ファジィ理論と代謝反応モデルを用いた培養状態認識法の開発

利用模糊理论和代谢反应模型开发培养状态识别方法

• 批准号: 06750827
• 负责人: 清水 浩
• 金额: $ 0.64万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1994
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1994 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-06750827/
• 关键词: ファジィ理論; 代謝反応モデル; 状態認識; ファジィメンバシップ関数; 代謝反応モルフラックス; エラーベクトル

発酵プロセスにおいては、菌体の増殖活性や副生成物の生成の有無など菌体の生理活性をオンラインでよく認識した上で運転操作を行うことが望ましい。しかし、実際にはオンライン計測できる情報が限られているため、菌体の状態を直接判断することが困難である場合も多い。本研究では、ファジィ理論と代謝反応モデルを利用して、菌体の培養状態をオンラインで認識することおよび代謝反応モルフラックスを計測することを目的とした。酵母培養系において、元素バランス量論式を基礎にエラーベクトルという概念を新たに考案した。エラーベクトルは菌体が糖の供給に見合って理想的に増殖する場合はほとんどゼロであるが量論式に存在しない物質が生産されるような場合やダイナミクスが変化する場合はゼロから離れて培養状態に特徴的な傾向を示すことが明かとなった。そこで、実験データをエラーベクトルを通して整理し、培養状態の特徴付けを行った。次に、特徴付けられたエラーベクトルの分布を逆に利用し、増殖状態、およびエタノール生産状態に関する培養状態をオンラインで認識するシステムの構築を試みた。エラーベクトルの基軸に対する頻度分布からファジィメンバシップ関数およびファジィ規則を構築した。新たな実験において構築された認識システムを評価したところ、培養状態は正確に認識されることが確認された。特に、従来数式モデルでは評価することが困難であった増殖とエタノール生産がアンバランスな、菌体にとっては異常な状態を正確に認識できた。認識された培養状態に応じて菌体内の代謝反応モデルにおける酸化的リン酸化反応の効率を表すパラメータを推定し、菌体内代謝反応モルフラックスを計算した。菌体増殖を表すフラックスはオフラインで計測された菌体増殖データからその精度が検証され、パラメータおよび菌体内代謝反応モルフラックスが正確に推定されたことが示された。

発 leaven プ ロ セ ス に お い て は の raised, bacteria colonization activities や deputy products の generated の presence of な ど bacteria の physiological activity を オ ン ラ イ ン で よ く know し た で transport planning on line operating を う こ と が hope ま し い. し か し, be interstate に は オ ン ラ イ ン measuring で き る intelligence が limit ら れ て い る た め, bacteria の state を directly determine す る こ と が difficult で あ も い more る occasions. This study で は, フ ァ ジ ィ theory anti 応 と metabolism モ デ ル を using し の て, bacteria culture state を オ ン ラ イ ン で know す る こ と お よ び metabolism against 応 モ ル フ ラ ッ ク ス を measuring す る こ と を purpose と し た. Yeast culture department に お い て, element バ ラ ン ス quantity theory type を に エ ラ ー ベ ク ト ル と い う concept を new た に test case し た. エ ラ ー ベ ク ト ル は bacteria が の sugar supply に see us っ て ideal に raised colonization す る occasions は ほ と ん ど ゼ ロ で あ る が quantity theory, there exist し に な が い substance さ れ る よ う な occasions や ダ イ ナ ミ ク ス が variations change す る occasions は ゼ ロ か ら from れ て cultivate state に 徴 tendency of な を shown す こ と が Ming か と な っ た. そ こ で, be 験 デ ー タ を エ ラ ー ベ ク ト ル を tong し て し, cultivate state の 徴 pay け を line っ た. Time に, 徴 pay け ら れ た エ ラ ー ベ ク ト ル を の distribution using inverse に し, raised colonization status, お よ び エ タ ノ ー ル production status に masato す る training state を オ ン ラ イ ン で know す る シ ス テ ム の build を try み た. エ ラ ー ベ ク ト ル の basic shaft に す seaborne る frequency distribution か ら フ ァ ジ ィ メ ン バ シ ッ プ masato number お よ び フ ァ ジ ィ rules を build し た. New た な be 験 に お い て build さ れ た know シ ス テ ム を review 価 し た と こ ろ, cultivating に state は right know さ れ る こ と が confirm さ れ た. に, 従 to several type モ デ ル で は review 価 す る こ と が difficult で あ っ た raised colonization と エ タ ノ ー ル production が ア ン バ ラ ン ス な, bacteria に と っ て は abnormal な に state を right know で き た. Know さ れ た training state に 応 じ て bacteria の metabolism in the body against 応 モ デ ル に お け る acidification リ ン acidification anti 応 の を sharper rate table す パ ラ メ ー タ を presumption し, bacteria metabolic 応 モ ル フ ラ ッ ク ス を computing し た. Bacteria raised colonization を table す フ ラ ッ ク ス は オ フ ラ イ ン で measuring さ れ rights た bacteria colonization デ ー タ か ら そ の precision が 検 card さ れ, パ ラ メ ー タ お よ び bacteria metabolic anti 応 モ ル フ ラ ッ ク ス が に presumed right さ れ た こ と が shown さ れ た.

项目成果

Hiroshi SHIMIZU et al.: "On-line state recognition of fed-batch cultures based on metabolic reaction model" Proceeding of 1st Asian Control Conference,Tokyo,Japan. 1. 347-350 (1994)

Hiroshi SHIMIZU 等人：“基于代谢反应模型的补料分批培养物的在线状态识别”第一届亚洲控制会议论文集，日本东京。

Hiroshi SHIMIZU et al.: "On-line recognition of physiological state in a yeast fed-batch culture" Journal of Process Control. (掲載予定). (1995)

Hiroshi SHIMIZU 等人：“酵母分批补料培养中的生理状态的在线识别”《过程控制杂志》（即将出版）。