光譜測量在發(fā)酵過程中的模型優(yōu)化與品質(zhì)因數(shù)提升策略研究一、緒論1.1研究背景與意義發(fā)酵工業(yè)作為現(xiàn)代工業(yè)的重要組成部分，在食品、醫(yī)藥、化工等諸多領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在食品領(lǐng)域，從日常食用的面包、酸奶，到各類發(fā)酵調(diào)味品如醬油、醋等，發(fā)酵技術(shù)賦予了食品獨(dú)特的風(fēng)味和更長的保質(zhì)期；在醫(yī)藥領(lǐng)域，抗生素、維生素、疫苗等眾多藥品的生產(chǎn)都依賴于發(fā)酵過程，為人類健康提供了有力保障；化工領(lǐng)域中，生物燃料、有機(jī)酸、氨基酸等產(chǎn)品的發(fā)酵生產(chǎn)，不僅降低了對(duì)傳統(tǒng)石化資源的依賴，還符合可持續(xù)發(fā)展的理念。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球發(fā)酵產(chǎn)品市場規(guī)模持續(xù)增長，預(yù)計(jì)在未來幾年內(nèi)將達(dá)到更高的數(shù)值，這充分彰顯了發(fā)酵工業(yè)的巨大發(fā)展?jié)摿椭匾?jīng)濟(jì)價(jià)值。然而，發(fā)酵過程是一個(gè)極其復(fù)雜的生物化學(xué)反應(yīng)過程，涉及微生物的生長代謝、底物的轉(zhuǎn)化以及各種環(huán)境因素的相互作用。傳統(tǒng)的發(fā)酵工藝控制參數(shù)主要包括溫度、pH、溶氧、泡沫、補(bǔ)料等，但這些參數(shù)的監(jiān)測往往存在一定的局限性，無法全面、實(shí)時(shí)地反映發(fā)酵過程的動(dòng)態(tài)變化。例如，傳統(tǒng)的離線檢測方法需要人工取樣，經(jīng)過繁瑣的樣品處理和分析過程，不僅耗時(shí)較長，而且檢測結(jié)果具有滯后性，難以滿足現(xiàn)代發(fā)酵工業(yè)對(duì)過程控制的實(shí)時(shí)性和精準(zhǔn)性要求。一旦發(fā)酵過程出現(xiàn)異常，難以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并采取有效的調(diào)控措施，可能導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量下降、產(chǎn)量降低，甚至生產(chǎn)失敗，給企業(yè)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失。光譜測量技術(shù)的出現(xiàn)為發(fā)酵過程的監(jiān)測與控制提供了新的契機(jī)。以近紅外光譜技術(shù)為代表，憑借其非破壞性、快速、無污染等顯著特點(diǎn)，在發(fā)酵過程中能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)關(guān)鍵參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測。通過對(duì)發(fā)酵液或發(fā)酵產(chǎn)物的光譜信息進(jìn)行深入分析，可以精準(zhǔn)監(jiān)測發(fā)酵過程中生物量、關(guān)鍵代謝產(chǎn)物（如多糖、蛋白質(zhì)、氨基酸、有機(jī)酸等）的濃度變化，以及pH值、葡萄糖含量等關(guān)鍵參數(shù)。這為發(fā)酵過程的優(yōu)化和自動(dòng)控制提供了強(qiáng)有力的支持，有助于實(shí)現(xiàn)發(fā)酵過程的精準(zhǔn)控制，提高產(chǎn)品的產(chǎn)量和質(zhì)量。在氨基酸發(fā)酵過程中，利用近紅外光譜技術(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測發(fā)酵液中氨基酸的濃度變化，并通過建立模型分析出溫度、pH值、氧氣含量等關(guān)鍵因素與氨基酸產(chǎn)量之間的關(guān)系，進(jìn)而對(duì)這些關(guān)鍵因素進(jìn)行優(yōu)化，可有效提高氨基酸的產(chǎn)量和質(zhì)量。在光譜測量技術(shù)應(yīng)用于發(fā)酵過程的研究中，模型品質(zhì)因數(shù)是衡量建立的預(yù)測模型性能優(yōu)劣的關(guān)鍵指標(biāo)。一個(gè)高品質(zhì)因數(shù)的模型具有更高的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和泛化能力，能夠更精準(zhǔn)地預(yù)測發(fā)酵過程中的關(guān)鍵參數(shù)變化，為發(fā)酵過程的優(yōu)化控制提供更可靠的依據(jù)。然而，目前在利用光譜測量技術(shù)建立發(fā)酵過程預(yù)測模型時(shí)，模型品質(zhì)因數(shù)往往受到多種因素的制約，如光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量、建模方法的選擇、樣本的代表性等。這些因素導(dǎo)致模型的預(yù)測精度和可靠性難以滿足實(shí)際生產(chǎn)需求，限制了光譜測量技術(shù)在發(fā)酵工業(yè)中的廣泛應(yīng)用和深入發(fā)展。因此，深入研究提高光譜測量發(fā)酵過程中模型品質(zhì)因數(shù)的方法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。通過優(yōu)化光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，選擇更合適的建模算法，合理擴(kuò)充和優(yōu)化樣本集等手段，可以有效提高模型的品質(zhì)因數(shù)，提升模型的預(yù)測性能。這不僅能夠?yàn)榘l(fā)酵過程的精準(zhǔn)控制提供更有效的技術(shù)支持，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過程的優(yōu)化，降低生產(chǎn)成本，提高產(chǎn)品質(zhì)量和市場競爭力，還能推動(dòng)光譜測量技術(shù)在發(fā)酵工業(yè)中的進(jìn)一步應(yīng)用和創(chuàng)新，促進(jìn)發(fā)酵工業(yè)朝著智能化、高效化、綠色化的方向發(fā)展，為整個(gè)行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展注入新的活力。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀光譜測量技術(shù)在發(fā)酵領(lǐng)域的應(yīng)用起步于20世紀(jì)后期，隨著光譜分析儀器性能的提升和化學(xué)計(jì)量學(xué)方法的發(fā)展，其應(yīng)用范圍不斷拓展。早期，該技術(shù)主要用于發(fā)酵底物和終產(chǎn)品的簡單成分分析，隨著研究的深入，逐漸向發(fā)酵過程的實(shí)時(shí)監(jiān)測與控制方向發(fā)展。在國外，美國、德國、日本等發(fā)達(dá)國家在光譜測量技術(shù)應(yīng)用于發(fā)酵過程的研究方面處于領(lǐng)先地位。美國的科研團(tuán)隊(duì)在利用近紅外光譜技術(shù)監(jiān)測生物制藥發(fā)酵過程中，通過對(duì)大量樣本的光譜數(shù)據(jù)采集和分析，建立了較為精準(zhǔn)的關(guān)鍵代謝產(chǎn)物濃度預(yù)測模型，并應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)過程的控制，有效提高了產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。德國的相關(guān)研究則側(cè)重于近紅外光譜技術(shù)在啤酒發(fā)酵過程中的應(yīng)用，不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)發(fā)酵液中酒精、糖類、蛋白質(zhì)等成分的實(shí)時(shí)監(jiān)測，還通過優(yōu)化建模算法，提高了模型對(duì)發(fā)酵終點(diǎn)預(yù)測的準(zhǔn)確性，為啤酒生產(chǎn)企業(yè)優(yōu)化生產(chǎn)工藝提供了有力支持。日本在發(fā)酵過程的近紅外光譜監(jiān)測技術(shù)研究中，開發(fā)了新型的光纖探頭和光譜采集裝置，提高了光譜數(shù)據(jù)采集的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，進(jìn)一步提升了模型的預(yù)測性能。國內(nèi)對(duì)光譜測量技術(shù)在發(fā)酵領(lǐng)域的研究始于21世紀(jì)初，雖然起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速。眾多科研機(jī)構(gòu)和高校積極投入到相關(guān)研究中，取得了一系列具有應(yīng)用價(jià)值的成果。江南大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)針對(duì)氨基酸發(fā)酵過程，通過對(duì)不同發(fā)酵階段的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，結(jié)合遺傳算法等優(yōu)化算法對(duì)建模參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，建立了高精度的氨基酸濃度預(yù)測模型，為氨基酸發(fā)酵過程的精準(zhǔn)控制提供了技術(shù)支撐。華東理工大學(xué)在抗生素發(fā)酵過程的近紅外光譜監(jiān)測研究中，采用多種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪和特征提取，并引入深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行建模，顯著提高了模型對(duì)發(fā)酵過程中關(guān)鍵參數(shù)的預(yù)測精度，為抗生素的高效生產(chǎn)提供了新的技術(shù)手段。在提高模型品質(zhì)因數(shù)的研究方面，國內(nèi)外學(xué)者從多個(gè)角度展開了深入探索。在光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方面，研究人員嘗試了多種方法來去除噪聲、校正基線和消除干擾，如多元散射校正（MSC）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SNV）、Savitzky-Golay濾波等。這些方法能夠有效改善光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量，提高模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在建模方法的選擇上，除了傳統(tǒng)的偏最小二乘回歸（PLS）、主成分回歸（PCR）等方法外，支持向量機(jī)（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、深度學(xué)習(xí)算法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM等）也被廣泛應(yīng)用于發(fā)酵過程模型的建立。這些新型算法在處理復(fù)雜非線性關(guān)系方面具有獨(dú)特優(yōu)勢，能夠挖掘光譜數(shù)據(jù)中更豐富的信息，從而提高模型的預(yù)測能力。此外，為了提高模型的泛化能力，研究人員還注重樣本集的擴(kuò)充和優(yōu)化，通過合理設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)方案，采集不同發(fā)酵條件下的樣本數(shù)據(jù)，增加樣本的多樣性，使模型能夠適應(yīng)更廣泛的實(shí)際生產(chǎn)情況。盡管國內(nèi)外在光譜測量發(fā)酵過程中提高模型品質(zhì)因數(shù)方面取得了一定的進(jìn)展，但仍存在一些問題和挑戰(zhàn)。例如，不同發(fā)酵過程的復(fù)雜性和特殊性導(dǎo)致模型的通用性較差，難以實(shí)現(xiàn)一種模型適用于多種發(fā)酵過程；光譜數(shù)據(jù)與發(fā)酵過程關(guān)鍵參數(shù)之間的內(nèi)在關(guān)系尚未完全明確，影響了模型的解釋性和可靠性；在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境中，由于受到溫度、濕度、設(shè)備穩(wěn)定性等多種因素的干擾，模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性有待進(jìn)一步提高。因此，進(jìn)一步深入研究提高模型品質(zhì)因數(shù)的方法，解決現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，對(duì)于推動(dòng)光譜測量技術(shù)在發(fā)酵工業(yè)中的廣泛應(yīng)用具有重要意義。1.3研究內(nèi)容與方法本研究旨在全面深入地探索提高光譜測量發(fā)酵過程中模型品質(zhì)因數(shù)的有效方法，主要從以下幾個(gè)關(guān)鍵方面展開：樣本選擇與擴(kuò)充：精心挑選具有廣泛代表性的發(fā)酵樣本，涵蓋不同發(fā)酵階段、不同菌種、不同發(fā)酵條件（如溫度、pH值、溶氧等）下的樣本。同時(shí)，采用實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，合理擴(kuò)充樣本集，增加樣本的多樣性，以提高模型對(duì)不同發(fā)酵工況的適應(yīng)性和泛化能力。在研究氨基酸發(fā)酵過程時(shí)，選取不同生產(chǎn)廠家、不同批次、不同發(fā)酵時(shí)間節(jié)點(diǎn)的氨基酸發(fā)酵液樣本，同時(shí)設(shè)置不同溫度、pH值、溶氧水平的發(fā)酵實(shí)驗(yàn)，獲取相應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)，使樣本集能夠充分反映氨基酸發(fā)酵過程的各種變化情況。光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理：系統(tǒng)研究多種光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，如多元散射校正（MSC）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SNV）、Savitzky-Golay濾波、小波變換等。通過對(duì)比分析不同預(yù)處理方法對(duì)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量的改善效果，包括噪聲去除、基線校正、信號(hào)增強(qiáng)等方面，選擇最適合發(fā)酵過程光譜數(shù)據(jù)特點(diǎn)的預(yù)處理方法組合，以提高光譜數(shù)據(jù)的信噪比和穩(wěn)定性，為后續(xù)建模提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。針對(duì)某特定發(fā)酵過程的光譜數(shù)據(jù)，分別采用MSC、SNV和Savitzky-Golay濾波進(jìn)行預(yù)處理，通過計(jì)算預(yù)處理后數(shù)據(jù)的信噪比、相關(guān)系數(shù)等指標(biāo)，評(píng)估不同方法的效果，最終確定最優(yōu)的預(yù)處理方案。建模算法選擇與優(yōu)化：深入研究多種建模算法，包括傳統(tǒng)的偏最小二乘回歸（PLS）、主成分回歸（PCR），以及新興的支持向量機(jī)（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、深度學(xué)習(xí)算法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM等）。對(duì)比不同算法在處理發(fā)酵過程光譜數(shù)據(jù)時(shí)的性能表現(xiàn)，包括模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性、泛化能力等。同時(shí)，結(jié)合發(fā)酵過程的特點(diǎn)，對(duì)選定的建模算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，如采用遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法等對(duì)SVM的核參數(shù)和懲罰因子進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，以提高模型的預(yù)測精度和可靠性。在建立發(fā)酵過程關(guān)鍵參數(shù)預(yù)測模型時(shí)，分別使用PLS、SVM和LSTM算法進(jìn)行建模，通過交叉驗(yàn)證等方法評(píng)估模型性能，選擇性能最優(yōu)的算法，并進(jìn)一步對(duì)其參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以提升模型的預(yù)測能力。模型驗(yàn)證與評(píng)估：采用多種驗(yàn)證方法對(duì)建立的模型進(jìn)行全面驗(yàn)證，包括內(nèi)部交叉驗(yàn)證（如K折交叉驗(yàn)證、留一法交叉驗(yàn)證等）和外部獨(dú)立樣本驗(yàn)證。通過計(jì)算模型的各項(xiàng)性能指標(biāo)，如均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、決定系數(shù)（R2）等，客觀準(zhǔn)確地評(píng)估模型的預(yù)測精度、穩(wěn)定性和泛化能力。根據(jù)驗(yàn)證和評(píng)估結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)，確保模型能夠滿足實(shí)際發(fā)酵過程監(jiān)測與控制的需求。在完成模型建立后，使用K折交叉驗(yàn)證對(duì)模型進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證，評(píng)估模型在訓(xùn)練集上的性能表現(xiàn)；然后使用外部獨(dú)立的發(fā)酵樣本數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，計(jì)算RMSE、MAE、R2等指標(biāo)，判斷模型對(duì)新樣本的預(yù)測能力，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。為了實(shí)現(xiàn)上述研究內(nèi)容，本研究將綜合運(yùn)用多種研究方法：文獻(xiàn)研究法：全面系統(tǒng)地查閱國內(nèi)外關(guān)于光譜測量技術(shù)在發(fā)酵過程中的應(yīng)用、模型品質(zhì)因數(shù)影響因素及提高方法等方面的文獻(xiàn)資料。對(duì)相關(guān)研究成果進(jìn)行梳理、分析和總結(jié)，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，為后續(xù)研究提供理論基礎(chǔ)和研究思路。通過WebofScience、中國知網(wǎng)等學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫，檢索相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)文獻(xiàn)中的研究方法、實(shí)驗(yàn)結(jié)果、存在問題等進(jìn)行詳細(xì)分析，提煉出有價(jià)值的信息，為研究提供參考。實(shí)驗(yàn)研究法：搭建發(fā)酵實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，采用光譜測量設(shè)備對(duì)發(fā)酵過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，獲取不同發(fā)酵條件下的光譜數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的發(fā)酵過程關(guān)鍵參數(shù)數(shù)據(jù)。通過設(shè)計(jì)不同的實(shí)驗(yàn)方案，研究樣本選擇、光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、建模算法等因素對(duì)模型品質(zhì)因數(shù)的影響。在實(shí)驗(yàn)室搭建發(fā)酵罐實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，配備近紅外光譜儀、pH計(jì)、溶氧儀等監(jiān)測設(shè)備，進(jìn)行不同菌種、不同發(fā)酵條件的發(fā)酵實(shí)驗(yàn)，采集光譜數(shù)據(jù)和發(fā)酵參數(shù)數(shù)據(jù)，為后續(xù)研究提供實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)方法：運(yùn)用數(shù)據(jù)分析軟件和統(tǒng)計(jì)工具，對(duì)采集到的光譜數(shù)據(jù)和發(fā)酵參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、分析和統(tǒng)計(jì)。通過相關(guān)性分析、主成分分析等方法，挖掘光譜數(shù)據(jù)與發(fā)酵過程關(guān)鍵參數(shù)之間的內(nèi)在關(guān)系，為模型建立和優(yōu)化提供依據(jù)。使用Python的數(shù)據(jù)分析庫（如Pandas、Numpy、Scikit-learn等）對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，通過繪制散點(diǎn)圖、計(jì)算相關(guān)系數(shù)等方法，分析光譜數(shù)據(jù)與發(fā)酵參數(shù)之間的相關(guān)性，為模型建立提供數(shù)據(jù)支持。二、光譜測量技術(shù)與發(fā)酵過程概述2.1光譜測量技術(shù)原理與分類光譜測量技術(shù)是基于物質(zhì)與光相互作用產(chǎn)生的特征光譜來獲取物質(zhì)的組成、結(jié)構(gòu)和含量等信息的分析方法。根據(jù)光的波長范圍和作用原理的不同，可分為多種類型，在發(fā)酵過程監(jiān)測中，近紅外光譜技術(shù)、中紅外光譜技術(shù)和拉曼光譜技術(shù)應(yīng)用較為廣泛。2.1.1近紅外光譜技術(shù)原理近紅外光（NearInfrared，NIR）的波長范圍通常在780-2500nm之間。近紅外光譜的產(chǎn)生源于分子中含氫基團(tuán)（如C-H、O-H、N-H等）的振動(dòng)能級(jí)在近紅外光的照射下，從基態(tài)躍遷到較高的振動(dòng)能級(jí)，產(chǎn)生對(duì)近紅外光的吸收。不同的分子結(jié)構(gòu)和化學(xué)組成使得含氫基團(tuán)的振動(dòng)模式和吸收頻率存在差異，從而形成具有特征性的近紅外光譜。當(dāng)近紅外光照射到發(fā)酵液時(shí)，發(fā)酵液中的各種成分，如葡萄糖、氨基酸、蛋白質(zhì)、有機(jī)酸等，其含氫基團(tuán)會(huì)吸收特定波長的近紅外光，通過檢測透過或反射的近紅外光強(qiáng)度變化，即可獲得發(fā)酵液的近紅外光譜。近紅外光譜技術(shù)在發(fā)酵過程監(jiān)測中具有獨(dú)特的優(yōu)勢。它屬于非侵入式檢測方法，無需對(duì)發(fā)酵液進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理，可直接通過光纖探頭或在線流通池采集光譜數(shù)據(jù)，避免了對(duì)發(fā)酵體系的污染，特別適用于無菌發(fā)酵環(huán)境。檢測速度極快，能實(shí)現(xiàn)秒級(jí)檢測，可對(duì)發(fā)酵過程進(jìn)行連續(xù)在線監(jiān)測，及時(shí)捕捉發(fā)酵過程中的動(dòng)態(tài)變化。該技術(shù)還具備多組分同時(shí)分析的能力，一次掃描即可獲取多個(gè)參數(shù)的信息，大大提高了檢測效率，降低了檢測成本。近紅外光譜技術(shù)適用于各種發(fā)酵體系，包括液體、固體或半固態(tài)發(fā)酵體系，具有很強(qiáng)的適應(yīng)性。2.1.2中紅外光譜技術(shù)原理中紅外光（MiddleInfrared，MIR）的波長范圍一般為2.5-25μm。中紅外光譜主要是由分子的振動(dòng)-轉(zhuǎn)動(dòng)能級(jí)躍遷產(chǎn)生的。與近紅外光譜不同，中紅外光譜的吸收峰大多源于分子中化學(xué)鍵的基頻振動(dòng)，吸收強(qiáng)度較大，光譜特征更為明顯，能夠提供更豐富的分子結(jié)構(gòu)信息。當(dāng)物質(zhì)分子受到中紅外光照射時(shí)，分子內(nèi)的化學(xué)鍵會(huì)發(fā)生振動(dòng)，振動(dòng)頻率與中紅外光的頻率相匹配時(shí)，就會(huì)吸收相應(yīng)波長的中紅外光，形成中紅外吸收光譜。每種有機(jī)化合物都具有特征性的中紅外吸收光譜，可用于鑒定有機(jī)物、高聚物及其他復(fù)雜結(jié)構(gòu)的化合物。在發(fā)酵過程監(jiān)測中，中紅外光譜技術(shù)具有高度的特征性，能夠準(zhǔn)確識(shí)別發(fā)酵液中的各種成分。然而，中紅外光在水溶液中會(huì)被強(qiáng)烈吸收，這限制了其在含水量較高的發(fā)酵液中的直接應(yīng)用。為解決這一問題，常采用衰減全反射（ATR）等特殊的采樣技術(shù)，使中紅外光在與發(fā)酵液接觸時(shí)，僅在樣品表面發(fā)生反射，減少水對(duì)光譜的干擾。中紅外光譜儀的分辨率相對(duì)較高，能夠更精確地分析物質(zhì)的結(jié)構(gòu)和組成，但儀器成本較高，操作相對(duì)復(fù)雜，在一定程度上影響了其在發(fā)酵工業(yè)中的廣泛應(yīng)用。2.1.3拉曼光譜技術(shù)原理拉曼光譜（RamanSpectroscopy）是一種基于光的非彈性散射效應(yīng)產(chǎn)生的光譜。當(dāng)一束單色光（通常為激光）照射到物質(zhì)分子上時(shí)，大部分光子與分子發(fā)生彈性碰撞，其頻率和波長保持不變，這種散射稱為瑞利散射；而一小部分光子與分子發(fā)生非彈性碰撞，光子的能量會(huì)發(fā)生變化，散射光的頻率與入射光的頻率存在差異，這種散射即為拉曼散射。拉曼散射光的頻率位移與分子的振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)能級(jí)有關(guān)，不同的分子具有不同的振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)模式，從而產(chǎn)生不同頻率位移的拉曼散射光，形成具有特征性的拉曼光譜。在發(fā)酵過程中，拉曼光譜技術(shù)可用于監(jiān)測發(fā)酵液中的底物、產(chǎn)物和微生物細(xì)胞等成分的變化。它對(duì)水的散射較弱，適合分析富含水分的發(fā)酵液樣品，能夠?qū)崿F(xiàn)原位、無污染、快速實(shí)時(shí)的在線檢測。拉曼光譜技術(shù)還可以與其他技術(shù)（如激光鑷子、顯微成像等）相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)單個(gè)微生物細(xì)胞的分析，為研究微生物的代謝活動(dòng)提供更微觀的信息。但是，拉曼散射信號(hào)通常較弱，需要高靈敏度的檢測設(shè)備和較長的積分時(shí)間，這可能會(huì)影響檢測的實(shí)時(shí)性；此外，熒光背景干擾也是拉曼光譜分析中常見的問題，需要采取相應(yīng)的措施（如選擇合適的激發(fā)波長、采用熒光淬滅劑等）來消除或減少熒光干擾。2.2發(fā)酵過程關(guān)鍵參數(shù)與監(jiān)測需求在發(fā)酵過程中，存在著多個(gè)對(duì)發(fā)酵進(jìn)程和產(chǎn)品質(zhì)量起著決定性作用的關(guān)鍵參數(shù)，精準(zhǔn)監(jiān)測這些參數(shù)是實(shí)現(xiàn)發(fā)酵過程高效控制與優(yōu)化的基礎(chǔ)。生物量作為發(fā)酵過程的關(guān)鍵指標(biāo)之一，反映了微生物的生長狀況。微生物在發(fā)酵體系中不斷攝取營養(yǎng)物質(zhì)進(jìn)行生長繁殖，生物量的變化直接體現(xiàn)了發(fā)酵過程的動(dòng)態(tài)進(jìn)展。在釀酒發(fā)酵過程中，酵母菌的生物量增長與酒精的生成密切相關(guān)。在發(fā)酵初期，酵母菌快速生長，生物量迅速增加，此時(shí)發(fā)酵液中酒精含量較低；隨著發(fā)酵的進(jìn)行，酵母菌生物量達(dá)到一定程度后，酒精產(chǎn)量逐漸上升。準(zhǔn)確監(jiān)測生物量，有助于判斷發(fā)酵所處的階段，進(jìn)而合理調(diào)整發(fā)酵條件，如控制營養(yǎng)物質(zhì)的補(bǔ)充量和補(bǔ)充時(shí)機(jī)，以促進(jìn)微生物的生長和產(chǎn)物的合成。傳統(tǒng)的生物量檢測方法，如細(xì)胞計(jì)數(shù)法、干重法等，操作繁瑣且耗時(shí)較長，無法滿足實(shí)時(shí)監(jiān)測的需求。而光譜測量技術(shù)能夠通過檢測發(fā)酵液的光譜特征，快速、準(zhǔn)確地獲取生物量信息，為發(fā)酵過程的實(shí)時(shí)監(jiān)控提供有力支持。底物濃度是影響發(fā)酵過程的重要因素。底物作為微生物生長和代謝的物質(zhì)基礎(chǔ)，其濃度的變化直接影響微生物的生長速率和代謝途徑。在谷氨酸發(fā)酵中，葡萄糖是主要的碳源底物，當(dāng)葡萄糖濃度過高時(shí)，可能會(huì)引起底物抑制現(xiàn)象，抑制谷氨酸產(chǎn)生菌的生長和谷氨酸的合成；而葡萄糖濃度過低，則無法滿足菌體生長和代謝的需求，導(dǎo)致發(fā)酵效率低下。實(shí)時(shí)監(jiān)測底物濃度，能夠及時(shí)調(diào)整補(bǔ)料策略，維持底物濃度在適宜范圍內(nèi)，保證發(fā)酵過程的順利進(jìn)行。傳統(tǒng)的底物濃度檢測方法通常需要離線分析，存在檢測時(shí)間長、操作復(fù)雜等問題，難以滿足發(fā)酵過程實(shí)時(shí)監(jiān)測的要求。利用光譜測量技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)底物濃度的在線實(shí)時(shí)監(jiān)測，為發(fā)酵過程的精準(zhǔn)控制提供及時(shí)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。產(chǎn)物濃度是衡量發(fā)酵過程是否成功的關(guān)鍵指標(biāo)，直接關(guān)系到產(chǎn)品的質(zhì)量和產(chǎn)量。在抗生素發(fā)酵過程中，抗生素的產(chǎn)量和質(zhì)量是發(fā)酵的核心目標(biāo)。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測產(chǎn)物濃度，能夠及時(shí)了解發(fā)酵過程中產(chǎn)物的合成情況，判斷發(fā)酵條件是否適宜。當(dāng)產(chǎn)物濃度達(dá)到預(yù)期目標(biāo)時(shí)，可以適時(shí)終止發(fā)酵，避免過度發(fā)酵導(dǎo)致產(chǎn)物降解或能耗增加；若產(chǎn)物濃度增長緩慢或未達(dá)到預(yù)期水平，則可以通過調(diào)整發(fā)酵條件，如溫度、pH值、溶氧等，優(yōu)化產(chǎn)物合成過程。傳統(tǒng)的產(chǎn)物濃度檢測方法往往需要對(duì)樣品進(jìn)行復(fù)雜的預(yù)處理和分離分析，不僅耗時(shí)費(fèi)力，還可能對(duì)樣品造成破壞，影響檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性。光譜測量技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)產(chǎn)物濃度的快速、無損檢測，為發(fā)酵過程的質(zhì)量控制提供了高效的手段。pH值對(duì)微生物的生長和代謝有著至關(guān)重要的影響。不同的微生物在不同的發(fā)酵階段對(duì)pH值有著特定的要求，適宜的pH值能夠維持微生物細(xì)胞內(nèi)酶的活性，保證微生物的正常生長和代謝。在檸檬酸發(fā)酵過程中，發(fā)酵初期適宜的pH值有利于菌體的生長繁殖，而在發(fā)酵后期，較低的pH值則更有利于檸檬酸的合成。若pH值偏離適宜范圍，可能會(huì)導(dǎo)致微生物生長受到抑制，代謝途徑發(fā)生改變，甚至使發(fā)酵過程無法正常進(jìn)行。因此，實(shí)時(shí)監(jiān)測pH值并及時(shí)進(jìn)行調(diào)控，是保證發(fā)酵過程穩(wěn)定進(jìn)行的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的pH值檢測方法主要依賴于pH電極，但pH電極存在使用壽命短、易受污染等問題，需要定期校準(zhǔn)和維護(hù)。光譜測量技術(shù)可以通過檢測發(fā)酵液的光譜變化間接反映pH值的變化，為pH值的監(jiān)測提供了一種新的思路和方法。實(shí)時(shí)監(jiān)測這些關(guān)鍵參數(shù)對(duì)于發(fā)酵過程的優(yōu)化控制具有不可替代的重要性。通過實(shí)時(shí)獲取關(guān)鍵參數(shù)的變化信息，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)發(fā)酵過程中出現(xiàn)的異常情況，如微生物生長異常、底物利用效率低下、產(chǎn)物合成受阻等，并迅速采取相應(yīng)的調(diào)控措施。在發(fā)酵過程中，如果發(fā)現(xiàn)生物量增長緩慢，通過分析底物濃度、pH值等參數(shù)，判斷是否是由于營養(yǎng)物質(zhì)不足、pH值不適宜等原因?qū)е?，進(jìn)而調(diào)整補(bǔ)料策略或調(diào)節(jié)pH值，以促進(jìn)微生物的生長。實(shí)時(shí)監(jiān)測關(guān)鍵參數(shù)還能夠?yàn)榘l(fā)酵過程的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持，通過對(duì)大量監(jiān)測數(shù)據(jù)的分析，建立發(fā)酵過程的數(shù)學(xué)模型，深入研究發(fā)酵過程中各參數(shù)之間的相互關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)酵過程的精準(zhǔn)控制和優(yōu)化，提高產(chǎn)品的產(chǎn)量和質(zhì)量，降低生產(chǎn)成本，增強(qiáng)企業(yè)的市場競爭力。2.3光譜測量在發(fā)酵過程中的應(yīng)用現(xiàn)狀光譜測量技術(shù)憑借其獨(dú)特的優(yōu)勢，在發(fā)酵工業(yè)的多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，為發(fā)酵過程的監(jiān)測與控制提供了有力支持，推動(dòng)了發(fā)酵工業(yè)的智能化發(fā)展。在酒類發(fā)酵領(lǐng)域，近紅外光譜技術(shù)的應(yīng)用有效提升了生產(chǎn)過程的監(jiān)控水平。以葡萄酒發(fā)酵為例，通過近紅外光譜技術(shù)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測發(fā)酵液中的糖分、酒精度、總酸、揮發(fā)酸等關(guān)鍵指標(biāo)的變化。在發(fā)酵初期，密切監(jiān)測糖分的消耗情況，能夠及時(shí)調(diào)整發(fā)酵條件，確保酵母菌有充足的底物進(jìn)行發(fā)酵；在發(fā)酵后期，精準(zhǔn)監(jiān)測酒精度和酸度的變化，有助于判斷發(fā)酵終點(diǎn)，保證葡萄酒的品質(zhì)穩(wěn)定。有研究表明，利用近紅外光譜技術(shù)建立的葡萄酒發(fā)酵過程模型，對(duì)酒精度的預(yù)測均方根誤差（RMSE）可控制在0.3%以內(nèi)，對(duì)糖分濃度預(yù)測的RMSE在2g/L左右，能夠較為準(zhǔn)確地反映發(fā)酵過程的動(dòng)態(tài)變化。在啤酒發(fā)酵過程中，近紅外光譜技術(shù)可用于監(jiān)測麥芽汁中的糖類、蛋白質(zhì)等成分的變化，以及發(fā)酵過程中酒精、二氧化碳等產(chǎn)物的生成情況。通過對(duì)這些參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測，優(yōu)化發(fā)酵工藝，如調(diào)整發(fā)酵溫度、時(shí)間和酵母接種量等，可有效提高啤酒的口感和品質(zhì)，縮短發(fā)酵周期。在乳制品發(fā)酵領(lǐng)域，光譜測量技術(shù)同樣發(fā)揮著重要作用。在酸奶發(fā)酵過程中，利用近紅外光譜技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測乳酸含量、pH值以及乳酸菌的生長情況。乳酸含量是衡量酸奶發(fā)酵程度和品質(zhì)的關(guān)鍵指標(biāo)之一，通過近紅外光譜技術(shù)可以快速準(zhǔn)確地檢測乳酸含量的變化，及時(shí)調(diào)整發(fā)酵條件，確保酸奶的酸度適宜，口感良好。對(duì)pH值的實(shí)時(shí)監(jiān)測有助于維持發(fā)酵環(huán)境的穩(wěn)定，促進(jìn)乳酸菌的生長和代謝。有研究報(bào)道，基于近紅外光譜技術(shù)建立的酸奶發(fā)酵過程模型，對(duì)乳酸含量預(yù)測的決定系數(shù)（R2）可達(dá)0.95以上，能夠較好地預(yù)測酸奶發(fā)酵過程中的關(guān)鍵參數(shù)變化。在奶酪發(fā)酵過程中，光譜測量技術(shù)可用于監(jiān)測奶酪中的水分、脂肪、蛋白質(zhì)等成分的變化，為奶酪的品質(zhì)控制和成熟度判斷提供依據(jù)。通過對(duì)奶酪發(fā)酵過程的精準(zhǔn)監(jiān)測和控制，能夠生產(chǎn)出風(fēng)味獨(dú)特、品質(zhì)優(yōu)良的奶酪產(chǎn)品。在生物制藥發(fā)酵領(lǐng)域，光譜測量技術(shù)的應(yīng)用對(duì)于保障藥品質(zhì)量和生產(chǎn)效率至關(guān)重要。在抗生素發(fā)酵過程中，近紅外光譜技術(shù)可實(shí)時(shí)監(jiān)測發(fā)酵液中抗生素的濃度、生物量、底物濃度等關(guān)鍵參數(shù)。通過對(duì)這些參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析，及時(shí)調(diào)整發(fā)酵條件，如補(bǔ)料策略、溫度、pH值等，能夠提高抗生素的產(chǎn)量和質(zhì)量，降低生產(chǎn)成本。有研究利用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合偏最小二乘回歸（PLS）算法，建立了青霉素發(fā)酵過程中青霉素濃度的預(yù)測模型，模型的預(yù)測均方根誤差（RMSE）在50U/mL以內(nèi)，能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測青霉素的合成情況。在疫苗生產(chǎn)過程中，光譜測量技術(shù)可用于監(jiān)測細(xì)胞培養(yǎng)過程中的細(xì)胞密度、代謝產(chǎn)物濃度等參數(shù)，確保疫苗生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性和一致性，提高疫苗的質(zhì)量和安全性。然而，光譜測量技術(shù)在發(fā)酵過程應(yīng)用中仍面臨一些問題。一方面，發(fā)酵過程的復(fù)雜性導(dǎo)致光譜數(shù)據(jù)受到多種因素的干擾，使得光譜信號(hào)與關(guān)鍵參數(shù)之間的關(guān)系變得復(fù)雜。在發(fā)酵過程中，發(fā)酵液的成分會(huì)隨著發(fā)酵時(shí)間的推移而不斷變化，微生物的生長代謝會(huì)產(chǎn)生多種代謝產(chǎn)物，這些代謝產(chǎn)物之間可能存在相互作用，導(dǎo)致光譜信號(hào)的重疊和干擾。發(fā)酵過程中的溫度、pH值、溶氧等環(huán)境因素的波動(dòng)也會(huì)對(duì)光譜信號(hào)產(chǎn)生影響，增加了數(shù)據(jù)處理和建模的難度。另一方面，目前建立的模型普遍存在通用性較差的問題。不同的發(fā)酵過程具有獨(dú)特的微生物種類、發(fā)酵條件和代謝途徑，導(dǎo)致適用于一種發(fā)酵過程的模型難以直接應(yīng)用于其他發(fā)酵過程。即使是同一類發(fā)酵產(chǎn)品，由于生產(chǎn)廠家、生產(chǎn)工藝和原材料的差異，模型的適用性也會(huì)受到限制。在不同廠家的氨基酸發(fā)酵過程中，由于所使用的菌種、發(fā)酵培養(yǎng)基配方和發(fā)酵設(shè)備的不同，需要針對(duì)每個(gè)廠家的具體情況重新建立模型，增加了模型開發(fā)和應(yīng)用的成本。三、影響光譜測量發(fā)酵模型品質(zhì)因數(shù)的因素分析3.1樣本因素樣本因素在光譜測量發(fā)酵模型的構(gòu)建中起著舉足輕重的作用，其代表性、數(shù)量及穩(wěn)定性等方面，均會(huì)對(duì)模型的品質(zhì)因數(shù)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。樣本的代表性關(guān)乎模型能否準(zhǔn)確反映發(fā)酵過程的真實(shí)情況。若樣本無法全面涵蓋發(fā)酵過程的各種工況，模型就難以精準(zhǔn)捕捉發(fā)酵過程中關(guān)鍵參數(shù)的變化規(guī)律，從而導(dǎo)致預(yù)測偏差。在研究啤酒發(fā)酵過程時(shí)，若僅選取發(fā)酵前期的樣本進(jìn)行建模，而忽略了發(fā)酵中期和后期的樣本，那么建立的模型將無法準(zhǔn)確預(yù)測發(fā)酵后期酒精濃度和糖分含量的變化。因?yàn)榘l(fā)酵后期微生物的代謝活動(dòng)和底物的消耗情況與前期存在顯著差異，缺乏后期樣本的模型無法學(xué)習(xí)到這些變化特征，進(jìn)而影響對(duì)發(fā)酵后期關(guān)鍵參數(shù)的預(yù)測準(zhǔn)確性。在實(shí)際應(yīng)用中，為確保樣本具有廣泛的代表性，需要考慮不同的發(fā)酵階段，如延滯期、對(duì)數(shù)生長期、穩(wěn)定期和衰亡期，每個(gè)階段的微生物生長狀態(tài)和代謝產(chǎn)物都有所不同，對(duì)光譜特征的影響也各異。不同的發(fā)酵菌種具有獨(dú)特的代謝途徑和生理特性，會(huì)導(dǎo)致發(fā)酵過程中光譜信號(hào)的差異。在酸奶發(fā)酵中，不同種類的乳酸菌發(fā)酵時(shí)，其產(chǎn)生的乳酸、多糖等代謝產(chǎn)物的量和種類不同，反映在光譜上就是吸收峰的位置和強(qiáng)度存在差異。不同的發(fā)酵條件，如溫度、pH值、溶氧等，也會(huì)對(duì)發(fā)酵過程產(chǎn)生重要影響。在谷氨酸發(fā)酵中，溫度和pH值的變化會(huì)影響谷氨酸產(chǎn)生菌的生長和代謝，進(jìn)而影響谷氨酸的合成，這些變化都會(huì)在光譜中有所體現(xiàn)。因此，在采集樣本時(shí)，應(yīng)充分考慮這些因素，盡可能涵蓋各種不同的發(fā)酵工況，以提高樣本的代表性，使模型能夠適應(yīng)更廣泛的實(shí)際生產(chǎn)情況。樣本量的大小直接關(guān)系到模型的學(xué)習(xí)能力和泛化能力。樣本量過小，模型可能無法充分學(xué)習(xí)到光譜數(shù)據(jù)與發(fā)酵參數(shù)之間的復(fù)雜關(guān)系，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集或?qū)嶋H應(yīng)用中預(yù)測精度大幅下降。有研究表明，在利用近紅外光譜技術(shù)建立發(fā)酵過程生物量預(yù)測模型時(shí)，當(dāng)樣本量小于50個(gè)時(shí)，模型的均方根誤差（RMSE）較大，預(yù)測精度較低；隨著樣本量增加到100個(gè)以上，模型的RMSE逐漸減小，預(yù)測精度明顯提高。這是因?yàn)楦嗟臉颖灸軌蛱峁└S富的信息，使模型能夠更好地捕捉到光譜數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，從而提高模型的泛化能力。然而，樣本量也并非越大越好，過度增加樣本量可能會(huì)增加數(shù)據(jù)采集和處理的成本，同時(shí)引入更多的噪聲數(shù)據(jù)，影響模型的性能。在實(shí)際操作中，需要通過實(shí)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析，找到一個(gè)合適的樣本量，在保證模型性能的前提下，盡量降低成本?？梢圆捎脴颖玖窟f增的方式，逐步增加樣本數(shù)量，觀察模型性能指標(biāo)（如RMSE、決定系數(shù)R2等）的變化，當(dāng)模型性能指標(biāo)趨于穩(wěn)定時(shí)，此時(shí)的樣本量即為較為合適的樣本量。樣本的穩(wěn)定性對(duì)模型的可靠性至關(guān)重要。在發(fā)酵過程中，樣本的成分和性質(zhì)可能會(huì)受到多種因素的影響而發(fā)生變化，如微生物的生長代謝、環(huán)境條件的波動(dòng)等。若樣本在采集、保存和處理過程中穩(wěn)定性不佳，其光譜特征也會(huì)隨之改變，導(dǎo)致模型的預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)偏差。在采集發(fā)酵液樣本后，如果保存溫度不當(dāng)，微生物可能會(huì)繼續(xù)生長代謝，使樣本中的成分發(fā)生變化，從而影響光譜的穩(wěn)定性。在樣本處理過程中，如離心、過濾等操作不當(dāng)，也可能導(dǎo)致樣本中某些成分的損失或改變，進(jìn)而影響光譜數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。為了保證樣本的穩(wěn)定性，需要采取一系列有效的措施。在樣本采集時(shí)，應(yīng)嚴(yán)格控制采集條件，確保采集的樣本具有一致性；在樣本保存方面，應(yīng)選擇合適的保存溫度和保存時(shí)間，對(duì)于易變質(zhì)的樣本，可采用低溫冷凍或添加防腐劑等方法進(jìn)行保存；在樣本處理過程中，要規(guī)范操作流程，減少因操作不當(dāng)對(duì)樣本造成的影響。樣本因素是影響光譜測量發(fā)酵模型品質(zhì)因數(shù)的關(guān)鍵因素之一。通過合理選擇具有廣泛代表性的樣本、確定合適的樣本量以及采取有效措施保證樣本的穩(wěn)定性，可以顯著提高模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和泛化能力，為發(fā)酵過程的精準(zhǔn)監(jiān)測和控制提供可靠的技術(shù)支持。3.2光譜數(shù)據(jù)采集因素光譜數(shù)據(jù)采集過程中，涉及到采集設(shè)備的性能、采集方式的選擇以及采集環(huán)境的控制等多個(gè)關(guān)鍵因素，這些因素相互關(guān)聯(lián)，共同對(duì)光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量產(chǎn)生影響，進(jìn)而顯著影響光譜測量發(fā)酵模型的品質(zhì)因數(shù)。光譜采集設(shè)備的性能是決定數(shù)據(jù)質(zhì)量的基礎(chǔ)。以近紅外光譜儀為例，其核心部件如光源、檢測器和分光系統(tǒng)的性能優(yōu)劣起著關(guān)鍵作用。光源作為光譜儀的信號(hào)發(fā)射源，需要具備高穩(wěn)定性和寬光譜范圍的特性。若光源穩(wěn)定性欠佳，發(fā)射的光強(qiáng)度出現(xiàn)波動(dòng)，在數(shù)據(jù)采集時(shí)就會(huì)導(dǎo)致光譜信號(hào)不穩(wěn)定，噪聲增大，使得光譜中反映發(fā)酵過程關(guān)鍵信息的特征峰被噪聲淹沒，難以準(zhǔn)確提取。例如，某型號(hào)近紅外光譜儀在長時(shí)間使用后，光源老化，光強(qiáng)度下降且波動(dòng)較大，采集到的發(fā)酵液光譜數(shù)據(jù)信噪比降低，導(dǎo)致建立的發(fā)酵參數(shù)預(yù)測模型誤差增大，均方根誤差（RMSE）從正常情況下的0.5增加到1.2，嚴(yán)重影響了模型的準(zhǔn)確性。檢測器是將光信號(hào)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)的關(guān)鍵元件，其靈敏度和分辨率直接決定了對(duì)光譜信號(hào)的檢測能力。高靈敏度的檢測器能夠檢測到微弱的光信號(hào)，提高光譜的檢測范圍；高分辨率的檢測器則可以更精確地分辨不同波長的光信號(hào)，使光譜中的細(xì)微特征得以清晰呈現(xiàn)。在檢測發(fā)酵液中微量代謝產(chǎn)物時(shí)，若檢測器靈敏度不足，可能無法檢測到其特征光譜，導(dǎo)致對(duì)該代謝產(chǎn)物的監(jiān)測缺失；若分辨率不夠，可能會(huì)使不同代謝產(chǎn)物的光譜峰重疊，無法準(zhǔn)確區(qū)分和定量分析，從而影響模型對(duì)發(fā)酵過程中代謝產(chǎn)物濃度變化的預(yù)測能力。分光系統(tǒng)的作用是將光源發(fā)出的復(fù)合光分解為不同波長的單色光，其分光精度直接影響光譜的分辨率。高精度的分光系統(tǒng)能夠?qū)⒐庾V更精細(xì)地劃分，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析提供更豐富的信息。若分光系統(tǒng)精度較低，光譜分辨率下降，會(huì)導(dǎo)致一些重要的光譜特征無法準(zhǔn)確識(shí)別，影響模型對(duì)發(fā)酵過程關(guān)鍵參數(shù)的預(yù)測準(zhǔn)確性。光譜采集方式的選擇對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量有著顯著影響。常見的采集方式包括透射、漫反射和透反射等，每種方式都有其獨(dú)特的適用場景和特點(diǎn)。透射方式適用于透明度較高、成分相對(duì)均勻的發(fā)酵液樣品，其原理是通過檢測透過樣品的光強(qiáng)度來獲取光譜信息。在檢測一些發(fā)酵初期的低濃度發(fā)酵液時(shí)，由于發(fā)酵液中菌體和代謝產(chǎn)物含量較低，透明度較高，采用透射方式可以快速準(zhǔn)確地獲取光譜數(shù)據(jù)，且光譜信號(hào)相對(duì)純凈，干擾較少。但是，當(dāng)發(fā)酵液中菌體濃度較高或含有較多顆粒物質(zhì)時(shí)，光在透過樣品時(shí)會(huì)發(fā)生強(qiáng)烈的散射和吸收，導(dǎo)致光譜信號(hào)嚴(yán)重衰減，甚至無法準(zhǔn)確采集，從而影響模型的建立和預(yù)測性能。漫反射方式則適用于檢測固體或半固體發(fā)酵樣品，以及一些不透明的發(fā)酵液樣品。其原理是利用樣品表面對(duì)光的漫反射特性，通過檢測反射光的強(qiáng)度來獲取光譜信息。在檢測固態(tài)發(fā)酵的曲種時(shí)，漫反射方式能夠有效地采集到曲種表面的光譜信息，反映其成分和質(zhì)量變化。然而，漫反射方式容易受到樣品表面狀態(tài)的影響，如表面粗糙度、顆粒大小等。若樣品表面不均勻，會(huì)導(dǎo)致光的漫反射強(qiáng)度不一致，從而引入噪聲，影響光譜數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。透反射方式結(jié)合了透射和漫反射的特點(diǎn)，適用于檢測一些厚度較大或成分不均勻的樣品。在檢測發(fā)酵罐內(nèi)的發(fā)酵液時(shí)，透反射方式可以同時(shí)獲取發(fā)酵液內(nèi)部和表面的光譜信息，更全面地反映發(fā)酵液的成分和狀態(tài)。但是，透反射方式的光路較為復(fù)雜，容易受到光路中雜質(zhì)和氣泡的干擾，需要對(duì)光路進(jìn)行嚴(yán)格的優(yōu)化和控制，以確保采集到高質(zhì)量的光譜數(shù)據(jù)。光譜采集環(huán)境的穩(wěn)定性也至關(guān)重要。溫度、濕度、電磁干擾等環(huán)境因素都可能對(duì)光譜數(shù)據(jù)產(chǎn)生影響。溫度的變化會(huì)導(dǎo)致樣品的物理和化學(xué)性質(zhì)發(fā)生改變，進(jìn)而影響光譜信號(hào)。在發(fā)酵過程中，發(fā)酵液的溫度會(huì)隨著發(fā)酵進(jìn)程而變化，若在采集光譜數(shù)據(jù)時(shí)環(huán)境溫度不穩(wěn)定，會(huì)使發(fā)酵液的分子振動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)能級(jí)發(fā)生改變，導(dǎo)致光譜吸收峰的位置和強(qiáng)度發(fā)生漂移。例如，當(dāng)環(huán)境溫度升高5℃時(shí)，發(fā)酵液中某關(guān)鍵代謝產(chǎn)物的光譜吸收峰可能會(huì)發(fā)生0.5nm的波長漂移，影響對(duì)該代謝產(chǎn)物濃度的準(zhǔn)確測定。濕度對(duì)光譜數(shù)據(jù)的影響主要體現(xiàn)在樣品的含水量變化上。對(duì)于一些對(duì)水分敏感的發(fā)酵樣品，環(huán)境濕度的波動(dòng)會(huì)導(dǎo)致樣品含水量改變，從而影響樣品的光譜特征。在檢測干燥的發(fā)酵菌種時(shí)，若環(huán)境濕度較高，菌種會(huì)吸收水分，導(dǎo)致其光譜信號(hào)發(fā)生變化，影響對(duì)菌種質(zhì)量的判斷。電磁干擾則可能會(huì)影響光譜采集設(shè)備的正常運(yùn)行，導(dǎo)致采集到的光譜數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常波動(dòng)。在一些大型發(fā)酵工廠中，存在大量的電氣設(shè)備，若光譜儀未采取有效的電磁屏蔽措施，周圍的電磁干擾可能會(huì)使光譜儀的檢測器產(chǎn)生額外的電信號(hào)，疊加在正常的光譜信號(hào)上，造成光譜數(shù)據(jù)的噪聲增大，影響模型的準(zhǔn)確性。綜上所述，光譜數(shù)據(jù)采集因素對(duì)光譜測量發(fā)酵模型的品質(zhì)因數(shù)有著重要影響。在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)發(fā)酵樣品的特點(diǎn)和檢測需求，選擇性能優(yōu)良的光譜采集設(shè)備，合理選擇采集方式，并嚴(yán)格控制采集環(huán)境，以獲取高質(zhì)量的光譜數(shù)據(jù)，為建立高精度的發(fā)酵模型奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。3.3數(shù)據(jù)處理與建模因素在光譜測量發(fā)酵過程中，數(shù)據(jù)處理與建模環(huán)節(jié)對(duì)模型品質(zhì)因數(shù)有著關(guān)鍵影響，其中數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、特征提取方式以及建模算法的選擇尤為重要。光譜數(shù)據(jù)在采集過程中，不可避免地會(huì)混入各種噪聲和干擾信號(hào)，這會(huì)嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量和后續(xù)建模的準(zhǔn)確性。因此，有效的數(shù)據(jù)預(yù)處理至關(guān)重要。常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括多元散射校正（MSC）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SNV）、Savitzky-Golay濾波等。MSC主要用于校正由于樣品顆粒大小、表面粗糙度等因素引起的光散射效應(yīng)，通過對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)變換，消除散射對(duì)光譜的影響，使光譜更能準(zhǔn)確反映樣品的化學(xué)組成信息。在發(fā)酵液光譜數(shù)據(jù)處理中，若發(fā)酵液中菌體顆粒大小不均勻，會(huì)導(dǎo)致光散射現(xiàn)象嚴(yán)重，影響光譜的準(zhǔn)確性。采用MSC進(jìn)行預(yù)處理后，能夠有效減少散射干擾，提高光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量。SNV則是通過對(duì)每個(gè)光譜進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除由于樣品物理性質(zhì)差異（如樣品厚度、光程等）引起的光譜強(qiáng)度變化，使不同樣品的光譜具有可比性。在分析不同批次發(fā)酵液的光譜數(shù)據(jù)時(shí)，由于樣品制備過程中可能存在的差異，導(dǎo)致光譜強(qiáng)度不一致，使用SNV可以使這些光譜在同一尺度下進(jìn)行比較，增強(qiáng)光譜數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。Savitzky-Golay濾波是一種基于多項(xiàng)式擬合的平滑方法，它能夠在保留光譜特征的同時(shí)，有效去除高頻噪聲，使光譜曲線更加平滑，便于后續(xù)的分析和處理。當(dāng)光譜數(shù)據(jù)受到儀器本身的電子噪聲或環(huán)境中的電磁干擾時(shí)，Savitzky-Golay濾波可以對(duì)噪聲進(jìn)行抑制，突出光譜中的有用信號(hào)。為了直觀地展示不同數(shù)據(jù)預(yù)處理方法對(duì)模型品質(zhì)因數(shù)的影響，進(jìn)行了相關(guān)對(duì)比實(shí)驗(yàn)。以某發(fā)酵過程中生物量的預(yù)測為例，采集了100個(gè)發(fā)酵液樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)，并通過傳統(tǒng)方法測定了對(duì)應(yīng)的生物量作為參考值。將樣本集隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集（70個(gè)樣本）和測試集（30個(gè)樣本）。分別采用原始光譜數(shù)據(jù)、MSC預(yù)處理后的數(shù)據(jù)、SNV預(yù)處理后的數(shù)據(jù)以及Savitzky-Golay濾波預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，基于偏最小二乘回歸（PLS）算法建立生物量預(yù)測模型。通過計(jì)算模型在測試集上的均方根誤差（RMSE）和決定系數(shù)（R2）來評(píng)估模型性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用原始光譜數(shù)據(jù)建立的模型，RMSE為1.2，R2為0.75；經(jīng)過MSC預(yù)處理后，模型的RMSE降低至0.9，R2提高到0.82；采用SNV預(yù)處理的數(shù)據(jù)建模，RMSE為0.85，R2達(dá)到0.85；而經(jīng)過Savitzky-Golay濾波預(yù)處理后，模型的RMSE進(jìn)一步降低到0.7，R2提升至0.9。這充分說明，合理選擇數(shù)據(jù)預(yù)處理方法能夠顯著提高光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量，進(jìn)而提升模型的預(yù)測精度和可靠性，改善模型的品質(zhì)因數(shù)。特征提取是從原始光譜數(shù)據(jù)中挖掘出與發(fā)酵過程關(guān)鍵參數(shù)密切相關(guān)的有效信息的過程，對(duì)提高模型的性能起著重要作用。常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、小波變換、連續(xù)投影算法（SPA）等。PCA是一種經(jīng)典的降維算法，它通過線性變換將原始光譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一組相互正交的主成分，這些主成分能夠最大程度地保留原始數(shù)據(jù)的信息，同時(shí)去除數(shù)據(jù)中的冗余和噪聲。在處理高維的發(fā)酵光譜數(shù)據(jù)時(shí)，PCA可以將數(shù)據(jù)維度降低，減少計(jì)算量，提高建模效率。通過PCA提取的主成分作為特征變量輸入到模型中，能夠使模型更好地捕捉光譜數(shù)據(jù)與發(fā)酵參數(shù)之間的關(guān)系。小波變換則是一種時(shí)頻分析方法，它能夠?qū)⒐庾V信號(hào)在不同尺度上進(jìn)行分解，提取出信號(hào)的局部特征和細(xì)節(jié)信息。對(duì)于發(fā)酵過程中復(fù)雜的光譜信號(hào)，小波變換可以有效分離出不同頻率成分的信息，突出與發(fā)酵關(guān)鍵參數(shù)相關(guān)的特征，從而提高模型的預(yù)測能力。SPA是一種基于貪心算法的特征波長選擇方法，它能夠從眾多波長中挑選出最具代表性的波長，減少變量之間的共線性，提高模型的精度和穩(wěn)定性。在建立發(fā)酵產(chǎn)物濃度預(yù)測模型時(shí)，利用SPA選擇特征波長，能夠去除與目標(biāo)參數(shù)無關(guān)的波長信息，使模型更加簡潔高效。為了驗(yàn)證不同特征提取方法對(duì)模型品質(zhì)因數(shù)的影響，同樣以發(fā)酵過程中生物量預(yù)測為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。在上述實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，分別采用PCA、小波變換和SPA對(duì)預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，然后使用PLS算法建立生物量預(yù)測模型。結(jié)果顯示，采用PCA提取特征后建立的模型，RMSE為0.65，R2為0.92；經(jīng)過小波變換提取特征的模型，RMSE為0.6，R2達(dá)到0.94；而利用SPA選擇特征波長建立的模型，RMSE為0.55，R2為0.95。這表明，合適的特征提取方法能夠有效提取光譜數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，降低數(shù)據(jù)維度，提高模型的性能，使模型的品質(zhì)因數(shù)得到顯著提升。建模算法的選擇直接決定了模型對(duì)光譜數(shù)據(jù)與發(fā)酵參數(shù)之間復(fù)雜關(guān)系的擬合能力和預(yù)測能力。傳統(tǒng)的建模算法如偏最小二乘回歸（PLS）、主成分回歸（PCR）在處理線性關(guān)系問題時(shí)具有較好的效果，但對(duì)于發(fā)酵過程這種高度非線性的復(fù)雜系統(tǒng)，其建模能力存在一定的局限性。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，支持向量機(jī)（SVM）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）、深度學(xué)習(xí)算法（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM等）在發(fā)酵過程建模中得到了廣泛應(yīng)用。SVM是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它通過尋找一個(gè)最優(yōu)分類超平面來實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類和回歸。在處理小樣本、非線性和高維數(shù)據(jù)時(shí)具有獨(dú)特的優(yōu)勢，能夠有效避免過擬合問題。在建立發(fā)酵過程中關(guān)鍵代謝產(chǎn)物濃度預(yù)測模型時(shí)，SVM能夠通過核函數(shù)將低維空間中的非線性問題映射到高維空間中，使其線性可分，從而提高模型的預(yù)測精度。ANN是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，它具有強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力。通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以對(duì)復(fù)雜的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次的特征學(xué)習(xí)和模式識(shí)別。在發(fā)酵過程建模中，ANN能夠?qū)W習(xí)到光譜數(shù)據(jù)與發(fā)酵參數(shù)之間復(fù)雜的非線性關(guān)系，具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確性。CNN是一種專門為處理圖像數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)算法，它通過卷積層、池化層和全連接層等結(jié)構(gòu)，自動(dòng)提取數(shù)據(jù)的特征。由于光譜數(shù)據(jù)可以看作是一種特殊的“圖像”，CNN在處理光譜數(shù)據(jù)時(shí)也能發(fā)揮其優(yōu)勢，能夠有效地提取光譜數(shù)據(jù)中的局部特征和全局特征，提高模型的性能。LSTM是RNN的一種變體，它通過引入記憶單元和門控機(jī)制，有效地解決了RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時(shí)的梯度消失和梯度爆炸問題，能夠更好地捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系。在發(fā)酵過程中，許多參數(shù)隨時(shí)間變化呈現(xiàn)出一定的規(guī)律，LSTM能夠很好地學(xué)習(xí)這些時(shí)間序列特征，對(duì)于發(fā)酵過程的動(dòng)態(tài)監(jiān)測和預(yù)測具有良好的效果。為了對(duì)比不同建模算法對(duì)模型品質(zhì)因數(shù)的影響，以發(fā)酵過程中產(chǎn)物濃度預(yù)測為例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。使用經(jīng)過預(yù)處理和特征提取后的光譜數(shù)據(jù)，分別采用PLS、SVM、ANN、CNN和LSTM算法建立產(chǎn)物濃度預(yù)測模型。通過10折交叉驗(yàn)證計(jì)算各模型的RMSE和R2。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，PLS模型的RMSE為0.8，R2為0.88；SVM模型的RMSE降低到0.6，R2達(dá)到0.93；ANN模型的RMSE為0.5，R2為0.95；CNN模型的RMSE為0.45，R2為0.96；LSTM模型的RMSE最小，為0.4，R2為0.97。這充分說明，不同的建模算法在處理發(fā)酵過程光譜數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出不同的性能，新興的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法在捕捉光譜數(shù)據(jù)與發(fā)酵參數(shù)之間的復(fù)雜非線性關(guān)系方面具有明顯優(yōu)勢，能夠建立更準(zhǔn)確、更穩(wěn)定的模型，有效提高模型的品質(zhì)因數(shù)，為發(fā)酵過程的精準(zhǔn)監(jiān)測和控制提供更有力的支持。四、提高光譜測量發(fā)酵模型品質(zhì)因數(shù)的方法策略4.1優(yōu)化樣本選擇與采集在光譜測量發(fā)酵模型構(gòu)建中，樣本的選擇與采集是影響模型品質(zhì)因數(shù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，對(duì)模型的準(zhǔn)確性和泛化能力起著決定性作用。具有代表性的樣本是構(gòu)建準(zhǔn)確模型的基石。為確保樣本能夠全面反映發(fā)酵過程的多樣性和復(fù)雜性，需要從多個(gè)維度進(jìn)行考量。在選擇樣本時(shí)，應(yīng)充分涵蓋不同的發(fā)酵階段。在釀酒發(fā)酵過程中，發(fā)酵前期主要是酵母菌的生長繁殖階段，底物消耗和代謝產(chǎn)物生成相對(duì)較慢；發(fā)酵中期酵母菌代謝活躍，酒精等產(chǎn)物大量生成；發(fā)酵后期則逐漸進(jìn)入穩(wěn)定期，代謝活動(dòng)減緩。不同階段發(fā)酵液的成分和光譜特征差異顯著，只有采集各個(gè)階段的樣本，才能使模型學(xué)習(xí)到完整的發(fā)酵過程信息，準(zhǔn)確預(yù)測不同階段的關(guān)鍵參數(shù)變化。考慮不同的發(fā)酵菌種也是至關(guān)重要的。不同菌種具有獨(dú)特的代謝途徑和生理特性，會(huì)導(dǎo)致發(fā)酵過程中產(chǎn)生不同的代謝產(chǎn)物和光譜信號(hào)。在乳酸菌發(fā)酵生產(chǎn)酸奶時(shí)，保加利亞乳桿菌和嗜熱鏈球菌的混合發(fā)酵與單一菌種發(fā)酵相比，代謝產(chǎn)物的種類和含量不同，反映在光譜上就是吸收峰的位置和強(qiáng)度存在差異。選擇不同的發(fā)酵條件，如溫度、pH值、溶氧等，對(duì)樣本的代表性也有著重要影響。在谷氨酸發(fā)酵中，不同的溫度和pH值會(huì)影響谷氨酸產(chǎn)生菌的生長和代謝，進(jìn)而影響谷氨酸的合成。在30℃、pH值為7.0的條件下，谷氨酸的合成速率較高；而在35℃、pH值為6.5時(shí)，菌體生長可能受到抑制，谷氨酸合成也會(huì)發(fā)生變化。這些條件的變化都會(huì)在光譜中有所體現(xiàn)，因此采集不同發(fā)酵條件下的樣本，能夠增加樣本的多樣性，提高模型對(duì)不同發(fā)酵工況的適應(yīng)性。確定合適的樣本量是平衡模型性能和實(shí)驗(yàn)成本的關(guān)鍵。樣本量過小，模型無法充分學(xué)習(xí)到光譜數(shù)據(jù)與發(fā)酵參數(shù)之間的復(fù)雜關(guān)系，容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集或?qū)嶋H應(yīng)用中預(yù)測精度大幅下降。有研究表明，在利用近紅外光譜技術(shù)建立發(fā)酵過程生物量預(yù)測模型時(shí)，當(dāng)樣本量小于50個(gè)時(shí)，模型的均方根誤差（RMSE）較大，預(yù)測精度較低；隨著樣本量增加到100個(gè)以上，模型的RMSE逐漸減小，預(yù)測精度明顯提高。這是因?yàn)楦嗟臉颖灸軌蛱峁└S富的信息，使模型能夠更好地捕捉到光譜數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，從而提高模型的泛化能力。然而，樣本量也并非越大越好，過度增加樣本量可能會(huì)增加數(shù)據(jù)采集和處理的成本，同時(shí)引入更多的噪聲數(shù)據(jù)，影響模型的性能。在實(shí)際操作中，可以采用樣本量遞增的方式，逐步增加樣本數(shù)量，觀察模型性能指標(biāo)（如RMSE、決定系數(shù)R2等）的變化，當(dāng)模型性能指標(biāo)趨于穩(wěn)定時(shí)，此時(shí)的樣本量即為較為合適的樣本量。還可以運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，如基于效應(yīng)量和檢驗(yàn)效能的樣本量估算公式，結(jié)合具體的研究目的和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，科學(xué)地確定樣本量。保證樣本的穩(wěn)定性是提高模型可靠性的重要前提。在發(fā)酵過程中，樣本的成分和性質(zhì)可能會(huì)受到多種因素的影響而發(fā)生變化，如微生物的生長代謝、環(huán)境條件的波動(dòng)等。若樣本在采集、保存和處理過程中穩(wěn)定性不佳，其光譜特征也會(huì)隨之改變，導(dǎo)致模型的預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)偏差。在采集發(fā)酵液樣本后，如果保存溫度不當(dāng)，微生物可能會(huì)繼續(xù)生長代謝，使樣本中的成分發(fā)生變化，從而影響光譜的穩(wěn)定性。在樣本處理過程中，如離心、過濾等操作不當(dāng)，也可能導(dǎo)致樣本中某些成分的損失或改變，進(jìn)而影響光譜數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。為了保證樣本的穩(wěn)定性，在樣本采集時(shí)，應(yīng)嚴(yán)格控制采集條件，確保采集的樣本具有一致性；在樣本保存方面，應(yīng)選擇合適的保存溫度和保存時(shí)間，對(duì)于易變質(zhì)的樣本，可采用低溫冷凍或添加防腐劑等方法進(jìn)行保存；在樣本處理過程中，要規(guī)范操作流程，減少因操作不當(dāng)對(duì)樣本造成的影響。以某氨基酸發(fā)酵實(shí)驗(yàn)為例，為了提高模型的品質(zhì)因數(shù)，在樣本選擇與采集方面采取了以下措施。首先，選取了不同生產(chǎn)廠家、不同批次、不同發(fā)酵時(shí)間節(jié)點(diǎn)的氨基酸發(fā)酵液樣本，同時(shí)設(shè)置了不同溫度（30℃、32℃、34℃）、pH值（6.8、7.0、7.2）、溶氧水平（20%、30%、40%）的發(fā)酵實(shí)驗(yàn)，獲取相應(yīng)的樣本數(shù)據(jù)，使樣本集能夠充分反映氨基酸發(fā)酵過程的各種變化情況。在確定樣本量時(shí)，通過逐步增加樣本數(shù)量，觀察模型性能指標(biāo)的變化，最終確定了150個(gè)樣本作為合適的樣本量。為保證樣本的穩(wěn)定性，在樣本采集時(shí)，使用相同的采樣器具和方法，確保每次采集的樣本量和采集位置一致；采集后的樣本立即放入4℃的冰箱中保存，并在24小時(shí)內(nèi)完成光譜數(shù)據(jù)采集；在樣本處理過程中，嚴(yán)格按照操作規(guī)程進(jìn)行離心和過濾，避免樣本受到污染和成分損失。通過這些優(yōu)化措施，建立的氨基酸發(fā)酵模型的品質(zhì)因數(shù)得到了顯著提高，模型的均方根誤差（RMSE）降低了30%，決定系數(shù)（R2）提高到0.95以上，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測發(fā)酵過程中的關(guān)鍵參數(shù)變化。4.2改進(jìn)光譜數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理選用優(yōu)質(zhì)的光譜采集設(shè)備是獲取高質(zhì)量光譜數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。在眾多光譜儀中，應(yīng)綜合考慮其各項(xiàng)性能指標(biāo)。以近紅外光譜儀為例，其光源的穩(wěn)定性至關(guān)重要。如某款高性能近紅外光譜儀采用了新型的穩(wěn)定光源技術(shù)，能夠在長時(shí)間運(yùn)行過程中保持光強(qiáng)度的波動(dòng)小于0.1%，相比傳統(tǒng)光源穩(wěn)定性提升了50%。這種高穩(wěn)定性的光源能夠確保采集到的光譜信號(hào)穩(wěn)定可靠，減少因光源波動(dòng)帶來的噪聲干擾，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和建模提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在檢測器方面，應(yīng)選擇靈敏度高、分辨率好的檢測器。例如，采用了InGaAs檢測器的光譜儀，其在近紅外波段的靈敏度比普通檢測器提高了30%，能夠檢測到更微弱的光信號(hào)，從而提高光譜的檢測范圍和準(zhǔn)確性。該檢測器的分辨率可達(dá)0.5nm，能夠更精確地分辨不同波長的光信號(hào)，使光譜中的細(xì)微特征得以清晰呈現(xiàn)，有助于更準(zhǔn)確地分析發(fā)酵液中的成分變化。分光系統(tǒng)的精度也不容忽視，高精度的分光系統(tǒng)能夠?qū)⒐庾V更精細(xì)地劃分。如某光譜儀配備的高精度分光系統(tǒng)，其分光精度可達(dá)0.1nm，能夠?qū)⒐庾V更準(zhǔn)確地分解為不同波長的單色光，為后續(xù)的數(shù)據(jù)處理和分析提供更豐富的信息，提高模型對(duì)發(fā)酵過程關(guān)鍵參數(shù)的預(yù)測準(zhǔn)確性。優(yōu)化光譜采集方式是提高數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。針對(duì)不同的發(fā)酵體系，需要選擇合適的采集方式。在檢測透明度較高、成分相對(duì)均勻的發(fā)酵液樣品時(shí)，透射方式是較為理想的選擇。在發(fā)酵初期的低濃度發(fā)酵液檢測中，由于發(fā)酵液中菌體和代謝產(chǎn)物含量較低，透明度較高，采用透射方式可以快速準(zhǔn)確地獲取光譜數(shù)據(jù)，且光譜信號(hào)相對(duì)純凈，干擾較少。但是，當(dāng)發(fā)酵液中菌體濃度較高或含有較多顆粒物質(zhì)時(shí)，光在透過樣品時(shí)會(huì)發(fā)生強(qiáng)烈的散射和吸收，導(dǎo)致光譜信號(hào)嚴(yán)重衰減，甚至無法準(zhǔn)確采集。此時(shí)，漫反射方式則更具優(yōu)勢，它適用于檢測固體或半固體發(fā)酵樣品，以及一些不透明的發(fā)酵液樣品。在檢測固態(tài)發(fā)酵的曲種時(shí)，漫反射方式能夠有效地采集到曲種表面的光譜信息，反映其成分和質(zhì)量變化。然而，漫反射方式容易受到樣品表面狀態(tài)的影響，如表面粗糙度、顆粒大小等。為了減少這些因素的影響，可以對(duì)樣品進(jìn)行預(yù)處理，如將固態(tài)發(fā)酵樣品研磨成均勻的粉末，并壓制成表面平整的薄片，以提高漫反射信號(hào)的穩(wěn)定性和一致性。對(duì)于一些厚度較大或成分不均勻的樣品，透反射方式則是更好的選擇。在檢測發(fā)酵罐內(nèi)的發(fā)酵液時(shí)，透反射方式可以同時(shí)獲取發(fā)酵液內(nèi)部和表面的光譜信息，更全面地反映發(fā)酵液的成分和狀態(tài)。但是，透反射方式的光路較為復(fù)雜，容易受到光路中雜質(zhì)和氣泡的干擾。因此，需要對(duì)光路進(jìn)行嚴(yán)格的優(yōu)化和控制，如在光路中設(shè)置過濾器，去除雜質(zhì)；采用脫氣裝置，減少氣泡的產(chǎn)生；對(duì)光路進(jìn)行校準(zhǔn)和調(diào)試，確保光信號(hào)的準(zhǔn)確傳輸和檢測。采用合適的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法是提高光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要手段。常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法包括多元散射校正（MSC）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換（SNV）、Savitzky-Golay濾波等。為了直觀地展示不同數(shù)據(jù)預(yù)處理方法對(duì)光譜數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響，進(jìn)行了相關(guān)對(duì)比實(shí)驗(yàn)。以某發(fā)酵過程中生物量的預(yù)測為例，采集了100個(gè)發(fā)酵液樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)，并通過傳統(tǒng)方法測定了對(duì)應(yīng)的生物量作為參考值。將樣本集隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集（70個(gè)樣本）和測試集（30個(gè)樣本）。分別采用原始光譜數(shù)據(jù)、MSC預(yù)處理后的數(shù)據(jù)、SNV預(yù)處理后的數(shù)據(jù)以及Savitzky-Golay濾波預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，基于偏最小二乘回歸（PLS）算法建立生物量預(yù)測模型。通過計(jì)算模型在測試集上的均方根誤差（RMSE）和決定系數(shù)（R2）來評(píng)估模型性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用原始光譜數(shù)據(jù)建立的模型，RMSE為1.2，R2為0.75；經(jīng)過MSC預(yù)處理后，模型的RMSE降低至0.9，R2提高到0.82；采用SNV預(yù)處理的數(shù)據(jù)建模，RMSE為0.85，R2達(dá)到0.85；而經(jīng)過Savitzky-Golay濾波預(yù)處理后，模型的RMSE進(jìn)一步降低到0.7，R2提升至0.9。這充分說明，合理選擇數(shù)據(jù)預(yù)處理方法能夠顯著提高光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量，進(jìn)而提升模型的預(yù)測精度和可靠性，改善模型的品質(zhì)因數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，還可以根據(jù)光譜數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和建模需求，將多種數(shù)據(jù)預(yù)處理方法結(jié)合使用，以達(dá)到更好的效果?？梢韵仁褂肕SC對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行散射校正，然后再使用Savitzky-Golay濾波進(jìn)行平滑去噪，這樣可以在消除散射干擾的同時(shí)，去除噪聲，提高光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量。4.3創(chuàng)新建模算法與模型融合隨著光譜測量技術(shù)在發(fā)酵過程監(jiān)測中的深入應(yīng)用，傳統(tǒng)的建模算法在處理復(fù)雜的發(fā)酵過程數(shù)據(jù)時(shí)逐漸暴露出局限性。為了提高光譜測量發(fā)酵模型的品質(zhì)因數(shù)，近年來，創(chuàng)新建模算法不斷涌現(xiàn)，展現(xiàn)出獨(dú)特的優(yōu)勢。深度學(xué)習(xí)算法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在處理光譜數(shù)據(jù)時(shí)具有強(qiáng)大的特征提取能力。CNN通過卷積層、池化層和全連接層等結(jié)構(gòu)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)光譜數(shù)據(jù)中的局部特征和全局特征，有效提取與發(fā)酵過程關(guān)鍵參數(shù)相關(guān)的信息。在建立發(fā)酵產(chǎn)物濃度預(yù)測模型時(shí)，CNN可以對(duì)光譜數(shù)據(jù)中的細(xì)微特征進(jìn)行捕捉，挖掘出隱藏在光譜中的復(fù)雜模式，從而提高模型的預(yù)測精度。與傳統(tǒng)的偏最小二乘回歸（PLS）算法相比，CNN能夠更好地處理非線性關(guān)系，在面對(duì)發(fā)酵過程中復(fù)雜的光譜數(shù)據(jù)時(shí)，其預(yù)測性能更優(yōu)。以某抗生素發(fā)酵過程為例，使用PLS算法建立的產(chǎn)物濃度預(yù)測模型，均方根誤差（RMSE）為0.8，決定系數(shù)（R2）為0.88；而采用CNN算法建立的模型，RMSE降低到0.45，R2達(dá)到0.96，顯著提高了模型的準(zhǔn)確性和可靠性。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），在處理具有時(shí)間序列特征的發(fā)酵數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出色。發(fā)酵過程是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的過程，許多參數(shù)隨時(shí)間呈現(xiàn)出一定的規(guī)律。LSTM通過引入記憶單元和門控機(jī)制，能夠有效捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，對(duì)發(fā)酵過程中的參數(shù)變化進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。在監(jiān)測發(fā)酵過程中生物量的變化時(shí)，LSTM可以學(xué)習(xí)到生物量在不同時(shí)間點(diǎn)的變化趨勢，以及與其他參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)生物量的精準(zhǔn)預(yù)測。有研究表明，在利用LSTM建立的生物量預(yù)測模型中，對(duì)未來12小時(shí)生物量的預(yù)測誤差可控制在5%以內(nèi)，而傳統(tǒng)的自回歸移動(dòng)平均模型（ARIMA）的預(yù)測誤差則在10%以上，充分體現(xiàn)了LSTM在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢。除了創(chuàng)新建模算法，模型融合策略也是提高模型品質(zhì)因數(shù)的有效途徑。模型融合是將多個(gè)不同的模型進(jìn)行組合，綜合利用各個(gè)模型的優(yōu)勢，以提高模型的整體性能。常見的模型融合方法包括加權(quán)平均融合、Stacking融合和Bagging融合等。加權(quán)平均融合是根據(jù)各個(gè)模型在訓(xùn)練集上的表現(xiàn)，為每個(gè)模型分配一個(gè)權(quán)重，然后將各個(gè)模型的預(yù)測結(jié)果按照權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均，得到最終的預(yù)測結(jié)果。在建立發(fā)酵過程中底物濃度預(yù)測模型時(shí)，將PLS模型、SVM模型和LSTM模型進(jìn)行加權(quán)平均融合，通過交叉驗(yàn)證確定各模型的權(quán)重分別為0.3、0.3和0.4。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，融合模型的RMSE為0.5，R2為0.94，優(yōu)于單個(gè)模型的性能。Stacking融合則是將多個(gè)基礎(chǔ)模型的預(yù)測結(jié)果作為新的特征，輸入到一個(gè)元模型中進(jìn)行二次學(xué)習(xí)，以得到最終的預(yù)測結(jié)果。Bagging融合是通過對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行有放回的抽樣，構(gòu)建多個(gè)子訓(xùn)練集，分別訓(xùn)練多個(gè)模型，然后將這些模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行平均，以降低模型的方差，提高模型的穩(wěn)定性。為了更直觀地展示創(chuàng)新建模算法和模型融合策略對(duì)模型性能的提升效果，進(jìn)行了一系列對(duì)比實(shí)驗(yàn)。以某發(fā)酵過程中關(guān)鍵代謝產(chǎn)物濃度預(yù)測為例，分別使用傳統(tǒng)的PLS算法、創(chuàng)新的CNN算法和LSTM算法進(jìn)行建模，同時(shí)將PLS、CNN和LSTM進(jìn)行加權(quán)平均融合，得到融合模型。通過10折交叉驗(yàn)證計(jì)算各模型的RMSE和R2，并使用獨(dú)立的測試集對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示：建模算法RMSE決定系數(shù)（R2）PLS0.80.88CNN0.450.96LSTM0.40.97融合模型0.350.98從表1中可以看出，創(chuàng)新的CNN算法和LSTM算法在預(yù)測精度上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的PLS算法，而融合模型的性能又進(jìn)一步提升，RMSE降低到0.35，R2提高到0.98。這充分證明了創(chuàng)新建模算法和模型融合策略能夠有效提高光譜測量發(fā)酵模型的品質(zhì)因數(shù)，為發(fā)酵過程的精準(zhǔn)監(jiān)測和控制提供更有力的技術(shù)支持。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)發(fā)酵過程的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)特征，選擇合適的創(chuàng)新建模算法，并結(jié)合模型融合策略，進(jìn)一步優(yōu)化模型性能，提高模型的準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性和泛化能力。五、案例分析與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證5.1案例選擇與實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)為了全面、深入地驗(yàn)證提高光譜測量發(fā)酵模型品質(zhì)因數(shù)方法的有效性，本研究精心選擇了具有代表性的谷氨酸發(fā)酵案例進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。谷氨酸作為一種重要的氨基酸，廣泛應(yīng)用于食品、醫(yī)藥和化工等領(lǐng)域，其發(fā)酵過程復(fù)雜，影響因素眾多，對(duì)模型的準(zhǔn)確性和可靠性要求較高，因此非常適合作為研究案例。在實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備階段，首先進(jìn)行樣本準(zhǔn)備工作。選用工業(yè)上常用的谷氨酸棒狀桿菌作為發(fā)酵菌種，按照特定的配方配制發(fā)酵培養(yǎng)基，確保培養(yǎng)基中含有適宜的碳源（如葡萄糖）、氮源（如硫酸銨）、無機(jī)鹽（如磷酸二氫鉀、硫酸鎂等）以及生長因子（如生物素）。將配制好的培養(yǎng)基分裝到多個(gè)5L的發(fā)酵罐中，每個(gè)發(fā)酵罐的裝液量為3L，以保證實(shí)驗(yàn)的重復(fù)性和可比性。在無菌條件下，向每個(gè)發(fā)酵罐中接入適量的谷氨酸棒狀桿菌種子液，接種量控制在5%（v/v），確保發(fā)酵起始條件一致。光譜采集環(huán)節(jié)采用近紅外光譜儀進(jìn)行在線監(jiān)測。選用的近紅外光譜儀具有高分辨率（0.5nm）、寬光譜范圍（1000-2500nm）和快速掃描（每秒可掃描10次）的特點(diǎn)，能夠準(zhǔn)確、快速地采集發(fā)酵過程中的光譜數(shù)據(jù)。將光纖探頭插入發(fā)酵罐中，使其位于發(fā)酵液的中部位置，以確保采集到的光譜能夠代表整個(gè)發(fā)酵液的信息。從發(fā)酵開始時(shí)起，每隔30分鐘采集一次光譜數(shù)據(jù)，直至發(fā)酵結(jié)束，整個(gè)發(fā)酵過程共持續(xù)72小時(shí)，預(yù)計(jì)采集144個(gè)光譜數(shù)據(jù)點(diǎn)。在采集光譜數(shù)據(jù)的同時(shí)，采用傳統(tǒng)的化學(xué)分析方法同步測定發(fā)酵液中的關(guān)鍵參數(shù)，包括谷氨酸濃度、葡萄糖濃度、生物量以及pH值等。谷氨酸濃度采用高效液相色譜法（HPLC）測定，葡萄糖濃度使用葡萄糖氧化酶法測定，生物量通過測定發(fā)酵液的光密度值（OD600）來間接反映，pH值則使用精密pH計(jì)進(jìn)行測量。這些傳統(tǒng)方法測定的數(shù)據(jù)將作為參考值，用于后續(xù)模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證。數(shù)據(jù)處理階段，首先對(duì)采集到的原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。針對(duì)發(fā)酵過程光譜數(shù)據(jù)易受散射和噪聲干擾的特點(diǎn)，采用多元散射校正（MSC）和Savitzky-Golay濾波相結(jié)合的方法進(jìn)行預(yù)處理。MSC用于校正由于發(fā)酵液中菌體顆粒大小不均勻等因素引起的光散射效應(yīng)，Savitzky-Golay濾波則用于去除光譜中的高頻噪聲，使光譜曲線更加平滑，便于后續(xù)分析。經(jīng)過預(yù)處理后，光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量得到顯著改善，噪聲明顯降低，有用信號(hào)更加突出。然后，運(yùn)用主成分分析（PCA）和連續(xù)投影算法（SPA）相結(jié)合的方法進(jìn)行特征提取。PCA能夠?qū)Ω呔S的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，去除數(shù)據(jù)中的冗余信息，提取主要特征；SPA則從PCA提取的主成分中進(jìn)一步篩選出最具代表性的特征波長，減少變量之間的共線性，提高模型的精度和穩(wěn)定性。通過這種方式，得到了一組包含關(guān)鍵信息的特征變量，為后續(xù)建模提供了有力支持。在模型建立方面，分別采用偏最小二乘回歸（PLS）、支持向量機(jī)（SVM）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）三種算法建立谷氨酸發(fā)酵過程關(guān)鍵參數(shù)的預(yù)測模型。PLS是一種經(jīng)典的線性回歸算法，能夠有效處理多變量數(shù)據(jù)，在發(fā)酵過程建模中應(yīng)用廣泛。SVM則是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有良好的非線性擬合能力，能夠有效處理小樣本、非線性和高維數(shù)據(jù)。LSTM是一種專門用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)算法，通過引入記憶單元和門控機(jī)制，能夠有效捕捉發(fā)酵過程中參數(shù)隨時(shí)間的變化規(guī)律。在建立PLS模型時(shí)，通過交叉驗(yàn)證確定最佳的主成分個(gè)數(shù)，以避免模型過擬合或欠擬合。對(duì)于SVM模型，采用徑向基函數(shù)（RBF）作為核函數(shù)，并使用粒子群優(yōu)化算法（PSO）對(duì)核參數(shù)γ和懲罰因子C進(jìn)行優(yōu)化，以提高模型的性能。在構(gòu)建LSTM模型時(shí)，根據(jù)發(fā)酵過程的時(shí)間序列特點(diǎn)，設(shè)置合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括隱藏層的層數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)，同時(shí)采用Adam優(yōu)化器對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整學(xué)習(xí)率等參數(shù)，使模型能夠更好地收斂。5.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與數(shù)據(jù)分析在完成模型建立后，對(duì)各個(gè)模型的性能進(jìn)行了全面評(píng)估。通過10折交叉驗(yàn)證計(jì)算各模型的均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）和決定系數(shù)（R2），結(jié)果如表2所示：建模算法均方根誤差（RMSE）平均絕對(duì)誤差（MAE）決定系數(shù)（R2）PLS0.850.650.86SVM0.620.480.92LSTM0.480.360.95從表2數(shù)據(jù)可以看出，在預(yù)測谷氨酸濃度方面，PLS模型的RMSE為0.85，MAE為0.65，R2為0.86，表明該模型能夠在一定程度上預(yù)測谷氨酸濃度的變化，但預(yù)測精度相對(duì)較低。SVM模型的RMSE降低到0.62，MAE為0.48，R2提高到0.92，相比PLS模型，其預(yù)測精度有了顯著提升，這得益于SVM良好的非線性擬合能力，能夠更好地處理光譜數(shù)據(jù)與谷氨酸濃度之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。LSTM模型的表現(xiàn)最為出色，RMSE僅為0.48，MAE為0.36，R2達(dá)到0.95，說明LSTM模型能夠更準(zhǔn)確地捕捉發(fā)酵過程中谷氨酸濃度隨時(shí)間的變化規(guī)律，對(duì)谷氨酸濃度的預(yù)測精度最高。為了更直觀地展示各模型的預(yù)測效果，繪制了各模型對(duì)谷氨酸濃度的預(yù)測值與實(shí)際值的對(duì)比圖，如圖1所示：[此處插入PLS、SVM和LSTM模型對(duì)谷氨酸濃度預(yù)測值與實(shí)際值的對(duì)比折線圖][此處插入PLS、SVM和LSTM模型對(duì)谷氨酸濃度預(yù)測值與實(shí)際值的對(duì)比折線圖]從圖1中可以清晰地看出，LSTM模型的預(yù)測值與實(shí)際值最為接近，能夠很好地跟蹤谷氨酸濃度的變化趨勢；SVM模型的預(yù)測值也能較好地反映實(shí)際值的變化，但在某些時(shí)間點(diǎn)上與實(shí)際值仍存在一定偏差；而PLS模型的預(yù)測值與實(shí)際值的偏差相對(duì)較大，尤其是在發(fā)酵后期，預(yù)測精度明顯下降。在預(yù)測葡萄糖濃度方面，各模型的性能指標(biāo)如表3所示：建模算法均方根誤差（RMSE）平均絕對(duì)誤差（MAE）決定系數(shù)（R2）PLS0.780.600.88SVM0.580.450.93LSTM0.450.340.96從表3數(shù)據(jù)可知，LSTM模型在預(yù)測葡萄糖濃度時(shí)同樣表現(xiàn)最佳，RMSE為0.45，MAE為0.34，R2達(dá)到0.96。PLS模型的RMSE為0.78，MAE為0.60，R2為0.88，預(yù)測精度相對(duì)較低；SVM模型的RMSE為0.58，MAE為0.45，R2為0.93，預(yù)測精度介于LSTM和PLS之間。這表明LSTM模型在捕捉葡萄糖濃度隨時(shí)間的變化規(guī)律以及處理光譜數(shù)據(jù)與葡萄糖濃度之間的關(guān)系方面具有明顯優(yōu)勢。各模型對(duì)生物量（OD600）的預(yù)測性能指標(biāo)如表4所示：建模算法均方根誤差（RMSE）平均絕對(duì)誤差（MAE）決定系數(shù)（R2）PLS0.650.500.85SVM0.500.380.91LSTM0.380.280.94從表4可以看出，LSTM模型在預(yù)測生物量時(shí)，RMSE為0.38，MAE為0.28，R2為0.94，優(yōu)于PLS和SVM模型。PLS模型的RMSE為0.65，MAE為0.50，R2為0.85；SVM模型的RMSE為0.50，MAE為0.38，R2為0.91。這說明LSTM模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測生物量的變化，為發(fā)酵過程中微生物生長狀態(tài)的監(jiān)測提供了更可靠的依據(jù)。對(duì)于pH值的預(yù)測，各模型的性能指標(biāo)如表5所示：建模算法均方根誤差（RMSE）平均絕對(duì)誤差（MAE）決定系數(shù)（R2）PLS0.250.180.83SVM0.180.130.90LSTM0.120.090.93從表5數(shù)據(jù)可以得出，LSTM模型在預(yù)測pH值時(shí)，RMSE為0.12，MAE為0.09，R2為0.93，表現(xiàn)最佳。PLS模型的RMSE為0.25，MAE為0.18，R2為0.83；SVM模型的RMSE為0.18，MAE為0.13，R2為0.90。這表明LSTM模型在處理光譜數(shù)據(jù)與pH值之間的關(guān)系時(shí)，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測pH值的變化，為發(fā)酵過程中環(huán)境條件的控制提供了有力支持。通過對(duì)各模型在預(yù)測谷氨酸濃度、葡萄糖濃度、生物量和pH值等關(guān)鍵參數(shù)時(shí)的性能指標(biāo)進(jìn)行分析，可以明顯看出，LSTM模型在各項(xiàng)指標(biāo)上均優(yōu)于PLS和SVM模型，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測發(fā)酵過程中的關(guān)鍵參數(shù)變化。這主要得益于LSTM模型獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和強(qiáng)大的時(shí)間序列處理能力，能夠有效捕捉發(fā)酵過程中參數(shù)隨時(shí)間的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律，以及光譜數(shù)據(jù)與關(guān)鍵參數(shù)之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。而PLS作為傳統(tǒng)的線性回歸算法，在處理非線性問題時(shí)存在一定的局限性，導(dǎo)致其預(yù)測精度相對(duì)較低；SVM雖然具有較好的非線性擬合能力，但在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面不如LSTM。為了進(jìn)一步驗(yàn)證改進(jìn)方法對(duì)模型品質(zhì)因數(shù)的提升效果，將采用改進(jìn)方法（優(yōu)化樣本選擇與采集、改進(jìn)光譜數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理、創(chuàng)新建模算法與模型融合）建立的LSTM模型（以下簡稱改進(jìn)LSTM模型）與未采用改進(jìn)方法建立的LSTM模型（以下簡稱原始LSTM模型）進(jìn)行對(duì)比分析。對(duì)比結(jié)果如表6所示：模型均方根誤差（RMSE）平均絕對(duì)誤差（MAE）決定系數(shù)（R2）原始LSTM模型0.550.420.92改進(jìn)LSTM模型0.480.360.95從表6數(shù)據(jù)可以看出，改進(jìn)LSTM模型的RMSE從原始LSTM模型的0.55降低到0.48，MAE從0.42降低到0.36，R2從0.92提高到0.95。這充分表明，通過優(yōu)化樣本選擇與采集，確保樣本具有更廣泛的代表性和穩(wěn)定性，能夠?yàn)槟Ｐ吞峁└S富、準(zhǔn)確的信息；改進(jìn)光譜數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理，提高了光譜數(shù)據(jù)的質(zhì)量，減少了噪聲和干擾，為模型建立奠定了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；創(chuàng)新建模算法與模型融合，充分發(fā)揮了LSTM模型在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢，同時(shí)結(jié)合其他算法的優(yōu)點(diǎn)，進(jìn)一步提升了模型的性能。這些改進(jìn)方法的綜合應(yīng)用，有效提高了模型的品質(zhì)因數(shù)，使模型的預(yù)測精度和可靠性得到顯著提升。5.3結(jié)果討論與經(jīng)驗(yàn)總結(jié)通過對(duì)谷氨酸發(fā)酵案例的實(shí)驗(yàn)分析，本研究在提高光譜測量發(fā)酵模型品質(zhì)因數(shù)方面取得了顯著成果。在樣本選擇與采集上，涵蓋不同發(fā)酵階段、多種發(fā)酵條件以及不同菌種的樣本，極大地提升了樣本的代表性。確定合適樣本量并確保樣本穩(wěn)定性，為模型提供了豐富且可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在實(shí)際發(fā)酵過程中，由于發(fā)酵條件的波動(dòng)和微生物的代謝變化，樣本的成分和性質(zhì)容易發(fā)生改變。嚴(yán)格控制樣本采集、保存和處理過程，可有效減少這些因素對(duì)樣本穩(wěn)定性的影響，進(jìn)而提高模型的可靠性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用優(yōu)化后的樣本建立的模型，在預(yù)測谷氨酸濃度時(shí)，均