根据提供的文章内容，这是一篇综述性科学论文，探讨了数字孪生（Digital Twin）技术在生物制造领域的挑战和实施机遇。以下是该文章的中文详细总结：

数字孪生在生物制造中的挑战与机遇

作者与出版信息

本文由 Isuru A. Udugama、Pau C. Lopez、Carina L. Gargalo、Xueliang Li 和 Christoph Bayer 等学者合作撰写，分别隶属于丹麦技术大学、江南大学和纽伦堡技术大学。论文发表在 《Systems Microbiology and Biomanufacturing》 杂志上，发布时间为2021年3月1日。

研究背景与意义

近年来，工业4.0概念的普及推动了包括航空、汽车在内的多个工业领域的数字化转型，数字孪生技术作为其中的核心概念之一，展示了极大的潜力。其主要特点在于提高过程效率、优化资源利用、提升产品质量和安全性。然而，生物制造行业的数字孪生应用仍然有限。与更成熟的过程控制和优化技术相比，数字孪生的定义和作用在生物制造领域并不清晰，尤其是在关键的发酵操作环节。因此，本文旨在： 1. 解析数字孪生在生物制造中的定义及其与传统技术的异同。 2. 提出一个适用于发酵操作的五步数字孪生发展框架。 3. 通过基准案例研究展示数字孪生技术的实际应用。

数字孪生技术的定义与发展

数字孪生技术是指通过数字模型与物理对象实现双向实时通信的技术。按照过程自动化社区的定义，数字孪生分为三个层级： 1. 数字模型：物理对象的静态数字化表示，与物理对象之间无实时数据通信。 2. 数字影子（Digital Shadow）：能实时接收物理对象数据，但无法向物理对象反馈信息。 3. 数字孪生：在实时数据交互基础上实现闭环控制，即数字模型对物理对象的状态作出实时影响。

当前生物制造领域的数字孪生应用多处于“数字模型”或“数字影子”阶段，尚未达到完全的双向通信功能。

发酵工艺中的数字孪生框架

为了指导数字孪生在发酵操作中的实现，作者提出了一个五步发展框架： 1. 稳态模型：通过质量和能量平衡方程建立静态数学模型，适用于初步优化和设计阶段。 2. 动态模型：在稳态模型的基础上，加入时间相关变量和动态特性，用于过程优化和放大设计。 3. 验证模型：通过实验数据验证模型的准确性，并将其应用于仿真测试和控制策略开发。 4. 数字影子：结合实时传感器数据，对发酵过程进行实时预测，为操作员提供决策支持。 5. 数字孪生：通过动态优化算法，自动调整过程参数，实现闭环控制。

案例研究：第二代乙醇发酵

为了验证框架的实际应用，作者以第二代乙醇发酵为案例进行探讨： 1. 在实验室规模（2升生物反应器）中，通过稳态模型预测乙醇的最终产量。 2. 开发了基于动力学模型的动态过程模拟，包含发酵基质、抑制物和生成物的复杂关系。 3. 通过实验数据重新估算模型参数，优化模型预测能力。 4. 利用中红外光谱（ATR-MIR）技术进行实时监测，将实际数据整合到模型中，形成数字影子。 5. 为最终的数字孪生开发了基于PID算法的自动进料控制系统，提高了乙醇产量。

主要发现与意义

• 挑战：生物制造中的过程复杂性、实时监测难度、以及基础设施投入限制了数字孪生的广泛应用。
• 机遇：通过数字孪生技术，可以优化发酵过程，提升生产效率和经济效益。例如，在案例研究中，通过动态优化控制实现了20%-33%的生产力提升。
• 未来方向：需进一步研究操作员与数字孪生系统的交互设计，并探索数字孪生在更大规模和更多样化生物制造过程中的应用潜力。

结论与展望

本文提出的五步框架为生物制造领域的数字孪生技术应用提供了清晰的路径，同时强调了模型验证、实时监控以及人机交互的重要性。在未来，数字孪生技术的发展将促进生物制造领域的全面数字化转型，为实现更高效、更可持续的生产模式奠定基础。

此综述不仅为生物制造的数字化发展提供了技术路线图，还启发了如何通过数字化技术应对生物过程中的复杂性挑战，是一篇具有前瞻性和指导意义的科学文献。