北京酒廠發(fā)酵過程檢測，酒廠釀酒在發(fā)酵過程中能用鹽酸代替硫酸嗎

一般發(fā)酵罐的發(fā)酵程度主要看AE值，也就是殘?zhí)呛?！實驗室能控溫，去除氣泡，環(huán)境一般都較穩(wěn)定，安東帕實驗室利用密度聲速原理，也就叫密度聲速一體式濃度儀；在線檢測較為復(fù)雜，主要利用光學(xué)的原理檢測，也叫做發(fā)酵監(jiān)控器！

不能 造酒的最后一步是蒸餾，鹽酸易揮發(fā)，蒸餾時會隨著蒸汽進入酒中，后果可想而知了。所以用了不易揮發(fā)的硫酸。

http://www.ilib.cn/A-zgtwp200310005.html作為發(fā)酵工業(yè)中游技術(shù)核心的發(fā)酵過程控制和優(yōu)化技術(shù)，既關(guān)系到能否發(fā)揮菌種的最大生產(chǎn)能力，又會影響到下游處理的難易程度，在整個發(fā)酵過程中是一項承上啟下的關(guān)鍵技術(shù)。本書作者多年來一直從事發(fā)酵過程的在線檢測、解析、控制和優(yōu)化等方面的研究，在借鑒國外的有關(guān)最新研究成果和作者自身完成的研究實例的基礎(chǔ)上，博采眾家之長，寫成此書。全書結(jié)合具體的發(fā)酵過程實例，分別對發(fā)酵過程的解析、控制和優(yōu)化，特別是在線檢測、在線狀態(tài)預(yù)測和模式識別，以及在線控制和最優(yōu)化控制的技術(shù)及方法進行了比較系統(tǒng)詳細的介紹，并引入了模糊邏輯推理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、代謝網(wǎng)絡(luò)模型等新型的控制、優(yōu)化、狀態(tài)預(yù)測以及模式識別等方法和技術(shù)。本書適合于從事發(fā)酵工程、生物工程、生物化工、化學(xué)工程等相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域研究的科研人員、教師和工程師使用，也可供大專院校相關(guān)專業(yè)的高年級本科生和研究生參考。目錄第一章緒論1第一節(jié)生物過程的特點以及生物過程的操作、控制、優(yōu)化的基本特征1第二節(jié)生物過程控制和優(yōu)化的目的及研究內(nèi)容2第三節(jié)發(fā)酵過程控制概論4第四節(jié)發(fā)酵過程的狀態(tài)變量、操作變量和可測量變量6第五節(jié)用于發(fā)酵過程控制和優(yōu)化的各類數(shù)學(xué)模型7第六節(jié)發(fā)酵過程最優(yōu)化控制方法概論8一、基于非構(gòu)造式動力學(xué)模型的最優(yōu)化控制方法8二、基于可實時測定的過程輸入輸出時間序列數(shù)據(jù)和黑箱模型的最優(yōu)化控制方法9參考文獻10第二章生物過程參數(shù)在線檢測技術(shù)11第一節(jié)ph的在線測量13一、ph傳感器的工作原理13二、ph傳感器的使用15第二節(jié)溶氧濃度的在線測量18一、溶氧濃度測量原理18二、溶氧電極19三、溶氧電極的使用21第三節(jié)發(fā)酵罐內(nèi)氧氣和二氧化碳分壓的測量以及呼吸代謝參數(shù)的計算23一、氧分析儀23二、尾氣co2分壓的檢測26三、呼吸代謝參數(shù)的計算26第四節(jié)發(fā)酵罐內(nèi)氧氣體積傳質(zhì)系數(shù)kla的測量31一、亞硫酸鹽氧化法31二、溶氧電極法32三、物料衡算法33四、動態(tài)測定法34五、取樣極譜法35六、復(fù)膜電極測定kla35第五節(jié)發(fā)酵罐內(nèi)細胞濃度的在線測量和比增殖速率的計算36一、菌體濃度的檢測方法及原理36二、在線激光濁度計38第六節(jié)生物傳感器在發(fā)酵過程檢測中的應(yīng)用39一、生物傳感器的類型和結(jié)構(gòu)原理39二、發(fā)酵罐基質(zhì)（葡萄糖等）濃度的在線測量43三、引流分析與控制（fia）45四、發(fā)酵罐器內(nèi)一級代謝產(chǎn)物（乙醇、有機酸等）濃度的在線測量47參考文獻48第三章發(fā)酵過程控制系統(tǒng)和控制設(shè)計原理及應(yīng)用49第一節(jié)過程的狀態(tài)方程式49第二節(jié)生物過程的典型和基本數(shù)學(xué)模型51一、生物過程最基本的合成和代謝分解反應(yīng)51二、生物過程典型的數(shù)學(xué)模型形式55三、發(fā)酵過程的各種得率系數(shù)和各種比反應(yīng)速率的表現(xiàn)形式57四、生物反應(yīng)器的基本操作方式62五、發(fā)酵過程狀態(tài)方程式在“理想操作點”近旁的線性化64第三節(jié)拉普拉斯變換與反拉普拉斯變換67一、拉普拉斯變換的定義68二、拉普拉斯變換的基本特性以及基本函數(shù)的拉普拉斯變換68三、反拉普拉斯變換69四、有理函數(shù)的反拉普拉斯變換69五、過程的傳遞函數(shù)gp(s)——線性狀態(tài)方程式的拉普拉斯函數(shù)表現(xiàn)形式69六、過程傳遞函數(shù)的框圖和轉(zhuǎn)換70七、過程對于輸入變量變化的響應(yīng)特性71第四節(jié)過程的穩(wěn)定性分析74一、過程穩(wěn)定的判別標(biāo)準(zhǔn)74二、過程在平衡點（特異點）近旁的穩(wěn)定特性的分類75三、連續(xù)攪拌式生物反應(yīng)器的穩(wěn)定特性的解析77第五節(jié)生物過程的反饋控制和前饋控制79一、生物過程的前饋控制79二、流加操作的生物過程中常見的前饋控制方式80三、生物過程的反饋控制83四、生物過程中反饋控制與前饋控制的并用84第六節(jié)pid反饋控制系統(tǒng)的設(shè)計和解析86一、閉回路pid反饋控制的性能特征86二、比例動作87三、積分動作88四、微分動作89五、pid反饋控制器的構(gòu)成特征89六、反饋控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性分析89七、反饋控制系統(tǒng)的設(shè)計和參數(shù)調(diào)整91八、開關(guān)反饋控制94第七節(jié)反饋控制系統(tǒng)在生物過程控制中的實際應(yīng)用95一、以溶氧濃度（do）變化為反饋指標(biāo)的流加培養(yǎng)控制——do?stat法95二、以ph變化為反饋指標(biāo)的流加培養(yǎng)控制——ph?stat法98三、以rq為反饋指標(biāo)的流加培養(yǎng)控制100四、直接以葡萄糖濃度為反饋指標(biāo)的流加培養(yǎng)控制101五、以代謝副產(chǎn)物濃度為反饋指標(biāo)的流加培養(yǎng)控制103參考文獻105第四章發(fā)酵過程的最優(yōu)化控制106第一節(jié)最優(yōu)化控制的研究內(nèi)容、表述、特點和方法106第二節(jié)最大原理及其在發(fā)酵過程最優(yōu)化控制中的應(yīng)用107一、最大原理及其算法簡介107二、利用最大原理確定流加培養(yǎng)過程的最優(yōu)基質(zhì)流加策略和方式111三、最大原理的數(shù)值解法及其在生物過程最優(yōu)化控制中的應(yīng)用116第三節(jié)格林定理及其在發(fā)酵過程最優(yōu)化控制中的應(yīng)用121一、格林定理121二、利用格林定理求解流加培養(yǎng)（發(fā)酵）的最短時間軌道問題122三、格林定理在乳酸菌過濾培養(yǎng)最優(yōu)化控制中的應(yīng)用125四、利用格林定理進行乳酸菌過濾培養(yǎng)最優(yōu)化控制的計算機模擬和實驗結(jié)果128第四節(jié)遺傳算法及其在發(fā)酵過程最優(yōu)化控制中的應(yīng)用131一、遺傳算法簡介131二、遺傳算法的算法概要及其在重組大腸桿菌培養(yǎng)的最優(yōu)化控制中的應(yīng)用132三、遺傳算法在酸乳多糖最優(yōu)化生產(chǎn)中的應(yīng)用138參考文獻143第五章發(fā)酵過程的建模和狀態(tài)預(yù)測144第一節(jié)描述發(fā)酵過程的各類數(shù)學(xué)模型簡介144一、非構(gòu)造式動力學(xué)模型145二、代謝網(wǎng)絡(luò)模型146三、基于在線時間序列數(shù)據(jù)的自回歸平均移動模型146四、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型147五、正交或多項式回歸模型148第二節(jié)非構(gòu)造式動力學(xué)數(shù)學(xué)模型的建模方法148一、利用非線性規(guī)劃法確定非構(gòu)造式動力學(xué)數(shù)學(xué)模型的模型參數(shù)148二、利用遺傳算法確定過程模型參數(shù)157第三節(jié)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和預(yù)測發(fā)酵過程的狀態(tài)159一、神經(jīng)細胞和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型159二、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的類型161三、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播學(xué)習(xí)算法163四、利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線識別發(fā)酵過程的生理狀態(tài)和濃度變化模式167五、利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)酵過程狀態(tài)變量預(yù)測模型169六、利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性回歸模型173七、結(jié)合使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和遺傳算法的過程優(yōu)化175第四節(jié)卡爾曼濾波器在發(fā)酵過程狀態(tài)預(yù)測中的應(yīng)用176一、卡爾曼濾波器及其算法176二、利用卡爾曼濾波器在線推定菌體的比增殖速率178參考文獻180第六章發(fā)酵過程的在線自適應(yīng)控制182第一節(jié)基于在線時間序列輸入輸出數(shù)據(jù)的自回歸移動平均模型解析184一、自回歸移動平均模型詳解184二、利用逐次最小二乘回歸法計算和確定自回歸移動平均模型的模型參數(shù)186第二節(jié)基于自回歸移動平均模型的在線自適應(yīng)控制189一、“極配置” 型的在線自適應(yīng)控制系統(tǒng)189二、“最優(yōu)控制”型的在線自適應(yīng)控制系統(tǒng)190三、酵母菌流加培養(yǎng)過程的比增殖速率在線自適應(yīng)最優(yōu)控制193四、乳酸連續(xù)過濾發(fā)酵過程的在線自適應(yīng)控制196第三節(jié)基于自回歸移動平均模型的在線最優(yōu)化控制201一、面包酵母連續(xù)生產(chǎn)的在線最優(yōu)化控制201二、乳酸連續(xù)過濾發(fā)酵的在線最優(yōu)化控制205第四節(jié)基于遺傳算法的在線最優(yōu)化控制210一、利用遺傳算法實時在線跟蹤和更新非構(gòu)造式動力學(xué)模型的參數(shù)210二、結(jié)合使用最大原理和遺傳算法的在線最優(yōu)化控制212參考文獻214第七章人工智能控制216第一節(jié)模糊邏輯控制器217一、模糊邏輯控制器的特點和簡介217二、模糊語言數(shù)值表現(xiàn)法和模糊成員函數(shù)218三、模糊規(guī)則223四、模糊規(guī)則的執(zhí)行和實施——解模糊規(guī)則的方法225五、模糊邏輯控制系統(tǒng)的構(gòu)成、設(shè)計和調(diào)整228第二節(jié)模糊邏輯控制系統(tǒng)在發(fā)酵過程中的實際應(yīng)用231一、酵母流加培養(yǎng)過程的模糊控制231二、谷氨酸流加發(fā)酵過程的模糊控制237三、輔酶q10發(fā)酵生產(chǎn)過程的模糊控制241四、模糊推理技術(shù)在發(fā)酵過程在線狀態(tài)預(yù)測中的應(yīng)用245第三節(jié)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)及其在發(fā)酵過程中的應(yīng)用250一、基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的在線自適應(yīng)控制250二、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)及其在發(fā)酵過程中的實際應(yīng)用253三、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器及其在發(fā)酵過程中的應(yīng)用260參考文獻268第八章利用代謝網(wǎng)絡(luò)模型的過程控制和優(yōu)化270第一節(jié)代謝網(wǎng)絡(luò)模型解析270一、代謝網(wǎng)絡(luò)模型的簡化、計算和求解272二、利用代謝網(wǎng)絡(luò)模型的狀態(tài)預(yù)測277第二節(jié)網(wǎng)絡(luò)信號傳遞線圖和利用網(wǎng)絡(luò)信號傳遞線圖的代謝網(wǎng)絡(luò)模型278一、網(wǎng)絡(luò)信號傳遞線圖及其簡化278二、利用代謝信號傳遞線圖處理代謝網(wǎng)絡(luò)281三、利用網(wǎng)絡(luò)信號傳遞線圖的代謝網(wǎng)絡(luò)分析282第三節(jié)代謝網(wǎng)絡(luò)模型在賴氨酸發(fā)酵過程在線狀態(tài)預(yù)測和控制中的應(yīng)用284一、簡化代謝網(wǎng)絡(luò)模型的建立286二、利用簡化代謝網(wǎng)絡(luò)模型進行在線狀態(tài)預(yù)測的結(jié)果288參考文獻290第九章計算機在生化反應(yīng)過程控制中的應(yīng)用291第一節(jié)過程工業(yè)的特點和計算機控制291一、過程工業(yè)的特點291二、數(shù)字計算機在過程控制中應(yīng)用概述293第二節(jié)集散控制系統(tǒng)及接口技術(shù)296一、集散控制系統(tǒng)簡介296二、集散控制系統(tǒng)的特點298三、過程接口技術(shù)299第三節(jié)檸檬酸發(fā)酵過程計算機控制系統(tǒng)設(shè)計302一、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計303二、組態(tài)軟件設(shè)計304三、系統(tǒng)功能設(shè)計305四、系統(tǒng)控制算法及優(yōu)化305第四節(jié)青霉素發(fā)酵過程專家控制系統(tǒng)307一、青霉素發(fā)酵過程的特點和控制上的困難307二、青霉素發(fā)酵過程專家控制系統(tǒng)308三、系統(tǒng)運行情況312