發(fā)布時間：2022-01-23 15:35

　　固態(tài)發(fā)酵是制取生物乙醇的關(guān)鍵步驟之一。為提高乙醇固態(tài)發(fā)酵過程的監(jiān)測效率和產(chǎn)品得率,研究提出基于分子光譜融合技術(shù)的乙醇固態(tài)發(fā)酵過程監(jiān)測方法研究的新思路。具體研究內(nèi)容如下:（1）基于分子光譜融合技術(shù)的酵母菌生長狀態(tài)監(jiān)測方法研究。首先,利用光譜儀獲取酵母菌培養(yǎng)過程樣本的拉曼光譜和近紅外光譜,并利用Savitzky-Golay（SG）濾波結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量（standard normal variate,SNV）對其進(jìn)行預(yù)處理;然后,利用變量組合集群分析法（variable combination population analysis,VCPA）對預(yù)處理后的兩種分子光譜分別進(jìn)行特征波長優(yōu)化,并在特征層進(jìn)行特征融合;最后,建立基于分子光譜融合特征的酵母菌生長過程支持向量機(jī)（support vector machine,SVM）定量監(jiān)測模型。實(shí)驗結(jié)果顯示,與基于單分子光譜特征的最佳VCPA-SVM模型相比,基于光譜融合特征建立的最佳VCPA-SVM模型可獲得更好的預(yù)測性能。該最佳模型的預(yù)測均方根誤差（root mean square error of prediction,RMSEP）、決定系數(shù)（... 

【文章來源】：江蘇大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

酵母菌培養(yǎng)過程的生長曲線

2.2.4.2 近紅外光譜采集 研究采用 Antaris II 型傅里葉變換近紅外光譜儀（美國 Thermo Nicolet 公司），選取透射模式采集酵母菌培養(yǎng)物樣本的近紅外光譜。光譜儀的參數(shù)設(shè)置如下：掃描范圍為 10000-4000cm-1，掃描次數(shù)為 32 次，光譜分辨率為 8cm-1。采集到的光譜共有 1557 個波數(shù)點(diǎn)。光譜采集時，將室內(nèi)溫度保持在 27°C 左右，相對濕度為60%[55]；取 2.5mL 酵母菌培養(yǎng)物過濾后置于光程為 10mm 的石英比色皿中進(jìn)行近紅外光譜的采集，每個樣本重復(fù) 3 次光譜采集，并將其平均值作為該樣本的原始近紅外光譜。圖 2.3 所示為所有酵母菌培養(yǎng)物樣本的原始近紅外光譜。

江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文21中可以看出，整個木薯乙醇固態(tài)發(fā)酵過程可大致劃分為以下三個階段：(1)0-8h為木薯乙醇固態(tài)發(fā)酵的遲滯期。在此階段，因加入糖化酶導(dǎo)致葡萄糖的大量生成，而新加入的酵母菌在逐漸適應(yīng)發(fā)酵環(huán)境；因此，乙醇含量并沒有較大的變化。(2)8-48h為木薯乙醇固態(tài)發(fā)酵的對數(shù)期；在此階段，隨著酵母菌的大量繁殖，葡萄糖被大量消耗，而乙醇含量則快速升高；這主要是因為該階段酵母菌熟悉了發(fā)酵環(huán)境，大量消耗糖類物質(zhì)并快速轉(zhuǎn)換成乙醇。(3)48-72h為木薯乙醇固態(tài)發(fā)酵的穩(wěn)定期；在此階段，隨著糖類物質(zhì)的消耗殆盡，乙醇濃度不再發(fā)生較大變化，整個發(fā)酵過程趨于穩(wěn)定直至結(jié)束。圖2.6乙醇固態(tài)發(fā)酵過程中葡萄糖和乙醇含量的變化曲線Figure2.6ChangecurvesofglucoseandethanolconcentrationsduringethanolSSF2.3.4分子光譜采集2.3.4.1拉曼光譜采集研究利用ProSP-Micro2000K顯微拉曼測量系統(tǒng)（杭州譜鐳光電技術(shù)有限公司）測量木薯乙醇固態(tài)發(fā)酵物樣本的拉曼光譜。該測量系統(tǒng)激光源的激發(fā)波長為785.953nm，配有256×1024像素電荷耦合器件（CCD）檢測器，激光功率為350mW。光譜采集前，將測量系統(tǒng)的積分時間設(shè)置為3s，光譜掃描范圍設(shè)置為150-2000cm-1。光譜采集時，首先取粉碎后的木薯乙醇固態(tài)發(fā)酵物樣本1g置于1

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]生活垃圾制燃料乙醇市場前景及可行性分析[J]. 李國林,羅丹,孔巖,范振興,劉志華.  現(xiàn)代化工. 2020(01)
[2]近紅外光譜分析技術(shù)及儀器發(fā)展概況[J]. 林房,吳麗華,劉曼曼,冷其影,鞏子路,邢棟,吳宏萍.  釀酒. 2020(01)
[3]工農(nóng)業(yè)廢料及其固態(tài)發(fā)酵利用綜述[J]. Pardeep Kumar Sadh,Surekha Duhan,Joginder Singh Duhan,徐娟.  中國沼氣. 2019(06)
[4]補(bǔ)料分批發(fā)酵過程動態(tài)優(yōu)化控制研究[J]. 李海波,潘豐.  控制工程. 2019(10)
[5]美國燃料乙醇行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與啟示[J]. 婁巖.  國際石油經(jīng)濟(jì). 2019(09)
[6]國內(nèi)外燃料乙醇生產(chǎn)及市場分析[J]. 米多,姜日元,董歡.  化學(xué)工業(yè). 2019(05)
[7]固態(tài)發(fā)酵工程技術(shù)的研究應(yīng)用分析[J]. 李雪琪.  科技資訊. 2019(11)
[8]不同酵母菌劑對小曲酒發(fā)酵風(fēng)味物質(zhì)的影響[J]. 孫神英,張明春,繆禮鴻,曾馳.  武漢輕工大學(xué)學(xué)報. 2018(04)
[9]釀酒酵母制備固態(tài)發(fā)酵飼料的參數(shù)優(yōu)化及品質(zhì)評價[J]. 孫宏,李園成,吳逸飛,沈琦,姚曉紅,湯江武,王新.  中國畜牧雜志. 2018(05)
[10]近紅外光譜法定性描述酵母菌的生長過程[J]. 王瑋,江輝,劉國海,梅從立,吉奕.  分析化學(xué). 2017(08)

博士論文
[1]拉曼光譜分析技術(shù)在黃酒質(zhì)量監(jiān)控中的應(yīng)用研究[D]. 吳正宗.江南大學(xué) 2017
[2]基于近紅外光譜和電子鼻技術(shù)的固態(tài)發(fā)酵過程檢測研究及應(yīng)用[D]. 江輝.江蘇大學(xué) 2013
[3]近紅外基礎(chǔ)研究：在線分析、多組份分析和空間效應(yīng)[D]. 蔡晨波.湖南大學(xué) 2008
[4]支持向量機(jī)分類與回歸方法研究[D]. 孫德山.中南大學(xué) 2004

碩士論文
[1]基于NIRS技術(shù)的乙醇固態(tài)發(fā)酵過程檢測方法研究及其應(yīng)用[D]. 王瑋.江蘇大學(xué) 2018
[2]水果成熟度檢測的機(jī)器視覺和嗅覺可視化技術(shù)研究[D]. 王順.江蘇大學(xué) 2018
[3]乙醇固態(tài)發(fā)酵過程參數(shù)及狀態(tài)的近紅外光譜檢測方法研究[D]. 張航.江蘇大學(xué) 2017
[4]基于蟻群算法的分子光譜波長選擇新方法與應(yīng)用基礎(chǔ)研究[D]. 劉彤.浙江大學(xué) 2017
[5]基于近紅外—拉曼光譜融合的食用油品質(zhì)和品種快速檢測方法研究[D]. 涂斌.武漢輕工大學(xué) 2016
[6]基于K近鄰的分類算法研究[D]. 桑應(yīng)賓.重慶大學(xué) 2009



本文編號：3604649