乙醇发酵动力学模型

一种基于机理模型与机器学习融合的动态混合模型，能够精准预测乙醇发酵过程中生物质、乙醇和葡萄糖的浓度变化。

Xinzhe, Li · Yufeng, Dong · Lu, Chang · Lifan, Chen · 王冠 · Zhuang, Yingping · 颜学锋

Renewable Energy 2023

参数信息

生物质浓度预测均方根误差

0.3323

乙醇浓度预测均方根误差

1.9295

葡萄糖浓度预测均方根误差

3.0540

技术优势

解决酵母生长预测差

引入XGBoost预测生物质浓度和菌丝生长速率，作为补充机理知识，克服了传统模型对酵母生长预测差的缺陷。

适应时变动力学参数

利用人工神经网络确定随时间变化的动力学参数，取代常数人工设定值，提升模型精度。

满足监测精度要求

对生物质、乙醇、葡萄糖浓度预测的RMSE分别为0.3323、1.9295、3.0540，实验结果表明模型精度令人满意。

应用场景

• 燃料乙醇发酵：用于燃料乙醇发酵过程的精准建模，优化工艺参数，提高乙醇产量与效率。
• 发酵过程监控：实时预测生物质、乙醇和葡萄糖浓度，为发酵过程监控提供高精度软测量手段。