关于由于校准溶液的温度与测试液体的温度之间的差异，酶葡萄糖葡萄糖生物传感器在实际使用中不精确的问题，检测浓度的方法提出了基于温度的葡萄糖。先，基于酶促反应动力学，建立了目前的酶促葡萄糖生物传感器浓度检测模型，然后在动力学温度检测模型中建立了未知参数之间的关系。且通过Arrhenius公式确定浓度。动力学模型中，建立了一种新的基于温度的浓度检测模型。此模型中，当前温度和酶促反应的初始斜率被作为输入值和所测量的葡萄糖浓度被认为sortie.L’utilisation这种模式的值提供了一种检测方法，用于导出通过反应混合物的温度和反应的初始流动的斜率测量的液体浓度。进的检测方法不仅可以降低的温度差的影响，同时也提高了检测精度，省略手动校准在经典的检测，避免所需采样探头拆卸步骤手动校准，更有利于在线使用。
用初始检测方法和基于的检测方法，在25.0，30.0和42.0℃检测到1.5 mg / mL和2.5 mg / mL的葡萄糖溶液。度检测结果表明，基于温度检测方法的回收率大于95.0％。比原来的检测方法好得多。度;葡萄糖;生物传感器简介在发酵工业中，葡萄糖是发酵液中碳的主要来源，其用量直接影响产品的质量。此有必要检测发酵液中的葡萄糖浓度[1]。生物传感器的许多优点使其广泛用于检测发酵过程中的葡萄糖浓度。
萄糖生物传感器主要是固定化酶电极[2~4]，由于发酵过程的高温蒸汽灭菌过程，固定化酶生物传感器不能在线使用。之前的研究中，研究小组提出了一种替代“酶液固定”的酶膜的方法，并开发了一种使用酶注射结构的葡萄糖生物传感器，能够满足真正的需求，但有足够的检测时间。问题[5，6]。2015年，研究小组建模这种生物传感器的机构，并建立了生物传感器机构模型酶葡萄糖注射液，其表示整体的反应机制，并且还提供了一种机制用于模型的方法检测[7]。为改进检测算法和缩短检测时间提供了理论依据。促注射生物传感器主要针对发酵场中葡萄糖浓度的检测。测步骤如下：首先，使用标准葡萄糖溶液进行校准，然后检测发酵液中葡萄糖的浓度。而，生物传感器对温度[8-10]中，当实际测量中，发酵培养液交换的温度，在室温下校准溶液的通常的温度是不同的，这导致敏感的结果不精确的校准和测量结果。误此外，每次测量都需要校准，这不仅繁琐，而且对在线检测也不利。研究主要关注实际使用酶促注射葡萄糖生物传感器时校准溶液温度与测试溶液温度之间的差异所导致的不准确的测量结果，以及一种新的测量方法。用热力学和酶促反应动力学检测。先，利用动力学建立了酶促注射检测葡萄糖生物传感器浓度的机理模型，然后建立了温度和动力学模型中未知参数之间的关系。伦尼乌斯公式。建立温度的模型中已经取代了这种关系。于实验数据，使用新浓度检测模型确定基于温度的浓度检测模型中的参数值，并获得新模型。
经提出了一种新模型，用于基于反应混合物的温度和反应的初始斜率来检测葡萄糖浓度。别采用动态模型检测方法和温度模型检测方法进行实验，检测结果表明，温度检测方法在温度变化条件下具有较好的稳定性。度和检测的准确度高于初始检测方法。检测方法避免了在每次测量之前手动移除所需的拆卸步骤，这更有利于在线使用。力学浓度检测模型在酶注射生物传感器反应池中建立了酶促反应[5]。Mie方程可知，当葡萄糖发生酶促反应时，首先形成中间体，中间产物分解产生H2O2和H2O2。电极的分解产生反应机理électrons.Le：E Sk1k在指数部分的机构模型是由于渐进形成在初始反应的复杂的，但根据米氏方程，底物和酶反应可逆其中反应形成中间复合瞬间达到平衡和复合物的浓度保持在一个短的期间内保持不变，从而在H 2 O 2浓度增加的速率是恒定的，使得指数部分可以是省略。H2O2的生成速率线性增加，电子被H2O2分解，即电流可以用I = NED PEFP表示，其中是电子交换过程中的电子数。应中，DPE是H2O2的扩散系数，F是法拉第常数[7]。此，电流变化的初始斜率是：检测基于该研究组的以前的工作的酶注射葡萄糖生物传感器的制造方法是基于上述式（3）中，称为检测方法动力学模型首先，通过酶促注射葡萄糖生物传感器被用来获得与葡萄糖的[S1]和[S2]的浓度的两种标准溶液的反应流的初始斜率K1和K2是已知的并且在C和公里参数在浓度检测的动力学模型由式（3）确定;在反应过程中电流的初始斜率K，最后，校准参数C，Km和初始斜率K在公式（3）中被替换，以获得待测液体的葡萄糖浓度[S]。结如下：使用葡萄糖的标准溶液首先，在生物传感器的葡萄糖浓度检测的动力学模型C和公里参数被校准，则测试流体的检测被执行在使用已知的模型。
实际使用中，标准溶液处于室温下，并且温度相对于发酵液的温度存在差异。应速率k1，k，k2存在于参数C和Km中，恒温阀芯因此C和Km受温度影响。果，参数C和Km在存在温度差的情况下在室温下校准，并且不能用于检测待测液体。研究使用温度增强检测方法消除温度对测量结果的影响。究中的浓度相对于温度的检测图案基于公式A，B，LNA“LNB的温度的浓度检测图案是固定值的，未知的是温度T和反应的初始斜率K.在此基础上，可以得到所谓的温度模型检测方法的改进的检测方法：生物传感器检测葡萄糖的浓度在液体中获得反应的初始电流斜率K”，恒温阀芯同时将混合物通过位于反应池中的温度传感器获得。后用通过公式（6）获得的初始斜率K’和T’代替温度T’，以获得测量的葡萄糖浓度[S’]。计了测量浓度 – 温度检测模型参数的实验，以确定公式（6）的参数a，b，ln’，lnb’，并设计了以下实验：原理实验：C和C可分别使用公式（4）和（5）获得。Km和温度T的另一个关系表达式：lnC = b’T lna’，lnKm = bT lna。以看出，lnC和lnKm分别与1T成比例。先，通过使用在不同温度下注射酶的葡萄糖生物传感器获得不同浓度的葡萄糖与葡萄糖的反应的初始斜率。用公式（3）获得在不同温度下的动力学模型C和Km的参数，以及对于lnC，lnKm和1T获得的值。整，最后获得a，b，lna’，lnb’的值。葡萄糖生物传感器注射（自制），金属浴加热器（常数TU.100C），不同浓度的葡萄糖溶液（滴定分析标准溶液），葡萄糖氧化酶（Solarbio），缓冲液（科学院山东）生物研究所）。验方法根据北京发酵厂的数据，一般发酵液的温度约为30℃，由于工艺要求，单个发酵过程的温度将略高于40℃。了在实际生产中对于各种发酵过程包含尽可能多的温度要求，使用以下方法获得1.5，2.5和3.0mg / mL的葡萄糖浓度的初始反应。物传感器分别在25.0，30.0，35.0和40.0℃进行酶促注射。
率：首先，将葡萄糖溶液，葡萄糖氧化酶溶液和缓冲液加热至由金属浴加热器限定的温度，以模拟该过程中反应池中的温度。应。注射型葡萄糖生物传感器用于初始反应。量坡度。型参数的确定表1显示了在不同温度条件下通过酶葡萄糖生物传感器测量的不同浓度的葡萄糖溶液的反应斜率。
1示出的斜率的生物传感器是不同的，当温度和葡萄糖溶液的浓度是恒定的，因为由酶反应所产生的电流等于nA的水平，敏感干扰，并且具有三个电极的电路和没有设计放大的滤波电路。可以合理地导致传感器稳定性差：如果采取多于一次的测量以确保测试结果的可靠性，则相对差异小于3％。据式（3），1 [S] = CKM×1K×1公里可以得到和所述方程用于拟合数据，以获得机械参数C（NA / S）和Km（毫克/毫升）不同温度下的动力学参数。表2实验验证系统的检测图被泵送到循环的量化，然后压入反应罐，以使缓冲器发生反应，所述检测电路检测所述三电极的初始电流斜率反应和温度传感器检测反应罐中的混合液体。后将温度传送到上位机以计算和显示浓度。验结果和分析通过酶促注射葡萄糖生物传感器测量1.5和2.5mg / ml的葡萄糖溶液的浓度以获得斜率，并且通过模型检测方法分别分析数据。
度和动力学模型检测方法（表3）。收率和回收率表示测量值与实际值的对比。算公式如下：P = 1- | yi-y | y×100％，其中P是回收率，y是测量的葡萄糖浓度。y是葡萄糖浓度的实际值。
力学模型检测方法用于数据分析：系统在室温下校准。着温度和混合物校准之间的温差增加，测量结果的回收率逐渐降低。度模型用于分析数据。复试验的结果应在一定范围内被维持，并且不会随温度变化而改变，因为根据温度各试验重新计算C和公里在浓度检测动力学模型，这将减少检测。果的影响。果表明，温度模型检测方法减少了温度变化引起的误差，提高了实际测量中测量结果的恢复率，降低了温度的影响，提高了稳定性。计结果表明，温度模式检测方法有助于保持检测结果的回收率当温度变化时和动力学模型的检测方法受到严重影响液体之间的差校准和待测液体的温度。度模型的检测方法可以更好地消除温度引入的误差，使测量结果更加精确可靠。论对于发酵工业中使用的酶葡萄糖生物传感器的应用，校准溶液与测试液体的温度不同，导致检测结果不准确，实验步骤不同简化重复校准的繁琐步骤。用Arrhenius方程建立原始浓度的温度与动力学检测模式参数之间的关系，并利用这种关系改进现有的检测方法，避免由此引起的误差。发酵领域的温度，同时省略校准部分，更有利于在发酵工业中实现自动化控制。
以通过实验验证基于温度模型的检测方法可以降低检测结果的温度误差，提高传感器的稳定性并改善其性能。进的传感器直接连接到发酵工业中的发酵罐。特的酶注入结构使得可以忽略由高温灭菌引起的酶失活的问题。的检测方法更有利于在线检测和控制。现综合发酵操作系统。考文献史忠平，潘峰。析，控制和检测发酵过程的技术。京：化学工业出版社，2005：101-105石忠平，潘峰。析，控制和检测发酵过程的技术。2005：101-105 Alonso JM，Bielen AAM，Olthuis W.，Kengen SWM，Han Z，Franssen MC R.，Appl。浪。
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键词温度;葡萄糖;
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