因为上传问题，特别添加了三个无关的图片，不然没法让其他人阅读 自己下完后删除即可 多打些无感的字，减小与另一个的相似率 一、绪论 1、基本概念 生化过程：即(发酵过程)，利用微生物细胞或酶转化基本原料合成目的产物的过程。 状态变量：可显示过程状态及其特征的参数，一般指反应生物浓度、生物活性及反应速率的参数。 测量变量：指那些可以测量的状态变量。 操作变量： 所谓的环境因子或操作条件，而改变这些环境因子和操作条件，可以造成生化过程状态变量的改变。 构造模型：包含胞内代谢网络在内，细致到考虑细胞内构成成分变化的数学模型。 非构造模型：介于构造模型和状态模型之间, 把生物过程的理论定理与经验公式结合起来，生化过程控制和优化中使用最广泛的模型。 状态模型：完全基于生物过程状态变量和操作变量时间序列数据的模型。 2、简答题 1 、简述生化过程的控制特点。 答：(1)不需太高的控制精度，除温度、pH 感受强的菌株发酵过程外，控制指标不需精确也不可能100%地控制在某一水平； (2)生物过程的各状态变量之间存在一定的连带关系，难以检测的生物量在一定程度上可通过易检测的物理化学量间接检测，因此相当部分的生化过程控制是一种间接的优化和控制； (3)相当数量的工业规模或实验室规模的生物过程，没有合适的定量数学模型可循，控制和优化操作必须依靠操作人员的经验和知识。 2、实现发酵过程的优化与控制，必须解决的5 个问题 答：(1)系统动力学； (2)生物模型； (3)传感器技术； (4)适用于生物过程的最优化技术； (5)计算机─检测系统─发酵罐之间的接口技术(如神经网络、专家系统) 3、生化过程控制理论存在的难点。 答：(1)无论是前馈还是反馈控制，都必须建立在在线监测的各种参数上，但适用于生化反应过程的传感器的研究大大落后于生物工业的发展。 (2)各种微生物具有独特的生理特性、生产各种代谢产物又有各自的代谢途径，应用于生化反应过程的控制理论不具有普适性。 (3)控制理论自身的局限，至今不能模拟生化反应过程的高度非线性的多容量特性。 (4)在具体的控制模型构建时，缺乏以细胞代谢流为核心的过程分析，采用以动力学为基础的最佳工艺控制点为依据的静态操作方法实质上是化学工程动力学概念在发酵工程上的延伸。 (5)目前发酵动力学模型主要通过经验法、半经验法或简化法得到，一般为非结构动力学模型，如 Monod、Moser、Tessier、Contois 等模型方程。 二、生化过...
