青岛能源所实现生物乙醇发酵从“人工补料”到“AI智控”的智能制造新突破

#SynBio团队 | 王冠副 研究员、阮银兰研究员 在生物制造领域，发酵过程中碳源浓度控制的实时性与精度是影响产物得率与工艺效率的关键因素。传统生物乙醇发酵依赖人工离线采样和补料操作，不仅 效率低、误差大，还难以实现连续动态调控，成为制约发酵产业智能化升级的瓶颈。 【SynBioCon】 获 悉，为解决这一难题，青岛能源所智能生物制造研究组 王冠副研究员 ，联合桂林电子科技大学 阮银兰研究员 团队，创新性地将在线 拉曼光谱分析与深度学习技术融合，研发出一套基于拉曼光谱的智能反馈控制系统（图 1 ）。该系统通过构建 "实时监测–智能预测–自动调控" 的闭环架 构， 实现了生物乙醇发酵过程中碳源浓度的精准动态控制，为传统发酵向智能化制造转型提供了新路径 。 图1 基于拉曼光谱分析的智能反馈控制系统 图3 不同控糖策略下模型预测葡萄糖浓度与实测数据比较 研究团队基于自研的光谱-时间拼接卷积神经网络（STC-CNN）模型（图2），结合高频在线拉曼光谱探针采集的非破坏性数据流，解决了传统单时刻预测 滞后、标注数据匮乏等核心问题。该系统的主要创新包括： （1）引入时间序列拼接机制，整合连续多条拉曼光谱数据，捕捉发酵过程 ...