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^*

来源：化学工程, 2018, 46(12): 37-41.

• 超临界CO2
• 溶解度模型
• 遗传算法
• 支持向量机
• 甘油三酯

用一个新模型预测甘油三酯(TAGs)在超临界CO2(SC-CO2)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-CO2中的溶解度,可为设计超临界CO2萃取过程参数提供理论指导。

• 单位
  环境地球化学国家重点实验室; 中国科学院地球化学研究所