生物发酵过程优化研究平台的设计 毕业论文.doc

生物发酵过程优化研究平台的设计Optimization of the fermentation process design platform毕业设计（论文）任务书毕业设计（论文）题目：生物发酵过程优化研究平台的设计设计(论文)的基本内容：(1) 查阅文献，了解生物发酵的相关知识，弄清生物发酵过程的生产工艺；(2) 了解并掌握生物发酵建模、优化的相关知识；(3) 学习并掌握MATLAB和C#语言，及其数据交换应用；(4) 学习并掌握SQL Server数据库，并掌握其在C#中的应用；(5) 设计生物发酵过程的优化平台，采用C#设计优化平台界面，采用Matlab 2007a设计优化平台的建模、参数辨识与优化算法，采用SQL Server数据库设计优化平台的数据库。毕业设计（论文）专题部分：题目：设计或论文专题的基本内容：学生接受毕业设计（论文）题目日期第周指导教师签字：年月日生物发酵过程优化研究平台的设计摘要微生物发酵过程是一个复杂的生长代谢过程，既有一般化工过程的特点，又有生命体代谢反应的特点近年来，随着生物技术的深入发展，单凭经验来控制生产已远远不能满足实际的要求因此，借助计算机系统和模拟平台对发酵过程进行优化研究越来越受到人们关注本文以东北大学发酵生物实验室为背景，进行酒精发酵过程优化研究平台的设计。本文首先概述了发酵过程中的优化技术，并进一步对生物发酵的相关知识进行了介绍，在此基础上，结合发酵动力学的知识建立了酒精分批发酵模型，包括菌体生长、基质消耗、产物合成和液体体积这四个子模型，利用最小二乘法对模型进行了参数辨识，最终得到了较为精确的酒精分批补料发酵动力学模型。本文主要完成了生物发酵过程中建模、优化平台的设计。借助于C#与Matlab的混合编程技术，将C#的可视化特点与Matlab的强大数值分析和图形绘制功能相结合，建立了基于酒精发酵过程模型的建模、优化平台。用户可以根据需要选择不同的建模方法进行建模，也可按照要求选择不同的优化方法实现优化。在所设计的生物发酵过程优化研究平台中，用户只需根据实际情况输入相关工艺操作参数，选择需要的建模和优化方法，就可以得到优化过程中的决策变量变化曲线和数据，继而进行相关工艺、自动控制和优化操作变量的研究。 所设计的生物发酵过程优化研究平台操作简单、方便，界面友好。尤其适于生物发酵过程分析、建模、优化等不同研究者进行相关研究，研究者可以只进行自己相关内容的研究，而对于生物发酵过程优化研究所需要的其它技术直接利用平台自身功能提供，可以大大缩短研究周期。关键词：生物发酵；过程优化；过程建模；平台设计 Optimization of the fermentation process design platformAbstractMicrobial fermentation process is a complex process of growth and metabolism, which has both the characteristics of general chemical processes and metabolic reactions of life entity. In recent years, with the further development of biotechnology, control of the production only by experience is far away to meet the actual requirements. Therefore, the optimization of the fermentation process using computer systems and simulation platform has been paid much more attention.In this thesis, the optimization research platform of alcohol fermentation process was designed based on fermentation laboratory of Northeastern University.At the first part of this thesis, the optimization technology of the fermentation process and further knowledge of biological fermentation was introduced. Furthermore, with the knowledge of the fermentation dynamics, a batch model of alcohol fermentation process was established, including four sub-models of cell growth, substrate consumption, production compound and liquid volume. Then using the least square method to identify the parameter of model, eventually, a kinetics model of alcohol fed-batch fermentation was obtained accurately.In this thesis, the design of platform of modeling and optimization for fermentation process was completed. Using mixed programming technique of C # and Matlab, the platform of modeling and optimization based on alcohol fermentation process was established, in which visualization features of C #, and powerful numerical analysis and graphics rendering capabilities of Matlab were combined with each other. Users can choose different methods to modeling as what they need, and also can select different optimization methods according to requirement of actual process. In the designed platform of optimization of the fermentation process, according to actual condition, users only need to enter the operation parameters, select the modeling and optimization methods, the decision variables and the data curves of optimization process can be obtained simply, then the study of related technology, automatic control and optimization of operating variables can be done.The designed platform of optimization of the fermentation process is simple, convenient and friendly interface. Especially suitable for bio-fermentation process analysis, modeling and optimization of different researchers, the researchers can only be related to the content of their own, while the institute for the optimization of the fermentation process requires the direct use of other technology platforms to provide their own functions, can greatly shorten the research cycle.Key words： microbial fermentation; process optimization; process modeling; platform design目 录毕业设计（论文）任务书I摘要IIAbstractIII第一章 绪论11.1 生物发酵实验系统21.1.1 发酵实验系统简介21.1.2 生物发酵过程计算机控制系统21.2 发酵过程中的优化技术31.2.1 发酵优化的意义31.2.2 发酵优化的技术现状41.3 生物发酵过程优化研究平台建立的意义51.4 本文主要工作6第二章 生物发酵的相关知识72.1 生物发酵过程72.1.1 发酵的基本内容72.1.2 发酵过程控制概述72.2 发酵工程的发展史92.2.1 天然发酵阶段92.2.2 纯培养技术的建立92.2.3 通气搅拌发酵技术的建立102.2.4 代谢控制发酵技术112.2.5 开拓发酵原料时期112.2.6 基因工程阶段122.3 本章小结12第三章 生物发酵过程优化研究平台的总体设计133.1 生物发酵过程优化研究平台界面设计的软件133.1.1 Microsoft Visual Studio 2005（C#）简介及其特点133.1.2 C#控件在实验平台界面设计中的应用143.1.3 C#.NET界面功能总体设计163.2 生物发酵过程实验平台的功能设计173.2.1 Matlab 2007 a 特点173.2.2 利用M函数实现发酵过程优化研究平台建模功能183.2.3 利用M函数实现发酵过程优化研究平台优化功能203.3 生物发酵过程优化研究平台数据管理213.3.1 SQL Server简介213.3.2 系统的数据流向213.3.3 系统数据库、数据表的设计223.4 本章小结26第四章 酒精发酵过程建模274.1 微生物发酵方式及其动力学综述274.2 酒精分批发酵模型的建立284.2.1 菌体生长模型284.2.2 基质消耗模型294.2.3 产物生成模型294.2.4 发酵液体体积变化模型304.2.5 分批发酵模型参数的确定304.3 发酵过程的影响因素344.4 差分进化算法354.4.1 变异操作354.4.2 交叉操作364.4.3 选择操作364.5 发酵过程优化374.6 本章小结38第五章 生物发酵过程优化的实现395.1 C#.NET与MATLAB的功能转换接口实现395.2 各种数据在数据库中存储的实现425.3 生物发酵过程优化研究平台的界面455.3.1 登陆界面455.3.2 管理员界面465.3.3 主页界面465.3.4 生物发酵过程建模实验平台界面475.3.5 生物发酵过程优化实验平台界面535.4 本章小结56第六章 结束语58参考文献60致谢62第一章 绪论发酵工程、遗传工程、细胞工程、酶工程是生物工程四大支柱。现代生物工程技术已经成为当今世界新技术革命的重要组成部分，是当前优先发展的高新技术之一。它的发展有可能解决人类面临的能源不足、资源不足、污染严重等危机，甚至影响产业组织和结构的变革，同时会带来巨大的经济效益1。早在20世纪80年代，美国在生物技术领域就实施了一系列国家项目计划，根据计划，80年代开始美国就加大了对生命科学的投入，大大加强了医药工业的科研基础，仅1999年生物技术就为美国经济带来479亿美元的收入，110亿美元的研究开发费用及100亿美元的税收收入。英国生物技术产业仅次于美国，居世界第二，从业人员有114万多人，年销售额约80亿英镑，英国政府对生物技术发展采取了一系列的特殊政策，对公司的重大开发项目不进行直接投资或干预，而主要通过资助研究、营造产业发展环境来推动生物产业的发展，政府每年以约2亿英镑支持非临床生物科学研究，以113亿英镑研究经费支持有关生物技术的联系计划(LINK)，有近百个中小企业获得奖励计划(SMART)的资助，为促进生物技术发展，英国还改革税制，对中小企业实施税务信贷，为进一步鼓励风险投资，由政府组织建立小企业的风险资金基金，为企业提供有关如何利用生物技术降低成本、改进质量、减少对环境影响等免费咨询服务2。日本政府也将以鼓励国内医药工业发展作为国家的战略方针，目标是到2010年要创建多达1000家企业。我国的生物技术起步较晚，但是经过“六五”至“九五”的连续攻关取得了一大批的国际先进水平的科研成果，在生物技术上游和生化工程领域的某些方面也取得了高水平的科研进展，因此就实验研究而言我国与发达国家的水平差距较小，但由于缺乏系统的、配套的生化工程研究，因而使整体的研究水平较低，抑制了生物技术科研成果向生产力转化，致使我国生物技术产业落后于世界先进水平3。生化工程是实验室成果走向产业化的桥梁，我国生化工程起步晚、投资少，还呈现出“瓶颈”效应。在“十五”期间，国家科技部将“发酵工程关键技术研究与重大产品开发”列入了“十五”国家科技攻关计划，并已开始公开招标，鼓励具有独立法人资格的企业(不包括外资企业)、科研院所、大专院校以产学研结合的方式联合投标4,5。1.1 生物发酵实验系统1.1.1 发酵实验系统简介东北大学发酵实验室发酵设备的主体部分如图1.1所示，反应器由100L发酵罐，10L种子罐和10L补料罐组成，发酵罐与种子罐上都装有无极变频调速机械搅拌装置。配套的其它附属设备包括：空气压缩机与干燥机，主要是为给发酵罐提供无菌的空气及一定的压力；蒸汽发生器，用于发酵罐消毒提供蒸汽；冷、热水温调节系统，用于发酵罐稳定控制；其它的各种阀门管路及其相应的控制系统。另外还有用于各种发酵过程变量在线检测的传感器及其离线检测设备，包括温度传感器、PH传感器、溶氧传感器、在线尾气分析仪、质谱仪、离心机等。可在线检测的过程参数有：发酵液温度、PH值、溶氧浓度、发酵罐压力、搅拌器转速、进气与出气流量、尾气中二氧化碳与氧含量等物理化学参数。图1.1 发酵装置系统的主体部分1.1.2 生物发酵过程计算机控制系统随着计算机和自动化仪表技术不断发展，生物发酵过程计算机控制系统也进入了飞速发展的阶段。目前，国内大部分发酵罐和生化过程工业企业均采用了计算机自动控制技术。生物发酵过程计算机控制系统的实施，部分实现了发酵过程的自动化生产，保证了发酵过程运行的安全可靠，提高了管理水平和劳动生产率，降低了能耗和药耗，生产质量也得到了保证。控制系统采用三级集散式结构，包括基础控制级、监控级和优化控制级。整个系统硬件包括：一台工业控制计算机、一套西门子S7300控制器及其I/O控制模块。软件包括下位机控制软件和上位机监控软件。基础控制级的作用是采集现场数据，提供复杂的控制功能，输出控制量并同上位机进行通讯，所有基础控制级的操作都是在西门子S7300控制器中进行的。监控级和优化控制级在工业控制计算机中运行，监控级负责流程画面显示、工况显示、各种参数调节、曲线显示、打印报表、监控报警及各种管理功能等。优化控制级根据被控对象的特性和现场的情况，采用不同的控制方法，使控制达到更好的效果。 1.2 发酵过程中的优化技术1.2.1 发酵优化的意义生物技术要真正造福于人类，必须走产业化的道路。以工业微生物为例，选育或构建一株优良苗株仅仅是一个开始，要使优良菌株的潜力充分发挥出来，还必须优化其发酵过程。以获得较高的产物浓度、较高的底物转化率和较高的生产强度。然而，筛选到的优良菌种或基因重组构建的工程菌株，在发酵过程大规模培养时未必如人们所预期的效果。当控制不同的操作条件时，基本相同的投料量会得到完全不同的产量，有时会相差几十个百分点甚至数十倍。相同的菌种在不同企业中产生的效益具有很大差别，找不到原因时往往将其归结为“水土不服”。在发酵生产使用设备方面，目前绝大部分生产厂家仍然采用的是“第一代生物反应器”，近几十年来，由于计算机软硬件技术的提高，价格已大幅度下降，计算机在发酵过程中的应用大幅度增加，并呈推广普及的形势。目前用于发酵过程的实时控制和数据处理系统主要有单片机计算机系统、可编程控制器、现场总线系统、工控机和集散控制系统等6,7,8，这些发酵生产工厂引进计算机控制系统后，利用计算机进行生产管理、质量控制、节省操作时间、提供自动记录以及降低生产成本等方面起了较大的作用，但作为发酵生产的主要目标，即发酵水平却提高不多，一般只能提高10%左右的生产能力，对偶然出现的高单位发酵生产批号也不能总结，一个新品种的投产仍需很长时期，实际效果不明显。发酵是生物技术产业化的基础。为了追求经济效益，发酵工厂的规模不断扩大。由于反应器结构不当或控制不合理引起的投资风险也急剧增加。要规避这种风险，就必须首先在实验室中对发酵过程优化进行研究，发酵过程优化的目标就是使细胞生理调节、细胞环境、反应器特性、工艺操作条件与反应器控制之间这种复杂的相互作用尽可能地简化，并对这些条件和相互关系进行优化，使之最适于特定发酵过程的进行，菌体生长、所处环境与控制之间的关系如图1.2所示，现代生物技术已经把过程优化作为一项重要研究内容来对待。图1.2 菌体生长、环境与控制之间的关系与物理过程和化学过程不同，生物过程往往要涉及到成百上千个物理过程和化学反应。生物过程有着以下迥然不同的特征9：（1）动力学模型呈高度的非线性；（2）随着发酵或生物反应的进行，或者随着发酵批次的不同，过程的动力学模型参数常常变化不定，呈现时变性特征；（3）除了某些简单的物理和化学状态变量，如温度、pH、压力、气体分压、溶氧浓度外，绝大多数生物状态变量(如生物量、营养物质浓度、代谢产物浓度、生物活性等)是很难在线测量的；与传统的过程控制相比，生物过程的控制和优化还具有以下特点：（1）不需要太高的控制精度，除了某些温度、pH感受性很强的菌种的发酵过程外，控制指标不需要也不可能100%完全准确地控制在某一水平上，只要不影响生物过程的整体最优指标，各控制指标(如浓度等)在一定范围内的波动是可以接受的；（2）生物过程的各状态变量之间往往存在着一定的连带关系，难以在线测量的生物量在一定程度上是可以通过简单易测的物理和化学量而间接测量的，因此，相当部分的生物过程的优化控制是一种间接(indirect)的优化和控制；（3）相当数量的工业规模或实验室规模的生物过程，由于没有合适的定量数学模型可循，其控制与优化操作还必须完全依靠操作人员的经验和知识来进行，优化控制性能因人而异，差别很大。因此，如何切实可行地提出一整套发酵过程优化的理论和方法成为迫切需要解决的、具有重要实际意义的重大课题。1.2.2 发酵优化的技术现状国际上对发酵过程的优化控制的研究由来已久。90年代初，研究主要针对分批发酵过程中的环境变量的控制问题，90年代中期以后，发酵过程的控制的研究逐渐转移到分批补料过程上来。国内从90年代中期开始有人对发酵过程的进行动态优化研究，华南理工的阮复昌等人用变分法对补料方式进行了比较，得出连续小流量补料方式较好的结论，之后一些的智能方法被引入到发酵控制领域，霍兰等人提出了基于人工神经网络的发酵过程动态模式，未作君等人在酵母流加发酵过程中使用模糊神经网络进行优化，林金星等人将神经网络和混沌优化应用于柠檬酸蒸发过程中；肖杰等人把蚁群算法应用于啤酒发酵控制优化中，潘丰等人建立了基于FLNN的多粘菌素发酵过程模型。值得一提的是华东理工大学的张嗣良教授把化工理论中的多尺度理论引入发酵过程，将发酵过程的优化控制提高到一个新的水平。从目前文献来看，发酵过程的优化主要采用工艺优化的方法，以某种菌种作为研究对象，通过正交实验，表面响应法等得到关于菌体生长及产物生成的优化参数，用于现场指导，而现场控制系统则直接以此作为控制系统的设定值。然而，在工业发酵罐规模，由于制约因素会使菌体生长与实验室摇瓶环境不一致，从而影响菌体生长条件，因此，摇瓶实验得到的各种参数不一定准确。另一种是通过建立过程模型，将过程控制和优化理论引入发酵过程，以工程数学和人工智能技术为手段，来实现发酵过程的优化控制。这类方法的基础是建立能够反映发酵过程的数学模型。发酵过程的数学模型分为两大类：一类是结构模型，另一类是非结构模型，发酵过程最优化控制的方法主要是基于非结构模型的，可以分成两类：（1）基于非结构模型的最优化控制方法；（2）基于可实时测定的过程输入输出时间序列数据和黑箱模型的最优化控制方法。使用结构模型(包括代谢网络模型)进行过程优化和控制的研究报道尚不多见。 基于非结构动力学模型的最优化控制的问题，一般来说，就是求解操作变量的时变函数集合的问题，如求解诸如温度、PH、基质流加速率、发酵罐搅拌速率等控制变量随时间变化的曲线或轨道。一般并不需要测定任何状态变量和进行反馈控制。但是，由于生物过程中特有的模型参数漂移性和不确定性，一旦模型参数发生变化，计算得到的操作轨道就偏离了真正的最优控制轨道，造成优化控制性能的恶化。基于时间序列输入输出数据和黑箱模型的实时最优化控制是一种分级递阶型的控制系统。上位的实时优化机构不断地实时探索能使整个过程目标函数最大的最优条件，并向下位的定位控制系统实时发出新的设定位。1.3 生物发酵过程优化研究平台建立的意义微生物发酵过程是一个复杂的生长代谢过程，既有一般化工过程的特点，又有生命体代谢反应的特点而计算机技术的快速发展在客观上为我们提供了对复杂的发酵过程进行分析和控制的手段因此，借助计算机系统和模拟平台的设计对发酵过程建模和优化越来越受到人们关注建模的目的就是做到对发酵过程定量、动态的表达，对发酵过程建模，是实现发酵过程最优控制、提高产品质量、获得最大收益的前提通过对发酵过程进行优化，提高产品收率，降低能耗、物耗，减少环境排放以降低操作成本。为了节省实验所耗费的大量人力物力并方便相关研究人员获得研究数据和仿真曲线，本文主要致力于发酵过程建模与优化实验平台的开发。此平台充分结合了Visual Studio 2005（C#）具有友好可视化编程画面的特点、Matlab 2007a的强大数值分析和图形显示功能以及SQL Server强大数据存取能力。在建模平台上用户只需选择相应的动力学模型、历史数据等，就可以估计出相应的模型参数，继而建立起发酵过程模型以供优化研究；在优化平台上用户只需选择相应的过程模型、适当的优化方法、优化目标、决策变量、约束条件和初始条件，就可以得到决策变量的优化曲线和数据结果，以便指导实际生产，创造更大的经济效益。1.4 本文主要工作（1） 在查阅大量文献的基础上，简述了发酵过程的相关概念及发酵工业的发展历程，总结了生物发酵的工艺过程，并介绍了生物发酵的国内外现状及其应用前景。（2） 完成了生物发酵过程实验平台各部分功能的设计。首先介绍了C#控件在实验平台中的应用，然后用Matlab编写了发酵过程建模和优化的M函数文件，最后将SQL Server的强大数据存取和管理功能应用于实验平台数据的管理中。（3） 从酒精发酵过程的动力学出发，选取菌体浓度、基质浓度、产物浓度、发酵液液体体积作为状态变量建立了酒精补料分批发酵模型，并通过最小二乘法确定了模型中的动力学参数。在所建模型的基础上，将差分进化算法应用到酒精发酵的补料优化中，得到了补料速度的优化曲线。（4）利用C#、Matlab和SQL Server三种软件作为工具，建立了生物发酵过程的建模与优化实验平台。在设计实验平台整体框架的基础上完成了主页、登录界面、管理员界面以及功能界面的设计，最后以酒精发酵模型为例，在平台上进行建模和优化实验，并对结果进行了分析。第二章 生物发酵的相关知识2.1 生物发酵过程发酵生产已有数千年的历史了，随着微生物学、生物化学、遗传学、生物工程学、机械工程学等多学科领域的发展，发酵工业也取得了飞速的发展，目前，发酵工业涉及医药、食品、轻化工、饲料、环境治理、石油开采、贵金属冶炼等多种工业部门，在国民经济中的地位日趋重要。2.1.1 发酵的基本内容发酵一词来源于拉丁文“fervere”，是指酵母作用于果汁或麦芽汁所表现出来的“沸腾”现象，这种现象是由果汁或麦芽汁中含有的糖厌氧发酵产生的二氧化碳气泡引起的。严格来说，在生物化学上，发酵的定义应该是：发酵是一个有机化合物能同时作为电子供体和最终电子受体并产生能量的过程。通过微生物（酵母）的作用，用果汁或麦芽汁来生产酒精已经有很多年的历史，这也是微生物代谢产物的第一次工业化生产过程。因此工业微生物学家拓宽了发酵的意义：任何通过大规模培养微生物来生产产品的过程都是发酵过程。例如酿造和有机溶剂的生产都属于发酵过程，广义的发酵包括微生物的好氧过程。2.1.2 发酵过程控制概述一个发酵单元由发酵设备和发酵系统两部分组成。生物反应器及其传感器、变送器、执行机构和变频器等被通称为发酵设备。发酵系统是指用于控制试验、过程及过程参数的控制工程和计算机技术。图2.1是一个发酵单元的示意图。图2.1 发酵单元示意发酵过程控制是根据对过程参数的有效检测及其对过程变化规律的认识，借助于自动化仪表和计算机组成的控制系统对一些关键参数进行控制，主要目的是为生物催化剂（微生物或酶）创造良好的条件，使微生物处于最适的生长状态或分泌某一产物的状态，或者使酶具有高效的催化活性，并能进行快速、高效、得率高的生物反应，从而在降低原料和能耗的同时，保证产品质量并提高目的产物的产率。发酵过程控制一般包括三个方面的内容：对影响发酵过程的未来状态及目的参数进行控制，如温度、PH、生物量等。选择性的控制操作，如阀门的开、关，泵的开、关等。控制模型的建立，通过模型可以预测控制操作对发酵状态产生的影响。例如，在通过调解基质的加入浓度和速率来对细胞生长速率进行控制之前，需要建立一个能够反映其相互关系的数学模型。配有计算机的发酵过程控制系统可同时对多个发酵罐进行控制。通过计算机控制取样装置，分别对多个发酵罐的发酵液和尾气的组分进行自动分析，分析结果由分析仪器直接传送到监控计算机，监控计算机按照预先设置的程序对这些数据进行分析和处理，并以图形或表格的形式显示出来，以便操作者对发酵过程进行优化控制。发酵过程控制系统可以分为如下几类：（1）自动化常规控制系统：这类控制系统已在工业中应用了50多年，它是利用简单的反馈原理对控制参数（如料液在节流控制阀类执行机构中的流速）进行调节，以使其检测值趋近于设定值。其中最常用的是基于PID控制器的单级控制系统。（2）动力学模型控制系统：它是利用某种动力学模型来对发酵过程及过程参数进行控制。例如，pH控制器中所用的是一种描述pH响应与酸、碱添加量间关系的过程控制模型。（3）多参数控制系统：多参数控制系统中应用一组非线性时间关系方程描述过程，并根据输入量的变化情况，提出多组输入量的操纵方式。最早用于自动化确定控制参数和操作参数的非线性方程系数的方法是动态矩阵控制法（DMC）。这一方法打乱了各个操作参数，并确定了相应的控制参数响应。（4）人工智能控制系统：近年来，人工智能在生物反应器系统控制中的应用备受关注。例如，神经网络系统与专家系统的应用得到了深入的研究。它们具有强大非线性建模能力，非常适合在发酵过程中应用。（5）分布式控制系统（DCS）：随着对生化反应过程的生理学和反应动力学方面的研究和不断深入以及反应过程的检测系统的不断改进，对能够执行分批协调控制策略的高级控制系统的需求日益增大。DCS则可以实现上述控制策略，这种控制策略大大提高了自动化水平，从而可提高生产过程的产品质量、产率及经济性。2.2 发酵工程的发展史几乎在地球上诞生生命的同时，发酵现象就已经存在了，但是作为发酵工业却是近几百年来才发展起来的。它的发展大致经历如下几个阶段。2.2.1 天然发酵阶段从史前到19世纪，人类在知其然而不知其所以然的情况下，即不了解发酵本质之前，就利用自然发酵现象制成各种饮料酒和其他食品。几千年前我们的祖先就知道如何利用黄豆发酵制造酱油(soy sauce)。3000年前，中国医师们就知道使用生长在豆腐上的霉菌治疗皮肤病等等。公元前2300年，我国古代有一种叫做Kui的米酒。哥伦布发现美洲新大陆时，曾发现当地印地安人已在喝饮由玉米制成的烧酒。直到中世纪，人类不断地积极努力改进酒类、面包、啤酒、干酪等的风味及品质，但对这种“发酵”本质的了解直到19世纪末仍属一知半解，因此当时完全是靠经验而进行的家庭作坊式生产，时常被杂菌污染所困扰。此时代称为天然发酵工业时代。主要产品有各种饮料酒、酒精、酱、酱油、酯、干酪、酸乳及酵母等，仅仅是家庭式或作坊式手工业生产。还谈不上发酵工业。多数产品为嫌气发酵，非纯种培养，凭经验传授技术，产品质量不稳定是这个阶段的特点。2.2.2 纯培养技术的建立1680年，荷兰博物学家安东·列文虎(Anthry Van Leewenhock，1632-1723年)发明显微镜（放大倍数270倍），人类历史第一次看到大量活的微生物。19世纪中叶，法国科学家（1859年）路易·巴斯德(Louis Pasteur，1812-1895年)以著名的Pasteur实验，证明发酵原理，指出发酵现象是微小生命体进行的化学反应。其后，他连续对当时的乳酸发酵、酒精发酵、葡萄酒酿造、食醋制造等各种发酵现象进行研究，明确了这些不同类型的发酵，是由形态上可以区别的各种特定的微生物所引起的。他指出：“酒精发酵是由于酵母(yeast)的作用，葡萄酒的酸败是由于酵母以外的另一种更小的微生物(醋酸菌)的第二次发酵作用所引起的。”随之发明了著名的低温杀菌法(pasteurization)，挽救法国葡萄酒酿造界免受酸败之苦。巴斯德也因此被人们誉之为“发酵之父”。其后不久，布雷菲尔德(Brefeld)创建了霉菌纯粹培养法（1872年），被称为近代细菌学之父；曾获得1905年诺贝尔奖的德国利斯特·何赫等(Robert Koch，1843-1910年)完成了细菌纯粹培养技术（1881年）；另外，丹麦的汉逊(Hansen)建立了啤酒酵母的纯粹培养方法 （1878年），从而确立了单种微生物的分离和纯粹培养技术，使发酵技术从天然发酵转变为纯粹培养发酵，实现第一个技术进步（第二个转折）。因此，人类开始了人为地控制微生物的发酵进程，从而使发酵的生产技术得到巨大的改良，提高了产品的稳定性。1897年，法国布赫纳(Buchner，1860-1917年)以制药为目的，将酵母和砂混合磨碎，为了防腐添加砂糖，放置一段时间后发现此细胞萃取液同样能产生酒精发酵现象，证明了任何生物都有引起产生发酵的物质（酶），导致了生物化学的出现。“需求是发明之母”，发酵技术的进步始终和社会需求相关，社会需求的增加推动发酵技术的迅速发展。第一次世界大战中，德国需求大量用于制造炸药的硝化甘油，而使甘油发酵工业化。英国因制造无烟火药的硝化纤维而需要大量的优质丙酮，促使Weizman发明了丙酮-丁醇发酵，并实现工业化，形成了德英两国在发酵技术上的竞争。第二次世界大战中日本为补充航空机燃料的不足，由藤弁三郎发明了用砂糖发酵制取正丁醇，再通过化学反应生成异辛烷的方法并发展成工业化生产。与此同时，英国、美国也强有利地推进此项发展计划。从19世纪末到20世纪30年代出现的发酵产品有乳酸、酒精、面包酵母、丙酮-丁醇等厌氧产品和柠檬酸、淀粉酶、蛋白酶等好氧产品，均为表面培养。产品的生产过程较为简单，对生产设备的要求不高，规模不大。2.2.3 通气搅拌发酵技术的建立1929年英国弗菜明(A.Fleming)发现青霉亲，其后在1940年，英国的弗洛里(Haward Florey)及钱恩(E.B.Chain)两位博士精制分离出青霉素，并确认对于伤口感染症青霉素比磺胺药剂(sulfur drugs)更具疗效，具有奇迹般的妙药作用。194l年，美英两国合作对青霉素进行进一步的研究和开发。联合国将青霉素作为医治战伤的药物而大力推进青霉素的工业化生产的研究，获得成功。青霉素发酵生产的成功，给人类医疗保健事业做出了巨大贡献，同时在发酵工业发展史上写下了崭新的一页，给发酵技术带来了以下两大功绩：（1） 开拓了以青霉素为先锋的庞大的抗生素发酵工业。（2） 建立了深层培养法(submerged culture)，把通气搅拌技术引入发酵工业。它使需氧菌的发酵生产从此走上大规模工业化生产途径，通气搅拌液体深层发酵技术是现代发酵工业的最主要的生产方式。这是发酵技术进步的第二个转折期。2.2.4 代谢控制发酵技术19501960年，随着基础生物科学即生物化学、酶化学、微生物遗传学等的飞速发展，再加上新型分析方法和分离方法的发展，发酵工业也有两个显著进步。其一是采用微生物进行甾体化合物的转化技术，其二是以谷氨酸和赖氨酸发酵生产成功为契机的代谢控制发酵技术的出现。前者是以美国为中心的，采用微生物的生化反应，对甾体化合物转换付肾上腺皮激素、性激素等技术，进行非常广泛的研究，结果几个甾体化合物系列的激素投入工业生产。其技术特点是将对微生物具有高度专一性的酶反应作为合成手段的一部分加以利用，也给今天的酶制剂利用工业以极大的促进。后者是自1956年由日本木下祝郎发明谷氨酸发酵技术开始，而逐渐发展的，至今已成为发酵生产的一种基本思路和主要技术手法。代谢控制发酵技术是应用动态生物化学的知识和遗传学的理论选育微生物突变株，从DNA分子水平上，控制微生物的代谢途径，进行最合理的代谢，积累大量有用发酵产物的技术。此技术不仅已在一系列氨基酸以及核苷酸物质的发酵生产中得到广泛应用。而且在抗生素等次级代谢产物的发酵中也得到广泛应用。据此考虑，代谢控制发酵技术为发酵技术发展的第三个转折期。2.2.5 开拓发酵原料