基于人工神经网络的合成脱水长春碱工艺优化研究

• 作者: 余龙江 吴泽强 李硕 熊茵 赵春芳
• 来源期刊: 北京化工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 脱水长春碱 人工神经网络 合成 正交实验
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 化学与化学工程
• 页码范围: 24-28
• 页数: 5页
• 分类号: TQ460.31
• 字数: 3112字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-4628.2008.01.006

摘要

脱水长春碱是合成长春瑞滨、长春氟宁等新一代高价值抗癌药物最为重要的中间体.本文以硫酸长春碱为原料,进行了脱水长春碱合成的工艺研究.采用正交实验与人工神经网络对该工艺进行了优化,建立了三层改进的误差反向传播网络(BP-ANN神经网络),并验证了该模型的有效性.扩大正交实验的水平范围,通过模型的模拟及实验验证后,得到了合成脱水长春碱的最佳工艺条件:在DMF体系中,底物浓度为15 mmol/L,采用C2O2Cl2为脱水剂,其用量与底物的当量比为50∶1,在4 ℃下进行脱水反应,反应12 h后,加入冰水,氨水调节pH为10.0,乙醚与二氯甲烷混合溶液(体积比为10)萃取,得到产物的总收率达到70.88%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余龙江	华中科技大学生命科学与技术学院	263	4276	34.0	47.0
2	赵春芳	华中科技大学生命科学与技术学院	31	262	10.0	15.0
3	吴泽强	华中科技大学生命科学与技术学院	3	22	2.0	3.0
4	李硕	华中科技大学生命科学与技术学院	19	188	5.0	13.0
5	熊茵	华中科技大学生命科学与技术学院	18	151	6.0	12.0