CN120178967A - 一种发酵参数智能调控方法、系统、终端及介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种发酵参数智能调控方法、系统、终端及介质，属于酶制剂发酵的技术领域，该发酵参数智能调控方法包括：确定发酵过程当前所处的发酵阶段；根据所述发酵阶段，确定溶解氧目标值和pH目标值；获取监测数据，所述监测数据包括溶解氧实际值、溶解氧变化速率、pH实际值、pH变化速率、菌体浓度以及发酵体积；若所述溶解氧变化速率为负值，则根据所述溶解氧实际值和所述菌体浓度，预测未来n分钟的pH预测值；判断所述pH预测值与所述pH目标值的误差值是否不大于误差阈值；若是，则进行参数干预，参数包括通气量、搅拌速度和补碱量。本申请具有能够对发酵参数进行精准调控，以精确提高发酵产物质量的有益效果。

Description

一种发酵参数智能调控方法、系统、终端及介质

技术领域

本申请涉及酶制剂发酵的技术领域，尤其是涉及一种发酵参数智能调控方法、系统、终端及介质。

背景技术

随着生物技术的不断发展和应用，发酵行业规模持续扩大，涉及食品、医药、化工等多个领域。发酵是利用微生物在特定条件下的代谢活动，将有机物质转化为目标产物的生物化学过程。随着发酵行业的不断发展，对发酵效率和产品质量的要求越来越高。为了提高发酵效率和产品质量，需要对发酵过程进行更加精准的调控。精准调控发酵参数可以为微生物提供更加适宜的生长环境，促进其生长和代谢，提高发酵产物的产量和质量。同时，精准调控还可以减少发酵过程中的能耗和原材料消耗，降低生产成本，提高企业的经济效益。

传统的发酵过程控制通常依赖于人工经验和简单的反馈控制，难以实现对发酵过程的精确调控。对于溶解氧和pH值的控制往往是基于固定的参数设定，无法根据发酵过程的动态变化进行实时调整，从而影响发酵产物的质量。例如，在好氧发酵过程中，溶解氧浓度的控制通常是通过固定的通气量和搅拌速度来实现的，但微生物在不同的生长阶段对溶解氧的需求是不同的，固定的参数设定可能导致溶解氧供应不足或过剩，影响微生物的生长和代谢。同样，pH值的控制也往往是通过定期添加酸碱调节剂来维持在一个相对稳定的范围内，但这种方法无法及时响应pH值的快速变化，容易导致pH值波动过大，影响发酵效果。

发明内容

为了能够对发酵参数进行精准调控，以精确提高发酵产物的质量，本申请提供一种发酵参数智能调控方法、系统、终端及介质。

第一方面，本申请提供一种发酵参数智能调控方法，采用如下技术方案：

一种发酵参数智能调控方法，包括：

确定发酵过程当前所处的发酵阶段；

根据所述发酵阶段，确定溶解氧目标值和pH目标值；

获取监测数据，所述监测数据包括溶解氧实际值、溶解氧变化速率、pH实际值、pH变化速率、菌体浓度以及发酵体积；

若所述溶解氧变化速率为负值，则根据所述溶解氧实际值和所述菌体浓度，预测未来n分钟的pH情况，以获得pH预测值；

判断所述pH预测值与所述pH目标值的误差值是否不大于误差阈值；

若是，则进行参数干预，参数包括通气量、搅拌速度和补碱量。

通过采用上述技术方案，不同的发酵阶段，微生物的生长代谢特性不同，对溶解氧和pH值的要求也存在差异。通过确定发酵过程当前所处的发酵阶段，进而确定对应的溶解氧目标值和pH目标值，能够为微生物提供适宜的生长环境，促进其生长和代谢，提高发酵效率和产物产量。明确各发酵阶段的参数目标值，使得发酵过程的控制更加有针对性和可操作性。获取溶解氧实际值、溶解氧变化速率、pH实际值、pH变化速率、菌体浓度以及发酵体积等监测数据，能够全面反映发酵过程的状态。这些参数相互关联、相互影响，综合分析它们可以更准确地把握发酵过程的动态变化。当溶解氧变化速率为负值时，根据溶解氧实际值和菌体浓度预测未来n分钟的pH预测值，能够提前发现pH值的潜在变化趋势。判断pH预测值与pH目标值的误差值是否不大于误差阈值，为参数干预提供了明确的依据。只有当误差值在可接受的范围内时才进行参数干预，避免了不必要的调整，减少了对发酵过程的干扰。同时，也能够及时发现pH值的异常变化，确保发酵过程始终在目标参数范围内进行。根据判断结果进行参数干预，调整通气量、搅拌速度和补碱量等参数，能够有效地控制溶解氧和pH值，使其接近或达到目标值。通气量和搅拌速度的调整可以影响溶解氧的供应，补碱量的调整可以调节pH值。通过灵活调整这些参数，可以根据发酵过程的实际情况进行精准调控，提高发酵效率和产品质量。

可选的，所述根据所述溶解氧实际值和所述菌体浓度，预测未来n分钟的pH情况，以获得pH预测值的步骤包括：

将所述溶解氧实际值和所述菌体浓度输入至预先构建的预测模型中，获得pH变化值，所述预测模型为，为pH变化值，为调节参数，为溶解氧实际值，为溶解氧目标值，为菌体浓度；

根据所述pH变化值，获得pH预测值，所述pH预测值。

可选的，所述进行参数干预的具体步骤包括：

获取溶解氧误差值和pH误差值，所述溶解氧误差值，所述pH误差值；

根据所述溶解氧误差值和所述pH误差值，获得协同值；

若所述协同值为正值，则根据第一调节规则进行干预；

若所述协同值为负值，则根据第二调节规则进行干预。

通过采用上述技术方案，获取溶解氧误差值和pH误差值并进行综合分析，能更全面且精准地反映发酵过程的实际状态。在发酵过程中，溶解氧和pH值是影响微生物生长和代谢的关键因素，且二者相互关联、相互影响。单一参数的误差可能无法准确体现发酵过程的真实情况，而综合考虑两个参数的误差值，可以更准确地判断发酵过程是否偏离预期，从而为后续的参数干预提供更可靠的依据，避免了仅依据单一参数误差进行干预可能带来的误导。协同值能够直观地反映出溶解氧和pH值误差的综合影响，为后续的参数干预提供了一个明确的判断标准。当协同值为正值或负值时，分别代表了不同的参数误差组合情况，可以根据协同值的正负采取针对性的干预措施，提高了参数干预的准确性和有效性。不同的协同值正负情况代表了不同的参数误差组合和相互作用模式，采用不同的调节规则可以针对具体情况进行有针对性的参数调整，提高参数干预的效果。通过根据协同值的正负采取不同的调节规则，可以及时纠正发酵过程中的参数偏差，减少因参数异常导致的微生物生长受阻和产物合成效率低下的问题，最终提高发酵产品的产量和质量。

可选的，所述根据所述溶解氧误差值和所述pH误差值，获得协同值的步骤包括：

将所述溶解氧误差值和所述pH误差值输入至预先训练的协同模型中，以获得协同值；所述协同模型为为协同值，为当前发酵阶段的调节参数，为相关参数的调节权重，为溶解氧变化速率，为pH变化速率。

可选的，所述第一调节规则为：

根据所述协同值，提高搅拌速度、提高通气量和暂停补碱；

新的搅拌速度为当前搅拌速度，为搅拌增益系数，为当前发酵阶段允许的最大增幅；

新的通气量，为初步提高通气量，为当前通气量，为通气量增益系数，为当前发酵阶段允许最大通气量，MAI为代谢活性指数，OUR为摄氧率，CER为二氧化碳释放率。

可选的，所述第二调节规则的步骤包括：

判断所述溶解氧变化速率是否大于设定的速率阈值；

若是，则计算补碱量，并按照预设时间间隔注入，补碱量,V为发酵体积；

将所述溶解氧误差值和所述pH误差值分别映射到[-1，1]区间，得到溶解氧映射值和pH映射值；

根据所述溶解氧映射值和所述pH映射值，确定当前搅拌速度的调节参数以及当前通气量的调节参数；

根据所述当前搅拌速度的调节参数，调节搅拌速度以及根据所述当前通气量的调节参数，调节通气量；

若否，则根据紧急补碱模型，获得补碱经验值，所述紧急补碱模型为为补碱浓度系数；

采用梯度注入法注入所述补碱经验值，所述梯度注入法为：分m次注入，每次注入时，80%碱液通过发酵罐底部喷射器注入，20%通过发酵罐内壁喷嘴分散注入。

通过采用上述技术方案，当溶解氧变化速率大于设定的速率阈值时，考虑到发酵过程中溶解氧快速变化时，微生物代谢可能会产生酸性物质，需要及时适量地补碱来维持合适的pH环境。将溶解氧误差值和pH值误差值分别映射到[-1,1]区间，得到溶解氧映射值和pH映射值。这种映射操作将不同量级和范围的误差值统一到一个标准化的区间内，便于后续进行统一的计算和比较。根据溶解氧映射值和pH映射值确定当前搅拌速度的调节参数以及当前通气量的调节参数，并据此调节搅拌速度和通气量。通过这种方式，能综合考虑溶解氧和pH值两个关键因素对发酵过程的影响，实现对搅拌速度和通气量的精准调节。例如，当溶解氧映射值显示溶解氧不足且pH映射值显示酸性过强时，可以适当提高搅拌速度和通气量，同时配合补碱操作，快速改善发酵环境，促进微生物的生长和代谢。整个技术方案通过对溶解氧变化速率的判断、补碱策略的灵活应用以及搅拌速度和通气量的精准调节，能够有效维持发酵过程中溶解氧和pH值的稳定。稳定的环境有利于微生物保持良好的生长和代谢状态，减少因环境波动导致的发酵异常，提高发酵的成功率和产品质量。

可选的，所述发酵参数智能调控方法还包括：

若所述溶解氧变化速率为正值，则获取当前通气量；

将所述溶解氧变化速率和所述当前通气量输入至降氧经验模型中，获得通气量变化值，所述降氧经验模型为为通气量变化值，为时间常数，为衰减系数；

根据所述通气量变化值，得到新的通气量，；

将所述溶解氧变化速率和所述溶解氧实际值输入至搅拌经验模型中，获得搅拌速度变化值，所述搅拌经验模型为，为搅拌速度变化值，为溶解氧衰减因子；

根据所述搅拌速度变化值，得到新的搅拌速度，。

通过采用上述技术方案，在发酵过程中，若溶解氧变化速率为正值，说明溶解氧含量在增加。这可能是由于微生物代谢活动的变化，如生长阶段的转变、底物消耗情况等因素引起的。通过获取当前通气量，并将溶解氧变化速率和当前通气量输入降氧经验模型，能够根据实际情况精准地调整通气量，以适应微生物在不同阶段对溶解氧的需求。适宜的溶解氧水平对于微生物的生长和代谢至关重要。通过精准地调整通气量和搅拌速度，能够为微生物提供稳定且适宜的溶解氧环境，促进微生物的生长和产物合成，从而提高发酵效率和产品质量。

第二方面，本申请提供了一种发酵参数智能调控系统，采用如下技术方案：

一种发酵参数智能调控系统，包括：

发酵阶段确定模块，用于确定发酵过程当前所处的发酵阶段；

目标值确定模块，用于根据所述发酵阶段，确定溶解氧目标值和pH目标值；

生产数据获取模块，用于获取监测数据，所述监测数据包括溶解氧实际值、溶解氧变化速率、pH实际值、pH变化速率、菌体浓度以及发酵体积；

判断模块，用于判断所述溶解氧变化速率为正值还是负值；

数据处理模块，用于在所述溶解氧变化速率为负值，则根据所述溶解氧实际值和所述菌体浓度，预测未来n分钟的pH情况，以获得pH预测值；

所述判断模块还用于判断所述pH预测值与所述pH目标值的误差值是否不大于误差阈值；

参数调整模块，用于在所述判断模块判断为是时，进行参数干预，参数包括通气量、搅拌速度和补碱量。

第三方面，本申请提供了一种终端，采用如下技术方案：

一种终端，包括：

存储器，存储有发酵参数智能调控程序；

处理器，用于执行所述存储器上存储的程序，以实现上述发酵参数智能调控方法的步骤。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：

一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述发酵参数智能调控方法的计算机程序。

综上所述，本申请存在至少以下有益效果：

不同的发酵阶段，微生物的生长代谢特性不同，对溶解氧和pH值的要求也存在差异。通过确定发酵过程当前所处的发酵阶段，进而确定对应的溶解氧目标值和pH目标值，能够为微生物提供适宜的生长环境，促进其生长和代谢，提高发酵效率和产物产量。明确各发酵阶段的参数目标值，使得发酵过程的控制更加有针对性和可操作性。获取溶解氧实际值、溶解氧变化速率、pH实际值、pH变化速率、菌体浓度以及发酵体积等监测数据，能够全面反映发酵过程的状态。这些参数相互关联、相互影响，综合分析它们可以更准确地把握发酵过程的动态变化。当溶解氧变化速率为负值时，根据溶解氧实际值和菌体浓度预测未来n分钟的pH预测值，能够提前发现pH值的潜在变化趋势。判断pH预测值与pH目标值的误差值是否不大于误差阈值，为参数干预提供了明确的依据。只有当误差值在可接受的范围内时才进行参数干预，避免了不必要的调整，减少了对发酵过程的干扰。同时，也能够及时发现pH值的异常变化，确保发酵过程始终在目标参数范围内进行。根据判断结果进行参数干预，调整通气量、搅拌速度和补碱量等参数，能够有效地控制溶解氧和pH值，使其接近或达到目标值。通气量和搅拌速度的调整可以影响溶解氧的供应，补碱量的调整可以调节pH值。通过灵活调整这些参数，可以根据发酵过程的实际情况进行精准调控，提高发酵效率和产品质量。

附图说明

图1是本申请方法实施例的第一流程框图；

图2是本申请方法实施例的第二流程框图；

图3是本申请方法实施例的第三流程框图；

图4是本申请方法实施例的第四流程框图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图1-附图4，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本申请第一实施例公开一种发酵参数智能调控方法。参照图1，作为发酵参数智能调控方法的一实施方式，该发酵参数智能调控方法可以包括S110-S160：

S110，确定发酵过程当前所处的发酵阶段；

S120，根据发酵阶段，确定溶解氧目标值和pH目标值；

S130，获取监测数据，监测数据包括溶解氧实际值、溶解氧变化速率、pH实际值、pH变化速率、菌体浓度以及发酵体积；

S140，若溶解氧变化速率为负值，则根据溶解氧实际值和菌体浓度，预测未来n分钟的pH情况，以获得pH预测值；

S150，判断pH预测值与pH目标值的误差值是否不大于误差阈值；

S160，若是，则进行参数干预，参数包括通气量、搅拌速度和补碱量。

具体地，可以将发酵过程划分为菌体生长（Ⅰ）、产酶诱导（Ⅱ）和产物合成（Ⅲ）三个阶段，然后根据发酵时间或者生理指标变化，确定当前所处的发酵阶段，进而可以通过生产工艺或者历史生产数据，确定处于该发酵阶段下的溶解氧目标值和pH目标值。然后通过传感器组件获取该发酵阶段的监测数据，溶解氧实际值可以使用复膜氧电极在线测量；溶解氧变化速率可以通过传感器数据每秒采样，计算单位时间（如每分钟）的DO变化梯度。pH实际值可以采用复合玻璃电极实时监测；pH变化速率可以记录pH每分钟波动值，根据相邻时间点的pH差值计算。菌体浓度可以通过浊度传感器或电容探头测量。发酵体积可以使用称重传感器（罐体重量监测）或超声波液位计实时获取。

将溶解氧实际值和菌体浓度输入至预先构建的预测模型中，获得pH变化值，预测模型为为pH变化值，为调节参数，为溶解氧实际值，为溶解氧目标值，为菌体浓度；然后根据pH变化值，获得pH预测值，pH预测值。

在pH预测值与pH目标值的误差值小于或等于误差阈值时，进行参数干预。参照图2，参数干预的步骤可以包括S210-S250：

S210，获取溶解氧误差值和pH误差值；

S220，根据溶解氧误差值和pH误差值，获得协同值；

S230，判断协同值是否为正值；

S240，若是，则根据第一调节规则进行干预；

S250，若否，则根据第二调节规则进行干预。

具体地，溶解氧误差值，pH误差值。将溶解氧误差值和pH误差值输入至预先训练的协同模型中，以获得协同值；协同模型为为协同值，为当前发酵阶段的调节参数，为相关参数的调节权重，为溶解氧变化速率，为pH变化速率。

第一调节规则为：

根据协同值，提高搅拌速度、提高通气量和暂停补碱；

新的搅拌速度为当前搅拌速度，为搅拌增益系数，为当前发酵阶段允许的最大增幅；指的是取两者中最小值；

新的通气量，为初步提高通气量，为当前通气量，为通气量增益系数，为当前发酵阶段允许最大通气量，MAI为代谢活性指数，OUR为摄氧率，CER为二氧化碳释放率。

参照图3，若协同值不为正值，则则说明协同值为负值，因此第二调节规则的具体步骤包括S310-S370：

S310，判断溶解氧变化速率是否大于设定的速率阈值；

S320，若是，则计算补碱量，并按照预设时间间隔注入；

S330，将溶解氧误差值和pH误差值分别映射到[-1，1]区间，得到溶解氧映射值和pH映射值；

S340，根据溶解氧映射值和pH映射值，确定当前搅拌速度的调节参数以及当前通气量的调节参数；

S350，根据当前搅拌速度的调节参数，调节搅拌速度以及根据当前通气量的调节参数，调节通气量；

S360，若否，则根据紧急补碱模型，获得补碱经验值；

S370，采用梯度注入法注入补碱经验值。

具体地，补碱量的计算方式可以是：补碱量，V为发酵体积。

可以采用线性映射的方式将误差值映射到[-1,1]区间。假设溶解氧误差值的最大绝对值为，pH值误差值的最大绝对值为，则溶解氧映射值和pH映射值的计算公式如下：

搅拌速度调节参数；通气量调节参数均为对应参数的调节系数，可以根据具体的发酵工艺、实验数据、历史干预数据等方式进行确定；例如，通过多次发酵实验，记录不同溶解氧映射值和pH映射值下，为了使溶解氧和pH值达到目标值所需的搅拌速度和通气量的调节量，然后使用最小二乘法等方法拟合出权重系数。

假设当前搅拌速度为为搅拌速度的调节步长。

假设当前通气量为为通气量的调节步长。

紧急补碱模型为为补碱浓度系数。

梯度注入法为：分m次注入，每次注入时，80%碱液通过发酵罐底部喷射器注入，20%通过发酵罐内壁喷嘴分散注入。

参照图4，发酵参数智能调控方法还包括S410-S450：

S410，若溶解氧变化速率为正值，则获取当前通气量；

S420，将溶解氧变化速率和当前通气量输入至降氧经验模型中，获得通气量变化值；

S430，根据通气量变化值，得到新的通气量；

S440，将溶解氧变化速率和溶解氧实际值输入至搅拌经验模型中，获得搅拌速度变化值；

S450，根据搅拌速度变化值，得到新的搅拌速度。

具体地，新的通气量。降氧经验模型为为衰减系数。

新的搅拌速度。搅拌经验模型为为搅拌速度变化值，为溶解氧衰减因子。

本实施例一个场景的实施方式如下：

在对发酵参数调节前，需要先确定发酵过程当前所处的发酵阶段，而后确定该发酵阶段中溶解氧目标值和pH目标值；确定后，获取监测数据，并判断溶解氧变化速率为正值亦或负值，若为负值，则可以根据溶解氧实际值和菌体浓度，预测未来n分钟的pH，得到pH预测值；然后判断pH预测值与pH目标值的误差值是否不大于误差阈值，若是，则进行参数干预；进行参数干预时，需要获取溶解氧误差值和pH误差值，然后根据协同模型获取协同值，进一步判断协同值为正值还是负值，若为正值，则根据协同值，提高搅拌速度、提高通气量以及暂停补碱；若为负值，则需要进一步判断溶解氧变化速率是否大于速率阈值，若是，则计算补碱量，然后按照预设时间间隔注入；同时将溶解氧误差值和pH误差值分别映射到[-1，1]区间，以获得溶解氧映射值和pH映射值，进而通过溶解氧映射值和pH映射值，确定当前搅拌速度的调节参数和当前通气量的调节参数，以根据当前搅拌速度的调节参数，调节搅拌速度以及根据当前通气量的调节参数，调节通气量。

基于上述方法实施例，本申请第二实施例公开一种发酵参数智能调控系统。作为该发酵参数智能调控系统的一实施方式，该发酵参数智能调控系统可以包括：

发酵阶段确定模块，用于确定发酵过程当前所处的发酵阶段；

目标值确定模块，用于根据发酵阶段，确定溶解氧目标值和pH目标值；

生产数据获取模块，用于获取监测数据，监测数据包括溶解氧实际值、溶解氧变化速率、pH实际值、pH变化速率、菌体浓度以及发酵体积；

判断模块，用于判断溶解氧变化速率为正值还是负值；

数据处理模块，用于在溶解氧变化速率为负值，则根据溶解氧实际值和菌体浓度，预测未来n分钟的pH预测值；

判断模块还用于判断pH预测值与pH目标值的误差值是否不大于误差阈值；

参数调整模块，用于在判断模块判断为是时，进行参数干预，参数包括通气量、搅拌速度和补碱量。

该发酵参数智能调控系统的模块与发酵参数智能调控方法一一对应，在此不过多赘述。

本申请第三实施例提供了一种终端，作为该终端的一实施方式，该终端可以包括：存储器和处理器；其中，

存储器用于存储发酵参数智能调控程序；

处理器用于执行存储器上存储的程序，以实现上述发酵参数智能调控方法的步骤。

其中，存储器可以通过通信总线与处理器通信连接，通信总线，可以为地址总线、数据总线、控制总线等。

另外，存储器可以包括随机存取存储器(RAM)，也可以包括非易失性存储器(NVM)，例如至少一个磁盘存储器。

并且处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(CPU)、网络处理器(NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。

本申请第四实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器加载并执行上述发酵参数智能调控方法的计算机程序。

计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。其中，可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘)等。

以上均为本申请的较佳实施例，并非依次限制本申请的保护范围，本说明书（包括摘要和附图）中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或者具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

Claims (10)

1.一种发酵参数智能调控方法，其特征在于，包括：

确定发酵过程当前所处的发酵阶段；

根据所述发酵阶段，确定溶解氧目标值和pH目标值；

获取监测数据，所述监测数据包括溶解氧实际值、溶解氧变化速率、pH实际值、pH变化速率、菌体浓度以及发酵体积；

若所述溶解氧变化速率为负值，则根据所述溶解氧实际值和所述菌体浓度，预测未来n分钟的pH情况，以获得pH预测值；

判断所述pH预测值与所述pH目标值的误差值是否不大于误差阈值；

若是，则进行参数干预，参数包括通气量、搅拌速度和补碱量。

2.根据权利要求1所述的一种发酵参数智能调控方法，其特征在于，所述根据所述溶解氧实际值和所述菌体浓度，预测未来n分钟的pH情况，以获得pH预测值的步骤包括：

将所述溶解氧实际值和所述菌体浓度输入至预先构建的预测模型中，获得pH变化值，所述预测模型为，为pH变化值，为调节参数，为溶解氧实际值，为溶解氧目标值，为菌体浓度；

根据所述pH变化值，获得pH预测值，所述pH预测值。

3.根据权利要求2所述的一种发酵参数智能调控方法，其特征在于，所述进行参数干预的具体步骤包括：

获取溶解氧误差值和pH误差值，所述溶解氧误差值，所述pH误差值；

根据所述溶解氧误差值和所述pH误差值，获得协同值；

若所述协同值为正值，则根据第一调节规则进行干预；

若所述协同值为负值，则根据第二调节规则进行干预。

4.根据权利要求3所述的一种发酵参数智能调控方法，其特征在于，所述根据所述溶解氧误差值和所述pH误差值，获得协同值的步骤包括：

将所述溶解氧误差值和所述pH误差值输入至预先训练的协同模型中，以获得协同值；所述协同模型为，为协同值，为当前发酵阶段的调节参数，为相关参数的调节权重，为溶解氧变化速率，为pH变化速率。

5.根据权利要求4所述的一种发酵参数智能调控方法，其特征在于，所述第一调节规则为：

根据所述协同值，提高搅拌速度、提高通气量和暂停补碱；

新的搅拌速度，为当前搅拌速度，为搅拌增益系数，为当前发酵阶段允许的最大增幅；

新的通气量，，为初步提高通气量，为当前通气量，为通气量增益系数，为当前发酵阶段允许最大通气量，MAI为代谢活性指数，OUR为摄氧率，CER为二氧化碳释放率。

6.根据权利要求3所述的一种发酵参数智能调控方法，其特征在于，所述第二调节规则的步骤包括：

判断所述溶解氧变化速率是否大于设定的速率阈值；

若是，则计算补碱量，并按照预设时间间隔注入，补碱量为发酵体积；

将所述溶解氧误差值和所述pH误差值分别映射到[-1，1]区间，得到溶解氧映射值和pH映射值；

根据所述溶解氧映射值和所述pH映射值，确定当前搅拌速度的调节参数以及当前通气量的调节参数；

根据所述当前搅拌速度的调节参数，调节搅拌速度以及根据所述当前通气量的调节参数，调节通气量；

若否，则根据紧急补碱模型，获得补碱经验值，所述紧急补碱模型为为补碱浓度系数；

采用梯度注入法注入所述补碱经验值，所述梯度注入法为：分m次注入，每次注入时，80%碱液通过发酵罐底部喷射器注入，20%通过发酵罐内壁喷嘴分散注入。

7.根据权利要求1所述的一种发酵参数智能调控方法，其特征在于，所述发酵参数智能调控方法还包括：

若所述溶解氧变化速率为正值，则获取当前通气量；

将所述溶解氧变化速率和所述当前通气量输入至降氧经验模型中，获得通气量变化值，所述降氧经验模型为为通气量变化值，为时间常数，为衰减系数；

根据所述通气量变化值，得到新的通气量，；

将所述溶解氧变化速率和所述溶解氧实际值输入至搅拌经验模型中，获得搅拌速度变化值，所述搅拌经验模型为，为搅拌速度变化值，为溶解氧衰减因子；

根据所述搅拌速度变化值，得到新的搅拌速度，。

8.一种发酵参数智能调控系统，其特征在于，包括：

发酵阶段确定模块，用于确定发酵过程当前所处的发酵阶段；

目标值确定模块，用于根据所述发酵阶段，确定溶解氧目标值和pH目标值；

生产数据获取模块，用于获取监测数据，所述监测数据包括溶解氧实际值、溶解氧变化速率、pH实际值、pH变化速率、菌体浓度以及发酵体积；

判断模块，用于判断所述溶解氧变化速率为正值还是负值；

数据处理模块，用于在所述溶解氧变化速率为负值，则根据所述溶解氧实际值和所述菌体浓度，预测未来n分钟的pH情况，以获得pH预测值；

所述判断模块还用于判断所述pH预测值与所述pH目标值的误差值是否不大于误差阈值；

参数调整模块，用于在所述判断模块判断为是时，进行参数干预，参数包括通气量、搅拌速度和补碱量。

9.一种终端，其特征在于，包括：

存储器，存储有发酵参数智能调控程序；

处理器，用于执行所述存储器上存储的程序，以实现如权利要求1-7任一所述发酵参数智能调控方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1-7任一所述发酵参数智能调控方法的计算机程序。