核糖产量达到了 6 2 .5g/L。     

用浊度法测定发酵液中谷氨酸含量

大肠肝菌谷氨酸缺陷型只有在加有谷氨酸的培养基中才能生长,且其生长的细胞密度与谷氨酸加入量在一定浓度范围内是正相关,故可以用它作为指示菌来测定发酵液中谷氨酸的含量。     

神经网络优化非水相脂肪酶催化合成抗坏血酸油酸酯的条件研究

抗坏血酸油酸酯具有强抗氧化作用．为了获得脂肪酶催化合成抗坏血酸油酸酯的最适条件,主要研究了反应温度、脂肪酶量、油酸量对抗坏血酸油酸酯合成效果的影响．采用中心组合设计和动量梯度下降神经网络对反应条件网络进行训练仿真,并利用训练好的网络对催化酯化工艺条件进行预测．研究结果表明：经过训练的网络可以很好的模拟反应条件,得到了脂肪酶催化反应的最佳工艺参数．当抗坏血酸0．8g时,反应温度56℃,油酸量0．95g,固定化脂肪酶量0．74g,添加分子筛条件下,抗坏血酸油酸酯的转化率为46.5％．该方法为抗坏血酸酯化催化效果的预测提供了一条可行的途径．     

法夫酵母分批发酵虾青素动力学研究

通过三联30L全自动发酵罐对虾青素产生菌法夫酵母的分批发酵动力学进行了研究,结果表明,法夫酵母的生长与限制性基质葡萄糖浓度之间符合Logistic方程,建立了细胞生长、产物合成和基质消耗随时间变化的数学模型。应用MATLAB软件对发酵动力学模型进行最优参数估计和非线性拟和,获得最大比生长速率（umax）和产物得率（Yp/x）分别为0.1829/h、0.1524g/g,虾青素分批发酵中细胞生长与产物合成属于偶联型,模型模拟计算结果和实验值能较好地吻合,动力学研究结果表明该模型能较好地反映细胞的生长、底物消耗和产物合成过程机制。     

高发酵活力面包酵母的高产率流加培养策略研究

首先优化了面包酵母生产过程中分批培养阶段的操作条件,然后在连续培养实验的基础上．确定了面包酵母流加培养的最佳参数,并得出了发酵活力与比生长速率之间的关联式。根据这一关联式和指数流加培养模式,提出了两阶段控制比生长速度的流加培养策略。研究结果表明：采用初糖浓度为15～30g／L、残糖控制浓度为3～6g／L以及分阶段控制搅拌转速以提供不同的传氧速率;应用提出的流加培养策略进行面包酵母培养．在产率达到0．432g/g的同时发酵活力达到1180ml,可实现面包酵母培养过程高产率和高发酵活力的统一。     

苏云金芽孢杆菌培养基优化及间歇发酵

对苏云金芽孢杆菌的培养基配方进行室内摇瓶优化筛选,首先用摇瓶培养筛选到Ⅱ号培养基,在此配方的基础上,将培养基组分划分为氮源、碳源及无机盐三因素,采用三因素二水平正交旋转组合设计的方法进行培养基优化组合研究,建立其芽孢产量依氮源、碳源、无机盐的响应面方程。借助此方程获得响应面最佳点即培养基各组分的最佳配比。实验结果表明,该方法是苏云金芽孢杆菌培养基优化中十分简便、实用、快速的途径。此外,对其间歇发酵过程也进行了初步考察。     

Fermentation kinetics of recombinant yeast in batch and fed-batch cultures

Fed-batch cultures of recombinant microorganisms have attracted attention as they can separate cell growth stage from cloned-gene expression phase during fermentations. In this work, the effect of different glucose feeding strategies on cell growth and cloned gene expression was studied during aerobic fed-batch fermentations of recombinant yeast, containing the plasmid pRB58. The plasmid contains the yeast SUC2 gene, which codes for the enzyme invertase. Some feeding policies resulted in a constant glucose concentration inside the fermentor, while others deliberately introduced a cyclic variation. The cell mass yield was found to be higher at low glucose concentrations, thus indicating a shift to the more energy-efficient respiratory pathway. The SUC2 gene expression was derepressed at glucose levels below 2 g/L. The response of specific invertase activity to changes in the medium glucose concentration was found to be almost immediate.