王旭東，劉濤，薛闖，王子璇，孫旭東

基于近紅外光譜實(shí)時(shí)監(jiān)測乙醇發(fā)酵過程多組分參數(shù)

王旭東1，劉濤1，薛闖2，王子璇2，孫旭東1

1 大連理工大學(xué) 控制科學(xué)與工程學(xué)院，遼寧 大連 116024 2 大連理工大學(xué) 生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，遼寧 大連 116024

生物量、葡萄糖濃度和乙醇濃度是乙醇發(fā)酵過程的重要參數(shù)，傳統(tǒng)的方法通常對發(fā)酵液取樣作離線測量，不僅需要采用多種儀器進(jìn)行測試分析，而且耗時(shí)耗力，成為實(shí)時(shí)過程調(diào)控和優(yōu)化的障礙。文中針對這些重要過程參數(shù)提出了一個(gè)基于近紅外光譜技術(shù)的原位實(shí)時(shí)檢測方法。通過采用浸入式近紅外光譜儀對發(fā)酵溶液進(jìn)行原位測量，基于多輸出最小二乘支持向量機(jī)回歸(MLS-SVR) 方法建立了利用近紅外光譜同時(shí)分析葡萄糖濃度、生物量和乙醇濃度的多輸出預(yù)測模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地檢測乙醇發(fā)酵過程中的葡萄糖濃度、生物量和乙醇濃度，而且相對于現(xiàn)有的偏最小二乘法(PLS) 分別對各組分建模和預(yù)測，能明顯提高測量準(zhǔn)確性和可靠性。

乙醇發(fā)酵過程，近紅外光譜技術(shù)，乙醇濃度，在線監(jiān)測，多組分檢測

發(fā)酵工程廣泛用于生物質(zhì)轉(zhuǎn)化、食品、醫(yī)藥等生物制造行業(yè)[1-2]。發(fā)酵過程的參數(shù)主要分為化學(xué)參數(shù)(如pH值、溶解氧濃度等)、物理參數(shù)(如發(fā)酵溫度、攪拌轉(zhuǎn)速等) 和生物參數(shù)(基質(zhì)濃度、生物質(zhì)濃度和產(chǎn)物濃度等)。工程應(yīng)用中主要通過調(diào)控這些參數(shù)對發(fā)酵過程進(jìn)行控制和優(yōu)化。目前多數(shù)發(fā)酵過程主要對一些化學(xué)參數(shù)和物理參數(shù)可以實(shí)現(xiàn)在線測量，然而對于生物參數(shù)仍主要采用離線的測量技術(shù)，耗時(shí)較長，難以進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)控優(yōu)化[3-4]。

近紅外光譜技術(shù)具有對不同物質(zhì)組分的敏感性較好、非侵入檢測等優(yōu)點(diǎn)，近年來越來越多地用于發(fā)酵過程不同組分和生物量的檢測[5-6]。目前，少量文獻(xiàn)介紹了利用近紅外光譜技術(shù)對發(fā)酵過程的生物參數(shù)進(jìn)行檢測，但基本上是采用離線的方法對單一生物參數(shù)進(jìn)行檢測，如文獻(xiàn)[7]基于近紅外光譜技術(shù)離線檢測乳酸鏈球菌發(fā)酵過程的還原糖濃度、乳酸鏈球菌效價(jià)、細(xì)胞濃度和pH。文獻(xiàn)[8]采用近紅外光譜儀對1,3-丙二醇發(fā)酵過程的生物量給出了一個(gè)實(shí)時(shí)測量方法，但不能同時(shí)對發(fā)酵底物和產(chǎn)物的含量進(jìn)行檢測。文獻(xiàn)[9]針對絲狀真菌發(fā)酵過程給出了基于近紅外光譜技術(shù)實(shí)時(shí)檢測生物量的方法，亦不能同時(shí)對其他組分進(jìn)行測量。

在乙醇發(fā)酵過程中，葡萄糖、生物量和乙醇分別為發(fā)酵過程的基質(zhì)、生物質(zhì)和產(chǎn)物?，F(xiàn)已發(fā)展了一些對這些參數(shù)的離線檢測方法[10-12]，如采用葡萄糖氧化酶法和高效液相色譜法對葡萄糖濃度進(jìn)行測量，使用氣相色譜儀法和酶學(xué)方法等測量乙醇濃度，以及使用酶標(biāo)儀等測量光密度 (Optical density,) 表示生物量。葡萄糖在釀酒酵母菌的作用下發(fā)生糖酵解過程[13]，一分子葡萄糖產(chǎn)生兩分子丙酮酸，然后丙酮酸轉(zhuǎn)化成乙醇。乙醇發(fā)酵過程為生長偶聯(lián)型發(fā)酵過程，發(fā)酵過程中的基質(zhì)濃度和生物量變化都會(huì)對產(chǎn)物濃度帶來影響，因此需要對乙醇發(fā)酵過程中葡萄糖濃度、生物量和乙醇濃度建立聯(lián)合標(biāo)定同時(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測。然而目前對乙醇發(fā)酵過程各組分同時(shí)在線測量的研究成果很少。現(xiàn)有研究[7-9]主要采用偏最小二乘法 (PLS) 對發(fā)酵過程各種組分分別建立近紅外光譜標(biāo)定模型，以用于離線或?qū)崟r(shí)檢測，未考慮采用近紅外光譜同時(shí)對多種組分進(jìn)行建模和預(yù)測。然而近期研究[14]指出，采用多輸出支持向量機(jī)回歸 (MLS-SVR) 方法對多變量輸出建立聯(lián)合標(biāo)定模型，能有效利用多變量輸出之間的相關(guān)性，達(dá)到更好的檢測可靠性和測量精度。

文中針對乙醇發(fā)酵過程，建立基于近紅外光譜儀對葡萄糖濃度、生物量及乙醇濃度原位在線測量的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，基于MLS-SVR算法對乙醇發(fā)酵過程中生葡萄糖濃度、生物量以及乙醇濃度建立聯(lián)合標(biāo)定定量分析模型。通過實(shí)驗(yàn)測試，驗(yàn)證說明針對近紅外光譜基于MLS-SVR建立的多變量標(biāo)定模型能夠有效地對乙醇發(fā)酵過程葡萄糖濃度、生物量以及乙醇濃度進(jìn)行實(shí)時(shí)測量。

1 材料與方法

1.1 乙醇發(fā)酵過程在線監(jiān)測實(shí)驗(yàn)平臺(tái)與數(shù)據(jù)采集

為本文研究工作建立的乙醇發(fā)酵過程在線監(jiān)測實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖1所示。其中發(fā)酵罐容量為2.5 L，罐中的溫度、pH值、攪拌槳轉(zhuǎn)速等由發(fā)酵控制設(shè)備控制。利用鉑金溫度計(jì)PT100測量發(fā)酵罐中溫度，通過加熱裝置及循環(huán)冷卻水進(jìn)行控溫。通過NaOH溶液調(diào)節(jié)發(fā)酵液酸堿度，由pH計(jì)實(shí)時(shí)檢測發(fā)酵罐內(nèi)pH值。通過電動(dòng)攪拌槳對發(fā)酵罐中溶液進(jìn)行均勻攪拌?？紤]到在發(fā)酵初期和發(fā)酵末期中產(chǎn)氣量較少，直接使用尾氣分析儀測量尾氣可能會(huì)造成測量不準(zhǔn)確，因此如圖所示進(jìn)行循環(huán)通氣檢測發(fā)酵過程中O2和CO2濃度，以保證實(shí)時(shí)尾氣檢測的可靠性。將近紅外光譜分析儀的浸入式探頭采用酒精清潔除菌后插入發(fā)酵罐中，進(jìn)行實(shí)時(shí)采集發(fā)酵罐中溶液組分對近紅外光譜的吸光度，所有檢測信號(hào)由監(jiān)控電腦進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示。

圖1 乙醇發(fā)酵過程在線監(jiān)測實(shí)驗(yàn)平臺(tái)

本研究采用ABB公司制造的TALYS-AS531傅里葉近紅外光譜分析儀以及配套的浸入式漫反射探頭采集近紅外光譜，并由Horizon MB軟件進(jìn)行光譜參數(shù)設(shè)置和數(shù)據(jù)預(yù)處理。光譜采集設(shè)置：測量波數(shù)范圍為4 000–12 000 cm–1，儀器分辨率為16 cm–1，光譜掃描次數(shù)為64次，檢測器增益為237.84，采集近紅外光譜以空氣為參考背景。發(fā)酵過程控制設(shè)備型號(hào)為 (KoBioTech KBT-2.5L)。采用液相色譜儀 (Waters) 測量發(fā)酵液葡萄糖濃度，采用氣相色譜儀 (Agilent 6890 Series GC System)測量發(fā)酵液的乙醇濃度，采用Multiskan Ascent 酶標(biāo)儀測量發(fā)酵液的生物量 (采用表示)。使用西安智琦公司制造的尾氣分析儀檢測發(fā)酵過程產(chǎn)生的尾氣，其中IRME-M紅外氣體分析儀可對CO2濃度進(jìn)行檢測，電化學(xué)式氧分析儀可對O2濃度進(jìn)行檢測。通過監(jiān)控計(jì)算機(jī)監(jiān)視對發(fā)酵液實(shí)時(shí)采集的近紅外光譜數(shù)據(jù)。

1.2 實(shí)驗(yàn)材料配置

本實(shí)驗(yàn)所用的菌種為釀酒酵母4126菌種，由大連理工大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院提供及保藏。發(fā)酵實(shí)驗(yàn)前需要對種子進(jìn)行培養(yǎng)。在種子活化培養(yǎng)階段，接種100 μL菌種到活化培養(yǎng)基中，然后將培養(yǎng)基放入搖床中，于30 ℃、150 r/min條件下進(jìn)行24 h的活化。將活化后的菌種接入種子培養(yǎng)基，同樣在上述搖床條件下進(jìn)行12 h的培養(yǎng)。種子培養(yǎng)基和活化培養(yǎng)基由葡萄糖 (20 g/L)、蛋白胨 (20 g/L) 和酵母菌提取粉 (10 g/L) 組成。

菌種經(jīng)過活化培養(yǎng)后，接種到發(fā)酵培養(yǎng)基中進(jìn)行發(fā)酵實(shí)驗(yàn)。發(fā)酵開始前使用空氣泵對發(fā)酵罐通入空氣，直到尾氣分析儀中顯示發(fā)酵罐中氣體組分濃度和空氣一致時(shí)，停止空氣泵。發(fā)酵過程中發(fā)酵罐內(nèi)溫度設(shè)置為30 ℃，pH值維持在5，電動(dòng)攪拌槳的轉(zhuǎn)速設(shè)置為150 r/min，以保證發(fā)酵液為均相狀態(tài)。發(fā)酵培養(yǎng)基由葡萄糖 (60 g/L)、蛋白胨 (3 g/L) 和酵母菌提取粉 (5 g/L) 組成。

1.3 參考數(shù)據(jù)與光譜數(shù)據(jù)分析

利用上述實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采集5批發(fā)酵過程數(shù)據(jù)用于建立近紅外光譜標(biāo)定模型，每個(gè)取樣時(shí)間點(diǎn)采集3次光譜數(shù)據(jù)和3組樣本做離線檢測參考數(shù)據(jù)。按照3∶1的比例分為校正集和驗(yàn)證集，如表1所示，這里將離線檢測參考數(shù)據(jù)的最大值和最小值歸入校正集中，用于建立模型，以保證用于建立光譜標(biāo)定模型的參考數(shù)據(jù)范圍大于驗(yàn)證集，從而確保以模型內(nèi)插方式實(shí)現(xiàn)可靠的預(yù)測。

圖2示例給出了對其中一個(gè)批次乙醇發(fā)酵過程采集的近紅外光譜吸光度數(shù)據(jù)。由圖2可以看出，在波數(shù)段5 500–6 500 cm–1及8 000– 12 000 cm–1范圍內(nèi)的近紅外光譜相較于其他波段具有明顯的變化特征。需要說明，生物反應(yīng)器的結(jié)構(gòu)差異 (例如攪拌槳和擋板的尺寸和方向等) 會(huì)改變培養(yǎng)基中的物理特性，從而會(huì)影響光譜吸收特性[15]。隨著發(fā)酵過程的進(jìn)行，生物量的增加不僅會(huì)影響發(fā)酵罐中各物質(zhì)成分含量，還會(huì)影響罐中顏色、密度和粘度等物理特性，當(dāng)然也會(huì)影響細(xì)胞的生理代謝特性。圖2中最明顯的變化為基線漂移，造成基線漂移是由于發(fā)酵過程的物理特性變化 (例如氣泡) 使光源散射。通氣、攪拌速度、溫度、pH等都會(huì)造成一定程度的光譜變化。為了消除環(huán)境條件變化對光譜測量帶來的擾動(dòng)，文中采用了一階導(dǎo)數(shù)的光譜預(yù)處理方法，用于消除基線和背景漂移對光譜造成的影響，增強(qiáng)光譜的差異，從而提高檢測精度和可靠性[16-17]。

表1 校正集與驗(yàn)證集數(shù)據(jù)分析

圖2 乙醇發(fā)酵過程近紅外光譜圖

1.4 建模方法

構(gòu)建如下形式的映射函數(shù)：

取對應(yīng)的Lagrange函數(shù)為

由KKT條件[18]可建立下列線性方程組進(jìn)行求解：

根據(jù)上述方程組的求解，確定多輸出的擬合函數(shù)為

需要說明，上式 (5) 中的核函數(shù)選取為常用的徑向基核 (RBF) 函數(shù)[19-20]：

1.5 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)

為了評(píng)估近紅外光譜標(biāo)定模型對葡萄糖濃度、生物量和乙醇濃度的預(yù)測性能，這里采用預(yù)測集均方根誤差RMSEP (Root-mean-square error of prediction)、相關(guān)系數(shù)2(Correlation coefficient) 和范圍誤差比RPD (Ration of performance to standard deviate) 評(píng)價(jià)指標(biāo)[23-24]，其計(jì)算公式分別為：

2 結(jié)果與分析

2.1 模型預(yù)測性能分析

分別用多輸出MLS-SVR算法和單輸出PLS算法建立光譜標(biāo)定模型，然后使用已知的驗(yàn)證集數(shù)據(jù)對這兩種標(biāo)定模型進(jìn)行驗(yàn)證。圖3和圖4分別表示了這兩種標(biāo)定模型的預(yù)測效果，其中橫坐標(biāo)為離線儀器檢測的參考值，縱坐標(biāo)為基于近紅外光譜數(shù)據(jù)的預(yù)測值?？梢钥闯?，多輸出MLS-SVR光譜標(biāo)定模型對葡萄糖濃度、生物量和乙醇濃度的預(yù)測比較準(zhǔn)確地?cái)M合驗(yàn)證集數(shù)據(jù)，建模樣本和驗(yàn)證集數(shù)據(jù)在參考線附近分布比較緊致。相較之下，單輸出PLS光譜標(biāo)定模型的預(yù)測結(jié)果和校正集數(shù)據(jù)擬合較為松散。

兩種光譜標(biāo)定模型的預(yù)測性能評(píng)價(jià)如表2所示?？梢钥吹?，多輸出MLS-SVR光譜標(biāo)定模型對于葡萄糖濃度、生物量和乙醇濃度預(yù)測的RMSEP都較小，由此驗(yàn)證說明聯(lián)合標(biāo)定模型的預(yù)測準(zhǔn)確性相對于PLS建立的獨(dú)立標(biāo)定模型有明顯提高。而且該聯(lián)合標(biāo)定模型對應(yīng)的2亦相對較大，說明模型對于驗(yàn)證集的預(yù)測值同測量參考值相關(guān)性更高。尤其指出，對于生物量 () 預(yù)測，聯(lián)合標(biāo)定模型對應(yīng)的RPD為18.593 3，相較于PLS獨(dú)立標(biāo)定模型有顯著提高，可用于過程實(shí)時(shí)控制和優(yōu)化。同時(shí)，聯(lián)合標(biāo)定模型對于葡萄糖濃度和乙醇濃度的RPD亦都大于5，說明由此建立的定量分析模型能可靠地用于質(zhì)量預(yù)測。

2.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

通過另外一個(gè)單獨(dú)批次的乙醇發(fā)酵實(shí)驗(yàn)對于上述聯(lián)合標(biāo)定模型進(jìn)行驗(yàn)證。采用PLS獨(dú)立標(biāo)定模型和MLS-SVR聯(lián)合標(biāo)定模型的監(jiān)測結(jié)果如圖5、6所示，其中線條數(shù)據(jù)為基于近紅外光譜采集數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)預(yù)測結(jié)果，散點(diǎn)數(shù)據(jù)為采樣離線檢測參考值?？梢钥闯觯?lián)合標(biāo)定模型的實(shí)時(shí)預(yù)測結(jié)果同離線檢測參考值更為貼近，然而PLS獨(dú)立標(biāo)定模型的預(yù)測結(jié)果相對偏差較大，進(jìn)一步驗(yàn)證了聯(lián)合標(biāo)定模型具有更好的預(yù)測準(zhǔn)確性。需要說明，上述實(shí)驗(yàn)中基于近紅外光譜技術(shù)建立的在線監(jiān)測聯(lián)合標(biāo)定模型可以對葡萄糖濃度、生物量和乙醇濃度進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，定時(shí)1 min給出一次測量結(jié)果，然而傳統(tǒng)的離線檢測方法需要取樣，并且使用多個(gè)儀器對3種生物參數(shù)分別進(jìn)行測量，耗時(shí)約30–60 min。

表2 PLS與MLS-SVR模型性能指標(biāo)

3 結(jié)論

文中提出了一個(gè)基于近紅外光譜技術(shù)原位實(shí)時(shí)檢測乙醇發(fā)酵過程葡萄糖濃度、生物量以及乙醇濃度的方法?？紤]到乙醇發(fā)酵過程為生長偶聯(lián)型發(fā)酵過程，文中采用多變量輸出預(yù)測的MLS-SVR方法來建立上述關(guān)鍵過程參數(shù)的聯(lián)合標(biāo)定模型。通過對乙醇發(fā)酵過程葡萄糖濃度、生物量和乙醇濃度進(jìn)行在線監(jiān)測的實(shí)驗(yàn)，并且與現(xiàn)有的PLS獨(dú)立標(biāo)定建模方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對比，驗(yàn)證了聯(lián)合標(biāo)定模型相對于獨(dú)立標(biāo)定模型有更好的預(yù)測精度和可靠性，且相較于傳統(tǒng)的離線檢測方法具有更好的實(shí)時(shí)性。由于近紅外光譜對發(fā)酵過程中存在含氫基團(tuán)的物質(zhì) (如丙酮、丁酮、乙醇、蛋白、油脂等) 具有較好的敏感性，因此文中方法對這類生物質(zhì)發(fā)酵過程在線檢測多組分參數(shù)具有很好的應(yīng)用優(yōu)勢。當(dāng)然，對于更為復(fù)雜的發(fā)酵過程，有待于進(jìn)一步探討如何基于近紅外光譜分析有效和準(zhǔn)確地同時(shí)檢測相近組分的含量及其實(shí)時(shí)變化率，以及發(fā)酵過程質(zhì)量預(yù)測和異常檢測。

[1] Zhang SL. Principles of Fermentation Engineering. Beijing: Higher Education Press, 2013: 1–5 (in Chinese). 張嗣良. 發(fā)酵工程原理. 北京: 高等教育出版社, 2013: 1–5.

[2] Zhuang YP, Chen HZ, Xia JY, et al. Progress in industrial bioprocess engineering in China. Chin J Biotech, 2015, 31(6): 778–796 (in Chinese).莊英萍, 陳洪章, 夏建業(yè), 等. 我國工業(yè)生物過程工程研究進(jìn)展. 生物工程學(xué)報(bào), 2015, 31(6): 778–796.

[3] Simon LL, Pataki H, Marosi G, et al. Assessment of recent process analytical technology (PAT) trends: A multiauthor review. Org Process Res Dev, 2015, 19(1): 3–62.

[4] Yu Y, Zhang XH. Online parametric monitoring technique for biological fermentation reactor. Pharm Eng Des, 2011, 32(2): 41–47 (in Chinese). 于穎, 張小惠. 發(fā)酵類生物反應(yīng)器參數(shù)在線監(jiān)控技術(shù). 醫(yī)藥工程設(shè)計(jì), 2011, 32(2): 41–47.

[5] Lu WZ, Yuan HF, Chu XL. Near Infrared Spectroscopy Instrument. Beijing: Chemical Industry Press, 2010: 14–17 (in Chinese).陸婉珍, 袁洪福, 褚小立. 近紅外光譜儀器. 北京: 化學(xué)工業(yè)出版社, 2010: 14–17.

[6] Chu XL, Lu WZ. Research and application progress of near infrared spectroscopy analytical technology in China in the past five years. Spectrosc Spect Anal, 2014, 34(10): 2595–2605 (in Chinese). 褚小立, 陸婉珍. 近五年我國近紅外光譜分析技術(shù)研究與應(yīng)用進(jìn)展. 光譜學(xué)與光譜分析, 2014, 34(10): 2595–2605.

[7] Guo WL, Du YP, Zhou YC, et al. At-line monitoring of key parameters of nisin fermentation by near infrared spectroscopy, chemometric modeling and model improvement. World J Microbiol Biotechnol, 2012, 28(3): 993–1002.

[8] Wang L, Liu T, Chen Y, et al. On-line monitoring of biomass in 1,3-propanediol fermentation by Fourier-transformed near-infrared spectra analysis. Chin J Biotech, 2017, 33(1): 68–78 (in Chinese). 王路, 劉濤, 陳洋, 等. 基于傅里葉變換近紅外光譜實(shí)時(shí)分析1,3-丙二醇發(fā)酵過程生物量的在線監(jiān)測方法. 生物工程學(xué)報(bào), 2017, 33(1): 68–78.

[9] Rodrigues LO, Vieira L, Cardoso JP, et al. The use of NIR as a multi-parametric in situ monitoring technique in filamentous fermentation systems. Talanta, 2008, 75(5): 1356–1361.

[10] Wahjudi PN, Patterson ME, Lim S, et al. Measurement of glucose and fructose in clinical samples using gas chromatography/mass spectrometry. Clin Biochem, 2010, 43(1/2): 198–207.

[11] Wang ML, Wang JT, Choong YM. Simultaneous quantification of methanol and ethanol in alcoholic beverage using a rapid gas chromatographic method coupling with dual internal standards. Food Chem, 2004, 86(4): 609–615.

[12] Chen M, Wang ZW, Hu CY, et al. Rapid evaluating of antimicrobial activity of vanillin with the microplate reader in 96-cell plate. Food Ferment Ind, 2009, 35(5): 63–66 (in Chinese). 陳默, 王志偉, 胡長鷹, 等. 酶標(biāo)儀法快速評(píng)價(jià)香蘭素的抑菌活性. 食品與發(fā)酵工業(yè), 2009, 35(5): 63–66.

[13] Wang JY, Zhu SG, Xu CF. Biochemistry. 3rd ed. Beijing: Higher Education Press, 2002: 63–83 (in Chinese).王鏡巖, 朱圣庚, 徐長法. 生物化學(xué). 3版. 北京: 高等教育出版社, 2002: 63–83.

[14] Xu S, An X, Qiao XD, et al. Multi-output least-squares support vector regression machines. Pattern Recogn Lett, 2013, 34(9): 1078–1084.

[15] Tamburini E, Vaccari G, Tosi S, et al. Near-infrared spectroscopy: a tool for monitoring submerged fermentation processes using an immersion optical-fiber probe. Appl Spectrosc, 2003, 57(2): 132–138.

[16] Chu XL, Yuan HF, Lu WZ. Progress and application of spectral data pretreatment and wavelength selection methods in NIR analytical technique. Proc Chem, 2004, 16(4): 528–542 (in Chinese). 褚小立, 袁洪福, 陸婉珍. 近紅外分析中光譜預(yù)處理及波長選擇方法進(jìn)展與應(yīng)用. 化學(xué)進(jìn)展, 2004, 16(4): 528–542.

[17] Rinnan ?, Van Den Berg F, Engelsen SB. Review of the most common pre-processing techniques for near-infrared spectra. TrAC Trends Anal Chem, 2009, 28(10): 1201–1222.

[18] Zhang YJ, He BD, Fu XH, et al. Raman spectra combined with PSO-LSSVM algorithm for detecting the components in ternary blended edible oil. Spectrosc Spect Anal, 2017, 37(8): 2440–2445 (in Chinese).張燕君, 何寶丹, 付興虎, 等.拉曼光譜結(jié)合PSO-LSSVM算法檢測三組分食用調(diào)和油含量. 光譜學(xué)與光譜分析, 2017, 37(8): 2440–2445.

[19] Balakrishna P, Raman S, Trafalis TB, et al. Support vector regression for determining the minimum zone sphericity. Int J Adv Manuf Technol, 2008, 35(9/10): 916–923.

[20] Debruyne M, Serneels S, Verdonck T. Robustified least squares support vector classification. J Chemom, 2010, 23(9): 479–486.

[21] Rácz A, Vass A, Héberger K, et al. Quantitative determination of coenzyme Q10 from dietary supplements by FT-NIR spectroscopy and statistical analysis. Anal Bioanal Chem, 2015, 407(10): 2887–2898.

[22] Chen HZ, Chen F, Xu LL, et al. Grid search parameter optimization applied to near infrared LSSVM modeling quantitative analysis of fishmeal ash. J Anal Sci, 2016, 32(2): 198–202 (in Chinese). 陳華舟, 陳福, 許麗莉, 等. 基于網(wǎng)格搜索的參數(shù)優(yōu)化方法用于魚粉灰分的近紅外LSSVM定量分析. 分析科學(xué)學(xué)報(bào), 2016, 32(2): 198–202.

[23] Yan YL, Chen B, Zhu DZ, et al. Near Infrared Spectroscopy-Principles, Technologies and Applications. Beijing: China Light Industry Press, 2013: 162–177 (in Chinese). 嚴(yán)衍祿, 陳斌, 朱大洲, 等. 近紅外光譜分析的原理、技術(shù)與應(yīng)用. 北京: 中國輕工業(yè)出版社, 2013: 162–177.

[24] Blanco M, Peguero A. Influence of physical factors on the accuracy of calibration models for NIR spectroscopy. J Pharm Biomed Anal, 2010, 52(1): 59–65.

[25] Inagaki T, Schwanninger M, Kato R, et al.density and fiber length estimated by near-infrared spectroscopy. Wood Sci Technol, 2012, 46(1/3): 143–155.

On-line monitoring of multiple component parameters during ethanol fermentation by near-infrared spectroscopy

Xudong Wang1, Tao Liu1, Chuang Xue2, Zixuan Wang2, and Xudong Sun1

1 School of Control Science and Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, Liaoning, China 2 School of Life Science and Biotechnology,Dalian University of Technology, Dalian 116024, Liaoning, China

The quantity of biomass, glucose concentration and ethanol concentration are important parameters in ethanol fermentation. Traditional methods are usually based on samples for off-line measurement, which not only requires multiple instruments for test and analysis but also consumes notable time and effort, and therefore is inconvenient for real-time process control and optimization. In this study, an-detection method based on the near-infrared (NIR) spectroscopy is proposed for measuring the above process parameters in real time. The-measurement is carried out by using an immersion type NIR spectroscopy. A multi-output prediction model for simultaneously estimating the quantity of glucose, biomass and ethanol is established based on a multi-output least-squares support vector regression algorithm. The experimental results show that the proposed method can precisely measure the quantity of glucose, biomass and ethanol during the ethanol fermentation process. Compared to the existing partial-least-squares method for modeling and prediction of individual components, the proposed method could evidently improve the measurement accuracy and reliability.

ethanol fermentation process, near-infrared (NIR) spectroscopy, ethanol concentration, on-line monitoring, detection of multiple components

January 6, 2019;

March 7, 2019

Supported by: National Natural Science Foundation of China (No. 61633006), the Fundamental Research Funds for the Central Universities of China (No.DUT18ZD201).

Tao Liu. Tel: +86-411-84706465; Fax: +86-411-84706706; E-mail: tliu@dlut.edu.cn

國家自然科學(xué)基金(No. 61633006)，大連理工大學(xué)重點(diǎn)培育基金項(xiàng)目 (No. DUT18ZD201) 資助。

王旭東, 劉濤, 薛闖, 等. 基于近紅外光譜實(shí)時(shí)監(jiān)測乙醇發(fā)酵過程多組分參數(shù). 生物工程學(xué)報(bào), 2019, 35(8): 1491–1499.Wang XD, Liu T, Xue C, et al. On-line monitoring of multiple component parameters during ethanol fermentation by near-infraredspectroscopy. Chin J Biotech, 2019, 35(8): 1491–1499.

(本文責(zé)編 郝麗芳)