一种面向生物发酵过程的嗅觉模拟仪器与在线分析方法

专利名称：一种面向生物发酵过程的嗅觉模拟仪器与在线分析方法
技术领域：
本发明-一种面向生物发酵过程的嗅觉模拟仪器与在线分析方法，涉及计算机、 精密测量、自动控制、精密机械、生物反应器、发酵工程、分析化学领域。本发明主要解决气敏传感器阵列工作室精密恒温、发酵尾气精密自动采样、嗅觉模拟仪器设计及其与发酵罐的连接和通讯、生物发酵过程在线检测和远程传输与可视化、生物发酵过程状态预测、控制与优化问题。
背景技术：
现代发酵工程是基因工程、酶工程、细胞工程实现产业化的桥梁，基于计算机和现代控制理论的生物发酵过程在线检测、控制与优化技术是提高目标产物浓度、生产效率和原料转化率的发酵工程关键技术。生物发酵过程优化控制的理想目标是通过过程最优化以期达到生产能力最大化。 生物发酵过程影响因素错综复杂，实验数据重复性较差，难以用确定的数学模型来描述，是一个非线性随机动态过程。诚然，发酵过程的数据存储和显示是重要的，然而，更为重要的是发酵过程的在线检测、实时动态控制、预测与优化。例如，在深入理解影响谷氨酸发酵主要因素的基础上，结合经验方程，我们可以建立谷氨酸发酵过程的各类数学模型，以描述发酵过程菌体生长和产物生成规律，设计完整的过程检测和控制系统，根据直接或间接测试的发酵液和发酵尾气数据，对溶解氧(DO)浓度、pH值、通气量、发酵温度、罐压、尾气O2和 CO2浓度、补料方式与时机等参数进行检测和预测，综合分析微生物生长和代谢情况，及时改变控制策略，调整外部环境，以利于菌体生长和产物合成过程的优化。发酵过程在线检测、控制与优化的目的是以较为经济的方式利用微生物获得高附加值的产品。优良菌种选育与改良、培养基和补料工艺优化、生产条件控制与优化是达到这一目标的一个方面；近年来，人们更多地将目标集中在生物发酵过程技术参数在线检测、建模和自动化控制、生物发酵过程仪器化等更高的层次和方面。其中，面向酵母菌、氨基酸、柠檬酸、啤酒、青霉素发酵过程的计算机控制与优化系统，尤其是发酵过程温度、葡萄糖流加补料控制与优化系统已获得实际应用，取得了良好的经济效益。在酵母菌培养中，人们通过控制流加速率来保持培养基中合适的葡萄糖浓度，达到了提高酵母菌体产量的效果。在青霉素发酵中，一些研究者构建了流加补料工艺的计算机控制系统，取得了较好的效果。华东理工大学张嗣良教授提出基于细胞代谢流的生物反应工程分析与控制方法，发明了发酵过程多水平、多参数优化控制技术，设计了一种新概念生物反应器，通过物料流检测和过程优化与放大，大幅度提高了青霉素、红霉素、金霉素、肌苷、鸟苷、重组人血清白蛋白等产品的发酵水平。生物发酵过程的好坏完全取决于良好生产环境的创造、控制和优化，主要是发酵过程各种参数的在线检测与调整。目前，生物发酵过程主要检测和控制参数包括DO值、pH 值、温度、搅拌速率、空气流量、罐压、液位、黏度、溶解CO2、补料速度、补料量、尾气O2、尾气 CO2、呼吸商(RQ)、菌体浓度等。其中，DO值和pH值这2个参数可能是最重要和最广泛使用的。理论分析指出，通过控制酸碱或碳源物质的流加速率和流加量可以调节PH值；而溶解氧的调节主要通过改变通气量、搅拌速度、罐压、通气成分(纯氧或富氧)、碳与氮(主要是葡萄糖和氨水)补加量等参数来实现。发酵尾气在线检测与分析十分重要。尾气&和(X)2含量常用顺磁氧分析仪和红外 CO2分析仪分别进行测量。随着计算机技术和传感器技术的快速发展，激光浊度计、流动注射式分析仪、生物传感器、高效液相色谱等可实现对基质浓度、菌体活度与浓度、产物浓度等参数的在线检测，一些装置和仪器已实现商业化生产，但存在无法耐受高温、高压、可靠性低、稳定性差等问题，目前仅应用于实验室和中试规模。质谱仪是一种典型的尾气分析仪器，近年来广泛用于快速测量尾气多种组分。从原理上，质谱仪能够在线检测尾气02、CO2和其他一些成分。配有毛细管和膜装置的质谱仪与计算机数据处理系统相连接，通过对多种气体的在线检测，可同时对多个发酵罐进行在线检测与分析。质谱分析方法主要缺点是，(1)仪器价格十分昂贵。例如，美国产MAX300-LG 质谱仪单价100万元以上，难以大规模推广；( 对挥发性成分灵敏度不够高，难以实现多种成分同时在线分析。事实上，质谱仪目前主要用于尾气A和(X)2的在线检测。嗅觉模拟方法与仪器利用性能重叠的多个气敏传感器组成阵列，能快速对气味质量进行定性定量分析，引起人们高度重视。例如，我们可以依据嗅觉模拟仪器对气味的测量数据来确定呈香物质类别、强度、质量等级、真假、新鲜程度、控制生产过程、调整产品配方和工艺，等等。2000年之前，嗅觉模拟研究主要集中在简单成分气体识别与浓度估计上； 今天，研究对象拓展到复杂气味整体特征定性定量分析上，例如，香料香精、茶、酒的质量评定；水果成熟度判定；水产品和肉制品新鲜程度确定；环境空气与水污染监测；战争毒气检测测；疾病诊断；乃至细菌和血液气味；等等。时至今日，我们能找出绝对没有气味的物质吗？随着材料科学和精密制造工艺的进步，以SnA为代表的金属氧化物半导体型气敏传感器的灵敏度已达1. OX 10_9V/V (l.Oppb)，常用范围为1. 0 lOOOOppm。嗅觉模拟研究的一个发展趋势是，在单个气敏器件具有必要灵敏度和选择性的前提下，用响应范围较宽且性能重叠的多个气敏传感器组成阵列，着重利用数据分析方法来提高仪器的选择性，用内部工作条件的精密控制来实现仪器的重复性与长期稳定性，并依据气敏传感器阵列对气体产生的多维响应信号得到气体类别、强度、关键成分浓度等分析结果。这些研究内容涉及精密机械、精密测量与控制、计算机、应用数学、分析化学、以及发酵工程等具体应用领域， 具有重要的理论意义和实用价值。嗅觉模拟仪器应用前景广阔，但目前的能力还相当有限。嗅觉模拟有关文献与专利检索结果如下(1)文献。1990年以前只有60多篇，到2000年为500多篇，现在已达4000 余篇，说明嗅觉模拟研究近几年广泛展开。( 专利。100多项国际专利和20几项国内专利大多是近几年申请或授权的，显示国内外已开始重视嗅觉模拟领域知识产权保护。(3)技术标准。通过对IHS国际标准数据库进行检索，未发现与嗅觉模拟有关的产品技术标准。浙江大学、大连理工大学、华中科技大学等国内单位近几年开展了这方面的研究。然而，截止到现在，国内发表的嗅觉模拟相关论文300余篇，其中发表在国际知名杂志上不到100篇。 上述结果说明，嗅觉模拟理论与应用研究亟待深入。经对ISI和EI两个数据库查询，尚未发现嗅觉模拟方法应用于发酵过程在线检测与分析的文献。
嗅觉模拟仪器的核心-气敏传感器阵列对醇、酯、酸、醛、酮、烃、烯等有机挥发气和CO、NH3、O2等无机气体具有很高的灵敏度。SnA半导体型气敏传感器对被测气体，例如发酵尾气，从开始接触到达到稳定状态的响应时间小于10秒，不需要二次仪表放大，直接以0 IOV或0 5V电压信号输出，这对生物发酵过程在线检测来说是很有吸引力的。嗅觉模拟方法通过对发酵尾气中02、NH3, CO2和众多微量有机成分的在线检测，借助于计算机和数据分析方法，来确定发酵尾气成分与浓度，进而对底物浓度、菌体活度与浓度、产物浓度和发酵液DO、pH值、RQ等参数进行预测与优化。外因是变化的条件，内因是变化的根据。依据发酵动力学原理对发酵过程进行控制和优化，必须掌握微生物生长状态、基质和氧的需要率、以及各种发酵条件对菌体生长和产物合成过程的影响。随着温度升高，随着搅拌速率、通气量、罐压和补料量增大，也随着发酵过程持续，溶解氧、尾气O2、尾气NH3、尾气CO2、菌体浓度等参数均将发生变化，具体体现在尾气成分发生了变化。例如，微生物耗氧量增加，尾气O2浓度就会相应降低；补氨量适当增加，尾气NH3浓度就会相应增加；补糖量适当增加，尾气乙醇、乳酸等成分浓度就会相应变化。从某种意义上讲，PH值发生变化也会导致尾气成分发生变化。总之，尾气02、C02、NH3 等无机气体和醇、酸、酯等有机挥发气的变化意味着菌体生长状态与生长环境、底物浓度、 产物合成过程发生了变化，据此，我们可以用嗅觉模拟方法对生物发酵过程进行在线检测、 预测、控制与优化。这正是本申请项目的目的所在。为了将嗅觉模拟方法应用于生物发酵过程在线检测与分析，本发明要解决的关键技术问题是(A)尾气顶空精密采样、气敏传感器阵列与嗅觉模拟仪器设计。尾气中不仅含有02、CO2, NH3等无机成分，还含有乙醇、乳酸等有机代谢产物，后者往往是微量的，因此，气敏传感器阵列应由灵敏度足够高、选择性较好的多个气敏元件所组成，单个气敏传感器寿命应足够长。容量50升及以上发酵罐的尾气量足够多，这是有利条件，然而，一个发酵过程持续数天乃至数十天，气敏传感器长时间接触尾气会产生“麻痹”乃至“中毒”现象；发酵现场环境空气往往不洁净，加之环境温湿度是变化的；因此，为了实现连续检测，我们需要研究尾气顶空精密自动采样方法与装置，实现一种宏观连续、微观离散的尾气顶空采样方式，确保多次顶空采样的重复性，并确保气敏传感器阵列基线的长期一致性。嗅觉模拟仪器应像尾气专用质谱仪一样，操作方便，完全自动化。(B)发酵过程在线检测、状态预测与可视化。由于发酵过程时间长且尾气多种有机成分含量甚微，从硬件方面，数据采集卡应有足够的采样精度和分辨率；从软件方面，为避免大量无用数据存储导致硬盘空间占用过多的现象，需要研究一种宏观连续、微观放大的数据记录与在线显示方法，实现数据动态局部放大显示和远程传输；发酵状态可视化需要解决解决的问题包括单个气敏传感器响应可视化；气敏传感器阵列整体响应可视化；尾气02、CO2, NH3、乙醇、乳酸等成分的可视化；底物、菌体与产物浓度的可视化。发酵状态预测主要应提出有效的面向时间序列数据的非线性自回归动力学模型、时延神经网络预测模型、支持向量机预测模型，以实现对底物浓度、 菌体活度与浓度、产物浓度的在线预测。(C)发酵过程控制与优化。发酵的目的是以较为经济的方式获得高附加值产品。在建立发酵过程数学模型的基础上，利用时间序列非线性自回归动力学模型、时延神经网络和支持向量机预测模型分别实现以DO、pH、RQ、底物浓度、菌体浓度、产物浓度为目标的发酵过程控制，优化补料速度
与补料量、通气量、搅拌速度、罐压等参数。本发明主要以氨基酸、抗生素、生物材料、工业酒精等发酵产品为应用背景，实现基于嗅觉模拟的生物发酵过程在线检测与分析方法，主要包括面向发酵尾气直接在线检测的气敏传感器阵列精密恒温和尾气顶空精密采样新方法与新装置，由面向状态预测的模块化时变神经网络和面向浓度估计的模块化非时变神经网络组成的集成模型及其在线学习算法与推广能力，为发酵过程在线检测、状态预测、控制和优化提供新的分析仪器与方法。

发明内容
本发明是在现有发明专利《一种机器嗅觉装置及其嗅觉模拟测试方法》(参见专利申请号02111046. 8)、《一种小型自动化机器嗅觉仪器与气味分析方法》(申请号200710036 ^. 4)、《一种并-串联模式识别方法及其在机器嗅觉中的应用》(申请号200710042607. 6)、《一种嗅觉模拟仪器与多种气味定性定量分析方法》(申请号 2010101150 . 2，公开号CN 101806763A)的基础上，为对生物发酵过程进行在线检测、在线状态预测、控制与优化、数据远程传输、可视化与远程监控而提出的一种嗅觉模拟仪器与在线分析方法。为了实现上述目的，本发明-一种嗅觉模拟仪器包括测试箱和计算机两部分，发酵尾气来自于生产单位的发酵罐，洁净空气由用户自备。测试箱内设恒温箱、微型真空泵、二位三通电磁阀103、二位二通电磁阀105，二位二通电磁阀107、二位二通电磁阀111、流量计、直流稳压电源、驱动与控制电路、节流阀 106、节流阀110 ；恒温箱包括气敏传感器阵列、气敏传感器阵列环形工作室、电阻加热丝、 温度传感器、风扇、隔热层；所述的气敏传感器阵列包括性能彼此重叠的16个气敏传感器。生物发酵过程的数据采集、显示与分析由计算机主机、插在计算机主机内的数据采集卡和显示器来实现。测试箱与计算机通过电缆相连接；测试箱通过气体管道分别与被测发酵罐和洁净空气瓶相连接，测试箱与发酵罐的气路中间设置一个容量为1500 2000ml的尾气瓶以积蓄发酵尾气，以避免抽到真空；尾气瓶为商用玻璃烧瓶，用户自备；尾气瓶瓶盖上的两个气孔分别与发酵罐和测试箱相连结；洁净空气瓶内的洁净空气使气敏传感器阵列在对发酵尾气进行测量前处于基准状态。尾气采样时，在微型真空泵的抽吸作用下，积蓄在尾气瓶内的发酵尾气以600毫升/分钟及以上的流量流经气敏传感器阵列，气敏传感器阵列由此产生敏感响应即16路模拟电压信号；数据采集卡将这16路模拟电压信号转化成16路数字信号，嗅觉模拟仪器据此对生物发酵过程进行在线分析、预测与优化。气敏传感器阵列环形工作室由传感器座和传感器盖通过螺钉固定，并与2个0型密封圈一起形成封闭的环形内腔；传感器座上沿Φ 120 Φ 160毫米的直径等间隔设置18 个孔，包括16个7芯陶瓷插座安装孔、1个进气孔和1个出气孔；进气孔与出气孔相邻，中间由一块隔板隔开；16个7芯陶瓷插座用无味粘合剂一一胶结在传感器座的16个安装孔内， 并通过导线与直流稳压电源和驱动与控制电路相连接；16个气敏传感器直接插在16个7 芯陶瓷插座上，形成气敏传感器阵列；发酵尾气从进气孔进入气敏传感器阵列环形工作室，依次掠过16个气敏传感器，然后从出气孔排出。气敏传感器阵列环形工作室的进气孔与二位三通电磁阀103、气敏传感器阵列环形工作室的出气孔与二位二通电磁阀105和111、二位二通电磁阀105与节流阀106和二位二通电磁阀107、节流阀106与流量计、微型真空泵与流量计和二位二通电磁阀107、二位二通电磁阀111与节流阀110、节流阀110与洁净空气瓶5，均通过气路相连接。恒温箱由电阻加热丝加热，风扇使箱内温度均勻，隔热层防止热量散发，温度传感器检测温度变化；温度调节范围为50 60°C，恒温精度为士0. 1°C，恒温过程只制热，不制冷。直流稳压电源包括4路电压，分别为5V、10V、12V和36V ；其中，5V为气敏传感器阵列的加热电压，IOV为气敏传感器阵列的工作电压，12V为二位三通电磁阀103、3个二位二通电磁阀、微型真空泵、风扇的工作电压，36V为电阻加热丝的加热电压；5V和IOV为线性电源，12V和36V为开关电源。微型真空泵以连续方式工作；计算机通过数据采集卡和电缆控制二位三通电磁阀 103、二位二通电磁阀105、107和111的通电与断电，以分别控制气敏传感器阵列环形工作室与发酵尾气、洁净空气和环境空气的通与断，并在此基础上，通过节流阀106与110控制气体流量的大小。从气体流量变化的角度看，一个完整的气体采样周期依次包括初步恢复225秒、 精确标定40秒、平衡5秒和尾气采样30秒共4个阶段，持续300秒。尾气采样时，发酵尾气被微型真空泵抽吸，以600毫升/分钟及以上的流量依次流经二位三通电磁阀103、进气孔、气敏传感器阵列环形工作室、出气孔、二位二通电磁阀 105、节流阀106、流量计，然后被微型真空泵从废气出口排放到环境空气中；尾气采样持续时间为30秒。精确标定时，洁净空气以600毫升/分钟及以上的流量通过节流阀110和二位二通电磁阀111从出气孔反向流入气敏传感器阵列环形工作室，并最终通过进气孔和二位三通电磁阀103排出到环境空气中，从而使气敏传感器阵列在多次尾气采样时处于同一基准状态；精确标定持续时间为40秒。平衡时，所有电磁阀均处于断开状态，气敏传感器阵列环形工作室内的气体处于静止状态，持续5秒。初步恢复时，在微型真空泵抽吸下，环境空气以5000 6500毫升/分钟的流量依次流经二位三通电磁阀103、进气孔、气敏传感器阵列环形工作室、出气孔、二位二通电磁阀 105、二位二通电磁阀107、然后被微型真空泵从废气出口排放到环境空气中；环境空气的作用，一是使气敏传感器阵列快速初步恢复到基准状态；二是带走16个气敏传感器同时工作时累积产生的热量；三是冲走吸附在气敏传感器阵列环形工作室内壁上的气味分子；初步恢复持续时间为225秒。在气体采样一个周期内，从平衡开始时刻起的60秒内，气敏传感器阵列响应电压数据被记录，即数据采集时间长度为60秒；数据采集卡用16位A/D转换将气敏传感器阵列对发酵尾气感知得到的16路模拟电压信号转换为16路数字信号；1个气敏传感器在这60 秒数据采集时间内电压响应的最大值和最小值最终被记录并保存在计算机的数据文件中， 是嗅觉模拟仪器对生物发酵过程进行定性定量分析的依据。
用模块化时变神经网络和模块化非时变神经网络组成的级联模型对生物发酵过程进行定性定量分析；一个16维样本是气敏传感器阵列在气体采样一个周期内对发酵尾气的最大响应，即生物发酵过程当前状态的数字化表示；模块化时变神经网络和模块化非时变神经网络的结构均是单输出单隐层的；一个时变神经网络模块代表一个气敏传感器， 负责预测该气敏传感器下一时刻的响应；多个非时变神经网络模块以气敏传感器阵列当前时刻对发酵尾气的响应来识别发酵尾气关键成分并预测其浓度、预测底物浓度、菌体浓度、 产物浓度、DO值、PH值。嗅觉模拟仪器对发酵尾气进行在线检测与分析的步骤如下(1)开机预热；二位二通电磁阀105和107接通，二位三通电磁阀103和二位二通电磁阀111断开，在微型真空泵的抽吸作用下，环境空气通过二位三通电磁阀103以 5000 6500毫升/分钟的流量流过气敏传感器阵列环形工作室；预热时间为30分钟；(2)精确标定；二位二通电磁阀111接通，二位三通电磁阀103和二位二通电磁阀 105与107断开，洁净空气以600毫升/分钟及以上的流量经节流阀110、二位二通电磁阀 111从出气孔反向流入气敏传感器阵列环形工作室，然后从进气孔经二位三通电磁阀103 排出到环境空气中，历时40秒；由此，气敏传感器阵列得以精确标定，使得对发酵尾气的多次测量在同一基准上进行；(3)平衡；二位三通电磁阀103和二位二通电磁阀105、107与111均断开，气敏传感器阵列环形工作室内的气体处于静止状态，气敏传感器阵列进入5秒钟的平衡期；(4)尾气采样；二位三通电磁阀103与二位二通电磁阀105接通，二位二通电磁阀 107与111断开，微型真空泵将发酵尾气以600毫升/分钟及以上的流量经由二位三通电磁阀103吸入气敏传感器阵列环形工作室，使之掠过气敏传感器敏感膜表面，然后经过二位二通电磁阀105、节流阀106和流量计从废气出口排放到环境空气中；当发酵尾气累积采样量达到300毫升及以上时，尾气采样过程结束，历时30秒钟；(5)初步恢复；尾气采样结束后，二位二通电磁阀105和107接通，二位三通电磁阀103和二位二通电磁阀111断开，微型真空泵以5000 6500毫升/分钟的流量将环境空气经由二位三通电磁阀103从进气孔吸入气敏传感器阵列环形工作室，历时225秒；气敏传感器阵列在环境空气的作用下得到初步恢复；(6)数据采集；在发酵尾气流经气敏传感器阵列环形工作室的过程中，16个气敏传感器产生模拟敏感响应电压，这些敏感响应通过电缆传送到计算机；计算机通过16路且 16位的数据采集卡得到16维数字响应向量，经模块化时变神经网络和模块化非时变神经网络组成的级联模型分析处理，在数据采集过程结束后的10秒之内给出发酵尾气整体强度、关键成分类别与浓度估计值，给出底物浓度、菌体浓度、产物浓度、DO值、PH值的估计值，并通过显示器显示出来；(7)数据远程传输；一个数据采集过程结束时，计算机将气敏传感器阵列响应电压的最大值和最小值传到hternet上，实现生物发酵过程的远程监控与分析；(8)重复⑵ (7)，进行多次采样；在计算机的控制下，生物发酵整个过程的在线检测、预测和优化由嗅觉模拟仪器自动完成，一个完整的气体采样周期为300秒，在此周期内的数据采集时间长度为60秒；本发明的嗅觉模拟仪器具有体积小、恒温精度与自动化程度高、长期重复性与长期稳定性好、使用简便的优点；本发明的模块化时变神经网络和模块化非时变神经网络组成的级联模型具有分析速度快、在线预测性能好的优点。


图1是本发明-一种面向生物发酵过程的嗅觉模拟仪器与在线分析方法-嗅觉模拟仪器组成单元和相连接的生物发酵系统相关部分与洁净空气瓶示意图。图2是本发明-一种面向生物发酵过程的嗅觉模拟仪器与在线分析方法-嗅觉模拟仪器的组成单元-测试箱和计算机工作原理示意图。图3是本发明-一种面向生物发酵过程的嗅觉模拟仪器与在线分析方法-气敏传感器阵列环形工作室放大图，气敏传感器安装剖面图，进气孔剖面图，进气孔和出气孔与隔板关系的剖面图；其中，(a)气敏传感器阵列环形工作室放大图，(b)气敏传感器安装剖面图A-A，(c)进气孔剖面图B-B，(d)进气孔和出气孔与隔板关系的剖面图C-C。图4是本发明-一种面向生物发酵过程的嗅觉模拟仪器与在线分析方法-尾气采样时，嗅觉模拟仪器与发酵罐、工控机的关系示意图。图5是本发明-一种面向生物发酵过程的嗅觉模拟仪器与在线分析方法-一个气体采样周期内，气体流量和单个气敏传感器响应变化情况图；其中，(a)在一个气体采样周期内，单个气敏传感器响应电压变化情况与数据采集区间示意图；(b)在一个气体采样周期内，气体流量变化情况示意图。图6是本发明-一种面向生物发酵过程的嗅觉模拟仪器与在线分析方法-由模块化时变神经网络和模块化非时变神经网络组成的级联模型示意图；其中，(a)多个时变神经网络模块示意图，(b)多个非时变神经网络模块示意图。图7是本发明-一种面向生物发酵过程的嗅觉模拟仪器与在线分析方法-气敏传感器阵列的2个组成单元对聚羟基脂肪酸酯(polyhydroxyalkanoatesPHA)和头孢菌素C 发酵过程在线检测实例；其中，(a)气敏传感器TGS813和TGS832对PHA发酵过程的响应曲线，(b)气敏传感器TGS813和TGS^6对头孢菌素C发酵过程的响应曲线。
具体实施例方式下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。本发明-一种嗅觉模拟仪器组成单元和相连接的生物发酵系统相关部分与洁净空气瓶示意图如附图1所示，其特点是，包括测试箱1和计算机2两大部分；在用该嗅觉模拟仪器对生物发酵过程进行在线检测与分析时，用户配置部分包括与计算机2相连接的工控机3和调制解调器4，与测试箱1相连接的有洁净空气瓶5和尾气瓶6 ；其中，测试箱1 与计算机2、计算机2与工控机3和调制解调器4均通过电缆相连接，测试箱1与洁净空气瓶5和尾气瓶6均通过气路相连接。请参见附图2，本发明的嗅觉模拟仪器的测试箱1包括气敏传感器阵列101、气敏传感器阵列环形工作室102、二位三通电磁阀103，隔板104、二位二通电磁阀105、节流阀 106、二位二通电磁阀107、流量计108、微型真空泵109、节流阀110、二位二通电磁阀111、四路直流稳压电源112、驱动与控制电路113、隔热层114、风扇115、电阻加热丝116、温度传感器117 ；计算机2包括计算机主机201、插在计算机主板上的数据采集卡202、显示器203。
其中，气敏传感器阵列101由TGS-8系列和TGS46系列16个气敏传感器所组成， 敏感膜材料为金属氧化物半导体；气敏传感器具体型号包括TGS813、816、821、822、823、 825、826、830、831、832、842、2600、2602、2610、2611、2620 ；本实施例选择日本 Figaro 公司生产的这两个系列气敏传感器的原因是，它们加热电压相同，工作电压也可以相同，且可以使用同一类型的传感器插座，从而使气敏传感器阵列环形工作室结构简单。单个气敏传感器的工作原理是，将气敏传感器敏感膜看成一个电阻，与固定的负载电阻&串联形成回路， 固定的工作电压加于回路两端；当与被测气体接触时，气敏传感器敏感膜两端的电阻发生变化；由于工作电压固定，负载电阻&两端的电压也因此发生相应变化，这就是气敏传感器的敏感响应，直接以电压信号输出。气敏传感器阵列101、气敏传感器阵列环形工作室102、隔板104、风扇115、电阻加热丝116、温度传感器117位于由隔热层114形成的恒温箱内，温度调节范围为50 60°C， 恒温精度为士0. 1°C，恒温箱由电阻加热丝116加热，风扇105使箱内温度均勻，隔热层114 防止热量散发，温度传感器117检测温度变化；恒温过程只制热，不制冷。请参见附图3，其中，(a)为气敏传感器阵列环形工作室102放大图，(b)为气敏传感器安装剖面图A-A，(c)为进气孔剖面图B-B，(d)为进气孔和出气孔与隔板关系的剖面图C-C。A-A剖面说明，气敏传感器阵列环形工作室102包括传感器盖118、传感器座119、 0型密封圈120、7芯陶瓷插座121、无味胶合剂122、螺钉123，形成封闭的环形内腔；传感器座119沿D= φ 120 Φ 160毫米的直径等间隔布置18个孔，包括用于安装7芯陶瓷插座的16个孔、1个进气孔和1个出气孔；16个7芯陶瓷插座121用无味胶合剂122直接胶结在传感器座119的16个孔内；B-B剖面说明，进气孔或出气孔可通过管接头与电磁阀相连接；C-C剖面说明，进气孔和出气孔相邻，中间由隔板104隔开；隔板104尺寸-宽X高X 厚为20毫米X 16毫米X 8毫米，用无味胶合剂122胶结在传感器盖118的环形内槽，从而强迫气体绕气敏传感器阵列101流动。请参见附图2和附图3，“二位三通电磁阀103接通”表示进气孔与发酵尾气接通， “二位三通电磁阀103断开”表示进气孔与发酵尾气断开但与环境空气接通。图4为本发明的嗅觉模拟仪器在生物发酵系统中的位置与工作原理示意图，即嗅觉模拟仪器与发酵罐7和工控机3的关系示意图。为简便起见，图中未画出用于积蓄发酵尾气的尾气瓶6和洁净空气瓶5 ；嗅觉模拟仪器直接感知发酵罐7顶空的发酵尾气；并与罐内温度传感器Τ、ρΗ值传感器、DO传感器、发酵液重量传感器W、发酵液体积传感器V的测量结果一起传给工控机3，实现生物发酵过程的在线控制与优化，通过调制解调器4实现生物发酵过程的hternet网远程监控。图5为本发明-一种面向生物发酵过程的嗅觉模拟仪器与在线分析方法，在一个气体采样周期内，气体流量和单个气敏传感器响应的变化情况。图5(b)说明，气体流量经历如下4个变化阶段(1)初步恢复-在微型真空泵109的作用下，环境空气以5000 6500毫升/分钟的流量流过气敏传感器阵列101，历时225秒，气敏传感器阵列101因此得以初步恢复；(2)精确标定-流量为600毫升/分钟及以上的洁净空气历时40秒，使气敏传感器阵列101精确恢复到基准状态；这里，基准状态是指气敏传感器阵列101对洁净空气的敏感响应状态。
(3)平衡-气敏传感器阵列环形工作室102内的气体不流动，历时5秒钟；(4)尾气采样-发酵尾气以600毫升/分钟及以上的流量掠过气敏传感器阵列101 的敏感膜表面，气敏传感器阵列101因此产生敏感响应，历时30秒钟；在气体流动过程中，包括平衡5秒、尾气采样30秒和环境空气初步恢复最初25秒共60秒的时间内，气敏传感器阵列的响应电压值会被计算机2记录下来；图5(a)说明，一个气体采样周期为300秒，一个数据采集即数据记录时间长度为60秒；并且在这60秒内， 气敏传感器阵列响应电压的最大值与最小值被传递给工控机3，且通过调制解调器4传到 Internet网上，并经模块化时变神经网络和模块化非时变神经网络组成的级联模型处理后显示出来。图6给出了由模块化时变神经网络和模块化非时变神经网络组成的级联模型示意图；m= 16个模块化时变神经网络通过前t-l，t-2，...，t-k共k个时刻的响应\(t-l)、
Xj(t-2).....Xj (t-i).....Xj (t-k)对16个气敏传感器下一时刻t的响应进行预测；这里，
下标j表示第j个气敏传感器；由于一个气体采样周期为300秒且数据记录时间长度为60 秒，以气敏传感器阵列中各个气敏传感器在一个气体采样周期内敏感响应的最大值作为变量，时延值k可取为30，即k = 30 ；这就是说，嗅觉模拟仪器用生物发酵过程前2. 5小时的状态预测其下一个状态。为了消除环境温湿度变化的影响，嗅觉模拟仪器可以用在一个气体采样周期内各个气敏传感器响应的最大值与最小值之差作为变量。多个模块化非时变神经网络用气敏传感器阵列当前时刻t的响应依次预测产物浓度、菌体浓度、底物浓度、DO 值、pH值、呼吸商、OUR值、尾气&和CO2浓度等。Ill和Ii2分别为神经网络隐节点数。图7给出了本发明的嗅觉模拟仪器与在线分析方法对两种生物发酵过程在线检测与分析实例。其中，图7(a)和图7(b)给出了气敏传感器阵列分别对PHA和头孢菌素C发酵过程的响应曲线。为清晰起见，该实例只给出其中2个气敏传感器的响应曲线。由图7(a)可以看出，在PHA发酵进行到40 50小时时，气敏传感器TGS813和 TGS832发生了明显的、剧烈的响应，这意味着发酵过程可能出现不正常变化；经发酵专家会商，这一变化意味着发酵过程染菌了。结果，在进行到约69小时时，PHA发酵过程不得不因染菌而提前终止。图7(a)传递的一个有意义的信息是，在约45小时前，TGS813的响应一直比TGS832大；在约45小时后，TGS832的响应却比TGS813大；这些变化正是嗅觉模拟仪器与在线分析方法对生物发酵过程进行状态预测、过程控制与优化的依据。图7(b)告诉我们，头孢菌素C发酵开始10小时左右，气敏传感器TGS813的响应发生了两次剧烈变化，经与质谱仪测试结果相比较，这两个峰对应于溶解氧的突变，而此段时间内气敏传感器TGS^6的响应却变化不大。综观整个发酵过程，这2个气敏传感器的响应一直在不正常增大；进行到约57小时时，头孢菌素C发酵过程不得不因染菌而提前终止。比较图7(a)和图7(b)的结果，我们看到，同一个气敏传感器(如TGS813)对不同物质(如PHA和头孢菌素C)发酵过程的响应是不相同的；当然，不同气敏传感器(如 TGS832和TGS826)对不同物质发酵过程的响应更是不相同的；这样，本发明的嗅觉模拟仪器与在线分析方法就可以根据气敏传感器阵列响应的这些变化来实现生物发酵过程的在线检测与分析，包括状态预测和hternet远程监控，并通过工控机3实现生物发酵过程控制与优化。
权利要求
1.一种嗅觉模拟仪器，包括测试箱和计算机，其特征在于所述的测试箱内设恒温箱、微型真空泵、二位三通电磁阀103、二位二通电磁阀105，二位二通电磁阀107、二位二通电磁阀105、流量计、直流稳压电源、驱动与控制电路、节流阀 106、节流阀110 ；所述的恒温箱包括气敏传感器阵列、气敏传感器阵列环形工作室、电阻加热丝、温度传感器、风扇、隔热层；所述的气敏传感器阵列包括性能彼此重叠的16个气敏传感器；所述的计算机包括计算机主机、显示器和插在计算机主机内的数据采集卡；所述的测试箱与计算机通过电缆相连接；所述的测试箱通过气路分别与发酵罐和洁净空气瓶相连接，测试箱与发酵罐的气路中间设置一个容量为1500 2000毫升的尾气瓶以积蓄发酵尾气；洁净空气使气敏传感器阵列在对发酵尾气进行测量前处于基准状态；尾气采样时，在微型真空泵的抽吸作用下，积蓄在尾气瓶内的发酵尾气以600毫升/分钟及以上的流量流经气敏传感器阵列，气敏传感器阵列由此产生敏感响应即16路模拟电压信号；数据采集卡将这16路模拟电压信号转化成16路数字信号，嗅觉模拟仪器据此对生物发酵过程进行在线分析、预测与优化。
2.根据权利要求1所述的嗅觉模拟仪器，其特征在于，气敏传感器阵列环形工作室由传感器座和传感器盖通过螺钉固定，并与2个0型密封圈一起形成封闭的环形内腔；传感器座上沿直径等间隔设置18个孔，包括16个7芯陶瓷插座安装孔、1个进气孔和1个出气孔； 进气孔与出气孔相邻，中间由一块隔板隔开；16个7芯陶瓷插座用无味粘合剂一一胶结在传感器座的16个安装孔内，并通过导线与直流稳压电源和驱动与控制电路相连接；16个气敏传感器直接插在16个7芯陶瓷插座上，形成气敏传感器阵列；发酵尾气从进气孔进入气敏传感器阵列环形工作室，依次掠过16个气敏传感器，然后从出气孔排出。
3.根据权利要求1所述的嗅觉模拟仪器，其特征在于，气敏传感器阵列环形工作室的进气孔与二位三通电磁阀103、气敏传感器阵列环形工作室的出气孔与二位二通电磁阀 105和111、二位二通电磁阀105与节流阀106和二位二通电磁阀107、节流阀106与流量计、微型真空泵与流量计和二位二通电磁阀107、二位二通电磁阀111与节流阀110、节流阀 110与洁净空气瓶，均通过气路相连接。
4.根据权利要求1所述的嗅觉模拟仪器，其特征在于，恒温箱由电阻加热丝加热，风扇使箱内温度均勻，隔热层防止热量散发，温度传感器检测温度变化；温度调节范围为50 60°C，恒温精度为士0. 1°C，恒温过程只制热，不制冷。
5.根据权利要求1所述的嗅觉模拟仪器，其特征在于，直流稳压电源包括4路电压，分别为5V、10V、12V和36V ；其中，5V为气敏传感器阵列加热电压，IOV为气敏传感器阵列工作电压，12V为二位三通电磁阀103、3个二位二通电磁阀、微型真空泵、风扇工作电压，36V为电阻加热丝加热电压；5V和IOV为线性电源，12V和36V为开关电源。
6.根据权利要求1所述的嗅觉模拟仪器，其特征在于，微型真空泵以连续方式工作；计算机通过数据采集卡和电缆控制二位三通电磁阀103、二位二通电磁阀105、107、111的通电与断电，以分别控制气敏传感器阵列环形工作室与发酵尾气、洁净空气和环境空气的通与断，并在此基础上，通过节流阀106与110控制气体流量的大小；一个完整的气体采样周期依次包括初步恢复225秒、精确标定40秒、平衡5秒和尾气采样30秒共4个阶段。
7.根据权利要求1所述的嗅觉模拟仪器，其特征在于，尾气采样时，发酵尾气被微型真空泵抽吸，以600毫升/分钟及以上的流量依次流经二位三通电磁阀103、进气孔、气敏传感器阵列环形工作室、出气孔、二位二通电磁阀105、节流阀106、流量计，然后被微型真空泵从废气出口排放到环境空气中；尾气采样持续时间为30秒。
8.根据权利要求1所述的嗅觉模拟仪器，其特征在于，精确标定时，洁净空气以600毫升/分钟及以上的流量通过节流阀110和二位二通电磁阀111从出气孔反向流入气敏传感器阵列环形工作室，并最终通过进气孔和二位三通电磁阀103排出到环境空气中，从而使气敏传感器阵列在多次尾气采样时处于同一基准状态；精确标定持续时间为40秒；平衡时，所有电磁阀均处于断开状态，气敏传感器阵列环形工作室内的气体处于静止状态，持续 5秒。
9.根据权利要求1所述的嗅觉模拟仪器，其特征在于，初步恢复时，在微型真空泵抽吸下，环境空气以5000 6500毫升/分钟的流量依次流经二位三通电磁阀103、进气孔、气敏传感器阵列环形工作室、出气孔、二位二通电磁阀105、二位二通电磁阀107、然后被微型真空泵从废气出口排放到环境空气中；环境空气的作用，一是使气敏传感器阵列快速初步恢复到基准状态；二是带走16个气敏传感器同时工作时累积产生的热量；三是冲走吸附在气敏传感器阵列环形工作室内壁上的气味分子；初步恢复持续时间为225秒。
10.根据权利要求1所述的嗅觉模拟仪器，其特征在于，在一个气体采样周期内，从平衡开始时刻起的60秒内，气敏传感器阵列响应数据开始被记录，即数据采集时间长度为60 秒；数据采集卡用16位A/D转换将气敏传感器阵列对发酵尾气感知得到的16路模拟电压信号转换为16路数字信号；各个气敏传感器在这60秒数据采集时间内电压响应的最大值和最小值最终被记录并保存在计算机的数据文件中，是嗅觉模拟仪器对生物发酵过程进行定性定量分析的依据。
11.根据权利要求1所述的嗅觉模拟仪器，其特征在于，用模块化时变神经网络和模块化非时变神经网络组成的级联模型对生物发酵过程进行定性定量分析；一个16维样本是气敏传感器阵列在一个气体采样周期内对发酵尾气的最大响应，即生物发酵过程当前状态的数字化表示；模块化时变神经网络和模块化非时变神经网络的结构均是单输出单隐层的；一个时变神经网络模块代表一个气敏传感器，负责预测该气敏传感器下一时刻的响应； 多个非时变神经网络模块以气敏传感器阵列当前时刻对发酵尾气的响应来识别发酵尾气关键成分并预测其浓度、预测底物浓度、菌体浓度、产物浓度、DO值、PH值。
12.采用权利要求1的嗅觉模拟仪器对发酵尾气进行在线检测与分析，其特征在于，包括以下步骤(1)开机预热；二位二通电磁阀105和107接通，二位三通电磁阀103和二位二通电磁阀111断开，在微型真空泵的抽吸作用下，环境空气通过二位三通电磁阀103以5000 6500毫升/分钟的流量流过气敏传感器阵列环形工作室；预热时间为30分钟。(2)精确标定；二位二通电磁阀111接通，二位三通电磁阀103和二位二通电磁阀105 与107断开，洁净空气以600毫升/分钟及以上的流量经节流阀110、二位二通电磁阀111 从出气孔反向流入气敏传感器阵列环形工作室，然后从进气孔经二位三通电磁阀103排出到环境空气中，历时40秒；由此，气敏传感器阵列得以精确标定，使得对发酵尾气的多次测量在同一基准上进行；(3)平衡；二位三通电磁阀103和二位二通电磁阀105、107与111均断开，气敏传感器阵列环形工作室内的气体处于静止状态，气敏传感器阵列进入5秒钟的平衡期；(4)尾气采样；二位三通电磁阀103与二位二通电磁阀105接通，二位二通电磁阀107 与111断开，微型真空泵将发酵尾气以600毫升/分钟及以上的流量经由二位三通电磁阀 103吸入气敏传感器阵列环形工作室，使之掠过气敏传感器敏感膜表面，然后经过二位二通电磁阀105、节流阀106和流量计从废气出口排放到环境空气中；当发酵尾气累积采样量达到300毫升时，尾气采样过程结束，历时30秒钟；(5)初步恢复；尾气采样结束后，二位二通电磁阀105和107接通，二位三通电磁阀103 和二位二通电磁阀111断开，微型真空泵以5000 6500毫升/分钟的流量将环境空气经由二位三通电磁阀103从进气孔吸入气敏传感器阵列环形工作室，历时225秒；气敏传感器阵列在环境空气的作用下得到初步恢复；(6)数据采集；在发酵尾气流经气敏传感器阵列环形工作室的过程中，16个气敏传感器产生模拟敏感响应，这些敏感响应通过电缆传送到计算机；计算机通过16路且16位的数据采集卡得到16维数字响应向量，经模块化时变神经网络和模块化非时变神经网络组成的级联模型分析处理，在数据采集过程结束后的10秒之内给出发酵尾气整体强度、关键成分类别与浓度估计值，给出底物浓度、菌体浓度、产物浓度、DO值、PH值的估计值，并通过显示器显示出来；(7)数据远程传输；一个数据采集过程结束时，计算机将气敏传感器阵列响应的最大值和最小值传到Internet上，实现生物发酵过程的远程监控与分析；(8)重复(2) (7)，进行多次采样;在计算机的控制下，生物发酵整个过程的在线检测、预测和优化由嗅觉模拟仪器自动完成；一个完整的气体采样周期为300秒，其中的数据采集时间长度为60秒。
全文摘要
本发明一种面向生物发酵过程的嗅觉模拟仪器与在线分析方法，其特点是，嗅觉模拟仪器由测试箱和计算机组成；气敏传感器阵列置于恒温箱内，恒温过程只加热，不制冷；在计算机控制下，由微型真空泵、电磁阀、流量计、节流阀和尾气瓶实现发酵尾气精密自动采样，以实现生物发酵过程的在线检测；用模块化时变神经网络和模块化非时变神经网络组成级联模型，实现生物发酵过程的在线分析，包括发酵过程正常与否判断；尾气O2、NH3、CO2、醇类、酸类、酯类等成分识别与浓度估计；发酵液溶解氧、pH值、呼吸商预测；底物、菌体、产物浓度估计；补料量、通气量、搅拌速度优化；实现生物发酵过程实时动态显示和Internet网远程监控。
文档编号G01N35/00GK102353798SQ20111018295
公开日2012年2月15日 申请日期2011年7月1日 优先权日2011年7月1日
发明者刘芳君, 王吉, 高大启 申请人:华东理工大学