分子蒸馏提取橘皮中D-柠檬烯工艺的研究

利用超临界CO2萃取橘皮中的挥发油,从中分离得到D-柠檬烯,本文对比提取工艺、条件进行研究.超临界流体提取橘皮中D-柠檬烯的最佳工艺条件为:CO2超临界萃取150 min,萃取压力25 MPa,CO2流量20 L/h,萃取温度46℃.     

GC-MS法分析红树林内生真菌#3895菌体低极性成分

采用水蒸气蒸馏法提取红树林内生真菌#3895菌体的低极性成分,得油率为2.5%.首次采用GCMS联用技术对海洋真菌的菌体低极性的化学成分进行分离鉴定,共分离出35个峰,鉴定了其中的28种化合物,占峰面积的94.15%.用峰面积归一化法测定了各个组分的相对百分含量,其主要成分为:酮类(38.15%)、酰胺类(13.27%)、醇类(8.73%)和醛类(6.94%).     

中空纤维膜组件结构对其膜蒸馏性能的影响

对一系列不同封装分率和不同膜面积的中空纤维膜组件进行了直接接触式膜蒸馏对比实验,并考察了操作方式对跨膜通量的影响。结果表明：提高封装分率可以明显降低沟流效应,使壳程流体分布趋于均匀,总体传质、传热效果得到改善,从而使跨膜通量提高,增幅可达40%以上; 在组件封装分率较低时,热流体走管程更有利于跨膜传质。在进料状况不变的条件下,随着膜面积的增加,组件单位膜面积的跨膜通量明显降低,而总产量则有所增加。     

降低生产麻黄碱废水污染的工艺研究

为解决麻黄碱生产工艺的废水中色泽、COD值、pH值、悬浮物严重超标和提高中草药麻黄资源的利用率,降低原材料消耗,对单纯提取麻黄碱的生产工艺改造为同时提取麻黄多糖和麻黄卟啉,讨论了工艺生产的可行性及经济效益。     

一体化自循环蒸馏装置制备与氨氮检测性能分析

由于水中悬浮物和钙镁离子的干扰,在使用纳氏试剂测定废水中氨氮时需要对水样进行预处理.蒸馏是较为常用的一种预处理方法,传统的蒸馏装置存在占地面积较大、损耗冷却水剂量较大等缺点,所以使用自主研发的新型节约用水一体化自循环蒸馏装置进行了蒸馏预处理实验.结果表明,相比于传统的蒸馏装置,其节水效率提高了30～60倍.标准样品回收率实验表明,氨氮质量浓度为1～100 mg/L的水样,其回收率为97.85%～99.53%,精密度小于3%,当氨氮质量浓度超过100 mg/L时,需要将水样稀释之后再使用该装置蒸馏.实际样品的加标回收率实验表明,新型蒸馏装置的加标回收率约为95%,误差为0.99%～4.88%.     

毛黄栌枝叶挥发性化学成分研究

采用分析型超临界二氧化碳流体萃取技术(SFE-CO2)与传统水蒸汽蒸馏法(SD)分别提取毛黄栌枝叶挥发油,并通过气相色谱/质谱联用技术测定了提取物的化学成分.从中分别鉴定出47个和48个化合物,主要包括石竹烯、氧化石竹烯、大根香叶烯D、马鞭草烯醇等成分,均有较多生理活性,为进一步研究开发这一植物资源提供了基础数据.比较两种方法所得结果,认为SFE-CO2法比SD法可萃取出更多较高极性组分,因此广泛用于中草药成分研究中.     

分子蒸馏纯化乳酸的真空系统和工艺优化

分子蒸馏作为一种特殊的液-液分离技术,能有效分离高沸点、热敏性物料,已成为乳酸工业生产主要采用的分离纯化技术.针对规模化的乳酸分子蒸馏纯化装置运行过程难以保持高真空以及收率低的难题,优化装置的真空机组,采用多泵联用的方式抽真空,提高设备运行过程中的真空度.通过对比试验,选用水环真空泵、罗茨真空泵和蒸汽真空泵三泵联用抽真空,1.25 t/h乳酸分子蒸馏纯化装置的负载真空度达到10 Pa.试验优化了分子蒸馏器蒸馏乳酸过程中冷凝温度、蒸发温度和刮膜转子转速等工艺技术参数,结果表明：当分子蒸馏器的冷凝温度30℃,蒸发温度55～60℃,刮膜器转子转速125～135 r/min时,能进一步提高蒸馏效果和收率.     

香椿挥发性成分的分析

采用同时蒸馏萃取和水蒸汽蒸馏的方法分别对山东寿光产的香椿芽及茎的挥发性成分进行了提取,并且利用GC／MS方法对提取的挥发性成分进行了鉴定．从同时蒸馏萃取和水蒸汽蒸馏提取的香持芽挥发油中分别鉴定了42种和36种化学成分;从香椿茎中各鉴定了30种化学成分,并且比较了两种方法及两个部位挥发性成分的不同。     

常温进样测定轻质原油馏程的模拟蒸馏方法

以自然基线修正不代规划惠普（ＨＰ）公司模拟蒸馏分析软件中的基线修正模型,提出了常温下进样测定轻质原油馏程的方法,并考察了基准切片面积变化对分析结果的影响,理论分析和实践证明,在一定温度下馏出质量分数的计算结果与基准切片面积之间存在的线性关系,利用自然基线修正模型,在常温下进样测定轻质原油馏程的模拟蒸馏方法是可靠的。     

基于知识蒸馏的不平衡数据下入侵检测方法研究

基于深度学习的网络入侵检测模型面临模型结构复杂、部署效率低及流量数据类别不平衡的问题.针对这些问题,提出了1种结合知识蒸馏和类别权重焦点损失的网络入侵检测方法.该方法以精度高、参数量较多的入侵检测模型作为教师模型,与小型学生模型生成蒸馏损失;引入增加类别权重的焦点损失函数作为学生损失;结合蒸馏损失与学生损失生成总的损失函数优化学生模型.实验结果表明,该方法性能相较于非蒸馏模型在各项指标上均有一定提升.