谷氨酸浓度在线监测系统递阶遗传算法研究

陈运军，熊隽

(泸州职业技术学院，四川 泸州 464000)

谷氨酸是在食品、药品和工业上使用较为广泛的氨基酸产品之一，主要通过发酵过程进行生产[1]。谷氨酸的发酵过程是一种较为复杂的、具有不确定性的非线性时变过程，受到诸多因素的影响，很难建立一个精确的机理模型。在这些影响因素中，对产品的发酵过程和质量影响作用较大的生物量参数为菌体浓度。传统的谷氨酸浓度测量方法为离线测量，但是这种方法容易在取样的过程中感染细菌，也不利于发酵过程的自动控制，因此研究一种谷氨酸浓度在线监测技术是很有必要的。

软测量技术是利用可以在线测量的过程变量，如压力、温度等过程参数，推断出谷氨酸浓度计算模型，实现谷氨酸浓度的在线监测[2-3]。递阶遗传算法是将神经网络和遗传算法结合进行数据处理，同时结合神经网络和遗传算法的优点，可以在较短的搜索时间内寻找到全局的最优解[4-5]。因此，本文将采用软测量技术，通过可在线测量过程参数并结合递阶遗传算法建立软测量模型，实现对谷氨酸浓度的在线监测。

1 材料与方法

1.1 试验材料

1.1.1 菌种

本试验采用L-谷氨酸产生菌。

1.1.2 培养基

基本培养基(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，琼脂20。

活化培养基(g/L)：牛肉膏5，蛋白胨10，NaCl 2.5，琼脂20，酵母膏5。

种子培养基(g/L)：葡萄糖 25，玉米浆 35，尿素5，K2HPO4·3H2O 1.5，MgSO4·7H2O 0.4。

发酵培养基(g/L)：葡萄糖 160，玉米浆3.0，尿素 5.5，K2HPO4·3H2O 1.5，MgSO4·7H2O 0.6。

基本培养基、活化培养基和种子培养基通过200 g/L的NaOH调整pH为7.0～7.2，并在0.07 MPa条件下灭菌20 min。发酵培养基通过200 g/L的NaOH调整pH为7.0，在0.07 MPa条件下灭菌10 min。

1.1.3 仪器与试剂

试验所用试剂均为分析纯。

立式圆形压力蒸汽灭菌锅 上海医用核子仪器厂；双人超净工作台 苏州净化设备厂；往复式摇床 无锡查桥轻机厂；SBA-40C生物传感反应仪 山东省科学院生物研究所。

1.2 方法

1.2.1 培养方法

斜面培养方法：在恒温箱中设置温度为30 ℃，保温培养24 h。

药瓶培养方法：设定往复式摇床参数为振动次数100次/min，振幅8 cm，温度30 ℃。选用容量250 mL三角瓶，种子装液量为40 mL培养7～8 h。当OD值增加大于0.5时，将三角瓶取下摇床。按10%接种量将种子培养液转至容量为500 mL三角瓶中，并加入20 mL发酵培养基，控制发酵时间为36 h。为控制发酵过程中pH为7.2，可以加入500 g/L的尿素。

1.2.2 分析方法

pH值的测定：采用pH计或者pH试纸。

菌浓度的测定：吸取0.2 mL的菌液，将其转至浓度为0.25 mol/L，体积为5 mL的HCl溶液，充分摇匀。采用分光光度计，在620 nm下设定为1 cm光程，测定菌体的OD值。

谷氨酸及残糖的测定：采用SBA-40C生物传感反应仪测定。

2 结果与分析

2.1 发酵条件优化

谷氨酸的发酵过程是由代谢控制的过程，环境因素对于谷氨酸发酵的产量影响较大[6-8]，因此首先需要确定最适宜的发酵条件，主要包括pH值、补糖量、溶氧量和温度等生物量参数的控制。

首先调整培养基pH值和葡萄糖浓度，分别在不同的pH值和葡萄糖浓度条件下进行谷氨酸的培养，确定pH值和补糖量对谷氨酸浓度的影响；在发酵过程中，溶氧量采用往复式摇床的转速进行控制。在发酵温度和pH值一定的条件下，调整转速，测定发酵24 h的谷氨酸浓度；一般在进行发酵时为温度梯度设定，初始温度为菌体生长期，再提高温度抑制菌体的生长，再提高温度为发酵温度。在pH值、溶氧量确定的条件下，调整不同的温度梯度进行试验，测定发酵24 h后谷氨酸浓度，试验结果见图1中(a)～(d)。

图1 不同参数发酵条件谷氨酸浓度试验结果Fig.1 The experiment results of glutamate concentration in different fermentation conditions注：(a)为pH值；(b)为补糖量；(c)为溶氧量；(d)为温度。

由图1可知，在pH值为7.2，补糖量为160 g/L，往复式摇床转速为220 r/min，发酵温度为35 ℃-42 ℃-43 ℃的条件下，谷氨酸在24 h发酵后的浓度最高，由此可以确定谷氨酸的最优发酵条件。

2.2 试验样品确定

在某味精厂的谷氨酸发酵车间进行谷氨酸的发酵过程。在发酵时，严格控制各个阶段的pH值、补糖量、溶氧量和温度等生物量参数在最优发酵条件范围，保证发酵过程能够正常进行，以满足谷氨酸的生产要求。

将发酵过程的参数和最终谷氨酸浓度结果作为车间的报表数据，将其与递阶遗传算法的预测结果进行对比分析，确定算法的可行性。

2.3 发酵过程递阶遗传算法的建立

2.3.1 递阶遗传算法的结构设计

递阶遗传算法是将神经网络和遗传算法结合进行数据处理的一种综合算法。该算法是先采用遗传算法优化初始值，并定位较优的解空间，然后利用神经网络在较优解空间中搜索最优解。在进行递阶遗传算法的设计时，首先需要对算法进行结构设计，然后确定算法具体流程。

在采用递阶遗传算法进行谷氨酸浓度测量时，首先需要确定模型的输入变量。考虑到发酵过程中主要通过严格控制pH值、补糖量、溶氧量和温度等生物量参数控制发酵过程，且各参数随着发酵过程的进行可能会发生变化，则以上生物量参数和时间均作为输入参数[9]。因此可以确定神经网络输入层为X={X1，X2，X3，X4，X5}={时间，pH值，补糖量，溶氧量，温度}；输出层为Y={谷氨酸浓度}，输入节点个数为5，输出节点个数为1[10]。输入层的各生物量参数主要是通过传感器和各类仪表测得，但由于误差的存在，采集到的数据存在噪声等，因此将采集到的数据通过主元分析法处理后再继续传递。

对于递阶遗传算法，神经网络的层数一般包括输入层、隐含层和输出层三层，其中输入层和输出层节点个数均已确定，隐含层的节点个数可以在算法建模过程中得到，根据经验，隐含层节点个数为16时，神经网络的精度、训练次数和运算速度的综合性能较好。对于谷氨酸浓度的在线监测系统结构框图见图2。

图2 模糊神经网络结构设计图Fig.2 The design drawing of fuzzy neural network structure

2.3.2 递阶遗传算法的实现

递阶遗传算法的网络流程图见图3。

图3 递阶遗传算法网络流程图Fig.3 The network flowchart of hierarchical genetic algorithm

算法具体的执行流程是：

第一，初始化群体。

第二，利用遗传算法优化初始群体。按照下式计算每个个体的适应度：

式中：i表示第i个个体；m为输入层节点个数；s为训练样本数，在本试验中为5；Vs为隐含层至输出层的连接权值；Ts为训练信号。对于适应度符合要求的个体作为神经网络初始值；不符合要求的个体则进行选择、交叉和变异得到新的个体，返回上一步重新进行适应度计算。

第三，进行神经网络的前向传播，计算优化群体的全局误差，若符合要求，则确定最优解。

第四，若循环次数小于网络循环次数，则修改遗传算法各权值[11]，重新计算，指导确定最优解。

第五，若循环次数大于网络循环次数，则停止计算。

2.3.3 递阶遗传算法的训练

本文从车间的正确报表数据中选取64个样本，样本中的发酵过程参数均已通过主元分析法处理后记录。其中32个样本作为训练样本，32个样本作为测试样本。样本中共包括6个数据，分别为时间、pH值、补糖量、溶氧量、温度和谷氨酸浓度。前5个变量为输入变量，最后一个为输出变量。

在进行递阶遗传算法模型的训练时，采用三层网络结构，各参数设置如下：输入层为5，输出层为1，隐含层为16，学习速率为0.3，给定误差为10～1.3，训练结果和训练数据分别见图4中(a)和(b)。

由图4可知，该递阶遗传算法模型经过223步即可达到设定误差要求，且训练数据与输出变量一致性良好。

图4 递阶遗传算法模型训练结果和训练数据Fig.4 The training results and training data of hierarchical genetic algorithm model

2.3.4 仿真结果

利用已经完成训练的递阶遗传算法对剩下的32个样本进行谷氨酸浓度预测，以验证该算法是否可以有效进行谷氨酸浓度的在线监测，校验数据与实际输出数据对比结果见图5。

图5 递阶遗传算法模型仿真结果Fig.5 The simulation results of hierarchical genetic algorithm model

由图5可知，该算法的预测结果与实际输出数据结果一致，说明该算法可以应用于谷氨酸浓度的在线监测。

3 结论

通过以上试验与数据分析，可以得到以下结论:

谷氨酸的发酵过程中，谷氨酸浓度与发酵条件有关，包括pH值、补糖量、溶氧量和温度等生物量参数。最终确定谷氨酸的最优发酵条件为pH值7.2，补糖量160 g/L，往复式摇床转速220 r/min，发酵温度35 ℃-42 ℃-43 ℃。

通过分析pH值、补糖量、溶氧量和温度等生物量参数对谷氨酸发酵过程的影响，建立了递阶遗传算法模型对谷氨酸浓度进行在线监测。模型为三层网络结构，输入层为5，输出层为1，最小训练速率为0.3。通过对模型进行预测和仿真试验，试验结果表明该递阶遗传算法模型可以对谷氨酸浓度进行在线监测。