CN102057034A - 生物技术工艺的过程控制 - Google Patents

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Abstract

一种利用一种或多种生物制剂或生化制剂(102、104、202)诸如微生物和/或酶将原材料(100、200)转化为期望产物(130、230)的生物技术工艺，其特征在于一种或多种所述生物制剂或生化制剂(102、104、202)的量通过依赖与工艺流相关的一个或多个所关注的值的过程控制算法(124、224)是可控制的。本发明的一个具体方面是使用过程控制算法来控制在通过将生物质发酵为醇的生物燃料生产中的酶的添加。

Description

生物技术工艺的过程控制
本发明涉及与生物技术工艺有关的过程控制的技术领域。
随着对温室气体排放的关注增加，通常所说的生物燃料的生产变得愈来愈重要。可通过生物工艺直接生产醇生物燃料，该生物工艺通常是糖诸如在甘蔗和甜菜中发现的糖的酵母发酵。生物工艺也可使用其它微生物诸如细菌来消耗碳水化合物进料以生产醇；通常所说的生物醇燃料最通常是乙醇，但甲醇和丁醇也是其常见实例。其它原材料诸如谷物和稻草也可包含高碳水化合物诸如淀粉和/或纤维素，但在这种情况下必须通过酶促过程将淀粉和纤维素转化为糖。但是这两种复杂的碳水化合物的使用的确不同，该不同在于：在通常所说的第一代工艺中，用于淀粉水解的淀粉酶出于这个目的目前是商业上可供应的，然而在通常所说的第二代工艺中，用于纤维素水解的纤维素酶还未获得广泛的使用。
分别从淀粉和纤维素生产醇的第一代工艺和第二代工艺具有两个整体工艺步骤；一个或多个初始的酶促过程的步骤将淀粉或纤维素转化为可供发酵用的糖以及后续的发酵从糖产生醇。虽然使糖从纤维素中释放的初始酶促过程的步骤似乎是两个独立的酶促反应，但是工艺设备仍可被设计用来使工艺的这个部分发生在单个反应器中或在独立的反应器中。发酵最通常是在独立的反应器中，但也可发生在单个反应器中。
由于用于将生物质转化为可发酵的糖的酶构成进行生物乙醇生产的成本的重要部分，所以在通常所说的液化(通过淀粉酶将淀粉转化为多糖)和糖化(通过葡糖淀粉酶将多糖转化为可发酵的糖)中，酶的有效使用是重要的焦点。由于这个原因，做了许多努力来确定对于特定的生物质源的液化和糖化过程的最佳的温度、pH和其它操作条件，并因此，运行生物乙醇设备的特征在于高水平的过程监控。
工业发酵工艺的过程控制常常以对发酵罐的进料和流出流的组成以及发酵速率的监控为基础。基于这个信息来控制进料的组成、发酵罐的温度等，尤其着重于避免将导致醋酸酯形成的过量的氧，同时维持最高的可能的反应速率。
工艺运行的实践基于来自酶和药物的生物技术生产以及葡萄酒和啤酒的生产的经验。对于这些工艺，原材料的组成和质量被非常清楚地限定，且最终产物的价值通常非常高，且因此，成功生产的高可能性变得比节省在工艺中所使用的生物制剂和生化制剂及原材料更有价值，且因此，运行的方法可常常限定过量的支持性生物制剂和生化制剂诸如酶和微生物的使用。
然而，就生物燃料生产而言，产物的经济价值与药品相比较低而且同时原材料的组成和结构的变化常常显著地较高。这样的结果是从技术角度和从经济学角度来说，支持性生物制剂和生化制剂的相对重要性都变得更加重要。
在例如食品工业中，天然材料的工艺进料的变化的组成的信息对于工艺运行是重要的，例如对于将原料乳的可变的脂肪含量标准化为脱脂乳中指定的脂肪量。
本发明的目的是使利用具有天然变化的原材料的生物技术工艺的运行更稳固和经济上最理想。
本发明将可变的工艺流的分析与支持性生物制剂和生化制剂诸如微生物和酶的添加的自动控制组合。作为实例，在生物乙醇生产工艺中天然材料的进料的分析将表明容易得到的糖、淀粉和纤维素的变化的量。进料组成的这种详细的信息可被用于生物乙醇生产的工艺参数的前馈控制；所述工艺参数包括制备工艺的关键参数，包括温度以及支持性生物制剂和生化制剂(包括淀粉酶、纤维素酶和其它酶)的添加。
同样地，对来自使用具有天然变化的原材料的生物技术工艺的输出流或任何其它工艺流的分析也可被用于反馈控制方案中，以控制添加的生物制剂和生化制剂的量或其它重要的工艺参数。
图1从概念上显示了串联的两个生物反应器的系统，该系统具有来自对反应器入口组成的分析而对酶的添加的前馈控制。图2从概念上显示了具有单个生物反应器的系统，该系统具有基于反应器出口组成而对酶的添加的反馈控制。
在图1中显示了本发明的一个实施方案，其中用于生物技术工艺中的转化的原材料的主要进料流100被引入到第一反应器110，并且其中被引入到第一反应器110的合适的第一支持性生物制剂和生化制剂进料102包含支持性生物制剂和生化制剂，诸如适合用于原材料的第一生化制备的微生物和酶。主要的进料流100装备有适合用于在线使用或旁线(at line)使用的合适的分析设备120，诸如利用吸收、透射、反射、衰减全反射、荧光的光谱法，或与和电磁辐射相关的一种或多种信号组合的拉曼光谱法，所述电磁辐射为以下波长范围的一种或多种：紫外波长(200nm-400nm)、可见波长(400nm-700nm)、近红外波长(700nm-2.5μm)、红外波长(2.5μm-10μm)、远红外波长(10μm-100μm)、太赫兹(100μm-1mm)或微波(1mm-100mm)；或利用其它类型的分析技术诸如质谱法、离子迁移光谱法、核磁共振光谱法、气相色谱法、高效液相色谱法、毛细管电泳、生物传感器、电化学传感器和气体传感器，或测定所关注的值诸如原材料的进料流100中所关注的组分的浓度。分析设备120的输出信息被用作适当地配置的数据处理单元122的输入信息，数据处理单元122由可或可不物理地互相连接的一个或多个单元组成，然后数据处理单元122基于合适的控制算法124，诸如但不限于PID控制器、模糊逻辑控制、基于模拟模型的控制、基于神经网络的控制，来控制添加的第一支持性生物制剂和生化制剂102的量。来自第一反应器的出口物与合适的第二支持性生物制剂和生化制剂进料104一起被引入到第二反应器。这种第二支持性生物制剂和生化制剂104的量也由基于通过分析设备120所测定的原材料100的组成的数据处理单元122的第二输出信息126来控制。
因此，所控制的工艺可以是任何生物技术工艺或整体生物技术工艺的任何子工艺，但是由于原材料的天然变化，其中的原材料的进料流100包含或来源于天然来源的原材料的工艺将尤其从基于通过分析设备120所测定的组分的浓度的过程控制受益。这种工艺的实例是从包含淀粉或纤维素的生物质原材料100诸如谷物、玉米、木材、藻类、柳枝稷(switch grass)和其它合适的生物质原材料生产产物130为乙醇或其它醇的工艺，其中第一反应器110中的反应将是通过添加合适量的酶诸如淀粉酶或纤维素酶作为第一支持性生物制剂和生化制剂进料102而将淀粉或纤维素酶促转化为可发酵的糖，并且第二反应器112中的转化将是在合适的酵母或细菌作为第二支持性生物制剂和生化制剂进料104的协助下将糖发酵为乙醇。图1也可代表这样的发酵工艺的中间步骤，其中原材料流100是来自液化工艺步骤的中间出口物。
在图2中显示了本发明的一个可选的实施方案。在这个实施方案中使用了单反应器210，其中引入用于在生物技术工艺中消耗的原材料200的主要进料流，并且其中，包含支持性生物制剂和生化制剂诸如微生物和酶的合适的支持性生物制剂和生化制剂进料202被引入到反应器210。然后，来自反应器的出口流230被引入到过程中的后续步骤。所关注的值诸如来自反应器210的出口流230中的所关注的组分的浓度通过分析设备220来测定。分析设备220可以是适合在线使用或旁线使用的定量分析的任何设备，诸如利用吸收、透射、反射、衰减全反射、荧光的光谱法，或与和电磁辐射相关的一种或多种信号组合的拉曼光谱法，所述电磁辐射为以下波长范围的一种或多种：紫外波长(200nm-400nm)、可见波长(400nm-700nm)、近红外波长(700nm-2.5μm)、红外波长(2.5μm-10μm)、远红外波长(10μm-100μm)、太赫兹(100μm-1mm)或微波(1mm-100mm)；或利用其它类型的分析技术诸如质谱法、离子迁移光谱法、核磁共振光谱法、气相色谱法、高效液相色谱法、毛细管电泳、生物传感器、电化学传感器和气体传感器。通过将分析设备的输出信息用作适当地配置的数据处理单元222的输入信息，该数据处理单元222由可或可不物理地互相连接的一个或多个单元组成，然后数据处理单元222基于合适的控制算法224来控制添加的支持性生物制剂和生化制剂202的量。因此，所使用的控制算法224可以是任何类型的，诸如但不限于PID控制器、模糊逻辑控制、基于模拟模型的控制、基于神经网络的控制，但是包含反应速率的显式测定或隐式测定的算法例如通过计算代谢物含量随着时间函数的变化可能是尤其有用的，因为反应速率的变化可表明生物技术工艺的抑制，并可通过适当调整添加的支持性生物制剂和生化制剂202的量或组成来补偿。
因此，所控制的工艺可是任何生物技术工艺，并如在第一个实施方案中的，其中主要的进料流202包含天然原材料的工艺将尤其从通过使用与过程控制算法(224)连接的分析设备220来测定所关注的值诸如所关注的组分的浓度中受益。同样，这种工艺的实例可以是从生物质原材料200诸如谷物、玉米、木材、藻类、柳枝稷和其它合适的生物质原材料生产产物230为乙醇的工艺，其中反应器210中的反应将是通过添加合适量的酶诸如淀粉酶、葡糖淀粉酶、α-淀粉酶和纤维素酶以及微生物有机体诸如支持性生物制剂和生化制剂进料202中的酵母或细菌，将淀粉或纤维素酶促转化为可发酵的糖和将糖酶促转化为乙醇的组合的酶促转化。
本领域技术人员将意识到包含有关生物醇生产的中间步骤或整体步骤的工艺和系统将从监测组分的浓度中受益，该组分包括发酵工艺的原材料、中间产物、期望的终产物或不期望的终产物，包括单糖、二糖、寡糖和多糖，以及醇、有机酸、发酵抑制剂和发酵胁迫(fermentation stress)或发酵感染(fermentation infections)的指示剂，形成下述可能是所关注的用于过程控制的组分的非穷尽的列表：糖，包括单糖；还包括戊糖和己糖，所述戊糖包括阿拉伯糖、脱氧核糖、来苏糖、核糖、核酮糖、木糖和木酮糖；所述己糖还包括葡萄糖、半乳糖、甘露糖、古洛糖、艾杜糖、塔罗糖、阿洛糖、阿卓糖、果糖、山梨糖、塔格糖、阿洛酮糖、岩藻糖、岩藻酮糖和鼠李糖；
以及二糖，包括蔗糖、乳糖、海藻糖、麦芽糖和纤维二糖；
醇，诸如甲醇、乙醇、丙醇和丁醇；甘油；有机酸，诸如乳酸、醋酸和琥珀酸；和高碳水化合物诸如寡糖，如DP3、DP4、DP3+和DP4+；以及发酵抑制组分诸如羟甲基糠醛和糠醛；以及大分子诸如淀粉、纤维素、木质纤维素和蛋白质。
在两个实施方案中描述的分析设备120、220优选地是适合在线仪器安装的类型，但它也可以是旁线安置的仪器。就旁线仪器而言，样品将被从工艺中取至仪器中，且所关注的参数可直接传送到过程控制算法124、过程控制算法224或者手工输入到数据处理单元122、数据处理单元222。
如本领域技术人员将意识到的，为增加读者对本发明的理解，提供的实施方案是本发明的焦点的简化。其它控制或监测的变量(包括温度、pH、营养物的量、排出的气体的组成)的省略不意味着这样的变量不能是本发明所包括的控制方案的一部分。
同样地，本领域技术人员将意识到任何生物技术工艺可从本发明中获益，而不仅是在实施方案和描述中提及的具体工艺。这也将包括其中支持性制剂以多个单独的流被控制和添加的工艺，或其中工艺在另一种反应器类型(包括但不限于分批式反应器和塞流反应器)中运行的工艺。
本领域技术人员也将意识到本发明所包括的控制方案的实际实施可基于来自分析设备的所关注的其它值或甚至基于来自分析设备(120、220)的原始数据或中间数据，而不是基于具体提到的一个或多个所关注的参数。

Claims (11)

1.一种利用一种或多种生物制剂或生化制剂(102、104、202)诸如微生物和/或酶将原材料(100、200)转化为期望产物(130、230)的生物技术工艺，其特征在于一种或多种所述生物制剂或生化制剂(102、104、202)的量通过依赖与工艺流相关的一个或多个所关注的值的过程控制算法(124、224)是可控制的。
2.根据权利要求1所述的生物技术工艺，其装备有分析设备(120)，其中所述过程控制算法(124)被配置为接收作为输入信息的通过分析设备(120)所测定的与所述原材料(100)相关的一个或多个所关注的值。
3.根据权利要求1所述的生物技术工艺，其用于利用一种或多种生物制剂或生化制剂(202)诸如微生物和/或酶将原材料转化为期望产物，其中所述过程控制算法(224)被配置为接收作为输入信息的通过分析设备(220)所测定的与所述工艺的出口物(230)相关的一个或多个所关注的值。
4.根据权利要求3所述的生物技术工艺，其中与所述工艺的出口物相关的所述一个或多个所关注的值取自由以下组成的组：如由所述分析设备(220)的输出信息所测定的所述工艺或子工艺的原材料或中间产物的浓度、所述工艺或子工艺的期望的产物的浓度、所述工艺或子工艺的不期望的产物的浓度以及所述工艺或子工艺的反应速率。
5.根据权利要求2、3或4所述的生物技术工艺，其中所述分析设备(120、220)是利用以下分析技术的组中的一种或多种的装置：利用透射、反射、衰减全反射、荧光的光谱法，或与和电磁辐射相关的一种或多种信号组合的拉曼光谱法，所述电磁辐射为以下波长范围的一种或多种：紫外波长(200nm-400nm)、可见波长(400nm-900nm)、近红外波长(900nm-2.5μm)、红外波长(2.5μm-10μm)、远红外波长(10μm-100μm)、太赫兹(100μm-1mm)或微波(1mm-100mm)；质谱法、离子迁移光谱法、核磁共振光谱法、气相色谱法、高效液相色谱法、毛细管电泳、生物传感器、电化学传感器和气体传感器。
6.根据以上任一项权利要求所述的生物技术工艺，其中所述生物技术工艺是用于生产醇的工艺。
7.根据以上任一项权利要求所述的生物技术工艺，其中一个或多个所述所关注的值取自由来自由以下组成的组的组分的pH和浓度组成的列表：糖，包括单糖；还包括戊糖和己糖，所述戊糖包括阿拉伯糖、脱氧核糖、来苏糖、核糖、核酮糖、木糖和木酮糖；所述己糖还包括葡萄糖、半乳糖、甘露糖、古洛糖、艾杜糖、塔罗糖、阿洛糖、阿卓糖、果糖、山梨糖、塔格糖、阿洛酮糖、岩藻糖、岩藻酮糖和鼠李糖；以及二糖，所述二糖包括蔗糖、乳糖、海藻糖、麦芽糖和纤维二糖
醇，诸如甲醇、乙醇、丙醇和丁醇；
甘油，
有机酸，诸如乳酸、醋酸和琥珀酸
以及高碳水化合物，诸如寡糖，如DP3、DP4、DP3+和DP4+，
发酵抑制组分，诸如羟甲基糠醛和糠醛，
以及大分子，诸如淀粉、纤维素、木质纤维素和蛋白质。
8.根据权利要求1-6所述的生物技术工艺，其中一个或多个所述所关注的值是下述的一个或多个的指示：糖聚合的程度、生物质的可发酵性、发酵的微生物的情况诸如发酵感染、微生物胁迫、微生物抑制和发酵的速率。
9.根据权利要求2、3、5或6所述的生物技术工艺，其中一个或多个所述所关注的值是来自所述分析设备(120、220)的原始数据或中间数据。
10.根据以上任一项权利要求所述的生物技术工艺，其中所述一种或多种生物制剂(102、104、202)取自包括淀粉酶、葡糖淀粉酶、α-淀粉酶和纤维素酶的列表。
11.一种用于实施生物技术工艺的系统，其包括具有一种或多种生物制剂或生化制剂的入口(102、104、202)的一个或多个反应器(110、112、210)、分析设备(120、220)、数据处理单元(122、222)和以过程控制方式实施的过程控制算法(124、224)，相互配置来通过权利要求2-10中任一项所述的工艺配置生产期望的产物(130、230)。
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