近红外光谱技术在氨基酸发酵监测中的研究
作 者 : 郑梦鸽
学位授予单位 : 天津科技大学
学位名称 : 硕士
导师姓名 : 马雷;王以忠
学位年度 : 2017
关键词 : 近红外;氨基酸;发酵过程;预测模型
摘 要 : 近年来,随着低值大宗氨基酸产品谷氨酸和赖氨酸产业逐渐向发展中国家转移,我国已成世界氨基酸发酵产业的大国,氨基酸需求量不断增加,应用范围不断拓展。由于氨基酸发酵属于技术密集型产业,设计的化工单元操作比较多,因此,保证关键工艺参数的可控性和重现性对连续自动化生产至关重要。同时,氨基酸发酵过程复杂,细胞会随时通过调整自身代谢方式来适应不同发酵环境条件,造成变量较多且变化速率快。为了提高发酵过程分析和控制水平,提高产品产率和转化率,建立一个稳定可靠的氨基酸发酵过程模型,实现实时监测发酵过程中各参数的浓度是十分必要的。近红外光谱技术作为一种快速准确的分析技术已被广泛应用于食品、医药等多个领域,以及对生产过程的实时在线监测分析。本文采用近红外光谱结合偏最小二乘法建立发酵液中的物质浓度校正模型,并进行外部检验以确定模型的稳定性、准确性和可靠性,为氨基酸发酵过程优化与自动控制奠定了理论基础和借鉴。本文主要研究工作如下:一、样品采集:以具有代表性的谷氨酸棒杆菌发酵为研究对象,在发酵罐中进行发酵,在谷氨酸棒杆菌生产谷氨酸发酵过程中收集发酵液样品,用于扫描近红外光谱以及测定发酵液中主要代谢产物的浓度。二、近红外光谱模型建立:结合偏最小二乘法,在特定波长范围内进行光谱预处理,以近红外光谱技术测定的重要数据以及发酵过程分析结果为基础,建立谷氨酸棒杆菌发酵过程中主要代谢产物的物质浓度近红外预测模型,并通过交叉验证误差均方根、决定系数以及剩余预测偏差确定最优校正模型。三、发酵液中物质浓度预测:采用外部检验方法,将所建模型预测主要代谢产物的物质浓度并与实际值做对比,用以验证模型的预测能力。经过验证,本文所建立的近红外预测模型能够准确、快速地对发酵过程中主要代谢产物的物质浓度进行预测,实际值与预测值之间的误差较小,可靠性强,为氨基酸发酵过程优化与自动控制奠定理论基础和借鉴。

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