现代生物工程技术的飞速发展,使发酵工业的生产规模迅速扩大,生产过程逐步强化,因此对发酵过程进行优化控制的要求非常迫切。通过对发酵过程进行优化控制使其产品生产最优(即产品质量最高、成本消耗最低、生产能力最大)是目前发酵工程领域中急需解决的主要问题之一,所以对生物发酵过程检测技术与其优化控制方法的研究日益受到重视。发酵参数的检测是发酵系统控制及优化的出发点。要想对发酵系统进行良好的控制及优化,必须建立在准确测量发酵参数基础之上。发酵过程中的大部分物理参数、化学参数已经实现了实时在线测量,如压力、温度、pH值、溶解氧浓度等。但是由于生物传感器的缺乏,目前缺乏精确的测量手段来测量发酵过程中一些关键参数,如底物浓度、产物浓度和生物量浓度等,一般只能离线采样后在实验室通过化学计量方法或者使用其他仪器获得参数数据,这样不仅达不到实时控制效果,而且特别容易染菌。尤其是还没有特别快速的方法实现发酵过程中生物量的测量,这使得对发酵过程进行先进的控制和优化更加困难。本文使用的中红外光谱仪测量方法,由于中红外光谱仪的快速、准确、无污染等特性,使其在多个领域得到了广泛的应用,并且对于红外光谱在定量分析中应用的研究是当前研究的热点。本文选择枯草芽孢杆菌生产Y-聚谷氨酸的发酵实验作为典型,把红外光谱技术应用到发酵过程中进行研究。对于需要测量的底物和产物进行了其纯品溶液的红外光谱测量,通过建立的模型得到了理想的测量结果,验证了光谱检测的可靠性。然后通过枯草芽孢杆菌的发酵过程,采集了大量样品的光谱,结合多元线性回归算法去建立发酵液的红外光谱测量数学模型。在建模过程中,针对样本集的选择、光谱的预处理和光谱波长范围的选择对测量精度的影响,以及生物量的光谱测量进行了专门研究。最后得到了较高精度的测量模型,该模型能准确预测出发酵液中的底物浓度、产物浓度和生物量浓度,并且具有一定的推广价值。