【摘 要】
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由于微生物生长过程具有高度的非线性和时变性而且重复性差,使发酵过程控制问题变得很复杂。以海洋酵母Bohaisea-9145发酵生产脂肪酶为例,利用人工神经网络控制方法,建立了批
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由于微生物生长过程具有高度的非线性和时变性而且重复性差,使发酵过程控制问题变得很复杂。以海洋酵母Bohaisea-9145发酵生产脂肪酶为例,利用人工神经网络控制方法,建立了批式发酵模型。通过对模型中酶活力、菌体浓度和葡萄糖浓度的模拟和实测值比较,该模型的泛化能力较好,模型对发酵过程的仿真是有效的。以此模型模拟的葡萄糖流加补料策略为方案,脂肪酶发酵活力比批式发酵提高了3.45倍。
Due to the high degree of non-linear and time-varying microbial growth process and poor reproducibility, the fermentation process control problems become very complicated. Taking the fermentation of lipase by marine yeast Bohaisea-9145 as an example, a batch fermentation model was established by artificial neural network control method. By comparing the simulated and measured values of enzyme activity, cell concentration and glucose concentration in the model, the model has better generalization ability and the model is effective in the simulation of fermentation process. The simulation of this model glucose feeding strategy for the program, lipase fermentation activity than batch fermentation increased by 3.45 times.
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