作者: 王庆 来源:中国科学报 发布时间:2013-5-22
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发酵产业升级有赖现代工程技术

 
发酵生产车间     图片来源:百度图片
 
近年来,本土发酵产业实现了持续快速增长,但我国远非发酵工业强国。如何借助现代工程技术推动发酵产业升级?且看发酵产业权威专家带来的分析。
 
■本报记者 王庆
 
从过去的3大类50多种发展到现在的7大类300多种。产量、产值由1990年的68.3万吨、42亿元上升到近2100万吨、近2600亿元(酿造工业除外)。
 
我国发酵产业产品种类的这一“螺旋式”上升的路线图,甚至让国外业内专家都刮目相看。
 
“但也只能说,我国是发酵工业大国,并不是发酵工业强国。”江南大学生物工程学院院长堵国成坦言。
 
在堵国成看来,发酵产业升级之路,必须依赖现代工程技术,着力解决产量、转化率、生产强度这三大关键技术问题,并关注国际发酵工程技术趋势。
 
产业由小变大
 
据统计,2006~2012年,我国发酵工业主要产品的平均年增长率维持在11%以上,而出口总量年均增长率更是达到18%以上。仅以2012年为例,我国发酵行业主要产品出口总量就高达300万吨以上,出口总额近32亿美元。
 
并且,国内发酵行业企业在研发投入上,也是不惜“大手笔”投入。多数企业研发投入约占销售收入的4.5%,有的可达10%以上。发酵产业联盟、4个国家级工程研究中心、6个行业专项技术研究中心等创新机构得以建立。
 
“我国发酵行业企业已经从中小企业为主体转变为大企业、大集团为主导地位的格局,行业的产业结构得到有效调整,企业的竞争力增强,产业的集中度大大提高。”堵国成认为,发酵行业的企业管理体系建设也走上了科学、高效、健康的发展轨道,先进的管理理念和管理方法已在行业中广泛应用。
 
据介绍,大中型企业均通过了ISO9000系列认证,有部分企业通过了OHSAS18001、BRC、USP、Kosher及HALAL认证。
 
发酵产业集群正在发展,已形成以原料主产区为主的区域布局。其中,氨基酸、有机酸和淀粉糖行业主要集中在山东、东北三省、内蒙古、河北等地;酶制剂行业大多分布在江苏、湖南、湖北和山东;酵母行业则以湖北、广东、广西和安徽为主。
 
此外,2006~2012年,我国发酵行业主要发酵产品节能减排初见成效。例如,味精行业的水耗每年降低5.9%,能耗下降2.2%;柠檬酸行业水耗每年降低13.2%,能耗下降6.8%。
 
工程化难题
 
谈到国内发酵缘何未能迈进强国的行业,堵国成分析,其中的关键因素之一便是工程化技术的先进程度不高。
 
从工业流程上看,发酵工业就是通过细胞、反应器(发酵罐)、工业过程装备,将生物质原料转化成各种发酵产品,如大宗化学品、精细化学品、酶制剂产品、食品与配料等。与化学过程相比,生物发酵更具高效、清洁、可再生的特点,是绿色、低碳、可持续的发展模式。
 
他表示,发酵工业的转型升级亟待解决三大关键技术问题,即微生物能够积累最大目的产物(产量)的条件是什么;原料最多被微生物转化为(转化率)的条件是什么;微生物最快速度发酵生产目的产物(生产强度)的条件是什么。
 
“简言之,便是要解决高产量、高转化率和高生产强度这‘三高’问题。”堵国成说,“实现高产量,意味着提高设备利用率,降低产品提取费用;达到高转化率,便可降低原料成本,减少环境污染;可承受生产强度,将能够缩短生产周期,降低设备投资。”
 
对于“三高”问题,堵国成认为,其原因是细胞合成能力不足,发酵过程条件不佳,其根本在于生理特性理解、代谢能力调控、最佳条件解析和合成过程控制。
 
而上述问题的解决途径和方案,堵国成开出的“药方”主要有两方面,一是细胞工厂构建和改进,包括改造代谢途径、调控胞内微环境、强化底物/产物转运和增强胁迫耐受能力;另一方面则是发酵过程优化和控制,包括多参数在线检测与联动控制以及优化胞外环境。
 
国际趋势
 
此外,堵国成认为国内产业也应关注国际发酵工程技术趋势,并将其总结为四个方面。
 
首先,是基于系统生物学技术的过程控制与优化。系统生物学技术的不断发展,使得研究人员可以从系统的层面分析引起整个发酵过程中关键参数发生变化的生物学机制,从而更为理性地设计发酵过程的关键控制参数。
 
其次,是高通量技术辅助的菌种筛选与过程优化。
 
“大量的实验,对于验证和改进理性设计的实验方案是必不可少的。”堵国成说,“基于自动化技术的高通量实验,可以在短时间内进行大量的菌种优化、培养基成分和过程控制参数的系统优化。”
 
堵国成将第三方面归结为依赖于生物传感器的简易控制系统。
 
他解释道,传统的传感器一般只能检测pH、温度、溶氧、浊度等少数关键参数。基于理性设计的生物传感器,可以同时检测多个关键中间代谢产物,提供额外的控制参数,利用简易控制即可实现发酵水平的显著提升。
 
最后,堵国成建议还应重视多参数非线性动力学过程优化与控制。
 
“传统的动力学模型偏重于数学模型,无法拟合实际发酵过程参数扰动后的发酵过程。”他说,“多参数非线性动力学模型(如神经网络等),结合实时的多参数监测结果,可以实现发酵过程的最优化。”
 
《中国科学报》 (2013-05-22 第5版 生物周刊)
 
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