【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于葡萄糖酸盐生产，具体涉及一种生产过程中反应液葡萄糖含量的实时预测方法。
技术介绍
1、葡萄糖酸锌、葡萄糖酸钙、葡萄糖酸亚铁等葡萄糖酸盐作为重要的食品和药品添加剂，广泛应用于保健品、医药和食品中，主要用于缺乏锌、钙、铁等元素的补充和治疗；葡萄糖酸盐在工业领域也有各自广泛的应用。
2、葡萄糖酸盐在工业生产中主要的制备工艺方法大致可分为普通化学法、催化氧化法、电解氧化法、生物化学法、双酶法等。其中双酶法是近些年较为新兴的工艺，该方法具有生产操作简单、节能降耗、产品纯度高等优点逐渐被认可。以葡萄糖酸锌为例，“双酶法”生产葡萄糖酸锌的主要原理是使用葡萄糖氧化酶、过氧化氢酶将葡萄糖氧化成葡萄糖酸，葡萄糖酸与氧化锌反应生成葡萄糖酸锌，后期将葡萄糖酸锌溶液过滤、浓缩、结晶、干燥，得到成品。双酶法生产葡萄糖酸锌过程中反应液中葡萄糖含量是衡量反应进程的重要指标。葡萄糖含量过高表明反应未充分进行，导致葡萄糖酸锌成品收益率低且产出达不到质量标准，给生产企业带来部分经济损失。当葡萄糖含量过低时，则延长了反应时间，造成时间成本的提高以及不必要的能源浪费。实际生产中主要通过监测此项参数确定反应进程，控制生产进度。
3、目前，常用的检测葡萄糖含量的方法是电化学检测法和化学滴定法。双酶法生产葡萄糖酸盐过程中采用化学滴定法检测葡萄糖含量，该方法通过对反应中的溶液进行人工取样，在化验室对样品滴定检测得到葡萄糖含量，取样到检测完成的时长一般为20-30分钟左右，每次取样的间隔时间一般为1-2小时；该方法的取样周期对葡萄糖含量有着一
4、电化学检测法用于葡萄糖含量检测，具有速度快、实时性好等优点，在果糖检测、血糖检测等领域应用广泛；其检测机理是通过将葡萄糖氧化酶固定在检测仪的电极表面，使得葡萄糖与葡萄糖氧化酶发生酶促反应，转化为另一种化合物，释放电子，利用电子传导到电极，通过电位变化间接反映葡萄糖含量。对于双酶法生产葡萄糖酸盐的反应过程，由于反应液中包含葡萄糖氧化酶，对相同原理的电化学检测法的精准性有较大影响，导致电化学检测法检测反应液中葡萄糖含量难以实现。
5、因此，在双酶法生产葡萄糖酸盐的生产过程中，反应液中葡萄糖含量不能实时检测，现有技术没有可以实时反映反应液中葡萄糖含量的方法。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术提供一种生产过程中反应液葡萄糖含量的实时预测方法。该方法选择监测生产过程中可以测得的变量，进行数据的采集与预处理，通过历史数据建立数学关系或模型，用软件或算法替代硬件功能，实现对生产过程中反应液葡萄糖含量的实时预测。
2、基于上述目的，本专利技术提供一种生产过程中反应液葡萄糖含量的实时预测方法，具体包括如下步骤：
3、步骤1、数据采集；采用双酶法制备葡萄糖酸盐，启动反应装置同时启动数据采集系统，每2秒采集一次并记录、存储各变量的检测值，各项检测数据以采集时间为索引排序、存储，采集的多个变量数据形成神经网络模型使用的输入数据集；定时人工取样使用滴定方法测量反应液的葡萄糖含量值，形成神经网络模型使用的输出数据集；测量葡萄糖含量值低于给定值后，结束本次反应和数据采集；
4、重复多次上述双酶法反应和数据采集，得到多组输入数据集和输出数据集，第一次双酶法反应采集的数据形成第一阶段第1组输入数据集和输出数据集，第n次双酶法反应采集的数据形成第一阶段第n组输入数据集和输出数据集，n为双酶法反应次数，n≧2；
5、步骤2、数据的存储方法：步骤1中自动存储的采集数据按采集时间为索引排序编号，相同采集时间采集的各变量数据各占一列并排成一行，形成一条数据记录，多条数据记录形成输入变量数据集；葡萄糖含量的人工取样滴定测量值，按人工取样时间为索引存储，选取人工取样时间与输入变量数据集中的采集时间相同的存储数据所在行，填入该行的所在列，形成输出数据集。输出数据集中葡萄糖含量值的数据记录条数少于输入数据集中输入变量的数据记录条数，采用插值法对空缺的葡萄糖含量值数据进行生成，形成与输入变量数据记录逐条对应的输出数据集，命名为第二阶段第1组至第n组输入数据集和输出数据集，n为双酶法反应次数，n≧2；
6、步骤3、反应釜及附件的自然散热量的数据采集：原料中去除葡萄糖氧化酶、过氧化氢酶，其他原料与步骤1完全相同，各项反应条件和工艺参数与步骤1完全相同，启动反应装置和数据采集系统，待原料液体温度与室温相同后继续采集数据0.5小时，停止反应装置和数据采集系统运行，结束数据采集；本步骤采集数据的存储方法与步骤2类似，存储后命名为近似值测量第一阶段变量数据集；如果步骤1中重复多次的双酶法反应过程和数据采集过程中的反应原料和反应条件没有变化，本步骤的数据采集进行一次即可；
7、步骤4、最佳时间周期数据合并：按确定的最佳时间周期，对第二阶段第1组至第n组输入数据集和输出数据集中的数据进行处理，形成较长时间周期的数据结果集，命名为第三阶段第1组至第n组输入数据集和输出数据集(n为双酶法反应次数，n≧2)；按相同的最佳时间周期，对近似值测量第一阶段变量数据集中的数据进行处理，形成较长时间周期的数据结果集，命名为近似值测量第二阶段变量数据集；
8、步骤5、数据的计算：对步骤4中部分变量数据进行数据计算，得到新的变量和变量数据，并以第三阶段第1组至第n组输入数据集和输出数据集中每行数据的序号为索引，与第三阶段第1组至第n组输入数据集和输出数据集中原有的数据合并存储在一起，形成第四阶段第1组至第n组输入数据集和输出数据集，n为双酶法反应次数，n≧2；
9、步骤6、数据的处理：步骤5的第四阶段第1组至第n组输出数据集，对其进行归一化处理，得到的输入变量数据集和输出变量数据集命名为第五阶段第1组至第n组输入数据集和输出数据集，n为双酶法反应次数，n≧2；
10、步骤7、变量的筛选：对第五阶段第1组至第n组输入数据集和输出数据集中的各输入变量进行筛选，选取与葡萄糖含量值关联度高的变量及数据组成输入变量数据集，原有的葡萄糖含量值数据为输出变量数据集，形成第六阶段第1组至第n组输入数据集和输出数据集，n为双酶法反应次数，n≧2；
11、步骤8、模型训练：以第六阶段第1组至第n组输入数据集和输出数据集中数据为输入变量和输出变量，对神经网络模型进行训练，得到训练后的模型；
12、步骤9、葡萄糖含量的预测：使用步骤8中训练完成后的模型对新的反应过程进行反应液中葡萄糖含量的预测。对于需要预测反应液中葡萄糖含量的反应过程，按步骤7中筛选得到的关联度高的变量种类选择需要采集数据的变量，采集这些变量在新的反应过程中的实时数据，然后按照步骤1至6，检测、采集、存储、计算、数据合并和处理这些变量的数据，对处理完成的数据进行归一化处理，形成预测阶段输入本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种生产过程中反应液葡萄糖含量的实时预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的实时预测方法，其特征在于，所述步骤1中，人工取样在实验室用化学滴定法检测葡糖含量值并做记录，人工取样时间周期为每30分钟一次或者每60分钟一次。
3.根据权利要求1所述的实时预测方法，其特征在于，步骤1中，反应装置包括反应釜和仪表传感器，具体包括反应釜1；反应釜1外设置有夹套2；反应釜1内部盛装反应液3；反应釜1顶部设置有电机7；电机7上连接搅拌桨4，搅拌桨4伸入反应釜1中；反应釜1一侧上方设置有出气管路10，出气管路10同侧下方设置有进水管路9；反应釜1另侧上方设置有出水管路11，出水管路11同侧下方设置有进气管路5；出水管路11上方设置有进料口8；反应釜1下方设置有出料口6；
4.根据权利要求1所述的实时预测方法，其特征在于，所述步骤1中，变量数据为：
5.根据权利要求1所述的实时预测方法，其特征在于，步骤3中，反应釜及附件的自然散热量采集的变量为：
6.根据权利要求1所述的实时预测方法，其特征在于，所述步骤4中
7.根据权利要求1所述的实时预测方法，其特征在于，对于步骤5中反应釜及附件的自然散热量QR的数据计算方法为：
8.根据权利要求1所述的实时预测方法，其特征在于，步骤5中G类变量数据的计算方法具体为：
9.根据权利要求1所述的实时预测方法，其特征在于，所述步骤7中，筛选方法为灰色关联分析法。
10.根据权利要求1所述的实时预测方法，其特征在于，所述步骤8中，神经网络模型为BP或者LSTM。
...【技术特征摘要】
1.一种生产过程中反应液葡萄糖含量的实时预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的实时预测方法，其特征在于，所述步骤1中，人工取样在实验室用化学滴定法检测葡糖含量值并做记录，人工取样时间周期为每30分钟一次或者每60分钟一次。
3.根据权利要求1所述的实时预测方法，其特征在于，步骤1中，反应装置包括反应釜和仪表传感器，具体包括反应釜1；反应釜1外设置有夹套2；反应釜1内部盛装反应液3；反应釜1顶部设置有电机7；电机7上连接搅拌桨4，搅拌桨4伸入反应釜1中；反应釜1一侧上方设置有出气管路10，出气管路10同侧下方设置有进水管路9；反应釜1另侧上方设置有出水管路11，出水管路11同侧下方设置有进气管路5；出水管路11上方设置有进料口8；反应釜1下方设置有出料口6；
4.根据权利要求1所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：庄殿铮，薛飞，朱玉华，关学铭，刘智，杨安定，唐曜环，李学俊，徐远升，梁宇，殷宇航，刘中原，郭沣莹，王凯，
申请(专利权)人：沈阳工业大学，
类型：发明
国别省市：
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