New Directions in Bioprocess Modeling and Control pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Isa

作者:Boudreau, Michael A./ McMillan, Gregory K.

出品人:

页数:338

译者:

出版时间:

价格:1281.20元

装帧:Pap

isbn号码:9781556179051

丛书系列:

图书标签:

• Bioprocess Modeling
• Bioprocess Control
• Systems Biology
• Chemical Engineering
• Biotechnology
• Process Optimization
• Mathematical Modeling
• Control Theory
• Bioengineering
• Industrial Biotechnology

生物过程建模与控制新方向 探索前沿技术，驱动生物产业革新 图书简介 本书系统性地梳理了当代生物过程建模与控制领域最新的研究进展、核心理论和前沿技术，旨在为生物工程、制药、食品科学、生物能源等相关领域的科研人员、工程师和高级学生提供一份全面、深入且具有前瞻性的参考指南。我们跳脱出传统过程控制的范畴，聚焦于生物系统固有的复杂性、时变性以及数据驱动型方法的兴起，为读者构建一个理解和驾驭下一代生物制造系统的理论框架。 第一部分：生物系统复杂性的量化与刻画 本部分着重于如何精确地描述和量化生命系统中固有的复杂性和不确定性，这是有效控制的基础。 第一章：高维生物反应器数据的智能解析 随着传感器技术和在线分析工具（如PAT）的进步，生物反应器生成的数据维度呈指数级增长。本章深入探讨了处理和解释这些高维数据的先进统计和机器学习方法。内容涵盖了主成分分析（PCA）、偏最小二乘法（PLS）在过程监测中的应用，特别是针对非线性、多变量耦合过程的特征提取技术。我们详细介绍了时间序列分析在检测早期过程漂移和故障诊断中的潜力，包括基于小波变换和经验模态分解（EMD）的信号去噪与特征增强技术，为后续的建模奠定坚实的数据基础。 第二章：多尺度建模的集成挑战 生物过程的动力学通常跨越多个尺度——从分子水平的基因调控、细胞器功能，到细胞水平的新陈代谢、生长动力学，再到宏观的反应器环境控制。本章的核心在于阐述如何有效地在这些不同尺度之间进行信息桥接和模型集成。我们探讨了耦合代谢网络模型（如通量平衡分析 FBA）与连续过程模型（如质量和能量守恒方程）的混合建模策略。重点分析了如何利用层级建模方法，处理不同尺度间参数估计的差异性和不确定性传播，为实现跨尺度优化控制提供理论支撑。 第三章：生物过程中的不确定性量化与管理 生物系统的内在随机性、批次间的异质性以及模型结构的不完备性，使得不确定性成为生物过程控制的固有挑战。本章聚焦于量化和管理这些不确定性。内容涵盖了贝叶斯方法在参数估计中的应用，特别是如何利用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法对模型参数的后验分布进行采样，以获取更稳健的参数区间。此外，我们还详细介绍了基于区间算术和模糊逻辑的不确定性传播分析，为设计鲁棒性控制器提供了工具箱。 第二部分：先进控制策略与算法革新 在对生物系统有了更深入的理解和更精确的刻画后，本部分转向构建能够应对这些复杂性的下一代控制算法。 第四章：模型预测控制（MPC）在生物过程中的深化应用 虽然MPC在化工领域已成熟应用，但在生物过程中，其应用受到模型精度和计算负荷的限制。本章深入探讨了如何克服这些挑战。我们详细介绍了非线性模型预测控制（NMPC）的求解策略，包括基于迭代线性化和准牛顿方法的求解器优化，以满足实时控制的要求。特别关注了引入软约束和惩罚函数来处理生物过程中的硬性操作限制（如灭菌温度、pH值范围），以及如何利用在线估计器（如卡尔曼滤波）集成到MPC框架中，形成模型自适应预测控制（RAMPC）。 第五章：基于数据驱动的先进过程控制 鉴于生物系统机理模型的构建难度，数据驱动的控制策略正日益重要。本章详细阐述了强化学习（RL）在生物过程优化与控制中的前沿应用。我们区分了基于模型的RL（如Actor-Critic架构）和无模型RL（如Q-learning）在模拟和真实反应器中的适用性。讨论了如何将领域知识嵌入到奖励函数设计中，以加速学习过程并确保生物学可行性。此外，还探讨了基于模型的系统辨识方法与数据驱动控制的融合，即“灰箱”建模范式在生物过程控制中的实践。 第六章：智能故障诊断与容错控制 生物过程的异常往往表现为缓慢、潜伏的退化。本章专注于开发能够在早期阶段检测、诊断和应对这些故障的智能系统。我们介绍了基于残差生成和模式识别的故障检测方法，如基于深度学习（LSTM、Autoencoders）的时间序列异常检测算法。在容错控制方面，本章探讨了如何在故障发生后，系统能够自动切换到预设的降级控制模式，或利用模型重构能力快速生成新的安全操作轨迹，以最小化生产损失和保证产品质量。 第三部分：前沿应用与系统集成 本部分将理论和算法应用于实际的生物制造场景，并展望了数字化生物工厂的未来图景。 第七章：连续流微反应器与先进过程控制 连续流生物制造（Continuous Bioprocessing）是未来生物制药的发展方向。本章探讨了微反应器和管式反应器在控制上的独特性。由于其高通量和快速响应特性，需要极快的采样和控制周期。我们分析了如何应用基于高频数据的实时控制（如H-infinity控制）来稳定高通量系统，并讨论了在连续流系统中实现精确的细胞密度和产物浓度轨迹跟踪的控制策略。 第八章：生物合成的代谢工程与控制的协同设计（Co-design） 本章探讨了控制理论与代谢工程设计如何协同工作，以实现性能的最大化。我们阐述了如何在工程化菌株的构建阶段，就考虑其对过程控制的敏感性。内容涵盖了基于控制敏感性的反馈回路设计（如动态过表达系统），以及利用优化方法在基因编辑和过程参数优化之间进行联合求解，以期达到最优的生物生产目标。 第九章：数字化生物工厂的集成与未来展望 本书的收官部分展望了“工业4.0”在生物制造领域的落地。我们讨论了云端计算、边缘计算在生物过程监控与控制中的角色分配。重点介绍了数字孪生（Digital Twin）在生物反应器中的构建和应用，如何利用孪生模型进行“What-if”场景分析、操作员培训和闭环优化。最后，对生物过程控制领域未来十年可能突破的方向，如量子计算对复杂动力学模拟的影响，进行了深入的探讨和预测。 本书力求在理论深度与工程实用性之间取得平衡，为读者提供一把解锁复杂生物过程潜能的钥匙。

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