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文丨Lisa
编丨Lisa
发酵过程网络化数据采集及数据可视化技术一览。
一、物联网技术及其在发酵过程监测中的应用
物联网是实现万物互联,远程监测与控制的范式。物联网主要依托无线射频识别技术(radio frequency identification, RFID),底层依托传感器技术,提供度量、理解物理世界的能力。在万物互联的背景下,物联网快速发展,从简单的传感器、RFID标签的感知与读取,到传输层与应用层全面发展。
感知层是物联网的基础和核心,包括基础传感器、RFID、二维码、摄像头等。传输层负责传递感知层采集的数据,包括MODBUS、CAN总线技术、LoRa、NB-IoT、Wifi、5G等无线通讯技术。应用层指基于物联网技术提供丰富的物联网应用,在智能家居、智能电网、环境监测、无人驾驶等领域已经取得长足发展。
在微生物发酵过程中,发酵培养环境的监控和动力学参数寻优是常用的优化和控制方法,因此发酵过程参数的实时感知具有重要意义。随着物联网技术中感知层的不断扩大与传输层能力不断增强,发酵过程海量数据的监测成为可能。物联网技术在这些传统发酵行业中的作用正日益彰显,随着相关技术进步,更多发酵工艺开发及优化过程中将用到智能传感、智能手机应用等物联网技术,从而减少批次间误差、提高产品生产质量等。
二、多源异质传感数据的对接与整合
现场总线技术是工业自控现场(比如发酵企业中的中控室) 底层互联的通信网络,如工业以太网控制自动化技术(ether control automatic technology, EtherCAT)、控制器局域网总线(controller area network, CAN)、过程现场总线(process field bus, Profibus)、Modbus等,其中Modbus协议较为常见,该协议基于主/从应答式架构,主机发送数据请求与数据更改命令,从机收到请求并响应,实现设备双向通信。
发酵企业的控制网络中存在大量不同厂商、不同驱动、不同特性的硬件设备(比如发酵罐系统、各种在线传感器、过程检测设备等),每类设备相互隔离,无法交互且难以集成,缺乏统一的接口标准。
用于过程控制的OLE (OLE for process control, OPC) 标准正是针对该问题设计的工业通讯标准,基于组建对象模型(component object model, COM)/分布式组建对象模型(distributed component object model, DCOM) 技术开发,将设备驱动与通信程序封装为OPC服务器,屏蔽底层物理设备的差异,整合了Modbus等通讯协议,统一对应用客户端提供数据交互。
三、发酵过程数据清洗及前处理方法
发酵过程数据可能存在缺失值,而大部分基于数据的智能化模型构建要求数据完整性,因此在进行模型构建前,需要针对过程缺失值进行相应处理。
发酵过程可能存在以下几类缺失值:(1) 在线采集数据过程中,经常会遇到一个或多个数据值丢失的情况。这主要由于传感器故障、存储介质故障、冗余等原因所导致。(2) 离线数据采集过程中也可能有缺失。这主要是由于取样人员遗忘,或因设备故障无法进行测试导致。(3) 相对于在线数据的数据长度来说,离线数据稀疏很多,在进行两类数据融合建模时,需要对离线数据的相应缺失值进行处理。
处理数据缺失值一般有删除和填充两种方法。(1) 删除方法,将缺失值变量直接删除,得到一条完整的数据。这种方法仅适用于缺失数据量较少情况下,当缺失值占比较大时,可能会使数据发生偏离,导致模型性能下降。(2) 填充方法,利用一定的值填充缺失值变量,从而使数据完整化。常用的填充补齐方法有均值填充、热卡填充和期望值最大化。
四、发酵过程数据特征及可视化技术
发酵过程中获得的数据是菌体代谢信息的载体,好的数据可视化技术可以让工程师更好地对发酵过程信息进行解读,从而做出正确的控制或调控策略,使发酵过程按照正常轨迹运行,亦或通过数据可视化发现发酵优化的关键点,从而对发酵工艺优化有较大的突破。
要更好地对发酵过程数据进行可视化,需要对发酵过程形成的数据有清晰的认识,根据数据所属类别及所包含信息的类型进行确定。发酵过程中形成的数据按照其获取方式不同,大致可以分成在线数据和离线数据两类,这些数据经过数学运算处理可以获得更多具有确切意义的导出型变量。按照导出型变量代表的对象主体差异又可以将其分成过程变量、反应器变量及细胞生理变量。
以上变量都具有明确物理或生理学意义,是通过原始传感数据或离线检测数据经过数学运算获得的,因此可以对其变化进行合理的解释。
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