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基于傅里叶变换近红外光谱实时分析1,3-丙二醇发酵过程生物量的在线监测方法
  • ISSN号:1000-3061
  • 期刊名称:《生物工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:TQ920.5[轻工技术与工程—发酵工程]
  • 作者机构:[1]大连理工大学控制科学与工程学院,辽宁大连116024, [2]大连理工大学生命科学与技术学院,辽宁大连116024
  • 相关基金:国家自然科学基金(Nos.61473054,61633006,21306021);第三批国家青年千人计划;大连理工大学重点培育基金项目(No.DUT15ZD108)资助
中文摘要:

生物量是反映生物发酵过程进展的重要参数,对生物量进行实时监测可用于对发酵过程的调控优化。为克服目前主要采用的离线方法检测生物量时间滞后和人工测量误差较大等缺点,本研究针对1,3-丙二醇发酵过程设计了一个基于傅里叶变换近红外光谱实时分析技术的生物量在线监测实验平台,通过对实时采集光谱预处理以及敏感光谱段分析,应用偏最小二乘算法,建立了1,3-丙二醇发酵过程生物量变化的动态预测模型。以底物甘油浓度为60 g/L和40 g/L的发酵过程作为外部验证实验,分析得到模型的预测均方根误差分别为0.341 6和0.274 3,结果表明所建立的模型具有较好的实时预测能力,能够实现对1,3-丙二醇发酵过程中生物量的有效在线监测。

英文摘要:

Biomass is an important parameter reflecting the fermentat ion dynamics. Real-time monitoring of biomass can be used to control and optimize a fermentation process. To overcome the deficiencies of measurement delay and manual errors from offline measurement, we designed an experimental platform for online monitori ng the biomass during a 1,3-propanediol fermentation process, based on using the fourier-transformed near-infrared(FT-NIR) spectra analysis. By pre-processing the real-time sampled spectra and analyzing the sensitive spectra bands, a partial least-squares algorithm was proposed to establish a dynamic prediction model for the biomass change during a 1,3-propanediol fermentation process. The fermentation processes with substrate glycerol concentrations of 60 g/L and 40 g/L were used as the external validation experiments. The root mean square error of prediction(RMSEP) obtained by analyzing experimental data was 0.341 6 and 0.274 3, respectively. These results showed that the established model gave good prediction and could be effectively used for on-line monitoring the biomass during a 1,3-propanediol fermentation process.

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期刊信息
  • 《生物工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院微生物研究所 中国微生物学会
  • 主编:杨胜利
  • 地址:北京市朝阳区大屯路中国科学院微生物研究所内B401室
  • 邮编:100101
  • 邮箱:cjb@im.ac.cn
  • 电话:010-64807509
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3061
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1998/Q
  • 邮发代号:82-13
  • 获奖情况:
  • 北京市优秀科技期刊期刊奖,中国科协首届优秀学术期刊奖,2000年中科院优秀科技期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国生物医学检索系统,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:18441