一种超临界萃取过程中工艺参数的非解耦建模优化方法

摘要

一种超临界萃取过程中工艺参数的非解耦建模优化方法，基于已有的研究成果和工程实践，选择萃取温度、流入阀门开度、流出阀门开度和二氧化碳流量等多个影响萃取率的因素；再从运行设备中提取这几个因素的不同取值所对应萃取率的值；使用深度极限学习机从提取的大量数据中学习出深度非线性特征并建立模型，以学习出超临界萃取过程中复杂的输入输出关系；使用粒子群优化算法从建立的模型中寻找出最优的工艺参数值，实现对超临界萃取过程中工艺参数的优化目的。该方法不仅能够实现超临界萃取过程中工艺参数的优化，而且能够直接对具有强耦合和非线性特征的超临界萃取过程进行建模，避免了目前普遍使用的基于单因素试验的解耦建模过程所存在的模型误差。