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基于人工神经网络的菜籽油脱臭馏出物甲酯化响应曲面模型研究

作  者:
邵平;姜绍通;戴谊
单  位:
合肥工业大学生物与食品工程学院;中国科学技术大学信息科学技术学院
关键词:
人工神经网络;脱臭馏出物;甲酯化
摘  要:
以菜籽油脱臭馏出物为原料利用分子蒸馏分离维生素E和甾醇,原料的甲酯化是重要步骤之一。本文将人工神经网络与传统的单因素实验、旋转实验相结合,以人工神经网络代替一般响应曲面的多项式函数,利用神经网络特有的自学习能力,建立了菜籽油脱臭馏出物甲酯化过程的神经网络模型。并通过仿真,评估和优化,获得了菜籽油脱臭馏出物甲酯化处理的最佳工艺。当甲醇/原料:100ml/100g,反应时间:1.4hrs,催化剂/原料:4%,温度:60℃,此时甲酯化物酸价较低,对后续甾醇和维生素E分离提供了条件。
译  名:
基于人工神经网络的菜籽油脱臭馏出物甲酯化响应曲面模型研究
关键词:
artificial neural network;deodorizer distillate;methanol esterification
摘  要:
The methanol esterification of rapeseed deodorizer distillate is an important process when phytosterol and vitamin E were separated applying molecular distillation. Artificial neural networks combined with traditional rotating design was presented as a method of analyzing and processing test data. With the help of artificial neural networks , which simulates, evaluates and optimizes, the model of methanol esterification of rapeseed deodorizer distillate and the optimum conditions were obtained. It was showed that the conditions for methanol/material: 100ml/100g, time: 1.4hrs, catalyst/material: 4%, temperature: 60℃ and provided bases for the separation of phytosterol and vitamin E.

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