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1)  Dynamics Model of Fermentation
发酵动力模型
2)  fermentation dynamics model
发酵动力学模型
1.
A fermentation dynamics model of high matching precision was obtained then.
针对观测数据中可能存在的异常数据 ,提出了一种异常数据检测和剔除的预处理方法 ,并将它成功地应用于发酵过程中菌体生长的观测数据预处理 ,建立了拟合精度较高的发酵动力学模
3)  Kinetic model of ethanol fermentation
乙醇发酵动力学模型
4)  Batch fermentation dynamic model
分批发酵动力学模型
5)  fermentation model
发酵模型
1.
QPSO algorithm is applied to estimate the parameters of fermentation model,using product(glutamic acid) con-centration data of fermentation process of glutamic acid as test samples,using Verhulst equation as bacterium growth model.
应用量子微粒群优化算法,以谷氨酸发酵过程产物(谷氨酸)浓度数据为检验样本,以Verhulst方程为菌体生长模型,进行发酵模型参数估计。
6)  broth model
发酵模型液
补充资料:发酵动力学
      生化反应工程的基础内容之一,以研究发酵过程的反应速率和环境因素对速率的影响为主要内容。通过发酵动力学的研究,可进一步了解微生物的生理特征,菌体生长和产物形成的合适条件,以及各种发酵参数之间的关系,为发酵过程的工艺控制、发酵罐的设计放大和用计算机对发酵过程的控制创造条件。
  
  在发酵中同时存在着菌体生长和产物形成两个过程,它们都需要消耗培养基中的基质,因此有各自的动力学表达式,但它们之间是有相互联系的,都是以菌体生长动力学为基础的。所谓菌体生长动力学是以研究菌体浓度、限制性基质(培养基中含量最少的基质,其他组分都是过量的)浓度、抑制剂浓度、温度和pH等对菌体生长速率的影响为内容的。在分批发酵中,菌体浓度X,产物浓度P和限制性基质浓度S均随时间t变化(图1)。
  
  菌体生长可分迟滞、对数、减速、静止、衰退等五个时期。其中菌体的主要生长期是对数期,它的特点是:
  
  
   式中μ为比生长率,即单位菌体单位时间内的菌体生长量,当基质浓度S下降至一定值后,μ值即随之下降(图2),即进入减速期;随着基质浓度继续下降,菌体的衰老死亡逐步与生长平衡以至超过生长,也即进入静止和衰退期。
  
  J.莫诺于1949年提出了一个μ与S间的经验关联式,此式被称莫诺方程式:
  
  
  
  
  式中μm为最大比生长速率, 即不因基质浓度变化而改变的最大μ值;Ks为饱和常数,即在数量上相当于μ=0.5μm时的S值。Ks值愈小,说明在低基质浓度范围中,S对μ愈为敏感,而保持μm的临界S值愈低。在一般情况下,当S>10Ks时,μ=μm 当时,μ=(μm/Ks)S。产物的形成常与菌体的生长或浓度有关,典型的关联式为:
  
  式中α、β为常数;qP为比产物形成速率。在限制性基质的消耗和菌体生长间常用下式表示:  式中YG为菌体得率常数;1/YG则为单纯用于合成单位菌体所耗用的基质量;m为维持系数,即单位菌体、单位时间内耗用于菌体维持生命活动的基质量;qS为比限制性基质消耗速率。
  
  若在菌体生长时还伴有产物形成,则
  
   式中YP为产物得率系数;1/YP则为单纯用于合成单位产物所耗用的基质量。
  
  参考书目
   合叶修一、永井史郎著,胡章助等译:《生物化学工程──反应动力学》,化学工业出版社,北京,1984。(合葉修一、永井史郎著:《生物化学工学──反応速度論》,科学技術社,東京,1975。)

  

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