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搜索结果: 1-6 共查到木材加工与人造板工艺学 CO2相关记录6条 . 查询时间(0.166 秒)
应用BP神经网络(BPNN)对超临界CO2萃取油茶籽油过程进行了模拟和预测。研究了神经网络的构建、训练以及学习算法和隐含层结构的优化,并用得到的神经网络对不同原料平均粒径(0.215~0.625mm)、压力(30~35MPa)、温度(35~50℃)、CO2流量(20~25L/h)条件下的油茶籽油收率进行预测。结果表明:L-M算法是适宜的BP神经网络学习算法;具有5/8/1结构的BP神经网络的模拟性...
以果蔗皮为试验原料,采用响应曲面分析法(RSM)优化超临界CO2萃取蔗皮二十八烷醇的工艺条件。在单因素试验的基础上,选取萃取压力、温度和时间为影响因子,应用Box-Behnken中心组合进行了3因素3水平的试验设计。验证了二次多项数学模型的有效性,并探讨了萃取压力、温度、时间对二十八烷醇萃取物产率的作用规律。统计分析表明压力、温度以及压力和时间的交互作用对二十八烷醇的提取量有显著影响。根据该模型进...
采用超临界CO2萃取技术萃取落叶松木材挥发油,以得率为考察指标,研究了萃取压力、萃取温度、CO2流量和萃取时间对得率的影响。确定了超临界CO2萃取落叶松木材挥发油的最佳工艺参数:萃取压力 35 MPa,萃取温度 60℃,CO2流量 10 kg/h,萃取时间 2h,在此条件下挥发油得率可达 0.57%。
研究超临界CO2萃取(SCDE)鸦胆子油的动力学.建立了超临界CO2萃取鸦胆子油的质量守恒微分方程动力学模型,对萃取过程进行模拟.该模型直观地模拟出了萃取过程中萃取床内CO2流体中溶质质量分数在萃取时间和萃取床高度上的分布,并且模拟出了萃取釜出口处CO2流体中溶质质量分数随萃取时间的变化.该模型能较好地模拟实际萃取过程,模拟值与实验值之间的误差在10%以内,能较好地反映萃取压力和萃取温度等工艺参数...
采用水蒸气蒸馏(SD)法和超临界CO2萃取(SCDE)法从薄荷中提取挥发油,并用GC-MS技术对其化学成分进行了分析.SD法提取薄荷油的出油率为1.15%,SCDE法提取薄荷油的出油率为2.43%.GC-MS分析表明,SD法提取的薄荷油中含44种化学成分,占总挥发油的97%以上,其中薄荷醇相对含量为69.4%;SCDE法提取的挥发油中含38种化学成分,占总挥发油的92%以上,其中薄荷醇相对含量为6...
采用超临界CO2萃取(SCDE)技术,研究了从箬竹叶中提取叶绿素的工艺。对影响SCDE叶绿素的各种因素,包括萃取温度、萃取压力、萃取次数及夹带剂选择等进行了单因素试验研究,得到较适宜的萃取工艺条件为:萃取温度50℃、萃取压力25MPa、夹带剂用95%(体积分数)乙醇(其用量为每克原料8mL)、萃取次数4次。在上述较适宜的萃取工艺条件下,得到总叶绿素得率0.45%。本试验为研究从箬竹叶中萃取分离叶绿...

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