生物乙醇发酵智能化控制系统 - 核心观点：青岛能源所与桂林电子科技大学联合研发的基于拉曼光谱的智能反馈控制系统，通过深度学习与在线光谱分析融合，实现生物乙醇发酵碳源浓度的精准动态控制，突破传统人工调控瓶颈 [1] - 技术架构：系统构建"实时监测–智能预测–自动调控"闭环，采用STC-CNN模型整合时间序列光谱数据，结合伪标签扩增策略使训练样本规模扩大100倍，嵌入卡尔曼滤波增强稳定性 [3][5] - 性能指标：在20 g/L葡萄糖控制实验中预测偏差从8.3 g/L降至2.63 g/L，30 g/L设定点时乙醇产量达140.68 g/L（较传统125.71 g/L提升11.9%），乙醇/甘油比值提升64.6%至20.93 [4][6] 技术创新与行业应用 - 算法突破：光谱-时间拼接卷积神经网络（STC-CNN）解决单时刻预测滞后问题，支持向量回归（SVR）实现半监督学习，控制响应时间提升2.4倍 [3][4] - 工艺优化：系统使发酵周期缩短15%-20%，副产物甘油浓度最低降至6.72 g/L，实现"一键式"智能补料降低人工依赖 [4][7] - 通用性验证：技术已在柠檬酸、乳酸、蛋白表达等发酵场景适配，具备向食品、生物医药、绿色能源多行业推广潜力 [7] 学术与产业影响 - 成果发表：研究发表于《Biotechnology and Bioengineering》，获国家重点研发计划及山东省泰山学者项目支持 [7] - 行业活动：第四届合成生物与绿色生物制造大会（SynBioCon 2025）将探讨AI+生物制造等议题，推动技术商业化 [9]