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基于动态代谢通量分析的发酵过程多目标优化  
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【英文篇名】 DMFA-based multi-objective optimization for fermentation processes
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【作者】 高岩; 赵忠盖; 刘飞;
【英文作者】 GAO Yan; ZHAO Zhonggai; LIU Fei; Key Laboratory of Advanced Control for Light Industry Processes; Ministry of Education; Jiangnan University;
【作者单位】 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室;
【文献出处】 化工学报 , CIESC Journal, 编辑部邮箱 2018年 06期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 动态代谢通量分析; 代谢; 优化; 多目标粒子群算法; 发酵;
【英文关键词】 dynamic metabolic flux analysis; metabolism; optimization; multi-objective particle swarm optimization; fermentation;
【摘要】 通过动态代谢通量分析方法建立发酵过程模型,提出了一种基于微观代谢信息的发酵过程多目标优化策略,该策略基于所建微观模型,根据动态特性将发酵过程分为菌体生长和产物合成两个阶段,进行特征分析并从微观通量层面分别设计优化目标与约束条件,采用多目标粒子群算法求得最优解。该方法用于青霉素发酵过程底物流加速率和p H的操作轨迹优化,仿真实验结果表明,采用基于微观通量的多目标优化策略能够提高产物终端浓度,表明优化策略的有效性。
【英文摘要】 A multi-objective micro-scale optimization strategy for fermentation processes was proposed to achieve optimal operation on the basis of a dynamic metabolic flux analysis(DMFA) model. According to different dynamic characteristics, the strategy divided a fermentation process into two stages of cell growth and product synthesis,in which objective functions and constraints were designed from micro metabolic flux and pathways. Multi-objective particle swarm optimization(MOPSO) was employed as key algorithm to ...
【基金】 国家自然科学基金项目(61573169); 流程工业综合自动化国家重点实验室开放课题(PAL-N201502)~~
【更新日期】 2018-06-26
【分类号】 TQ920.1
【正文快照】 引言发酵过程的生化反应机理错综复杂,始终难以得到发酵过程的具体状态转移方程和转移方向,目前发酵行业提高生产水平主要通过改善菌种性能和优化发酵过程工艺条件,如何通过优化发酵过程的关键操作变量提高产物浓度已逐渐成为一个重要课题。现有发酵过程优化策略通常基于动态机

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