發(fā)酵動力學(xué)研究\\開發(fā)與應(yīng)用新進展

摘要:發(fā)酵動力學(xué)研究生物反應(yīng)過程的速率及其影響因素，是生物反應(yīng)工程學(xué)的理論基礎(chǔ)之一。本文介紹發(fā)酵動力學(xué)研究目的、意義及研究內(nèi)容。對發(fā)酵動力學(xué)在當今工業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用進行簡要概括。

關(guān)鍵詞:發(fā)酵;動力學(xué);應(yīng)用新進展

發(fā)酵動力學(xué)是研究各種環(huán)境因素與微生物代謝活動之間的相互作用隨時間變化的規(guī)律的科學(xué)。研究發(fā)酵動力學(xué)的目的在于按人們的需要控制發(fā)酵過程。

1發(fā)酵動力學(xué)研究對發(fā)酵工程的影響

隨著對細胞大規(guī)模培養(yǎng)技術(shù)的深入研究和對以分批培養(yǎng)為主要對象的發(fā)酵過程參數(shù)的時變性、多樣性、耦合性和不確定性的認識， 建立了以過程動力學(xué)為基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)模型， 引進了一系列現(xiàn)代控制理論，其中有靜態(tài)和動態(tài)優(yōu)化、系統(tǒng)識別、自適應(yīng)控制、專家系統(tǒng)、模糊控制、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、直到各種混沌現(xiàn)象的研究[1，2]，以實現(xiàn)過程優(yōu)化。

從發(fā)酵過程放大來說，有人把“放大”分為兩個基本問題，其一是發(fā)酵條件的研究與設(shè)計;其二是設(shè)計滿足這些過程條件的反應(yīng)器。就某種意義上，第一個問題實質(zhì)上是發(fā)酵過程動力學(xué)的問題，第二個是工程水平的傳遞和混和問題[3]。事實上，發(fā)酵過程放大仍舊是一個使人感到困惑的問題，從搖瓶到發(fā)酵罐的差異，甚至盡可能采用同樣的操作條件，只不過發(fā)酵罐的容積從幾十升放大到幾十立方米，但結(jié)果往往面目全非。

2發(fā)酵動力學(xué)分類

2.1根據(jù)細胞生長與產(chǎn)物形成是否偶聯(lián)進行分類

2.1.1生長與產(chǎn)物合成非偶聯(lián)類型:

多數(shù)次生代謝產(chǎn)物的發(fā)酵屬這種類型，如各種抗生素和微生物毒素等物質(zhì)的生產(chǎn)速率很難與生長相聯(lián)系。產(chǎn)物合成速度與碳源利用也不存在定量關(guān)系。

2.1.2生長產(chǎn)物合成半偶聯(lián)類型

亦稱Ⅱ型。它是介于生長產(chǎn)物合成偶聯(lián)型與生長產(chǎn)物合成非偶聯(lián)之間的中間類型，產(chǎn)物的合成存在著與生長相聯(lián)和不相聯(lián)兩個部分。

2.2根據(jù)產(chǎn)物形成與基質(zhì)消耗的關(guān)系分類

2.2.1類型Ⅰ

產(chǎn)物的形成直接與基質(zhì)(糖類)的消耗有關(guān)，如利用酵母菌的酒精發(fā)酵和酵母菌好氣生長。

2.2.2類型Ⅱ

產(chǎn)物的形成間接與基質(zhì)(糖類)的消耗有關(guān)，例如檸檬酸、谷氨酸發(fā)酵等。

2.2.3類型Ⅲ

產(chǎn)物的形成顯然與基質(zhì)(糖類)的消耗無關(guān)，例如青霉素、鏈霉素等抗生素發(fā)酵。

2.3根據(jù)反應(yīng)形式分類

根據(jù)反應(yīng)形式分為簡單反應(yīng)型、并行反應(yīng)型、分段反應(yīng)型和復(fù)合型。

3發(fā)酵動力學(xué)研究的一般步驟和方法

3.1為了獲得發(fā)酵過程變化的第一手資料，要盡可能尋找能反映過程變化的各種理化參數(shù)

生物發(fā)酵過程中在不同發(fā)酵條件下培養(yǎng)對基質(zhì)消耗、發(fā)酵產(chǎn)物的影響，從而反映不同發(fā)酵條件下培養(yǎng)對發(fā)酵過程動力學(xué)的影響。如，不同溫度、基質(zhì)配比、pH值等條件下培養(yǎng)對發(fā)酵產(chǎn)物結(jié)果的影響。

3.2將各種參數(shù)變化和現(xiàn)象與發(fā)酵代謝規(guī)律聯(lián)系起來，找出相互關(guān)系和變化規(guī)律

例如通過生長曲線與碳源曲線的關(guān)系，確定碳源在細胞生長中是何種基質(zhì)，從而確定它們之間的相互關(guān)系和變化規(guī)律。

3.3數(shù)學(xué)模型

3.3.1基于過程機理分析的建模

基于質(zhì)能平衡、Monod方程、Contois方程等以及從基因分子、細胞代謝和反應(yīng)器等建立過程機理模型，在依據(jù)機理確定模型形式的情況下，用回歸的方法確定模型參數(shù)。

3.3.2黑箱建模

隨著非線性系統(tǒng)理論研究的深入和辨識技術(shù)的發(fā)展，非線性函數(shù)逼近方法被用于發(fā)酵過程建模，應(yīng)用較多的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)技術(shù)和支持向量機(SVM)技術(shù)。

3.3.3混合建模

近年來，充分利用對象的先驗知識，用辨識的方法估計機理模型參數(shù)，建立發(fā)酵過程混合模型的研究取得了進展。

3.4通過計算機的在線控制，反復(fù)驗證各種模型的可行性

首先，要依據(jù)發(fā)酵過程的一系列觀測值，對未知參數(shù)進行求解。當?shù)玫焦乐岛?，依各組方程，順次計算發(fā)酵過程的模型值，拿計算出的模型值與實驗中的觀測值進行比較。若發(fā)現(xiàn)計算結(jié)果與實際情況在發(fā)酵后期有所差別，需對該不完善之處作進一步分析。其次，結(jié)合實際分析動態(tài)方程組，肯定這個數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)還有一個未知部分， 問題在于發(fā)現(xiàn)它，揭示其規(guī)律[9]。

4數(shù)學(xué)模型和動力學(xué)方程的建立

Verhulat-Pearl提出，在某一特定環(huán)境條件下，應(yīng)有一最大細胞質(zhì)量濃度(g/L)。根據(jù)這一概念提出了Logistic方程[4-6]。在蘋果渣發(fā)酵生產(chǎn)SCP的過程中，由于不同菌體之間的相互作用以及代謝產(chǎn)物的抑制，使得菌體不會無限制地生長，蛋白含量在某一時間達到某一最大值，不再變化。固態(tài)發(fā)酵生產(chǎn)SCP一般多采用混合菌發(fā)酵，菌體量也是目標產(chǎn)物，無法用統(tǒng)一的量來準確描述，因此菌體質(zhì)量濃度或菌體量概念在此失去意義。但發(fā)酵過程總之還是菌體量的增加過程，用宏觀的蛋白變化來描述是可行的，即菌體量和蛋白的增加應(yīng)存在某一統(tǒng)計學(xué)意義的關(guān)聯(lián)?；诖?， 筆者認為采用Logistic方程(“S”型曲線)能夠恰當?shù)孛枋稣麄€發(fā)酵過程中的蛋白質(zhì)量分數(shù)變化。

5發(fā)酵動力學(xué)研究、開發(fā)與應(yīng)用新進展

以細胞代謝流的分析與控制為核心的生物反應(yīng)工程學(xué)的觀點，通過實驗研究，提出了基于參數(shù)相關(guān)的發(fā)酵過程多水平問題研究的優(yōu)化技術(shù)和發(fā)酵過程多參數(shù)調(diào)整的放大技術(shù)。隨著過程傳感技術(shù)和計算機技術(shù)的發(fā)展，設(shè)計了一種定型為FUS 50L(A)[10]的新概念生物反應(yīng)器。這種新型生物反應(yīng)器是以物料流檢測為手段，過程優(yōu)化與放大為目標，成功地應(yīng)用在青霉素、紅霉素、金霉素、肌苷、鳥苷發(fā)酵和Pichia酵母表達系統(tǒng)的基因工程人血清白蛋白(rh-SA)、瘧疾疫苗等高密度高表達培養(yǎng)，大幅度提高發(fā)酵水平，并直接放大到幾百升，甚至100m3以上生產(chǎn)規(guī)模發(fā)酵罐。[8]

參考文獻

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