α—生育酚在超临界CO2中溶解度神经网络模型的建立

生育酚有很高的生理活性,油脂生产中得到的脱馏出物含有丰富的天然生育酚。作为萃取生育酚的基础,对甲酯化油脂脱臭馏出物中α－生育酚在超临界CO2中的溶解度进行了测试,并用Chrastil分子合模型和RBF神经网络模型对溶解度数据进行了拟合。Chrastil分子合模型的相对误差为25．36％。对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。     

α-生育酚在超临界CO_2中溶解度神经网络模型的建立

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 ,对甲酯化油脂脱臭馏出物中α -生育酚在超临界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合 Chrastil分子缔合模型的相对误差为 2 5.36% 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 .2 3% ,测试集误差为 6.4 8% ,效果比较理想     

固体溶质在超临界CO2中溶解度的关联

对压缩气体模型中P-R状态方程法(EOS法)进行了改进,并和其他改进方法进行了比较。为了验证改进模型的可行性,用流动法测定了水杨酸在超临界CO2中的溶解度并对数据进行了关联,对含有夹带剂的溶解度用改进的方法进行了关联,认为夹带剂的加入会增大溶质的饱和蒸汽压而导致溶解度的增加,关联计算精度很高。     

布洛芬在超临界CO2中的溶解度测定

用动态法测定了布洛芬在SC－CO2的溶解度。结果表明，布洛芬在SC－CO2中的溶解度较大，其溶解度摩尔分率为10^-3-10^-2，而且随着温度的升高其溶解度降低，随着压力的升高其溶解度增大。     

超临界CO2的PR状态方程参数α——固体在超临界CO2中溶解度计算

由超临界区CO2的PVT实验数据，确定了超临界CO2的PR状态方程参数α的关联式，计算了若干固体组份在超临界CO2中的溶解度，其总平均相对偏差小于由原PR方程计算的总平均相对偏差。     

CO2在离子液体中溶解度的模型研究

将PRSV状态方程应用到CO2气体在离子液体中的溶解度计算,并根据离子液体在不同温度下的密度数据,得到了PRSV状态方程用于离子液体时的方程参数,分别用与G^E模型NRTL相结合的Wong-Sandler和van der Waals混合规则来关联计算CO2气体在离子液体中的溶解度,并优化得到气体与离子液体的交互作用参数。其计算结果的平均相对误差分别为9．45％和6．60％。     

MDEA-PZ-H2O溶液中CO2溶解度及其模型

大范围内测定了ＣＯ２在Ｎ－甲基二乙醇胺（ＭＤＥＡ）－哌嗪（ＰＺ）水溶液中的溶解度,并建立了满足工程应用的热力学模型,模型平均偏差为９．７％。研究表明哌嗪在溶液中主要存在一级离解反庆,二级离解反应可以忽略。     

超临界CO2在稠油中的溶解度以及体积系数研究

采用超临界状态的CO2对稠油或原油进行降黏,进而实现长距离管道输送是一项全新的稠油降黏输送工艺。采用实验手段和流体相平衡模型相结合对CO2在稠油中的溶解特性以及超临界CO2稠油物理特性进行了研究,得到了CO2在超稠油中的溶解特性。且模拟计算结果与实验结果比较接近,误差较小,并确定了适用于超临界CO2在稠油溶解度计算公式和体积系数计算公式。     

用超临界CO2浓缩α—生育酚的试验研究

对利用超临界ＣＯ２从豆油脱臭馏出物中萃取、浓缩生育酚的工业化生产的可行性进行了试验研究,提出了初步的工艺框架,研究了压力、ＣＯ２流量及温度场分布对精馏柱萃取效果的影响。研究结果表明,为了保证α－生育酚的浓缩效果,适宜的萃取压力为１３．５ＭＰａ、ＣＯ２流量为３～５Ｌ／ｍｉｎ,精馏柱温度分布为６０／５０／４０／３５℃（顶／上中／下中／底）。文中对试验提出了进一步完善的措施。     

应用BP神经网络预测超临界CO2的摩尔体积

用BP神经网络，在1．017≤pr≤8．134和1．019≤Tr≤5．917的范围内，对798组超临界CO2的p—V—T数据进行训练和预测，预测160组，平均相对误差为2.01％；用RK、RKS及PR状态方程法计算这160组数据，平均相对误差分别为2．66％、3．24％和2．48％，表明神经网络法优于状态方程法。     

2,6-二甲基萘在含不同夹带剂的超临界CO2中溶解度的研究

利用流动法分别测定了2,6-二甲基萘在温度308.15K,318.15K,328.15K、压力范围9.0～29.0MPa时,在纯超临界CO2及以乙醇、丙酮和乙酸乙酯为夹带剂的超临界CO2中的溶解度.研究结果表明,三种夹带剂的加入均可以不同程度地提高2,6-二甲基萘的溶解度,其增大幅度为乙醇>丙酮>乙酸乙酯.此外还探讨了温度、压力对2,6-二甲基萘在超临界CO2中溶解度的影响,以及夹带剂的作用机理.     

布洛芬在超临界CO_2中的溶解度测定

用动态法测定了布洛芬在SC CO2 的溶解度 .结果表明 ,布洛芬在SC CO2 中的溶解度较大 ,其溶解度摩尔分率为 10 -3 ～ 10 -2 ,而且随着温度的升高其溶解度降低 ,随着压力的升高其溶解度增大     

神经网络计算脂肪酸酯与超临界CO2体系相平衡

用2×2×1结构的BP神经网络计算了脂肪酸酯-超临界CO2体系的液相相边界溶解度数据,用2×4×2结构的BP神经网络对相平衡数据进行了计算,计算结果比较令人满意.同时对神经网络计算过程中涉及的一些参数也进行了讨论.     

超临界CO2中脂肪酶催化反应的研究

研究了以超临界二氧化碳为介质，假丝酵母脂肪酶催化月桂酸和正丁醇酯化的反应过程中，压力、温度、酶含水量、底物浓度和种类对于反应的影响。使用了陈惠晴等，于《清华大学学报》１９９９年第６期第３１至３４页所述的方法，研究发现，压力升高使酶中的水分减少，导致酶活力的下降。升高压力会使反应底物的溶解度增加，使反应速率提高。在３４℃～６０℃范围内，温度的升高，使反应速率上升。酶中含水质量分数为４０％时，酶活性最高。正丁醇的浓度大于１００ｍｍｏｌＬ－１，对酶产生抑制；月桂酸浓度小于４０ｍｍｏｌＬ－１时，没有发现对反应的抑制。醇的分子体积越大，反应速率越小。醇的极性减小，反应速率增大。     

超临界CO2中丙烯腈的沉淀聚合反应

在超临界CO2 条件下 ,以偶氮二异丁腈 (AIBN)为引发剂成功地进行了丙烯腈的沉淀聚合反应 ,得到了粘均相对分子质量为 2× 10 4 ～ 1× 10 5的聚合物。研究发现聚丙烯腈的相对分子质量及转化率受单体浓度、引发剂用量、时间、温度及CO2压力等因素的影响。以二甲基甲酰胺为溶剂 ,将此聚合产物在小型纺丝机上进行湿法纺丝 ,可得到一定线密度的纤维。此外还用扫描电镜对聚合物及纤维的形态进行了观察。     

超临界CO2在有机化学中的应用

基于资源利用和环境方面的考虑 ,超临界流体二氧化碳作为有机化学反应和萃取天然产物替代溶剂的研究已受到广泛关注 ,若超临界二氧化碳既作为反应溶剂又作为反应底物参反应与则其优势就更加明显 ,本文就这三个方面作了一些简要的综述     

除虫菊酯在超临界二氧化碳中溶解度的研究

建立了一套带预饱和釜的流动法测定固态物质在超临界CO2中溶解度的装置,测定了在35~45℃,8~17 MPa下除虫菊酯在超临界CO2中的溶解度.用Chrastil模型和改进的Chrastil模型对测定结果进行处理.表明对除虫菊酯用改进的Chrastil模型关联能获得较好的结果,该关联式为超临界CO2萃取与分离除虫菊酯提供了依据.     

超临界CO2萃取柴胡挥发油的工艺及模型

考察了萃取温度、萃取压力、CO2流量对萃取所得挥发油收率的影响。实验结果表明：挥发油收率随萃取温度和萃取压力的升高而增大,随CO2流量的增大先增大后减小;适宜的萃取条件为萃取温度50℃,压力20MPa,CO2流量1.5L／min。利用经验模型（EM）和两个简化的质量平衡模型（SM）对萃取过程进行了模拟。计算结果表明,经验模型拟合所得实验值和计算值的平均相对误差范围为2.07％-6.72％,简化的质量平衡模型Ⅱ（SMⅡ）拟合所得实验值和计算值的平均相对误差几乎都小于3.40％,表明经验模型和SMⅡ都能很好地描述SC-CO2萃取柴胡挥发油的过程。     

半经验模型对分散橙25在超临界CO2中溶解度的拟合

为获得最佳的溶解度试验数据并得到溶解度与工艺测量条件之间的关系,探究分散染料在超临界CO₂流体中的溶解规律。在温度343.15～393.15 K、压力10～22 MPa的条件下,使用超临界流体试验装置测量分散橙25在超临界CO₂流体中的溶解度,并对染料的溶解性进行分析。利用Kumar-Johnston(K-J)、Sung-Shim(SS)和Mendez-Santiago-Teja(MST)等3种半经验模型对染料的溶解度进行拟合。结果表明：染料的溶解度随压力和温度的升高而增加;K-J、SS和MST模型的平均相对偏差分别为7.55%、8.20%和11.92%,其中K-J模型拟合下的试验值和计算值的相关性最高,关联效果优于其他两种半经验模型。     

用超临界CO_2浓缩α生育酚的试验研究

对利用超临界ＣＯ２ 从豆油脱臭馏出物中萃取、浓缩生育酚的工业化生产的可行性进行了试验研究,提出了初步的工艺框架,研究了压力、ＣＯ２ 流量及温度场分布对精馏柱萃取效果的影响－ 研究结果表明,为了保证α生育酚的浓缩效果,适宜的萃取压力为１３－５ ＭＰａ 、ＣＯ２流量为３ ～５ Ｌ／ｍｉｎ ,精馏柱温度分布为６０／５０／４０／３５ ℃（ 顶／ 上中／ 下中／ 底）－ 文中对试验提出了进一步完善的措施