超临界萃取过程设定值参数优化方法研究

发布时间：2017-04-02 08:06

  本文关键词：超临界萃取过程设定值参数优化方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：超临界萃取技术作为代表绿色环保理念之一的绿色分离技术,目前已广泛应用于食品、化工、医药、石油、环境等领域。超临界萃取过程设定值参数优化方法研究是超临界萃取技术研究中一项重要的课题,在超临界萃取过程中萃取温度、萃取压力、萃取剂流量等因素的变化都会影响萃取率,而这些因素之间又不是单一作用的,它们之间存在着一定的耦合关系。本文从理论研究出发结合CO_2超临界萃取葡萄籽油的实验,对超临界萃取技术原理及其工艺流程进行了分析,根据单因素原则分别分析了CO_2超临界萃取过程各因素对萃取率的影响,并选用RBF神经网络算法结合遗传算法和K-均值聚类算法建立超临界萃取工艺模型,实现对超临界萃取过程设定值参数优化,获得最优工艺参数。全文主要包括下三个部分:(1)以HA221-40-11超临界萃取设备为基础,CO_2为萃取剂,葡萄籽为萃取原料,进行超临界萃取实验,根据单因素实验原则,分析各个因素对超临界萃取率的影响。(2)根据前期的实验数据,选用RBF神经网络作为建模工具,结合K-均值聚类算法确定神经网络隐含层节点,并利用遗传算法优化神经网络权值,增强神经网络泛化能力,提高模型精度,建立超临界萃取工艺模型。(3)采用遗传算法实现超临界萃取过程设定值参数的优化,得到输入输出的最优解,获得的最佳工艺参数为:CO_2流量33L/h,萃取压力43MPa,萃取温度39℃,此时的萃取率为19.08%。在获得最佳工艺参数后,对最优解进行实验验证,并对实验结果进行误差分析。
【关键词】：CO_2超临界萃取 参数优化 RBF神经网络 遗传算法 最优解K-均值聚类算法
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TQ028.32
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-12
• 1.1 课题的研究背景7
• 1.2 超临界萃取工艺优化研究的意义7-10
• 1.3 论文完成的主要工作10-12
• 第二章 超临界萃取工艺研究12-21
• 2.1 超临界萃取技术原理及其工艺发展12-14
• 2.1.1 超临界萃取技术原理12
• 2.1.2 超临界萃取工艺发展12-14
• 2.2 超临界萃取技术的应用14
• 2.3 影响超临界萃取率的因素14-20
• 2.3.1 萃取压力的影响15-16
• 2.3.2 萃取温度的影响16-17
• 2.3.3 萃取时间的影响17-18
• 2.3.4 萃取剂流速的影响18-19
• 2.3.5 萃取物颗粒度的影响19-20
• 2.4 本章小结20-21
• 第三章 CO_2超临界萃取葡萄籽工艺研究21-32
• 3.1 超临界萃取剂的选择21
• 3.2 实验流程与设备21-25
• 3.3 实验步骤及其注意事项25-27
• 3.4 实验原料27
• 3.5 CO_2超临界萃取葡萄籽实验研究27-31
• 3.5.1 单因素实验分析研究27-29
• 3.5.2 数据分析29-31
• 3.6 本章小结31-32
• 第四章 超临界萃取过程模型的建立32-50
• 4.1 超临界萃取过程建模要求32-33
• 4.2 超临界萃取过程建模方法33-45
• 4.2.1 RBF神经网络建模方法概述33-34
• 4.2.2 RBF神经网络算法34-37
• 4.2.3 RBF神经网络输入数据的处理37-39
• 4.2.4 隐含层中心点的确定39-41
• 4.2.5 神经网络的权值优化41-45
• 4.3 RBF神经网络模型的建立45-49
• 4.3.1 RBF神经网络建模算法45-46
• 4.3.2 RBF神经网络建模数据的获取46-47
• 4.3.3 神经网络模型的建立47-49
• 4.4 本章小结49-50
• 第五章 超临界萃取过程设定值参数优化50-55
• 5.1 CO_2超临界萃取葡萄籽过程设定值参数优化设计50-52
• 5.2 最优解实验验证52-53
• 5.3 误差分析53-54
• 5.4 本章小结54-55
• 第六章 结论与展望55-57
• 6.1 结论55
• 6.2 展望55-57
• 致谢57-58
• 参考文献58-63
• 作者简介63
• 攻读硕士学位期间研究成果63

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