從胡適之“麻將里有鬼”談起----發酵工藝雜談，獻給發酵行業最帥工程師

葉赫娜蘭.孤城

不是。

你的理解后半部分是對的。

前半部分：

不管是抗生素，氨基酸還是有機酸，發酵染菌（包括所染種類），與----1，環境。2，人員。3，隨機因素。----有關，是不可預知的。誰說抗生素的染菌就是“染霉菌和酵母菌的可能性較大”呢？

但是，光譜抗生素，尤其是后期，抗生素已經有一定濃度，不是特殊情況，細菌還真不容易染---染菌，就很可能是霉菌或酵母菌了----當然，有例外，與環境和隨機因素有關。

另外，按照發酵的習慣，把染噬菌體也叫做“染菌”，而然噬菌體，更是防不勝防，不可預知。所以，說起染菌，如果不到現場，還真是一筆“糊涂賬”。

山中的漫游者

好羨慕孤城兄，可以把心中見到的描述出來，這類人，自古不多見

龍城飛將

孤城兄寫的很是深奧啊，持續關注，好好學習

葉赫娜蘭.孤城

早上，看到尹強賢弟留言，精神一振。

雖然實驗緊張（一篇論文的補充實驗），但還得要說兩句----萬一尹強這小子看了帖子，我這種剝洋蔥的隨筆方法，講了好久都不涉及具體數據分析技巧，別人怎么樣我不知道，但這家伙可能就要瘋了。

那。

上文說到，“真數據？假數據！”，“就是真數據，也是假數據！”

面對發酵過程參數，即“數據”，為何要有“覺悟”，或警覺，認為就是真數據，也是“假”數據呢？這得在數據的構成談起。

談數據構成前，先講講數據的“來歷”。

葉赫娜蘭.孤城

發酵的過程參數，又叫“生理參數”。

這并不是說，微生物會和高等生物一樣，會有一個“生理”過程----天方夜譚，當然不會的，但是，我們回想一下上回說到“復雜系”構成上一級“母復雜系”的原則----簡單化。為什么？

其實，復雜系的相互作用的宏觀表現，（在即便沒有按照某種結構過程構成“母系統”）就是符合這個“簡單化”原則的。這有點像積分。

函數在Y軸的平行于X軸的映射，每一個可以看做是一個獨立的函數（簡單情況就是具體的數值，即常數函數），這些函數可以看做個體，作為“復雜系”的個體。在X軸上積分（注意，即便X軸上長度有限的線段，但線段上的點是無限的，可以與線段，射線，直線，甚至曲線上的點，一一對應的），得到另一個函數--積分函數，這個函數可以類比為微觀上復雜系之間的宏觀表現。

通過這個類比，我們看，最后得到的積分函數，一定比積分前的函數，“復雜”嗎？甚至積分函數的性質，一定比積分前函數在Y軸上的映射（尤其是當不是常數函數時），“復雜”嗎？

我看不一定。

葉赫娜蘭.孤城

和積分不一樣的地方是，積分，一般是面對連續函數來說的，但是，子復雜系，細胞，在構成（包括不去構成）母復雜系，并在宏觀上有所表現時，理論上講，并不是連續的----看一看，每個細胞，每個個體，是獨立的，他怎么和其他細胞“連續”嘛！

是這樣嗎？

不是！起碼，在發酵中不能這樣看，理由有兩個。

1，細胞的最本質特征，是代謝，也就是物質（包括能量，動量）的交換。說簡單點，細胞這個系統，是“開放”的----細胞雖然獨立，單細胞生物的群體代謝，有可能----其實是在大多數情況下，是可以看做“連續”的。

2，有限和無限的轉化。
無限個不連續點，緊密相接，就可以“近似”看做連續的。同理：
有限個，足夠多的，不連續點，緊密相接，就可以“近似”看做連續的。

怎樣叫做“足夠多”，這個把有限近似成無限的“足夠多”的節點在哪兒？

實話實說，不知道。

但是，我們回憶一下第一頁我講到的游戲----橫豎幾個點的游戲，到了8道，也就是象棋，就已經可以“變化無限”了，那我們就可以放心的“假定”，發酵面對的個體，已經是“無限”的，是可以“積分”為簡單情況的“連續”。

其實，這不是“假定”，是事實。一遍一遍，甚至無窮多遍，被發酵過程工程師例證為正確的事實。

這個“積分”，這個宏觀上的細胞的表現，就是發酵的“發酵生理數據”----當然，嚴格來講，措辭是錯的，因為微生物的宏觀表現，并不是建立在“結構”上的，和高等生物不一樣，遠沒有形成“器官”，哪來的“系統”，何談“生理”？

其實，別說器官，就是組織分化也沒有----微生物的一個比較“嚴格”點的界定（微生物沒有一般意義的“定義”，只有描述型界定----本來，微生物就不是一個分類學詞匯），就是“沒有組織分化的生物”（----誰界定的？我，葉孤城，呵呵，一笑）。

但是，“生理數據”，行業內就這么叫了，而且，還“數據分析”（沒說綜合，呵呵）了，還總結了大量技巧。

有限和無限的轉化，這就是發酵過程工程的理論依據！

喜雨

知音少，弦斷有誰聽？

:hihi:

葉赫娜蘭.孤城

既然，從控制方法上講，宏觀和微觀在“復雜系構成上一級母復雜系”時，具有了“聯系”，和“簡單化”，那么，確定過程參數，并且，對過程參數進行調控就成為可能。

為什么要在證明“復雜”和“簡單上”費這么大口舌呢？

因為，發酵的過程參數和化工不一樣。

有多么不一樣？

直接，和“間接”的區別，真和“假”的區別。

發酵，可以只需要，也只能夠，得到“間接”的“假”數據。區別，就這么大！

葉赫娜蘭.孤城

為什么這么說？

我還是先在畜牧說起，然后提到化工。

為什么畜牧業當中，“概率學”特別重要呢？原因在于“小樣本”。

實驗個體，取樣觀察，如果是“非破壞性”檢測，如，稱重，那樣本中個體數目是多少？100只？1000只？10000只？

我接觸到的，宣稱自己樣本數最大的是帝斯曼（記不清，可能啊。可能是它。）在美國做的一個喂養實驗，多少個體？50000只。

呵呵，牛啊！5萬只！

但是五萬個體，從樣本個體數目來看，在概率上，算什么？

小樣本！典型小樣本。

這是非破壞性試驗----稱重。

如果是破壞性試驗呢？你能想象把五萬頭豬或者雞（哪怕是雞），攪爛，榨汁，過濾，混合，而后檢測嗎？而且是每幾個小時，來他個“五萬只”“大攪拌”？

顯然不能。

其實，即便可以做到，這種“小樣本”，還是受概率影響，沒幾個小時來一次的額檢測數據，不具有連貫性，也沒法在曲線上做微分或積分----受概率影響，曲線的積分和微分就沒有意義。

但是，微生物能。發酵能。

在這一點上，發酵有優勢----每次取樣（破壞性試驗），所取個體，不在全人類人口總和以上多少倍呢？

只有個體“數不過來”了，才是真正的“大樣本”。

于是，曲線的連貫性來了，微積分，也來了----概率，可以暫時不用了。

這是大樣本的好處。

當然，這個優勢是相對畜牧來的，但相對化工呢？

我們看一下，就會發現，化工，過程檢測，用的根本不是“大樣本”。

葉赫娜蘭.孤城

不是“大樣本”是什么？難道是“小樣本”？

錯。

化工在面對反應釜進行離線數據檢測時，用的，既不是“大樣本”，更不是“小樣本”，而是“均勻樣本”。

什么是“均勻樣本”？

我們看一下海水。

把某一片海域，進入穩態時，取樣，檢測含鹽量----我們用這個例子。

需要取幾次樣本？

三次，或五次。

舍去離群值，剩余的數據進行平均----對每個樣本如此處理，而后，在對樣本之間進行處理。

那么，這個“三次”，或“五次”，是看做包含多少個體呢？

根本沒有個體！整個海域就是一個個體，個體的每一部分，就體現全部的，真實的個體（就是整體）的性質----3次，5次取樣，是為了部分抵消檢測誤差，而不是抵消個體在樣本中含量的概率問題。

這是“均勻樣本”。

得到均勻樣本，有兩個前提：

1，樣本中不含個體，或，換一種描述，取樣對象本身是一個完整的“個體”。
2，這個“個體”，其參數濃度，在任何方向上的函數，都為等同的一個常數。

這就是“化工”離線數據的假象模型。