不同类型的溶氧电极各有特点。原电池型溶氧电极无需外加电压,其工作原理基于电极自身材料的氧化还原反应产生电流,从而反映溶解氧浓度。这种电极结构相对简单,在一些对精度要求不是极高、电源获取不便的场景中有一定应用。而极谱型溶氧电极需要外加 0.6 - 0.8V 的极化电压,它具有更高的测量精度和灵敏度,能够更地测量溶液中的溶解氧浓度,因此在实验室研究、工业生产中对溶氧监测要求较高的环节应用更为广 。微基智慧科技(江苏)有限公司通过溶解氧电极反馈控制,可实现发酵过程的闭环自动化,减少人为操作误差。苏州高寿命溶氧电极

溶氧电极在实际应用中,需根据不同的场景和需求选择合适的类型和规格。在实验室研究中,可能更注重电极的测量精度和灵敏度,可选择高精度的极谱型溶氧电极,并搭配专业的数据采集和分析设备。在大规模的工业生产中,除了考虑精度,还需关注电极的稳定性、耐用性以及维护的便捷性,以满足长时间连续运行的需求。在野外环境监测中,则要选择适应恶劣环境条件,如抗腐蚀、耐高低温的溶氧电极,并配备可靠的电源和数据传输装置 。微基智慧科技(江苏)有限公司河北极谱法溶解氧电极溶氧电极无信号输出时,检查电源线连接、电解液是否干涸或膜是否破损。

在生物制药研发的动物实验阶段,溶氧电极发挥关键作用。实验动物在模拟疾病环境下,组织和的溶氧状态会发生变化。通过植入微型溶氧电极,科研人员可实时监测实验动物体内特定部位的溶氧水平,深入了解疾病发展过程中组织的氧代谢变化,为开发更有效的药物和方法提供数据支持,推动生物制药领域的创新发展。在海洋养殖网箱中,溶氧电极保障养殖生物的健康。海水的溶氧分布受潮汐、温度、浮游生物等多种因素影响,而养殖网箱内生物密度大,对溶氧需求高。溶氧电极安装在网箱内,实时监测溶氧。当溶氧不足时,自动增氧设备立即启动;当溶氧过高时,调整水流交换速度。通过精细的溶氧调控,降低养殖生物的应激反应,减少病害发生,提高养殖产量和质量。
合适的溶氧水平对于发酵产物的质量具有重要影响。例如,在某些发酵过程中,过高或过低的溶氧水平可能会导致发酵产物的纯度降低、杂质含量增加等问题。通过溶氧电极实时监测溶氧水平,并根据监测结果及时调整发酵条件,可以有效地提高发酵产物的质量。在发酵罐厂中,溶氧电极的安全应用也非常重要。例如,在安装和使用溶氧电极时,需要遵守相关的安全规范,避免发生触电、失火等安全事故。此外,溶氧电极还需要与安全控制系统相结合,实现对发酵过程的安全监控。分子模拟技术用于设计高选择性透气膜,提升溶氧电极抗干扰能力。

一、放线菌发酵过程中溶氧电极的选型与优化研究,放线菌发酵的特点放线菌(Actinomycetes)是一类具有分枝菌丝和分生孢子的原核生物,因其菌落呈放射状而得名。1.其结构特征如下:(1)营养菌丝(基内菌丝):负责吸收营养物质,部分可产生色素,是菌种鉴定的重要依据。(2)气生菌丝:生长于营养菌丝之上,进一步发育为孢子丝,形成繁殖孢子。2.放线菌发酵具有以下特点:(1)生长缓慢:发酵周期较长。(2)次级代谢产物为主:目标产物多在中后期大量合成。(3)高粘度:发酵液粘度大,易发生挂壁现象。(4)剪切敏感:菌丝对机械剪切力较为敏感,易受损。二、溶氧控制的难点,在放线菌发酵过程中,溶氧控制面临以下挑战:1.氧传递效率低:中后期菌丝体粘度高,导致氧传递效率下降,混合效果差。2.剪切力限制:因菌丝不耐剪切,无法通过提高搅拌速度改善溶氧。3.溶解氧电极可靠性问题:菌丝堵塞问题,发酵中后期,菌丝易堵塞传感器测量头,导致数据失真。溶氧电极的分辨率可达 0.01 mg/L,满足实验室级精确测量需求。苏州荧光法溶氧电极
通过溶解氧电极的实时监测,可快速识别发酵异常(如污染或代谢停滞)。苏州高寿命溶氧电极
以双孢蘑菇为实验菌种的研究发现,搅拌转速和通气量对菌体生长和胞外多糖分泌具有重要影响。在适宜的溶氧控制条件下,菌体生物量和胞外多糖产量提高。类似地,对于生物发酵产酶过程,溶氧水平也会影响酶的产量,当溶氧水平适宜时,细胞能够正常进行代谢活动,为酶的合成提供所需的物质和能量。例如,在某些酶的合成过程中,需要特定的代谢途径参与,而这些代谢途径可能对氧气有一定的需求。如果溶氧水平不足,可能会导致这些代谢途径受阻,从而影响酶的合成。另一方面,过高的溶氧水平也可能对细胞产生不利影响,如产生氧化应激等,进而影响酶的合成效率。此时,我们就需要能够很好测量溶氧值的工具——溶氧电极,微基智慧科技有着荧光法、极谱法溶氧电极可供选择,适应多种环境、能满足多种现场选择需求。苏州高寿命溶氧电极
如何结合先进的控制技术实现对溶氧电极水平的精确控制以提高产酶效率?在线生长神经网络控制JunfeiQiao等人在2022年提出了在线生长管道递归小波神经网络(OG-PRWNN)控制方法,以提高废水处理过程中溶解氧浓度的控制精度。该方法首先设计了在线生长机制,通过测量控制性能来调整控制器的模块数量,从而自动确定控制器的结构以满足不同的运行条件。其次,设计了结合自适应学习率的参数在线算法来训练OG-PRWNN,以满足控制要求。通过Lyapunov稳定性定理分析了OG-PRWNN控制器的稳定性,并通过废水处理过程的基准仿真模型验证了控制器的性能。这种先进的神经网络控制技术可以为产酶过程中溶氧水平的精...