[发明专利]基于近红外光谱的柠檬酸发酵液化清液的统计监控方法

说明书

本发明一种基于近红外光谱的柠檬酸发酵液化清液的统计监控方法，包括：输入输出数据采集与预处理、将数据集分为有标记数据和未标记数据两部分、建立半监督PPLS模型、计算监控指标。本发明的有益效果：柠檬酸液化清液过程主要采用人工取样分析总糖和总氮的值，然后根据运行经验判断过程的运行状态，是一种事后报警，只有到产品质量发生变化后，才能给出报警，造成大量的浪费，并影响后续的柠檬酸发酵生产。本发明引入近红外光谱对柠檬酸液化清液过程进行检测，并由此实现了统计监控。

技术领域

本发明涉及柠檬酸发酵领域，具体涉及一种基于近红外光谱的柠檬酸发酵液化清液的统计监控方法。

背景技术

柠檬酸发酵液化清液是以玉米为原材料的产物：首先将玉米粉碎得到玉米粉，然后加水稀释成玉米浆，将糖水和工艺水调制得到投料水，并用NaOH调节，将玉米浆与投料水在配料罐中混合，加入淀粉酶后得到料液，进入一次喷射器，然后料液分两路，一路进入种子混液罐，一路进入二次喷射器，料液加入淀粉酶得到混液，并用废酸调节pH，用于固液分离，混液经过冷却器冷却后通过板框进行分离，经板框压率后得到滤渣和清液。液化清液对于发酵培养基的制备非常重要，直接决定培养基的质量，进而影响柠檬酸发酵过程的得率。因此，对柠檬酸发酵液化清液的生产过程进行监控对整个柠檬酸发酵过程至关重要。总糖和总氮是液化清液的关键工艺参数，通常采用人工取样、离线分析的方法获得这两个参数的值，并通过上下限判断的方法确定液化清液的运行状态。

近红外光谱从分子振动层面收集了大量过程信息，具有非破坏性、分析快、效率高等特点，受到了广泛的关注，并在农业、石油、医药和环境等领域逐渐普及，目前生物发酵过程中开始引入近红外光谱仪进行关键参数的检测。但是，在建立近红外光谱的校正模型时，通常需要过程变量与质量变量的采样率一致，而在柠檬酸液化清液过程中，近红外光谱分析快，而总糖和总氮的离线取样周期长。以往的方法多是采用降采样率的方式，按照总糖和总氮的采样时间，选择不同的光谱数据，使两者的采样率一致，建立总糖和总氮的模型，但是丢失了大量近红外光谱的信息，会降低建模的准确性。在确定出校正模型后，通常根据该模型估计出总糖和总氮值后，然后采用上下限的方法对液化清液进行监控，属于一种事后报警的监控方式，必然导致大量的浪费。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于近红外光谱的柠檬酸发酵液化清液的统计监控方法，主要解决以下两个方面的问题：总糖和总氮的近红外光谱半监督PPLS建模方法。总糖和总氮的检测周期很大，滞后时间长，而近红外光谱能够实现实时在线测量。因此，为了充分利用近红外光谱的数据，则必须采用较多的近红外光谱样本建立模型，造成了部分近红外光谱样本没有对应的总糖和总氮样本，给建立模型带来了困难。不同于以往降采样率的建模方法，半监督PPLS方法保留了未标记数据的光谱信息，可以提高模型的准确性。基于NIR的柠檬酸发酵液化清液事前预警方法。在长期的运行中，人工经验的方法能够得到总糖和总氮的上下限，因此，常规方法将NIR作为总糖和总氮的检测设备，当通过PPLS模型得到总糖和总氮的值后，判断这些值是否在其上下限内，如果不在，则认为液化清液出现了故障。本发明引入统计监控的思想，取代上下限的监控方法，能够提供一种事前预警，从而解决事后报警的问题。通过解决以上两个方面的问题，本发明能够根据液化过程关键参数的统计分布规律判断过程运行状态，实现事前预警，对企业提高生产效益，降低生产成本，并获得理想的产品质量具有重要意义。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于近红外光谱的柠檬酸发酵液化清液的统计监控方法，包括：输入输出数据采集与预处理、将数据集分为有标记数据和未标记数据两部分、建立半监督PPLS模型、计算监控指标。

在其中一个实施例中，具体步骤如下：

步骤一：光谱数据采集及预处理

1)样本采集：采集正常操作工艺下及异常情况下柠檬酸发酵液化清液不同日期不同批次的样品，并对样品标号，获得样品集；