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建立可以准确描述过程特征的通用和有效的数学模型是实现过程控制和最优化的基础和前提条件。上个世纪90年代初,代谢（流）网络模型和技术开始出现,随后,其在发酵过程中的应用不断涌现。代谢网络模型主要适用于主要代谢途径已为人们所知的大宗发酵产品的生产过程,本论文以谷氨酸为例,进行了基于代谢网络模型的谷氨酸发酵过程在线状态预测的研究。建立用于过程在线状态预测的代谢网络模型需要知道其适用范围,及其由哪些参数能在线可测,其目的是要利用在线可测的状态变量的速度参数来在线推定不可测的着眼物质的浓度或者生成模式。谷氨酸发酵中菌体生长和产物代谢的基本特征显示谷氨酸发酵是典型的增值非偶联发酵,除主产物谷氨酸外,得知乳酸是主要副产物。谷氨酸发酵的菌体生长期短促,产酸期长,从过程控制和优化的角度来看也更为重要。因此,我们构建了谷氨酸发酵产酸期的代谢网络模型。该模型仅考略了葡萄糖和O2的消耗,以及谷氨酸、乳酸、CO2的生成和细胞的维持代谢,其中2个状态变量的速度参数,即O2的消耗速度OUR和CO2的生成速度CER在线可测。整个代谢网络模型由20个代谢方程和25个反应速度所构成,该模型属于一个不定系统,未知速度变量（浓度变量）的求解通过线性规划法进行,并规定代谢反应中辅酶NADH生成量最小为线性规划法的目标函数。利用代谢网络模型和线性规划法的发酵过程在线状态预测的方法,可以比较准确地在线推定各种不同发酵条件下的谷氨酸浓度及其变化模式。与传统的非构造式动力学模型相比,该方法具有建模简单、模型物理意义明确、通用性能更好等优点,也为后续的发酵过程的控制和优化提供了一条新的途径和手段。为验证上述在线状态预测模型的有效性,通过增加离线计算得到的糖耗速度和谷氨酸、乳酸的生成速度,并将代谢网络模型简化,用最小二乘法求解代谢网络模型中所有代谢反应的速度,得到了溶氧浓度控制在10%,30%和50%时,不同发酵时刻下的谷氨酸棒杆菌的代谢通量图。结果发现高溶氧时（50%）,发酵24h谷氨酸的代谢通量很低,而TCA循环的通量很高,这与在线预测的值相吻合。与此同时,对影响谷氨酸形成的主要关键节点丙酮酸和α?酮戊二酸处的代谢流进行了分析。低溶氧时,丙酮酸节点处的流向乳酸的代谢通量要比高溶氧时的大;高溶氧时,节点α?酮戊二酸处的流向琥珀酸的代谢通量大,而导向谷氨酸生成的代谢通量低。最后还分析了能量代谢和产物形成之间的关系,结果发现,溶氧控制水平在50%时,NADH和ATP的代谢通量由很大的增加,但谷氨酸合成速度却下降了