專利名稱：生物發(fā)酵批過程的調(diào)度優(yōu)化方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種批過程的調(diào)度優(yōu)化方法，特別是一種生物發(fā)酵批過程的調(diào)度優(yōu)化方法，屬于生物技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
生物發(fā)酵批過程是一類重要的工業(yè)生產(chǎn)過程。它以農(nóng)產(chǎn)品為主要原料，以微生物或微生物產(chǎn)生的酶為反應(yīng)主體，提供了與國(guó)計(jì)民生休戚相關(guān)的藥品(抗生素、基因工程重組藥物、疫苗、維生素等)、食品和飼料添加劑(各種氨基酸、核酸等)和其它產(chǎn)品(酒精飲料、醬油醋、生物保健品)。生物發(fā)酵生產(chǎn)的典型特征是機(jī)理復(fù)雜、可重復(fù)性差，生產(chǎn)過程的波動(dòng)大大高于其它化工批過程。由于種子質(zhì)量的差異、原料成分及原輔料配比的變化、過程變量(補(bǔ)料、溶氧、罐溫、pH等)動(dòng)態(tài)控制的偏差等原因，這種波動(dòng)在很大程度上是無法避免的。經(jīng)文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)，荷蘭Delft大學(xué)的Verwater-Lukszo在《Computers in Industry》(36，279-300，1998)上撰文“A practical approach to recipe improvement andoptimization in the batch processing industry(批過程工業(yè)中的實(shí)用工藝改進(jìn)和優(yōu)化)”，該文系統(tǒng)地提出了離線和在線批過程調(diào)度優(yōu)化問題。同時(shí)提出，一個(gè)最佳調(diào)度目標(biāo)函數(shù)應(yīng)該是產(chǎn)品質(zhì)量最高、生產(chǎn)波動(dòng)最小、生產(chǎn)周期最短、產(chǎn)率最高、物料能量消耗最小、附加值最高、環(huán)境污染最少，而一個(gè)有效的調(diào)度方案首先需對(duì)所有這些指標(biāo)給出綜合的定量描述。Verwater-Lukszo將批過程的調(diào)度優(yōu)化劃分為五個(gè)層面，其中第四第五層面與本發(fā)明申請(qǐng)涉及的問題背景相似。調(diào)度優(yōu)化所用方法謂之靈活的工藝控制規(guī)范FRIS。FRIS第一步是令批過程在給定的工藝控制條件附近進(jìn)行一系列對(duì)正常生產(chǎn)影響不大的攝動(dòng)實(shí)驗(yàn)，構(gòu)成數(shù)據(jù)庫(kù)，然后對(duì)這些攝動(dòng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行模型化、確定基于模型的適應(yīng)性調(diào)度方案、進(jìn)一步優(yōu)化攝動(dòng)實(shí)驗(yàn)以更新數(shù)據(jù)庫(kù)；第二步是應(yīng)用技術(shù)，它基于第一步的結(jié)果，對(duì)新的批過程給出符合新的市場(chǎng)條件(如原料價(jià)格變化、產(chǎn)品需求量的變化)調(diào)整批過程的初始條件、根據(jù)新的批過程運(yùn)行時(shí)與給定控制規(guī)范的差異動(dòng)態(tài)修正過程操作變量(包括生產(chǎn)周期)。關(guān)于生產(chǎn)周期，文中以生產(chǎn)周期最短為調(diào)度目標(biāo)，所用方法為數(shù)理統(tǒng)計(jì)、動(dòng)態(tài)規(guī)劃和單純形尋優(yōu)，這與本發(fā)明所論述的彈性發(fā)酵周期優(yōu)化及所用的方法都是不同的。FRIS的基本出發(fā)點(diǎn)在于有目的的攝動(dòng)實(shí)驗(yàn)，這對(duì)許多工業(yè)用戶會(huì)成為障礙，而本發(fā)明所需的數(shù)據(jù)庫(kù)是在自然發(fā)生的條件下獲得的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足和缺陷，提供一種適用于生產(chǎn)波動(dòng)很大的生物發(fā)酵批過程的調(diào)度優(yōu)化方法，使其改傳統(tǒng)的、發(fā)酵周期固定的生產(chǎn)方式為發(fā)酵周期可變的生產(chǎn)方式，從中挖取過程潛在的經(jīng)濟(jì)效益，且不對(duì)上下工段的排班和負(fù)荷產(chǎn)生干擾，因?yàn)樗且圆桓淖児に嚱o定的停罐時(shí)間間隔為前提的。本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的，首先應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和智能數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)獲得描述過程創(chuàng)利水平的定量評(píng)價(jià)指標(biāo)—效益函數(shù)的預(yù)測(cè)，然后根據(jù)效益函數(shù)的計(jì)算值和預(yù)報(bào)值對(duì)現(xiàn)行罐批進(jìn)行分類，確定參與調(diào)度的具體候選罐批，最后按全車間經(jīng)濟(jì)效益最高為調(diào)度目標(biāo)，計(jì)算獲得這些候選停罐罐批的最優(yōu)停罐順序。
效益函數(shù)定義為單位時(shí)間內(nèi)一個(gè)罐批所創(chuàng)造的毛利潤(rùn)與生產(chǎn)周期的比值。毛利為總產(chǎn)值與總投入之差?？偖a(chǎn)值指一個(gè)罐批運(yùn)行至當(dāng)前時(shí)刻所有可分離產(chǎn)品的價(jià)值，總投入指為了獲得這些產(chǎn)品已發(fā)生的直接生產(chǎn)投入(包括物料能量消耗、設(shè)備占用資金等)。生產(chǎn)周期指預(yù)備時(shí)間與發(fā)酵時(shí)間之和。效益函數(shù)是集產(chǎn)率、得率、原料和能量消耗于一體的、用于描述過程創(chuàng)利水平的定量而客觀的評(píng)價(jià)指標(biāo)，它的計(jì)算與給定工藝過程的衡算關(guān)系和衡算數(shù)據(jù)相關(guān)。
調(diào)度區(qū)間指罐批允許的停罐時(shí)間范圍，一般為生產(chǎn)周期的后四分之一至后三分之一，具體地，它與一個(gè)罐批所屬的類有關(guān)，這里的類是基于歷史罐批分類函數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征確定的。分類函數(shù)是效益函數(shù)的變形，定義為效益函數(shù)在未來某時(shí)間區(qū)段內(nèi)的均值，它降低了數(shù)據(jù)噪聲的影響，能更好地用來評(píng)價(jià)一個(gè)罐批的效益水平。調(diào)度函數(shù)指一個(gè)罐批在未來1～3個(gè)停罐時(shí)間間隔內(nèi)的經(jīng)濟(jì)效益增量，是評(píng)價(jià)一個(gè)罐批創(chuàng)利潛力的重要指標(biāo)。歷史罐批指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)所對(duì)應(yīng)的、按一定選取原則和更新機(jī)制生成的罐批集合。通用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)是歷史罐批所有輸入-輸出數(shù)據(jù)向量對(duì)的集合。效益函數(shù)的置信限是歷史罐批效益函數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征，它是對(duì)應(yīng)于給定置信度的包絡(luò)線。效益函數(shù)置信域是由不同置信限(從±80％～±99％)形成的相鄰兩根包絡(luò)線圍成的區(qū)域，置信域的個(gè)數(shù)為5～15個(gè)。
以下對(duì)本發(fā)明方法作進(jìn)一步描述，具體如下
(一)運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和智能數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)獲得效益函數(shù)的預(yù)測(cè)，具體步驟如下(1)獲得歷史罐批數(shù)據(jù)庫(kù)。歷史罐批數(shù)據(jù)指過程最近20～40批次的歷史紀(jì)錄。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為指定格式的一系列文本文件，包括狀態(tài)文件(初始體積、初始濃度、接種量等)、進(jìn)料流量文件(主料、輔料的流加速率)、發(fā)酵液體積或液位文件、中間出料文件(出料速率或體積)、離線采樣分析數(shù)據(jù)文件(進(jìn)料基質(zhì)濃度、發(fā)酵罐中基質(zhì)和產(chǎn)物濃度)以及用于計(jì)算效益函數(shù)的物料-產(chǎn)品價(jià)格文件。其中物料-產(chǎn)品價(jià)格文件適用于所有罐批。歷史罐批應(yīng)該是(a)屬于近1～3個(gè)月內(nèi)的生產(chǎn)罐批；(b)為正常罐批，即不屬于極端異常罐批和故障罐批；(c)罐批的效益函數(shù)分布應(yīng)盡可能均勻。
(2)獲得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)?；跉v史罐批原始記錄，獲得關(guān)鍵狀態(tài)變量(主料消耗、產(chǎn)量、輔料消耗等)累積量；再按給定的數(shù)據(jù)窗口和預(yù)報(bào)窗口的寬度，用移動(dòng)數(shù)據(jù)窗口技術(shù)將上述累積量離散化，獲得輸入-輸出數(shù)據(jù)向量對(duì)。輸入數(shù)據(jù)窗口包含該窗口的時(shí)間起點(diǎn)以及相應(yīng)時(shí)段內(nèi)的狀態(tài)變量累積量的離散值，輸出數(shù)據(jù)窗口包含相應(yīng)時(shí)段內(nèi)的特定變量累積量的離散值，該特定變量是指需要預(yù)報(bào)的變量，這里是產(chǎn)量(若將糖耗或前體消耗量置入預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)窗口，就默認(rèn)是將對(duì)它們進(jìn)行預(yù)報(bào))。這樣獲得的輸入輸出數(shù)據(jù)向量對(duì)的集合就構(gòu)成了通用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)。
(3)對(duì)于待預(yù)報(bào)罐批，利用給定結(jié)構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練獲得輸入-輸出數(shù)據(jù)向量對(duì)之間的關(guān)系。所用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)由第(2)步描述的通用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)和由第(7)步描述的、屬于待預(yù)報(bào)罐批的所有可獲得的輸入-輸出數(shù)據(jù)向量對(duì)構(gòu)成。
(4)獲得待預(yù)報(bào)罐批的最新輸入數(shù)據(jù)向量，將它作為訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，得到相應(yīng)的預(yù)報(bào)輸出。
(5)產(chǎn)物濃度預(yù)報(bào)值的獲取。將產(chǎn)量預(yù)報(bào)值減去當(dāng)前實(shí)測(cè)產(chǎn)量，獲得產(chǎn)量增量；假定未來的進(jìn)料和出料流量遵循標(biāo)準(zhǔn)操作規(guī)范，估計(jì)出預(yù)報(bào)窗口發(fā)酵罐內(nèi)裝料量(體積)的變化；進(jìn)而獲得預(yù)報(bào)窗口內(nèi)的產(chǎn)物濃度增量和絕對(duì)值。
(6)根據(jù)工藝給定的物料-能量衡算關(guān)系、數(shù)據(jù)以及產(chǎn)物濃度預(yù)報(bào)值，計(jì)算效益函數(shù)的預(yù)報(bào)值。
(7)訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)的更新。更新包括兩個(gè)方面，一是在線更新，即一旦被預(yù)報(bào)的罐批有新的輸入-輸出數(shù)據(jù)向量對(duì)生成，該向量對(duì)就被充實(shí)到訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)，換言之，每一個(gè)被預(yù)報(bào)罐批的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)由通用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)和該現(xiàn)行罐批所有可獲得的輸入-輸出數(shù)據(jù)向量對(duì)構(gòu)成；另一方面，每當(dāng)有一個(gè)罐批發(fā)酵結(jié)束，要按照以下原則離線更新通用歷史數(shù)據(jù)庫(kù)包含的罐批(a)若該罐批為異常罐批或故障罐批，通用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)所選罐批維持原狀。異常罐批或故障罐批是指那些效益函數(shù)在調(diào)度區(qū)間內(nèi)明顯低于或高于歷史罐批最低值或最高值的罐批，(b)在后三分之一操作周期，若新近停罐罐批的效益函數(shù)曲線與某一較早的歷史罐批落在同一效益函數(shù)置信域內(nèi)，則用新近停罐的罐批取代較早的罐批，(c)在后三分之一操作周期，若新近停罐罐批的效益函數(shù)曲線在所有置信域內(nèi)均屬首次出現(xiàn)，則直接將該罐批增補(bǔ)為歷史罐批，(d)在后三分之一操作周期，若新近停罐罐批的效益函數(shù)曲線落在±99％置信限之外但又區(qū)別于異常罐批或故障罐批，則直接將該罐批增補(bǔ)為歷史罐批。訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)的更新技術(shù)即為本發(fā)明所指的智能數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。
(8)歷史罐批離線更新以后，所有與歷史罐批相關(guān)的統(tǒng)計(jì)特征值需重新計(jì)算。
(9)當(dāng)原料-產(chǎn)品價(jià)格發(fā)生變化時(shí)，歷史罐批的效益函數(shù)以及與之相關(guān)的所有變量需重新計(jì)算。
(二)根據(jù)效益函數(shù)的計(jì)算值和預(yù)報(bào)值對(duì)現(xiàn)行罐批進(jìn)行優(yōu)中劣分類，確定參與調(diào)度的具體候選罐批，具體步驟如下(1)計(jì)算歷史罐批發(fā)酵全程的分類函數(shù)，獲得分類函數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征值(如標(biāo)準(zhǔn)差和90％置信限等)。時(shí)間t處的分類函數(shù)的定義是從時(shí)間t到t+TW內(nèi)的效益函數(shù)的積分值與積分區(qū)間寬度TW之比，其中TW是為了實(shí)現(xiàn)有效分類所必須考慮的未來時(shí)間窗口寬度，其取值與中長(zhǎng)期有效預(yù)報(bào)時(shí)間區(qū)間相當(dāng)。進(jìn)一步，對(duì)所有歷史罐批進(jìn)行分類。在后三分之一發(fā)酵周期，如果罐批的分類函數(shù)值大于其分布的90％置信上限，則劃分為優(yōu)類罐批。位于上限和下限之間則劃分為中類罐批，低于90％置信下限的罐批為劣類罐批。完成劃分后，分別計(jì)算各類罐批的發(fā)酵周期期望值和標(biāo)準(zhǔn)差。
(2)對(duì)運(yùn)行中的罐批計(jì)算分類函數(shù)值。
(3)利用分類函數(shù)值對(duì)運(yùn)行中的罐批進(jìn)行在線分類。分類原則與第(1)步相同。
(4)計(jì)算現(xiàn)行罐批發(fā)酵周期的調(diào)度區(qū)間。一個(gè)罐批的調(diào)度區(qū)間取為同類歷史罐批發(fā)酵周期期望值加減工藝給定的停罐時(shí)間間隔Td(小時(shí))的1～3倍。若某一運(yùn)行中的罐批進(jìn)入其調(diào)度區(qū)間，即成為候選停罐罐批。
(三)按全車間經(jīng)濟(jì)效益最高為調(diào)度目標(biāo)，計(jì)算獲得候選停罐罐批的停罐順序，具體步驟如下(1)分別計(jì)算所有參與調(diào)度決策罐批即候選停罐罐批的調(diào)度函數(shù)第i個(gè)參與調(diào)度罐批的調(diào)度函數(shù)JS，i(ti)計(jì)算式是JS，i(ti)＝Ji(ti+Δt+k*Td)*(ti+Δt+k*Td)-Ji(ti+Δt)*(ti+Δt) ①其中，ti表示第i個(gè)罐批的已運(yùn)行時(shí)間，Ji為第i個(gè)罐批的效益函數(shù)，Δt表示當(dāng)前時(shí)刻與下次既定停罐時(shí)刻之間的時(shí)間間隔。優(yōu)類罐批的k值的計(jì)算式為k＝min{ki} (i＝1，2，…n) ②式②中n是參與調(diào)度的罐批數(shù)；ki＝Integer{(1.28*σi+Ti-ti-Δt)/Td}(i＝1…n) ③式③中Ti和σi分別是第i個(gè)參與調(diào)度的罐批所屬類的發(fā)酵周期期望值和標(biāo)準(zhǔn)差。
(2)在進(jìn)行調(diào)度決策時(shí)，優(yōu)先考慮停止調(diào)度函數(shù)JS，i(ti)值最小的罐批，以保證停罐后對(duì)總體效益的增長(zhǎng)影響最小。
本發(fā)明具有實(shí)質(zhì)性特點(diǎn)和顯著進(jìn)步，本發(fā)明產(chǎn)生的最優(yōu)調(diào)度決策能夠確保放罐間隔的劃一，它對(duì)上下工段的干擾較傳統(tǒng)調(diào)度方式還要小，本發(fā)明的調(diào)度方法可為生物發(fā)酵企業(yè)帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益，一方面，通過延長(zhǎng)高效益罐批的生產(chǎn)可取得更多的收益；另一方面，由于及早中止了低效益罐批或故障罐批的生產(chǎn)又可減少更大的損失，從而帶來總體效益的提升，同時(shí)放罐時(shí)間間隔能嚴(yán)格滿足工藝規(guī)范。經(jīng)測(cè)算，該方法能產(chǎn)生2％～5％的毛利增量。
具體實(shí)施例方式
結(jié)合本發(fā)明方法的內(nèi)容進(jìn)一步提供以下實(shí)施例對(duì)象制造青霉素車間。生產(chǎn)工藝要求停罐時(shí)間間隔Td為12小時(shí)。罐批運(yùn)行狀態(tài)為301罐批運(yùn)行至200小時(shí)，303罐批188小時(shí)，315罐批176小時(shí)。
調(diào)度問題要求8小時(shí)后停一個(gè)罐批，屆時(shí)應(yīng)該停哪一個(gè)？
測(cè)試條件效益函數(shù)表達(dá)式根據(jù)工藝衡算關(guān)系和數(shù)據(jù)得到，測(cè)試為擬在線測(cè)試。
具體步驟如下(一)運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和智能數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)獲得效益函數(shù)的預(yù)測(cè)從最近的2～3個(gè)月的罐批中按照發(fā)明說明書介紹的原則選擇分布比較均勻的20個(gè)罐批形成歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，每個(gè)罐批數(shù)據(jù)包括初始裝料體積，初始葡萄糖濃度和前體PAA(苯乙酸)濃度，葡萄糖、硫銨、氨水、苯乙酸的流加速率，發(fā)酵液體積，中間出料體積，進(jìn)料基質(zhì)濃度，發(fā)酵罐中基質(zhì)和青霉素濃度以及用于計(jì)算效益函數(shù)的物料-產(chǎn)品價(jià)格數(shù)據(jù)。計(jì)算糖耗、前體消耗量和青霉素的產(chǎn)量(均為累積值)。利用移動(dòng)數(shù)據(jù)窗口技術(shù)生成輸入-輸出向量對(duì)，窗口移動(dòng)步長(zhǎng)為4h。輸入、輸出數(shù)據(jù)窗口寬度均為40h。輸入數(shù)據(jù)窗口包括數(shù)據(jù)窗口左側(cè)對(duì)應(yīng)的時(shí)間、糖耗、前體消耗和產(chǎn)量的離散化數(shù)據(jù)，離散化步長(zhǎng)為8h。預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)窗口包含離散步長(zhǎng)為8h的產(chǎn)量。所有歷史罐批的輸入-輸出數(shù)據(jù)向量對(duì)形成通用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)。
待預(yù)報(bào)罐批的所有可獲得的輸入-輸出數(shù)據(jù)向量對(duì)與通用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)一起，成為該罐批的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)。選定拓樸結(jié)構(gòu)為19-5-5的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后基于上述訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。分別用當(dāng)前待預(yù)報(bào)罐批301、303和315的輸入向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，用t表示當(dāng)前已發(fā)酵時(shí)間，分別得到各罐批超前8、16、24、32和40小時(shí)的青霉素產(chǎn)量預(yù)報(bào)(超前用“+”號(hào)表示)罐批號(hào) t +8小時(shí)+16小時(shí) +24小時(shí)+32小時(shí)+40小時(shí)3012001721.21758.16 1821.0967 1895.6467 1979.35793031881560.7999 1615.52 1692.4100 1760.5311 1830.42413151761623.2001 1697.61780.8167 1854.9978 1923.7369經(jīng)測(cè)試，產(chǎn)量預(yù)報(bào)誤差小于4％。
根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)操作規(guī)范計(jì)算預(yù)期的罐內(nèi)裝料量變化，然后計(jì)算得到各罐批產(chǎn)物濃度的預(yù)報(bào)值罐批號(hào) t+8小時(shí)+16小時(shí)+24小時(shí)+32小時(shí) +40小時(shí)301 200 28.3110 28.488429.234429.896730.9146303 188 26.7661 27.941428.364028.893429.4240315 176 29.3919 30.816731.221231.733232.3663
將產(chǎn)物濃度的預(yù)報(bào)值代入背景車間的效益函數(shù)計(jì)算式，獲得效益函數(shù)預(yù)報(bào)值罐批號(hào) t+8小時(shí) +16小時(shí)+24小時(shí)+32小時(shí)+40小時(shí)301 200 159.4947 163.5050 170.5264 171.3107 185.7358303 188 88.3001100.1902 104.8764 102.6290 95.6570315 176 200.4315 202.9412 216.0411 225.3808 231.8687(二)根據(jù)效益函數(shù)的計(jì)算值和預(yù)報(bào)值對(duì)現(xiàn)行罐批進(jìn)行優(yōu)中劣分類，確定參與調(diào)度的具體候選罐批取TW為40小時(shí)，計(jì)算各歷史罐批的分類函數(shù)值，確定分類函數(shù)分布的90％置信區(qū)間上下限和標(biāo)準(zhǔn)差。在所涉離散時(shí)間點(diǎn)上，這些上下限和標(biāo)準(zhǔn)差為時(shí)間160164168172 176 180184 188192 196 200下限61.868.0 75.9 82.5 88.9 91.1 93.4 91.9 99.0 104.2 105.3上限178.21 182.2 186.3 194.1 200.8 207.3 212.9 218.4 219.6 220.6 221.4標(biāo)準(zhǔn)差45.4 44.6 43.1 43.5 53.7 45.4 46.7 49.4 47.1 45.4 45.3按照發(fā)明說明第(二)部分第(1)步，分別獲得優(yōu)中劣三類罐批的平均發(fā)酵周期期望值224、208、176h。優(yōu)中劣三類罐批的調(diào)度區(qū)間取為各自發(fā)酵周期期望值加減Td(小時(shí))的2倍，得到優(yōu)類罐批調(diào)度區(qū)間為[200 248]，劣類罐批調(diào)度區(qū)間為[152 200]，中類罐批調(diào)度區(qū)間為[184 232]。301、303和315的分類函數(shù)值分別為165.32、86.7和215.7。故將301罐批劃分為中類罐批，303為劣類罐批，315為優(yōu)類罐批。此時(shí)，由于315罐批還沒有進(jìn)入它的調(diào)度區(qū)間，故參與調(diào)度的罐批為301和303。
(三)按全車間經(jīng)濟(jì)效益最高為調(diào)度日標(biāo)，計(jì)算獲得候選停罐罐批的停罐順序計(jì)算調(diào)度函數(shù)得知，301的調(diào)度函數(shù)值為4363，303的調(diào)度函數(shù)值為3014，303罐批調(diào)度函數(shù)值較低，故此時(shí)建議操作人員8小時(shí)后中止303罐批，而不是按傳統(tǒng)調(diào)度方案終止301罐批。
權(quán)利要求
1.一種生物發(fā)酵批過程的調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于首先應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和智能數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)獲得描述過程創(chuàng)利水平的定量評(píng)價(jià)指標(biāo)—效益函數(shù)的預(yù)測(cè)，然后根據(jù)效益函數(shù)的計(jì)算值和預(yù)報(bào)值對(duì)現(xiàn)行罐批進(jìn)行分類，確定參與調(diào)度的具體候選罐批，最后按全車間經(jīng)濟(jì)效益最高為調(diào)度目標(biāo)，計(jì)算獲得這些候選停罐罐批的停罐順序。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的這種生物發(fā)酵批過程的調(diào)度優(yōu)化方法，其特征是運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和智能數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)獲得效益函數(shù)的預(yù)測(cè)，具體步驟如下(1)獲得原始?xì)v史罐批數(shù)據(jù)庫(kù)歷史罐批數(shù)據(jù)指過程最近20～40批次的歷史紀(jì)錄，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為指定格式的一系列文本文件，包括狀態(tài)文件、進(jìn)料流量文件、發(fā)酵液體積或液位文件、中間出料文件、離線采樣分析數(shù)據(jù)文件以及用于計(jì)算效益函數(shù)的物料-產(chǎn)品價(jià)格文件，其中物料-產(chǎn)品價(jià)格文件適用于所有罐批，歷史罐批是(a)屬于近1～3個(gè)月內(nèi)的生產(chǎn)罐批，(b)為正常罐批，(c)罐批效益函數(shù)分布均勻；(2)獲得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)基于歷史罐批原始記錄，獲得關(guān)鍵狀態(tài)變量累積量，再按給定的數(shù)據(jù)窗口和預(yù)報(bào)窗口的寬度，用移動(dòng)數(shù)據(jù)窗口技術(shù)將上述累積量離散化，獲得輸入-輸出數(shù)據(jù)向量對(duì)，輸入數(shù)據(jù)窗口包含該窗口的時(shí)間起點(diǎn)以及相應(yīng)時(shí)段內(nèi)的狀態(tài)變量累積量的離散值，輸出數(shù)據(jù)窗口包含相應(yīng)時(shí)段內(nèi)的被預(yù)測(cè)變量累積量的離散值；(3)對(duì)于待預(yù)報(bào)罐批，利用給定結(jié)構(gòu)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練獲得輸入-輸出數(shù)據(jù)向量對(duì)之間的關(guān)系所用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)由第(2)步描述的通用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)和由第(7)步描述的、屬于待預(yù)報(bào)罐批的、所有可獲得的輸入-輸出數(shù)據(jù)向量對(duì)構(gòu)成；(4)獲得待預(yù)報(bào)罐批的最新輸入數(shù)據(jù)向量，將它作為訓(xùn)練過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，得到相應(yīng)的預(yù)報(bào)輸出；(5)產(chǎn)物濃度預(yù)報(bào)值的獲取將產(chǎn)量預(yù)報(bào)值減去當(dāng)前實(shí)測(cè)產(chǎn)量，獲得產(chǎn)量增量；假定未來的進(jìn)料和出料流量遵循標(biāo)準(zhǔn)操作規(guī)范，估計(jì)出預(yù)報(bào)窗口發(fā)酵罐內(nèi)裝料量的變化，進(jìn)而獲得預(yù)報(bào)窗口內(nèi)的產(chǎn)物濃度；(6)根據(jù)工藝給定的物料-能量衡算關(guān)系、數(shù)據(jù)以及產(chǎn)物濃度預(yù)報(bào)值，計(jì)算效益函數(shù)的預(yù)報(bào)值；(7)訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)的更新更新包括兩個(gè)方面，一是在線更新，即每一個(gè)被預(yù)報(bào)罐批的訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)由通用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)和該現(xiàn)行罐批所有可獲得的輸入-輸出數(shù)據(jù)向量對(duì)構(gòu)成，另一方面，每當(dāng)有一個(gè)罐批發(fā)酵結(jié)束，按照以下原則離線更新通用歷史數(shù)據(jù)庫(kù)包含的罐批(a)若該罐批為異常罐批或故障罐批，通用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)所選罐批維持原狀，異常罐批或故障罐批是指那些效益函數(shù)在調(diào)度區(qū)間內(nèi)明顯低于或高于歷史罐批最低值或最高值的罐批，(b)在后三分之一操作周期內(nèi)，若新近停罐罐批的效益函數(shù)曲線與某一較早的歷史罐批落在同一效益函數(shù)置信域內(nèi)，則用新近停罐的罐批取代較早的罐批，(c)在后三分之一操作周期，若新近停罐罐批的效益函數(shù)曲線在所有置信域內(nèi)均屬首次出現(xiàn)，則直接將該罐批增補(bǔ)為歷史罐批，(d)在后三分之一操作周期，若新近停罐罐批的效益函數(shù)曲線在±99％置信限之外但又區(qū)別于異常罐批或故障罐批，則直接將該罐批增補(bǔ)為歷史罐批；(8)歷史罐批離線更新以后，所有與歷史罐批相關(guān)的統(tǒng)計(jì)特征值重新計(jì)算；(9)當(dāng)原料-產(chǎn)品價(jià)格發(fā)生變化時(shí)，歷史罐批的效益函數(shù)以及與之相關(guān)的所有變量重新計(jì)算。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的這種生物發(fā)酵批過程的調(diào)度優(yōu)化方法，其特征是所述的通用訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)是歷史罐批輸入-輸出數(shù)據(jù)向量對(duì)的集合；所述的效益函數(shù)的置信限是歷史罐批效益函數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征，它是對(duì)應(yīng)于給定置信度的包絡(luò)線；所述的效益函數(shù)置信域是由置信限，從±80％～±99％，形成的相鄰兩根包絡(luò)線圍成的區(qū)域，效益函數(shù)置信域的個(gè)數(shù)為5～15個(gè)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的這種生物發(fā)酵批過程的調(diào)度優(yōu)化方法，其特征是根據(jù)效益函數(shù)的計(jì)算值和預(yù)報(bào)值對(duì)現(xiàn)行罐批進(jìn)行優(yōu)中劣分類，確定參與調(diào)度的具體候選罐批，具體步驟如下(1)計(jì)算歷史罐批發(fā)酵全程的分類函數(shù)，獲得分類函數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征值，時(shí)間t處的分類函數(shù)的定義是從時(shí)間t到t+TW內(nèi)的效益函數(shù)的積分值與積分區(qū)間寬度TW之比，其中TW取中長(zhǎng)期有效預(yù)報(bào)時(shí)間區(qū)間的長(zhǎng)度，進(jìn)一步，對(duì)所有歷史罐批進(jìn)行分類，在后三分之一發(fā)酵周期，罐批的分類函數(shù)值大于其分布的90％置信上限，則劃分為優(yōu)類罐批，位于上限和下限之間則劃分為中類罐批，低于90％置信下限的罐批為劣類罐批，完成劃分后，分別計(jì)算各類罐批的發(fā)酵周期期望值和標(biāo)準(zhǔn)差；(2)對(duì)運(yùn)行中的罐批計(jì)算分類函數(shù)值；(3)利用分類函數(shù)值對(duì)運(yùn)行中的罐批進(jìn)行在線分類，分類原則與第(1)步相同；(4)計(jì)算現(xiàn)行罐批發(fā)酵周期的調(diào)度區(qū)間一個(gè)罐批的調(diào)度區(qū)間取為同類歷史罐批發(fā)酵周期期望值加減工藝給定的停罐時(shí)間間隔Td小時(shí)的1～3倍，若某一運(yùn)行中的罐批進(jìn)入其調(diào)度區(qū)間，即成為候選停罐罐批。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的這種生物發(fā)酵批過程的調(diào)度優(yōu)化方法，其特征是所述的分類函數(shù)是效益函數(shù)的變形，定義為效益函數(shù)在未來某時(shí)間區(qū)段內(nèi)的均值。
6.根據(jù)權(quán)利要求2或4所述的這種生物發(fā)酵批過程的調(diào)度優(yōu)化方法，其特征是所述的調(diào)度區(qū)間指罐批允許的停罐時(shí)間范圍，為生產(chǎn)周期的后四分之一至后三分之一；所述的歷史罐批指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)所對(duì)應(yīng)的、按選取原則和更新機(jī)制生成的罐批集合。
7.根據(jù)權(quán)利要求1或2或4所述的這種生物發(fā)酵批過程的調(diào)度優(yōu)化方法，其特征是所述的效益函數(shù)定義為單位時(shí)間內(nèi)一個(gè)罐批所創(chuàng)造的毛利潤(rùn)與生產(chǎn)周期的比值，毛利潤(rùn)為總產(chǎn)值與總投入之差，總產(chǎn)值指一個(gè)罐批運(yùn)行至當(dāng)前時(shí)刻所有可分離產(chǎn)品的價(jià)值，總投入指產(chǎn)品已發(fā)生的的直接生產(chǎn)投入，生產(chǎn)周期指預(yù)備時(shí)間與發(fā)酵時(shí)間之和。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的這種生物發(fā)酵批過程的調(diào)度優(yōu)化方法，其特征是按全車間經(jīng)濟(jì)效益最高為調(diào)度目標(biāo)，計(jì)算獲得候選停罐罐批的停罐順序，具體步驟如下(1)分別計(jì)算所有參與調(diào)度決策罐批的調(diào)度函數(shù)第i個(gè)參與調(diào)度罐批的調(diào)度函數(shù)JS，i(ti)計(jì)算式是JS，i(ti)＝Ji(ti+Δt+k*Td)*(ti+Δt+k*Td)-Ji(ti+Δt)*(ti+Δt) ①其中，ti表示第i個(gè)罐批的已運(yùn)行時(shí)間，Ji為第i個(gè)罐批的效益函數(shù)，Δt表示當(dāng)前時(shí)刻與下次既定停罐時(shí)刻之間的時(shí)間間隔，高類罐批的k值的計(jì)算式為k＝min{ki}(i＝1，2，…n) ②式②中n是參與調(diào)度的罐批數(shù)；ki＝Integer{(1.28*σi+Ti-ti-Δt)/Td}(i＝1…n)③式③中Ti和σi分別是第i個(gè)參與調(diào)度的罐批所屬類的發(fā)酵周期期望值和標(biāo)準(zhǔn)差；(2)在進(jìn)行調(diào)度決策時(shí)，優(yōu)先停止調(diào)度函數(shù)JS，i(ti)值最小的罐批，保證停罐后對(duì)總體效益的增長(zhǎng)影響最小。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的這種生物發(fā)酵批過程的調(diào)度優(yōu)化方法，其特征是所述的調(diào)度函數(shù)指一個(gè)罐批在未來1～3個(gè)停罐時(shí)間間隔內(nèi)的經(jīng)濟(jì)效益增量。
全文摘要
一種生物發(fā)酵批過程的調(diào)度優(yōu)化方法屬于生物技術(shù)領(lǐng)域。首先應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和智能數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)獲得描述過程創(chuàng)利水平的定量評(píng)價(jià)指標(biāo)—效益函數(shù)的預(yù)測(cè)，然后根據(jù)效益函數(shù)的計(jì)算值和預(yù)報(bào)值對(duì)現(xiàn)行罐批進(jìn)行分類，確定參與調(diào)度的具體候選罐批，最后按全車間經(jīng)濟(jì)效益最高為調(diào)度目標(biāo)，計(jì)算獲得這些候選停罐罐批的停罐順序。本發(fā)明可為生物發(fā)酵企業(yè)帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益，一方面，通過延長(zhǎng)高效益罐批的生產(chǎn)可取得更多的收益；另一方面，由于及早中止了低效益罐批或故障罐批的生產(chǎn)又可減少更大的損失，從而帶來總體效益的提升，經(jīng)測(cè)算，該方法能產(chǎn)生2％～5％的毛利增量。
文檔編號(hào)C12M1/36GK1431292SQ02160688
公開日2003年7月23日 申請(qǐng)日期2002年12月30日 優(yōu)先權(quán)日2002年12月30日
發(fā)明者袁景淇, 任海濤, 劉俊, 王卓 申請(qǐng)人:上海交通大學(xué)