谷氨酸濃度在線監(jiān)測系統(tǒng)遞階遺傳算法研究

陳運軍，熊雋

(瀘州職業(yè)技術學院，四川 瀘州 464000)

谷氨酸是在食品、藥品和工業(yè)上使用較為廣泛的氨基酸產(chǎn)品之一，主要通過發(fā)酵過程進行生產(chǎn)[1]。谷氨酸的發(fā)酵過程是一種較為復雜的、具有不確定性的非線性時變過程，受到諸多因素的影響，很難建立一個精確的機理模型。在這些影響因素中，對產(chǎn)品的發(fā)酵過程和質量影響作用較大的生物量參數(shù)為菌體濃度。傳統(tǒng)的谷氨酸濃度測量方法為離線測量，但是這種方法容易在取樣的過程中感染細菌，也不利于發(fā)酵過程的自動控制，因此研究一種谷氨酸濃度在線監(jiān)測技術是很有必要的。

軟測量技術是利用可以在線測量的過程變量，如壓力、溫度等過程參數(shù)，推斷出谷氨酸濃度計算模型，實現(xiàn)谷氨酸濃度的在線監(jiān)測[2-3]。遞階遺傳算法是將神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法結合進行數(shù)據(jù)處理，同時結合神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法的優(yōu)點，可以在較短的搜索時間內尋找到全局的最優(yōu)解[4-5]。因此，本文將采用軟測量技術，通過可在線測量過程參數(shù)并結合遞階遺傳算法建立軟測量模型，實現(xiàn)對谷氨酸濃度的在線監(jiān)測。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

1.1.1 菌種

本試驗采用L-谷氨酸產(chǎn)生菌。

1.1.2 培養(yǎng)基

基本培養(yǎng)基(g/L)：葡萄糖 20，(NH4)2SO41.5， KH2PO44.5， K2HPO4·3H2O 1.5， MgSO4·7H2O 0.1，MnSO4·H2O 0.02, FeSO4·7H2O 0.02，生物素 5×10-5，硫胺素HCl 1×10-4，瓊脂20。

活化培養(yǎng)基(g/L)：牛肉膏5，蛋白胨10，NaCl 2.5，瓊脂20，酵母膏5。

種子培養(yǎng)基(g/L)：葡萄糖 25，玉米漿 35，尿素5，K2HPO4·3H2O 1.5，MgSO4·7H2O 0.4。

發(fā)酵培養(yǎng)基(g/L)：葡萄糖 160，玉米漿3.0，尿素 5.5，K2HPO4·3H2O 1.5，MgSO4·7H2O 0.6。

基本培養(yǎng)基、活化培養(yǎng)基和種子培養(yǎng)基通過200 g/L的NaOH調整pH為7.0～7.2，并在0.07 MPa條件下滅菌20 min。發(fā)酵培養(yǎng)基通過200 g/L的NaOH調整pH為7.0，在0.07 MPa條件下滅菌10 min。

1.1.3 儀器與試劑

試驗所用試劑均為分析純。

立式圓形壓力蒸汽滅菌鍋 上海醫(yī)用核子儀器廠；雙人超凈工作臺 蘇州凈化設備廠；往復式搖床 無錫查橋輕機廠；SBA-40C生物傳感反應儀 山東省科學院生物研究所。

1.2 方法

1.2.1 培養(yǎng)方法

斜面培養(yǎng)方法：在恒溫箱中設置溫度為30 ℃，保溫培養(yǎng)24 h。

藥瓶培養(yǎng)方法：設定往復式搖床參數(shù)為振動次數(shù)100次/min，振幅8 cm，溫度30 ℃。選用容量250 mL三角瓶，種子裝液量為40 mL培養(yǎng)7～8 h。當OD值增加大于0.5時，將三角瓶取下?lián)u床。按10%接種量將種子培養(yǎng)液轉至容量為500 mL三角瓶中，并加入20 mL發(fā)酵培養(yǎng)基，控制發(fā)酵時間為36 h。為控制發(fā)酵過程中pH為7.2，可以加入500 g/L的尿素。

1.2.2 分析方法

pH值的測定：采用pH計或者pH試紙。

菌濃度的測定：吸取0.2 mL的菌液，將其轉至濃度為0.25 mol/L，體積為5 mL的HCl溶液，充分搖勻。采用分光光度計，在620 nm下設定為1 cm光程，測定菌體的OD值。

谷氨酸及殘?zhí)堑臏y定：采用SBA-40C生物傳感反應儀測定。

2 結果與分析

2.1 發(fā)酵條件優(yōu)化

谷氨酸的發(fā)酵過程是由代謝控制的過程，環(huán)境因素對于谷氨酸發(fā)酵的產(chǎn)量影響較大[6-8]，因此首先需要確定最適宜的發(fā)酵條件，主要包括pH值、補糖量、溶氧量和溫度等生物量參數(shù)的控制。

首先調整培養(yǎng)基pH值和葡萄糖濃度，分別在不同的pH值和葡萄糖濃度條件下進行谷氨酸的培養(yǎng)，確定pH值和補糖量對谷氨酸濃度的影響；在發(fā)酵過程中，溶氧量采用往復式搖床的轉速進行控制。在發(fā)酵溫度和pH值一定的條件下，調整轉速，測定發(fā)酵24 h的谷氨酸濃度；一般在進行發(fā)酵時為溫度梯度設定，初始溫度為菌體生長期，再提高溫度抑制菌體的生長，再提高溫度為發(fā)酵溫度。在pH值、溶氧量確定的條件下，調整不同的溫度梯度進行試驗，測定發(fā)酵24 h后谷氨酸濃度，試驗結果見圖1中(a)～(d)。

圖1 不同參數(shù)發(fā)酵條件谷氨酸濃度試驗結果Fig.1 The experiment results of glutamate concentration in different fermentation conditions注：(a)為pH值；(b)為補糖量；(c)為溶氧量；(d)為溫度。

由圖1可知，在pH值為7.2，補糖量為160 g/L，往復式搖床轉速為220 r/min，發(fā)酵溫度為35 ℃-42 ℃-43 ℃的條件下，谷氨酸在24 h發(fā)酵后的濃度最高，由此可以確定谷氨酸的最優(yōu)發(fā)酵條件。

2.2 試驗樣品確定

在某味精廠的谷氨酸發(fā)酵車間進行谷氨酸的發(fā)酵過程。在發(fā)酵時，嚴格控制各個階段的pH值、補糖量、溶氧量和溫度等生物量參數(shù)在最優(yōu)發(fā)酵條件范圍，保證發(fā)酵過程能夠正常進行，以滿足谷氨酸的生產(chǎn)要求。

將發(fā)酵過程的參數(shù)和最終谷氨酸濃度結果作為車間的報表數(shù)據(jù)，將其與遞階遺傳算法的預測結果進行對比分析，確定算法的可行性。

2.3 發(fā)酵過程遞階遺傳算法的建立

2.3.1 遞階遺傳算法的結構設計

遞階遺傳算法是將神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法結合進行數(shù)據(jù)處理的一種綜合算法。該算法是先采用遺傳算法優(yōu)化初始值，并定位較優(yōu)的解空間，然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡在較優(yōu)解空間中搜索最優(yōu)解。在進行遞階遺傳算法的設計時，首先需要對算法進行結構設計，然后確定算法具體流程。

在采用遞階遺傳算法進行谷氨酸濃度測量時，首先需要確定模型的輸入變量?？紤]到發(fā)酵過程中主要通過嚴格控制pH值、補糖量、溶氧量和溫度等生物量參數(shù)控制發(fā)酵過程，且各參數(shù)隨著發(fā)酵過程的進行可能會發(fā)生變化，則以上生物量參數(shù)和時間均作為輸入?yún)?shù)[9]。因此可以確定神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層為X={X1，X2，X3，X4，X5}={時間，pH值，補糖量，溶氧量，溫度}；輸出層為Y={谷氨酸濃度}，輸入節(jié)點個數(shù)為5，輸出節(jié)點個數(shù)為1[10]。輸入層的各生物量參數(shù)主要是通過傳感器和各類儀表測得，但由于誤差的存在，采集到的數(shù)據(jù)存在噪聲等，因此將采集到的數(shù)據(jù)通過主元分析法處理后再繼續(xù)傳遞。

對于遞階遺傳算法，神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)一般包括輸入層、隱含層和輸出層三層，其中輸入層和輸出層節(jié)點個數(shù)均已確定，隱含層的節(jié)點個數(shù)可以在算法建模過程中得到，根據(jù)經(jīng)驗，隱含層節(jié)點個數(shù)為16時，神經(jīng)網(wǎng)絡的精度、訓練次數(shù)和運算速度的綜合性能較好。對于谷氨酸濃度的在線監(jiān)測系統(tǒng)結構框圖見圖2。

圖2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結構設計圖Fig.2 The design drawing of fuzzy neural network structure

2.3.2 遞階遺傳算法的實現(xiàn)

遞階遺傳算法的網(wǎng)絡流程圖見圖3。

圖3 遞階遺傳算法網(wǎng)絡流程圖Fig.3 The network flowchart of hierarchical genetic algorithm

算法具體的執(zhí)行流程是：

第一，初始化群體。

第二，利用遺傳算法優(yōu)化初始群體。按照下式計算每個個體的適應度：

式中：i表示第i個個體；m為輸入層節(jié)點個數(shù)；s為訓練樣本數(shù)，在本試驗中為5；Vs為隱含層至輸出層的連接權值；Ts為訓練信號。對于適應度符合要求的個體作為神經(jīng)網(wǎng)絡初始值；不符合要求的個體則進行選擇、交叉和變異得到新的個體，返回上一步重新進行適應度計算。

第三，進行神經(jīng)網(wǎng)絡的前向傳播，計算優(yōu)化群體的全局誤差，若符合要求，則確定最優(yōu)解。

第四，若循環(huán)次數(shù)小于網(wǎng)絡循環(huán)次數(shù)，則修改遺傳算法各權值[11]，重新計算，指導確定最優(yōu)解。

第五，若循環(huán)次數(shù)大于網(wǎng)絡循環(huán)次數(shù)，則停止計算。

2.3.3 遞階遺傳算法的訓練

本文從車間的正確報表數(shù)據(jù)中選取64個樣本，樣本中的發(fā)酵過程參數(shù)均已通過主元分析法處理后記錄。其中32個樣本作為訓練樣本，32個樣本作為測試樣本。樣本中共包括6個數(shù)據(jù)，分別為時間、pH值、補糖量、溶氧量、溫度和谷氨酸濃度。前5個變量為輸入變量，最后一個為輸出變量。

在進行遞階遺傳算法模型的訓練時，采用三層網(wǎng)絡結構，各參數(shù)設置如下：輸入層為5，輸出層為1，隱含層為16，學習速率為0.3，給定誤差為10～1.3，訓練結果和訓練數(shù)據(jù)分別見圖4中(a)和(b)。

由圖4可知，該遞階遺傳算法模型經(jīng)過223步即可達到設定誤差要求，且訓練數(shù)據(jù)與輸出變量一致性良好。

圖4 遞階遺傳算法模型訓練結果和訓練數(shù)據(jù)Fig.4 The training results and training data of hierarchical genetic algorithm model

2.3.4 仿真結果

利用已經(jīng)完成訓練的遞階遺傳算法對剩下的32個樣本進行谷氨酸濃度預測，以驗證該算法是否可以有效進行谷氨酸濃度的在線監(jiān)測，校驗數(shù)據(jù)與實際輸出數(shù)據(jù)對比結果見圖5。

圖5 遞階遺傳算法模型仿真結果Fig.5 The simulation results of hierarchical genetic algorithm model

由圖5可知，該算法的預測結果與實際輸出數(shù)據(jù)結果一致，說明該算法可以應用于谷氨酸濃度的在線監(jiān)測。

3 結論

通過以上試驗與數(shù)據(jù)分析，可以得到以下結論:

谷氨酸的發(fā)酵過程中，谷氨酸濃度與發(fā)酵條件有關，包括pH值、補糖量、溶氧量和溫度等生物量參數(shù)。最終確定谷氨酸的最優(yōu)發(fā)酵條件為pH值7.2，補糖量160 g/L，往復式搖床轉速220 r/min，發(fā)酵溫度35 ℃-42 ℃-43 ℃。

通過分析pH值、補糖量、溶氧量和溫度等生物量參數(shù)對谷氨酸發(fā)酵過程的影響，建立了遞階遺傳算法模型對谷氨酸濃度進行在線監(jiān)測。模型為三層網(wǎng)絡結構，輸入層為5，輸出層為1，最小訓練速率為0.3。通過對模型進行預測和仿真試驗，試驗結果表明該遞階遺傳算法模型可以對谷氨酸濃度進行在線監(jiān)測。