《发酵过程解析》课件.ppt

*************************************放大方法的选择放大准则保持参数适用条件局限性等几何相似几何比例关系简单发酵过程忽略流体动力学变化等功率/体积单位体积搅拌功率混合限制的系统可能造成过度搅拌等KLa氧传递系数好氧发酵过程难以实现高KLa值等雷诺数流体动力学特性流态敏感的过程大规模需过高转速等混合时间混合均匀所需时间对混合均匀性敏感的过程大规模需过高能耗等剪切力最大或平均剪切速率剪切敏感微生物可能导致氧传递不足发酵过程放大没有通用的最佳方法，需要根据特定发酵过程的特点和限制因素选择合适的放大准则。选择放大方法的关键是识别对目标发酵过程最关键的限制因素，优先保持与之相关的参数不变。在实际应用中，通常采用综合放大策略，结合多种放大准则，并在关键节点进行中试验证和调整。例如，对于一个需氧微生物的抗生素发酵过程，可能首先基于等KLa放大，同时考虑混合时间和剪切力的影响，在中试阶段评估微生物的实际表现，进一步优化大规模工艺参数。放大是一个渐进和经验积累的过程，需要理论指导与实践验证相结合。放大过程中的常见问题及解决方案泡沫控制大规模发酵中泡沫问题更加突出，可通过优化培养基成分、调整搅拌和通气方式、添加适量消泡剂、安装机械破泡装置等多种方法综合控制。无菌保证规模增大增加了污染风险，需加强设备设计和无菌操作，包括采用无菌连接技术、优化灭菌程序、实施严格的无菌操作规程、建立有效的污染监测系统。梯度问题大型发酵罐中的营养、pH、氧等梯度可通过优化罐体设计、改进搅拌系统、采用多点补料或分布式参数控制等方法减轻，使微生物处于相对均匀的环境中。散热问题大规模发酵的散热挑战可通过增加冷却面积、采用外循环冷却、优化冷却介质流动、实施精确的温度控制算法等方式解决，保持适宜的发酵温度。放大过程中经常会遇到各种工程和生物学问题，这些问题如果处理不当，会导致发酵性能下降甚至失败。成功的放大需要预见并解决这些潜在问题，这既需要理论知识，也需要实践经验。除了上述常见问题外，放大过程中还可能面临诸如操作灵活性降低、能耗增加、环保要求提高等挑战。解决这些问题需要工程师和生物学家的紧密合作，结合设备改进、工艺优化和生物学调控等多种方法。现代放大技术也越来越多地借助计算流体动力学(CFD)等计算工具进行模拟和预测，减少试错成本，提高放大成功率。第八章：发酵过程的建模与仿真建模的目的建立发酵过程的数学模型，可用于过程理解、预测、优化和控制。通过模型可以模拟不同条件下发酵的行为，降低实验成本，缩短研发周期。过程理解：揭示内在机理和关键影响因素预测行为：预测不同条件下的发酵性能优化设计：寻找最优工艺参数和操作条件控制实施：为先进控制策略提供基础模型类型根据建模方法和模型复杂度，发酵过程模型可分为多种类型，从简单的经验模型到复杂的结构化模型。白箱模型：基于机理的数学描述黑箱模型：基于数据的统计关联灰箱模型：结合机理和数据的混合方法结构化/非结构化模型：是否考虑细胞内部结构隔离/分布参数模型：是否考虑空间分布本章将探讨发酵过程的数学建模和计算机仿真方法。随着计算能力的提升和系统生物学的发展，发酵过程建模正变得越来越精确和实用，成为发酵工程研究与应用的重要工具。我们将介绍从基本的动力学模型到复杂的代谢流分析模型的不同建模方法，讨论模型参数的识别与验证技术，并展示计算机仿真在发酵过程设计、优化和控制中的应用。通过建模与仿真，我们可以更深入地理解发酵过程，更高效地解决实际问题。发酵过程建模的基本方法数据收集与分析收集发酵过程的实验数据，包括时间序列的生物量、底物、产物浓度等关键变量。通过数据预处理和初步分析，了解变量间的关系和变化趋势，为后续建模提供基础。模型结构确定根据发酵过程的特点和建模目的，选择适当的模型类型和复杂度。确定模型中需要包含的变量、方程和参数，建立系统的数学描述。3参数估计与识别利用实验数据和优化算法，估计模型中的未知参数。常用方法包括最小二乘法、最大似然法等，目标是使模型预测值与实验数据最佳匹配。模型验证与应用使用独立的实验数据验证模型的预测能力，评估模型的适用范围和局限性。根据验证结果，可能需要返回前面步骤修正模型。最终，将验证的模型应用于预测、优化或控制。发酵过程建模是一个系统化的工作，需要结合理论知识和实验数据，通过迭代优化获得满足特定需求的数学模型。建模过程中面临的主要挑战包括系统的高度非线性、参数的不确定性、以及微生物行为的复杂性和可变性。成功的发酵过程建模要求建模者既了解微生物学和生物化学原理，又掌握数学和计算方法