北京酒厂发酵过程检测，酒厂酿酒在发酵过程中能用盐酸代替硫酸吗

一般发酵罐的发酵程度主要看AE值，也就是残糖含量！实验室能控温，去除气泡，环境一般都较稳定，安东帕实验室利用密度声速原理，也就叫密度声速一体式浓度仪；在线检测较为复杂，主要利用光学的原理检测，也叫做发酵监控器！

不能 造酒的最后一步是蒸馏，盐酸易挥发，蒸馏时会随着蒸汽进入酒中，后果可想而知了。所以用了不易挥发的硫酸。

http://www.ilib.cn/A-zgtwp200310005.html作为发酵工业中游技术核心的发酵过程控制和优化技术，既关系到能否发挥菌种的最大生产能力，又会影响到下游处理的难易程度，在整个发酵过程中是一项承上启下的关键技术。本书作者多年来一直从事发酵过程的在线检测、解析、控制和优化等方面的研究，在借鉴国外的有关最新研究成果和作者自身完成的研究实例的基础上，博采众家之长，写成此书。全书结合具体的发酵过程实例，分别对发酵过程的解析、控制和优化，特别是在线检测、在线状态预测和模式识别，以及在线控制和最优化控制的技术及方法进行了比较系统详细的介绍，并引入了模糊逻辑推理、人工神经网络模型、代谢网络模型等新型的控制、优化、状态预测以及模式识别等方法和技术。本书适合于从事发酵工程、生物工程、生物化工、化学工程等相关专业领域研究的科研人员、教师和工程师使用，也可供大专院校相关专业的高年级本科生和研究生参考。目录第一章绪论1第一节生物过程的特点以及生物过程的操作、控制、优化的基本特征1第二节生物过程控制和优化的目的及研究内容2第三节发酵过程控制概论4第四节发酵过程的状态变量、操作变量和可测量变量6第五节用于发酵过程控制和优化的各类数学模型7第六节发酵过程最优化控制方法概论8一、基于非构造式动力学模型的最优化控制方法8二、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9参考文献10第二章生物过程参数在线检测技术11第一节ph的在线测量13一、ph传感器的工作原理13二、ph传感器的使用15第二节溶氧浓度的在线测量18一、溶氧浓度测量原理18二、溶氧电极19三、溶氧电极的使用21第三节发酵罐内氧气和二氧化碳分压的测量以及呼吸代谢参数的计算23一、氧分析仪23二、尾气co2分压的检测26三、呼吸代谢参数的计算26第四节发酵罐内氧气体积传质系数kla的测量31一、亚硫酸盐氧化法31二、溶氧电极法32三、物料衡算法33四、动态测定法34五、取样极谱法35六、复膜电极测定kla35第五节发酵罐内细胞浓度的在线测量和比增殖速率的计算36一、菌体浓度的检测方法及原理36二、在线激光浊度计38第六节生物传感器在发酵过程检测中的应用39一、生物传感器的类型和结构原理39二、发酵罐基质（葡萄糖等）浓度的在线测量43三、引流分析与控制（fia）45四、发酵罐器内一级代谢产物（乙醇、有机酸等）浓度的在线测量47参考文献48第三章发酵过程控制系统和控制设计原理及应用49第一节过程的状态方程式49第二节生物过程的典型和基本数学模型51一、生物过程最基本的合成和代谢分解反应51二、生物过程典型的数学模型形式55三、发酵过程的各种得率系数和各种比反应速率的表现形式57四、生物反应器的基本操作方式62五、发酵过程状态方程式在“理想操作点”近旁的线性化64第三节拉普拉斯变换与反拉普拉斯变换67一、拉普拉斯变换的定义68二、拉普拉斯变换的基本特性以及基本函数的拉普拉斯变换68三、反拉普拉斯变换69四、有理函数的反拉普拉斯变换69五、过程的传递函数gp(s)——线性状态方程式的拉普拉斯函数表现形式69六、过程传递函数的框图和转换70七、过程对于输入变量变化的响应特性71第四节过程的稳定性分析74一、过程稳定的判别标准74二、过程在平衡点（特异点）近旁的稳定特性的分类75三、连续搅拌式生物反应器的稳定特性的解析77第五节生物过程的反馈控制和前馈控制79一、生物过程的前馈控制79二、流加操作的生物过程中常见的前馈控制方式80三、生物过程的反馈控制83四、生物过程中反馈控制与前馈控制的并用84第六节pid反馈控制系统的设计和解析86一、闭回路pid反馈控制的性能特征86二、比例动作87三、积分动作88四、微分动作89五、pid反馈控制器的构成特征89六、反馈控制系统的稳定性分析89七、反馈控制系统的设计和参数调整91八、开关反馈控制94第七节反馈控制系统在生物过程控制中的实际应用95一、以溶氧浓度（do）变化为反馈指标的流加培养控制——do?stat法95二、以ph变化为反馈指标的流加培养控制——ph?stat法98三、以rq为反馈指标的流加培养控制100四、直接以葡萄糖浓度为反馈指标的流加培养控制101五、以代谢副产物浓度为反馈指标的流加培养控制103参考文献105第四章发酵过程的最优化控制106第一节最优化控制的研究内容、表述、特点和方法106第二节最大原理及其在发酵过程最优化控制中的应用107一、最大原理及其算法简介107二、利用最大原理确定流加培养过程的最优基质流加策略和方式111三、最大原理的数值解法及其在生物过程最优化控制中的应用116第三节格林定理及其在发酵过程最优化控制中的应用121一、格林定理121二、利用格林定理求解流加培养（发酵）的最短时间轨道问题122三、格林定理在乳酸菌过滤培养最优化控制中的应用125四、利用格林定理进行乳酸菌过滤培养最优化控制的计算机模拟和实验结果128第四节遗传算法及其在发酵过程最优化控制中的应用131一、遗传算法简介131二、遗传算法的算法概要及其在重组大肠杆菌培养的最优化控制中的应用132三、遗传算法在酸乳多糖最优化生产中的应用138参考文献143第五章发酵过程的建模和状态预测144第一节描述发酵过程的各类数学模型简介144一、非构造式动力学模型145二、代谢网络模型146三、基于在线时间序列数据的自回归平均移动模型146四、人工神经网络模型147五、正交或多项式回归模型148第二节非构造式动力学数学模型的建模方法148一、利用非线性规划法确定非构造式动力学数学模型的模型参数148二、利用遗传算法确定过程模型参数157第三节利用人工神经网络建模和预测发酵过程的状态159一、神经细胞和人工神经网络模型159二、人工神经网络模型的类型161三、人工神经网络的误差反向传播学习算法163四、利用人工神经网络在线识别发酵过程的生理状态和浓度变化模式167五、利用人工神经网络的发酵过程状态变量预测模型169六、利用人工神经网络的非线性回归模型173七、结合使用人工神经网络模型和遗传算法的过程优化175第四节卡尔曼滤波器在发酵过程状态预测中的应用176一、卡尔曼滤波器及其算法176二、利用卡尔曼滤波器在线推定菌体的比增殖速率178参考文献180第六章发酵过程的在线自适应控制182第一节基于在线时间序列输入输出数据的自回归移动平均模型解析184一、自回归移动平均模型详解184二、利用逐次最小二乘回归法计算和确定自回归移动平均模型的模型参数186第二节基于自回归移动平均模型的在线自适应控制189一、“极配置” 型的在线自适应控制系统189二、“最优控制”型的在线自适应控制系统190三、酵母菌流加培养过程的比增殖速率在线自适应最优控制193四、乳酸连续过滤发酵过程的在线自适应控制196第三节基于自回归移动平均模型的在线最优化控制201一、面包酵母连续生产的在线最优化控制201二、乳酸连续过滤发酵的在线最优化控制205第四节基于遗传算法的在线最优化控制210一、利用遗传算法实时在线跟踪和更新非构造式动力学模型的参数210二、结合使用最大原理和遗传算法的在线最优化控制212参考文献214第七章人工智能控制216第一节模糊逻辑控制器217一、模糊逻辑控制器的特点和简介217二、模糊语言数值表现法和模糊成员函数218三、模糊规则223四、模糊规则的执行和实施——解模糊规则的方法225五、模糊逻辑控制系统的构成、设计和调整228第二节模糊逻辑控制系统在发酵过程中的实际应用231一、酵母流加培养过程的模糊控制231二、谷氨酸流加发酵过程的模糊控制237三、辅酶q10发酵生产过程的模糊控制241四、模糊推理技术在发酵过程在线状态预测中的应用245第三节基于人工神经网络的控制系统及其在发酵过程中的应用250一、基于人工神经网络的在线自适应控制250二、模糊神经网络控制系统及其在发酵过程中的实际应用253三、模糊神经网络控制器及其在发酵过程中的应用260参考文献268第八章利用代谢网络模型的过程控制和优化270第一节代谢网络模型解析270一、代谢网络模型的简化、计算和求解272二、利用代谢网络模型的状态预测277第二节网络信号传递线图和利用网络信号传递线图的代谢网络模型278一、网络信号传递线图及其简化278二、利用代谢信号传递线图处理代谢网络281三、利用网络信号传递线图的代谢网络分析282第三节代谢网络模型在赖氨酸发酵过程在线状态预测和控制中的应用284一、简化代谢网络模型的建立286二、利用简化代谢网络模型进行在线状态预测的结果288参考文献290第九章计算机在生化反应过程控制中的应用291第一节过程工业的特点和计算机控制291一、过程工业的特点291二、数字计算机在过程控制中应用概述293第二节集散控制系统及接口技术296一、集散控制系统简介296二、集散控制系统的特点298三、过程接口技术299第三节柠檬酸发酵过程计算机控制系统设计302一、系统结构设计303二、组态软件设计304三、系统功能设计305四、系统控制算法及优化305第四节青霉素发酵过程专家控制系统307一、青霉素发酵过程的特点和控制上的困难307二、青霉素发酵过程专家控制系统308三、系统运行情况312