基于傅里葉變換近紅外光譜實時分析1,3-丙二醇發(fā)酵過程生物量的在線監(jiān)測方法

王路，劉濤，陳洋，孫亞琴，修志龍

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

基于傅里葉變換近紅外光譜實時分析1,3-丙二醇發(fā)酵過程生物量的在線監(jiān)測方法

王路1，劉濤1，陳洋2，孫亞琴2，修志龍2

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

生物量是反映生物發(fā)酵過程進展的重要參數(shù)，對生物量進行實時監(jiān)測可用于對發(fā)酵過程的調(diào)控優(yōu)化。為克服目前主要采用的離線方法檢測生物量時間滯后和人工測量誤差較大等缺點，本研究針對1,3-丙二醇發(fā)酵過程設(shè)計了一個基于傅里葉變換近紅外光譜實時分析技術(shù)的生物量在線監(jiān)測實驗平臺，通過對實時采集光譜預(yù)處理以及敏感光譜段分析，應(yīng)用偏最小二乘算法，建立了1,3-丙二醇發(fā)酵過程生物量變化的動態(tài)預(yù)測模型。以底物甘油濃度為60 g/L和40 g/L的發(fā)酵過程作為外部驗證實驗，分析得到模型的預(yù)測均方根誤差分別為0.341 6和0.274 3，結(jié)果表明所建立的模型具有較好的實時預(yù)測能力，能夠?qū)崿F(xiàn)對1,3-丙二醇發(fā)酵過程中生物量的有效在線監(jiān)測。

近紅外光譜分析技術(shù)，在線監(jiān)測，1,3-丙二醇發(fā)酵過程，生物量，偏最小二乘算法

發(fā)酵技術(shù)現(xiàn)已被應(yīng)用于很多生產(chǎn)領(lǐng)域，關(guān)于發(fā)酵過程監(jiān)控與優(yōu)化方面的研究受到越來越多的關(guān)注和探討[1–3]。相對于很多其他生化工程，發(fā)酵過程大多數(shù)成分復(fù)雜且變化較快[4]，因此要對發(fā)酵過程實施在線調(diào)控，首先要解決的問題就是如何實現(xiàn)對過程重要參數(shù)的實時監(jiān)測[5]。生物量是發(fā)酵過程的一個重要參數(shù)[6–7]，目前采用的細胞干重、分光光度計測量吸光光度值 (OD) 等監(jiān)測方法比較費時，并且不能實現(xiàn)在線監(jiān)測，因而造成目前發(fā)酵過程控制明顯落后于現(xiàn)今工業(yè)過程控制的發(fā)展水平。

近紅外光譜技術(shù)擁有無損、快速以及無需樣品預(yù)處理等優(yōu)點[8–9]，通過結(jié)合先進的化學(xué)計量學(xué)方法，可以實現(xiàn)對工業(yè)過程的實時在線監(jiān)控。目前已經(jīng)越來越受到人們的關(guān)注，被廣泛應(yīng)用于食品、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥以及化工等領(lǐng)域[10–13]。將近紅外光譜分析技術(shù)應(yīng)用于生物發(fā)酵過程參數(shù)的監(jiān)測也已經(jīng)有一些報道，但是大都應(yīng)用離線方法。桂勇利等[14]通過建立近紅外定量校正模型對谷氨酸發(fā)酵過程中乳酸的濃度進行快速離線檢測。Guo等[15]通過近紅外光譜技術(shù)離線監(jiān)測乳酸鏈球菌發(fā)酵過程的乳酸鏈球菌效價、還原糖濃度、細胞濃度和 pH這4個關(guān)鍵參數(shù)。Cruz等[16]應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)對廢棄食用油發(fā)酵過程的胞內(nèi)物質(zhì)P (3HB) 等重要參數(shù)進行了快速離線檢測。

本文針對克雷伯氏桿菌發(fā)酵生成 1,3-丙二醇過程中的重要參數(shù)——生物量，開展在線監(jiān)測研究，實時采集發(fā)酵過程的近紅外光譜，對光譜進行敏感譜段選擇，通過比較多種光譜預(yù)處理方法，對發(fā)酵過程生物量應(yīng)用偏最小二乘算法建立較為準確的在線監(jiān)測模型。以測量吸光光度值(OD) 的方法作為檢測生物量的離線參考方法，進行實驗驗證，結(jié)果表明本文所建立的模型能夠?qū)崿F(xiàn)對 1,3-丙二醇發(fā)酵過程中生物量的有效實時在線監(jiān)測。

1 材料與方法

1.1 主要儀器與1,3-丙二醇發(fā)酵過程在線監(jiān)測實驗平臺

本文使用的儀器和軟件主要包括：傅立葉在線近紅外分析儀 (型號：TALYS-ASP531，配以波數(shù)范圍為4 000–12 500 cm–1的浸沒式透反射探頭，ABB公司)，近紅外光譜分析與處理軟件HorizonMB (ABB公司)，5 L發(fā)酵罐 (型號：5BG，上海保興生物設(shè)備有限公司)，722 s分光光度計(波長范圍：340–1 000 nm，上海精密科學(xué)儀器有限公司) 等。通過對儀器的調(diào)整，本實驗室設(shè)計并搭建了基于近紅外光譜分析技術(shù)的 1,3-丙二醇發(fā)酵過程在線監(jiān)測實驗平臺，如圖1所示。

圖1 1,3-丙二醇發(fā)酵過程在線監(jiān)測實驗平臺Fig. 1 Experimental platform for on-line monitoring a 1,3-propanediol fermentation process.

本實驗平臺主要用于研究基于近紅外光譜分析技術(shù)在線監(jiān)測1,3-丙二醇發(fā)酵過程的方法。其中發(fā)酵反應(yīng)在5 L發(fā)酵罐內(nèi)進行，發(fā)酵過程中使用生物發(fā)酵控制器保持發(fā)酵罐內(nèi)的溫度 (使用 PT100探頭采集溫度信息，并使用加熱裝置和冷水進行調(diào)節(jié)) 和pH (使用pH計采集酸堿度信息，并使用NaOH進行調(diào)節(jié)) 穩(wěn)定于設(shè)定值，并控制攪拌槳對發(fā)酵液進行穩(wěn)定的攪拌。通過通入氮氣的方式使發(fā)酵罐內(nèi)保持厭氧狀態(tài)，以滿足菌體生長的需要。在發(fā)酵反應(yīng)進行的同時，使用配以浸沒式透反射探頭的傅里葉在線近紅外光譜儀 (探頭和光譜儀之間使用光纖連接) 對整個發(fā)酵過程進行近紅外光譜的在線采集，并可通過計算機進行實時的譜圖分析與在線監(jiān)測工作。

1.2 菌種、培養(yǎng)基組成與實驗方法

菌種：本文所進行的實驗中使用的菌種均為克雷伯氏肺炎菌Klebsiella pneumoniae CGMCC 2028，是大連理工大學(xué)生命科學(xué)與技術(shù)學(xué)院課題組篩選誘變、保存于中國微生物菌種保藏中心的菌種。

種子培養(yǎng)基組成如表1所示。

其中微量元素A的組成如表2所示。

其中，F(xiàn)e2+溶液由12 mol/L HCl (4 mL/L) 和FeSO4· 7H2O (5 g/L) 組成，Ca2+溶液由CaCl2(20 g/L)組成。

發(fā)酵培養(yǎng)基組成如表3所示。

其中微量元素B的組成如表4所示。

表1 種子培養(yǎng)基組成Table 1 Compositions of the seed culture medium

表2 微量元素A組成Table 2 Compositions of the trace elements A

以上培養(yǎng)基均經(jīng)過121 ℃、20 min高溫滅菌處理。

種子培養(yǎng)方法：按1% (V/V) 的接種量將菌種接種到兩瓶100 mL種子培養(yǎng)基內(nèi)，于37 ℃、150 r/min搖床培養(yǎng)12 h。

發(fā)酵實驗方法：將培養(yǎng)好的種子接種到裝有2 L發(fā)酵培養(yǎng)基的5 L發(fā)酵罐中，整個發(fā)酵過程中通過溫度控制設(shè)備將發(fā)酵液溫度保持在 (37±0.5) ℃范圍內(nèi)，并使用5 mol/L的NaOH溶液保持發(fā)酵液的pH穩(wěn)定在 (7±0.5) 范圍內(nèi)。整個發(fā)酵過程以0.1 vvm速率通入氮氣以保持發(fā)酵過程的厭氧狀態(tài)，并保持250 r/min的攪拌速率，使發(fā)酵液保持均勻狀態(tài)，全程發(fā)酵時間13 h。

1.3 發(fā)酵過程取樣、光譜數(shù)據(jù)采集與吸光光度值 (OD) 數(shù)據(jù)采集

在發(fā)酵過程中每隔1 h對發(fā)酵液取樣1次，為拓展模型的適用范圍并提高建模的準確性，對未接菌時的培養(yǎng)基也進行取樣和后續(xù)的分析處理。使用測量吸光光度值 (OD) 的方法獲取發(fā)酵過程生物量的參考數(shù)據(jù) (下文稱為實測值)。吸光光度值 (OD) 用光密度法以蒸餾水為背景，適當(dāng)稀釋發(fā)酵液后在650 nm波長下測定。在取樣的同時進行近紅外光譜的在線采集。以分辨率16，掃描次數(shù)128次 (約50 s)，檢測器增益237.84，空氣背景，吸收光譜的模式在4 000–12 000 cm–1的光譜范圍上連續(xù)采集近紅外光譜 3次作為與該樣品對應(yīng)的近紅外光譜數(shù)據(jù)。為對發(fā)酵過程進行全面的分析，對取出的樣品進行離心處理得到上清液，用水浴鍋保持上清液與發(fā)酵過程相同的溫度 (37 ℃) 并以相同的光譜采集條件進行近紅外光譜的離線采集。

表3 發(fā)酵培養(yǎng)基組成Table 3 Compositions of the fermentative medium

表4 微量元素B組成Table 4 Compositions of the trace elements B

2 1,3-丙二醇發(fā)酵過程生物量在線動態(tài)監(jiān)測模型建立

2.1 吸光光度值 (OD) 數(shù)據(jù)分析與處理

在上面介紹的實驗條件下進行 5個批次的發(fā)酵實驗，得到68個樣本用于在線動態(tài)監(jiān)測模型的建立。隨機的把樣本點分為3份，取其中1份作為驗證集，剩余的作為校正集。校正集與驗證集的數(shù)據(jù)特性如表5所示。從表中可以看到在吸光光度值 (OD) 范圍上校正集略大于驗證集，在平均數(shù)、方差方面都比較相似，根據(jù)文獻[17]可知這樣的數(shù)據(jù)特性對建立準確可靠的多元校正模型具有重要意義。

表5 校正集與驗證集數(shù)據(jù)分析Table 5 Analysis on the calibration data set and validation data set

2.2 近紅外光譜數(shù)據(jù)分析與處理

在上文介紹的光譜采集條件下對 5個批次的發(fā)酵實驗進行光譜在線采集，得到原始光譜如圖2所示。

該圖為一個批次發(fā)酵實驗并對含有大量噪聲的4 000–4 800 cm–1譜段進行刪除處理后所得到的原始光譜圖。結(jié)合發(fā)酵過程信息可以明顯看出隨著發(fā)酵時間的增長，光譜基線不斷升高，這與隨著發(fā)酵時間的增長生物量不斷增長 (吸光光度值 (OD) 不斷升高) 是相關(guān)的。對比圖 3發(fā)酵過程上清液的光譜圖可以看到，排除細胞影響后發(fā)酵過程物質(zhì)濃度變化給光譜帶來的影響較小，這說明在線采集光譜的基線變化主要由生物量變化導(dǎo)致 (發(fā)酵過程中 pH，溫度等條件保持恒定，可以排除這些干擾的影響)，由底物甘油和主產(chǎn)物 1,3-丙二醇等物質(zhì)吸收帶來的影響相對較小。這種現(xiàn)象產(chǎn)生的主要原因是生物量濃度的提高使發(fā)酵液對近紅外光的散射能力增強，導(dǎo)致光譜的吸光度變高。放大分析光譜在不同波段上的敏感性可以發(fā)現(xiàn)，在譜段7 200–12 000 cm–1(下文稱為譜段A) 和譜段5 400–6 440 cm–1(下文稱為譜段 B) 上光譜對生物量變化的敏感性更強。

同時A、B這兩個譜段也基本涵蓋了C-H等基團的吸收區(qū)域[18]，由于細胞本身也含有很多近紅外光譜可以分析的C-H、O-H等基團，會在發(fā)酵過程中對光譜的變化產(chǎn)生一定的影響，因此對光譜作以下光譜預(yù)處理，以便減少由散射、儀器噪聲等帶來的干擾。本文主要使用的光譜預(yù)處理方法包括多元散射校正 (MSC)[19]、標準正態(tài)變量變換 (SNV)[19]、SG 平滑[19]及一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)處理。經(jīng)一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)處理后的光譜如圖4和圖5所示。從圖中可以看到導(dǎo)數(shù)處理把光譜的基線拉平，基本上消除了光譜的噪聲。

2.3 建模方法

在對吸光光度值 (OD) 數(shù)據(jù)和近紅外光譜數(shù)據(jù)進行上文的分析與處理的基礎(chǔ)上應(yīng)用偏最小二乘算法[20-22]建模。在偏最小二乘算法的建模過程中因子數(shù)的選擇是一個關(guān)鍵的問題，本文使用了交叉有效性原則對模型的因子數(shù)進行選擇。此原則主要考察因子的邊際貢獻率[23]，可以減少選取因子數(shù)的數(shù)量，降低模型過擬合的概率，使模型更具可靠性。1,3-丙二醇發(fā)酵過程通常伴有噪聲與干擾，如通氣帶來的氣泡與強力攪拌帶來的干擾等[24]。因而需要可靠性好的在線動態(tài)監(jiān)測模型來實現(xiàn)對該發(fā)酵過程的有效在線監(jiān)測。

圖2 1,3-丙二醇發(fā)酵過程的原始光譜圖Fig. 2 Original spectra of a 1,3-propanediol fermentation process.

圖3 發(fā)酵過程離心上清液光譜圖Fig. 3 The original spectra of supernatant.

圖4 經(jīng)一階導(dǎo)數(shù)處理后的光譜圖Fig. 4 The first derivative spectra.

圖5 經(jīng)二階導(dǎo)數(shù)處理后的光譜圖Fig. 5 The second derivative spectra.

其中，h為因子數(shù)，PRESSh為取h個因子數(shù)時，利用除去樣本點i的數(shù)據(jù)集建模后再對該樣本點進行預(yù)測，并對每個樣本點重復(fù)上述操作后得到的預(yù)測殘差平方和，其公式如式(2)所示。ssh為利用所有樣本點，取h個因子數(shù)建模時的誤差平方和，其公式如式(3)所示。

其中，n為樣本數(shù)量，h為因子數(shù)，yi為實測數(shù)據(jù)，為建模時刪去樣本點 i后，取 h個因子數(shù)建模后，再用所建立的模型計算的 yi的預(yù)測值，為用全部樣本點并取 h個因子數(shù)建模后第i個樣本的預(yù)測值。

本文使用交叉驗證均方根誤差 (RMSECV)、校正均方根誤差 (RMSEC) 和預(yù)測均方根誤差(RMSEP) 來對模型進行評價，其公式如式 (4)、(5) 和 (6) 所示。

其中，nc為校正集樣本數(shù)量，為由公式 (2) 計算得到的校正集數(shù)據(jù)的預(yù)測殘差平方和。

其中，nc為校正集樣本數(shù)量，y?ci為校正集樣本的預(yù)測值，yci為校正集樣本的實測值，h為模型所選擇的因子數(shù)。

其中，np為驗證集樣本數(shù)量，y?pi為驗證集樣本的預(yù)測值，ypi為驗證集樣本的實測值。

3 結(jié)果與分析

由對近紅外光譜的敏感性分析可知，譜段A和譜段 B與發(fā)酵過程中生物量變化有明顯的相關(guān)關(guān)系，且可以看到相比譜段 B，譜段 A的光譜吸光度變化范圍更大，因而與發(fā)酵過程中生物量變化的相關(guān)關(guān)系更加明顯，所以考慮以譜段 A為核心譜段來進行譜段選擇的建模比較。分別采用了譜段A、譜段A+B、全譜段(4 800–12 000 cm–1)這3種譜段選擇方式，并在無預(yù)處理，多元散射校正 (MSC)，標準正態(tài)變量變換 (SNV)，SG平滑條件下一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)的光譜預(yù)處理條件下進行了建模比較。根據(jù)不同的譜段選擇得到的建模結(jié)果分別列在表 6、7、8中。表中使用RMSECV作為評價模型預(yù)測偏差的標準 (該值越小說明模型的預(yù)測誤差越小[25])，使用RMSEP與RMSEC的比值作為評價模型過擬合和欠擬合程度的標準 (該值過大易過擬合，過小易欠擬合，通常認為該值在0.8–1.2范圍內(nèi)時，所建立的模型是可以接受的[25])，使用測定系數(shù) (R2)作為評價校正集數(shù)據(jù)實測值與預(yù)測值相關(guān)性的標準 (該值越接近1說明相關(guān)性越好[25])。

表6 采用譜段A和不同光譜預(yù)處理方法的建模結(jié)果Table 6 Modeling results by using the spectra band A and different spectral pretreatment methods

表7 采用譜段A+B和不同光譜預(yù)處理方法的建模結(jié)果Table 7 Modeling results by using the spectra band A+B and different spectral pretreatment methods

表8 采用全譜段和不同光譜預(yù)處理方法的建模結(jié)果Table 8 Modeling results by using all the wave numbers and different spectral pretreatment methods

分析表6–8中的數(shù)據(jù)可以看到，表中所得到的15個模型的參數(shù)RMSEP/RMSEC均在0.8–1.2范圍內(nèi)，說明這些模型都沒有產(chǎn)生過擬合或欠擬合，但模型1、6、7、8、9、12、13和14通過采用交叉有效性原則選擇出的因子數(shù)較少，可能會嚴重影響模型的預(yù)測性能。為此，對因子數(shù)少于3的模型進行因子數(shù)的擴展，以驗證是否該原則選擇出較少的因子數(shù)會明顯影響模型預(yù)測性能，擴展因子數(shù)后的建模結(jié)果如表9、10、11所示。

綜合分析表6–11可以看到，進行因子數(shù)擴展后，除對模型1和6稍有一些精度提高外，對其他模型的性能提高均較小，而且對所建立的27個模型進行比較可以看到，未經(jīng)因子數(shù)擴展的模型11所得的交叉驗證均方根誤差最小且 R2和RMSEP/RMSEC均接近1。可知該模型具有較小的預(yù)測誤差且具有較小的過擬合與欠擬合風(fēng)險。

因此，在排除了選擇較少因子數(shù)導(dǎo)致模型性能嚴重降低的風(fēng)險后，本文最終確定模型11為最佳模型。模型11的校正集和驗證集的預(yù)測值(此處的預(yù)測值為 1,3-丙二醇發(fā)酵過程生物量在線監(jiān)測模型給出的結(jié)果，后文同) 與實測值 (此處的實測值為使用傳統(tǒng)檢測方法得到的吸光光度值 (OD)，下文同) 比較如圖6和圖7所示。

從圖6和圖7中可以看到，所選擇的最佳模型校正集與驗證集的預(yù)測值與實測值之間具有較小誤差，且相關(guān)性較好。

表9 在譜段A條件下利用擴展因子數(shù)的建模結(jié)果Table 9 Modeling results by using the spectra band A and the expansion factors

表10 在譜段A+B條件下利用擴展因子數(shù)的建模結(jié)果Table 10 Modeling results by using the spectra band A+B and the expansion factors

表11 在全譜段條件下利用擴展因子數(shù)的建模結(jié)果Table 11 Modeling results by using all the wave numbers and the expansion factors

圖6 模型11校正集的預(yù)測值與實測值比較Fig. 6 Predictive and true values of calibration set of model 11.

圖7 模型11驗證集的預(yù)測值與實測值比較Fig. 7 Predictive and true values of validation set of model 11.

選擇的最佳模型是利用無光譜預(yù)處理的全譜段 (4 800–12 000 cm–1) 近紅外光譜得到的。采用全譜段建模說明，在光譜變化不明顯的譜段也包含了建模所需要的必要信息。采用含有更多細胞散射信息的原始光譜進行建模說明，細胞散射信息相比于細胞含氫基團的光譜吸收信息，對于準確和可靠的建模具有不可忽視的作用。

4 實驗驗證

通過兩個批次的 1,3-丙二醇發(fā)酵實驗 (初始甘油濃度為60 g/L和40 g/L)，對本文建立的1,3-丙二醇發(fā)酵過程生物量在線監(jiān)測模型的監(jiān)測效果和模型的適用性進行驗證。在實驗中，使用本文建立的模型可以實現(xiàn)對生物量的實時在線監(jiān)測(可1 min檢測1次數(shù)據(jù))，相比測量吸光光度值(OD) 的傳統(tǒng)檢測方法 (1 h檢測1個數(shù)據(jù)點) 具有明顯的實時性優(yōu)勢。從圖8和圖9中可以看到，應(yīng)用本文建立的模型可以得到與傳統(tǒng)方法實測值相比趨勢一致且誤差較小的實時監(jiān)測值，并且可以看到本文所建立的模型在培養(yǎng)基物質(zhì)濃度變化的情況下，也可得到穩(wěn)定且誤差較小的實時監(jiān)測結(jié)果。

模型的在線監(jiān)測數(shù)據(jù)及與發(fā)酵實驗實測數(shù)據(jù)的比較如表12所示。對于甘油濃度60 g/L和40 g/L的驗證實驗，模型的預(yù)測值與實測值之間的測定系數(shù) (R2) 分別為0.9976和0.9928，說明預(yù)測值與實測值之間具有很好的相關(guān)性。預(yù)測均方根誤差 (RMSEP) 分別為 0.3416和 0.2743，說明所建立的模型能夠較準確的實現(xiàn)對 1,3-丙二醇發(fā)酵過程生物量的實時在線監(jiān)測。

圖8 光譜模型預(yù)測值與實測值對比 (甘油60 g/L)Fig. 8 Comparison between spectra model prediction and the real measurement (Glycerol 60 g/L).

圖9 光譜模型預(yù)測值與實測值對比 (甘油40 g/L) Fig. 9 Comparison between spectra model prediction and the real measurement (Glycerol 40 g/L).

表 12 1,3-丙二醇發(fā)酵過程生物量在線監(jiān)測模型預(yù)測結(jié)果Table 12 Model predictive results for on-line monitoring the biomass of 1, 3-propanediol fermentation

5 結(jié)論

對發(fā)酵過程生物量進行在線監(jiān)測能有效地改善發(fā)酵過程的調(diào)控優(yōu)化。本文設(shè)計了一個基于近紅外光譜分析技術(shù)的 1,3-丙二醇發(fā)酵過程在線監(jiān)測實驗平臺，通過對采集的光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理以及不同譜段的敏感性分析，應(yīng)用偏最小二乘算法對發(fā)酵過程中生物量建立了在線動態(tài)監(jiān)測模型。根據(jù)選定的最佳模型，發(fā)現(xiàn)細胞散射信息相對于細胞含氫基團的光譜吸收信息，對于準確建模具有重要作用。通過實驗測試與離線方法的檢測結(jié)果對比，驗證了本文建立的模型能對該發(fā)酵過程生物量進行有效的實時在線監(jiān)測，相比傳統(tǒng)的監(jiān)測方法具有明顯的實時性優(yōu)勢。

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(本文責(zé)編 郝麗芳)

On-line monitoring of biomass in 1,3-propanediol fermentation by Fourier-transformed near-infrared spectra analysis

Lu Wang1, Tao Liu1, Yang Chen2, Yaqin Sun2, and Zhilong Xiu2

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

Biomass is an important parameter reflecting the fermentation dynamics. Real-time monitoring of biomass canbe used to control and optimize a fermentation process. To overcome the deficiencies of measurement delay and manual errors from offline measurement, we designed an experimental platform for online monitoring the biomass during a 1,3-propanediol fermentation process, based on using the fourier-transformed near-infrared (FT-NIR) spectra analysis. By pre-processing the real-time sampled spectra and analyzing the sensitive spectra bands, a partial least-squares algorithm was proposed to establish a dynamic prediction model for the biomass change during a 1,3-propanediol fermentation process. The fermentation processes with substrate glycerol concentrations of 60 g/L and 40 g/L were used as the external validation experiments. The root mean square error of prediction (RMSEP) obtained by analyzing experimental data was 0.341 6 and 0.274 3, respectively. These results showed that the established model gave good prediction and could be effectively used for on-line monitoring the biomass during a 1,3-propanediol fermentation process.

near-infrared spectra analysis technology, on-line monitoring, 1,3-propanediol fermentation process, biomass, partial least-squares (PLS) algorithm

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

10.13345/j.cjb.160256

Received: June 29, 2016; Accepted: September 26, 2016

Supported by: National Natural Science Foundation of China (Nos. 61473054, 61633006, 21306021), National Thousand Talents Program of China, Fundamental Research Funds for the Central Universities of China (No. DUT15ZD108).

國家自然科學(xué)基金 (Nos. 61473054, 61633006, 21306021)，第三批國家青年千人計劃，大連理工大學(xué)重點培育基金項目 (No. DUT15ZD108) 資助。

王路, 劉濤, 陳洋, 等. 基于傅里葉變換近紅外光譜實時分析 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, 2017, 33(1): 68–78.

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.