基于均匀设计和BP神经网络的花生油SFE-CO2萃取预测

作     者：郭建章 陈博文 王威强 GUO Jianzhang;CHEN Bowen;WANG Weiqiang

作者机构：青岛科技大学机电工程学院山东青岛266061 山东大学机械工程学院山东济南250061 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(2167060371) 

出 版 物：《食品科学技术学报》 (Journal of Food Science and Technology)

年 卷 期：2018年第36卷第3期

页      码：78-82页

摘      要：利用均匀设计和BP神经网络相结合的方法,研究了SFE-CO_2萃取花生油工艺。以半烘烤并粉碎之后的花生为原料,针对萃取压力、温度、时间和CO_2流量4个因素,每个因素10个水平安排实验,利用均匀设计的实验数据作为网络训练样本,构造花生油SFE-CO_2萃取的BP神经网络预测模型,对萃取过程进行预测,分析各实验因素与出油率之间的关系,确定较优的工艺条件。最后确定4-9-1的BP神经网络模型,利用该模型所得出油率的预测值与实验值相接近,相对误差(绝对值)小于2%;构造的BP神经网络模型能较好地预测萃取过程中各参数影响下花生出油率的变化趋势。结果显示,当萃取压力30 MPa,温度40.5℃,时间125 min,CO_2流量187 L/(h·kg)时花生出油率可达期望值47.5%。该方法为实现预测与控制SFE-CO_2萃取花生油过程奠定了可靠的理论基础。

主 题 词：花生油 萃取 BP神经网络 SFE-CO2 均匀设计 

学科分类：0832[0832] 08[工学] 083202[083202] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.2095-6002.2018.03.011

馆 藏 号：203290356...