JP2002153266A - 発酵プロセスの最適化 - Google Patents
発酵プロセスの最適化Info
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- C12N—MICROORGANISMS OR ENZYMES; COMPOSITIONS THEREOF; PROPAGATING, PRESERVING, OR MAINTAINING MICROORGANISMS; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING; CULTURE MEDIA
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 複合栄養分混合物を含むバイオプロセスの最
適な方法を提供することを課題とする。 【解決手段】 本発明において、微生物の代謝活性が既
定のパーセント減少するまで各栄養分の供給を定期的お
よび交互に停止し、その場合、複合栄養分の新しい供給
濃度が、最適化ルーチンによって計算および調節され
る、複合栄養分混合物を含むバイオプロセスの最適な実
施方法が提供される。
適な方法を提供することを課題とする。 【解決手段】 本発明において、微生物の代謝活性が既
定のパーセント減少するまで各栄養分の供給を定期的お
よび交互に停止し、その場合、複合栄養分の新しい供給
濃度が、最適化ルーチンによって計算および調節され
る、複合栄養分混合物を含むバイオプロセスの最適な実
施方法が提供される。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、複合栄養分混合物
を含むバイオプロセスの最適な方法に関する。
を含むバイオプロセスの最適な方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】発酵プロセスにおいて、すなわち、微生
物を用いて物質を変換するプロセス（以降省略してバイ
オプロセスと呼ぶ）において、微生物のさらなる栄養源
として複合栄養分がしばしば用いられる。複合栄養分
は、微生物にとって必要な、または増殖を促進するため
の２つまたはそれ以上の物質を含む原料である。例とし
ては、特に、コーンスティープパウダーまたはリカーの
ような天然の原料、トウモロコシからのデンプンの抽出
または酵母抽出物における老廃物、および同様に個々の
物質の合成混合物である。これらの複合栄養分の特別な
長所は、微生物が利用することができるアミノ酸、蛋白
質、ビタミン、無機塩類、または微量元素のような広い
範囲に及ぶ個々の物質である。これは、化学的に定義さ
れた最小培地を使用した場合と比較して、高い増殖速度
を得るために長所となる。
物を用いて物質を変換するプロセス（以降省略してバイ
オプロセスと呼ぶ）において、微生物のさらなる栄養源
として複合栄養分がしばしば用いられる。複合栄養分
は、微生物にとって必要な、または増殖を促進するため
の２つまたはそれ以上の物質を含む原料である。例とし
ては、特に、コーンスティープパウダーまたはリカーの
ような天然の原料、トウモロコシからのデンプンの抽出
または酵母抽出物における老廃物、および同様に個々の
物質の合成混合物である。これらの複合栄養分の特別な
長所は、微生物が利用することができるアミノ酸、蛋白
質、ビタミン、無機塩類、または微量元素のような広い
範囲に及ぶ個々の物質である。これは、化学的に定義さ
れた最小培地を使用した場合と比較して、高い増殖速度
を得るために長所となる。
【０００３】しかし、バイオプロセスに複合天然栄養分
を用いることに関しては、様々な問題が存在する。物質
は通常、天然物であるため、複合栄養分の品質は製造元
およびバッチによって広く異なる。同様に、複合栄養分
の天然の組成は、微生物の実際の必要条件から見て必ず
しも最適ではない。いくつかの成分は、非常に少量で存
在して、したがってその作用は限られているが、他の成
分は、大量に存在し、廃棄されるか、または阻害するこ
ともある。さらに、複合栄養分における異なる多くの成
分の全体的な代謝は、非常に複雑で部分的にわかってい
ない。様々な重なり合う適合プロセスを行うと、プロセ
スに激しい変動を引き起こす可能性があり、その結果、
バイオプロセスによる生産性と収量は不規則となる。多
段階生産プロセスでは、その後のプロセス段階が影響を
受ける可能性があるために、特にこれは重大な問題とな
る可能性がある。同様に、操作条件が最適でなければ費
用は増加する。少数の重要な物質に関して培地の全ての
最適化を一度に行うことは、複合栄養分の特性が多様で
あり、代謝する微生物によって表されるシステムそのも
のも多様であるために、十分ではないと見なされうる。
を用いることに関しては、様々な問題が存在する。物質
は通常、天然物であるため、複合栄養分の品質は製造元
およびバッチによって広く異なる。同様に、複合栄養分
の天然の組成は、微生物の実際の必要条件から見て必ず
しも最適ではない。いくつかの成分は、非常に少量で存
在して、したがってその作用は限られているが、他の成
分は、大量に存在し、廃棄されるか、または阻害するこ
ともある。さらに、複合栄養分における異なる多くの成
分の全体的な代謝は、非常に複雑で部分的にわかってい
ない。様々な重なり合う適合プロセスを行うと、プロセ
スに激しい変動を引き起こす可能性があり、その結果、
バイオプロセスによる生産性と収量は不規則となる。多
段階生産プロセスでは、その後のプロセス段階が影響を
受ける可能性があるために、特にこれは重大な問題とな
る可能性がある。同様に、操作条件が最適でなければ費
用は増加する。少数の重要な物質に関して培地の全ての
最適化を一度に行うことは、複合栄養分の特性が多様で
あり、代謝する微生物によって表されるシステムそのも
のも多様であるために、十分ではないと見なされうる。
【０００４】最適化に関する既知の手段は、例えば、統
計的アプローチにおいて、独立変数の考えられる組合せ
を全て適した条件で調べる、完全な要因配置実験デザイ
ンを必要とする。したがって、システムのモデルが必要
である。試験中の物質および濃度が多い場合には迅速に
最適に達するが、これらの方法は、変数の数および条件
がより大きい場合には必要な実験数が膨大であるため
に、実施不可能である。より有効な最適化戦略は、「反
応表面」法、例えばプラケット・バーマン（Plackett-B
urmann）法（グリーシャム＆イナミネ（Greasham and I
namine）、デメイン＆ソロモン編（Demain and Solomo
n）、「工業微生物学とバイオテクノロジーマニュアル
（Manual for industrial microbiology and biotechno
logy）」、ワシントン：ASM、1986、41〜48頁）、また
はボックス・ベーンケン（Box-Behnken）法（グリーシ
ャム＆ハーバー（Greasham and Herber）、ローズ＆ス
タンバリー編（Rhodes and Stanbury）、「応用微生物
生理学−実際のアプローチ（Applied microbiol physio
logy）」、オックスフォード：オックスフォード大学出
版、1997、53〜74頁）によって、要因のいくつかを考慮
する試験を計画することである。これらの方法では、変
数の数は、例えば増殖または産物形成に対して有意な作
用を有する変数の数まで減少する。
計的アプローチにおいて、独立変数の考えられる組合せ
を全て適した条件で調べる、完全な要因配置実験デザイ
ンを必要とする。したがって、システムのモデルが必要
である。試験中の物質および濃度が多い場合には迅速に
最適に達するが、これらの方法は、変数の数および条件
がより大きい場合には必要な実験数が膨大であるため
に、実施不可能である。より有効な最適化戦略は、「反
応表面」法、例えばプラケット・バーマン（Plackett-B
urmann）法（グリーシャム＆イナミネ（Greasham and I
namine）、デメイン＆ソロモン編（Demain and Solomo
n）、「工業微生物学とバイオテクノロジーマニュアル
（Manual for industrial microbiology and biotechno
logy）」、ワシントン：ASM、1986、41〜48頁）、また
はボックス・ベーンケン（Box-Behnken）法（グリーシ
ャム＆ハーバー（Greasham and Herber）、ローズ＆ス
タンバリー編（Rhodes and Stanbury）、「応用微生物
生理学−実際のアプローチ（Applied microbiol physio
logy）」、オックスフォード：オックスフォード大学出
版、1997、53〜74頁）によって、要因のいくつかを考慮
する試験を計画することである。これらの方法では、変
数の数は、例えば増殖または産物形成に対して有意な作
用を有する変数の数まで減少する。
【０００５】統計的方法とは対照的に、遺伝子アルゴリ
ズムは、モデルに基づかない最適化方法である。これを
適用する場合、これは、それらが一般的に、微生物の代
謝に関する理論的検討に基づく必要がないことを意味す
る。これらの方法は、多数の媒体成分を収束するように
最適化することができる。多くの平行な振とうフラスコ
実験から、最善のものを選択して、そこからの培地が次
世代実験の開始点となる。技法は、収束に達するまで繰
り返す。第一世代において、培地を無作為に変化させる
[ビュースター・ボッツ（Weuster-Botz）ら、Biotechno
l. Prog. 13：387〜393（1997）]。ビュースター・ボッ
ツら（Weuster-Botz、Appl. Microbiol.Biotechnol. 4
6：209〜219（1996））は、遺伝子アルゴリズムを用い
ることによって振とうフラスコ実験180個において微量
元素８個を最適化したが、それによってL-イソロイシン
濃度は、標準的な培地と比較して50％改善された。ビュ
ースター・ボッツら（Weuster-Botz、1996）は、標準振
とうフラスコ実験472回において培地成分13個を最適化
するためにL-リジンプロセスにおいても同じ方法を用い
た。L-リジン濃度は、その結果２％以上改善された。従
来の完全な二次多数の記名のモデルによる「反応表面」
法を含む統計的公式と比較すると、実験数はかなり減少
し、213＝8192回の代わりに472回となった；これらのパ
ラメータについて起こりうる全ての組合せは、実験101
13回を必要とするであろう。しかし、バッチ毎の振とう
フラスコ実験によって培地の最適化を行う場合には重大
な短所がある。通常、pHは一定に保つことができない。
酸素供給は表面ガス流入のために非常に悪く、同様に、
開始培養における変動のために再現性は必ずしも可能で
ない。
ズムは、モデルに基づかない最適化方法である。これを
適用する場合、これは、それらが一般的に、微生物の代
謝に関する理論的検討に基づく必要がないことを意味す
る。これらの方法は、多数の媒体成分を収束するように
最適化することができる。多くの平行な振とうフラスコ
実験から、最善のものを選択して、そこからの培地が次
世代実験の開始点となる。技法は、収束に達するまで繰
り返す。第一世代において、培地を無作為に変化させる
[ビュースター・ボッツ（Weuster-Botz）ら、Biotechno
l. Prog. 13：387〜393（1997）]。ビュースター・ボッ
ツら（Weuster-Botz、Appl. Microbiol.Biotechnol. 4
6：209〜219（1996））は、遺伝子アルゴリズムを用い
ることによって振とうフラスコ実験180個において微量
元素８個を最適化したが、それによってL-イソロイシン
濃度は、標準的な培地と比較して50％改善された。ビュ
ースター・ボッツら（Weuster-Botz、1996）は、標準振
とうフラスコ実験472回において培地成分13個を最適化
するためにL-リジンプロセスにおいても同じ方法を用い
た。L-リジン濃度は、その結果２％以上改善された。従
来の完全な二次多数の記名のモデルによる「反応表面」
法を含む統計的公式と比較すると、実験数はかなり減少
し、213＝8192回の代わりに472回となった；これらのパ
ラメータについて起こりうる全ての組合せは、実験101
13回を必要とするであろう。しかし、バッチ毎の振とう
フラスコ実験によって培地の最適化を行う場合には重大
な短所がある。通常、pHは一定に保つことができない。
酸素供給は表面ガス流入のために非常に悪く、同様に、
開始培養における変動のために再現性は必ずしも可能で
ない。
【０００６】ケモスタティック（chemostatic）培養に
おけるパルス法[クーン（Kuhn）ら、Eur. J. Microbio
l. 6：341〜349（1979）；ゴーンバーグ＆エレル（Gold
berg and Er-el）、Proc. Biochem. 16：2〜81（198
1）；フィークター（Fiechter）、Adv. Biochem. Eng.
Biotechnol. 30：7〜60（1984）；ライリングら（Reili
ng）、J. Biotechnol. 2：191〜206（1985）]は、栄養
分に対する増殖反応を得るためにパルス注入技術を用い
ている。これは必須栄養分を同定する手段であり、その
収率係数は多くのケモスタティック実験において、その
後決定することができ、そのそれぞれにおいて、必須栄
養分は制限要因である。次に、収率係数を用いて、最適
化した平衡培地を得ることができる。しかし、必須栄養
分は最初に同定しなければならないため、実験作業は膨
大になる。
おけるパルス法[クーン（Kuhn）ら、Eur. J. Microbio
l. 6：341〜349（1979）；ゴーンバーグ＆エレル（Gold
berg and Er-el）、Proc. Biochem. 16：2〜81（198
1）；フィークター（Fiechter）、Adv. Biochem. Eng.
Biotechnol. 30：7〜60（1984）；ライリングら（Reili
ng）、J. Biotechnol. 2：191〜206（1985）]は、栄養
分に対する増殖反応を得るためにパルス注入技術を用い
ている。これは必須栄養分を同定する手段であり、その
収率係数は多くのケモスタティック実験において、その
後決定することができ、そのそれぞれにおいて、必須栄
養分は制限要因である。次に、収率係数を用いて、最適
化した平衡培地を得ることができる。しかし、必須栄養
分は最初に同定しなければならないため、実験作業は膨
大になる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】既知の最適化法は不十
分である。したがって、本発明の目的は、プロセスの際
に培地における複合栄養分の比率が微生物の実際の必要
条件と原料の実際の品質に合うように絶えず再適合され
る、複合栄養分を用いるバイオプロセスの最適な実施方
法を提供することである。
分である。したがって、本発明の目的は、プロセスの際
に培地における複合栄養分の比率が微生物の実際の必要
条件と原料の実際の品質に合うように絶えず再適合され
る、複合栄養分を用いるバイオプロセスの最適な実施方
法を提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明において、微生物
の代謝活性が既定のパーセント減少するまで各栄養分の
供給を定期的および交互に停止し、その場合、複合栄養
分の新しい供給濃度が、最適化ルーチンによって計算お
よび調節される、複合栄養分混合物を含むバイオプロセ
スの最適な実施方法が提供される。
の代謝活性が既定のパーセント減少するまで各栄養分の
供給を定期的および交互に停止し、その場合、複合栄養
分の新しい供給濃度が、最適化ルーチンによって計算お
よび調節される、複合栄養分混合物を含むバイオプロセ
スの最適な実施方法が提供される。
【０００９】本発明に係る方法においては、（１）微生
物の代謝活性が既定のパーセント減少するまで各栄養分
の供給を定期的および交互に停止し、その場合、複合栄
養分の新しい供給濃度が、最適化ルーチンによって計算
および調節される、複合栄養分混合物を含むバイオプロ
セスの最適な実施方法であることを特徴とする。
物の代謝活性が既定のパーセント減少するまで各栄養分
の供給を定期的および交互に停止し、その場合、複合栄
養分の新しい供給濃度が、最適化ルーチンによって計算
および調節される、複合栄養分混合物を含むバイオプロ
セスの最適な実施方法であることを特徴とする。
【００１０】また、本発明に係る方法においては、
（２）最適化ルーチンが、制御変数を生成するための協
調制御装置、多成分制御装置、および複合栄養分の供給
濃度を制御する手段を含む、上記(1)記載の方法である
ことを特徴とする。
（２）最適化ルーチンが、制御変数を生成するための協
調制御装置、多成分制御装置、および複合栄養分の供給
濃度を制御する手段を含む、上記(1)記載の方法である
ことを特徴とする。
【００１１】また、本発明に係る方法においては、
（３）異なる２つの複合栄養分混合物が用いられる、上
記(1)または(2)に記載の方法であることを特徴とする。
（３）異なる２つの複合栄養分混合物が用いられる、上
記(1)または(2)に記載の方法であることを特徴とする。
【００１２】また、本発明に係る方法においては、
（４）最適化ルーチンが、負のパルス反応技術を用い
て、反応時間を生成して、それらを用いて入力変数Q
sensを生成する協調制御装置を含むフローチャートに対
応する、上記(1)または(2)に記載の方法であることを特
徴とする。
（４）最適化ルーチンが、負のパルス反応技術を用い
て、反応時間を生成して、それらを用いて入力変数Q
sensを生成する協調制御装置を含むフローチャートに対
応する、上記(1)または(2)に記載の方法であることを特
徴とする。
【００１３】また、本発明に係る方法においては、
（５）多成分制御装置がファジー論理制御装置である、
上記(2)〜(4)のいずれか一項に記載の方法であることを
特徴とする。
（５）多成分制御装置がファジー論理制御装置である、
上記(2)〜(4)のいずれか一項に記載の方法であることを
特徴とする。
【００１４】また、本発明に係る方法においては、
（６）複合栄養分の供給濃度と複合栄養分の総量との比
が異なる制御変数であるとみなされるが、同時に調節さ
れる、上記(1)〜(5)のいずれか一項に記載の方法である
ことを特徴とする。
（６）複合栄養分の供給濃度と複合栄養分の総量との比
が異なる制御変数であるとみなされるが、同時に調節さ
れる、上記(1)〜(5)のいずれか一項に記載の方法である
ことを特徴とする。
【００１５】また、本発明に係る方法においては、
（７）微生物がグルコノバクター・サブオキシダンス
（Gluconobacter suboxydans）である、上記(1)〜(6)の
いずれか一項に記載の方法であることを特徴とする。
（７）微生物がグルコノバクター・サブオキシダンス
（Gluconobacter suboxydans）である、上記(1)〜(6)の
いずれか一項に記載の方法であることを特徴とする。
【００１６】また、本発明に係る方法においては、
（８）D-ソルビトールがL-ソルボースに変換される、上
記(7)記載の方法であることを特徴とする。
（８）D-ソルビトールがL-ソルボースに変換される、上
記(7)記載の方法であることを特徴とする。
【００１７】また、本発明に係る装置においては、
（９）微生物の代謝活性が既定のパーセント減少するま
で各栄養分の供給を定期的および交互に停止し、その場
合、複合栄養分の新しい供給濃度が、最適化ルーチンに
よって計算および調節される、複合栄養分混合物を含む
微生物プロセスの最適な実施のための装置であって、 a） 栄養分を供給するために少なくとも２個の個別の
供給ラインを含む、微生物プロセスを実施するためのリ
アクターと、 b） 微生物の代謝活性を測定するセンサーと、 c） センサーによって制御される協調制御装置と、 d） 多成分制御装置と、 e） 複合栄養分の供給濃度を制御する要素とを含む装
置であることを特徴とする。
（９）微生物の代謝活性が既定のパーセント減少するま
で各栄養分の供給を定期的および交互に停止し、その場
合、複合栄養分の新しい供給濃度が、最適化ルーチンに
よって計算および調節される、複合栄養分混合物を含む
微生物プロセスの最適な実施のための装置であって、 a） 栄養分を供給するために少なくとも２個の個別の
供給ラインを含む、微生物プロセスを実施するためのリ
アクターと、 b） 微生物の代謝活性を測定するセンサーと、 c） センサーによって制御される協調制御装置と、 d） 多成分制御装置と、 e） 複合栄養分の供給濃度を制御する要素とを含む装
置であることを特徴とする。
【００１８】また、本発明に係る装置においては、（１
０）要素b）〜e）が図１のように配置される、上記(9)
記載の装置であることを特徴とする。
０）要素b）〜e）が図１のように配置される、上記(9)
記載の装置であることを特徴とする。
【００１９】また、本発明に係る発明においては、（１
１）これまでに記載した、特に実施例および図面に記載
した本発明であることを特徴とする。
１）これまでに記載した、特に実施例および図面に記載
した本発明であることを特徴とする。
【００２０】
【発明の実施の形態】本発明に従って、微生物の代謝活
性が既定のパーセント減少するまで、各栄養分の供給を
定期的および交互に停止すれば、複合栄養分混合物を用
いるバイオプロセスを最適化することができることが判
明した。それぞれの場合に必要な時間は、反応シグナル
として使用され、それによって複合栄養分の新しい供給
濃度が最適化ルーチンによって計算および調節される。
これらの負のパルス間の待ち時間は、プロセスの動態に
応じて1/4〜１流体力学滞留時間となるはずである。し
かし、場合によっては、待ち時間は、ゼロまたは５流体
力学滞留時間より長い可能性がある。流体力学滞留時間
は、リットルで表した反応容積に対する流速（リットル
／時間）の比である。
性が既定のパーセント減少するまで、各栄養分の供給を
定期的および交互に停止すれば、複合栄養分混合物を用
いるバイオプロセスを最適化することができることが判
明した。それぞれの場合に必要な時間は、反応シグナル
として使用され、それによって複合栄養分の新しい供給
濃度が最適化ルーチンによって計算および調節される。
これらの負のパルス間の待ち時間は、プロセスの動態に
応じて1/4〜１流体力学滞留時間となるはずである。し
かし、場合によっては、待ち時間は、ゼロまたは５流体
力学滞留時間より長い可能性がある。流体力学滞留時間
は、リットルで表した反応容積に対する流速（リットル
／時間）の比である。
【００２１】理想的に混合された攪拌タンク（用いられ
るバイオリアクターのような）の持続的な操作におい
て、理論的には、リアクターの完全な容積交換は決して
達しえない。しかし、近似として、化学反応技術におい
て、絶えず攪拌されたタンクリアクターは、３流体力学
滞留時間後では、容積の95％が交換したと計算されるこ
とから、準定常状態であると見なされる。しかし、バイ
オプロセス技術において、この時間は、容積交換のあい
だにも微生物が交換した環境に反応して、このように、
準定常状態に達するのが遅れるために、少なくとも５流
体力学滞留時間である。本発明の最適化ルーチンでは、
毎回の負のパルスの後に準定常状態を待つ必要はなく、
したがって、これは従来のパルス反応法に対する利点で
ある。
るバイオリアクターのような）の持続的な操作におい
て、理論的には、リアクターの完全な容積交換は決して
達しえない。しかし、近似として、化学反応技術におい
て、絶えず攪拌されたタンクリアクターは、３流体力学
滞留時間後では、容積の95％が交換したと計算されるこ
とから、準定常状態であると見なされる。しかし、バイ
オプロセス技術において、この時間は、容積交換のあい
だにも微生物が交換した環境に反応して、このように、
準定常状態に達するのが遅れるために、少なくとも５流
体力学滞留時間である。本発明の最適化ルーチンでは、
毎回の負のパルスの後に準定常状態を待つ必要はなく、
したがって、これは従来のパルス反応法に対する利点で
ある。
【００２２】本発明の方法は、微生物の増殖速度が栄養
分のパルスによって一次的に増加する正のパルス反応に
基づく従来の方法と比較して、測定した反応時間が、微
生物の誘導期のために虚偽となることがないという長所
も有する。誘導期は、微生物が変化した周囲の条件に適
合するために要する時間である。微生物の増殖は、当初
ほとんど変化しないままであるという特徴がある。正の
栄養分パルスでは、適用した栄養分に対する測定可能な
反応は、通常、非再現的に遅延し、このため、偽りの反
応時間が得られる。
分のパルスによって一次的に増加する正のパルス反応に
基づく従来の方法と比較して、測定した反応時間が、微
生物の誘導期のために虚偽となることがないという長所
も有する。誘導期は、微生物が変化した周囲の条件に適
合するために要する時間である。微生物の増殖は、当初
ほとんど変化しないままであるという特徴がある。正の
栄養分パルスでは、適用した栄養分に対する測定可能な
反応は、通常、非再現的に遅延し、このため、偽りの反
応時間が得られる。
【００２３】代謝活性は、酸素移動速度または二酸化炭
素移動速度のような観察可能なプロセスパラメータによ
って測定することができる。この場合、「二酸化炭素転
移速度」は、単位時間あたりに液体相（発酵ブロス）か
らガス相（排出ガス）に移動する二酸化炭素の量を意味
する。これは排出ガス分析によって直接測定することが
できる。排出ガス分析によって検出されず、リアクター
に溶存型として残っている二酸化炭素の量は、通常無視
できる程度であるため、二酸化炭素の生成速度は、本発
明の目的に関して、測定された二酸化炭素移動速度と等
しくなりうる。プロセスを制御するために用いられるそ
の他のパラメータは、例えば、pH、溶存酸素濃度、およ
び温度である。上記のプロセスパラメータの変化によっ
て測定した代謝活性の減少％は、主な基質（例えば、実
施例におけるソルビトール）が完全に変換されない条件
にプロセスが至らないように、比較的小さい値（例え
ば、１〜５％）で選択すべきである。
素移動速度のような観察可能なプロセスパラメータによ
って測定することができる。この場合、「二酸化炭素転
移速度」は、単位時間あたりに液体相（発酵ブロス）か
らガス相（排出ガス）に移動する二酸化炭素の量を意味
する。これは排出ガス分析によって直接測定することが
できる。排出ガス分析によって検出されず、リアクター
に溶存型として残っている二酸化炭素の量は、通常無視
できる程度であるため、二酸化炭素の生成速度は、本発
明の目的に関して、測定された二酸化炭素移動速度と等
しくなりうる。プロセスを制御するために用いられるそ
の他のパラメータは、例えば、pH、溶存酸素濃度、およ
び温度である。上記のプロセスパラメータの変化によっ
て測定した代謝活性の減少％は、主な基質（例えば、実
施例におけるソルビトール）が完全に変換されない条件
にプロセスが至らないように、比較的小さい値（例え
ば、１〜５％）で選択すべきである。
【００２４】本発明の最適化プロセスの工業での実施に
おいて、好ましくは、複合栄養分の供給濃度の比と複合
栄養分の総量は、異なる対照変数として見なされるが、
同時に調節される。
おいて、好ましくは、複合栄養分の供給濃度の比と複合
栄養分の総量は、異なる対照変数として見なされるが、
同時に調節される。
【００２５】本発明に従って、比率と総量は、好ましく
は多成分制御装置に集中する最適化ルーチンによって同
時に調節することができる。多成分制御装置は、例え
ば、ファジー論理に基づくことが可能である[ザデー（Z
adeh）、Inf. Control 8：338〜353（1965）]。最適化
ルーチンは、好ましくは以下の３つのレベルを含む： １．制御変数を生成するための協調制御装置； ２．多成分制御装置（例えば、ファジー論理制御装
置）；および ３．複合栄養分の供給濃度の制御。
は多成分制御装置に集中する最適化ルーチンによって同
時に調節することができる。多成分制御装置は、例え
ば、ファジー論理に基づくことが可能である[ザデー（Z
adeh）、Inf. Control 8：338〜353（1965）]。最適化
ルーチンは、好ましくは以下の３つのレベルを含む： １．制御変数を生成するための協調制御装置； ２．多成分制御装置（例えば、ファジー論理制御装
置）；および ３．複合栄養分の供給濃度の制御。
【００２６】「最適化ルーチン」とは、所望の意味にお
けるプロセスを協調して制御するために用いることがで
きる要素の配列を意味する。本発明の最適化ルーチン
は、例えば、負のパルス反応技術を用いて、反応時間を
生成し、それらを用いて入力変数Qsensを形成する協調
制御装置を含んでもよい。全ての場合について、パルス
反応時間を１つの栄養分について測定し、そのあいだ他
の栄養分を停止する。逆数であるQ'sensは、停止した栄
養分の入力変数として用いられる。協調制御装置はま
た、総量ΨGMを調節するための規定値と比較して入力変
数を計算する。多成分制御装置は、２つの栄養分のそれ
ぞれに関して１回作動する（cN1,F,Iおよびc N2,F,I＝複
合栄養分の供給濃度；この発現において、下付文字N1お
よびN2は様々な複合栄養分を指し、Fは供給濃度を指
し、そしてIは、最適化ルーチンにおける連続下付文字
である）。次に、複合体栄養分のそれぞれの供給速度を
制御装置の出力から再計算する。
けるプロセスを協調して制御するために用いることがで
きる要素の配列を意味する。本発明の最適化ルーチン
は、例えば、負のパルス反応技術を用いて、反応時間を
生成し、それらを用いて入力変数Qsensを形成する協調
制御装置を含んでもよい。全ての場合について、パルス
反応時間を１つの栄養分について測定し、そのあいだ他
の栄養分を停止する。逆数であるQ'sensは、停止した栄
養分の入力変数として用いられる。協調制御装置はま
た、総量ΨGMを調節するための規定値と比較して入力変
数を計算する。多成分制御装置は、２つの栄養分のそれ
ぞれに関して１回作動する（cN1,F,Iおよびc N2,F,I＝複
合栄養分の供給濃度；この発現において、下付文字N1お
よびN2は様々な複合栄養分を指し、Fは供給濃度を指
し、そしてIは、最適化ルーチンにおける連続下付文字
である）。次に、複合体栄養分のそれぞれの供給速度を
制御装置の出力から再計算する。
【００２７】定量的比率を最適化するための制御変数：
負のパルスを各複合栄養分に関して完了させ、そのあい
だ他の栄養分を停止させる。この場合、制御変数は、CO
2生成速度である（転移速度として測定）。
負のパルスを各複合栄養分に関して完了させ、そのあい
だ他の栄養分を停止させる。この場合、制御変数は、CO
2生成速度である（転移速度として測定）。
【００２８】例えば、１つの複合栄養分を供給した後、
二酸化炭素生成速度が３％減少するまでの時間を測定す
る。次に、最適化アルゴリズムは、２つの複合栄養分に
関する新しい供給濃度を計算する。一定の待ち時間（こ
の例では、滞留時間の半分に対応する５時間）の後、負
のパルスを他の複合栄養分に関して完了させる。この方
法は、収束法であるために、それぞれの負のパルス後に
定常状態に達する必要がない。
二酸化炭素生成速度が３％減少するまでの時間を測定す
る。次に、最適化アルゴリズムは、２つの複合栄養分に
関する新しい供給濃度を計算する。一定の待ち時間（こ
の例では、滞留時間の半分に対応する５時間）の後、負
のパルスを他の複合栄養分に関して完了させる。この方
法は、収束法であるために、それぞれの負のパルス後に
定常状態に達する必要がない。
【００２９】したがって、定量的比率を最適化するため
の適切な制御変数：
の適切な制御変数：
【数１】 は、実際のパルス反応時間Δtiを、それぞれの他の複合
栄養分に関して測定した前回のサイクルでのパルス反応
時間Δti-lで除することによって得られる。停止した栄
養分の場合では、Qsensの逆数
栄養分に関して測定した前回のサイクルでのパルス反応
時間Δti-lで除することによって得られる。停止した栄
養分の場合では、Qsensの逆数
【数２】 を用いる。したがって、同じファジー論理制御装置を用
いることができ、このように、制御装置を整調する努力
がかなり減少する。攪拌したタンクリアクターの流体力
学特性により、反応時間と、その結果（1）および（2）
における分母は、ゼロとなり得ない。
いることができ、このように、制御装置を整調する努力
がかなり減少する。攪拌したタンクリアクターの流体力
学特性により、反応時間と、その結果（1）および（2）
における分母は、ゼロとなり得ない。
【００３０】総量に関する制御変数 総量に関する制御変数は、プロセスの際に観察可能なパ
ラメータxGMの値であり、例えばバイオマスまたは産物
の収量、例えば酸素消費速度または二酸化炭素の実際の
濃度と相関する。ファジー論理制御装置に入力するため
に、制御変数を既定の点において標準化して、以下の一
般的な入力変数を得る：
ラメータxGMの値であり、例えばバイオマスまたは産物
の収量、例えば酸素消費速度または二酸化炭素の実際の
濃度と相関する。ファジー論理制御装置に入力するため
に、制御変数を既定の点において標準化して、以下の一
般的な入力変数を得る：
【数３】
【００３１】２つ以上の複合栄養分への拡大：最適化の
ために２つの複合栄養分が存在する場合、結果は、２つ
の異なる段階におけるサイクルである。しかし、原則と
して、ループは如何なる数の段階にも、すなわち複合栄
養分にも拡大することができる。複合栄養分n個の一般
的な場合、以下のように書くことができる。
ために２つの複合栄養分が存在する場合、結果は、２つ
の異なる段階におけるサイクルである。しかし、原則と
して、ループは如何なる数の段階にも、すなわち複合栄
養分にも拡大することができる。複合栄養分n個の一般
的な場合、以下のように書くことができる。
【数４】 これは、総量を制御するためのパラメータΨGMを変化さ
せない。長い時間定数のために、３または４つ以上の栄
養分を最適化することは実際的な計画ではない。
せない。長い時間定数のために、３または４つ以上の栄
養分を最適化することは実際的な計画ではない。
【００３２】供給濃度の制御：多成分制御装置の出力xa
に対応して、複合栄養分の供給濃度は、以下のように制
御される：
に対応して、複合栄養分の供給濃度は、以下のように制
御される：
【数５】 本発明のプロセスは、複合栄養分、例えば、微生物を用
いてD-ソルビトールをL-ソルボースに変換することを含
む全ての発酵プロセスに応用可能である。微生物は、そ
れぞれの変換にとって有用な如何なる微生物であっても
よく、例えばD-ソルビトールをL-ソルボースに変換する
ために、グルコノバクター・サブオキシダンス（Glucon
obacter suboxydans）株を用いてもよく、例えば、ブダ
ペスト条約に基づいて1954年４月５日に日本、大阪の発
酵研究所に寄託された、またはG.サブオキシダンス（G.
suboxydans）DSM 4025との混合培養として、1992年３
月30日に日本の発酵研究研究所にFERM BP-3813として寄
託されたG. サブオキシダンス（G. suboxydans）IFO 32
91であってもよい。
いてD-ソルビトールをL-ソルボースに変換することを含
む全ての発酵プロセスに応用可能である。微生物は、そ
れぞれの変換にとって有用な如何なる微生物であっても
よく、例えばD-ソルビトールをL-ソルボースに変換する
ために、グルコノバクター・サブオキシダンス（Glucon
obacter suboxydans）株を用いてもよく、例えば、ブダ
ペスト条約に基づいて1954年４月５日に日本、大阪の発
酵研究所に寄託された、またはG.サブオキシダンス（G.
suboxydans）DSM 4025との混合培養として、1992年３
月30日に日本の発酵研究研究所にFERM BP-3813として寄
託されたG. サブオキシダンス（G. suboxydans）IFO 32
91であってもよい。
【００３３】微生物、例えばG. サブオキシダンス（G.
suboxydans）の持続的な培養目的のために、そして所望
の最適化プロセスを実行するために、発酵系は以下のも
のを含む： １．持続的に操作されるように備えられたバイオリアク
ター； ２．培地の組成物がプロセスの際に変化することができ
るように、個々の成分の多くの流れの中に培地の供給を
分離する手段； ３．pH、pO2、および温度の測定および制御手段； ４．効率的および持続的操作を確保するためにバイオリ
アクターの満杯レベルを測定および制御する装置； ５．対応するガス転移速度が測定シグナルとして利用可
能となるように、供給の流れを制御して排出ガス組成を
測定する手段；および ６．バイオプロセス設置を制御するための自動システ
ム。
suboxydans）の持続的な培養目的のために、そして所望
の最適化プロセスを実行するために、発酵系は以下のも
のを含む： １．持続的に操作されるように備えられたバイオリアク
ター； ２．培地の組成物がプロセスの際に変化することができ
るように、個々の成分の多くの流れの中に培地の供給を
分離する手段； ３．pH、pO2、および温度の測定および制御手段； ４．効率的および持続的操作を確保するためにバイオリ
アクターの満杯レベルを測定および制御する装置； ５．対応するガス転移速度が測定シグナルとして利用可
能となるように、供給の流れを制御して排出ガス組成を
測定する手段；および ６．バイオプロセス設置を制御するための自動システ
ム。
【００３４】バイオリアクターは、例えば、適したさら
なる装置および自動システムを有する標準的な研究室バ
イオリアクター、例えば、自動、例えば実験システム貯
蔵瓶および苛性ソーダ溶液の瓶、バイオリアクターの制
御ユニットを有する自動システムであってもよく、測定
プローブおよび産物容器と共にバイオリアクター本体、
マスフロー制御装置、および滅菌フィルターおよび排出
ガスに関するCO2およびO2分析と共にガス流入ライン、
プロセスコンピューターおよびシリアルインターフェー
ス、データ伝達のための電線、例えばRS-232、RS-422、
またはメトラー局所-CANである対応する伝達形式を有し
てもよい。
なる装置および自動システムを有する標準的な研究室バ
イオリアクター、例えば、自動、例えば実験システム貯
蔵瓶および苛性ソーダ溶液の瓶、バイオリアクターの制
御ユニットを有する自動システムであってもよく、測定
プローブおよび産物容器と共にバイオリアクター本体、
マスフロー制御装置、および滅菌フィルターおよび排出
ガスに関するCO2およびO2分析と共にガス流入ライン、
プロセスコンピューターおよびシリアルインターフェー
ス、データ伝達のための電線、例えばRS-232、RS-422、
またはメトラー局所-CANである対応する伝達形式を有し
てもよい。
【００３５】本発明は、例としてG.サブオキシダンス
（G. suboxydans）を用いるD-ソルビトールからL-ソル
ボースへの変換を参考にしてさらに説明する。
（G. suboxydans）を用いるD-ソルビトールからL-ソル
ボースへの変換を参考にしてさらに説明する。
【００３６】
【実施例】D-ソルビトールがL-ソルボースに変換され
る、グルコノバクター・サブオキシダンス（Gluconobac
ter suboxydans）の連続培養 発酵のために、図１に従ってさらなる装置と自動システ
ム成分を備えた標準的な研究室バイオリアクターを使用
した。
る、グルコノバクター・サブオキシダンス（Gluconobac
ter suboxydans）の連続培養 発酵のために、図１に従ってさらなる装置と自動システ
ム成分を備えた標準的な研究室バイオリアクターを使用
した。
【００３７】プロセスコンピューターは、市販のサーバ
ー-PCであった。プロセスコンピューターのために選択
した備品は以下の通りであった；サーバーPC「デルパワ
ーエッジ2200」；インテルペンティアムII 300 MHz CPU
２個；128 MBメインメモリ、グラフィックカード２個
およびスクリーン２個（21”）；全体でシリアルインタ
ーフェース32個のための制御ロケットポート16 ISAマル
チポートシリアルカード２個、それぞれはRS-232とRS-4
22のあいだで切り替え可能である。
ー-PCであった。プロセスコンピューターのために選択
した備品は以下の通りであった；サーバーPC「デルパワ
ーエッジ2200」；インテルペンティアムII 300 MHz CPU
２個；128 MBメインメモリ、グラフィックカード２個
およびスクリーン２個（21”）；全体でシリアルインタ
ーフェース32個のための制御ロケットポート16 ISAマル
チポートシリアルカード２個、それぞれはRS-232とRS-4
22のあいだで切り替え可能である。
【００３８】ソフトウェア：プロセスコンピューターの
オペレーティングシステムは、マイクロソフトウィンド
ウズNT 4.0（サービスパック3）であった。
オペレーティングシステムは、マイクロソフトウィンド
ウズNT 4.0（サービスパック3）であった。
【００３９】自動化は、ナショナルインストルメンツ社
の工業用ソフトウェアブリッジビュー、バージョン1.1
に基づいた。
の工業用ソフトウェアブリッジビュー、バージョン1.1
に基づいた。
【００４０】ファジー論理は、アーヘンのMIT GmbHによ
るブリッジビュー拡張データエンジンVI 1.5によって適
用した。
るブリッジビュー拡張データエンジンVI 1.5によって適
用した。
【００４１】バイオリアクター：バイオリアクターは、
B. ブラウンバイオテックインターナショナルによる２
リットルの作業容積を有する標準的なバイオスタットB
標準攪拌タンクリアクターであった。入口の空気は、シ
リコンフレキシブルチューブおよび滅菌フィルター（孔
径0.2μm）によってバイオリアクターに導入した。ガス
導入手段は、同様に供給され、６枚刃ディスク攪拌子の
下に配置されたガス化環であった。排出ガスはまず、バ
イオリアクターの濃縮器の中を通過して、次にフレキシ
ブルシリコンチューブと滅菌フィルター（孔径0.2 μ
m）の中を通過し、排出ガス分析装置に送られる。バイ
オリアクターはそれぞれ、pH電極とpO2プローブ（いず
れもインゴールド社）および温度プローブ（PT100）を
備えていた。バイオリアクターは、工場では、pH、p
O2、および温度プローブの測定増幅装置を含む制御装
置、ならびにこれらのパラメータに関して最初に必要な
標準制御装置を備えた。制御装置とプロセスコンピュー
ターとのあいだでのプロセスデータと設定値の送信を、
シリアルRS-422インターフェースにより行った。pH電極
はそれぞれの滅菌操作の前に較正した（pH＝7.00とpH＝
4.01での２点較正）。pO2プローブは滅菌後較正した
（培地中で100％空気飽和による１点較正）。
B. ブラウンバイオテックインターナショナルによる２
リットルの作業容積を有する標準的なバイオスタットB
標準攪拌タンクリアクターであった。入口の空気は、シ
リコンフレキシブルチューブおよび滅菌フィルター（孔
径0.2μm）によってバイオリアクターに導入した。ガス
導入手段は、同様に供給され、６枚刃ディスク攪拌子の
下に配置されたガス化環であった。排出ガスはまず、バ
イオリアクターの濃縮器の中を通過して、次にフレキシ
ブルシリコンチューブと滅菌フィルター（孔径0.2 μ
m）の中を通過し、排出ガス分析装置に送られる。バイ
オリアクターはそれぞれ、pH電極とpO2プローブ（いず
れもインゴールド社）および温度プローブ（PT100）を
備えていた。バイオリアクターは、工場では、pH、p
O2、および温度プローブの測定増幅装置を含む制御装
置、ならびにこれらのパラメータに関して最初に必要な
標準制御装置を備えた。制御装置とプロセスコンピュー
ターとのあいだでのプロセスデータと設定値の送信を、
シリアルRS-422インターフェースにより行った。pH電極
はそれぞれの滅菌操作の前に較正した（pH＝7.00とpH＝
4.01での２点較正）。pO2プローブは滅菌後較正した
（培地中で100％空気飽和による１点較正）。
【００４２】バイオリアクターの充填レベルの制御：バ
イオリアクターの充填レベルは重量によって制御した。
リアクターの下に秤（メトラートレドSG32001）を配置
して、デジタルシグナル（シリアルRS-232インターフェ
ース）を生じ、これをデジタル／アナログ変換器におい
て４〜20 mAのシグナルに変換した。アナログシグナル
は、ハードウェア制御装置（ユーロターム）の入力に接
続して、これは、アナログ０〜10 Vシグナルを用いて、
バイオリアクターの排出ポンプ（ギルソンミニポンプ３
蠕動ポンプ）を作動させた。
イオリアクターの充填レベルは重量によって制御した。
リアクターの下に秤（メトラートレドSG32001）を配置
して、デジタルシグナル（シリアルRS-232インターフェ
ース）を生じ、これをデジタル／アナログ変換器におい
て４〜20 mAのシグナルに変換した。アナログシグナル
は、ハードウェア制御装置（ユーロターム）の入力に接
続して、これは、アナログ０〜10 Vシグナルを用いて、
バイオリアクターの排出ポンプ（ギルソンミニポンプ３
蠕動ポンプ）を作動させた。
【００４３】保存溶液：異なる保存溶液５個を用いて培
地を作製し、それぞれ個別に加えた。
地を作製し、それぞれ個別に加えた。
【００４４】マスフロー測定は重量分析であった。秤か
らのシグナルをシリアルRS-232インターフェースによっ
てプロセスコンピューターに伝達した。使用した様々な
秤を表１に記載する。SG型およびPG型秤に関しては、メ
トラー・トレドによるLC-RSアダプターを使用した。
らのシグナルをシリアルRS-232インターフェースによっ
てプロセスコンピューターに伝達した。使用した様々な
秤を表１に記載する。SG型およびPG型秤に関しては、メ
トラー・トレドによるLC-RSアダプターを使用した。
【００４５】密度勾配の形成を防止するために、D-ソル
ビトール保存瓶は、秤と瓶のあいだに配置された磁石攪
拌子（バリオマグ社製）によって攪拌された。
ビトール保存瓶は、秤と瓶のあいだに配置された磁石攪
拌子（バリオマグ社製）によって攪拌された。
【００４６】培地を、蠕動ポンプ（ギルソンミニプラス
3）により、フレキシブルシリコンチューブを通じてバ
イオリアクターに輸送した。蠕動ポンプと接続するため
に、シリアルRS-422バスを使用した。このバスにポンプ
10個までを接続することができる。ポンプは、いわゆる
GSIOCインターフェースを有したため、適したアダプタ
ーをそれぞれのRS-422バスに使用した。
3）により、フレキシブルシリコンチューブを通じてバ
イオリアクターに輸送した。蠕動ポンプと接続するため
に、シリアルRS-422バスを使用した。このバスにポンプ
10個までを接続することができる。ポンプは、いわゆる
GSIOCインターフェースを有したため、適したアダプタ
ーをそれぞれのRS-422バスに使用した。
【００４７】
【表１】 使用した秤[メトラー・トレド]と最大荷重[M
L]
L]
【００４８】内部空気調節：内部空気流は、ミュンヘン
のMKS社のガスマスフロー制御装置1179型によって制御
し、熱線風速計の原理で操作した。ガスマスフロー制御
装置の電力供給とアナログ制御と評価は、MKSによるタ
イプ647B 4チャンネル制御装置によって行い、RS-232に
よってプロセスコンピューターに接続した。制御装置に
よる測定は、測定されるガスの熱容量に基づくため、適
したガス補正因子を設定した。ガスのマスフローは、単
位時間あたりの標準容量として表記した（Ncm3/分、標
準条件、T＝213.14 K；p＝0.101325 MPa）。測定範囲
は、最大範囲の1.0％の精度で2000 Ncm3/分であった。
測定したガスのマスフローは、窒素に関して工場で較正
した。空気に関してはガス補正因子は1.0であった。
のMKS社のガスマスフロー制御装置1179型によって制御
し、熱線風速計の原理で操作した。ガスマスフロー制御
装置の電力供給とアナログ制御と評価は、MKSによるタ
イプ647B 4チャンネル制御装置によって行い、RS-232に
よってプロセスコンピューターに接続した。制御装置に
よる測定は、測定されるガスの熱容量に基づくため、適
したガス補正因子を設定した。ガスのマスフローは、単
位時間あたりの標準容量として表記した（Ncm3/分、標
準条件、T＝213.14 K；p＝0.101325 MPa）。測定範囲
は、最大範囲の1.0％の精度で2000 Ncm3/分であった。
測定したガスのマスフローは、窒素に関して工場で較正
した。空気に関してはガス補正因子は1.0であった。
【００４９】排出ガス分析装置： 排出ガス分析装置
は、二酸化炭素を測定するために、マイクロプロセッサ
制御酸素分析装置OXOR 610およびマイクロプロセッサー
制御NDIRガス分析装置（ハンブルグのマイハク社、UNOR
610）を含んだ。いずれの装置もRS-232によってプロセ
スコンピューターに接続した。
は、二酸化炭素を測定するために、マイクロプロセッサ
制御酸素分析装置OXOR 610およびマイクロプロセッサー
制御NDIRガス分析装置（ハンブルグのマイハク社、UNOR
610）を含んだ。いずれの装置もRS-232によってプロセ
スコンピューターに接続した。
【００５０】滅菌：バイオリアクター、全ての供給排出
管および産物容器は、飽和蒸気大気（121℃で0.2 MPa）
下で20分間滅菌した。滅菌保存溶液および空気供給排出
ガスラインは、特殊な鋼鉄製の滅菌連結器によって接続
した。
管および産物容器は、飽和蒸気大気（121℃で0.2 MPa）
下で20分間滅菌した。滅菌保存溶液および空気供給排出
ガスラインは、特殊な鋼鉄製の滅菌連結器によって接続
した。
【００５１】微生物：微生物G. サブオキシダンス（G.
suboxydans）、IFO 3291は、ブダペスト条約に基づいて
1992年３月30日に日本の発酵研究研究所でFERM BP-3813
として寄託されたものを使用した。
suboxydans）、IFO 3291は、ブダペスト条約に基づいて
1992年３月30日に日本の発酵研究研究所でFERM BP-3813
として寄託されたものを使用した。
【００５２】培地：異なる４つの保存溶液に関して連続
培地を作製した。乾燥バイオマスの単純な測定に関して
は、全ての溶液は固体を含んではならない。コーンステ
ィープパウダーは、不溶性成分を高い割合で含んでいる
ため、コーンスティープ溶液は、適切に処理した（以下
を参照）。得られた培地の濃度をg/Lとして示した。し
かし、得られた培地が作製された個々の保存溶液は、個
々の成分の重量を測定することによってその産生を単純
にするために重量パーセントで計算した。以下の溶液を
使用した： １．D-ソルビトール溶液、50.4％D-ソルビトール、ρ＝
1.22 kg/L；ロットサイズ：20 l ２．コーンスティープ溶液：２％コーンスティープパウ
ダー（ロケット社、フランス）および表２に記載の塩の
純水溶液；バッチサイズ：20 l。滅菌する前に、溶液を
4000 gで10分間遠心した。滅菌溶液を、0.2 μmメンブ
レンフィルターモジュール（ゲルマンスポー、DCF CFS9
2DS、滅菌）；ρ＝1.01 kg/lの前で３μmの底の深いフ
ィルターモジュール（サルトリウス5521307P900A、滅
菌）によって空の滅菌20 l瓶に濾過した。 ３．酵母抽出液；４％酵母抽出粉末、オキソイド、およ
び表２に記載の塩の純水溶液；ρ＝1.01 kg/l；バッチ
サイズ10 l ４．水：表２に記載の塩の純水溶液；ρ＝1.00 kg/l；
バッチサイズ：20 l ５．pHを調節するための3 N苛性ソーダ溶液；ρ＝1.25
kg/l；バッチサイズ：2l
培地を作製した。乾燥バイオマスの単純な測定に関して
は、全ての溶液は固体を含んではならない。コーンステ
ィープパウダーは、不溶性成分を高い割合で含んでいる
ため、コーンスティープ溶液は、適切に処理した（以下
を参照）。得られた培地の濃度をg/Lとして示した。し
かし、得られた培地が作製された個々の保存溶液は、個
々の成分の重量を測定することによってその産生を単純
にするために重量パーセントで計算した。以下の溶液を
使用した： １．D-ソルビトール溶液、50.4％D-ソルビトール、ρ＝
1.22 kg/L；ロットサイズ：20 l ２．コーンスティープ溶液：２％コーンスティープパウ
ダー（ロケット社、フランス）および表２に記載の塩の
純水溶液；バッチサイズ：20 l。滅菌する前に、溶液を
4000 gで10分間遠心した。滅菌溶液を、0.2 μmメンブ
レンフィルターモジュール（ゲルマンスポー、DCF CFS9
2DS、滅菌）；ρ＝1.01 kg/lの前で３μmの底の深いフ
ィルターモジュール（サルトリウス5521307P900A、滅
菌）によって空の滅菌20 l瓶に濾過した。 ３．酵母抽出液；４％酵母抽出粉末、オキソイド、およ
び表２に記載の塩の純水溶液；ρ＝1.01 kg/l；バッチ
サイズ10 l ４．水：表２に記載の塩の純水溶液；ρ＝1.00 kg/l；
バッチサイズ：20 l ５．pHを調節するための3 N苛性ソーダ溶液；ρ＝1.25
kg/l；バッチサイズ：2l
【００５３】使用する微生物は常に酸性代謝物を少量産
生するために、pHを調節するために酸は必要ではなかっ
た。複合栄養分溶液の濃度は、対応する乾燥粉末にその
重量で関連する。コーンスティープ溶液の場合、これ
は、分離した固体も同様に、上記の濃度に含まれること
を意味する。しかし、固体は通常生物学的に利用されな
いため、予備または生産規模で用いられる固体を含むコ
ーンスティープ溶液と比較してもよい。
生するために、pHを調節するために酸は必要ではなかっ
た。複合栄養分溶液の濃度は、対応する乾燥粉末にその
重量で関連する。コーンスティープ溶液の場合、これ
は、分離した固体も同様に、上記の濃度に含まれること
を意味する。しかし、固体は通常生物学的に利用されな
いため、予備または生産規模で用いられる固体を含むコ
ーンスティープ溶液と比較してもよい。
【００５４】
【表２】 保存液２〜４[A]および得られた培地[B]にお
ける塩濃度
ける塩濃度
【００５５】得られた培地中の塩濃度は、合成水の濃度
と類似となるはずである。溶液２および４、ならびに最
初の４つの溶液から得られた培地における塩濃度は、表
２から得ることができる。D-ソルビトール溶液（溶液
１）は、如何なる塩も含まないため、溶液２〜４の塩濃
度は、対応してより高くなるはずである。溶液５の消費
は無視できる程度であり、塩濃度を計算する場合には、
無視した。
と類似となるはずである。溶液２および４、ならびに最
初の４つの溶液から得られた培地における塩濃度は、表
２から得ることができる。D-ソルビトール溶液（溶液
１）は、如何なる塩も含まないため、溶液２〜４の塩濃
度は、対応してより高くなるはずである。溶液５の消費
は無視できる程度であり、塩濃度を計算する場合には、
無視した。
【００５６】溶液は全て、飽和蒸気大気（121℃で0.2 M
Pa）下で20分間滅菌した。
Pa）下で20分間滅菌した。
【００５７】供給管でのD＝0.1 /hの一定の希釈速度お
よびcsit.F＝275 g/lの一定のD-ソルビトール濃度を選
択した。コーンスティープおよび酵母抽出物の供給濃度
は、最適化プロセスによって予め決定した。それぞれの
場合について、この濃度と希釈速度を用いたバイオプロ
セス自動システムは、各保存溶液について必要なマスフ
ローを計算した。計算されたマスフローは変換され、バ
イオプロセス自動システムにおいて組み入れられた制御
装置において一定に保持された。サイクル時間は１秒で
あった。これによって、最適化ルーチンによって生成さ
れた負のパルスおよび複合栄養分の新しく計算された供
給濃度が、確実に正確に遵守された。
よびcsit.F＝275 g/lの一定のD-ソルビトール濃度を選
択した。コーンスティープおよび酵母抽出物の供給濃度
は、最適化プロセスによって予め決定した。それぞれの
場合について、この濃度と希釈速度を用いたバイオプロ
セス自動システムは、各保存溶液について必要なマスフ
ローを計算した。計算されたマスフローは変換され、バ
イオプロセス自動システムにおいて組み入れられた制御
装置において一定に保持された。サイクル時間は１秒で
あった。これによって、最適化ルーチンによって生成さ
れた負のパルスおよび複合栄養分の新しく計算された供
給濃度が、確実に正確に遵守された。
【００５８】この特定の実施例の最適化ルーチンの実
行：代謝活性に関して選択された特徴的な測定シグナル
は、二酸化炭素生成速度CPRであった。
行：代謝活性に関して選択された特徴的な測定シグナル
は、二酸化炭素生成速度CPRであった。
【００５９】総量に関する特徴的な測定シグナルは、実
質二酸化炭素濃度（virtual carbondioxide concentrat
ion）であった（D-ソルビトール等量／容積）。
質二酸化炭素濃度（virtual carbondioxide concentrat
ion）であった（D-ソルビトール等量／容積）。
【数６】 一般的に希釈速度Dは一定であったため、二酸化炭素生
成速度の変動および実質二酸化炭素濃度CCO2.virtの変
動は、直線的に変化する。
成速度の変動および実質二酸化炭素濃度CCO2.virtの変
動は、直線的に変化する。
【００６０】したがって、本実施例の特定の場合につい
て、総量に関する制御変数は、
て、総量に関する制御変数は、
【数７】 実際の実質二酸化炭素濃度および実質二酸化炭素濃度の
設定値から計算する。
設定値から計算する。
【００６１】この特定の実施例において、多成分制御装
置は、例えば、以下のファジー相関関数を有するファジ
ー論理制御装置の型で構築した。例えば、関数「非常に
低い」の数値0.7は、相関係数0.33を生じ、関数「低
い」は相関係数0.67を生じる。言い換えれば、言語学的
な意味での数値ΨGM＝0.7は、33％の「非常に低い」と6
7％の「低い」を意味する。
置は、例えば、以下のファジー相関関数を有するファジ
ー論理制御装置の型で構築した。例えば、関数「非常に
低い」の数値0.7は、相関係数0.33を生じ、関数「低
い」は相関係数0.67を生じる。言い換えれば、言語学的
な意味での数値ΨGM＝0.7は、33％の「非常に低い」と6
7％の「低い」を意味する。
【００６２】制御変数QsensおよびΨGMまたはQ'sensお
よびΨGMの数値は、いわゆる対応関数を含むファジー論
理的言語変数に翻訳される。このプロセスはまた、「フ
ァジー化」とも呼ばれる。同じファジー論理制御装置で
あるが、異なる制御変数のみを有するものを停止された
複合栄養分に関して、およびそのパルス反応時間を実際
のサイクルのあいだに測定した複合栄養分に関して用い
たため、以降QsensとQ'sensとのあいだに差を認めなか
った。言語的な入力変数QsensおよびΨGMは、連鎖して
おり、言語的な出力変数は、「もし・・・ならば」の公
式によって関連する。相関関数との関連は明確であるた
め、多くの公式を同時に適用してもよい。
よびΨGMの数値は、いわゆる対応関数を含むファジー論
理的言語変数に翻訳される。このプロセスはまた、「フ
ァジー化」とも呼ばれる。同じファジー論理制御装置で
あるが、異なる制御変数のみを有するものを停止された
複合栄養分に関して、およびそのパルス反応時間を実際
のサイクルのあいだに測定した複合栄養分に関して用い
たため、以降QsensとQ'sensとのあいだに差を認めなか
った。言語的な入力変数QsensおよびΨGMは、連鎖して
おり、言語的な出力変数は、「もし・・・ならば」の公
式によって関連する。相関関数との関連は明確であるた
め、多くの公式を同時に適用してもよい。
【００６３】公式は、相関値に基づいて測定する。言語
的な開始変数は、制御装置出力Xaを表す数値に変換し戻
す。このプロセスも同様に「ファジー化」と呼ばれる。
的な開始変数は、制御装置出力Xaを表す数値に変換し戻
す。このプロセスも同様に「ファジー化」と呼ばれる。
【００６４】ファジー論理に関するさらなる情報は、関
連する文献から得ることができる[チマーマン（Zimmerm
ann）編：「ファジー技術−原理、器具、可能性」、デ
ュッセルドルフVDI出版（1993）]。
連する文献から得ることができる[チマーマン（Zimmerm
ann）編：「ファジー技術−原理、器具、可能性」、デ
ュッセルドルフVDI出版（1993）]。
【００６５】発酵の流れは、最適化ルーチンを用いて終
了した：プロセスの調節は13日間にわたって認められ
た。制御変数cCO2.Virtおよび双方の補正変数は、互い
に約半日の差し引き時間で変動する。明らかに、ファジ
ー論理制御装置は、設定値からの制御変数cCO2.virtの
偏差に対していくぶん鋭く反応しすぎる。しかし、これ
らの変動は増加せず、全体としてのプロセスは安定なま
まである。制御変数Qsen sは、その設定値周辺で不規則
な間隔で変動する。この場合も、不安定な挙動を認めな
かった。
了した：プロセスの調節は13日間にわたって認められ
た。制御変数cCO2.Virtおよび双方の補正変数は、互い
に約半日の差し引き時間で変動する。明らかに、ファジ
ー論理制御装置は、設定値からの制御変数cCO2.virtの
偏差に対していくぶん鋭く反応しすぎる。しかし、これ
らの変動は増加せず、全体としてのプロセスは安定なま
まである。制御変数Qsen sは、その設定値周辺で不規則
な間隔で変動する。この場合も、不安定な挙動を認めな
かった。
【００６６】定量的比率の最適化：制御変数Qsensを完
全に安定化するために、複合栄養分の品質に人工的な変
動を生成した。この目的のために、複合栄養分の保存瓶
をそれぞれ、他の製造元からの複合栄養分を含む瓶に、
したがって異なる品質のものに置換した。
全に安定化するために、複合栄養分の品質に人工的な変
動を生成した。この目的のために、複合栄養分の保存瓶
をそれぞれ、他の製造元からの複合栄養分を含む瓶に、
したがって異なる品質のものに置換した。
【００６７】特に示唆に富む実施例は、オキソイド酵母
抽出物からロス酵母抽出物への変更であった。コーンス
ティープ対酵母抽出物の比は、約３：１〜１：１に変化
した。もう一度オキソイド酵母抽出物に変更すると、元
の比率が回復した。調節は約３日または７流体力学滞留
時間を必要とした。
抽出物からロス酵母抽出物への変更であった。コーンス
ティープ対酵母抽出物の比は、約３：１〜１：１に変化
した。もう一度オキソイド酵母抽出物に変更すると、元
の比率が回復した。調節は約３日または７流体力学滞留
時間を必要とした。
【００６８】酵母抽出物の変更は、場合によっては、設
定値からのかなりの逸脱が起こる。しかし、最適化プロ
セスは、これらの状況においてもプロセスを安定に保持
しうる。
定値からのかなりの逸脱が起こる。しかし、最適化プロ
セスは、これらの状況においてもプロセスを安定に保持
しうる。
【００６９】総量の調節：実質二酸化炭素濃度c
CO2.virt.の複合栄養分cCO2.virt.調節の総量の制御変
数における、約13 g/lという比較的高い開始値から６ g
/lという設定値への偏位によって、最適化プロセスのス
イッチを入れた後の、実質二酸化炭素濃度cCO2.virt.お
よび複合栄養分cCS,FおよびcYE.Fの供給濃度の時間の変
動。パート7の右側において、明確にオーバーシュート
が認められる。調節は約４日または約10滞留時間を必要
とした。
CO2.virt.の複合栄養分cCO2.virt.調節の総量の制御変
数における、約13 g/lという比較的高い開始値から６ g
/lという設定値への偏位によって、最適化プロセスのス
イッチを入れた後の、実質二酸化炭素濃度cCO2.virt.お
よび複合栄養分cCS,FおよびcYE.Fの供給濃度の時間の変
動。パート7の右側において、明確にオーバーシュート
が認められる。調節は約４日または約10滞留時間を必要
とした。
【００７０】設定値に達した後、L-ソルボースに関する
モル濃度収率は、90.3％から91.1％に改善された。供給
中の複合栄養分cCS,FおよびcYE,Fの濃度はそれぞれ、平
均で51％および56％減少した。
モル濃度収率は、90.3％から91.1％に改善された。供給
中の複合栄養分cCS,FおよびcYE,Fの濃度はそれぞれ、平
均で51％および56％減少した。
【００７１】
【発明の効果】本発明により、複合栄養分混合物を含む
バイオプロセスの最適な方法が提供された。
バイオプロセスの最適な方法が提供された。
【図１】 自動研究室システムを示す図である。下の列
は、４つの保存瓶（左）および苛性ソーダ溶液の瓶を示
す。右にバイオリアクターの制御装置、バイオリアクタ
ー本体と共に、測定プローブおよび産物容器がある。ガ
ス流入ラインは、質量流制御装置および滅菌フィルター
および排出ガスのためのCO2およびO2分析と共にプロセ
スコンピューターとシリアルインターフェースの下に示
す。薄い線は、データ通信用の電線であり、対応する伝
達形式を示す（RS-232、RS-422、またはメトラーローカ
ル-CAN）。
は、４つの保存瓶（左）および苛性ソーダ溶液の瓶を示
す。右にバイオリアクターの制御装置、バイオリアクタ
ー本体と共に、測定プローブおよび産物容器がある。ガ
ス流入ラインは、質量流制御装置および滅菌フィルター
および排出ガスのためのCO2およびO2分析と共にプロセ
スコンピューターとシリアルインターフェースの下に示
す。薄い線は、データ通信用の電線であり、対応する伝
達形式を示す（RS-232、RS-422、またはメトラーローカ
ル-CAN）。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 マルクス リュエケル ドイツ国 ペンツベルク ビルケンストラ ッセ 25 Ｆターム(参考） 4B029 AA02 AA07 BB02 CC01 DF03 4B065 AA28X AC14 BB15 CA20 CA41
Claims (11)
- 【請求項１】 微生物の代謝活性が既定のパーセント減
少するまで各栄養分の供給を定期的および交互に停止
し、その場合、複合栄養分の新しい供給濃度が、最適化
ルーチンによって計算および調節される、複合栄養分混
合物を含むバイオプロセスの最適な実施方法。 - 【請求項２】 最適化ルーチンが、制御変数を生成する
ための協調制御装置、多成分制御装置、および複合栄養
分の供給濃度を制御する手段を含む、請求項１記載の方
法。 - 【請求項３】 異なる２つの複合栄養分混合物が用いら
れる、請求項１または２に記載の方法。 - 【請求項４】 最適化ルーチンが、負のパルス反応技術
を用いて、反応時間を生成して、それらを用いて入力変
数Qsensを生成する協調制御装置を含むフローチャート
に対応する、請求項１または２に記載の方法。 - 【請求項５】 多成分制御装置がファジー論理制御装置
である、請求項２〜４のいずれか一項に記載の方法。 - 【請求項６】 複合栄養分の供給濃度と複合栄養分の総
量との比が異なる制御変数であるとみなされるが、同時
に調節される、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方
法。 - 【請求項７】 微生物がグルコノバクター・サブオキシ
ダンス（Gluconobacter suboxydans）である、請求項１
〜６のいずれか一項に記載の方法。 - 【請求項８】 D-ソルビトールがL-ソルボースに変換さ
れる、請求項７記載の方法。 - 【請求項９】 微生物の代謝活性が既定のパーセント減
少するまで各栄養分の供給を定期的および交互に停止
し、その場合、複合栄養分の新しい供給濃度が、最適化
ルーチンによって計算および調節される、複合栄養分混
合物を含む微生物プロセスの最適な実施のための装置で
あって、 a） 栄養分を供給するために少なくとも２個の個別の
供給ラインを含む、微生物プロセスを実施するためのリ
アクターと、 b） 微生物の代謝活性を測定するセンサーと、 c） センサーによって制御される協調制御装置と、 d） 多成分制御装置と、 e） 複合栄養分の供給濃度を制御する要素とを含む装
置。 - 【請求項１０】 要素b）〜e）が図１のように配置され
る、請求項９記載の装置。 - 【請求項１１】 これまでに記載した、特に実施例およ
び図面に記載した本発明。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP00123710.6 | 2000-10-31 | ||
| EP00123710 | 2000-10-31 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002153266A true JP2002153266A (ja) | 2002-05-28 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001333645A Pending JP2002153266A (ja) | 2000-10-31 | 2001-10-31 | 発酵プロセスの最適化 |
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| AU (1) | AU783125B2 (ja) |
| BR (1) | BR0104901A (ja) |
| CA (1) | CA2360041A1 (ja) |
| MX (1) | MXPA01011049A (ja) |
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| US20050170483A1 (en) * | 2003-10-29 | 2005-08-04 | Elnashaie Said S. | Chaotic fermentation of ethanol |
| US7635586B2 (en) | 2003-11-26 | 2009-12-22 | Broadley-James Corporation | Integrated bio-reactor monitor and control system |
| US7435581B2 (en) | 2003-11-26 | 2008-10-14 | Broadley-James Corporation | Integrated bio-reactor monitor and control system |
| MXPA06014099A (es) | 2004-06-04 | 2007-05-09 | Xcellerex Inc | Sistemas biorreactores desechables y metodos. |
| WO2008010005A1 (en) * | 2006-07-14 | 2008-01-24 | Abb Research Ltd | A method for on-line optimization of a fed-batch fermentation unit to maximize the product yield. |
| US8634940B2 (en) * | 2006-10-31 | 2014-01-21 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Model predictive control of a fermentation feed in biofuel production |
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| US8969067B2 (en) | 2010-05-20 | 2015-03-03 | Pond Biofuels Inc. | Process for growing biomass by modulating supply of gas to reaction zone |
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| US8940520B2 (en) | 2010-05-20 | 2015-01-27 | Pond Biofuels Inc. | Process for growing biomass by modulating inputs to reaction zone based on changes to exhaust supply |
| US8889400B2 (en) | 2010-05-20 | 2014-11-18 | Pond Biofuels Inc. | Diluting exhaust gas being supplied to bioreactor |
| CN101859106B (zh) * | 2010-06-23 | 2011-12-14 | 浙江大学 | 一种发酵生产过程控制方法及应用 |
| US20120276633A1 (en) | 2011-04-27 | 2012-11-01 | Pond Biofuels Inc. | Supplying treated exhaust gases for effecting growth of phototrophic biomass |
| US9534261B2 (en) | 2012-10-24 | 2017-01-03 | Pond Biofuels Inc. | Recovering off-gas from photobioreactor |
| CN107614673A (zh) * | 2015-07-07 | 2018-01-19 | 希乐克公司 | 用于向发酵液提供大量气体的装置 |
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|---|---|---|---|---|
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| CN2270732Y (zh) * | 1996-09-19 | 1997-12-17 | 中国科学院化工冶金研究所 | 需氧发酵过程控制微生物代谢节律的装置 |
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-
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- 2001-10-30 NO NO20015316A patent/NO20015316L/no not_active Application Discontinuation
- 2001-10-30 US US10/016,616 patent/US20020138454A1/en not_active Abandoned
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