分子蒸馏浓缩菜籽油脱臭馏出物中维生素E的研究

菜籽油脱臭馏出物(RODD)中富含天然VE,是浓缩VE的重要原料。RODD直接结晶去除甾醇,并在蒸馏温度473K和压力2.66Pa时分子蒸馏脱除重组分。分子蒸馏馏出液经皂化、盐酸酸化、水洗干燥后作为分子蒸馏浓缩VE原料。当分子蒸馏刮膜转速为150rpm、真空度5.3Pa、蒸馏温度403K、进料速率2.068ml/min时,得到含26.32%VE的产品,VE回收率可达69.23%,轻组分FFA回收率达85%。甲酯化-蒸馏方法在蒸馏温度403K时获得30%纯度的VE。     

菜籽油脱臭馏出物中甾醇分离的甲酯化过程优化研究

运用中心组合设计,以甾醇得率与纯度为考察指标,对菜籽油脱臭馏出物的甲酯化过程工艺进行了优化研究。通过甾醇回收率的响应曲面分析,考察了甲酯化时间、催化剂浓硫酸量与甲醇/物料比及其交互作用的影响,并建立了其数学回归模型,利用Matlab绘制出响应曲面图,揭示了内在关系。结果表明：甲酯化温度60℃,甲醇/物料比100 mL/(100 g),甲酯化时间1.65 h,催化剂浓硫酸加量4.4%,将甲酯化产物通过结晶与冷冻高速离心,甾醇得到较高纯度与得率,维生素E也得到较好保留。二次重结晶甾醇纯度可以达到95％以上,总得率达到45％以上。     

菜籽油脱臭馏出物中生物柴油的分子蒸馏分离工艺研究

为了实现脱臭馏出物的清洁加工,运用分子蒸馏技术分离菜籽油脱臭馏出物中合成的生物柴油,考察了分子蒸馏的操作参数对生物柴油回收率的影响,研究结果表明：当系统压力为5.3 Pa,蒸发面温度120℃,进料温度70℃,刮膜转速150 r/min,进料速率120 mL/h时,生物柴油回收率达到41 g/100 mL。馏出物经高分辨气相色谱-质谱进行分离鉴定,共检出6种脂肪酸甲酯成分：其中棕榈酸甲酯33.61%,油酸甲酯16.14%,亚油酸甲酯18.25%,硬脂酸甲酯8.81%,芥酸甲酯7.39%,贡多酸甲酯3.78%,脂肪酸甲酯总含量占89%以上。     

叔丁醇体系脂肪酶催化菜籽油制备生物柴油

为了在生物柴油制备中改善酶的催化环境,该文通过对脂肪酶LVK催化菜籽油乙醇解反应几个主要影响因素的研究,得出其最佳反应条件为：醇油摩尔比5∶1,催化剂用量10%,叔丁醇用量10%,反应温度40℃,反应时间为30 h,转酯率达到94.7%。研究表明10%的叔丁醇体系能完全解除乙醇对脂肪酶LVK的催化抑制作用;还消解除副产物甘油对脂肪酶LVK的失活。     

脂肪酶催化菜籽油制备生物柴油工艺优化

利用脂肪酶LVK在以正己烷为溶剂的体系中催化菜籽油与乙醇酯交换合成生物柴油。为提高酯交换率,采用响应面实验设计和分析方法对菜籽油的酯交换反应条件进行优化,得到最佳工艺条件：醇油摩尔比5．3：1,脂肪酶与油脂的质量比为15％,反应温度40℃,反应时间34．5h,溶剂（正已烷）量18．4％,乙醇一次加入,在此工艺条件下菜籽油的酯交换率达到93．48％。结果表明正己烷体系能很好解决乙醇与菜籽油的互溶性,消除乙醇对脂肪酶的毒害作用。     

豆油脱臭馏出物中α-生育酚在超临界CO2中溶解度的研究

生育酚有很高的生理活性,油脂生产中得到的脱臭馏出物含有丰富的天然生育酚。作为萃取生育酚的基础,该文研究了油脂脱臭馏出物中α-生育酚（α-T）在超临界CO₂中的溶解度。研究结果表明：1）酯化处理能明显提高α-T的溶解度;2）α-T溶解度随系统压力的升高而升高;3）未酯化的原料中α-T的溶解度随温度的提高而提高;酯化过的原料中α-T的溶解度随温度的提高,先降低、随后上升。从α-T与脂肪酸之间氢键缔合关系、溶质之间的协同作用和操作参数等方面对上述结果的形成进行了分析。     

基于BP神经网络的台风降雨量预测研究

台风登陆所带来的强降雨可引发严重的灾害。依据BP神经网络基本原理,结合台风及降雨特征,建立了台风降雨量BP神经网络预测模型,利用200509号台风"麦莎"期间温州地区88个雨量观测站的连续6h雨量和台风特征参数,对该模型进行了训练和检验。模型检验表明,6h降雨量预测相对误差小于30%的数据组所占比例达到71.1%。为台风期间降雨量时空分布快速预测提供了有益的尝试,对于沿海地区台风灾害预警、损失评估和应急决策具有重要现实意义。     

基于BP神经网络自动提取沟谷研究

 提出将提取沟谷的过程转化为根据地形因子综合判定地貌类型的思路。以陕西绥德黄土丘陵沟壑区域1∶1万地形图制作的分辨率为5 m的DEM为研究对象,运用BP神经网络分析6种地形因子与沟谷地形的相互关联关系,认为降水累积量是判定沟谷地形的最重要因子。在试验样区建立BP神经网络,利用4种地形因子自动提取沟谷,并在检验样区通过了检验。     

基于BP神经网络的葡萄病害诊断方法研究

根据葡萄病害的特点,采用改进的BP算法,建立了BP神经网络诊断模型,经测试其诊断结果正确率为100%,BP模型的诊断准确率为95.39%。研究结果表明BP神经网络技术适合应用于解决病害诊断这一复杂问题。     

基于BP神经网络的辽河源头区水质评价研究

基于辽河源头区水环境问题日益突出的现状,该文开展了辽河源头区水环境质量的研究,旨在对区内的水体质量进行分析评价。通过资料收集与汇总,基于BP人工神经网络结构的思想和理论,利用研究区内13个控制断面的水质监测数据,建立了包括pH、溶解氧、氨氮、化学需氧量、五日生化需氧量、高锰酸盐指数的水质综合评价模型,并应用训练好的模型进行仿真运算及水质综合评价。结果显示,在选取的13个断面中,约76.92%的断面为Ⅴ类—劣Ⅴ类水质,仅有23.08%的断面水质级别在Ⅱ—Ⅲ类之间,研究区上游断面的水质状况较好,中下游的水质较差。将该结果与《环境公报》公布的主要断面水质结果进行对比,81.25%的评价结果相同,采用BP神经网络对研究区水质进行综合评价具有较强的适用性和可靠性。     

应用集成BP神经网络进行田间土壤空间变异研究

以英国北爱尔兰Hayes的一块牧草地为研究区，将所有样点分为独立的训练和检验数据集，并在训练样点集的基础上设计了其他4种样点布局方案，以研究神经网络集成技术应用于田间土壤性质空间变异性的可能性。与广泛应用的克里格法的试验结果相比，集成BP神经网络的插值结果精度与之基本相当，尤其是在样点分布较稀疏和样点数较少的情况下，集成BP网络表现出明显的优势；由于神经网络集成方法对样本数据的分布没有任何要求，因此具有较广泛的应用前景和潜力，并在不符合克里格法对样本数据分布要求的情况下是一种可行的替代方法。     

菜籽油酯交换制备生物柴油的工艺研究

为提高生物柴油的转化率和纯度,以菜籽油为原料,研究在KOH催化剂作用下与甲醇进行酯交换反应制备生物柴油的工艺,考察了甲醇用量、催化剂用量、反应温度和反应时间等操作条件对酯交换反应的影响。结果表明,该反应最适宜的工艺条件为：甲醇用量为菜籽油质量的20%,催化剂用量为菜籽油质量的1.2%,反应温度为65℃,反应时间为90～120 min;菜籽油制备的生物柴油品质达到美国ASTM和德国DINE生物柴油标准,其生物柴油的转化率为94.89%。若充分开发中国南方可利用的冬闲田和边际土地约1000万hm²种植油菜,按照此工艺条件加工菜籽油,则每年可加工生产生物柴油740万t,具有广阔的发展前景。     

基于粗糙集和BP神经网络的棉花病害识别

为了提高棉花病害的识别率,提出了一种在自然环境条件下基于粗糙集和BP神经网络的棉花病害识别方法。该方法以轮纹病、角斑病、褐斑病和盲椿象为研究对象,将病害棉花图像从RGB颜色空间转换到HSI和L*a*b*颜色空间,应用Otsu算法对H分量、a*分量和b*分量进行阈值分割,通过H+a*+b*分量与原始图像的交集提取棉花病斑区域,利用颜色矩和灰度共生矩阵分别提取病斑的颜色和纹理特征,并结合粗糙集理论和BP神经网络,实现特征向量的优选,和棉花病害的识别。通过比较试验发现,粗糙集理论能有效减少特征维数,使提取的全部特征向量16个减少到5个,使BP神经网络的训练时间缩短到原来的1/4,且棉花病害平均识别正确率达到92.72%。研究结果表明,该方法准确识别了4种棉花病害,为棉花病害的防治提供了有效的技术支持。     

基于BP神经网络的电控单体泵柴油机标定方法

为了寻求电控单元与发动机的最佳匹配,该文开发了基于MPC555的HC4132UPS电控单体泵柴油机台架标定平台,借助台架标定正交试验获取样本数据。使用BP神经网络建立了柴油机稳态性能与控制参数间的数学模型,进行了柴油机功率、油耗和排放与控制参数间的线性回归,其输出响应的复相关系数都在0.94以上,表明该网络具有很好的泛化能力及预测性能。将神经网络建立的数学模型作为性能优化的约束条件和目标函数,采用遗传算法进行了优化。试验结果表明系统能完成标定数据的采集工作,基于神经网络建模和遗传算法优化的标定方法是高效和可行的。     

基于BP神经网络的皮棉杂质在线检测方法

为改进因皮棉含杂影响因素多，现有杂质含量数学统计模型不精确，测量精度不高的缺点，用人工神经网络方法建立了基于BP神经网络的皮棉杂质含量数学模型。用自行设计的皮棉杂质测量系统提取皮棉杂质图像特征参数并进行处理。针对BP神经网络收敛慢的特点，在实际算法中引入了动量项，从而提高了网络收敛速度。试验结果表明，BP神经网络模型拟合结果的相对剩余标准差为1.76%，拟合精度明显优于数理统计模型的拟合精度。