2-KGA工業(yè)發(fā)酵過(guò)程關(guān)鍵變量預(yù)報(bào)及補(bǔ)料優(yōu)化研究.pdf

1、維生素C(又名L-抗壞血酸，L-ascorbic acid)是人體必需的一種維生素，我國(guó)維生素C生產(chǎn)采用的是具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的二步發(fā)酵法生成其重要前體—2-酮基-L-古龍酸(2-keto-L-Gulonic acid,2-KGA)，2-KGA經(jīng)過(guò)烯醇化酸化生成維生素C。隨著生物發(fā)酵技術(shù)的發(fā)展以及生產(chǎn)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，工廠對(duì)發(fā)酵過(guò)程的自動(dòng)化水平、安全性和可靠性要求越來(lái)越高。然而，2-KGA發(fā)酵過(guò)程不同于—般的化工過(guò)程，它涉及兩種菌體的繁殖、

2、代謝過(guò)程，兩種菌體之間的生長(zhǎng)相互影響，機(jī)理復(fù)雜，難以用準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)機(jī)理模型來(lái)描述。隨著計(jì)算機(jī)集散控制系統(tǒng)的應(yīng)用與發(fā)展，大量的過(guò)程數(shù)據(jù)被及時(shí)采集和存儲(chǔ)，如何利用這些數(shù)據(jù)包含的過(guò)程狀態(tài)信息提高發(fā)酵過(guò)程性能是當(dāng)前過(guò)程優(yōu)化控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問(wèn)題，也是本文的研究?jī)?nèi)容。
　　本文基于2-KGA發(fā)酵過(guò)程豐富的在線測(cè)量和離線分析數(shù)據(jù)，利用人工智能技術(shù)（支持向量機(jī)、智能數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、模糊邏輯等）和統(tǒng)計(jì)分析方法，研究建立了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化2-KGA發(fā)酵

3、過(guò)程的關(guān)鍵技術(shù)，首先對(duì)發(fā)酵過(guò)程關(guān)鍵狀態(tài)變量進(jìn)行超前預(yù)報(bào)，其次建立2-KGA發(fā)酵過(guò)程的評(píng)價(jià)指標(biāo)—效益函數(shù)并對(duì)其進(jìn)行超前預(yù)報(bào)，在預(yù)報(bào)的基礎(chǔ)上在線評(píng)估發(fā)酵批次的創(chuàng)利潛力，從而對(duì)多罐并行發(fā)酵系統(tǒng)實(shí)施優(yōu)化調(diào)度，最后在上述研究基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)了—套相應(yīng)的軟件在發(fā)酵生產(chǎn)車(chē)間在線運(yùn)行，形成2-KGA發(fā)酵過(guò)程運(yùn)行優(yōu)化體系。主要研究成果包括:
　　1.建立2-KGA發(fā)酵過(guò)程關(guān)鍵狀態(tài)變量的超前預(yù)報(bào)模型
　　2-KGA發(fā)酵過(guò)程關(guān)鍵狀態(tài)變量（如產(chǎn)量、2-K

4、GA濃度）難以在線測(cè)量，但反映了過(guò)程所處的狀態(tài)，是優(yōu)化發(fā)酵過(guò)程的重要依據(jù)，因此狀態(tài)變量的超前預(yù)報(bào)將對(duì)發(fā)酵過(guò)程的優(yōu)化有指導(dǎo)意義，本文建立2-KGA發(fā)酵過(guò)程產(chǎn)量超前預(yù)報(bào)模型，將AdaBoost回歸模型與基于支持向量機(jī)滾動(dòng)-學(xué)習(xí)預(yù)報(bào)技術(shù)相結(jié)合，依次訓(xùn)練一組基于支持向量機(jī)的滾動(dòng)學(xué)習(xí)-預(yù)報(bào)器（弱預(yù)報(bào)器），每個(gè)弱預(yù)報(bào)器采用不同的參數(shù)，利用AdaBoost算法將弱SVM預(yù)報(bào)器提升為強(qiáng)SVM預(yù)報(bào)器，減少了調(diào)試參數(shù)的工作量，利用2-KGA工業(yè)發(fā)酵過(guò)程數(shù)據(jù)

5、對(duì)本文建立的預(yù)報(bào)模型進(jìn)行驗(yàn)證表明其具有較好的泛化性能和抗噪性能。在產(chǎn)量預(yù)報(bào)的基礎(chǔ)上，利用統(tǒng)計(jì)分析對(duì)發(fā)酵液體積進(jìn)行預(yù)估進(jìn)而得出2-KGA濃度的預(yù)報(bào)值。另外，生產(chǎn)過(guò)程染菌的難以避免造成異常批次的產(chǎn)生，本文建立基于產(chǎn)量預(yù)報(bào)的異常批次早期發(fā)現(xiàn)方法，利用工業(yè)發(fā)酵數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證表明該方法是可行的，能及時(shí)給出預(yù)警信息。
　　2.建立2-KGA發(fā)酵過(guò)程效益函數(shù)的在線計(jì)算與預(yù)報(bào)模型
　　對(duì)2-KGA發(fā)酵車(chē)間實(shí)施優(yōu)化調(diào)度首先需要建立描述2-KGA

6、發(fā)酵過(guò)程性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)，本文建立效益函數(shù)這一指標(biāo)反映過(guò)程的經(jīng)濟(jì)行為，效益函數(shù)定義為單位時(shí)間內(nèi)一個(gè)批次所創(chuàng)造的毛利潤(rùn)，通過(guò)物料衡算、能量衡算在線計(jì)算出發(fā)酵批次的效益函數(shù)，并采用基于SVM的滾動(dòng)-學(xué)習(xí)預(yù)報(bào)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行超前預(yù)報(bào)，為發(fā)酵批次的在線分類(lèi)、優(yōu)化調(diào)度作準(zhǔn)備。首先給出用于效益函數(shù)預(yù)報(bào)的初始訓(xùn)練庫(kù)的建立，然后提出了歷史數(shù)據(jù)庫(kù)的兩種在線更新方案，即分別基于分類(lèi)、K-NN算法的更新策略，進(jìn)而利用2-KGA工業(yè)發(fā)酵過(guò)程數(shù)據(jù)對(duì)兩種方案的預(yù)報(bào)性能進(jìn)

7、行了評(píng)估，確定出預(yù)報(bào)效果較好的更新數(shù)據(jù)庫(kù)方案。
　　3.對(duì)2-KGA發(fā)酵過(guò)程實(shí)施優(yōu)化調(diào)度
　　本文對(duì)2-KGA工業(yè)發(fā)酵過(guò)程建立的優(yōu)化調(diào)度策略主要是提供一種補(bǔ)料優(yōu)化方法，改變傳統(tǒng)的、各批次補(bǔ)料量固定（L-山梨糖資源平均分配）的生產(chǎn)方式，優(yōu)化山梨糖在各個(gè)運(yùn)行批次中的分配方案。首先根據(jù)效益函數(shù)的實(shí)際值和預(yù)報(bào)值對(duì)發(fā)酵批次在線分類(lèi)，實(shí)時(shí)評(píng)估發(fā)酵過(guò)程的運(yùn)行狀態(tài)，獲得發(fā)酵過(guò)程的創(chuàng)利潛力，利用狀態(tài)反饋信息來(lái)確定或調(diào)節(jié)該批次的補(bǔ)糖量。創(chuàng)利潛力

8、高的優(yōu)勢(shì)批次通過(guò)繼續(xù)流加碳源（L-山梨糖）適當(dāng)延長(zhǎng)操作周期，挖取該批次創(chuàng)利潛力，而對(duì)創(chuàng)利能力差的劣勢(shì)批次，適度減少碳源分配量，避免發(fā)酵車(chē)間的效益損失，從而使多反應(yīng)器并列運(yùn)行車(chē)間的經(jīng)濟(jì)效益最大化。此外，文中還討論了實(shí)施優(yōu)化調(diào)度方案時(shí)基于模糊邏輯技術(shù)的發(fā)酵周期的預(yù)估問(wèn)題。通過(guò)對(duì)背景廠發(fā)酵車(chē)間的歷史批次實(shí)施擬在線優(yōu)化調(diào)度，該調(diào)度方案將給車(chē)間帶來(lái)6.86％的收益增量。
　　4.開(kāi)發(fā)了2-KGA發(fā)酵過(guò)程在線預(yù)報(bào)-優(yōu)化調(diào)度軟件
　　在上

9、述研究的理論成果基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)了一套2-KGA發(fā)酵過(guò)程在線預(yù)報(bào)-優(yōu)化調(diào)度軟件，該軟件實(shí)時(shí)采集發(fā)酵過(guò)程各種數(shù)據(jù)（在線測(cè)量和離線分析數(shù)據(jù)），采用支持向量機(jī)、AdaBoost算法、統(tǒng)計(jì)分析、智能數(shù)據(jù)庫(kù)、模糊邏輯等數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)2-KGA發(fā)酵過(guò)程產(chǎn)量、產(chǎn)物濃度及效益函數(shù)的在線預(yù)報(bào)、發(fā)酵批次創(chuàng)利潛力的在線評(píng)估，以及發(fā)酵車(chē)間優(yōu)化調(diào)度、發(fā)酵過(guò)程階段辨識(shí)和異常批次的早期發(fā)現(xiàn)等優(yōu)化控制的關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)發(fā)酵生產(chǎn)中，提高了2-KGA工業(yè)發(fā)酵過(guò)程的自動(dòng)化