【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及微生物培养管理领域，尤其涉及一种微生物培养管理系统、方法。
技术介绍
1、随着生物技术的发展，微生物的培养逐渐从实验室级别的基础研究扩展到工业生产领域，微生物培养管理是现代生物技术及相关产业中一个至关重要的环节，通过科学管理微生物培养流程，不仅可以提高微生物的产量和质量，还能有效降低培养成本，提升工业化应用中的经济效益。在此背景下，微生物培养管理方法的发展经历了从传统经验操作到自动化、智能化管理的巨大转变，在实际应用中，微生物培养的精确性和稳定性是技术和管理的重点，因此，研究有效的微生物培养管理系统及方法具有广泛的意义。
2、微生物培养管理不仅是微生物生产中至关重要的环节，也是推动生物技术产业发展的核心力量，随着技术的进步和产业需求的变化，未来的微生物培养管理系统及方法将变得智能，并具有灵活性和适应性。
3、但传统的微生物培养管理方法存在如下技术问题：在传统的工业微生物培养过程中，微生物培养环境参数依赖于人工监测和经验调整，导致响应滞后且调整不够精确，尤其是在面对工业规模化生产的需求时，人工操作的误差和反应不及时，无法满足精细化的管理要求；难以精确地预测微生物的未来生长趋势，导致培养管理反应滞后，资源浪费，并且在某些场景下可能导致微生物生长失控；缺乏对微生物生长过程的科学建模及预判手段，特别是在资源接近饱和时，无法有效限制微生物数量的过度增长，从而导致培养失败或产量降低；无法根据微生物的生长状态自动优化环境参数，导致培养环境调整效率低下；忽视了各个微生物培养环境参数之间的相互作用，导致微生物
技术实现思路
1、本专利技术提供一种微生物培养管理系统、方法，以解决在传统的工业微生物培养过程中，微生物培养环境参数依赖于人工监测和经验调整，导致响应滞后且调整不够精确，尤其是在面对工业规模化生产的需求时，人工操作的误差和反应不及时，无法满足精细化的管理要求；难以精确地预测微生物的未来生长趋势，导致培养管理反应滞后，资源浪费，并且在某些场景下可能导致微生物生长失控；缺乏对微生物生长过程的科学建模及预判手段，特别是在资源接近饱和时，无法有效限制微生物数量的过度增长，从而导致培养失败或产量降低；无法根据微生物的生长状态自动优化环境参数，导致培养环境调整效率低下；忽视了各个微生物培养环境参数之间的相互作用，导致微生物培养环境失调，无法实现最佳管理的问题。
2、本专利技术的一种微生物培养管理系统、方法，具体包括以下技术方案：
3、一种微生物培养管理方法，包括以下步骤：
4、s1：实时采集微生物生长过程中微生物的数量和微生物培养环境参数；基于微生物培养环境参数，通过微生物生长因子生成算法计算得到生长因子；
5、s2：基于微生物的数量和生长因子，通过微生物生长预测算法计算得到未来时刻微生物数量的预测值；基于未来时刻微生物数量的预测值，检测微生物生长状态；
6、s3：基于未来时刻微生物数量的预测值和微生物生长状态，通过多参数非线性优化算法计算得到微生物培养环境参数初步调整量；
7、s4：基于微生物培养环境参数初步调整量，通过多参数协同优化算法计算得到微生物培养环境参数的最终调整量；基于微生物培养环境参数的最终调整量，调整微生物培养环境参数。
8、优选的，所述s1，具体包括：
9、微生物培养环境参数包括营养物质浓度、环境温度、酸碱度和溶解氧浓度。
10、优选的，所述s1，具体包括：
11、微生物生长因子生成算法的具体实现公式为：
12、
13、其中，表示在时间的生长因子；表示在时间的微生物培养环境参数中的营养物质浓度；用于防止分母为零；表示双曲余弦函数；表示在时间的微生物培养环境参数中的环境温度；表示微生物生长的最适温度；表示环境温度的标准偏差；表示在时间的微生物培养环境参数中的酸碱度；表示微生物生长的最适酸碱度；表示酸碱度的标准偏差；表示在时间的微生物培养环境参数中的溶解氧浓度。
14、优选的，所述s2，具体包括：
15、微生物生长预测算法基于微生物的数量和生长因子，引入时间修正因子和资源饱和因子，预测未来时刻微生物数量，得到未来时刻微生物数量的预测值，具体计算公式为：
16、
17、其中，表示在时间的微生物数量的预测值；表示在时间的微生物的数量；表示时间修正因子；表示修正系数；表示微生物生长从指数增长过渡到饱和阶段的时间点；表示微生物培养管理系统所能支持的最大生物数量；表示资源饱和因子；表示资源饱和系数。
18、优选的，所述s2，具体包括：
19、将设置的微生物数量的最低安全阈值和最高安全阈值与未来时刻微生物数量的预测值进行比较，检测微生物生长状态。
20、优选的，所述s2，具体包括：
21、当未来时刻微生物数量的预测值大于等于微生物数量的最低安全阈值且小于等于微生物数量的最高安全阈值时，微生物生长状态为正常；当未来时刻微生物数量的预测值小于微生物数量的最低安全阈值或者大于微生物数量的最高安全阈值时，微生物生长状态为异常；当微生物生长状态为异常时，调整微生物培养环境参数。
22、优选的，所述s3，具体包括：
23、在多参数非线性优化算法的实现过程中，基于微生物数量的最低安全阈值和最高安全阈值，得到标准微生物数量；基于未来时刻微生物数量的预测值与标准微生物数量，计算得到误差值。
24、优选的，所述s3，具体包括：
25、在多参数非线性优化算法的实现过程中，引入敏感度因子，控制微生物培养环境参数对误差变化的响应强度，同时基于误差值，计算微生物培养环境参数初步调整量。
26、优选的，所述s4，具体包括：
27、多参数协同优化算法通过引入各微生物培养环境参数间的协同作用机制，基于微生物培养环境参数初步调整量，得到微生物培养环境参数的最终调整量，具体计算公式为：
28、
29、其中，表示第个微生物培养环境参数在时间的最终调整量；表示第个微生物培养环境参数在时间的初步调整量；表示第个微生物培养环境参数与第个微生物培养环境参数之间的非线性时间动态影响系数；表示双曲正切函数。
30、一种微生物培养管理系统，包括以下部分：
31、数据采集模块、微生物生长因子生成模块、微生物生长预测模块、微生物培养检测模块、多参数非线性优化模块、多参数协同优化模块；
32、数据采集模块：实时采集微生物生长过程中微生物的数量和微生物培养环境参数，将微生物培养环境参数输出至微生物生长因子生成模块；将微生物的数量输出至微生物生长预测模块；
33、微生物生长因子生成模块：基于微生物培养环境参数，使用微生物生长因子生成算法计算得到生长因子；将生长因子输出至微生物生长预测模块；
34、微生物生长预测模块：基于生长因子和微生物的数量，通本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种微生物培养管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种微生物培养管理方法，其特征在于，所述S1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种微生物培养管理方法，其特征在于，在所述S1中，还包括：
4.根据权利要求1所述的一种微生物培养管理方法，其特征在于，所述S2，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种微生物培养管理方法，其特征在于，在所述S2中，还包括：
6.根据权利要求5所述的一种微生物培养管理方法，其特征在于，在所述S2中，还包括：
7.根据权利要求5所述的一种微生物培养管理方法，其特征在于，所述S3，具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种微生物培养管理方法，其特征在于，在所述S3中，还包括：
9.根据权利要求1所述的一种微生物培养管理方法，其特征在于，所述S4，具体包括：
10.一种微生物培养管理系统，应用于如权利要求1所述的一种微生物培养管理方法，其特征在于，包括以下部分：
【技术特征摘要】
1.一种微生物培养管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种微生物培养管理方法，其特征在于，所述s1，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种微生物培养管理方法，其特征在于，在所述s1中，还包括：
4.根据权利要求1所述的一种微生物培养管理方法，其特征在于，所述s2，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种微生物培养管理方法，其特征在于，在所述s2中，还包括：
6.根据权利要求5...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐冬梅，王兵，刘毅，李扉屏，赵军，乔森，
申请(专利权)人：河北工业职业技术大学，
类型：发明
国别省市：
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