发酵工艺:发酵过程补料工艺的最佳方案是在线近红外光谱技术

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根据操作方式的不同发酵过程主要有分批发酵、连续发酵和分批补料发酵三种类型分批补料发酵是指在发酵开始时加入基础料发酵一段时间后在发酵过程中连续流加营养物质,发酵终止时一次移走产物。补料发酵补加的营养物质大致有五类

补充菌体所需的能源和碳源如葡萄糖和液化淀粉

补充菌体所需氮源如蛋白胨、豆饼粉玉米浆、酵母粉和尿素等有机氮源有些发酵还采取通入氨气或添加氨水

加入某些菌体生长代谢所需的微量元素和无机盐,如磷酸盐、硫酸盐等

对于产诱导酶的微生物,常在补料中适当加入该酶的作用底物,以提高酶的产量

对一些抗生素发酵,往往需要补充抗生素形成的前体。

图1 补料泵与补料瓶

由于补料可以避免在分批发酵中因一次投料过多造成发酵液环境突变,同时可以使菌种保持最大的生产状态,目前应用范围非常广泛,几乎遍及整个发酵行业。而在分批补料发酵中,过程控制和优化既关系到发酵生产能否顺利进行,又关系到能否发挥菌种最大生产能力,是整个发酵过程中至关重要的技术。而分批补料发酵过程的优化控制的关键问题是补料优化控制,对补料进行控制和优化,目的是寻找最佳的补料时机、合适的补料方式和补料流加速率,通过控制限制性基质浓度来控制菌体生长和代谢,最大限度的提高发酵效率,使得发酵终止时发酵产物最大化。

补料在发酵过程中的应用,是发酵技术上一个划时代的进步。补料技术本身也由少次多量、少量多次,逐步改为流加,近年又实现了流加补料的微机控制。但是,发酵过程中的补料量或补料率,目前在生产中还只是凭经验确定,或者根据一、两个一次检测的静态参数(如基质糖残留量、氨氮值pH值、溶解氧浓度等)设定控制点,带有一定的盲目性,很难同步地满足微生物生长和产物合成的需要,也不可能完全避免基质的调控反应。如何实现补料的优化控制。目前的控制策略及研究方向主要有以下几种。

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01

通过取样离线检测结果去反馈控制补料流速—以谷氨酸发酵为例

图2 谷氨酸生产工艺流程图

从工艺流程图中可以看到,谷氨酸发酵生产中主要的影响变量有罐温、pH值、搅拌转速、通风量、菌体浓度、基质糖浓度、谷氨酸浓度、基质糖流加率等。其中的罐温、pH值、搅拌转速、通风量等属于环境参数,可由DCS系统中相应的仪表进行测量与自动控制,而菌体浓度、基质糖浓度和谷氨酸浓度等属于生化参数,普遍还采用离线分析的方法。其中葡萄糖浓度采用菲林试剂滴定法或用自动测试仪测得,菌体浓度的测量采用分光光度计测量OD值,再由标准曲线转换至相应的质量浓度,谷氨酸浓度由谷氨酸自动分析仪测定,再以离线测定结果反馈生产控制补料流速,这种方式费时费力,而且由于离线测定时间长,滞后性非常严重,往往需要有经验的操作人员才能控制好补料流量。这种最原始的补料控制策略目前应用范围最广,但其严重制约着发酵过程控制向自动化,智能化发展,逐步会被替代

02

利用数学算法对发酵过程建模,预估以后批次的参数值。

图3 预估软件界面

选取每一个完整发酵过程中各个时刻的罐温(K)、pH值、搅拌速率(rmp)、通风量(L/h)、溶氧浓度(%)、基质糖补料速率(mL/h等在线测量值,以及谷氨酸浓度(g/L)、基质糖浓度(g/L)、菌体浓度(g/L)等离线分析值经过对采集的发酵数据进行筛选后,通过对训练数据进行预处理与规范化,采用SMO算法对训练数据进行学习。分别采用线性核支持向量机、RBF核支持向量机和混合核支持向量机进行发酵过程进行建模,预估谷氨酸浓度、基质糖浓度和菌体浓度。这种方式目前高校研究较多,真正应用到实际生产中基本没有,由于生物过程的时变特征往往导致在不同的发酵批次中,过程动力学模型参数发生变化,这就导致了优化的补料轨线和实际过程的最优补料轨线有较大差异,以原始动力学模型为基础的最优化补料控制策略往往达不能取得预期的控制性能和效果。

03

基于一些在线测量的参数(PH、DO、尾气)间接控制补料速率。

此法控制与营养物利用相偶联的pH或溶解氧浓度等参数使之保持恒定。例如,预先设定PH恒定值,发酵中菌体代谢产生酸性物质或铵,使PH值发生改变从而启动控制开关,开始补料至PH恢复恒定值;以溶解氧浓度作为补料开关则是根据华体会体育最新地址 中某种关键营养物(主要是碳源)消耗,会导致溶解氧浓度迅速改变。通过溶解氧浓度去反馈控制补加葡萄糖,培养过程中保持适当的溶解氧(例如20%),以溶氧值在线反馈控制搅拌速度及流加补料华体会体育最新地址,使细菌保持适当的比生长率。该方法操作较为简单,但带有经验性易滞后。且对氮源,碳源需求量大的发酵往往也不适用。

图4 乳酸发酵过程代谢曲线图

04

利用在线检测传感器,实时检测发酵过程中各理化指标去反馈控制补料

近年来一些在传统农产品行业应用广泛的在线近红外分析仪逐步进入发酵领域,取得了很好的应用效果,对发酵过程控制向自动化、智能化起到了关键的推动作用。

近红外光谱的波长范围是780nm-2526nm,原理是物质中的分子键吸收了特定频率的近红外光,键的振动能级发生变化,是最适用于测定含C-HN-HO-H等基团的物质,被誉为分析的巨人,像发酵过程中的OD(菌浓)、氨氮、总氮、还原糖、总糖、目标产物、前体含量、乙酸、乳酸、甲醇、效价等都可以用在线近红外分析仪传感器测定。

以瑞谱分析仪器(天津)有限公司的DA-5G在线近红外分析传感器在发酵领域的应用举例说明。李田,18622923343 微信同号)

图5 测试中的各种数据模型

图6 研发小试及软件数据界面

图7 在线检测数据与离线数据对比图

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展望

补料优化控制方面:基于QPSO-MKSVM的补料优化控制,是基于单变量的优化方法,即采用基质糖流加速率作为唯一的优化量。然而如何综合考虑优化补料流加率、pH值、溶氧浓度、温度以及搅拌量等参数,最终提高发酵产量,是一个值得探讨的问题。发酵过程软测量与补料优化软件方面:软件设计在实时控制效果和软件通用性存在不完善的地方,在完善软件功能和指导发酵工业的生产方面,仍然有很长的路要走。而新型在线近红外分析仪传感器无疑给发酵过程在线检测,优化控制补料带来了曙光。

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