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纤维素酶水解动力学的人工神经网络模型研究
引用本文:张宇,许敬亮,袁振宏,庄新姝,吕鹏梅.纤维素酶水解动力学的人工神经网络模型研究[J].催化学报,2009,30(4).
作者姓名:张宇  许敬亮  袁振宏  庄新姝  吕鹏梅
作者单位:1. 中国科学院广州能源研究所,中国科学院可再生能源与天然气水合物重点实验室,广东,广州,510640;中国科学院研究生院,北京,100049
2. 中国科学院广州能源研究所,中国科学院可再生能源与天然气水合物重点实验室,广东,广州,510640
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划),中国科学院知识创新工程重大项目,重要方向项目 
摘    要:酶作用机制的模糊以及影响异相体系因素的大量存在, 使得纤维素水解的酶催化过程高度复杂, 很难为之建立理论模型. 采用非理论模型人工神经网络模拟和预测了纤维素酶水解反应, 并与常用的响应面模型进行了比较. 选取加酶量 X1, 底物浓度 X2 和反应时间 X3 作为自变量, 还原糖浓度 Y1 和原料转化率 Y2 作为响应值. 结果表明, 人工神经网络模型比响应面模型更适合作为研究纤维素酶水解的动力学工具. 在模拟过程中, 除中心试验点外, 只有 1 个试验点上人工神经网络模拟值 Y2 产生的误差大于响应面模型. 在预测过程中, 人工神经网络模型的预测值都比响应面模型更接近实验值.

关 键 词:酶催化动力学  纤维素酶水解  人工神经网络  响应面模型  异相催化

Kinetic Model Study on Enzymatic Hydrolysis of Cellulose Using Artificial Neural Networks
ZHANG Yu,XU Jingliang,YUAN Zhenhong,ZHUANG Xinshu,LV Pengmei.Kinetic Model Study on Enzymatic Hydrolysis of Cellulose Using Artificial Neural Networks[J].Chinese Journal of Catalysis,2009,30(4).
Authors:ZHANG Yu  XU Jingliang  YUAN Zhenhong  ZHUANG Xinshu  LV Pengmei
Abstract:
Keywords:
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