| 均匀设计-BP神经网络优化超临界CO2提取杜香挥发油工艺 |
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| 引用本文： | 姜 玮,刘静波,陶 旭,王 宇,张 燕,王二雷,卢 静.均匀设计-BP神经网络优化超临界CO2提取杜香挥发油工艺[J].农业工程学报,2011,27(14):293-296. |
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| 作者姓名： | 姜 玮 刘静波 陶 旭 王 宇 张 燕 王二雷 卢 静 |
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| 作者单位： | 1．吉林大学军需科技学院营养与功能食品实验室，长春 130062;1．吉林大学军需科技学院营养与功能食品实验室，长春 130062;1．吉林大学军需科技学院营养与功能食品实验室，长春 130062;2．吉林省产品质量监督检验院，长春 130022;1．吉林大学军需科技学院营养与功能食品实验室，长春 130062;1．吉林大学军需科技学院营养与功能食品实验室，长春 130062;1．吉林大学军需科技学院营养与功能食品实验室，长春 130062 |
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| 基金项目： | 吉林大学研究生创新研究计划项目（20111179） |
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| 摘 要： | 将均匀设计和BP神经网络运用于杜香挥发油超临界CO2流体的萃取研究中，采用均匀设计的试验样本，单因素法筛选BP神经网络提取模型的隐含层节点数、学习函数、传递函数和训练函数；采用独立样本t检验和相关性分析讨论试验值和模拟值的关系评价模型；利用建立好的模型仿真提取，分析提取工艺因素（提取时间、提取温度、提取压强、原料粒度）对提取率的影响。试验结果显示，BP网络模型平均误差为0.0116，超临界CO2萃取时间、萃取压力、原料粒度和萃取温度与挥发油提取率之间的模型拟合度良好；通过模型仿真及优化，杜香枝干最优萃取条件为375 bar、17.5℃、1.0 h、大于20目的原料，仿真得率为1.82%，验证试验的得率的平均值为1.73%；杜香叶片萃取最佳条件为275 bar、15℃、3.0 h、大于20目的原料，仿真得率为2.65%，试验验证平均值为2.66%。该方法为杜香挥发油的提取研究提供新方法。
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| 关 键 词： | 人工神经网络，超临界流体，CO2，萃取，均匀设计，杜香挥发油 |
| 收稿时间： | 5/8/2011 12:00:00 AM |
| 修稿时间： | 2011/9/14 0:00:00 |
Supercritical carbon dioxide extraction of Ledum palustre L. essential oils optimizing with uniform design and BP neural network |
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| Jiang Wei,Liu Jingbo,Tao Xu,Wang Yu,Zhang Yan,Wang Erlei and Lu Jing.Supercritical carbon dioxide extraction of Ledum palustre L. essential oils optimizing with uniform design and BP neural network[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2011,27(14):293-296. |
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| Authors: | Jiang Wei Liu Jingbo Tao Xu Wang Yu Zhang Yan Wang Erlei and Lu Jing |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | artificial neural network supercritical fluids carbon dioxide extraction uniform design essential oils from ledum palustre L |
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