第五章生物过程优化控制
微生物发酵过程的控制与优化
微生物发酵过程的控制与优化微生物发酵是现代生物技术中极为重要的一项。
它应用广泛，涉及食品、药品、化工以及环保等多个领域。
在发酵过程中，微生物通过各种代谢途径产生出一系列有用的物质，这些物质在实际生产和生活中得到了充分应用。
然而，在微生物发酵中，存在着一系列的问题需要解决，这包括发酵时间、发酵产物的纯度和产量、微生物的生长速率等等，这些问题需要通过对微生物发酵过程的控制和优化来实现。
本文将从微生物发酵过程的实际生产中出发，围绕微生物发酵过程中的控制与优化进行分析。
一、微生物发酵过程的基本原理微生物发酵是生物体将有机物转化为有用代谢产物的一种生物化学过程。
微生物可以利用有机物作为其代谢基质，通过各种代谢途径，将有机物进行分解和转化，最终产生出有用的代谢产物。
不同的微生物对不同的代谢基质有不同的选择和利用方式，这种选择和利用方式通常体现在微生物的代谢途径、代谢产物以及其代谢特点上。
微生物发酵过程包括生长期、代谢期和衰老期三个阶段。
生长期是指在发酵溶液中，微生物以最快的速度繁殖和生长的阶段；代谢期是指在发酵过程中，微生物开始进入代谢的高峰期，此时微生物代谢活性最强，代谢产物的积累速度也最快；衰老期是指由于微生物代谢产生的废物和其他原因导致微生物生理状态和代谢活力下降的过程，此时微生物的代谢活力逐渐减弱，代谢产物的积累速度也逐渐减缓。
微生物发酵还涉及到微生物的生长速率和代谢产物的产量、纯度以及产物的环境适应性等问题。
微生物的生长速率和代谢活力是发酵产物产量和纯度的重要决定因素，而微生物的环境适应性可以影响发酵的稳定性和可靠性。
二、微生物发酵过程的控制策略针对微生物发酵过程中出现的问题，我们可以采用多种策略进行控制。
以下为具体的控制方法：1、合理选择微生物菌株和代谢基质在微生物发酵过程中，选择适宜的微生物菌株和代谢基质是提高发酵产物产量和质量的关键。
微生物菌株的选择通常需要考虑其代谢特性、代谢途径、对环境的适应性以及其他相关特点，以确保其在实际生产中能够达到所需的产量和质量。
生物反应器的控制与优化技术
生物反应器的控制与优化技术生物反应器作为现代生物技术的核心工具，在生物制药、食品工业、环境保护等众多领域发挥着至关重要的作用。
然而，要实现生物反应器的高效运行和优质产物的生产，精确的控制与优化技术必不可少。
生物反应器的控制，旨在维持反应系统内各种参数的稳定，为生物过程创造适宜的环境。
这就好比给生物反应搭建一个舒适的“家”，让其中的生物活动能够有条不紊地进行。
温度、pH 值、溶氧浓度、营养物质浓度等参数，每一个都直接影响着生物反应的速率和产物的质量。
比如，温度过高或过低都会影响酶的活性，从而改变生物反应的进程；pH 值的变化可能导致蛋白质变性，使反应无法正常进行；溶氧浓度不足会限制好氧微生物的生长和代谢。
在控制这些参数时，传感器起着关键的作用。
它们就像是生物反应器的“眼睛”，实时监测着内部的变化。
然而，传感器并非完美无缺，可能存在测量误差、响应延迟等问题。
为了提高控制的准确性，常常需要采用多种传感器进行交叉验证，并结合先进的信号处理技术来降低误差的影响。
除了参数的控制，生物反应器的搅拌和通气系统也需要精心设计。
搅拌可以使反应物均匀分布，避免局部浓度差异过大；通气则为好氧生物提供足够的氧气。
但搅拌速度和通气量的不当设置，可能会产生剪切力，对细胞造成损伤。
因此，需要根据生物体系的特性和反应的需求，优化搅拌和通气策略。
优化技术则是在控制的基础上，进一步提升生物反应器的性能。
这包括对反应过程的建模和模拟，以及基于模型的优化算法的应用。
通过建立数学模型，可以更深入地理解生物反应的内在机制，预测不同条件下的反应结果。
例如，利用代谢模型可以分析细胞内的物质代谢途径，找出关键的控制点和限速步骤，为优化提供方向。
然而，生物反应过程的复杂性使得建立精确的模型充满挑战。
生物体系往往具有非线性、时变性和不确定性等特点，这就要求模型不断地更新和完善。
同时，优化算法的选择也至关重要。
常见的优化算法如遗传算法、粒子群优化算法等，在解决生物反应器优化问题上各有优劣。
先进技术在生物工程领域的生产过程优化与质量控制
先进技术在生物工程领域的生产过程优化与质量控制拓普河北生物科技有限公司摘要：生物工程领域的生产过程优化和质量控制是关键领域，本文通过详细探讨了当前挑战与问题，先进技术的应用以及关键策略。
挑战包括复杂性、高成本、质量波动等。
先进技术如自动化、大数据分析、基因编辑等为生产过程带来了新的可能性。
关键策略包括工艺改进、质量控制、资源优化和可持续性考虑。
未来展望涵盖了新技术趋势、智能化生产、实时监测、个性化治疗等方面。
生物工程领域面临的挑战与机遇并存，而通过不断创新和整合先进技术，我们能够实现更高效、更可持续的生产，为医药、食品和能源领域的可持续发展做出贡献。
关键词：生产过程优化；质量控制；先进技术引言生物工程领域一直以来都扮演着重要的角色，涵盖了制药、食品生产、环保和生命科学等多个关键领域。
然而，生产过程的优化和质量控制一直是面临挑战的领域。
一、生物工程领域的生产过程优化（一）现有生产过程的挑战和问题生物工程领域的生产过程面临着一系列挑战和问题。
其中一些主要问题包括：复杂性和变异性：生物工程产品的生产通常涉及复杂的生物化学反应和生物体系，这些系统具有高度的变异性，难以控制。
高成本：许多生物工程生产过程需要昂贵的设备和大量的资源，导致高昂的生产成本。
生产周期长：某些生物工程产品的生产周期非常长，这不仅增加了成本，还降低了生产效率。
质量波动：生物工程产品的质量波动可能会导致产品不合格，从而增加了质量控制的复杂性。
（二）先进技术在生产过程优化中的应用为了应对这些挑战，生物工程领域积极采用先进技术来优化生产过程。
自动化和机器人技术：自动化系统和机器人在生物工程中的应用可以大幅提高生产效率，减少人为错误，降低成本。
大数据分析：大数据分析可以帮助监测和分析复杂的生产数据，提供实时洞察，有助于快速做出决策并改善生产过程。
基因编辑技术：基因编辑技术如CRISPR已被用于改良微生物菌株，以提高产量和质量。
生物传感器：生物传感器能够实时监测生物工程过程中的关键参数，有助于实现精确的过程控制。
生物发酵过程的优化与控制研究
生物发酵过程的优化与控制研究生物发酵技术作为现代生物技术的重要组成部分，在医药、食品、化工等众多领域发挥着关键作用。
然而，要实现高效、稳定且优质的生物发酵过程，对其进行优化与控制至关重要。
生物发酵过程是一个复杂的动态系统，涉及微生物的生长、代谢、产物合成等多个环节。
在这个过程中，各种因素相互影响，如培养基成分、温度、pH 值、溶氧浓度等。
因此，深入理解这些因素的作用机制，并采取有效的优化与控制策略，是提高发酵效率和产品质量的关键。
培养基成分的优化是生物发酵过程中的基础环节。
培养基为微生物的生长和代谢提供了必要的营养物质。
不同的微生物对营养物质的需求存在差异，因此需要根据具体的发酵菌株和目标产物来确定培养基的配方。
例如，碳源、氮源的种类和浓度会直接影响微生物的生长速度和代谢途径。
葡萄糖通常是一种常用的碳源，但过高的葡萄糖浓度可能会导致代谢抑制。
氮源的选择也十分重要，有机氮源和无机氮源的比例需要合理调配，以满足微生物的生长和产物合成需求。
此外，还需要考虑微量元素和生长因子的添加，它们虽然需求量较少，但对微生物的正常生理功能起着不可或缺的作用。
温度是影响生物发酵过程的重要环境因素之一。
不同的微生物都有其最适生长温度范围。
在这个范围内，微生物的生长速度和代谢活性较高。
如果温度过低，微生物的生长和代谢会减缓；而温度过高则可能导致蛋白质变性、酶失活等问题，从而影响微生物的生存和产物合成。
例如，在青霉素发酵过程中，前期需要较低的温度以促进菌丝生长，后期则需要提高温度来刺激青霉素的合成。
因此，根据发酵的不同阶段精确控制温度，对于提高发酵效率和产品质量具有重要意义。
pH 值对生物发酵过程的影响同样不可忽视。
微生物的生长和代谢活动对 pH 值有一定的要求。
pH 值的变化会影响细胞膜的通透性、酶的活性以及营养物质的吸收和利用。
大多数微生物在中性或微酸性环境中生长良好，但有些特殊的微生物可能适应更极端的 pH 值条件。
生物发酵生产过程的优化与控制方法
生物发酵生产过程的优化与控制方法生物发酵生产过程已经成为了许多重要生物制品的主要生产方式，从保健品和医药到食品和燃料。
为了提高发酵生产工艺的效率，减少成本和提高产品质量，我们需要优化和控制发酵生产过程。
本文将探讨生物发酵生产的优化和控制方法。
一、发酵微生物选择发酵微生物的选择是影响生产过程效率和产品质量的最重要因素之一。
选择适宜的微生物菌株可以提高其代谢产物的产量和质量，并且降低细胞生长的时间和成本。
在选择适宜 microbes 时，我们需要考虑以下几个因素：1. 菌株的生长特性：菌株的生长速度和增殖率将直接影响发酵周期和产量。
2. 产物特性：菌株应优选产生所需代谢产物的菌株，以提高产量和质量。
3. 耐受性：菌株需要具备耐受性，才能在高浓度产物和有害物质中生长。
二、发酵过程优化1. 搅拌措施的优化发酵生产中，搅拌可以促进氧气的传输、细胞和物料之间的混合、产物的分布均匀等。
且适宜的搅拌可以使菌株在水相中保持均匀地分布，也帮助调节溶解氧浓度分布以及使宿主充分接触氧气。
在发酵过程中，优化搅拌措施能将有利条件推向极致。
2. 发酵基质的优化选择发酵基质是支撑微生物生长和代谢产物生产的原材料，是发酵生产的重要组成部分。
优化和选择发酵基质可极大地影响发酵效果。
典型地，碳源和氮源是最常见的限制因素。
出于成本和生产效率的考虑，我们需要选择基质成分，通过适宜比例配制最佳的微生物培养基。
三、监测和控制发酵过程1. 发酵状态的实时监测实时的监测和调整可以及时发现发酵振荡、营养不良、中毒和气泡生成等情况。
适用于发酵文化池内的监测和调整将直接影响到生产过程中生物量和产物质量、商业化生产效率以及保持一致性等因素。
最新的无创生物过程在线监测技术打破了传统的发酵监测与控制的局限性，它具有高精度、高可靠性、实时性、低成本和便携性等优点。
2. 发酵过程的控制策略发酵过程中要控制重要参数，使其维持稳定在最佳范围内。
理想的控制策略可以实现自动化过程控制，提高生产效率和产品质量，并减少操作失误。
生物发酵过程优化和控制方式比较
生物发酵过程优化和控制方式比较生物发酵是指利用微生物、动植物细胞或其代谢产物进行产物合成、能量转换或废弃物处理的过程。
在工业生产中，生物发酵扮演着不可或缺的角色，如食品、药物和酒精的制备。
为了提高发酵过程的效率和产出质量，科学家们一直在努力进行优化和控制方式的比较研究。
生物发酵过程的优化旨在提高产物产量和质量，并减少生产成本。
不同的微生物、培养基、发酵条件以及控制方式可能会产生不同的效果。
下面将对常见的优化和控制方式进行比较分析。
一、不同的微生物不同的微生物具有不同的代谢特性和适应能力，在发酵过程中起着至关重要的作用。
选择合适的微生物对于优化发酵过程非常重要。
目前，大多数工业发酵过程使用的微生物是大肠杆菌、酿酒酵母、乳酸菌等。
这些微生物具有高产率和高产量的特点，适用于各种生物发酵过程。
二、不同的培养基和发酵条件培养基是发酵过程中微生物生长和代谢所必需的营养来源。
不同的培养基成分会对发酵过程产物的产量和质量产生影响。
常用的培养基成分包括碳源、氮源、无机盐、维生素等。
通过调整培养基成分和发酵条件，可以优化发酵过程。
三、不同的控制方式1. 手动控制：手动控制是最基本的控制方式，通过人工调整发酵过程中的参数来实现优化。
这种方式简单易行，但需求较高的人工干预，容易出现误差。
2. 开环自动控制：开环自动控制是通过根据先前的经验和规律设定参数来控制发酵过程。
这种方式可以减少人工干预，但无法对实时变化做出调整，容易受外界环境的影响。
3. 闭环自动控制：闭环自动控制是通过传感器或监测设备收集实时数据，并通过反馈机制进行调整。
这种方式可以实时调整发酵过程中的参数，提高控制精度，但设备和传感器的精度要求较高，成本也较高。
四、对比分析微生物的选择、培养基和发酵条件以及控制方式的选择对于生物发酵过程的优化至关重要。
以下是一些常见的对比分析：1. 大肠杆菌 vs. 酿酒酵母：大肠杆菌是最常用的微生物之一，在产物产量方面具有优势，但其培养条件相对复杂。
5第五章 代谢调控育种
⑷利用营养缺陷型回复突变株或条件突变株的方法， 解除终产物对关键酶的调节；
⑸应用遗传工程技术，创造理想微生物（即构建目 的工程菌株）。
此外，发酵条件如pH值、NH3的供应、溶氧水平、 营养浓度控制及表面活性剂的使用等也非常重要。
一. 切断支路代谢
1. 营养缺陷突变株的应用
营养缺陷型即菌株发生基因突变，合成途径中某一 步骤发生缺陷，丧失了合成某些物质的能力，必须在 培养基中添加该营养物质才能生长。
第五章 微生物 代谢控制育种
第一节 代谢控制育种的基础
代谢控制发酵理论的建立
代谢控制发酵理论最开始是应用于氨基酸高产菌株 的选育中；随后，核苷类物质发酵生产菌也以代谢控 制理论去选育，并奋起直追成为后起之秀。
随着研究的深入，代谢控制发酵理论的作用，已由 野生型菌株的发酵向高度人为控制的发酵转移，由依 赖于微生物分解代谢的发酵向依赖于生物合成代谢的 发酵，即向代谢产物大量积累的发酵转移。
一个菌株经过突变和回复突变后，某一结构基因 编码的酶会经历失活→恢复活性的过程，但酶的调节 部位的结构常常并没有恢复。所以经过此过程后，该 酶的反馈抑制被解除或削弱。因此可以利用营养缺陷 型的回复突变来获得解除反馈抑制从而提高产量的菌 株。
例如，先将金霉素生产菌绿链霉菌诱变成蛋氨酸 缺陷型，然后再回复突变成原养型，结果其中有85% 的回复突变株的金霉素产量提高了1.2~3.2倍。
通过选育某些营养缺陷型或结构类似物抗性突变株 以及克隆某些关键酶的基因，也可以使目的产物前体 的合成增加，从而有利于目的产物的大量积累。
1. 在分支合成途径中，切断控制共用酶的非目的终 产物的分支合成途径，增多目的产物的前体，使目的 产物的产量提高。
在谷氨酸棒状杆菌、北京棒状杆菌、黄色短杆菌、 大肠杆菌等微生物中，Lys、Thr、Met的合成关键酶是 天冬氨酸激酶，该酶受Lys、Thr的协同反馈抑制，即 天冬氨酸激酶在Lys或Thr单独存在时不受抑制，仅当 两者同时过量时才引起抑制作用。因此，在Thr限量培 养时，即使Lys过剩，也能进行由天冬氨酸生成天冬酰 磷酸的反应（即第一步反应）。
微生物发酵过程优化控制技术进展
微生物发酵过程优化控制技术进展一、本文概述微生物发酵过程优化控制技术是生物工程领域的一个重要研究方向，它旨在提高发酵过程的效率、降低能耗、优化产品质量，从而实现工业生产的经济效益和环境效益的最大化。
随着生物技术的快速发展，微生物发酵过程优化控制技术也取得了显著的进步。
本文将对近年来微生物发酵过程优化控制技术的研究进展进行综述，包括发酵过程参数优化、发酵过程模型化与控制、发酵过程智能优化控制策略等方面，以期为该领域的进一步研究和发展提供参考和借鉴。
本文将介绍微生物发酵过程的基本原理和发酵过程控制的重要性，阐述优化控制技术在提高发酵效率、降低生产成本、改善产品质量等方面的关键作用。
本文将重点综述发酵过程参数优化技术的研究现状，包括温度、pH值、溶氧量、底物浓度等关键参数的优化方法和技术手段。
接着，本文将探讨发酵过程模型化与控制的研究进展，包括基于机理模型的发酵过程控制、基于数据驱动的发酵过程建模与控制等方面。
本文将介绍发酵过程智能优化控制策略的最新研究成果，包括基于、机器学习等技术的发酵过程优化控制方法，以及这些技术在实际工业生产中的应用情况。
通过对微生物发酵过程优化控制技术的研究进展进行综述，本文旨在为该领域的科研人员、工程师和研究生提供一个全面、深入的了解，以促进该领域的进一步发展和创新。
本文也希望为相关企业的技术创新和产业升级提供有益的参考和启示。
二、微生物发酵过程基础微生物发酵过程是一种复杂的生物化学过程，涉及微生物的生长、代谢以及产物的生成。
这个过程通常包括菌种选择、培养基配制、发酵条件控制等多个步骤。
发酵过程中的关键因素包括温度、pH值、溶解氧、营养物质浓度等，这些因素的优化控制对于提高发酵产物的产量和质量至关重要。
菌种选择是发酵过程的基础。
不同种类的微生物具有不同的代谢途径和产物生成能力，因此，选择适合发酵目标的菌种至关重要。
同时，菌种的遗传改良也是提高发酵效率的重要手段，通过基因工程等现代生物技术手段，可以实现对菌种代谢途径的精确调控，从而提高产物的产量和纯度。
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• pH一般是利用电化学原理进行测定。常用一组电极来测量， 即测量电极和参考电极。
• 电势与温度相关，pH转换器需具有温度补偿功能。
pH电极
参比电极
溶氧在线检测
• 溶氧(DO) 影响细胞的生长、产物的生成。反应器中溶氧 的检测远比温度等参数检测困难。
• 在有电流通过的条件下，可氧化物质在电极上发生极化反 应产生扩散电流，电流大小与参与反应物质浓度成正比， 通过改变外加电压得到相应曲线。
• 生物传感器主要包括两个部分：分子识别元件和换能器。 • 原理：被分析物扩散进入固定化生物敏感膜，经分子识别，
发生生物学反应，产生的信息继而被相应的化学换能器或 物理换能器转变成可定量和可处理的电信号，再经检测放 大器放大并输出，便可知道待测物浓度。
生物参数在线检测和计算
• pH值 • 溶氧 • 呼吸代谢参数 • 比生长速率 • 氧气体积传质系数 • 生物热
• 溶氧检测主要有3种方法，均需利用膜将测定点与发酵液 分离，使用前均需进行校准。 1.导管法； 2.质谱电极法； 3.电化学检测法(极谱分析法)。
• 最常用的溶氧检测方法是可蒸汽灭菌的电化学检测器。分 为原电池型电极和极谱型电极两种。二者均用膜将电化学 电池与发酵液隔开。对于溶氧测定，膜仅对O2有渗透，对 其它干扰物则不能通过。
2
6 7
阴极： O2+2H2O+4e-→4OH-
1 阴极，2 气体渗透膜，
阳极： 4Ag+4Cl-→4AgCl+4e-
3 外壳，4 电解质，5 阳 极，6 绝缘体，7 电解质
由此可见，在两电极之间就会有电流产
薄膜
生
当极化偏置电压一定时，电极极化电流的强弱与溶液中氧的 分压呈线性关系，根据Fick定律有：
二氧化碳分析： • 大规模工业发酵的CO2量的测定具有重要价值，是发酵过
程控制中重要在线信息。
• 确定产生的CO2量有助于计算碳回收。 • 研究发现生物量生长率与CO2生成率成线性相关性，进而
开发估计细胞浓度的模型，由在线检测CO2的数据估算比 生长速率。
第五章 生物过程优化控制
概述
• 生化过程优化控制是一门交叉学科，它涉及生物化学原理、 生化反应工程、过程控制理论和应用数学理论等多种学科。
• 优化控制的目标函数：目标产物浓度、生产强度和底物转 化率。
• 实现发酵过程的优化控制，需要确定优化的目标函数、过 程的状态变量、操作变量以及动力学模型。
• 数学模型是实现过程优化控制的基础，可以分为：结构化 模型、非结构化模型和黑箱模型。
i
k1DaA
pO 2 X
i 电极电流，k1 常数，D 膜中氧扩散系 数，a 膜材料氧浓度，A 阴极表面积， X 气体渗透膜厚度，pO2 溶液中氧分压
若电极材料一定，物理特性和尺寸一定，那么k1 、D 、a 、 A 、X 都确定，则：
i=KpO2 即电极电流与氧分压成正比关系。则可测定溶液中氧浓度。
由Henry定律可知，溶液中的氧浓度与其分压成正比 CL=pO2aL
生化过程状态监测
• 合理选择观测变量和控制参数是优化控制的基础和关键问 题
• 物理参数 • 化学参数 • 生物参数
参数获取方法： • 取样检测 • 反应器内直接检测
• 相比而言，生物参数的监测较困难，往往需要间接获得。
生物传感器
• 生物传感器是借助于生物敏感元件并利用化学反应原理以 选择性方式对特定的待分析物质产生响应进行检测，并通 过转换器对分析物质进行定性或定量分析的装置。
• 忽略传感器内动态效应，O2达到阴极的速率与氧跨膜扩散 速率、氧扩散至膜表面的速率相等，与氧传质总浓度驱动 力成比例。假定膜内表面O2浓度可有效降为0，则扩散速 率与发酵液中溶解氧成正比，阴极测定的电信号与发酵液 中溶氧成正比。
1
当两电极之间加一极化电压(0.6-0.8V)，有
3 4
氧存在时，电极上将产生氧化还原反应：
• 其原理是O2通过渗透膜从发酵液扩散到监测器的电化学电 池，O2在阴极被还原时产生可被检测的电流或电压，这与 O2到达阴极的速率成比例。
发酵液 O2扩散 膜外表面 跨膜扩散 膜内表面 电极内扩散 阴极
• 阴极检测到的是O2到达阴极的速率，取决于它到达膜表面 的速率、跨膜传递的速率及它从内膜表面传递到阴极的速 率。
• 溶氧电极的使用，需要注意四个方面：搅拌、温度、压力、 以及电极校准。
呼吸代谢参数的计算
氧分析： • 微生物生长代谢过程中要利用氧，微生物的氧利用率(OUR)
是生化反应过程的重要参数，因此，测量发酵排出气体中 的氧含量成为研究生物生长和产物形成的主要变量。 • 氧浓度的分析测量主要采用磁风式氧分析仪(磁氧分析仪)。 • 原理：利用氧具有极高的磁化特性设计而成，当氧气通过 非均匀磁场的作用时，将会形成“热磁对流”或称“磁 风”，该磁风对敏感元件产生冷却作用，利用此进行氧浓 度的检测。
pH在线检测
• 在发酵过程中由于微生物的代谢(消耗碳源或氮源，释放 代谢产物如酸等)会使得发酵液的酸碱度发生很大的变化， 而发酵过程需要维持在一定的酸碱度范围内。
• 在生化过程中，pH的控制和调整已成为过程操作不可缺少 的变量。因此pH的测量在生化过程控制中具有无比重要的 地位。
• pH：表示体系酸碱度的参数，为溶液中H+的活度，即 pH=-lg[H+]，其范围为0～14，pH<7为酸性，pH=7为中性， pH>7为碱性。
其中：CL 溶氧浓度，pO2 氧分压，aL 溶解度常数 如果aL是常数，则电极电流信号可直接转化为溶液。但aL受温度 和溶液组成的变化而改变。
因此，用溶氧电极来测量发酵液中氧含量时，只有当罐内温度、
压力及发酵液组成一定时才准确。
• 极谱电极在测量中的动态响应速度、稳定性、温度漂移特 性都比较好，能适应工业发酵要求。
• 对电极寿命和稳定性影响最大的因素是发酵罐的高温灭菌。 为了消除这种损害，一般采用电极保护套的方法，将溶氧 电极装在可伸缩的保护套，灭菌后再推入发酵罐。
• 电极安装在发酵罐中最合适的位置，能准确反映发酵液中 溶氧的变化，其安装开孔不影响灭菌及留死角。一般安装 在中部偏下，安装时要有一定的向下的倾斜角，防止安装 口积液或清洗不到。