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基于人工神经网络实现多柱连续流层析设计及分析的方法

成果类型：: 发明专利

发布时间: 2024-12-02 09:29:21

科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 徐景新 | 2024-12-02 09:29:21
成果简介 技术亮点 应用前景 团队概括 产生的效益 转化方式

本发明涉及生物化工和生物工程领域的蛋白层析分离技术，具体涉及一种基于人工神经网络实现多柱连续流层析设计及分析的方法。

本发明公开了一种基于人工神经网络实现多柱连续流层析设计及分析的方法，包括：步骤1，第一人工神经网络训练，以穿透曲线数据集为输入，机理模型参数集为输出，训练得到第一人工神经网络；步骤2，第二人工神经网络训练，以机理模型参数集为输入，穿透曲线数据集为输出，训练得到第二人工神经网络；步骤3，采用第一人工神经网络进行穿透曲线拟合；步骤4，采用第二人工神经网络进行穿透曲线预测；步骤5，连续流层析的过程分析，将穿透曲线和连续流操作参数代入连续流层析模型，得到过程产率和介质利用度；步骤6，连续流层析的操作空间优化，基于特定分离目标，确定合适的过程产率和介质利用度，得到优化的连续流层析设计参数的操作空间。

生物制药领域：在蛋白质、抗体等生物大分子的分离纯化过程中，多柱连续流层析是关键技术之一。人工神经网络可以优化层析柱的组合、流速、缓冲液等参数，提高分离效率和产品纯度。例如，在单克隆抗体的生产中，能够更快、更纯地获得目标产品。

化学分析领域：在复杂混合物的化学分析中，这种方法可以用于设计高效的层析分离方案。通过对多柱连续流层析过程的分析，能够更准确地分离和鉴定混合物中的各种成分，例如在天然产物化学、环境化学分析等领域发挥作用。

食品和饮料行业质量控制：在食品和饮料的成分分析和质量检测中，应用该方法的多柱连续流层析技术可以快速检测其中的营养成分、添加剂、污染物等。例如，在果汁、葡萄酒等产品的质量控制中，确保产品符合质量标准。

浙江大学是一所历史悠久、声誉卓著的高等学府，坐落于中国历史文化名城、风景旅游胜地杭州。浙江大学的前身求是书院创立于1897年，为中国人自己最早创办的新式高等学校之一。1928年，定名国立浙江大学。2022年，浙江大学入选第二轮“双一流”建设高校，21个学科入选一流学科建设名单，绝大多数学科在第五轮学科评估中取得可喜进步。

本发明用于提供一种基于人工神经网络实现多柱连续流层析设计及分析的方法，旨在快速对实验产生的穿透曲线进行拟合和预测，并基于连续流层析中多个控制参数分析其对过程产率和介质利用度的影响，结合机理模型和人工神经网络各自的优点，形成高效综合的系统模型，辅助进行多柱连续流层析的过程分析和优化设计。

技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。