| 中文摘要 | 第1-10页 |
| 英文摘要 | 第10-13页 |
| 1 前言 | 第13-20页 |
| 1．1 概述 | 第13-14页 |
| 1．2 SCF技术的应用现状 | 第14-17页 |
| 1．2．1 萃取和提纯 | 第14页 |
| 1．2．2 溶剂替代和绿色化学 | 第14-15页 |
| 1．2．3 微粒制备 | 第15页 |
| 1．2．4 材料加工 | 第15-16页 |
| 1．2．5 分析应用 | 第16页 |
| 1．2．6 其它方面的应用 | 第16-17页 |
| 1．3 本文的研究目标与内容 | 第17-18页 |
| 1．3．1 实验研究与机理探讨 | 第17页 |
| 1．3．2 固体物质在SCF中的溶解度 | 第17-18页 |
| 1．3．3 基于人工神经网络的SCFE模拟 | 第18页 |
| 参考文献 | 第18-20页 |
| 2 文献评述 | 第20-63页 |
| 2．1 引言 | 第20页 |
| 2．2 超临界流体的传递特性 | 第20-22页 |
| 2．3 超临界流体萃取 | 第22-33页 |
| 2．3．1 超临界流体萃取的特点与优势 | 第22-25页 |
| 2．3．2 植物种子油的超临界流体萃取 | 第25-29页 |
| 2．3．3 影响萃取的主要因素 | 第29-31页 |
| 2．3．4 过程模拟、设计和控制 | 第31-33页 |
| 2．4 典型的动力学模型及其评价 | 第33-44页 |
| 2．4．1 收缩核模型 | 第33-36页 |
| 2．4．2 基于质量平衡的微分方程模型 | 第36-40页 |
| 2．4．3 分步萃取模型 | 第40-44页 |
| 2．5 对萃取过程的描述 | 第44-49页 |
| 2．5．1 固相中的传质机理 | 第44-47页 |
| 2．5．2 萃取速率妇 | 第47-48页 |
| 2．5．3 萃取过程浓度曲线 | 第48-49页 |
| 2．6 用于SCF领域模拟放大设计的新方法—神经网络技术 | 第49-53页 |
| 2．6．1 超临界流体分子动力学模拟（MD） | 第49-51页 |
| 2．6．2 超临界流体溶解度预测 | 第51-52页 |
| 2．6．3 过程模拟与控制 | 第52-53页 |
| 2．7 本章小结 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-63页 |
| 3 超临界CO_2流体萃取植物油的实验研究 | 第63-89页 |
| 3．1 引言 | 第63页 |
| 3．2 溶质的选择 | 第63-65页 |
| 3．2．1 沙棘籽 | 第63-64页 |
| 3．2．2 大豆 | 第64-65页 |
| 3．3 实验设计 | 第65-66页 |
| 3．4 结果与讨论 | 第66-84页 |
| 3．4．1 影响因素分析 | 第66-69页 |
| 3．4．2 萃取条件考察 | 第69-80页 |
| 3．4．3 产物的成分分析 | 第80-83页 |
| 3．4．4 与溶剂萃取法结果的比较 | 第83-84页 |
| 3．4．5 与文献结果的比较 | 第84页 |
| 3．5 关于萃取机理的探讨 | 第84-87页 |
| 3．6 本章小结 | 第87页 |
| 参考文献 | 第87-89页 |
| 4 植物油在超临界流体中的溶解度研究 | 第89-106页 |
| 4．1 问题的提出 | 第89页 |
| 4．2 超临界态下的溶解度 | 第89-93页 |
| 4．3 对Chrastil公式的改进 | 第93-97页 |
| 4．4 植物油在超临界CO_2中的溶解度 | 第97-103页 |
| 4．4．1 沙棘油在超临界CO_2流体中的溶解度 | 第97-101页 |
| 4．4．2 大豆油在超临界CO_2流体中的溶解度 | 第101-103页 |
| 4．5 本章小结 | 第103页 |
| 参考文献 | 第103-106页 |
| 5 SOFE模拟的人工神经网络方法及其实现 | 第106-134页 |
| 5．1 研究背景 | 第106页 |
| 5．2 基于质量守恒的动力学方程 | 第106-110页 |
| 5．2．1 基本假设 | 第106-107页 |
| 5．2．2 模型的建立 | 第107-110页 |
| 5．3 神经网络拓扑的构造与算法选择 | 第110-121页 |
| 5．3．1 神经网络拓扑 | 第110-112页 |
| 5．3．2 反向传播算法（即算法） | 第112-113页 |
| 5．3．3 对Fullana方法的改进 | 第113-119页 |
| 5．3．4 ANN-SCFE模拟系统的计算机实现 | 第119-121页 |
| 5．4 模拟、预测实施 | 第121-129页 |
| 5．4．1 计算模型中有关参数的确定 | 第121页 |
| 5．4．2 模拟、预测的实际应用 | 第121-129页 |
| 5．5 对本文模型的讨论 | 第129-130页 |
| 5．6 本章小结 | 第130-131页 |
| 符号说明 | 第131-132页 |
| 参考文献 | 第132-134页 |
| 6 总结论与展望 | 第134-137页 |
| 6．1 总结论 | 第134-136页 |
| 6．2 展望 | 第136-137页 |
| 附录A | 第137-138页 |
| 附录B | 第138-140页 |
| 附录C | 第140-142页 |
| 附录D | 第142-154页 |
| 附表1 | 第154-155页 |
| 附表2 | 第155-156页 |
| 缩略语表 | 第156-157页 |
| 本文的创新点 | 第157-158页 |
| 攻读博士学位期间发表论文情况 | 第158-162页 |
| 致谢 | 第162页 |