预测超临界CO2中甘油三酯溶解度的新模型研究

作     者：于海 陈可可 滕桂平 余德顺 YU Hai;CHEN Ke-ke;TENG Gui-ping;YU De-shun

作者机构：贵州大学化学与化工学院贵州贵阳550025 中国科学院地球化学研究所环境地球化学国家重点实验室超临界流体研究中心贵州贵阳550081 

出 版 物：《化学工程》 (Chemical Engineering(China))

年 卷 期：2018年第46卷第12期

页      面：37-41页

核心收录：

学科分类：081702[工学-化学工艺] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目 

主　　题：超临界CO2 溶解度模型 遗传算法 支持向量机 甘油三酯 

摘      要：用一个新模型预测甘油三酯(TAGs)在超临界CO_2(SC-CO_2)中溶解度,模型采用基于遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)建立,同时采用应用域检查(AD)对模型的鲁棒性进行改善。通过GA优化,从大量的分子描述符中选出了与溶解度性质相关性最高的5个描述符;训练集和测试集拟合的相关系数(R)分别为0.986和0.982,相应的均方根差(RMSE)是14.10%和19.30%;在删掉异常点后,训练集和测试集的R值分别提高为0.992和0.984,对应的RMSE降低,分别为10.70%和11.70%。由结果可知:研究中建立的GA-SVM新模型提供了一个有效的方法预测甘油三酯在SC-CO_2中的溶解度,可为设计超临界CO_2萃取过程参数提供理论指导。