本發(fā)明涉及基于數(shù)據(jù)驅(qū)動燃料乙醇發(fā)酵罐中乙醇濃度的在線預(yù)測方法。選取酒母罐出料時酒母醪的PH，干物，酒母數(shù)，出芽率，死亡率，DP4+，DP3，DP2，葡萄糖，果糖，琥珀酸，乳酸，甘油，乙酸，乙醇；以及t1,t2,t3的發(fā)酵醪的DP4+，DP3，DP2，葡萄糖，果糖，琥珀酸，乳酸，甘油，乙酸，乙醇作為自變量。最終的選取輸入變量為，以t4時間內(nèi)各個時刻的發(fā)酵罐乙醇濃度為輸出變量；然后使用支持向量回歸來建立輸入變量與t4時間內(nèi)各個時刻的發(fā)酵罐乙醇濃度的關(guān)聯(lián)模型，并在線確定t4內(nèi)的各個時刻對應(yīng)的發(fā)酵罐乙醇濃度。通過相關(guān)測量儀表值，直接測量或間接計算得到各個自變量的值。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于生物技術(shù)與過程控制交叉領(lǐng)域，主要是在生產(chǎn)燃料乙醇過程中對發(fā)酵罐內(nèi)的乙醇濃度在線測量的方法。

背景技術(shù)

燃料乙醇又稱為汽油醇，是基于石油危機和控制大氣污染所產(chǎn)生的新興產(chǎn)物。燃料乙醇是以薯類(甘薯、木薯、馬鈴薯等)、糖類(廢糖蜜、甜菜、甘蔗等)或纖維類(農(nóng)作物秸稈、廢木材、廢紙漿等)等為原料，經(jīng)發(fā)酵、蒸餾制得的99.5％的乙醇，將脫水后的乙醇加入變性劑，形成變性燃料乙醇。燃料乙醇是一種綠色并且可再生的能源，伴隨著科學(xué)技術(shù)日新月異的發(fā)展，淀粉類、糖類和各類食物纖維都將成為其豐富的原料來源，它可以部分代替不可再生的石油能源。這在一定程度上是國家能源的一種有效的生產(chǎn)儲備，同時，燃料乙醇的開發(fā)與應(yīng)用有利于國家能源安全。隨著煤、石油等不可再生化石燃料的不斷消耗，人類迫切需要新的能源和能源替代品來解決能源危機。此外，工業(yè)的發(fā)展和人口的增加，環(huán)保越來越成為迫切需要解決的問題，而燃料乙醇以可再生的生物質(zhì)為原料，用發(fā)酵法制備可以有效緩解能源危機，不僅不會對環(huán)境造成污染，相反可以改善大氣環(huán)境。然而在發(fā)酵法制備乙醇的工業(yè)過程中，發(fā)酵罐里的乙醇濃度通常是通過人工取樣分析然后計算得到的，這比較耗時且不方便，降低了工業(yè)生產(chǎn)效率。

近年來軟測量技術(shù)在工業(yè)中獲得了大量成功的應(yīng)用。軟測量技術(shù)通過檢測某些可以直接獲取的過程變量并根據(jù)其和待檢測變量之間的數(shù)學(xué)模型，來估計用儀表較難直接檢測的待測變量。對于機理模型尚不清楚的過程對象，可以采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模方法來建立其軟測量模型。該方法從歷史的輸入和輸出數(shù)據(jù)提取有用信息，構(gòu)建因變量和自變量間的數(shù)學(xué)關(guān)系，無需了解太多的過程知識，是種通用的軟測量建模方法。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，乙醇生產(chǎn)過程中的大量過程數(shù)據(jù)和離線分析數(shù)據(jù)被保存了下來。這些數(shù)據(jù)包含了豐富的過程信息，因此可以基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法建立發(fā)酵罐中乙醇濃度的軟測量模型。本發(fā)明開發(fā)了一種發(fā)酵罐乙醇濃度在線軟儀表。它利用支持向量回歸(Support VectorRegression，SVR)對相應(yīng)時刻的乙醇濃度都建立一個數(shù)學(xué)模型，從而可以通過相應(yīng)的SVR模型對相應(yīng)時刻的乙醇濃度進行在線預(yù)測。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的是提供一種在線確定燃料乙醇發(fā)酵罐內(nèi)乙醇濃度的預(yù)測方法。

本發(fā)明的具體技術(shù)方案如下：

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動燃料乙醇發(fā)酵罐中乙醇濃度的在線預(yù)測方法，選取選取酒母罐出料時酒母醪的PH，干物，酒母數(shù)，出芽率，死亡率，DP4+，DP3，DP2，葡萄糖，果糖，琥珀酸，乳酸，甘油，乙酸，乙醇依次分別作為自變量x1～x15；以及t1，t2和t3時間的發(fā)酵醪的DP4+，DP3，DP2，葡萄糖，果糖，琥珀酸，乳酸，甘油，乙酸，乙醇依次分別作為自變量；記發(fā)酵醪里的變量在發(fā)酵t1時為，發(fā)酵t2時為，發(fā)酵t3時為；

最終的選取輸入變量為，以t4時間內(nèi)各個時刻的發(fā)酵罐乙醇濃度為輸出變量；然后使用支持向量回歸來建立輸入變量與t4時間內(nèi)各個時刻的發(fā)酵罐乙醇濃度的關(guān)聯(lián)模型，并在線確定t4內(nèi)的各個時刻對應(yīng)的發(fā)酵罐乙醇濃度。

進一步的，所述t1＝8h；t2＝24h；t3＝40h；t4＝64～74h。

進一步的，所述關(guān)聯(lián)模型是建立11個SVR模型。

進一步的，對于t4內(nèi)缺少乙醇濃度值的輸出變量，使用線性插值法補全輸出變量的值。