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龍圖騰網(wǎng)獲悉東方慧醫(yī)(山東)制藥有限公司申請(qǐng)的專利基于數(shù)據(jù)分析的紅曲菌增強(qiáng)免疫功效的發(fā)酵優(yōu)化系統(tǒng)及方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120412755B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510912258.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16B40/00；該發(fā)明授權(quán)基于數(shù)據(jù)分析的紅曲菌增強(qiáng)免疫功效的發(fā)酵優(yōu)化系統(tǒng)及方法是由高燕;趙璇;郭紅梅;陳富濤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-03向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于數(shù)據(jù)分析的紅曲菌增強(qiáng)免疫功效的發(fā)酵優(yōu)化系統(tǒng)及方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明屬于微生物發(fā)酵工程技術(shù)領(lǐng)域，本發(fā)明提供了基于數(shù)據(jù)分析的紅曲菌增強(qiáng)免疫功效的發(fā)酵優(yōu)化系統(tǒng)及方法，包括：多源數(shù)據(jù)邊緣預(yù)處理模塊部署傳感器采集溶氧、溫度等數(shù)據(jù)，經(jīng)邊緣計(jì)算濾波歸一化，菌體耗氧速率預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練模塊利用LSTM結(jié)合注意力機(jī)制，基于歷史數(shù)據(jù)建立耗氧速率預(yù)測(cè)模型，RMSE＜5%；溶氧動(dòng)態(tài)控制策略模塊融合MPC與模糊控制，按預(yù)測(cè)耗氧動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)通氣量與攪拌速率，控制周期30秒，執(zhí)行機(jī)構(gòu)與反饋校正模塊通過(guò)質(zhì)量流量控制器等執(zhí)行控制，依DO偏差修正模型參數(shù)；全流程閉環(huán)優(yōu)化模塊設(shè)置雙重預(yù)警，基于貝葉斯優(yōu)化算法更新控制參數(shù)，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)發(fā)酵過(guò)程溶氧精準(zhǔn)控制，提升紅曲菌生物量及活性成分產(chǎn)量。

本發(fā)明授權(quán)基于數(shù)據(jù)分析的紅曲菌增強(qiáng)免疫功效的發(fā)酵優(yōu)化系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于數(shù)據(jù)分析的紅曲菌增強(qiáng)免疫功效的發(fā)酵優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于：包括： 多源數(shù)據(jù)邊緣預(yù)處理模塊：部署多種傳感器，采集多種實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，利用邊緣計(jì)算服務(wù)器對(duì)采集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 菌體耗氧速率預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練模塊：基于歷史發(fā)酵數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立菌體耗氧速率預(yù)測(cè)模型； 溶氧動(dòng)態(tài)控制策略模塊：建立溶氧動(dòng)態(tài)控制策略，利用模型預(yù)測(cè)控制，實(shí)現(xiàn)對(duì)通氣量Q與攪拌速率N進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，并引入模糊控制規(guī)則處理非線性擾動(dòng)，觸發(fā)模糊控制器調(diào)整，確保控制動(dòng)作的平滑性； 執(zhí)行機(jī)構(gòu)與反饋校正模塊：設(shè)置執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制與反饋校正機(jī)制，其中，通氣系統(tǒng)采用質(zhì)量流量控制器調(diào)節(jié)空氣和氧氣混合氣體流量，攪拌系統(tǒng)使用變頻電機(jī)驅(qū)動(dòng)三層斜葉渦輪攪拌槳，根據(jù)發(fā)酵階段動(dòng)態(tài)調(diào)整轉(zhuǎn)速，每完成一次控制動(dòng)作后，啟動(dòng)反饋校正機(jī)制，修正預(yù)測(cè)模型參數(shù)； 全流程閉環(huán)優(yōu)化模塊：建立全流程優(yōu)化機(jī)制，通過(guò)設(shè)置雙重預(yù)警機(jī)制，保障發(fā)酵過(guò)程穩(wěn)定性，發(fā)酵批次結(jié)束后，分析發(fā)酵指標(biāo)與模型控制參數(shù)的相關(guān)性，基于貝葉斯優(yōu)化算法，更新模型預(yù)測(cè)控制參數(shù)。

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