調用pyrex核心算法來實現基于數字孿生的發酵工藝優化
經過幾輪功能開發與技術迭代，我們此前推出的數字孿生模擬器現已支持同時對溶氧、微生物生長和傳熱過程進行模擬。關于數字孿生這個概念，我們此前介紹過相關的定義，并且開發了針對溶氧過程的應用案例。對于生物工程來說，數字孿生就是基于計算機模擬理論，對生物過程及其配套裝備建立模型，并將其嵌入至控制系統或者數據管理系統中，進而實現與物理實體的雙向數據通訊。從這個意義來說，僅對單一因素進行模擬顯然是遠遠不夠的，需要結合多項傳感器數據，并考慮它們對發酵過程的聯合影響，才能獲得準確的模擬結果。但模型的復雜程度和運算量也會因此而呈指數增加。為此，我們使用C++開發了數字孿生模擬計算方法庫-pyrex。相比于腳本類語言，其運算效率可以成倍提升。該庫在不久的將來也會以開放使用的形式和大家見面。今天，我們先討論在多因素情況下，數字孿生動態數學模型的應用案例。這個案例將使用基于Python的網頁應用調用pyrex核心算法來實現。
理論基礎
圖1是補料發酵過程主要操作參數與菌體生長、產物形成之間的相互影響示意圖，同時也是生物過程數字孿生模擬器的技術路線圖。其中，綠色高亮部分，是pyrex當前版本已經實現的部分，包括攪拌與通氣對傳質系數，進而對傳質速率、攝氧速率以及溶氧濃度的影響，補料流量對底物濃度進而比生長速率和菌體濃度的影響，以及上述所有參數之間的互相作用。
圖1 補料發酵過程主要操作參數與菌體生長、產物形成之間的相互影響
關于上述模型的理論基礎，可以參考我們之前的公眾號文章，如攪拌對傳質系數的影響。pyrex還包含了生物反應器產熱及溫度控制模塊。本文中，我們以使用冷卻水對反應器進行溫度控制為例進行演示。其中過程產熱包含了機械能耗散和生化反應放熱。由于模擬器中溫度控制和溶氧控制使用了PID控制器，本模擬器完全可以用來學習PID控制器參數整定。事實上，下面演示的網頁應用中，PID參數并沒有優化，歡迎大家嘗試自己對控制進行優化，這也是數字孿生應用的一個重要方面。如果您不熟悉PID控制器原理，請先查閱http://dm.parallel-bioreactor.com/pid。
圖2 模擬器中溫度控制物理模型
使用方法
基于網絡技術的數字孿生模擬器基本操作請參考上面的視頻。
應用入口在http://twin.parallel-bioreactor.com:5007。由于我們的演示服務器性能有限，如果您遇到網頁反應遲鈍的現象，請換個時間再試。或者如果您已經安裝了D2MS設備與數據管理系統，您還可以訪問下面的鏈接下載DO控制模擬器離線版本地運行。將下載的壓縮包中的DO_Sim開頭的三個文件復制到OAJ文件夾根目錄即可。如果您尚未安裝D2MS, 則至少需要完成第一步安裝后，運行壓縮包內的注冊程序進行注冊后，方可使用離線版模擬器。
關于Pyrex計算庫：
Pyrex計算庫是我們正在開發的高性能計算庫，旨在提供可定制化、具備高擴展性的模擬計算模塊，上述功能的實現正是調用了pyrex庫的攪拌釜反應器模塊、生物反應模塊和溫度控制模塊。用戶甚至可以根據自己需要自己組裝模塊，實現更加個性化的功能。未來我們會加入更多的功能，并且在合適的時候以開放使用的形式免費發布。
結語：
本次功能更新實現了多因素對反應過程共同影響的模擬，可以幫助用戶同時從宏觀和局部角度理解發酵過程。當然，發酵過程模擬仍是一個非常復雜的問題，目前我們只是初探了冰山一隅，初步了解計算機模擬在生物工程領域的應用潛力。完整的基于數字孿生的系統不僅要完成詳盡且準確的過程模擬，還需要與硬件及用戶界面連接，接下來我們會繼續更新包含更多細節與更高可拓展性的數字孿生模擬器，敬請期待！
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