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基于人工神经网络超临界流体萃取动力学模拟

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2001-12-10

Journal:大连理工大学学报

Included Journals:Scopus、EI、PKU、CSCD

Volume:41

Issue:6

Page Number:659-662

ISSN No.:1000-8608

Key Words:超临界萃取/人工神经网络;动力学模拟

Abstract:采用设计的SCFE装置进行了沙棘籽油的超临界流体(CO2)萃取.实验条件为压力15~30 MPa,温度303~323 K,流速0.05~0.40 m3/h.在30 MPa、313 K时得到最高油产率.将人工神经网络技术用于超临界萃取过程动力学模拟.网络结构为三层BP网.以压力、温度、萃取时间为输入信息,以萃取量为输出对网络进行训练.由此得到的网络可以对萃取速率和单位时间床高方向的萃取量进行准确的模拟和预测.进一步发展后,该方法可为放大设计提供科学依据.

Pre One:超临界流体萃取模拟的"人工神经网络"方法

Next One:平板布置对气云爆炸场影响