α-生育酚在超临界CO2中溶解度神经网络模型的建立

摘要：

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,本文对油脂脱臭馏出物中α-生育酚(α-T)在超临界CO2中的溶解度进行了测试,并用Chrastil分子缔合模型和RBF神经网络模型对溶解度数据进行了拟舍.Chrastil分子缔合模型的相对误差为25.36％.对于RBF神经网络模型,经过网络学习和训练,训练集平均误差仅为0.23％,测试集误差为6.48％,效果比较理想.

关键词： 生育酚 溶解度 神经网络模型 超临界萃取 二氧化碳

作者: 马海乐 姚忠 吴守一

作者单位: 江苏理工大学 南京化工大学

会议类型: 国内会议

会议名称: 第三届全国超临界流体技术学术及应用研讨会

会议地点: 西安

会议语种:中文

在线出版日期: 2000-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）