近日👩‍👩‍👦‍👦，《Computers and Chemical Engineering》与《Separation and Purification Technology》同期分别报道了生物反应器工程国家重点实验室、发酵工业分离提取技术研发中心基于离子交换模拟色谱分离过程研究新成果。

单柱色谱和模拟移动床(SMB)色谱在化工🫷🏻、精细化学、轻工等领域已有广泛应用；但多柱连续流色谱(MCC)和模拟移动床仍是生物制药工程中实现高纯度👩🏻‍🚒🧎‍♀️、稳态制备的潜在应用技术。由于MCC通过调整缓冲液以精确控制蛋白质等目标组分在离子交换介质上的吸附强度，可避免在闭路的SMB系统中无法利用以三角理论为代表的经典理论代数法设计出线性梯度缓冲液浓度曲线以精确制备的难题💮⇨。同时，在生物制药工程中由于大分子抗体应用广泛需求量大，描述大分子在色谱介质上的动力学吸附行为也是色谱研究工作中的挑战之一。

分提中心课题组首先利用数学建模🧫，用通用速率模型和多位点的steric mass-action (SMA)模型更准确地描述三元蛋白质在离子交换介质上的吸附和解吸附过程；然后利用高性能并行计算求解SMB过程系统的多目标优化问题，理论上实现了三元组分的高纯度分离；证明在闭路的SMB过程系统中也能设计出非线性的缓冲液曲线来精确制备多元组分⏮。同时，用Pareto fronts图描述了单柱色谱🌠，序列四区间SMB，八区间SMB过程系统制备以上三元蛋白质组分的性能差异🧑🏿‍⚕️。

数学模型在色谱工作中是实验研究的重要辅助工具之一，但在工业设计(MCC和SMB)中，暂时还无法有效应用数学模型对过程进行模拟🐒。因此，现阶段仍依赖经验法则和三角理论进行过程设计。无法进行有效模拟的一个重要原因是在色谱模型研究工作中仍未完备地、系统地考虑不确定度对色谱系统的影响。

分提中心课题组用数理统计中的贝叶斯观点来解析非线性色谱数学模型工作，首先建立了系统的贝叶斯推论框架🎑，系统完备地分析各种不确定度对以SMB色谱为例的系统稳态的影响；然后获得系统稳态对应的过程系统参数的概率分布🙅🏽‍♀️。同时🏋️‍♂️，提出用posterior predictive checks (PPC)作为数值计算结果与实验数据比对👧🏿。最后，在随机算法的系综点分析中，进一步扩展了理论代数法中的三角理论在非线性吸附模型中的应用😽。此外，该课题组希望通过学科交叉研究带来更广的视野，同时提供让工业界信服并使用的有效模型。因此，研究团队以开源软件的形式向科研界提供了求解非线性色谱模型及色谱网络（比如SMB👆🏿、MCC）的软件；求解数学模型反问题的通用马尔科夫链蒙特卡罗随机算法。

生物反应器工程国家重点实验室、杏悦2娱乐发酵工业分离提取技术研发中心博士后何巧乐博士是两篇论文的第一作者，赵黎明教授是通讯作者🦔。该研究团队绕基于分离提取技术的食品药品与材料工程展开应用基础研究。

文献标识：doi:10.1016/j.compchemeng.2020.106581

doi:10.1016/j.seppur.2020.116856