諾西肽發(fā)酵過程的建模與優(yōu)化.pdf

1、生物技術是21世紀最具潛力的產(chǎn)業(yè)之一，隨著基因重組技術的進一步成熟，生物技術迅速走上了真正造福于人類的產(chǎn)業(yè)化道路。然而，當處于不同的操作條件時，基本相同的投料量會得到完全不同的產(chǎn)量，現(xiàn)代生物技術已經(jīng)把過程優(yōu)化作為一項重要研究內(nèi)容。 國外在20世紀60年代中后期發(fā)現(xiàn)了諾西肽(nosiheptide)產(chǎn)生菌后即開始對諾西肽進行研究，現(xiàn)在諾西肽已經(jīng)被開發(fā)成一種新型的非吸收性飼料添加劑，國外于80年代末批準上市，目前日本和法國已正式將諾

2、西肽列為法定的飼料添加劑而予以投產(chǎn)，而國內(nèi)在這方面研究較少，還沒有產(chǎn)品上市。由于諾西肽具有廣闊的市場前景，本文研究了諾西肽發(fā)酵過程的建模與優(yōu)化問題，主要內(nèi)容如下： 建立了諾西肽發(fā)酵恒溫條件下的基本過程模型，通過Levenberg-Marquardt法確定了該模型的參數(shù)；之后進一步建立了諾西肽發(fā)酵過程的溫度改進模型，實驗表明改進模型能夠較好的描述諾西肽菌體生長情況。 提出了采用絲狀菌體生長的結構模型來描述復雜的諾西肽產(chǎn)物生

3、成狀況，估計了該模型的參數(shù)。針對諾西肽產(chǎn)物生成對外界環(huán)境因素特別敏感，模型參數(shù)變化較大，提出了一種分段模型來克服參數(shù)的時變性。針對分段模型參數(shù)多形式復雜的特點，首先對模型參數(shù)進行靈敏度分析，之后采用了一種用繁殖操作改進的粒子群算法僅對靈敏度大的參數(shù)進行尋優(yōu)。實驗表明分段模型能夠準確跟蹤諾西肽產(chǎn)物生成。 所建立的溫度改進模型和分段參數(shù)修正模型分別適用于諾西肽發(fā)酵過程的菌體生長期和生產(chǎn)期(又叫產(chǎn)物生成期)，把這兩個生長階段的劃分看作

4、一個模式識別問題，采用一種自組織聚類的ART2神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)了對諾西肽發(fā)酵過程中這兩個生長階段的在線分類。 由于諾西肽發(fā)酵過程的極其復雜性，所建立模型即使通過實時修正也只能是一種反映過程的粗模型，在優(yōu)化算法中，選擇了一種對過程模型依賴較小的ACD方法對操作變量進行優(yōu)化計算。選擇菌體濃度的增長作為生長期的目標，對溫度、通氣量、攪拌轉(zhuǎn)速、壓力等操作變量進行了優(yōu)化；選擇產(chǎn)物最大作為生產(chǎn)期的目標，對補料操作進行了優(yōu)化。對得到的優(yōu)化結果通過