| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-25页 |
| 1.1 花生简介 | 第9-10页 |
| 1.2 传统花生油加工工艺 | 第10-11页 |
| 1.3 超临界流体定义及特性 | 第11-12页 |
| 1.4 超临界流体萃取技术及原理 | 第12-13页 |
| 1.5 SpFE-CO_2作为萃取剂的优点 | 第13-14页 |
| 1.6 SpFE-CO_2萃油工艺 | 第14-15页 |
| 1.7 SpFE-CO_2萃油现状 | 第15-16页 |
| 1.8 SbFE-CO_2萃油现状 | 第16-17页 |
| 1.9 工业化优势与未工业化原因 | 第17-18页 |
| 1.10 超临界萃取釜研究现状 | 第18-24页 |
| 1.11 研究意义 | 第24页 |
| 1.12 主要研究内容 | 第24-25页 |
| 2 设计方案 | 第25-31页 |
| 2.1 增压方案 | 第25页 |
| 2.2 萃取方案 | 第25-26页 |
| 2.3 分离方案 | 第26-28页 |
| 2.4 高压密封方案 | 第28页 |
| 2.5 工艺流程方案 | 第28-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于均匀设计的SpFE-CO_2萃取花生油工艺实验研究 | 第31-44页 |
| 3.1 实验材料 | 第31页 |
| 3.2 实验设备 | 第31-32页 |
| 3.3 实验设计 | 第32-35页 |
| 3.3.1 正交设计 | 第32页 |
| 3.3.2 均匀设计 | 第32-33页 |
| 3.3.3 实验设计方法的确定 | 第33页 |
| 3.3.4 实验方案 | 第33-35页 |
| 3.4 实验分析 | 第35-36页 |
| 3.4.1 分析软件 | 第35页 |
| 3.4.2 分析方法 | 第35-36页 |
| 3.4.3 分析步骤 | 第36页 |
| 3.4.4 测定方法 | 第36页 |
| 3.5 实验过程 | 第36-38页 |
| 3.6 实验结果与分析讨论 | 第38-42页 |
| 3.6.1 模型建立及显著性检验 | 第38-39页 |
| 3.6.2 SpFE-CO_2萃取工艺优化 | 第39-40页 |
| 3.6.3 回归诊断 | 第40-41页 |
| 3.6.4 SpFE-CO_2萃取花生油脂肪酸组成 | 第41-42页 |
| 3.6.5 SpFE-CO_2萃取花生油反式脂肪酸 | 第42页 |
| 3.6.6 SpFE-CO_2萃取花生油特性指标 | 第42页 |
| 3.7 实验误差分析 | 第42页 |
| 3.8 本章小结 | 第42-44页 |
| 4 基于BP神经网络的SpFE-CO_2萃取花生油工艺预测研究 | 第44-56页 |
| 4.1 BP神经网络方法简介 | 第44-47页 |
| 4.1.1 BP神经网络结构 | 第45页 |
| 4.1.2 BP神经网络原理 | 第45-46页 |
| 4.1.3 BP神经网络训练步骤 | 第46-47页 |
| 4.2 BP神经网络软件简介 | 第47页 |
| 4.3 BP神经网络预测过程 | 第47-51页 |
| 4.3.1 算法流程 | 第47-48页 |
| 4.3.2 数据归一化 | 第48-49页 |
| 4.3.3 各层数及节点数的确定 | 第49-50页 |
| 4.3.4 传递函数的确定 | 第50页 |
| 4.3.5 学习/训练函数的确定 | 第50页 |
| 4.3.6 学习速率的设定 | 第50页 |
| 4.3.7 初始权值的选择 | 第50页 |
| 4.3.8 评价指标 | 第50-51页 |
| 4.4 BP神经网络训练以及测试结果 | 第51页 |
| 4.5 SpFE-CO_2萃取花生油工艺预测 | 第51-54页 |
| 4.5.1 萃取压力与花生出油率的关系 | 第52页 |
| 4.5.2 萃取温度与花生出油率的关系 | 第52-53页 |
| 4.5.3 萃取时间与花生出油率的关系 | 第53页 |
| 4.5.4 CO_2流量与花生出油率的关系 | 第53-54页 |
| 4.5.5 BP神经网络预测的优化工艺条件 | 第54页 |
| 4.6 BP神经网络预测的优化工艺与均匀实验优化工艺对比分析 | 第54页 |
| 4.7 本章小结 | 第54-56页 |
| 5 基于均匀设计的SbFE-CO_2萃取花生油工艺实验研究 | 第56-62页 |
| 5.1 实验材料与设备 | 第56页 |
| 5.2 实验方案 | 第56-57页 |
| 5.3 实验分析 | 第57页 |
| 5.4 实验过程 | 第57页 |
| 5.5 实验结果与分析讨论 | 第57-60页 |
| 5.5.1 平衡温度压力萃取结果 | 第58页 |
| 5.5.2 均匀实验萃取结果 | 第58-60页 |
| 5.5.2.1 模型建立及显著性检验 | 第58-59页 |
| 5.5.2.2 萃取工艺优化 | 第59-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 总结与展望 | 第62-64页 |
| 总结 | 第62-63页 |
| 本文主要创新研究成果 | 第63页 |
| 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71-72页 |
