发布日期：2026-09-01 10:56:20 发酵是微生物在受控条件下将底物转化为目标产物的复杂生物过程，广泛服务于制药、食品与生物化工等领域。长期以来，罐内真实状态的把握依赖定时取样与实验室分析，数据滞后、信息零散，制约着发酵过程的精细化控制。
原位拉曼光谱技术的引入，让过程检测从取样送检走向在线直读。本文围绕该技术在发酵过程监测中的技术优势与应用进展展开论述，以期为相关工艺的开发与改进提供参考。
（一）传统离线监测模式的固有局限
传统发酵监测以人工取样为主。操作人员按固定时间间隔从罐内取样，送实验室完成指标分析，再将结果反馈至生产环节。这一流程看似完整，实际隐含多重问题。
1、时间滞后明显
从取样、送样到出具结果往往以小时计，而菌体代谢处于连续变化之中，滞后的数据难以反映当前状态，更无法支撑及时的决策。
2、信息不连续
离线检测得到的是孤立的快照，底物耗尽、产物积累、菌体进入特定生理阶段等关键节点，常被取样间隔错过，过程全貌难以还原。
3、污染与安全风险
频繁取样可能破坏罐内的无菌环境，增加染菌概率；对含有活性微生物的发酵体系，取样操作也伴随人员接触风险。
此外，人工取样意味着持续的人力投入与检测成本。在多罐并行、批次频繁切换的生产场景下，这一问题尤为突出。数据滞后还可能造成批次判断失准、物料浪费甚至整批损失，促使行业寻找更高效的监测方式。
（二）过程分析理念驱动的监测变革
过程分析技术强调对生产过程的实时监控与主动干预，主张将质量建立于过程之中，而非仅仅依赖终端检验。这一理念与发酵精细化控制的需求高度契合。
1、精准补料、通气优化、终点判断、工艺放大等环节，都需要及时、连续、可靠的过程数据作为支撑。
2、质量管理重心从事后把关转向过程管控，对检测手段的信息丰富度提出了更高要求。
3、以温度、压力等物理量为主的常规传感难以直接给出化学组成信息，在线化学分析成为技术补位的关键方向。
正是在这样的背景下，各类在线检测技术陆续进入发酵车间。拉曼光谱凭借分子识别能力与较强的工程适应性，逐渐成为该领域受到关注的技术方向。
（三）原位拉曼光谱的技术定位
拉曼光谱基于分子对入射光的非弹性散射效应。散射光频率的变化与分子振动、转动能级一一对应，形成具有高度特征的谱图，常被称为分子指纹。
1、不同化学基团、不同分子结构的振动模式各不相同，谱带位置与物质结构存在明确对应关系，为复杂体系的组分识别提供基础。
2、发酵液以水为基本介质，而水的拉曼信号较弱，谱图可在水相背景下较好地分辨溶质信息，适合直接面向发酵液进行测量。
3、测量无需分离与衍生化前处理，兼具化学信息的丰富度与工程实施的可行性，为在线原位检测创造了条件。
需要说明的是，拉曼光谱并非适用于所有场景。当目标组分含量极低、体系荧光强烈或基质干扰复杂时，需要评估方法的适用性，必要时与其他分析手段配合使用，这也体现了过程监测技术选择的综合考量。
（一）无损无扰的原位测量方式
拉曼测量无需取样，浸入式探头经发酵罐的预留接口深入液面之下，即可持续获取罐内信息。测量过程不消耗样品、不引入试剂，也不会改变发酵体系的组成与状态。
1、探头可与罐体共同进行蒸汽灭菌，满足生物生产领域对无菌操作的要求。
2、全程无样品转移，从源头上规避了取样环节带来的染菌隐患，也避免了反复开罐对生产节奏的干扰。
3、对含有活性微生物的体系，无损测量意味着菌体状态不受扰动，所获数据更能反映真实的代谢情况。
探头与罐体的一体化部署，使测量成为发酵装备的组成部分，而非外挂的检测环节，系统集成的深度由此提升。
（二）多组分同步的观测能力
一张拉曼谱图包含的信息远不止一个组分。经过适当的方法学处理，可以同时关联底物浓度、产物浓度、代谢中间物含量乃至菌体相关信号，实现多参数的同步观测。
1、一次测量即可获得多个关键参数，避免了为不同指标分别建立检测流程的繁琐。
2、各参数呈现在同一时间轴上，组分之间的动态关联清晰可辨，有助于还原发酵过程的整体面貌。
3、随着数据量的积累，还可进一步挖掘组分之间的耦合关系，为过程理解提供更深层次的信息。
（三）分子层面的结构特异性
发酵液是成分复杂的多相体系，除目标产物外，还含有培养基组分、代谢副产物、细胞及其碎片等多种物质。拉曼光谱凭借分子振动特征，能够在复杂基质中分辨目标物质的特征信号。
1、对存在多种晶型或构象差异的物质，能够捕捉细微的结构变化，为发酵相关的提取、结晶等下游环节提供过程信息。
2、将未知样品的光谱与标准谱库比对，可以快速确认物料身份、发现异常组分，为过程监控提供便捷的筛查手段。
高特异性并不意味着零干扰。发酵体系中组分重叠、谱带展宽等现象，仍需借助数据处理手段加以应对，这也是方法学研究持续关注的问题。
（四）快速响应与连续监测能力
拉曼光谱的单次采集时间很短，可以高频率连续输出数据，形成完整的代谢动态曲线。与离线检测的间断式数据相比，连续数据能够捕捉快速变化的过程，为及时干预创造条件。
1、代谢拐点、底物耗尽等关键事件，能够在发生时即被记录，避免事后推测。
2、数据的连续性与可追溯性，为批次分析、工艺复盘与质量调查提供了扎实的过程记录。
3、在多批次生产中，连续数据支持批间对比，帮助识别工艺漂移的早期迹象。
正常批次运行中积累的典型曲线，可以作为后续批次比较的参照基线，使异常波动更容易被识别，过程管理由经验判断逐步走向数据支持。
（五）低耗材与长周期运行特征
拉曼测量不依赖色谱柱、载气、显色试剂等消耗品，日常维护以探头清洁与系统检查为主，长期运行负担较轻，适合在连续生产场景中长期在线运行。
1、光纤传导技术的成熟，使仪器主机可以布置在远离罐体的位置，便于维护与防爆管理。
2、探头结构与安装接口趋向标准化，设备可在不同规模、不同型号的发酵罐之间移植复用。
3、取样频次的下降减少了耗材消耗与检测废弃物，运行过程较为清洁，契合制造过程清洁化的发展方向。
较低的运维负担，使在线拉曼系统能够在多罐、多工段的场景下持续发挥作用，为规模化部署提供了经济层面的支撑。
（一）生长阶段的监测要点
一个典型的发酵过程通常经历菌体生长、产物积累与放罐等阶段。生长阶段侧重底物消耗与菌体生长状态的把握，为通气与营养供给策略提供依据。
1、底物与氮源浓度的连续追踪，支撑补料时机的把握，避免营养供给的不足或过量。
2、菌体相关信号的变化趋势，辅助判断生长速率与生理状态，为阶段转换的识别提供参考。
3、多参数同步观测，便于确认菌体由生长向产物合成过渡的节点，为工艺调整提供时间坐标。
生长阶段的连续数据，也为培养基配方与接种策略的评估提供了过程层面的依据，使早期工艺调整有据可循。
（二）产物合成阶段的代谢追踪
产物合成阶段侧重目标产物浓度的动态变化与代谢中间物的走向，直接关系收率与质量。在线光谱数据使这一阶段的观察由终点确认转为全程追踪。
1、产物积累速率的实时掌握，帮助识别合成旺盛期与衰减期，为工艺调控争取时间窗口。
2、副产物与代谢中间物的同步观测，为代谢路径的走向提供判断线索，辅助发现异常代谢。
3、底物与产物的联动分析，支撑代谢调控策略的制定，使补料与工艺参数的调整更有依据。
将产物合成的动态信息纳入过程控制，改变了以往只在批末进行评价的做法，使质量风险的识别窗口明显前移。
（三）放罐终点的数据化判断
放罐时机的选择需要权衡：过度延时增加成本与杂质风险，过早放罐则损失产量。传统模式下，这一判断常依赖固定时长与人工经验，批次间波动难以避免。
1、产物浓度趋于平台、底物接近耗尽等过程特征，可以作为终点判断的数据依据。
2、数据化判断替代经验式判断，减少批次间的一致性差异，使放罐决策更加客观。
3、终点判断与放罐操作联动后，批次执行的稳定性得到提升，也为后续工序的排程创造了条件。
终点判断的可靠性，依赖于模型对过程特征的稳定捕捉，也依赖与工艺经验的相互校验，两者结合方能稳妥落地。
（四）不同工艺模式的适配应用
发酵工艺既有批次生产，也有补料分批与连续培养等多种模式，在线监测的配置方式随之调整，体现了系统的适应能力。
1、批次工艺相对固定，监测重点在于批次内的过程重现性与终点判断。
2、补料分批工艺中，底物浓度的实时把握尤为关键，光谱数据可以直接服务于补料策略的调整。
3、连续培养对实时性与稳定性的要求更高，连续采集的数据能够及时反映稳态的维持与偏离。
探头安装方式、数据采集频率与建模策略，都可以根据工艺模式的特点进行针对性设计。在不改变工艺主体的前提下，通过调整测量与建模配置完成适配，降低了系统切换的代价。
（五）气相信息的间接代谢表征
除直接测量罐内液相组分外，对发酵体系相关气相信息的连续观察，也能为代谢状态提供有价值的间接线索。微生物在生长代谢过程中与外界持续进行气体交换，与其生理活性存在密切关联。
1、通过分析相关气体组分及其变化趋势，可以推断微生物代谢活动的强度与路径特征。
2、这类间接表征与罐内液相监测相互印证，共同构成更为完整的过程信息网络。
3、在工艺放大过程中，气相信息的对比分析有助于评估不同规模下的代谢差异，为放大决策提供参考。
间接表征提供的是代谢状态的总体趋势，具体判读仍需结合工艺背景，与液相监测结果联合分析，才能获得较为完整的认识。
（六）工艺开发链条中的衔接作用
在线监测的价值贯穿工艺开发的全链条。小试阶段帮助研究人员看清反应进程、筛选条件；中试阶段支撑工艺参数的确认与优化；生产阶段保障工艺的稳定执行与批次一致性。
1、不同规模下采用相近的数据采集与处理方法，结果便于横向对比，为工艺放大提供连续的证据链。
2、将在线监测纳入工艺开发的早期设计，可以避免后期补建带来的重复工作与改造成本。
3、贯穿各阶段的过程数据沉淀为工艺知识资产，为后续产品的工艺开发提供可复用的方法基础。
（七）面向生产管理的延伸价值
在线监测的意义并不局限于工艺本身。连续、完整的过程数据进入管理系统后，对生产组织方式与质量文化也产生潜移默化的影响。
1、取样与化验工作量的下降，使人力资源得以从重复劳动转向数据分析与工艺改进。
2、批次数据的沉淀支持跨批次的横向评价，为工艺考核与持续改进提供客观依据。
3、以数据为中心的沟通方式，减少了部门之间因信息不对称产生的协调成本。
过程数据的组织与利用，也因此成为发酵生产智能化建设的组成部分，与设备自动化、管理数字化相互促进。
（一）采样工程化与探头设计
将实验室光谱仪延伸到工业发酵罐，首先需要解决探头与光路的工程化问题。这是技术从研究工具走向生产装备的基础环节。
1、浸入式探头需耐受发酵液的化学环境，具备良好的密封性能，并能在高压蒸汽灭菌条件下保持稳定。
2、光纤的引入使光信号可以在罐体与主机之间长距离传输，主机得以布置在洁净区之外，便于维护管理。
3、探头所处的流场环境与搅拌状态会影响测量代表性与信号质量，安装方案需要在工程经验与流体分析的基础上确定。
从实验室小试罐到生产级大罐，探头的耐温、耐压能力以及光路稳定性都需要相应验证。探头位置的优化与接口的规范化，共同决定了测量结果能否真实代表罐内状态。
（二）化学计量学与定量建模
拉曼光谱本身是谱形信息，要转化为组分浓度等定量结果，需要借助化学计量学方法。建模质量直接决定了过程判断的可靠性。
1、通过设计合理的标定实验，采集覆盖工艺波动范围的样本，将光谱数据与参考分析值关联，即可建立定量模型。
2、建模过程涉及光谱预处理、特征筛选、多元校正与模型验证等环节，每个环节都有成熟的方法可供选择。
3、发酵液基质随工艺阶段动态变化，模型需要兼顾不同批次的差异，并通过定期校验与更新维持预测的可靠性。
独立批次的外部验证是模型可靠性的重要保障，能够检验模型在未见数据上的表现，避免过拟合带来的偏差。跨仪器、跨规模的模型迁移也在逐步推进，为多基地、多生产线的规模化应用提供便利。
（三）多参数联动的过程表征
发酵过程是一个多变量耦合的动态系统，单一参数往往难以完整描述其状态。拉曼光谱在一次测量中携带的丰富信息，使多维度过程表征成为可能。
1、底物消耗、产物积累、代谢中间产物变化等多个维度，能够在同一时间尺度上被同步观察。
2、由此可以获得各组分的动态曲线，进而计算消耗速率、生成速率等衍生信息。
3、这些衍生信息帮助研究人员还原代谢路径的走向，识别工艺窗口，为条件优化提供依据。
从测浓度到看过程的转变，是方法学层面的重要进展。它使光谱数据的用途从简单的指标读数，扩展为对过程整体行为规律的刻画，显著提升了数据的应用价值。
（四）从监测走向控制闭环
在线测量的落脚点在于支撑决策。光谱数据接入自控系统后，可以与补料泵、通气系统、温度调节等执行机构联动，形成闭环反馈控制。
1、底物反馈补料：当底物浓度下降至设定范围时，系统自动调整补料速率，使底物维持在适宜水平，避免代谢路径偏移。
2、通气与搅拌联动：依据代谢活性的变化趋势调节供氧强度，兼顾产物合成与能耗控制。
3、终点自动判定：放罐时机不再依赖固定时长或人工经验，而是依据过程指标的实时变化作出判断。
由数据驱动的自动调节，明显降低了人工干预的依赖，使工艺执行更加稳定一致。从人工取样、事后判断，到在线监测、实时调控，控制模式的升级让批次一致性与工艺稳健性同步得到改善。
（五）数据完整性与合规支撑
在受监管的生产领域，过程数据不仅是技术工具，也是质量管理体系的组成部分。在线监测系统持续记录的数据，天然具备完整性与可追溯性。
1、连续的过程记录能够为批次放行、偏差调查与审计核查提供事实依据。
2、数据与批记录、控制系统的整合，使质量决策建立在更为充分的事实基础上。
3、对于新建或改造的生产线，将在线监测纳入整体设计，有助于从源头建立规范的过程数据管理机制。
过程数据的合规价值，还体现在对工艺验证与变更管理的支持上，连续记录为相关决策提供了完整的背景信息。
（一）定量模型的建立与维护
发酵液是随时间变化的复杂体系，定量模型的建立需要覆盖不同菌株、培养基批次与工艺条件，标定工作量大且周期较长。
1、模型在使用中可能面临漂移与失配问题。培养基配方、菌株特性或工艺参数发生变化时，原有模型可能不再适用。
2、应对思路是系统化的模型生命周期管理，将标定设计、模型验证、定期复核与变更评估纳入规范流程。
3、借助持续积累的过程数据，模型的可靠性与泛化能力还可以不断优化，形成数据与应用之间的良性循环。
（二）信号质量与干扰因素
发酵液中存在的荧光物质、悬浮颗粒、气泡与浊度变化，都会对拉曼信号产生干扰，影响测量的稳定性与准确性。在菌体密度较高的阶段，信号质量的控制更具挑战。
1、荧光背景会抬高基线、掩盖弱信号，需要通过激发波长选择与数据处理手段加以抑制。
2、气泡与颗粒物会造成散射波动，影响光谱的重复性，需要在探头设计与安装位置上加以考虑。
3、将信号质量指标纳入在线监控，可以在干扰加剧时及时提示，避免失真数据误导工艺判断。
方案落地前，对不同发酵体系开展针对性的信号质量评估，有助于提前识别潜在的测量难点，使工程对策有的放矢。
（三）工程可靠性与长期运行
在线探头长期浸泡于发酵液中，可能面临表面附着、结垢、生物膜累积等问题，进而影响光路与信号稳定。
1、探头材料的耐腐蚀性与表面处理工艺，直接关系到长期运行的可靠性。
2、灭菌与清洗周期对探头性能的影响需要系统评估，合理的选型与维护制度可以延长设备使用寿命。
3、长期现场运行数据的积累，为探头寿命评估与维护周期优化提供依据，使可靠性管理从经验判断走向数据支持。
对新建发酵生产线，在设计阶段预留探头安装接口与配套管线，能够为后续引入在线监测创造条件，降低改造难度与停机损失。
（四）工艺差异与个性化需求
不同产品、不同菌株、不同规模的发酵工艺差异明显，一套模型或一套配置难以普遍适用，需要针对具体工艺开展个性化的开发与验证。
1、技术应用需要工艺知识与光谱方法学紧密结合，对实施团队的综合能力提出了较高要求。
2、分阶段推进、从小试到生产逐步验证，是降低实施风险的有效路径，也便于在早期发现并解决问题。
3、随着应用案例的积累，共性方法可逐步提炼为模块化的配置与实施流程，缩短新工艺的开发周期。
个性化的实施过程虽然增加了前期投入，但也使方案更贴合具体工艺，长期运行的效果因此更有保障。
（五）投入产出与推广路径
在线拉曼系统的引入涉及设备投入、标定建模与人员培训等多方面成本，企业需要结合自身工艺特点与质量需求，评估投入的合理性。
1、随着技术成熟度提高与实施经验积累，相关成本正在逐步下降，标准化程度也在提升。
2、面向特定场景的成熟方案不断增多，为不同规模的企业提供了更灵活的选择空间。
3、从长远看，在线监测将由大型生产主体逐步走向更多中小规模场景，惠及更广泛的生物制造企业。
投入产出的评估宜结合质量风险、批次损失与人力成本综合衡量，单纯比较设备价格容易低估过程数据的价值。
（一）多源数据融合的过程表征
拉曼信息与温度、酸碱度、溶解氧等常规过程参数的融合，正在构建多源数据共同驱动的过程表征体系，让化学信息与物理信息相互补充。
1、多源数据联合分析有助于交叉验证，提升过程状态判断的稳健性。
2、融合建模能够揭示不同参数之间的协同变化规律，深化对发酵过程的整体理解。
多源融合也对数据治理提出要求，统一的时间戳与数据接口规范，是融合分析顺利开展的前提。
（二）智能化数据分析
与数据驱动方法相结合，利用积累的过程数据挖掘深层规律，是提升模型智能水平与预测能力的重要方向。
1、异常识别、风险提示等功能，将由被动查询转向主动预警，强化过程安全保障。
2、建模效率随数据积累持续改善，新工艺、新产品的开发门槛有望进一步降低。
智能方法的引入并不能替代扎实的工艺理解，两者的结合才能让模型输出既有预测力又有可解释性。
（三）数字孪生与过程建模
数字孪生、过程建模等理念的兴起，为在线监测数据提供了更广阔的应用出口。以连续、多维的过程数据为原料，可以构建更完整的发酵过程模型。
1、此类模型可支持工艺仿真、条件寻优与故障诊断，让过程数据真正转化为工艺知识。
2、数字孪生的落地依赖高质量、高频次的过程数据供给，在线原位测量恰好能够提供这样的数据基础。
（四）标准化与产业生态协同
分析仪器开发方、工艺研究机构与生产企业的协同，正在推动在线监测方案从单点应用走向系统集成。
1、相关标准的逐步建立，将为技术评估与推广应用提供共同语言。
2、产业链的协同配合，缩短了从方法验证到规模化应用的路径，加速技术价值的兑现。
一个健康的产业生态，需要仪器开发、方法研究与生产应用三方持续互动，也需要培训体系输送复合型人才。
从离线取样到在线原位检测，改变的不仅是检测方式本身，更是对发酵过程的认知方式与控制模式。原位拉曼光谱凭借分子识别能力、无损原位的工作方式与不断成熟的工程化水平，在实时过程分析中扮演着日益重要的角色。
定量建模、信号质量与工程可靠性等方面的挑战依然存在，技术的完善需要工艺知识与方法学研究的持续投入。可以预期，随着相关方法不断成熟与智能化工具持续演进，原位拉曼光谱将在发酵过程监测中发挥更加扎实的作用，为生物制造的智能化转型提供持久的过程数据支撑。
