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超临界CO2萃取紫苏油过程的计算机模拟

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本文测定了紫苏油在超临界CO2(SC-CO2)中的溶解度,并利用误差逆传播(BP)神经网络对溶解度数椐进行了拟合.通过对萃取参数与溶解度的关系进行训练学习.实现网络结构的优化,建立了紫苏油在SC-CO2溶解度的网络模型,并将该网络用于未知萃取参数下溶解度的预测,得到了较高的预测精度.结果表明,该方法可作为预测物质在SC-CO2溶解度的一种有效手段.

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来源
《第四届全国超临界流体技术学术及应用研讨会》|2002年||共7页
会议地点贵阳
作者
文震; 党志; 余德顺; 刘毅; 万固存;
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作者单位

中国化工学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TQ028.32;TQ654.2;
关键词
溶解度; 紫苏油; 神经网络; 超临界CO2; 萃取;

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