基于实时数字孪生(影子)软传感器的单次切向流过滤膜降解监测技术研究

来自默克公司的研究人员针对连续生产中单次切向流过滤(SPTFF)的膜阻力监测难题，开发了基于gPROMS平台的数字孪生(DT)系统，成功实现对抗体纯化过程中关键参数(如TMP和CF)的实时预测与调控，为生物工艺智能化监控提供了创新解决方案。

　　

在生物制药领域，数字孪生(Digital Twin, DT)作为物理过程的动态数学模型，正掀起一场工艺监控革命。这项研究聚焦单次切向流过滤(Single-Pass Tangential Flow Filtration, SPTFF)——这种无需料液循环的新型过滤技术，在单克隆抗体(mAb)连续生产下游环节展现出独特优势。

科研团队借助西门子gPROMS数字应用平台(gDAP)，构建了具有状态估计功能的实时数字孪生系统。这个"虚拟影子"成功破解了传统监测的痛点：通过算法模型间接捕捉膜阻力变化——这个直接影响过滤效率却难以直接测量的关键参数。当 transmembrane pressure (TMP) 波动时，系统能智能调节 retentate flow rate 来稳定浓度因子(Concentration Factor, CF)，就像给生物反应器装上了"人工智能调节阀"。

这项突破不仅实现了SPTFF过程的"全透明化"监控，更标志着生物工艺控制从经验驱动迈向数据驱动的范式转变。数字孪生技术展现的预测能力，为应对生产过程中的突发扰动提供了前瞻性解决方案，既缩短了工艺开发周期，又保障了生物制品的产品质量一致性。