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超臨界萃取過程設(shè)定值參數(shù)優(yōu)化方法研究

發(fā)布時間:2017-04-02 08:06

  本文關(guān)鍵詞:超臨界萃取過程設(shè)定值參數(shù)優(yōu)化方法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:超臨界萃取技術(shù)作為代表綠色環(huán)保理念之一的綠色分離技術(shù),目前已廣泛應(yīng)用于食品、化工、醫(yī)藥、石油、環(huán)境等領(lǐng)域。超臨界萃取過程設(shè)定值參數(shù)優(yōu)化方法研究是超臨界萃取技術(shù)研究中一項(xiàng)重要的課題,在超臨界萃取過程中萃取溫度、萃取壓力、萃取劑流量等因素的變化都會影響萃取率,而這些因素之間又不是單一作用的,它們之間存在著一定的耦合關(guān)系。本文從理論研究出發(fā)結(jié)合CO_2超臨界萃取葡萄籽油的實(shí)驗(yàn),對超臨界萃取技術(shù)原理及其工藝流程進(jìn)行了分析,根據(jù)單因素原則分別分析了CO_2超臨界萃取過程各因素對萃取率的影響,并選用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合遺傳算法和K-均值聚類算法建立超臨界萃取工藝模型,實(shí)現(xiàn)對超臨界萃取過程設(shè)定值參數(shù)優(yōu)化,獲得最優(yōu)工藝參數(shù)。全文主要包括下三個部分:(1)以HA221-40-11超臨界萃取設(shè)備為基礎(chǔ),CO_2為萃取劑,葡萄籽為萃取原料,進(jìn)行超臨界萃取實(shí)驗(yàn),根據(jù)單因素實(shí)驗(yàn)原則,分析各個因素對超臨界萃取率的影響。(2)根據(jù)前期的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),選用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為建模工具,結(jié)合K-均值聚類算法確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點(diǎn),并利用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力,提高模型精度,建立超臨界萃取工藝模型。(3)采用遺傳算法實(shí)現(xiàn)超臨界萃取過程設(shè)定值參數(shù)的優(yōu)化,得到輸入輸出的最優(yōu)解,獲得的最佳工藝參數(shù)為:CO_2流量33L/h,萃取壓力43MPa,萃取溫度39℃,此時的萃取率為19.08%。在獲得最佳工藝參數(shù)后,對最優(yōu)解進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行誤差分析。
【關(guān)鍵詞】:CO_2超臨界萃取 參數(shù)優(yōu)化 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 最優(yōu)解K-均值聚類算法
【學(xué)位授予單位】:長春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號】:TQ028.32
【目錄】:
  • 摘要3-4
  • Abstract4-7
  • 第一章 緒論7-12
  • 1.1 課題的研究背景7
  • 1.2 超臨界萃取工藝優(yōu)化研究的意義7-10
  • 1.3 論文完成的主要工作10-12
  • 第二章 超臨界萃取工藝研究12-21
  • 2.1 超臨界萃取技術(shù)原理及其工藝發(fā)展12-14
  • 2.1.1 超臨界萃取技術(shù)原理12
  • 2.1.2 超臨界萃取工藝發(fā)展12-14
  • 2.2 超臨界萃取技術(shù)的應(yīng)用14
  • 2.3 影響超臨界萃取率的因素14-20
  • 2.3.1 萃取壓力的影響15-16
  • 2.3.2 萃取溫度的影響16-17
  • 2.3.3 萃取時間的影響17-18
  • 2.3.4 萃取劑流速的影響18-19
  • 2.3.5 萃取物顆粒度的影響19-20
  • 2.4 本章小結(jié)20-21
  • 第三章 CO_2超臨界萃取葡萄籽工藝研究21-32
  • 3.1 超臨界萃取劑的選擇21
  • 3.2 實(shí)驗(yàn)流程與設(shè)備21-25
  • 3.3 實(shí)驗(yàn)步驟及其注意事項(xiàng)25-27
  • 3.4 實(shí)驗(yàn)原料27
  • 3.5 CO_2超臨界萃取葡萄籽實(shí)驗(yàn)研究27-31
  • 3.5.1 單因素實(shí)驗(yàn)分析研究27-29
  • 3.5.2 數(shù)據(jù)分析29-31
  • 3.6 本章小結(jié)31-32
  • 第四章 超臨界萃取過程模型的建立32-50
  • 4.1 超臨界萃取過程建模要求32-33
  • 4.2 超臨界萃取過程建模方法33-45
  • 4.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法概述33-34
  • 4.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法34-37
  • 4.2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)的處理37-39
  • 4.2.4 隱含層中心點(diǎn)的確定39-41
  • 4.2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值優(yōu)化41-45
  • 4.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立45-49
  • 4.3.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模算法45-46
  • 4.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模數(shù)據(jù)的獲取46-47
  • 4.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立47-49
  • 4.4 本章小結(jié)49-50
  • 第五章 超臨界萃取過程設(shè)定值參數(shù)優(yōu)化50-55
  • 5.1 CO_2超臨界萃取葡萄籽過程設(shè)定值參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)50-52
  • 5.2 最優(yōu)解實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證52-53
  • 5.3 誤差分析53-54
  • 5.4 本章小結(jié)54-55
  • 第六章 結(jié)論與展望55-57
  • 6.1 結(jié)論55
  • 6.2 展望55-57
  • 致謝57-58
  • 參考文獻(xiàn)58-63
  • 作者簡介63
  • 攻讀碩士學(xué)位期間研究成果63

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞:超臨界萃取過程設(shè)定值參數(shù)優(yōu)化方法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:282137

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