| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 引言 | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 枸杞籽的营养价值及应用现状 | 第9-14页 |
| 1.1.1 枸杞籽的营养价值 | 第9-12页 |
| 1.1.2 枸杞籽的加工利用现状 | 第12-14页 |
| 1.2 常用植物籽油的提取方法对比 | 第14-17页 |
| 1.2.1 机械压榨法 | 第14页 |
| 1.2.2 溶剂法 | 第14页 |
| 1.2.3 水酶法 | 第14-15页 |
| 1.2.4 超声辅助提取法 | 第15页 |
| 1.2.5 微波辅助提取法 | 第15-16页 |
| 1.2.6 超临界流体萃取法 | 第16-17页 |
| 1.3 超临界流体萃取 | 第17-21页 |
| 1.3.1 超临界流体萃取基本原理 | 第17-18页 |
| 1.3.2 超临界流体萃取的特点 | 第18-20页 |
| 1.3.3 超临界CO_2萃取在植物籽油脂提取方面的应用 | 第20-21页 |
| 1.4 选题背景及意义 | 第21-23页 |
| 2 实验条件及研究方法 | 第23-30页 |
| 2.1 实验材料和仪器设备 | 第23-25页 |
| 2.1.1 实验材料 | 第23页 |
| 2.1.2 实验主要试剂及仪器设备 | 第23-24页 |
| 2.1.3 超临界CO_2萃取装置系统结构 | 第24-25页 |
| 2.2 实验方法及步骤 | 第25-27页 |
| 2.2.1 实验步骤 | 第25-27页 |
| 2.2.2 提取率计算公式 | 第27页 |
| 2.3 检测方法 | 第27-29页 |
| 2.3.1 粒度检测 | 第27-28页 |
| 2.3.2 含脂量检测 | 第28页 |
| 2.3.3 理化性质检测 | 第28页 |
| 2.3.4 气质联用检测 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 超临界CO_2流体对枸杞籽油提取的工艺研究 | 第30-44页 |
| 3.1 工艺影响因素 | 第30-32页 |
| 3.2 实验方案设计 | 第32-38页 |
| 3.2.1 单因素实验设计 | 第32-33页 |
| 3.2.2 单因素实验结果分析 | 第33-38页 |
| 3.3 枸杞籽含脂量检测结果与分析 | 第38-39页 |
| 3.4 枸杞籽油检测结果与分析 | 第39-43页 |
| 3.4.1 枸杞籽油理化指标检测 | 第39-40页 |
| 3.4.2 枸杞籽油脂肪酸成分及相对含量检测 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 人工神经网络技术对超临界萃取过程的模拟 | 第44-54页 |
| 4.1 误差反向传播网络(BP网络) | 第44-46页 |
| 4.1.1 BP人工神经网络的结构 | 第44-45页 |
| 4.1.2 BP网络的自学习过程 | 第45-46页 |
| 4.2 基于BP网络的超临界流体萃取性能预测 | 第46-48页 |
| 4.2.1 BP人工神经网络结构的设计 | 第46-47页 |
| 4.2.2 网络学习参数的确定 | 第47-48页 |
| 4.3 人工神经网络的设计 | 第48-51页 |
| 4.4 BP网络预测枸杞籽油提取率 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 工程经济性分析 | 第54-60页 |
| 5.1 工程投资的迫切性 | 第54页 |
| 5.2 设备投资预算 | 第54-57页 |
| 5.3 生产成本估算 | 第57-58页 |
| 5.4 综合经济性评价 | 第58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |