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主题：【分享】工业发酵过程优化与控制研究进展

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发表于：2012/12/10 15:22:03 楼主管理分享倒序浏览只看楼主回复私聊

传统的酿造工业和近代发酵工业多为劳动密集型产业，自动化程度较低。近些年来随着连续发酵技术、现代生物分离技术、生物反应器技术、生物传感器技术等现代生物工程技术快速发展．基因工程生物新产品不断出现，加快了发酵工业向技术密集型转变的进程。而影响这一进程的关键因素之一就是发酵过程最优化控制技术，特别是发酵过程连续在线监测控制技术。发酵过程是一个非性线、多变量和随机性的动态过程，发酵体系是一个复杂的被控对象。温度、溶氧、pH、培养基成分、细胞形态、细胞浓度、产物组成及含量等均是发酵过程的重要控制参数。以往测定这些参数采用离线分析，不能及时反映发酵过程的状态，无法实现自动控制和连续跟踪。因此，工业发酵过程中最优化控制技术主要是在线测控系统。在线测控系统可连续、迅速、准确实现取样、检测、信号处理、反馈控制等过程，实现工业发酵过程最优化的自动控制。随着计算机及控制技术的突飞猛进，生物传感器技术的发展，发酵动力学模型研究的完善，发酵过程控制系统愈来愈多，应用范围亦越来越广。但是，工业上实现发酵过程最优化自动控制的实例却不多，仍以人工控制和半自动控制为主。

1 工业发酵过程最优化控制的现状与难点

总的来看，目前发酵工厂发酵过程的计算机应用和自动化控制程度不高，落后于其他领域。现代化的发酵工厂已初步实现对部分因素如温度、溶氧、pH、搅拌转速、流速等的在线检测，也可对其变化进行单因素控制，但仍与发酵最优化的自动控制目标相去甚远，即难以成功建立对培养系统进行系统的反馈性控制。其发展滞后的主要原因如下：

1．1 微生物生长代谢的特殊性

这是由于发酵过程的微生物学属性，使得其不同于一般的化学反应系统，其特殊性表现在：

1)微生物细胞的生长繁殖、产物的代谢既随外界条件的变化而变化，亦随遗传基因的变异而变化；2)微生物细胞是有生命的，必然要经历幼龄、壮龄、衰老和死亡等过程，发酵过程微生物之间是不同步的，微生物个体之间是有差异的；3)相当一部分发酵过程的生物化学反应途径尚不清楚，难以对反应变化进行精确的计算。因此，目前的发酵动力学模型多为经验或半经验模型，或为简化的模型；4)人类对生命科学的认知程度很低，即使对最简单的生物一微生物的认知程度也不充分，对发酵机理的认识还远远不够，对许多发酵产物形成的代谢调控机制还没有完全研究清楚，难以确立最佳的控制条件和手段；5)细胞的生长和目的代谢产物的形成最优控制条件往往是不一致的。

1．2 发酵生产过程控制的复杂性

影响发酵生产过程的因素较多，远比一般化工生产过程复杂，对生产过程控制的难度较大，具体体现在以下几个方面：

1)发酵过程是生化反应与化学物质跨膜(细胞膜)传输过程的叠加，属于气、液、固三相反应系统；2)由于菌体(尤其是菌丝体)的数量变化和各种代谢产物的不断积累，发酵过程发酵液粘度变化复杂，多呈非牛顿型流体性质，给传质、传热的控制带来困难；3)影响生化反应的因素除物理因素和化学因素外，还有生物因素，如细胞之间的影响、杂菌的干扰等；且这些因素又互相关联，给反应过程控制带来困难。无菌操作对生产设备和工艺都有特殊的要求；4)发酵原料多属生物材料，一般使用天然或半天然培养基，培养基成分复杂。因此，实际生产中只能对主要成分进行检控；5)生物反应器不同于一般的化学反应器，要人工提供微生物生长代谢的最佳物理、化学和生态的环境。要在生物反应器内保持菌种的最佳状态，减少各种营养物、代谢物对细胞生长和代谢的阻遏效应等均较困难；6)供在线检测用的传感

器的种类和质量还远不能满足发酵最优化控制的要求。

2 工业发酵过程最优化控制对策

目前的最优化控制条件大多建立在经验的基础上，要取得发酵过程最优控制的突破，首先需要具体发酵产品的微生物生长代谢，发酵调控原理认识的突破，并在此基础上运用科学的方法建立发酵过程数学模型，为计算机的应用提供条件。其次，建立和完善硬件技术，即发酵过程各种参数在线检测控制的设备技术。

2．1 发展完善发酵过程在线测控技术

发酵过程在线测控装置一般包括三个部分：分析检测装置(传感器)、将检测装置与发酵介质相结合的取样过滤装置、实现控制理论的反馈和控制装置，即信号传输装置和计算机。目前正在应用和研究的在线测控装置有以下几种。

2．1．1传感器系统一种直插式传感器，为直接安装在反应器内实现在线监控的传感器。已用于发酵生产中的主要是罐内物化参数的测定，如温度、溶氧、pH、转速、罐压、粘度、浊度及流量等。此类传感器的性能较稳定，应用也较为普遍，在氨基酸发酵、啤酒发酵等生产中均有应用，实现了部分参数的在线监控。其主要特点是能够承受高温高压环境，常用的有热电偶传感器、转速传感器、测力传感器、玻璃传感器、光学传感器及溶氧传感器等。

另外，微生物传感器可用于测量发酵工业中的原材料（如糖蜜、乙酸等）和代谢产物（如谷氨酸、乳酸等）测量装置基本上都是由适合的微生物电极与氧电极组成原理是利用微生物的同化作用耗氧通过测量氧电极电流的变化量来测量氧气的减少量从而达到测量底物浓度的目的。在测定微生物细胞数量时，在阳极Pt表面上菌体可以直接被氧化并产生电流，这种电化学系统可以应用于细胞数目的测定。测定结果与常规的细胞计数法测定的数值相近，利用这种电化学微生物细胞数传感器可以实现菌体浓度连续、在线测定。

2．1．2 流动注射检测系统(FIA) 有些传感器不能承受高温高压环境或不适合微生物发酵环境，因此不能作为直插式传感器直接在发酵罐内使用，如生物传感器。流动注射检测系统(FIA)可较好地解决这一问题，FIA 系统由取样装置、样品预处理装置、泵、注射选择阀、传感器、信号转移和数据处理计算机等组成。生物传感器安装于反应器外，样品被处理后送至反应器外与生物传感器接触反应产生信号，实现发酵过程的在线测控。常用于FIA系统的生物传感器有电流式电极、pH 电极、Bio—FEF电极、光学生物传感器、光纤生物传感器以及化学发光传感器等。

2．1．3 映象在线控制系统随着光学技术的不断发展，直接将光学显微镜安装在反应器内，在线监测发酵过程中细胞的形态和生理状态，并可以对细胞数量、大小、种类进行计算统计，荧光显微镜还可以监测细胞代谢过程。将映象在线控制系统与流动注射检测系统结合，可成为更有效的监测系统。一个典型例子是用于在线监测细胞培养状态的FI—FCM系统。该系统样品首先从生物反应器传人多位置的真空管并同时排空，数十种不同的样品和反应剂被筛选，通过连接着十条真空管的精密注射泵导人系统，连接着双向真空管的微室用于稀释样品或将样品与不同的反应剂混合。然后将处理后的样品通过自由脉冲方式注人流动细胞测定仪，流动细胞测定仪可测定培养过程中细胞大小和数量、通过观察荧光变化检测绿色荧光蛋白形成的动力学过程等，流动细胞测定仪的数据处理由主机完成，连接有系统控制板和数据控制板的计算机对系统进行控制。

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2012/12/10 15:22:34 沙发管理分享倒序浏览只看楼主回复私聊

2．2 发展完善发酵工程的理论与实践

2．2．1 发酵的生物学原理发酵的生物学原理是指导工业发酵的基本理论，这就需要生物化学、工业微生物学、细胞生物学、微生物遗传学等理论和原理在发酵过程中的具体应用和指导。对某一个具体的发酵过程控制来说，只有彻底弄清楚发酵过程中化学物质的代谢变化途径与代谢调控机制、酶催化机理与微生物酶催化体系，物质和能量的传递方式、细胞生长繁殖规律与生态环境等各种发酵影响因素，才能从理论上确定该发酵过程最优化控制的条件和方法。显然，我们目前离这一目标还相距很远。

2．2．2 生化工程理论生化工程理论是指导发酵生产过程控制的工程理论体系，是化学工程理论在发酵学科的应用。近年来生化工程学科研究受到重视，发展很快，如在生物反应器和动力学等方面均取得了大量的研究成果，但还不能满足工业生产对生化工程理论的要求。对发酵过程进行最优化控制，需要对控制对象建立数学模型，这就是发酵动力学的内容。由于细胞反应过程的复杂性，发酵动力学理论与实践大大落后于化学反应动力学和酶反应动力学，目前发酵动力学模型主要通过经验法、半经验法或简化法得到，一般为非结构动力学模型，如Monod、Moser、Tessier、Contois等模型方程。这些模型形式简单，数字处理力便，但没有反映存在于细胞内复杂的代谢过程，因此，其应用受到一定的局限。近年来人们尝试用细胞非均衡生长结构动力学模型来解决这一难题，并提出了许多有价值的模型，如代谢模型、室模型、基因调控模型、产物生成模型等。由于结构动力学模型考虑到了发酵过程细胞内的代谢变化或生物合成影响因素，在理论上前进了一步，有的模型预测结果与实际较为吻合，对发酵生产过程控制有重要意义。

2．2．3 现代控制理论现代控制理论的发展推动了发酵过程最优化控制，如模糊控制、专家系统控制技术等，也有成功用于发酵过程控制的例子。但这样的控制往往是次优的而不是最优的，这是因为发酵罐中所培养的微生物有其特定的遗传特性，对环境有各自特定的响应。罐温和pH值是易控制的参数，是微生物进行能量代谢和物质代谢的综合反映，又与溶解氧密切相关，因此对不同的发酵批次按相同的程式强行控制，有时效果不一定好。

3 以下酒类工业自动化为例

在酒类酿造的工业发酵过程中，自动控制系统采用高性能处理器及多任务操作系统，在保证快速完成顺序逻辑运算的前提下增加了回路调节功能和代数计算功能，编程标准化、模块微型化，同时具有强大的网络功能。通常的发酵自动控制系统工作流程下图所示，分为系统检测和系统控制两大部分。系统检测主要由控制设备、工艺设计、控制方法和数据处理等组成，而系统控制则是通过温度、pH值、压力和物料等实现对其调节器的控制。

按照控制原理的不同，酒类工业发酵自动控制系统分为开环控制系统和闭环控制系统半闭环控制系统。目前的酒类工业发酵自动控制系统基本上是开环式控制系统。在开环控制系统中，系统输出只受输入的控制，控制精度和抑制干扰的特性都比较差。开环控制系统中，基于按时序进行逻辑控制的称为顺序控制系统；由顺序控制装置、检测元件、执行机构和被控工业对象所组成。开环控制系统输入量直接经过控制器作用于披控对象，所以输入量影响输出。当出现扰动时，没有人干预的情况下输出量不能按照输入量所期望的状态去工作，输出量不能反过来影响输入量。当受到外界扰动时，开环控制系统输出量产生偏差，开环控制系统本身是无法消除这个偏差的。闭环控制系统是将检测到的实际信息反馈到控制系统的比较器中，与输入的原指令信息进行比较，用比较后的差值控制和调整部件，直到差值消除时才停止移动，达到精确定位的控制系统。闭环控制系统的定位精度高于半闭环控制，但结构比较复杂，调试维修的难度较大，故不适合在酒类发酵工艺流程中使用。

基于开环式控制系统在酒类工业发酵自动控制的应用，旨在消除开环式控制系统中的偏差，优化就酒类发酵自动控制的工艺，因此大多数的酒类工业自动化采用半闭环式控制系统。该系统从某种程度上来讲，是介于开环式和闭环式两大系统之间的一种控制系统，更多的依据赖于信息检测装置，与输入原指令位移值进行比较，用比较后的差值进行控制，直到差值消除为止；能够对酒类工业发酵的自动控制监测主要采用现场的温度、压力和液位的数据，并通过计算机将这些数据进行分析，以便优化已有的自动控制系统。

①.温度方面：控制温度的主要过程是计算机开始先计算出实际该罐啤酒的发酵时间，然后根据实际发酵时间去取出该段时间对应的标准温度值，将标准温度值与实际温度值比较，若相等则表明正常，系统将进行下一轮的标准值的查找，若不相等则由计算机计算出相应的温度值，关闭或打开冷却控制阀门，从而得到相应的罐温。罐内温度可通过调节冷却液流量多少进行控制，所以可通过调节上、中、下三个冷却液控制阀门，控制冷却液流量，进而控制罐温。

②.pH方面：采用具有非线性补偿的变增益控制策略，将整个pH参数变化范围分成若干区间，每个区间对应一组控制器参数。当pH参数进入某区间时，一组与之相适应的控制器参数自动跟踪变化，从而较好地适应了pH非线性和时变性对控制策略的要求。

SBA-P1工业发酵pH温度自动控制系统设计，系统由一套工业控制计算机(上位机)、多套pH温度智能控制仪(下位机)、pH传感器、温度传感器、执行器、485工业控制网络等部分组成。该系统针对工业发酵罐体大小不同、发酵菌种不同、发酵工艺不同所带来的变化，该控制系统采用人工智能控制策略，克服了工业大罐发酵pH变化的严重非线性及大滞后的影响，从而保证发酵液的pH值稳定，以利于微生物的生长代谢。对于一些特殊发酵工艺，例如谷氨酸发酵，需要分段控制pH值，还设计了按工艺曲线控制的模式，可以预先输人多段控制参数，每个时间段分别控制加酸、加碱或酸碱控制。

③.物料方面：主要是通过计算机输入物料率或物料量等参数，物料控制器将在等间隔时间内把营养剂加入发酵罐中。同时，掌握最新先进的生产计划控制、物料库存控制及物料配送的有效方法，构建物料全过程管理模式，从根本上解决产销协调不良、控制不力及信息沟通不畅的问题，不断创新和探索新的管理模式。

大量的研究工作者已为发酵过程最优化控制作出了巨大的贡献，积累了成果和经验。今后仍需发酵、化工、自控、仪表和数学科技人员合作与努力，将现代控制理论与发酵生物学原理、生化工程理论相结合，在工业生产上尽快实现和普及发酵过程最优化控制。

主要参考文献：

[1]徐静. 酒类工业发酵自动控制工艺优化. 工业技术.2008,11:91-95

[2]王亚林,王曼丽. 工业发酵过程最优化控制的难点与对策. 武汉工业学院报.2002,4:6-8

[3]刘仲汇,朱思荣等. 工业发酵pH自动控制系统设计. 发酵科技通讯.2009,7,第38卷第3期：19-21

[4]郑琦等. 生物传感器在环境监测和发酵工业中的应用. 仪器仪表学报. 2006,12,第27卷12期：1714-1718

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