发布日期：2025-06-27 15:51:02 拉曼光谱技术的核心源于拉曼效应，这是光与分子相互作用产生的独特现象。当激光照射到样品上时，大多数光线被反射或吸收，但一小部分光子因分子振动而散射，这一过程称为拉曼散射。
散射光谱包含特定位移峰，类似于“分子指纹”，因为不同化学键或基团（如C-H键或O-H基团）会产生独一无二的拉曼位移特征。比如，在生物发酵液中，葡萄糖分子和乳酸代谢物的键合结构会展现清晰的峰形差异。
这种光谱分析无需接触样品，避免了破坏性取样，为后续原位应用奠定基础。简言之，拉曼效应提供了一种非侵入式“解码”分子身份的方法，但要将它应用于发酵监测，还需探索其适配性与实现路径。
生物发酵过程常涉及复杂的多组分体系，如细胞、底物、产物和代谢物交织作用，传统监测手段面临诸多瓶颈。生物发酵在线拉曼技术却能完美克服这些局限，主要得益于三大优势：非侵入式设计、信息丰富性和零样品预处理。
非侵入式与实时性优势
发酵罐通常配备视窗或专用探头，允许激光直接穿透，实现原位测量。这意味着无需中断发酵流程或取样，就能连续捕获数据，避免了取样导致的延迟和污染风险。
例如，在酵母发酵中，实时监测葡萄糖浓度变化，能即时调整营养供给，防止代谢失衡。这种非接触式操作确保了过程完整性，尤其适用于无菌要求的生物制药场景。
信息丰富性与多组分分析
拉曼光谱能同时解析多种关键参数，从底物消耗（如糖类）到产物积累（如抗生素或酶），甚至生物量（如细胞密度）。每个组分的独特指纹峰在光谱中重叠但可区分，提供全面视图。研究显示，在发酵优化实验中，这种多维数据能将控制决策精准度提升30%以上。
零样品预处理与原位应用
传统方法依赖取样后离线分析（如色谱测试），耗时耗力。在线拉曼技术直接原位采集数据，省去预处理步骤，简化流程。这不仅降低操作成本，还减少了取样误差带来的偏差。总之，这些适配性使生物发酵在线拉曼监测成为工业界的理想工具，推动过程智能化升级。
实现生物发酵在线拉曼监测，依赖于一套协同运作的硬件和软件系统。工作流程从激发样品到输出预测值，贯穿多个环节，确保实时性与准确性。
激光光源：激发分子振动
激光器发射单色光波（常用波长如785纳米），照射发酵液样品。这一步骤激发分子振动，产生拉曼散射光。光源功率需精确控制，以避免样品损伤或干扰生物过程。
光学探头：高效引导与收集
探头分为浸入式或旁路流通池两类，安装在发酵罐壁上。它负责将激光引导至样品，并收集散射光信号。设计上考虑耐腐蚀和高温，适应发酵环境。例如，流通池探头允许液体流动采样，提供均匀的代表性数据。
光谱仪与探测器：信号分离与捕获
光谱仪将散射光按波长分散，形成特征光谱图。探测器（如CCD传感器）捕获这些信号，转化为数字数据。这一步是关键转折点，将物理现象转为可分析的电子信息。
软件分析：实时建模与转化
软件系统处理光谱数据，应用化学计量学模型（如偏最小二乘法模型）。通过训练后模型，实时将光谱峰值转化为浓度值，输出关键参数预测。整个过程从激发到输出，耗时仅数秒，实现无缝监控。这种集成工作流程，使生物发酵在线拉曼监测可部署于各种规模的生产线。
在线拉曼监测的核心挑战在于解析复杂发酵液的光谱重叠问题。例如，多种代谢物峰形交错，难以直接定量。化学计量学模型正是破解这一难题的钥匙，它将光谱数据转化为实用信息。
核心挑战：复杂光谱的解析难题
发酵液包含数百种组分，其拉曼峰常相互重叠，造成“噪音”干扰。单纯依赖光谱仪无法区分具体浓度，需要智能算法辅助。这类似于从混沌图像中提取清晰轮廓，是技术实施的最大瓶颈。
解决方案：离线数据训练建模
模型构建始于实验室阶段：收集发酵样品，通过离线方法（如高效液相色谱）测定精确浓度，同步获取对应拉曼光谱。利用这些数据训练模型（如多元校正模型），建立光谱特征与浓度间的数学关系。训练过程需充足样本覆盖所有工况，确保模型鲁棒性。研究指出，模型准确率可达95%以上（引用国际发酵工程协会报告）。
模型应用：实时预测与优化
训练后模型集成到在线系统中，输入实时光谱即可输出预测值（如底物剩余量）。这支持自动反馈控制，例如动态调整发酵温度或pH值。模型需定期验证维护，以适应过程变化。化学计量学模型将拉曼技术从“观测工具”升华为“决策引擎”，是生物发酵在线拉曼监测的灵魂所在。
鉴知®RS2000系列在线拉曼分析仪可用于反应过程原位、实时、连续在线监测。
技术优势：
快速：几秒内获取数据。
通用：多种浸入式探头，适合不同类型反应釜，流通池有多种规格接口，适合各类连续流反应器。
直观：实时显示原料及产物变化趋势。
适用广：高温高压、强酸强碱、强腐蚀性体系均适用。
功能强：同时监测多个成分及其含量变化。
智能化：智能算法自动解析谱图，数据库30000+数据辅助识别体系中的不同成分。
总结：原理的精髓
生物发酵在线拉曼监测的原理，可概括为两大支柱：首先，利用拉曼光谱原位获取发酵液的“分子指纹”，提供非侵入式实时数据；其次，通过化学计量学模型，将复杂光谱转化为定量参数，实现智能监控。这一技术融合光学与数据科学，无需人工干预，即可优化发酵效率与质量。掌握其原理，能帮助从业者拥抱工业革新。
鉴知技术简介：
北京鉴知技术有限公司是一家以光谱检测技术为核心的专业公司。基于高灵敏度拉曼光谱技术及智能定量算法，开发了在线气体分析仪和在线拉曼分析仪，已在精细化工，生物制药，钢铁冶金等行业的工艺在线监测中大量使用，为用户显著提升工艺效率和产能。
常见问题：
1. 生物发酵在线拉曼监测有哪些核心优势？
它具备非侵入式、实时性好和信息丰富等特点，避免取样延迟，实现原位多组分分析，提升过程控制精度。
2. 化学计量学模型如何构建？
模型基于离线数据训练（如使用色谱测试结果），建立光谱特征与浓度的数学关系，通过多元算法（如PLS）实现预测。
3. 为什么非接触式测量在发酵中至关重要？
它防止过程中断和污染，确保数据实时可靠，特别适用于无菌环境，减少操作风险。
4. 在线拉曼监测适用于哪些生物发酵场景？
广泛应用于制药、食品和能源领域，如抗生素生产、酒精发酵和酶制剂优化，支持高效规模化生产。
本文总结：
本文系统解析了生物发酵在线拉曼监测的原理，从拉曼光谱基础到化学计量学模型，强调其非侵入式实时优势。通过结构化分析，我们揭示这一技术如何将“分子指纹”转化为实用数据，破解发酵监测瓶颈。掌握此原理，可为行业智能化升级提供科学支撑，推动高效、可持续的生物制造发展。
