專利名稱：一種在線預(yù)測(cè)發(fā)酵裝置未來(lái)性能的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及預(yù)測(cè)具有基于計(jì)穀幾的數(shù)據(jù)采集和控制系統(tǒng)的發(fā)酵體的未來(lái) 性能，尤其是參數(shù)，例如分批式/補(bǔ)料分批式發(fā)酵裝置的生物質(zhì)、糖和產(chǎn)物的濃度。
2. 現(xiàn)有技術(shù)描述
發(fā)酵過(guò)程包括微生物的生長(zhǎng)、利用所提供的底物和/或營(yíng)養(yǎng)物和目標(biāo)產(chǎn)物 的生成。這些過(guò)程在攪拌槽或其他類型的生物反應(yīng)器中，在對(duì)工藝條件例如溫 度、PH和溶解氧的精密控制下實(shí)施。由于在細(xì)胞(cell)中運(yùn)作的復(fù)雜代謝網(wǎng) 絡(luò)及其調(diào)節(jié)，所以控制底物和/或營(yíng)養(yǎng)物在適當(dāng)?shù)乃綄?duì)產(chǎn)物的生成是重要的。 經(jīng)常地，發(fā)酵過(guò)程以分批/補(bǔ)料分批模式實(shí)施，主要是考慮減少批次之間的性 能和產(chǎn)量的變化。
典型地在分批式發(fā)酵裝置中，肉湯樣品每數(shù)小時(shí)在實(shí)驗(yàn)室中分析生物質(zhì)、 產(chǎn)物和底物的濃度，以獲得對(duì)該裝置的性能了解。這種方法緩慢，基于系統(tǒng)在 線監(jiān)測(cè)的模型將幫助適時(shí)地發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤并實(shí)施合適的校正性動(dòng)作以維持所需的性 能。調(diào)整工藝變量如糖進(jìn)料速率以維持該批次的性能在所需水平。因素如初始 填充培養(yǎng)基特征的改變、使用的原材料質(zhì)量的改變、和工藝條件的變化，影響 著發(fā)酵體的性能，從而導(dǎo)甜比次產(chǎn)量的相當(dāng)大的變化。因此，基于真實(shí)的操 作數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)發(fā)酵批次的未來(lái)性能的模型，在工業(yè)發(fā)酵器的操作中是非常有用的 工具。
不同的方法已經(jīng)被用來(lái)為分批式/補(bǔ)料分批式發(fā)酵體粒模型。
驅(qū)動(dòng)模型
基于多變量統(tǒng)計(jì)算法(主元分析法一PCA和部分最小二乘法一PLS)和人 工祌經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)的發(fā)酵罐模型已經(jīng)被報(bào)道(IgnovaM寧1997)， Lennox等 (2000)， KarimMN寧2003) Lopes箏2002), Lennox寧2002))[參考文獻(xiàn)1至 5])用于監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)分批式/補(bǔ)料分批式發(fā)酵裝置的性能。
基于多變量統(tǒng)計(jì)技術(shù)如PCA和PLS和ANN的方法，當(dāng)被應(yīng)用至分mX藝
中時(shí)效果是有限的，歸咎于下面的原因
參分ftt工藝是高度非線性的并圍繞預(yù)先指定的軌道操作，而不是在固定的
水平操作；
參批次 集被典型地存儲(chǔ)在3維陣列中，并且會(huì)需要大量的努力和近似 以將該三維分批數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二維陣列，適合于模型開(kāi)發(fā)。
參婁鄉(xiāng)集的運(yùn)行長(zhǎng)度(run length)和相應(yīng)大小對(duì)于針批次是不同的。
參使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)需要所有的未^1程測(cè)量值(從當(dāng)前時(shí) 間至該批次結(jié)束)可用于計(jì)算。
ANN為基礎(chǔ)的模型為了模型調(diào)整和驗(yàn)證需要大量的數(shù)據(jù)并且不能輕易地 外推至不同的操作條件。這樣，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模技術(shù)不適合開(kāi)發(fā)用于分批式發(fā)酵 裝置的在線性能監(jiān)測(cè)的模型。
3!輯模型
基于第一原理、考慮了發(fā)酵過(guò)程中出現(xiàn)的動(dòng)力學(xué)和傳輸現(xiàn)象的發(fā)mi模型， 也已經(jīng)在文獻(xiàn)中被報(bào)道。
Dhir等["Dynamic Optimization of Hybridoma growth in a fed batch Bioreactor", Biotechnology and Bioengineering, 67(2), 197-205,2000][參考文獻(xiàn)6]已經(jīng)應(yīng)用王嫁 邏輯模型來(lái)表示發(fā)酵器的行為，利用模糊邏輯為基礎(chǔ)的方法更新模型參數(shù)，使 模型預(yù)測(cè)與車(chē)間數(shù)據(jù)相匹配。模糊邏輯為基礎(chǔ)的方法^ffl涉及調(diào)徵艮多參數(shù)的 反復(fù)iSi^過(guò)禾呈。Iyer MS等["Dynamic Reoptimization of a Fed-Batch Fermentor", Biotechnology and Bioengineering, 63(1), 10-21, 1999][參考文獻(xiàn)7] iM非迭代單 步驟Newton方法更新l^f輯模型的模型參數(shù)。這種方法幫助減少模型誤匹配 但是不能使它降到最低。這兩種方法都在模擬的模型和實(shí)驗(yàn)室發(fā)酵器上測(cè)試， 并沒(méi)有以真實(shí)的工業(yè)規(guī)模發(fā)酵器作為基礎(chǔ)。
本發(fā)明的工作
如上面描述的以現(xiàn)象邏輯方法為基礎(chǔ)的發(fā) 1模型，目標(biāo)并不題過(guò)使車(chē) 間數(shù)據(jù)和模型預(yù)測(cè)之間的誤差最小化來(lái)估測(cè)模型參數(shù)。他們可以被認(rèn)為是解決
模型誤匹配問(wèn)題的好的近似方法。解決這個(gè)問(wèn)題的最好方法是利用非統(tǒng)性優(yōu)化 技術(shù)，通過(guò)使車(chē)間i^和模型預(yù)測(cè)之間的誤差最小化來(lái)估測(cè)模型參數(shù)。
相應(yīng)地，本發(fā)明的目標(biāo)是提供一種使用現(xiàn)象邏輯模型(phenomenological model)來(lái)預(yù)測(cè)分批式/補(bǔ)料分批式發(fā)酵過(guò)程的未來(lái)性能的新方法。由于發(fā)酵過(guò) 程是高度非線性的并且其行為是隨時(shí)間變化的，所以在本發(fā)明工作中模型參數(shù) 被在線重新估測(cè)，以將車(chē)間模型誤匹配減到最少。這種方法將確保模型預(yù)測(cè)接 近于真實(shí)的車(chē)間行為并且能被用于改善分批式發(fā)酵裝置的操作性能。
在本發(fā)明方法中，對(duì)發(fā)酵器肉湯中的生物質(zhì)和產(chǎn)物濃度的預(yù)測(cè)誤差的平均 百分?jǐn)?shù)，分別大約是15%和10%。
被在線重新估測(cè)的參數(shù)是
最大比生"Kd^率(maximum specific growth rate): jUmax Contois常數(shù)Ksp Contois飽和常數(shù)Ks 名義傳質(zhì)系數(shù)K^ao
產(chǎn)品收率常數(shù)YP/D
細(xì)胞衰變常數(shù)(cell decay constant):
在分批發(fā)酵操作中，過(guò)程條件和動(dòng)態(tài)行為隨時(shí)間而變，模型參數(shù)必須被調(diào) 整以更好地表示該過(guò)程。本發(fā)明提供了新的更新模型參數(shù)的方法，并使用該更 新的模型預(yù)測(cè)分批式/補(bǔ)料分批式發(fā)酵裝置中的產(chǎn)物未來(lái)濃度的方法。它提供 了有關(guān)該批次未來(lái)過(guò)程的有用信息，并且根據(jù)這些預(yù)測(cè)，可以選擇來(lái)調(diào)整操作 斜牛例如發(fā)酵裝置的糖進(jìn)料流速、空氣流或攪拌器RPM，以提高產(chǎn)品收率。更 新后的模型可以被用以最優(yōu)化發(fā),的操作劍牛以使產(chǎn)率達(dá)到最大。
在所提出的在線監(jiān)測(cè)和控制系統(tǒng)的實(shí)施中典型步驟如下
該過(guò)禾，始于將培養(yǎng)基裝入發(fā)酵容器中，啟動(dòng)攪拌器并且開(kāi)始在肉湯中
通入氣流。
參測(cè)量所有的車(chē)間操作參數(shù)如空氣流速、攪拌器RPM、肉湯水平等并且 存儲(chǔ)在控制系統(tǒng)中并且可用于計(jì)算。
參周期性地，收集肉湯樣品并且在實(shí)驗(yàn)室中分析生物質(zhì)產(chǎn)率(體積百分
數(shù))、糖&產(chǎn)物的濃度、和粘度。分析結(jié)果被存儲(chǔ)在車(chē)間計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)中。
參利用初始條件(肉湯體積、產(chǎn)物濃度、糖濃度、溶解氧)、以及氣^il 度、攪拌器RPM和糖進(jìn)料料率的平均分布(average profile),計(jì)算并顯示在發(fā) 酵罐肉湯中產(chǎn)物、生物質(zhì)、糖和溶解氧的未來(lái)濃度和排放氣體的組成。
參發(fā)l^l模型參數(shù)的在線估測(cè)在發(fā)酵啟動(dòng)的預(yù)定鵬完成后開(kāi)始。在這個(gè) 啟動(dòng)階段收集的實(shí)際過(guò)程 ，采用與控制系統(tǒng)連接的計(jì)算機(jī)來(lái)估測(cè)這些參數(shù)。 這些參數(shù)通過(guò)將肉湯中的生物質(zhì)、產(chǎn)物、糖、溶解氧的濃度和排出氣體的組成 (02和C02)的觀糧值和預(yù)測(cè)值之間的誤差減到最小而被評(píng)估。非線性優(yōu)化技 術(shù)被用于將預(yù)測(cè)值和測(cè)量值之間的誤差減到最小。
參新的評(píng)估后的參數(shù)被存儲(chǔ)在計(jì)穀幾中并且被用于計(jì)算未來(lái)性能參數(shù)。 參在謝比次完成之前，在該批次在進(jìn)程中的同時(shí)進(jìn)行數(shù)7煩模型參數(shù)的這 種在線再評(píng)估，這有助于幫助減少車(chē)間一模型誤匹配，使得對(duì)性能參數(shù)的預(yù)測(cè) 改進(jìn)。
附圖簡(jiǎn)述


圖1是發(fā)酵裝置的圖示。
圖2是發(fā)im裝置性能參數(shù)的在線預(yù)測(cè)的圖示。
優(yōu)選實(shí)施方式描述
圖1舉例說(shuō)明了標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)酵裝置，具有下面的通常在發(fā),裝置控制系統(tǒng)
中實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)控制方案
參ffl31操縱術(shù)腿來(lái)控制PH
M操縱冷凍劑箭litt控制發(fā)ll^Mit 參對(duì)糖;忝加的流量控制
參M^縱排氣閥來(lái)控制壓力
參對(duì)進(jìn)口空氣的流量控制
參fflil可變速度驅(qū)動(dòng)來(lái)調(diào)整攪拌器RPM 顯示在圖1中的發(fā),裝置的不同部分的細(xì)節(jié)如下
1— 發(fā)酵器肉湯pH傳感器
2— 發(fā)麟肉湯pH值指示劑控制器
3— 發(fā),背壓傳感器
4一攪拌器發(fā)動(dòng)機(jī)
5 —發(fā)麟背壓指示器控制器
6— 發(fā)麟容器
7— 發(fā),排料閥
8— 發(fā)mi溫度指示，制器
9— 發(fā)麟鵬專感器
10— 空氣流量指示器控制器 ll一空氣流量傳感器
12— 糖流量傳感器
13— 糖流量指示器控制器
發(fā)酵過(guò)程中涉及的各種步驟如下
參來(lái)自實(shí)驗(yàn)室預(yù)植種容器(pre seed vessel)的生物質(zhì)和培養(yǎng)基被裝入主發(fā) 麟中，所述主發(fā)麟配有測(cè)量肉湯的pH、纟鵬、溶解氧、#^只、蒸氣空間壓 力和對(duì)排放氣體進(jìn)行氧氣和二氧化碳分析的在線傳感器。
參pH控制器，自動(dòng)調(diào)節(jié)堿溶液的流量以維持發(fā)麟pH在所需值。 參若干時(shí)間后，無(wú)菌水被加入至發(fā)酵器中以避免溶解氧(DO)耗盡。
加入無(wú)菌7K后，加入營(yíng)養(yǎng)物以提供細(xì)胞生長(zhǎng)所需的營(yíng)養(yǎng)物。 參當(dāng)肉湯中的糖濃度低于所需值時(shí)開(kāi)始加入糖溶液，并且繼續(xù)加入糖溶液 直至該批次結(jié)束。
參在操作的過(guò)程中，可能中間取回肉湯一次或兩次以回收產(chǎn)物。 參氣流被維持在預(yù)定的流速設(shè)定點(diǎn)。
參攪拌器RPM被維持在兩種不同的水平最初的低速和該批剩余階段的
高速o
每幾小時(shí)，肉湯樣品被取樣并且在實(shí)驗(yàn)室中分析生物質(zhì)產(chǎn)率(體積百分率)、 糖&堿的濃度、和粘度和產(chǎn)物濃度。
圖2是在線預(yù)測(cè)發(fā)麟裝置的性能參數(shù)的圖示。發(fā)^l模型在Dynamic Optimization System Extension (DOSE) of System 800xA中被用作軟件應(yīng)用禾歸， 它是由ABB開(kāi)發(fā)的標(biāo)準(zhǔn)過(guò)程自動(dòng)化系統(tǒng)，基于面向?qū)ο蠓椒▉?lái)設(shè)計(jì)和操作過(guò)程 自動(dòng)化系統(tǒng)的概念。DOSE是可以在System 800xA中利用的軟件框架，并且它
提供了針對(duì)基于模型的應(yīng)用程序的工具集合。上面描述的發(fā)酵器數(shù)學(xué)模型在
DOSE中按照在參考手冊(cè)中[參考文獻(xiàn)8]中描述的程序?qū)嵤OSE提供模擬和 模型參數(shù)預(yù)測(cè)所需要的方程式解算器和非統(tǒng)性優(yōu)化程序。DOSE和System800xA 的標(biāo)準(zhǔn)特征可用來(lái)構(gòu)型、執(zhí)行、顯示和存儲(chǔ)在發(fā)^^莫型的模擬和參數(shù)評(píng)估過(guò) 程中獲得的結(jié)果。
DOSE如圖2所示的部分14、 14 (a)和14 (b)所示，可以與控制系統(tǒng)以 及支持?jǐn)?shù)據(jù)通訊用的Object Linking and embedding for Process Control標(biāo)準(zhǔn)[在此 稱作OPC (用于過(guò)程控制的對(duì)^^接和^A)標(biāo)準(zhǔn)]的任何其它軟件系統(tǒng)接口 。這 將幫助實(shí)現(xiàn)發(fā)mi模型便利地與外部系統(tǒng)在線數(shù)據(jù)讀/寫(xiě)。DOSE提供了用于 基于模型的應(yīng)用禾聘如模擬、參數(shù)評(píng)估和優(yōu)化的工具集，圖2的部分14 (b)所 示。電子數(shù)據(jù)表格插件提供了用于配置執(zhí)行模擬、評(píng)估或優(yōu)化以及存儲(chǔ)計(jì)算結(jié) 果所需要的數(shù)據(jù)的接口。
在線預(yù)測(cè)性能參數(shù)如生物質(zhì)、糖的濃度和發(fā)醇器肉湯的產(chǎn)物濃度的示意系 統(tǒng)在此后也被討論。
在控制系統(tǒng)中在線發(fā)隨性能監(jiān)觀孫統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
在本情況中，非結(jié)構(gòu)化的陶胞用單量如細(xì)胞密度(g千燥wt/L)表示]和 無(wú)隔離的[將整個(gè)細(xì)胞群體看作由相同細(xì)胞(具有一些平均特性)組成]模型方法 被用于對(duì)發(fā)酵過(guò)程進(jìn)行建模，因?yàn)檫@種模型方法更加適于在線應(yīng)用如評(píng)估、模 擬和優(yōu)化。
當(dāng)粒該模型時(shí)作如下的假設(shè)
參假設(shè)發(fā)酵肉湯的密度與7ja目同(lgm/ml)。
參細(xì)胞生長(zhǎng)受糖和氧濃度的影響。對(duì)糖和氧的依賴性用Contois動(dòng)力學(xué)模
擬，它是Monod's動(dòng)力學(xué)的擴(kuò)展[參考文獻(xiàn)9]。
參產(chǎn)物生成速率受糖和氧濃度的影響，糖對(duì)生產(chǎn)速率發(fā)揮抑制型控制。
參糖消耗是細(xì)胞生長(zhǎng)、產(chǎn)物生成和維持的原因。
參氧傳質(zhì)速率受攪拌速率、空氣供繊率和粘度的影響。
參細(xì)胞生長(zhǎng)按照延遲期、生長(zhǎng)期和維持或衰減期的順序，并且在該模型中
這點(diǎn)被考慮。
參在發(fā)酵器中完美混合。
在發(fā)酵器中的溫度和pH被維持在恒定值并且該模型不包括這些變量對(duì)
發(fā)Stl性能的影響。
如上所述，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的肉湯濃度預(yù)觀何以通過(guò)在線更新模型參數(shù)以考慮分 批發(fā)酵過(guò)程的非線性并且隨時(shí)間變化的行為來(lái)完成。該預(yù)測(cè)器在圖2的部分14
(a)中被描述。參數(shù)通過(guò)將變量如產(chǎn)物濃度、糖濃度、生物質(zhì)、溶解氧和排放 氣體中的02和C(V濃度的測(cè)量值和預(yù)期值之間的誤差降到最小來(lái)獲得。限制型 非線性優(yōu)化技術(shù)用于把誤差降到最小。肉湯中的生物質(zhì)、產(chǎn)物和糖的濃度的測(cè) 量值，可以從每隔數(shù)小時(shí)的實(shí)驗(yàn)室分析中得到，如圖2的部分15所示，并且排 放氣體的組成和溶解氧濃度的測(cè)量可以每隔數(shù)^H中從控制系統(tǒng)得到，如圖2的 部分16所示。
發(fā)mi模型，如圖2的部分14 (b)所示，連同需要的方程幼軍算器和優(yōu) 化禾歸，被采用在System 800 ax中可以獲得的Dynamic Optimization System Extensmn框架作為軟件應(yīng)用程序模塊實(shí)施。這有益于發(fā)^l模型軟件與^(壬何其 他支持OPC數(shù)據(jù)傳送標(biāo)準(zhǔn)的軟件系統(tǒng)相接口。如圖2的部分17所示，在被進(jìn) 料到發(fā)酵車(chē)間之前，預(yù)觀醞的輸出被顯示在控制系統(tǒng)顯示器上，如圖2的部分 緒示。
發(fā)酵裝置的數(shù)學(xué)模型的簡(jiǎn)要描述如下。
發(fā)酵過(guò)程通常在攪拌槽鄉(xiāng)的生物反應(yīng)器中以分批或補(bǔ)料分批操作形式， 在精密控制過(guò)程劍牛例如^Jt、 pH和溶解氧下被實(shí)現(xiàn)。分批/補(bǔ)料分批發(fā)酵裝 置通常受到不可測(cè)量的擾亂，從而導(dǎo)致成品收率的巨大變化。數(shù)學(xué)模型可以用 于更好地理解發(fā)酵過(guò)程并且也可以改善操作以減少產(chǎn)物變化性和最優(yōu)化使用可 用資源。
本發(fā)明涉及建立針對(duì)分批/補(bǔ)料分批發(fā)酵過(guò)程的所述模型，以育詢多在線預(yù) 測(cè)重要的過(guò)程變量如生物質(zhì)和產(chǎn)物的濃度。發(fā)酵過(guò)程具有的特征是微生物的高 度非線性的、隨時(shí)間變化的響應(yīng)，并且一些模型參數(shù)被在線重新評(píng)估以將模擬 誤差降到最小，使得模型預(yù)測(cè)接近于真實(shí)的車(chē)間行為。該模型考慮發(fā)酵過(guò)程中 產(chǎn)生的動(dòng)力學(xué)和輸送現(xiàn)象。該模型假定發(fā)酵器中完美混合，并且細(xì)胞生長(zhǎng)和產(chǎn) 物生成速率受肉湯中的糖和氧濃度影響。糖消耗是細(xì)胞生長(zhǎng)、產(chǎn)物生成和維持 的原因。氧傳質(zhì)速率受攪拌速率、空氣供纟魏率和粘度的影響。
模型計(jì)算在計(jì)算機(jī)中被實(shí)現(xiàn)，所述計(jì)算機(jī)與用于操作和控制發(fā)酵裝置的微 處理器基系統(tǒng)接口 。車(chē)間操作數(shù)據(jù)被該模型使用以預(yù)測(cè)發(fā)酵器肉湯的未來(lái)產(chǎn)物濃度，使得操作員可以對(duì)過(guò)程條件作出適合的變化以保持分批發(fā)酵裝置的所需 收率。發(fā)^l模型的細(xì)節(jié)在下面的部分中給出。
總質(zhì)量
分批/補(bǔ)料分批過(guò)程操作弓胞發(fā)麟中的體積變化。它M下面計(jì)算
其中v是發(fā)酵器肉湯的體積，F(xiàn)m是糖ax發(fā)醇器的流速，F(xiàn)。^說(shuō)明的是發(fā)
酵過(guò)程中的溢出量而F^說(shuō)明的是發(fā)酵過(guò)程中的蒸發(fā)損失。無(wú)菌水禾暗養(yǎng)物添 加項(xiàng)被包括itt作為F^。
發(fā)酵器肉湯中的細(xì)胞質(zhì)量fflil下面的等式被確定 斗- ^x," - F。j + ///^ - UV
其中X是肉湯中任何時(shí)間的生物質(zhì)的濃度，Xm是生物質(zhì)在糖溶液中的濃度，
并且比生^il率化為
一 s c￡
〃° = ^咖i^X + "oZ + (^
S和CL是肉湯中糖和溶解氧的濃度。
發(fā),肉湯中的產(chǎn)物
產(chǎn)物形成通過(guò)非一生長(zhǎng)相關(guān)的產(chǎn)物形成動(dòng)力學(xué)(non-growth associated product formation kinetics)被描述。產(chǎn)物的7JC解作用也被包括在形成率的表達(dá)中<formula>formula see original document page 11</formula>
其中，P是任意時(shí)間肉湯中產(chǎn)物的濃度，Pin是糖溶液中產(chǎn)物的濃度，W是 比產(chǎn)物生成率，定義為
= s__c丄
發(fā)酵器肉湯中的糖
糖的消耗被假定為由菌體生長(zhǎng)和恒定產(chǎn)量的產(chǎn)物形成和微生物維持需要弓I
叾
其中SF是糖溶液中糖的濃度，而CTd是比糖消耗率，定義為:
發(fā),肉湯中的溶解氧
氧的消耗被假定為由生物質(zhì)生長(zhǎng)和以恒定產(chǎn)率的產(chǎn)物生成和微生物維持需 要引起。來(lái)自氣相的氧被不斷地傳遞至發(fā)^肉湯中。
<formula>formula see original document page 12</formula>
其中Q^和CL分別^iSA糖溶液和肉湯中的溶解氧的濃度。ao是比氧消
耗率，定義為
總體質(zhì)量轉(zhuǎn)移系數(shù)，ka被假定為攪拌速度(rpm)、氣流速度(Fj、粘度 和發(fā)酵肉湯體積的函數(shù)，被定義為
<formula>formula see original document page 12</formula>
其中下標(biāo)o是指額定劍牛。溶解氧濃度的飽和值，o;，和氧分壓，po2，
相關(guān)，使用亨利定律(Henry's law): 廣.
<formula>formula see original document page 12</formula>
其中D02 ，是來(lái)自車(chē)間觀糧的溶解氧的測(cè)量值。
氣相氧
氣相被假定為充分混合，并且氣流速度被假定為恒定。
<formula>formula see original document page 12</formula>
其中yo2沖和yo2是空氣中和發(fā),排放氣體中氧的摩爾分?jǐn)?shù)，P和T是發(fā)
醇器中蒸氣空間的壓力和溫度，Po和To是額定劍牛下的壓力和溫度，并且R是
氣體常數(shù)而vg是發(fā)酵器中蒸氣空間的體積。
氣相二氧化碳
引入這些容易測(cè)量同時(shí)其信息內(nèi)割艮重要的變量是非常有助于預(yù)測(cè)其他重
要的過(guò)程變量的。
一個(gè)所述變量是C02，根據(jù)它可以高精度地預(yù)觀蜘胞質(zhì)量。 在這個(gè)工作中，C02的析出被假定為是由于生長(zhǎng)、產(chǎn)物的生物合成和維持需要。
二氧化碳的析出如下給出-
C02
燈
44
其中ycoyn和yco2是空氣中和發(fā),排放氣體中二氧化碳的摩爾分?jǐn)?shù)，并
且acQ2是比二氧化碳析出率，定義為
模型中應(yīng)用的各種動(dòng)態(tài)參數(shù)的列表在下面列出
動(dòng)態(tài)參數(shù)
生長(zhǎng)
最大比生皿率M^(h—"
Contois飽和常數(shù)Ks 生長(zhǎng)的氧限制常數(shù)Ko(m^L) 細(xì)胞衰減率常數(shù)K4h—、
產(chǎn)物生成
比生產(chǎn)率:
n陋(g闊
Contois常數(shù)Ksp (L2/g-2) 產(chǎn)物生成的抑制常數(shù)IQ (M) 產(chǎn)物的氧限制常數(shù)Kop (mg/L) 產(chǎn)物水解率常數(shù)IQ(h—"
糖消耗
細(xì)胞產(chǎn)率常數(shù)Yx/d (g細(xì)胞質(zhì)量/ g糖) 產(chǎn)物收率常數(shù)Yp/d (g產(chǎn)物/ g糖) 糖的維持系數(shù)mD(h—1)
氧消耗
細(xì)胞產(chǎn)率常數(shù)Yx/o (g細(xì)胞質(zhì)量/ g氧) 產(chǎn)物收率常數(shù)YP/0 (g產(chǎn)物/ g氧)
氧的維持系數(shù)mo(h—1)
氧傳遞
額定質(zhì)量轉(zhuǎn)移系數(shù)KL3o(h—、
額定rpm: rpmo 額定空氣^3I: F礎(chǔ)(m3/h) 額定粘度Mo (cP)
額定體積Vo(L) 亨利常數(shù)h
常量a^b,c,d
氣相氧
正常壓力Po (atm) 氣相體積Vg (L) 氣體常數(shù)R (atmr^gmol-'K-1) 正常溫度Tq (K)
氣相二氧化碳
細(xì)胞產(chǎn)率常數(shù)Ycq2/x (g 二氧化碳g細(xì)胞質(zhì)量) 產(chǎn)物收率常數(shù)Ycq2/p (g 二氧化敏g產(chǎn)物) 氧的維持系數(shù)mcQ2(每h)
最初，DOSE中的發(fā)im模型的參數(shù)用離線模式中的車(chē)間數(shù)據(jù)評(píng)估，并且
被調(diào)整以與真實(shí)的車(chē)間數(shù)據(jù)相匹配。調(diào)整的模型將被用于預(yù)觀撥麟的性育^參數(shù)。
在在線模式中，模型將從車(chē)間控制系統(tǒng)收到實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)如空氣流速、攪拌
器RPM、糖流率、溶解氧和排放氣體組成(氧氣和二氧化碳)，并且每數(shù)小時(shí)
一次從實(shí)驗(yàn)室也收到對(duì)發(fā)酵肉湯的分析(生物質(zhì)產(chǎn)率(體積百分比)、糖、堿和 產(chǎn)物的濃度)。這種實(shí)時(shí)過(guò)程數(shù)據(jù)和離線實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)相結(jié)合用于〗妙;f述測(cè)量相一
致(reconcile the measurements)和評(píng)估模型參數(shù)。模型參數(shù)的周斯性在評(píng)估減 少模型的誤匹配并且使模型行為更接近于真實(shí)的發(fā),操作條件。該更新的模 型將被用于預(yù)測(cè)性能參數(shù)。這種參數(shù)評(píng)估和性能預(yù)測(cè)的循環(huán)，為了實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)發(fā) ,盼性能而被周期性地重復(fù)。
參考文獻(xiàn):
1. Ignova M et al., " Multivariate statistical methods in bioproeess fault detection and performance forecasting", 7V。肌組M7, 19， 271-279， 1997.
2. Karim MN et al., " Data based modeling and analysis of bioprocesses: Some real experiences", iVog， 19,1591-1605， 2003.
3. Lennox B et al., "Application of multivariate statistical process control to batch operations", Comp. Chem. Eng., 24， 291-296， 2000
4. Lennox et al ， "Automated production support for the bioproeess industry", Biotechnol. Prog.， 18,269-275, 2002.
5. Lopes JA et al.，" Multiblock PLS analysis of an industrial pharmaceutical process", Biotechology Bioeng， 80， 419-427,2002.
6. Dhir at al， "Dynamic Optimization of Hybridoma growth in a fed batch Bioreactor"，所ofec/mo/ogv am/5i'oe"g!'ween'wg, 67f", 797-205, 2000
7. Iyer MS et al,"Dynamic Reoptimization of a Fed-Batch Fermentor", Biotechnology and Bioengineering， 63(1)， 10-21,1999.
8. 8. 1KGC 003 952 Dynamic Optimization Reference Manual V.2丄l， 2005
9. 9. ML Schuler and F Kargi， "Biochemical Engineering Basic Concepts", Prentice Hall， 2002.
權(quán)利要求
1.在線預(yù)測(cè)發(fā)酵裝置未來(lái)性能，尤其是參數(shù)例如生物質(zhì)、糖和產(chǎn)物的濃度，的方法，包括a. 在線測(cè)量車(chē)間參數(shù)例如攪拌器速度、氣流速度、水平測(cè)量、糖進(jìn)料速率、肉湯溫度、排放氣體中的二氧化碳和氧氣的％、肉湯中的溶解氧；b. 將所述在線測(cè)量/車(chē)間數(shù)據(jù)以及實(shí)驗(yàn)室分析結(jié)果存儲(chǔ)入與所述車(chē)間控制系統(tǒng)相連接的計(jì)算機(jī)中；c. 參數(shù)被再估值，以減少所述車(chē)間數(shù)據(jù)和所述模型計(jì)算之間的誤匹配；d. 基于目前的和過(guò)去的車(chē)間數(shù)據(jù)，在線預(yù)測(cè)發(fā)酵肉湯中生物質(zhì)、糖、產(chǎn)物、溶解氧以及排放氣體中氧氣和二氧化碳的未來(lái)濃度，以致于能夠利用所述預(yù)測(cè)結(jié)果控制所述參數(shù)例如糖流動(dòng)速率、空氣流速和溫度。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了在線預(yù)測(cè)發(fā)酵裝置性能尤其是參數(shù)如包含細(xì)菌和營(yíng)養(yǎng)物的分批/補(bǔ)料分批發(fā)酵裝置的肉湯中的產(chǎn)物、生物質(zhì)、糖的濃度的方法。計(jì)算機(jī)模型根據(jù)當(dāng)前的車(chē)間數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)產(chǎn)物的濃度。當(dāng)該批次在進(jìn)行中時(shí)，模型參數(shù)根據(jù)車(chē)間數(shù)據(jù)進(jìn)行在線調(diào)整以減少車(chē)間和模型之間的誤匹配。該方法/發(fā)酵器模型在PC中作為軟件程序?qū)嵤?，所述PC能夠和用于在現(xiàn)實(shí)的車(chē)間環(huán)境中在線部署的車(chē)間控制系統(tǒng)相接口。在線性能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)車(chē)間操作人員是有用的，用于預(yù)先知道該批次的性能以預(yù)先實(shí)現(xiàn)任何所需的矯正措施，以預(yù)先改善/維持該性能在所需水平。
文檔編號(hào)C12M1/36GK101370926SQ200680051859
公開(kāi)日2009年2月18日 申請(qǐng)日期2006年1月28日 優(yōu)先權(quán)日2006年1月28日
發(fā)明者B·巴迪斯里尼瓦薩, J·莫達(dá)克莫雷施沃 申請(qǐng)人:Abb研究有限公司