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文档简介

发酵过程优化与放大概论,华东理工大学 国家生化工程技术研究中心（上海） 庄英萍,本章提要,生物反应器过程的多尺度理论发酵过程优化与放大基础 发酵过程优化控制中的方法和手段 发酵过程优化控制举例,第一部分,生物反应器过程的多尺度理论发酵过程优化与放大基础,仍旧局限于寻求培养基配方和最佳的温度、pH、DO等 缺乏微观的实时的代谢调控,代谢调控研究 代谢工程研究,发酵过程酶学 研究的困难,过程数据采集 和处理的困难,发酵工艺优化研究 的基本思路,单一生理调控机制，缺乏全局性的概念,测量参数及其变化的意义缺乏理解 最佳工艺控制点为依据的静态操作方法，只是化学工程宏观动力学概念在发酵工程上的简单延伸 缺乏以细胞代谢流分析与控制为核心的研究内容,背景和原理,不同尺度的网络状态关系,生命所特有的信息流、物质流、能量流 具有“变化着的结构” 不仅是线性或动力学因素 跨尺度测量与控制 往往以各自研究的技术背景从单一尺度去理解和分析研究生物过程的特点,呈网络多输入多输出关系,不是简单的统计热力学关系 网络结构表现在不同尺度的网络状态的互动关系 多输入多输出关系 信息流、物质流和能量流， 生命属性所特有的时空串联反应关系 微生物代谢流 网络研究的的核心问题,具有“变化着的结构”,当生物反应器尺寸或操作条件变化时，发生的结果变化不是简单的用线性关系或平均统计方法所能描述的物质状态的变化。 导致过程变化的原因除了线性或动力学因素之外，往往还发生在系统结构性的突变。,跨尺度观察与操作,工业规模的生物过程只能在反应器尺度上进行测量与操作 可以从低一尺度层次的规律或性质，来预测研究另一尺度层次的规律或性质 多尺度综合与各子过程的相互量化关系，澄清不同尺度间相互作用和耦合的原则和条件 跨尺度操作是难题，分析跨尺度问题往往需要纳入跨学科和跨技术的手段,第二部分,发酵过程优化控制中的方法和手段,数据驱动型方法,复杂性 多容量过程 高度非线性,线性或拟线性关 系的数学摸型,发酵生产完整过程,发酵过程参数趋势曲线相关,数学模型、静态和动态优化、系统识别、自适应控制、专家系统、模糊控制、神经元网络、各种混沌现象的研究,困难,跨尺度观察,方法和装备技术研究,基本方法, 基于参数相关的发酵过程多水平(尺度)问题研究的优化技术 发酵过程多参数调整的放大技术,用于发酵过程数据优化与放大的专用装置,以生物反应器中 的观点，在实验室规模发酵罐，具有十四个以上发酵过程在线参数检测或控制。 在原理上与现有国内外生物反应器有重大区别。,物料流检测,专门用于发酵过程优化与放大 研究用的FUS-50L(A)发酵罐,软件设计,BlORADAR。,关键技术,计算机控制
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