人工神经网络对CO2高压萃取茄尼醇过程的模拟

• 作者: 吕惠生 张敏华 李向科
• 来源期刊: 化学工业与工程
• 学科: 工学
• 关键词: CO2高压萃取 人工神经网络 天然产物 茄尼醇
• 年，卷（期）: 2007,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 314-320
• 页数: 7页
• 分类号: TQ223.14+2|TQ018
• 字数: 5437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9533.2007.04.008

摘要

阐述了传统动力学模型用以描述天然产物萃取过程的局限性.将CO2高压萃取烟叶中茄尼醇的正交试验数据进行预处理,经过确定隐含节点数、模型的训练、模型的测试等步骤建立了人工神经网络的EBP(Error Back Propagation)模型.模拟结果与试验结果得到了吻合得很好,为CO2高压萃取烟叶中茄尼醇的工艺设计与优化提供了理论依据,并且显示出人工神经网络在超临界或高压流体萃取的过程模拟中的技术优势,从而展示了人工神经网络在超临界或CO2高压萃取天然产物技术中的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张敏华	天津大学石油化工技术开发中心绿色合成与转化教育部重点实验室	119	1246	19.0	27.0
2	吕惠生	天津大学石油化工技术开发中心绿色合成与转化教育部重点实验室	34	298	10.0	16.0
3	李向科	天津大学石油化工技术开发中心绿色合成与转化教育部重点实验室	1	1	1.0	1.0