紫苏油在超临界CO2中溶解度的神经网络模型建立

• 作者: 余德顺 党志 文震 李谦
• 来源期刊: 化学工程
• 学科: 工学
• 关键词: 溶解度 紫苏油 神经网络 模型 超临界CO2
• 年，卷（期）: 2003,（6）
• 所属期刊栏目: 化工热力学
• 页码范围: 67-70
• 页数: 4页
• 分类号: TQ028
• 字数: 2709字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9954.2003.06.016

摘要

测定了紫苏油在超临界CO2(SC-CO2)中的溶解度,利用误差逆传播(BP)神经网络对溶解度数据进行了拟合.通过对萃取参数与溶解度的关系进行训练,实现网络结构的优化,建立了紫苏油在SC-CO2溶解度的网络模型,并将该模型用于一定范围内未知萃取参数下溶解度的预测,得到了较高的预测精度.结果表明,该方法可作为预测物质在SC-CO2溶解度的一种有效手段.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	党志	华南理工大学化工学院	187	4985	39.0	63.0
2	余德顺	中国科学院地球化学研究所超临界流体技术研究中心	36	435	13.0	19.0
3	文震	华南理工大学化工学院	11	413	9.0	11.0
4	李谦	华南理工大学化工学院	8	58	5.0	7.0