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J-GLOBAL ID：201202224424598227   整理番号：12A0140466

Orthosiphon stamineus油の加圧液体抽出: 実験及びモデリング研究

Pressurized liquid extraction of Orthosiphon stamineus oil: Experimental and modeling studies

著者 (3件)： POURALINAZAR Farzad (Centre of Lipids Engineering Applied Res., Fac. of Chemical Engineering, Universiti Teknologi Malaysia, UTM Skudai ...) ,  YUNUS Mohd Aziz Che (Centre of Lipids Engineering Applied Res., Fac. of Chemical Engineering, Universiti Teknologi Malaysia, UTM Skudai ...) ,  ZAHEDI Gholamreza (Process Systems Engineering Centre (PROSPECT), Fac. of Chemical Engineering, Universiti Teknologi Malaysia, UTM ...)
資料名： Journal of Supercritical Fluids  (Journal of Supercritical Fluids)
巻： 62  ページ： 88-95  発行年： 2012年02月 
JST資料番号： W1591A  ISSN： 0896-8446  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Orthosiphon stamineus油の抽出が本研究の目的である。先ずBox-Behnken実験計画法に基づき,温度,抽出時間及び抽出サイクル数が抽出収率に及ぼす影響を知るための実験を行った。17の異なる実験データが得られ,応答曲面モデリング(RSM)を用いて抽出収率とプロセス変数との間の関係を求めた。95%の信頼限界をもつ統計解析に基づく二次多項式が抽出収率の最良の推定子として見いだされた。次にソフトコンピューティン法としての人工神経回路網(ANN)を用いて油の収率を予測した。検討に多層パーセプトロンを用いた。ANNを実行するために,温度,抽出時間及び抽出サイクル数を入力変数として選択し,油収率をターゲット変数として考えた。70%のデータを訓練に利用し,得られた最良回路網の試験に30%の残りデータを使用した。抽出予測及び最適化において,ANN法がRSM法よりも信頼性のあることが明らかになった。最適操作条件は,100°C,10min及び2サイクルであることが分かった。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *シソ科 ,  溶媒抽出 ,  効率 ,  実験計画法 ,  ニューラルネットワーク ,  応答曲面法 ,  モデリング ,  多層パーセプトロン ,  *植物油脂
準シソーラス用語： *加圧液体抽出 ,  *加速溶媒抽出 ,  抽出効率 ,  Orthosiphon ,  *Orthosiphon stamineus

分類 (1件)： 抽出  (XD02030B)

タイトルに関連する用語 (5件)： Orthosiphon ,  加圧液体抽出 ,  実験 ,  モデリング ,  研究