黑曲霉生产柠檬酸的控制论模型

黑曲霉发酵是工业生产柠檬酸的主要途径,研究该过程的动力学模型对更好地理解这一工业微生物的代谢机理有重要意义。基于黑曲霉(Aspergillus niger)柠檬酸发酵过程主要代谢途径的分析,构建了简化的碳代谢网络,建立了胞内物质和酶浓度的平衡模型。引入一阶闭环调节器模型描述发酵初期微生物酶系的建立过程。结合生物反应器模型,给出了重要宏观状态变量(如细胞物质浓度、基质浓度、产物浓度)和胞内酶浓度的动态仿真结果与实验值的对比。     

基于混合赛博模型的微生物代谢状态估计

微生物发酵过程中组分异常复杂，物化和生化反应混合交叠，多数状态不能直接测量。混合赛博模型结合了基元模式分析和赛博(cybernetic)模型控制作用，既考虑细胞内产物信息和代谢行为，又引入控制变量来调节催化酶的活性和合成，从而建立了微生物代谢过程的动力学方程，基于该模型可以实现对微生物体代谢状态的实时监测。针对聚羟基丁酸发酵过程，在代谢途径和基元模式分析基础上，对其混合赛博模型中非线性动态进行线性化，再采用扩展卡尔曼滤波对代谢过程状态进行估计。仿真结果表明，对于微生物代谢中一些重要状态变量具有良好的估计效果。     

高直链淀粉的醋酸酯化反应动力学

基于二级反应动力学机理,研究了以甲基磺酸为催化剂的高直链淀粉醋酸酯化动力学过程。讨论了不同温度、催化剂用量以及醋酸与酸酐比例等反应条件对酯化反应速率常数k的影响,求得酯化反应活化能E=43.88kJ/mol。     

高浓度有机废水发酵法制取氢气技术

利用两相厌氧高浓度有机废水处理的产酸相制取氢气技术引起世界的普遍关注。介绍了厌氧发酵生物制氢系统的产氢机理、工艺流程与设计、工程控制参数等许多技术问题。认为发酵产氢微生物有丁酸型发酵、乙醇型发酵和甲酸裂解等3种产氢代谢途径。工艺设计以活性污泥的混合培养为主要形式,也发展了细菌的纯培养或辅之细胞固定化工艺。目前已经分离出肠杆菌属(Enterobacter)、梭状芽孢杆菌属(Clostridium)、柠檬酸菌属(Citrobacter)和新型乙醇型发酵产氢细菌等菌属的发酵产氢细菌,这些菌种除了可以纯培养制氢外,还可以进行投入反应系统进行生物强化和细胞固定化技术应用。乙醇型发酵生物制氢理论(双碳发酵产氢学说或理论)指导下发酵法混合培养生物制氢工艺已分别进行了小试和中试,并将进入生产示范工程阶段。     

生物基化学品的微生物电合成研究进展

微生物电合成是结合微生物学与电化学的新兴研究方向。电化学活性菌株以直接或间接的方式吸收人工提供的外源电子,打破胞内代谢原有的氧化还原平衡,定向催化底物合成还原性目的产物。近年来,基于生物基化学品的微生物电合成取得广泛关注。本文综述了生物基化学品微生物电合成的基本原理及最新研究进展,并讨论了电化学活性菌株的种类、电子传递机制以及典型的菌株培养方式,同时结合菌株代谢途径,讨论了微生物电合成促进乙酸、1,3-丙二醇、丁醇、琥珀酸等生物基化学品的作用机理及研究现状。最后指出了电子传递机制、电子传递效率及成本是限制该技术发展的关键问题及未来的发展趋势,旨在推动该技术应用于生物基化学品的发酵工业中。     

基于Euler-Lagrange框架的生物反应过程的数值模拟研究

工业规模反应器内部出现的底物浓度、溶氧等环境条件非均一性分布会对菌群的生理代谢产生不利影响,进而引起产品产率下降、副产物生成。研究反应器内非均一性影响的方法主要可分为实验法和模拟法。文中主要建立了一种基于OpenFOAM的计算流体力学和生物反应动力学模型耦合的计算模拟方法,为生物过程高效放大提供模拟工具。构建了基于Euler-Lagrange方法的耦合模拟方法,实现了速度场控制的物质输运、速度场控制的粒子运动、粒子读取环境浓度信息、耦合求解描述细胞动力学模型的微分方程组、粒子浓度信息反馈给环境浓度场等功能。最后将描述地衣芽孢杆菌发酵代谢产酸的动力学模型整合到搭建的框架中,通过5 L反应器内的批发酵模拟验证了新方法在计算流程上的可行性。在此基础上进行了批发酵和补料分批发酵反应器内部环境非均一性的初步探索,通过50 L反应器内补料发酵的模拟,初步研究了长时间的底物浓度非均一性对菌群代谢的累积影响。     

胶质芽孢杆菌培养条件及发酵工艺的研究进展

对胶质芽孢杆菌在微生物肥料、矿物分解和生物絮凝领域中培养条件及发酵工艺的研究进展进行了综述. 在微生物肥料方面综述了以高产量芽孢为目的的培养工艺及生物反应器发酵的研究;在矿物分解方面综述了以分解矿物和浸出矿物元素为目的的土壤矿物分解和矿石分解条件的研究;在生物絮凝方面综述了以提高絮凝率为目的的培养工艺和絮凝环境条件的研究. 在对现有研究总结的基础上,指出通过发酵模型的建立、流变学特性的研究指导发酵过程调控及将胶质芽孢杆菌应用于土壤改良是进一步研究和探索的方向.     

基于动态代谢通量分析的发酵过程多目标优化

通过动态代谢通量分析方法建立发酵过程模型,提出了一种基于微观代谢信息的发酵过程多目标优化策略,该策略基于所建微观模型,根据动态特性将发酵过程分为菌体生长和产物合成两个阶段,进行特征分析并从微观通量层面分别设计优化目标与约束条件,采用多目标粒子群算法求得最优解。该方法用于青霉素发酵过程底物流加速率和pH的操作轨迹优化,仿真实验结果表明,采用基于微观通量的多目标优化策略能够提高产物终端浓度,表明优化策略的有效性。     

月桂酸甲酯烷氧基化反应动力学研究

基于一级反应动力学机理,研究了以月桂酸甲酯、环氧乙烷(EO)、环氧丙烷(PO)为原料,MCT-09为催化剂合威月桂酸甲酯烷氧基化物的反应动力学.建立了反应动力学模型,通过反应动力学实验,将实验数据回归拟合,确定反应动力学参数.讨论了温度对烷氧基化反应速率常数k的影响,求得月桂酸甲酯乙氧基化、丙氧基化反应的活化能分别为50.715 kJ/mol和68.757 kJ/mol,优化月桂酸甲酯烷氧基化反应温度为463 K.     

基于动态代谢通量分析的发酵过程多目标优化

通过动态代谢通量分析方法建立发酵过程模型,提出了一种基于微观代谢信息的发酵过程多目标优化策略,该策略基于所建微观模型,根据动态特性将发酵过程分为菌体生长和产物合成两个阶段,进行特征分析并从微观通量层面分别设计优化目标与约束条件,采用多目标粒子群算法求得最优解。该方法用于青霉素发酵过程底物流加速率和p H的操作轨迹优化,仿真实验结果表明,采用基于微观通量的多目标优化策略能够提高产物终端浓度,表明优化策略的有效性。     

重组大肠杆菌HT02高密度高表达HT-1融合蛋白发酵过程优化

发酵工艺放大是将实验室成果产业化的必要一环,随着发酵规模的扩大,工艺流程也会有相应的调整,导致微生物所处的生长环境以及生长代谢状态的改变,从而影响大体积发酵罐的发酵水平。本文以一株产HT-1融合蛋白的重组大肠杆菌HT02为研究对象,在200 L发酵罐中研究了分批补料培养时菌体生长与HT-1融合蛋白表达的特性,通过采用提前诱导、增加接种量的手段,解决了因增加二级种子培养工艺而导致的200 L发酵罐中HT-1融合蛋白表达水平下降的问题,最终使菌体密度、HT-1融合蛋白表达水平、融合蛋白细胞得率以及融合蛋白体积得率分别达到55.1 g·L^-1、27.4%、0.056 g·(g cell)^-1和3.103 g·L^-1,较工艺改进前发酵水平分别提高了9.8%、23.4%、14.3%和25.2%,实现了在200 L发酵罐中高密度高表达发酵,为HT-1工业化生产提供了指导。     

Process modeling and optimization of industrial ethylene oxide reactor by integrating support vector regression and genetic algorithm

This article presents an artificial intelligence‐based process modeling and optimization strategies, namely support vector regression–genetic algorithm (SVR‐GA) for modeling and optimization of catalytic industrial ethylene oxide (EO) reactor. In the SVR‐GA approach, an SVR model is constructed for correlating process data comprising values of operating and performance variables. Next, model inputs describing process operating variables are optimized using Genetic Algorithm (GAs) with a view to maximize the process performance. The GA possesses certain unique advantages over the commonly used gradient‐based deterministic optimization algorithms The SVR‐GA is a new strategy for chemical process modeling and optimization. The major advantage of the strategies is that modeling and optimization can be conducted exclusively from the historic process data wherein the detailed knowledge of process phenomenology (reaction mechanism, kinetics, etc.) is not required. Using SVR‐GA strategy, a number of sets of optimized operating conditions leading to maximized EO production and catalyst selectivity were obtained. The optimized solutions when verified in actual plant resulted in a significant improvement in the EO production rate and catalyst selectivity.     

1,3-丙二醇分批发酵动力学模型

在分批发酵中，研究了Klebsiella pneumoniae的生长、底物甘油消耗及1,3-丙二醇的产生特性. 基于Logistic方程和Luedeking-Piret方程，得到了描述1,3-丙二醇分批发酵过程的动力学模型及模型参数，该组模型能很好地拟合发酵过程，并在初始甘油浓度变化较大的范围内表现出很好的适用性. 同时，所建立的模型也基本反映了Klebsiella pneumoniae分批发酵过程的动力学特征. 基于分批发酵动力学模型，提出了以甘油为单一碳源时的底物流加策略，通过与其他流加策略条件下的发酵对比实验表明，通过基于动力学模型的流加策略可获得更高的1,3-丙二醇浓度及生产强度.     

Separation of butanol from acetone-butanol-ethanol fermentation by a hybrid extraction-distillation process

The alternative fuel butanol can be produced via acetone-butanol-ethanol (ABE) fermentation from biomass. The high costs for the separation of ABE from the dilute fermentation broth have so far prohibited the industrial-scale production of bio-butanol. In order to facilitate an effective and energy-efficient product removal, we suggest a hybrid extraction-distillation downstream process with ABE extraction in an external column. By means of computer-aided molecular design (CAMD), mesitylene is identified as novel solvent with excellent properties for ABE extraction from the fermentation broth. An optimal flowsheet is developed by systematic process synthesis which combines shortcut and rigorous models with rigorous numerical optimization. Optimization of the flowsheet structure and the operating point, consideration of heat integration, and the evaluation of the minimum energy demands are covered. It is shown that the total annualized costs of the novel process are considerably lower compared to the costs of alternative hybrid or pure distillation processes.     

青霉素发酵过程的模型仿真与补料优化

补料分批式青霉素发酵的机理模型已得到深入研究,但是模型往往难以用于补料的优化和批次内的控制。为了对模型进行优化控制,针对Birol等提出的青霉素发酵非结构动力学模型,合理调整了温度和pH变化的影响,得到了青霉素发酵过程的简化机理模型。反应基质的补料是青霉素优化控制的关键,选择对补料速率进行优化来提高青霉素的产量。由于机理模型具有非线性和约束条件,采用序贯二次规划算法来进行求解,其中将补料轨线进行分段处理提高了优化效率。优化计算结果表明改进的补料过程可以提高青霉素的浓度和产量。     

Performance evaluation of an ANN–GA aided experimental modeling and optimization procedure for enhanced synthesis of marine biosurfactant in a stirred tank reactor

BACKGROUND: An improved resilient back‐propagation neural network modeling coupled with genetic algorithm aided optimization technique was employed for optimizing the process variables to maximize lipopeptide biosurfactant production by marine Bacillus circulans. RESULTS: An artificial neural network (ANN) was used to develop a non‐linear model based on a 2⁴ full factorial central composite design involving four independent parameters, agitation, aeration, temperature and pH with biosurfactant concentration as the process output. The polynomial model was optimized to maximize lipopeptide biosurfactants concentration using a genetic algorithm (GA). The ranges and levels of these critical process parameters were determined through single‐factor‐at‐a‐time experimental strategy. Improved ANN‐GA modeling and optimization were performed using MATLAB v.7.6 and the experimental design was obtained using Design Expert v.7.0. The ANN model was developed using the advanced neural network architecture called resilient back‐propagation algorithm. CONCLUSION: Process optimization for maximum production of marine microbial surfactant involving ANN‐GA aided experimental modeling and optimization was successfully carried out as the predicted optimal conditions were well validated by performing actual fermentation experiments. Approximately 52% enhancement in biosurfactant concentration was achieved using the above‐mentioned optimization strategy. © 2012 Society of Chemical Industry     

生物法制造丁二酸研究进展

丁二酸因其C₄分子结构在化工领域的潜在价值，被认为是一种具有广阔应用前景的生物基平台化合物。结合生物基丁二酸的产业现状，综合分析了丁二酸生产菌种及菌株改造、生物过程优化和丁二酸分离纯化这三个方面的研究现状。重点介绍以大肠杆菌、产琥珀酸放线杆菌、解脂耶氏酵母为代表的主要生产菌株及其改造策略；低值生物质利用及控制发酵过程中CO₂ 供给和pH 调节等生物过程优化策略；包括钙盐法、电渗析法、直接分离法等方法在内的丁二酸分离工艺。同时指出未来的研究重点将综合考虑经济性与能耗问题，将菌株与发酵和分离全过程整合，提高丁二酸产量，降低发酵及分离成本，进一步拓展生物基丁二酸市场应用领域。     

井冈霉素生产工艺优化研究

井冈霉素是一种农用抗生素,自工业化生产30多年来,生产工业条件和技术没有大的改变,笔者总结从事近20年的井冈霉素生产实践工作,提出从菌种选育、发酵培养基、发酵染菌控制等进行工艺优化,为工业生产提供可靠的依据。     

Optimization of Fischer‐Tropsch Synthesis Using Neural Networks

Fischer‐Tropsch synthesis is an important chemical process for the production of liquid fuels and olefins. Optimization of hydrocarbon products such as diesel and gasoline produced by Fischer‐Tropsch synthesis usually requires the knowledge of the complex polymerization mechanism and the kinetic parameters associated with it in order to optimize production. The Fischer‐Tropsch reaction mechanism is still not fully understood, making optimization a hard task. In this work, a neural network was used in substitution to the reaction mechanism to optimize diesel and gasoline production based on few experimental data for the reaction. The neural network has yielded satisfactory predictions of the product distribution (with prediction errors lower than 5 %) and the optimum operating conditions for gasoline and diesel production were found for a commercial iron based catalyst.     

基于差分进化粒子群混合优化算法的软测量建模

针对乙烯生产过程中,用传统方法难以直接完成对乙烯收率的在线测量的问题,提出了一种新型差分进化粒子群混合优化算法,建立了乙烯收率软测量建模。改进算法将优化过程分成两阶段,两分群分别采用粒子群算法和差分进化算法同时进行。迭代过程中引入进化速度因子进行算法局部收敛性判断,通过两个群体间的信息交流阻止算法陷入局部最优。对高维复杂函数寻优测试表明,算法的整体优化性能均强于基本粒子群算法和差分进化算法。应用结果表明,基于改进算法的软测量模型具有测量精度较高、泛化性能较好等优点。