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结合用户的发酵对象、工艺特点、历史批次数据及具体研究目标，开展数据整理、特征分析、模型构建、训练验证和应用部署
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| 服务商： 北京观微生物工程设备有限公司 | 查看该公司所有服务 >> |
发酵过程具有多参数耦合、非线性变化及批次差异等特点。如何利用历史发酵数据建立过程模型，实现关键指标预测、发酵状态识别和工艺参数优化，是微生物发酵、合成生物学及生物制造领域的重要技术需求。
观微生物基于 Guanware 发酵数据智能操作系统，面向高校科研院所、发酵设备制造商、生物技术企业及生物制造企业，提供发酵模型训练、发酵过程预测模型开发、模型验证与AI应用集成服务。
结合用户的发酵对象、工艺特点、历史批次数据及具体研究目标，开展数据整理、特征分析、模型构建、训练验证和应用部署，探索发酵过程数据与生物量、底物消耗、产物形成及关键工艺参数之间的关系，为发酵过程预测和工艺优化提供模型支持。
二、发酵模型训练服务内容
1. 发酵数据评估与建模方案设计
针对用户已有的发酵历史数据，评估数据完整性、批次数量、采样频率、参数类型及目标指标，分析数据是否适合开展模型训练。
结合具体需求确定建模目标、输入参数、预测指标和验证方法，制定相应的发酵模型开发方案。对于数据量不足或关键指标缺失的项目，可提出数据补充与实验设计建议。
2. 发酵过程预测模型训练根据发酵对象和数据条件，选择适合的统计分析、机器学习或其他建模方法，开展发酵过程预测模型训练。
可根据项目目标探索以下方向：
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生长趋势预测： 基于过程参数和历史数据，预测生物量或生长状态变化。
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底物消耗预测： 结合补料记录、在线参数和离线检测数据，分析底物消耗趋势。
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产物指标预测： 在具备足够且可靠的产物检测数据时，建立目标产物浓度、产量或其他指标的预测模型。
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关键参数预测： 针对溶氧、pH及其他可建模参数，评估其变化趋势的预测可行性。
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发酵终点判断： 结合过程数据和历史批次标签，探索发酵终点或关键工艺阶段的识别方法。
具体建模方向以数据质量、样本规模及目标指标的可测量性为依据，不预设所有项目均能达到相同的预测效果。
3. 发酵状态识别与异常分析模型基于正常批次、异常批次及相应工艺记录，开展发酵状态识别与异常分析模型开发。
通过分析过程参数的变化特征，探索发酵阶段识别、异常趋势检测及偏离正常工况的早期提示，为发酵过程监控、异常排查和工艺复盘提供辅助依据。
4. 发酵补料与工艺优化模型结合历史补料记录、发酵过程参数、离线检测结果和目标产物指标，分析不同补料策略与发酵结果之间的关系。
根据项目需求，探索补料时机建议、补料速率预测、工艺参数推荐及多目标工艺优化等模型应用。模型建议需结合工艺约束和实验验证，不能仅凭历史数据中的相关关系直接认定最优工艺条件。
5. 模型验证与效果评估模型训练完成后，采用适合的数据划分和验证方法，评估模型在未参与训练的数据上的表现。
根据具体任务选择适当的评价指标，例如预测误差、决定系数、分类准确率、异常识别效果等，并分析模型适用范围、主要误差来源和潜在局限。
针对发酵批次之间存在明显差异的情况，可进一步评估模型对不同批次、不同工艺条件或不同设备数据的适用性，明确模型的使用边界。
6. 模型部署与Guanware平台集成根据项目需求，将经过验证的模型与Guanware发酵数据智能操作系统进行集成。
结合实时发酵数据，实现模型输入数据获取、预测结果展示、趋势分析、异常提示或工艺建议等应用功能。对于需要参与设备控制的项目，还需进行控制逻辑设计、安全联锁和现场验证，不能将模型预测结果直接等同于可执行控制指令。
