均匀设计-BP神经网络优化超临界CO2提取杜香挥发油工艺

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％。