人工智能驱动的生物发酵过程参数优化与质量稳定性管理

摘要

本研究聚焦生物发酵过程中参数优化与质量稳定性管理的关键技术瓶颈，提出基于人工智能的解决方案。针对传统控制模式存在的检测滞后、经验依赖性强及多参数协同不足等问题，整合机器学习、强化学习与数字孪生技术，构建数据驱动的智能调控体系。通过建立温度-代谢动力学模型、pH值多传感器融合监测网络及溶氧-搅拌-通气耦合模型，实现分阶段精准控温、动态酸碱平衡调节与供氧策略优化。开发实时质量监测系统，结合光谱分析与机器视觉技术，形成异常工况预警与补偿机制。实验表明，该方案可有效提升产物浓度并降低能耗，其核心创新在于将单目标参数调整扩展至多目标协同优化，借助遗传算法平衡产量、质量与成本关系。研究还提出工艺智能化升级路径，涵盖全链条数据库建设、三级验证体系及人机协同控制模式，为工业化应用提供理论支撑。