基于机器嗅觉的生物发酵过程在线检测与分析方法研究

以谷氨酸、酵母菌等发酵过程在线检测与优化为应用背景，用性能重叠的多个气敏传感器组成阵列，提出尾气顶空精密自动采样和气敏传感器阵列精密恒温方法，研究并构造智能化的机器嗅觉仪器，快速准确地检测发酵尾气，建立数据库，实现发酵过程在线检测。建立发酵过程动力学方程，用面向状态预测的模块化时延神经网络和面向浓度估计的模块化非时延神经网络组成集成模型，提出模块化神经网络在线学习算法，实现基于机器嗅觉的发酵过程在线分析，包括（1）尾气O2、NH3、CO2等无机成分和醇类（尤其乙醇）、酸类（尤其乳酸）、酯类等有机成分识别与浓度估计；（2）发酵液溶解氧、pH值、呼吸商预测；（3）底物浓度、菌体活度与浓度、产物浓度估计；（4）补料量和补加速度、通气量、罐压、罐温、搅拌速度等参数控制与优化，实现发酵过程动态显示和Internet网数据传输与远程监控，为生物发酵过程在线检测、预测、控制与优化提供新的分析方法和仪器。

本项目针对面向气味识别的电子鼻价格十分昂贵、测试条件苛刻、应用范围窄、稳定性差，国内外气味在线检测无产品的现状，以红霉素、头孢菌素C、PHA等发酵过程在线检测与分析为应用背景，用ppm级灵敏度的多个气敏传感器组成阵列，设计构造了面向生物发酵过程的嗅觉模拟仪器—发酵电子鼻，初步实现了发酵过程在线检测、动态显示、数据传输与远程监控。.本项目开展面向发酵过程在线检测与分析的嗅觉模拟关键技术与应用研究，取得了以下创新性进展：.(1) 发明了环形气敏传感器阵列和仪器集成与自动化技术，多个气敏传感器等间隔环形排列且精密恒温，传感器阵列环形工作腔容积小，计算机与控制模块集成于一体、气敏传感器工作室和自动顶空采样系统集成于一体，解决了嗅觉模拟仪器长期稳定性差、操作繁琐、体积大的难题。.(2) 发明了大流量发酵尾气自动顶空采样技术，提出了计算机精密控制的发酵尾气在线检测方法，解决了淡气味发酵尾气成分微弱、环境影响大、流经气敏传感器敏感膜被稀释和采样重复性差的难题，以周期5分钟的采样循环初步实现了发酵尾气的在线检测和远程监控。.(3) 提出了模块化分类与函数逼近级联模型以解决多种气味识别和强度量化问题，创造性地将之转化为多个分类与多个函数逼近级联问题；一个单输出分类器和一个单输出函数逼近模型组成的模块对代表一种气味，模块数与气味类别数一一对应；分类器与函数逼近模型均用部分样本进行学习；决策时，输出最大的分类器确定气味类别，然后，属于同一模块队的函数逼近模型确定其质量等级。.本项目在执行期间申请国家发明专利3项，授权4项；获得教育部技术发明二等奖和上海市技术发明二等奖各1项；发表相关论文35篇，其中SCI论文31篇；培养博士生8名和硕士生15名；相关研究技术已在科技部863计划项目“有机酸发酵过程关键参数在线检测与控制技术研究”中得到重点关注。.本项目的研究成果可用于生物工程、石油化工、香料香精等领域，具体到生物发酵过程来说，就是应用于众多发酵过程中底物和产物等参数的在线检测与控制，同时与发酵过程生理代谢参数相结合，判断发酵过程状态，即发酵过程参数检测、参数分析、参数控制、参数优化。.上述方法与技术已在生物反应器工程国家重点实验室、上海国佳生化工程技术中心、宁波天安生物材料公司、新疆川宁生物技术公司、抚顺石油化工研究院等单位实现初步应用，初步产生了经济效益和社会效益。