发布日期：2025-10-17 09:12:54 午夜时分的发酵车间，巨大的不锈钢罐体发出低沉的嗡鸣。操作员盯着控制屏上跳动的参数，眉头紧锁：本应平稳增长的菌体密度曲线突然呈现诡异的停滞，溶解氧浓度也反常地向上偏离设定值。警报声持续传来——又一个批次的发酵过程出现了不明原因的异常。对于价值高昂的发酵生产而言，时间就是金钱，效率就是生命。如何穿透发酵罐这个复杂的“暗箱”，快速、精准地揪出问题的根源？这成为了确保生产连续性和产品质量的重中之重。
在纷繁复杂的发酵液体系中，每一种物质分子都有其独特的振动“指纹”。拉曼光谱仪正是利用了这一物理特性。当特定波长的激光照射到样品上时，样品中的分子会与光子发生非弹性碰撞，散射出与入射光频率不同的拉曼散射光。这种散射光的频率偏移量（拉曼位移）与分子特定的化学键及振动模式严格对应，形成独一无二的“分子光谱指纹”。
更关键的是，拉曼检测具有非侵入、无需样品前处理的显著特点。只需将特制探头（通常带有光学视窗）直接插入发酵罐或通过旁路流通池，激光即可穿透罐壁或样品，实时“读取”罐内物质的拉曼光谱信号。这意味着，无需中断发酵进程取样，即可持续在线捕获反映罐内化学组分动态变化的宝贵数据，为过程监控提供了前所未有的能力。
当发酵过程中突发异常警报，传统的离线取样化验往往需要数小时甚至更长时间才能返回关键指标结果。面对持续发酵的巨大成本损失风险，这种延迟可能是灾难性的。而拉曼光谱仪提供的实时数据流，则成为穿透这场“迷雾”的关键光源。
1.捕捉关键代谢物浓度动态：
葡萄糖/碳源浓度：拉曼光谱对糖类等碳源的特征峰非常敏感。实时数据能立刻反映出碳源是否被迅速消耗（可能指示染菌或代谢异常加速），或者消耗速率是否异常放缓（可能指示菌体活性下降或营养限制）。例如，在微生物发酵生产中，若拉曼光谱显示葡萄糖浓度曲线急剧陡峭下降到接近零的时间点显著早于预期，结合菌浓停滞，强烈提示存在噬菌体污染或代谢途径严重受阻。
有机酸/产物/副产物（如乳酸、乙酸、目标产物）：拉曼光谱能有效辨别乳酸、乙酸等常见有机酸以及许多目标产物（如抗生素、酶、氨基酸）的特征峰。这些物质的浓度异常变化是代谢流偏离最直接的信号。若实时监测发现乳酸浓度在好氧发酵中异常飙升，往往指向供氧不足或细胞呼吸链受损；若目标产物的积累速率骤降，则需排查代谢途径抑制或细胞生理状态问题。
氨氮/氮源、磷酸盐等营养盐：特定营养盐的耗尽是发酵异常（如生长停滞、次级代谢提前终止）的常见原因。拉曼光谱模型经过训练后，可实现对关键营养盐浓度的实时监测。其浓度曲线的陡然下降，能为快速补充营养提供直接的依据。
2.识别异常生物污染信号：
不同种类的微生物（细菌、酵母、霉菌、噬菌体）或其产生的特定物质（如某些外毒素、肽聚糖、脂多糖片段），理论上也可能展现独特的拉曼光谱特征。虽然直接识别具体污染微生物种属在复杂培养基中挑战巨大，但拉曼光谱整体轮廓的显著异常变化（如出现新峰、原有峰比例剧变），结合关键代谢物数据的异常，可为污染事件的发生提供强有力的早期、间接证据。例如，在无菌要求极高的细胞培养中，拉曼光谱的整体性显著偏离历史批次模型，往往是染菌的重要预警信号。
3.关联过程参数，锁定问题源头：
拉曼提供的分子层面的实时信息，并非孤立存在。将其与pH、溶氧（DO）、温度、搅拌转速、补料速率、尾气分析（O2消耗、CO2释放）等传统过程参数进行实时关联分析，能极大提升诊断的精准度。例如：
溶氧DO持续偏高 + 葡萄糖浓度下降缓慢/停滞 + 菌浓不增长 = 强烈指向严重染菌（杂菌快速消耗营养但不耗氧）或主菌株活性丧失。
乳酸浓度急剧飙升 + pH快速下降 + DO无法维持设定点（即使已加大通气搅拌）= 明确指向供氧不足或细胞氧化磷酸化解偶联导致的有氧发酵向厌氧代谢转化。
目标产物积累速率下降 + 特定中间代谢物（可由拉曼识别）浓度异常升高 = 提示下游代谢途径可能存在瓶颈或抑制。
相比传统离线分析手段，拉曼光谱仪在发酵异常诊断中展现出了突出的实用价值：
速度优势：分钟级甚至秒级的响应时间，使技术人员能在问题发酵的早期黄金窗口期获取最关键的数据，相对于耗时数小时的传统离线分析，具备显著的时效性领先。这大大缩短了“异常发生→问题识别→决策干预”的闭环时间。
信息丰富度：单次测量即可同时提供多种关键化学成分的动态信息，提供更全面的过程“快照”，避免了单点离线检测的信息局限。
原位无损：无需取样，杜绝了取样代表性误差、样品处理引入的误差风险以及潜在的染菌风险，保障了发酵罐的封闭性和过程连续性。
过程追溯：连续记录的光谱数据流，如同飞机的“黑匣子”，允许在问题发生后详细追溯发酵液中化学成分变化的完整轨迹，为深入复盘分析根本原因提供了详实依据。
尽管潜力巨大，将拉曼光谱仪实时数据用于快速定位发酵异常，仍需正视其当前面临的技术挑战与应用边界：
模型依赖性与复杂性：拉曼光谱信号与目标物浓度之间通常是非线性关系，且受到发酵液复杂背景（培养基成分、细胞、气泡等）的干扰。必须建立稳健的化学计量学模型（如PLS、PCR）才能将原始光谱转化为可靠的浓度信息。模型的构建、验证和维护需要投入相当的资源和专业知识。背景变化可能导致模型漂移，需要定期更新。
信号灵敏度与特异性：对于发酵液中痕量的关键物质（如某些诱导剂、微量抑制剂、特定污染物标志物）或光谱特征非常相似的化合物，当前常规拉曼光谱仪的检测限和区分能力可能不足。此时，异常信号可能被背景噪声淹没。
数据分析与解读门槛：有效利用实时拉曼数据流进行快速诊断，需要操作人员具备交叉学科知识（微生物发酵、生物化学、化学计量学、数据分析）。原始光谱数据的解读并不直观，需要借助专业软件和经验。如何将复杂的光谱信息快速转化为可操作的工程决策，仍有优化空间。
初期投入成本：设备采购、系统集成、模型开发及验证维护的整体投入成本相对较高，需要根据生产的价值和风险进行综合评估。
为了最大化发挥拉曼光谱仪在发酵异常快速定位中的作用，以下实践环节至关重要：
1.夯实模型基础：在工艺开发和优化阶段，应系统性地收集涵盖正常操作空间及有意引入的典型扰动（如营养盐耗竭、模拟染菌、DO限制等）的拉曼光谱数据及配套离线参考数据（HPLC、酶法等），建立覆盖范围广、稳健性强的定量和定性模型库。历史数据库越丰富，异常识别越精准。
2.构建智能监控与报警系统：将实时拉曼预测的关键参数浓度、光谱残差（实际光谱与模型预测光谱的差异）、光谱主成分得分等关键指标，集成到过程监控系统（如Batch Monitoring / MSPC工具）中。设定科学的多变量统计过程控制（MSPC）报警限（如Hotelling's T2, SPE/DModX），实现基于模型预测偏差的自动异常检测报警。
3.开发快速诊断规则库与辅助决策树：基于历史经验和模型分析结果，总结提炼针对不同拉曼光谱异常模式（如特定峰升高/降低、整体轮廓畸变）及其与其他过程参数组合的快速诊断规则。例如：“若葡萄糖预测浓度异常快速下降至零 + 溶氧异常升高 + 菌浓停滞 → 极高概率发生染菌（噬菌体/细菌污染）”。形成可视化的辅助决策树，指导一线工程师快速响应。
4.跨参数融合分析平台：建立统一的数据分析平台或仪表盘，将拉曼实时预测浓度、原始/预处理后的光谱、关键过程参数（pH, DO, 温度等）、尾气分析数据、补料记录等进行时间同步叠加显示与分析。强大的数据可视化与关联分析功能是快速定位问题的核心支撑。
总结：照亮生物制造的“黑箱”
发酵罐内部是一个充满复杂生物化学反应的动态系统。当突发异常拉响警报，拉曼光谱仪所提供的实时分子指纹信息，犹如一束穿透罐壁的光，照亮了这个传统意义上的“盲区”。
凭借其实时、无损、多组分同步的优势，拉曼技术能快速捕捉碳源消耗异常、营养盐耗竭、代谢废物积累、目标产物合成受阻乃至潜在的污染信号。通过将拉曼数据与常规过程参数进行智能关联与建模分析，技术人员得以大幅压缩问题排查时间窗口，为针对性采取纠正措施（如紧急补料、调整通气、终止批次）提供了关键的决策依据。
尽管模型构建、信号解析等方面仍存在挑战，但随着化学计量学算法进步、设备性能提升及行业应用经验的持续积累，拉曼光谱仪作为全过程分析技术（PAT）的核心工具，已成为现代发酵工业提升过程可靠性、保障产品质量不可或缺的“透视眼”。它助力生物制造从“经验驱动”迈向“数据驱动”，持续推动着产业高效运行。
