文中针对乙醇发酵过程，建立基于近红外光谱仪对葡萄糖浓度、生物量及乙醇浓度原位在线测量的实验平台，基于MLS-SVR算法对乙醇发酵过程中生葡萄糖浓度、生物量以及乙醇浓度建立联合标定定量分析模型。通过实验测试，验证说明针对近红外光谱基于MLS-SVR建立的多变量标定模型能够有效地对乙醇发酵过程葡萄糖浓度、生物量以及乙醇浓度进行实时测量。
本研究采用ABB公司制造的TALYS-AS531傅里叶近红外光谱分析仪以及配套的浸入式漫反射探头采集近红外光谱，并由HorizonMB软件进行光谱参数设置和数据预处理。光谱采集设置：测量波数范围为4000-12000cm-1，仪器分辨率为16cm-1，光谱扫描次数为64次，检测器增益为237.84，采集近红外光谱以空气为参考背景。发酵过程控制设备型号为(KoBioTechKBT-2.5L)。采用液相色谱仪(Waters)测量发酵液葡萄糖浓度，采用气相色谱仪(Agilent6890SeriesGCSystem)测量发酵液的乙醇浓度，采用MultiskanAscent酶标仪测量发酵液的生物量(采用OD表示)。使用西安智琦公司制造的尾气分析仪检测发酵过程产生的尾气，其中IRME-M红外气体分析仪可对CO2浓度进行检测，电化学式氧分析仪可对O2浓度进行检测。通过监控计算机监视对发酵液实时采集的近红外光谱数据。
本实验所用的菌种为酿酒酵母Saccharomycescerevisiae4126菌种，由大连理工大学生命科学与技术学院提供及保藏。发酵实验前需要对种子进行培养。在种子活化培养阶段，接种100μL菌种到活化培养基中，然后将培养基放入摇床中，于30℃、150r/min条件下进行24h的活化。将活化后的菌种接入种子培养基，同样在上述摇床条件下进行12h的培养。种子培养基和活化培养基由葡萄糖(20g/L)、蛋白胨(20g/L)和酵母菌提取粉(10g/L)组成。
菌种经过活化培养后，接种到发酵培养基中进行发酵实验。发酵开始前使用空气泵对发酵罐通入空气，直到尾气分析仪中显示发酵罐中气体组分浓度和空气一致时，停止空气泵。发酵过程中发酵罐内温度设置为30℃，pH值维持在5，电动搅拌桨的转速设置为150r/min，以保证发酵液为均相状态。发酵培养基由葡萄糖(60g/L)、蛋白胨(3g/L)和酵母菌提取粉(5g/L)组成。
考虑到乙醇发酵过程属于生长偶联型发酵过程的特性，葡萄糖浓度、生物量以及乙醇浓度之间存在相互关联性，因此这里采用多变量MLS-SVR方法对它们建立联合标定模型。为了建立标定模型输入——近红外光谱向量(记为x∈Rp)与多变量输出——生物参数(记为y∈Rm)之间的联合映射关系，其中p为光谱变量个数，这里取为选定波段中的936个波数；m为需要监测的生物参数的个数，这些生物参数为葡萄糖浓度、生物量和乙醇浓度，所以m取为3。设校正集为{(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xn，yn)}，n为采集的光谱数据个数(也即对应的离线检测参考数据个数)，根据前述采集数据划分取建模集个数为n=279。令wi=w0+vi，其中w0表示各个生物参数的共性信息，vi表示各个生物参数的个性信息。基于MLS-SVR的光谱标定建模算法如下：
构建如下形式的映射函数：
其中φ(·)为低维空间到高维空间的映射，W=(w0+v1，w0+v2，…，w0+vm)，b为常值偏差向量。
为求解上式中w0，V=(v1，v2，…，vm)和b=(b1，b2，…，bm)，建立如下约束优化目标：
其中E=(e1，e2，…，em)∈Rn×m，em为待优化的第m个生物参数的松弛因子，Z=(φ(x1)，φ(x2)，…，φ(xn))，B=(bT；…；bT)∈Rn×m，γ和λ为两个惩罚参数。
取对应的Lagrange函数为
其中A=(α1，α2，…，αm)∈Rm×n为拉格朗日乘子矩阵。记上述方程组的解为α*={(α1*T，α2*T，…，αn*T)T}和b*。
根据上述方程组的求解，确定多输出的拟合函数为
其中，k(·，·)为核函数。根据上面求得的拟合函数建立联合标定模型，可以对实时测量的光谱数据进行内插求解来预测葡萄糖浓度、生物量和乙醇浓度。
文中提出了一个基于近红外光谱技术原位实时检测乙醇发酵过程葡萄糖浓度、生物量以及乙醇浓度的方法。考虑到乙醇发酵过程为生长偶联型发酵过程，文中采用多变量输出预测的MLS-SVR方法来建立上述关键过程参数的联合标定模型。通过对乙醇发酵过程葡萄糖浓度、生物量和乙醇浓度进行在线监测的实验，并且与现有的PLS独立标定建模方法进行实验对比，验证了联合标定模型相对于独立标定模型有更好的预测精度和可靠性，且相较于传统的离线检测方法具有更好的实时性。由于近红外光谱对发酵过程中存在含氢基团的物质(如丙酮、丁酮、乙醇、蛋白、油脂等)具有较好的敏感性，因此文中方法对这类生物质发酵过程在线检测多组分参数具有很好的应用优势。当然，对于更为复杂的发酵过程，有待于进一步探讨如何基于近红外光谱分析有效和准确地同时检测相近组分的含量及其实时变化率，以及发酵过程质量预测和异常检测。