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保兴生物:发酵工艺优化首要问题是什么?建议深度学习

时间: 2019-10-08来源: 作者:

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变量和常量

       变量,在一个多参数的系统中,可以改变的参数称之谓变量,其数值可以被改变。与之对应是常量,其值不可改变,如圆周率、光速等。


      在发酵这个复杂的多参数系统中,有表状态的参数,如pH,DO,菌体浓度,发酵产量等,它们的值是变化的,所以是变量。而另外一些参数,如补料的浓度、罐高径比、空气分布器尺寸和形状等是固定的,这些参数可称谓常量。

什么是自变量?

       任何一个系统(或模型)都是由各种变量构成的,当分析这些系统(或模型)时,可以选择研究其中一些变量对另一些变量的影响,那么选择的这些变量就称为自变量,而被影响的量就被称为因变量。简言之,自变量是指可以引起目标参数改变的量是自变量,而目标参数是因变量。

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为什么引入单纯自变量

       曾经,对影响发酵的金属元素进行优化时发现,如果没有考虑有机氮源中所含的金属元素或者其交互影响因素,则所得的结论是不可靠的。另外,当仅优化有机氮源品种时,如果不细化到有机氮源内部的氨基酸、维生素和其他微量元素时,所得的结论也会因为有机氮源批次和生产企业变化而变化,前述结论甚至都不能作为企业采购的标准。所有这些现象使我不得不思考:如何提高试验的重现性,提高试验结论的可靠性?

一个靠谱的答案是:直接建立单纯自变量与目标之间的对应关系,而不是建立一个受不可控因素严重影响的自变量与目标之间的关系。

什么是单纯自变量?

单纯自变量:当某一个因变量存在多个自变量时,如果有某种方法只改变其中一个自变量,而不会改变其他自变量时,这一自变量就是单纯自变量。


解析:

1、这一定义强调是否存在一种方法可以只改变某个变量,至于这一变量是否影响其他变量则不在考虑之中。比如在发酵中我们可以通过调节降温水来控制发酵温度,而改变降温水阀门开度这一方法除了改变罐温外,不会影响其他变量,所以罐温是单纯自变量。而温度是否影响代谢则不在考虑范围内。


2、单纯自变量与交互作用的概念有很大差别。比如葡萄糖和乳糖,当这两个因素同时存在时,它们在发酵液中的浓度可以独立改变,因此两者都是单纯自变量,但是这两者之间却存在严重的交互作用。本定义与交互作用的定义是理解因素之间作用的不同角度,没有直接关系。


3、操作变量与单纯变量之间存在明显的差异。再以发酵过程温度为例:我们通过旋转控制水阀门的大小来控制罐温。所以对发酵而言,阀门的开度是操作变量,罐温则是状态变量。


4、单纯自变量不是一成不变的,与现实条件有直接关系。比如溶解氧,当硬件只允许采取调节空气流量,补水,调节罐温控制生长,提高搅拌转速的措施来改变溶解氧的话,那么这些方法都会改变其他变量,比如空气流量增大,不仅提高溶解氧,也可能改变剪切力或二氧化碳的含量,补水也有其他作用,比如降低菌浓度,搅拌转速除了提高溶解氧外,还会改变剪切力。但是当补纯氧的话,对其他状态变量影响不显著。这时则溶解氧是单纯自变量。

所以,一个变量属于何种性质与现实条件有关。


5、与独立变量的差别:独立变量即一个量改变不会引起除因变量以外的其他量的改变。从广义上看,对发酵这个多尺度的复杂系统而言,基本不存在独立变量。因此即使一个阀门的动作都会影响状态变量,不可能只影响发酵结果,除非在发酵液里添加产物。


6、重要的事情讲三遍,这么重要的一篇文章,建议您读三遍。下图广告中的"多参数有机氮源试剂盒"就是在这一概念启发下设计的,至少有10种有机氮源,每个有机氮源包含了30几个参数,直到各个氨基酸的含量,是培养基优化的利器。

参考文献

1、百度

2、王军峰《数学思想在发酵工艺优化中的应用》

未完待续


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