基于人工神经网络超临界流体萃取动力学模拟

• 作者: 丁信伟 原华山 银建中
• 来源期刊: 大连理工大学学报
• 学科: 化学
• 关键词: 超临界萃取/人工神经网络 动力学模拟
• 年，卷（期）: 2001,（6）
• 所属期刊栏目: 化学化工、动力
• 页码范围: 659-662
• 页数: 4页
• 分类号: O643
• 字数: 2583字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-8608.2001.06.007

摘要

采用设计的SCFE装置进行了沙棘籽油的超临界流体(CO2)萃取.实验条件为压力15～30 MPa,温度303～323 K,流速0.05～0.40 m3/h.在30 MPa、313 K时得到最高油产率.将人工神经网络技术用于超临界萃取过程动力学模拟.网络结构为三层BP网.以压力、温度、萃取时间为输入信息,以萃取量为输出对网络进行训练.由此得到的网络可以对萃取速率和单位时间床高方向的萃取量进行准确的模拟和预测.进一步发展后,该方法可为放大设计提供科学依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁信伟	大连理工大学化工学院	149	2105	25.0	36.0
2	银建中	大连理工大学化工学院	112	1083	19.0	26.0
3	原华山	大连理工大学化工学院	6	117	6.0	6.0