一、人工神经网络预测离子色谱分离条件（论文文献综述）
田云涛[1]（2021）在《超重力强化硫酸催化碳四烷基化反应过程及液-液传质规律研究》文中认为近年来,雾霾等大气污染问题越来越严重,环保标准随之越来越严格,对清洁油品的需求更加迫切。由异丁烷和丁烯（isobutane and butene,C4）在强酸催化作用下制备的烷基化油,是唯一一种能同时满足清洁和高辛烷值这两个要求的汽油调合组分。C4烷基化工艺通常采用硫酸（sulfuric acid,H2SO4）作为催化剂,该过程是一个产物分布复杂的液-液两相快速反应过程。强化酸-烃两相之间的混合和传质,可以减少副反应、降低能耗,对获得高辛烷值的烷基化油具有重要意义。基于此,有以下两个策略来探索具有工业应用前景的H2SO4催化C4烷基化新技术:一方面可以采用超重力等过程强化技术,强化两相之间的混合状态和传质;另一方面通过添加助剂,调节两相的界面性质,提高异丁烷溶解度,增强烃在酸中的溶解能力及传质推动力。本文首先以旋转填充床（rotating packed bed,RPB）作为过程强化设备,考察了超重力强化硫酸催化C4烷基化反应工艺;构建了人工神经网络（artificial neural network,ANN）模型,对搅拌釜反应器（stirred tank reactor,STR）和RPB两套H2SO4烷基化工艺中产物分布和研究法辛烷值（research octane number,RON）进行预测;考察了STR内不同助剂对烷基化反应的影响,并将RPB与助剂结合开发C4烷基化新工艺,获得了具有更高RON的烷基化油产品;揭示了酸度和异丁烷溶解度对烷基化反应的协同作用机制,并通过产品硫含量及催化剂寿命为助剂选择提供参考;探究了RPB内液-液传质规律,为反应器的放大和工艺开发提供了基础数据。主要研究成果如下:（1）对RPB内H2SO4催化C4烷基化工艺进行了研究,在烷烯比30:1时即可获得RON>97的烷基化油。采用ANN建立了对STR和RPB两套H2SO4催化C4烷基化工艺中产物组分分布和RON的同步预测评价模型,突破了复杂反应预测中的高维非线性问题,获得了以Bayesian正则化算法为核心算法的10-20-30-5网络结构的ANN模型。ANN模型学习和测试过程中的均方误差分别为5.8×10-4和8.66×10-3,全局偏差为±22%,相关系数0.9997,误差的标准差0.5592。（2）挑选了三种反应过程中的伴生成分或其同系物和两种高亲水性表面活性剂对H2SO4进行改性,在STR内进行烷基化实验。实验结果表明,随着环丁砜和2-萘磺酸的添加,烷基化油产品质量基本保持稳定。适量添加硫酸二丁酯、十二烷基苯磺酸和吐温-20可以有效提高C8收率,提升RON。（3）将超重力技术与助剂相结合,提出了超重力强化改性H2SO4催化C4烷基化新工艺;探究了酸度和异丁烷溶解度对烷基化反应的影响,并分析了产物中的硫元素含量和催化剂寿命为助剂选择提供参考。研究结果表明,添加2-萘磺酸或环丁砜对酸溶液中异丁烷溶解度没有明显的改善作用且削弱酸度,对烷基化反应没有改善作用;添加硫酸二丁酯可以显着提升酸度和异丁烷溶解度,并能提高产品的RON;在H2SO4中添加表面活性剂后,异丁烷溶解度上升,酸度下降,而烷基化油的RON显着提升。上述规律揭示了酸溶液中酸度和异丁烷溶解度对烷基化反应的协同影响作用。结合产品中硫含量及催化剂寿命可知吐温-20是一种优异的助剂,痕量使用即可在8°C、烷烯比30:1时获得RON=98.92的烷基化油。助剂结合RPB可以进一步提高产品质量并且提高反应温度、降低能耗。研究结果可为超重力强化改性H2SO4催化C4烷基化反应新工艺提供技术基础。（4）通过水-乙酸-煤油体系研究了RPB内液-液传质规律,考察了超重力水平、液体流量、油-水相比、液体初始分布、粘度等对油相总体积传质系数（Koa）的影响。研究结果表明,提高超重力水平、液体流量及减小油-水相比,可以有效提高Koa,并构建了RPB内Koa关联式（R2=0.979）;低转速时液体均匀分布进料或预混进料更有利于液-液传质;另外粘度对传质过程影响显着,Koa随着粘度的提高而下降。液-液传质研究为RPB用于液-液反应的放大提供了基础数据。
毛政中[2]（2021）在《微生物电催化还原CO2产甲烷系统运行性能提升及实用化技术研究》文中研究表明化石燃料的燃烧排放大量CO2导致严重的温室效应,太阳能和风能为主的可再生能源得到了广泛开发。然而,可再生能源存在不稳定性,需要配套储能设备以提高并网率和维持电网稳定运行。因此,人类迫切需要开发碳中性的储能技术以推动碳达峰和碳中和的进程。微生物电催化产甲烷系统（Electromethanogenesis,EMG）是一种新型绿色能量转换系统,它使用产甲烷生物膜作为生物催化剂,能够在温和的反应条件下实现CO2的还原,实现将过剩的可再生能源转化为甲烷的化学能,该技术具有成本低廉、转化效率高、产物选择性高、绿色环保等优点。但目前EMG存在电流密度和产甲烷速率低、产甲烷生物阴极启动时间长、功率密度未达到储能应用级别和运行稳定性差等技术瓶颈,导致其难以实用化。本文针对上述问题,开展利用电化学技术启动和运行产甲烷生物阴极的研究。同时基于人工神经网络和自适应模糊推理系统对扩大化EMG系统运行性能进行建模和预测并分析阴极产甲烷性能主要的影响因素。取得的成果如下:（1）研究了恒电流（galvanostatic,GS）,恒电压（applying constant voltage,ACV）和恒电位（potentiostatic,PS）三种电化学技术启动和运行生物阴极。发现ACV法启动的生物阴极的产甲烷速率分别比GS法和PS法的高145%和238%,其电荷转移阻抗仅为PS法的45%和GS法的71%。揭示出供给足够的还原当量（e-或H2）比改变电极电位调节微生物群落组成对富集高效产甲烷生物膜更为重要。（2）开发出快速启动具有高比表面积颗粒活性炭生物阴极的间歇性阶梯升压启动策略（Intermittent step-up voltage,ISUV）。生物阴极的启动缩短至15天,电流密度达到23.39A m-2,其产甲烷速率(65.66 L m-2 d-1)比间歇性恒定外加电压启动策略（Intermittent applying constant voltage,IACV）高11.7倍;EMG在波动和间歇的电力输入下运行的稳定性和恢复速度分别提高了56%和500%。发现运行性能及其稳定性的提升是因为ISUV策略富集了包含纳米导线的紧凑型生物膜,具有高覆盖率、高种群丰富度和多样性。为解决EMG运行稳定性差和产甲烷速率低的问题提供了思路。（3）开发了以ISUV策略运行的18 L扩大化半连续流双室EMG,功率密度达到173.28W m-2。基于人工神经网络（Artificial neural network,ANN）和自适应模糊推理系统（Adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS）构建双室EMG运行性能的预测模型。发现ANFIS对平均电流、产甲烷速率、阴极产甲烷库伦效率和电产气转化效率四个输出变量的预测准确度R2均达到0.9971以上,高于ANN模型。敏感性分析显示:运行周期对平均电流的权重最大（41%）;外加电压对产甲烷速率的权重最大（41%）。为EMG的扩大化提供了理论依据和关键技术指导。（4）首次提出电化学氧化——产甲烷（Electrochemical oxidation-methanogenesis,EO-M）耦合技术,构建了低能耗降解抗生素环丙沙星同时还原CO2产甲烷的系统。获得86.4 L m-2 d-1的产甲烷速率和71.76%的CCE-CH4;同时去除99.99%的环丙沙星和90.53%的化学需氧量;其降解环丙沙星的能耗比单纯电化学氧化系统降低3.03 Wh L-1。通过阴极生物膜形貌和微生物群落分析,发现阴极富集具有鞭毛的产甲烷菌Methanobacterium movens,可能促进生物阴极通过鞭毛介导进行直接电子传递,从而降低了阴极过电位。为解决传统电化学氧化工艺阴极H2难回收和电位低导系统能耗较高的问题提供了新思路
卢林[3]（2021）在《电子舌多传感阵列信息交互及籼稻米食味量化研究》文中研究表明作为主要智能感官仪器之一,电子舌具有快速、简便、实时的分析特点,已广泛应用于食品领域。现阶段的电子舌主要用来区分、辨别样品的整体差异,仍然达不到量化的效果。电子舌多传感阵列的伏安信号缺少合适的分解与变换,基本停留在直接读取信号的顶点与拐点作为特征值,导致其中包含的有用的弱信息提取不充分,从而限制了传感阵列对微小差异的辨识能力。电子舌达不到量化效果,其主要原因在于电子舌多传感阵列的信息交互尚不明确。本文以智能感官技术实验室研发的伏安型电子舌为基础,利用信息熵手段,结合多维数据算法,以籼稻米为应用对象,开展电子舌多传感阵列的信息交互研究,从而实现传感阵列的量化。主要研究结论如下:（1）在提取向量式特征值方面,采用基于相似熵的小波包分解和傅里叶变换,电子舌多传感阵列信号提取到排除多重共线性的向量式特征值。传感阵列所有电极的最佳小波基函数均为db N系列,Ag电极为db2,Pt、Au、W电极均为db4,Pd、Ti电极为db6;小波包分解的最佳分解层为4层。原始伏安信号经过小波包分解成细节信号,再通过傅里叶变换得的系-傅幅值来提取向量式特征值。采用多重共线性判断向量式特征值的有效性,可得向量式特征值已删去原始数据中重叠冗余部分。根据与稻米理化指标的相关分析,向量式特征值与碱消值、胶稠度、直链淀粉、蛋白质、淀粉的相关度相对高些。该研究排除了共线性对交互信息的干扰影响。（2）在提取窗式特征方面,以向量式特征值为基础,采用基于相对熵的连续窗式特征提取及表征方法,电子舌多传感阵列信号提取到矩阵特征值,明确了含有交互信息的有效细节信号。在向量式特征值的基础上,利用相对熵的概念计算得到信噪相对熵。通过分析不同窗式运算方法可得,连续窗式比分区窗式更适用于传感阵列信号的矩阵特征值提取。采用表盘形色块表征图对电极间和频率间的连续窗式特征提取进行了表征,结果显示,以最大特征值降序排序而得的前6至8细节信号含有交互信息即为有效细节信号。根据与稻米理化指标的相关分析可得,有效细节信号与胶稠度、直链淀粉、蛋白质、淀粉的相关性较大。该研究定位了交互信息,确定了含交互信息的有效细节信号。（3）在增强区分识别方面,以有效细节信号为基础,利用信息熵的基础原理,电子舌多传感阵列能准确区分识别稻米产地和类型。基于信息熵的基础原理定义了电子舌多传感阵列中单一电极和电极间的传感熵值,组建了单元传感向量和交互传感向量,结果显示,含有6个单元传感熵能有效用于稻米产地的识别;所有交互传感向量都能有效用于稻米类型的区分。采用SVM和KNN分类器识别稻米产地和区分稻米类型,结果显示,以交互传感向量为输入向量的SVM识别稻区的训练和预测准确度分别为89.0%、82.9%,区分稻类的训练和预测准确度分别为96.0%、88.6%。该研究确证了有效细节信号含有的交互信息可增强传感阵列的区分识别能力。（4）在实现量化分析方面,以有效细节信号为基础,基于联合熵和互信息的原理,利用多维数据形式,电子舌多传感阵列有效量化预测稻米理化指标。以有效细节信号为基础,构建了多维交互矩阵。采用CNN模型、Bp NN模型和CNN+Bp NN联合模型,以多维交互矩阵为输入数据,建立了量化模型。结果显示,CNN+Bp NN联合模型的训练准确度和预测准确度分别处于87.0%～92.0%、82.9%～89.5%。多传感阵列电极间交互比频率间交互传递出更多可量化信息。多维交互矩阵与胶稠度、直链淀粉、蛋白质、淀粉这些理化指标强相关,证明了信息熵与多维数据相结合在模型量化能力中起到重要作用。该研究明确了交互信息可实现传感阵列的有效量化能力。（5）在量化感官评价方面,以信息熵与多维数据相结合的多维交互矩阵为基础,电子舌多传感阵列能量化稻米食味评价。采用串联评价模型,以食味评分值为目标数据,其预测准确度高达91.4%。分析了稻米食味与理化指标的相关性,结果显示,食味与胶稠度、直链淀粉、蛋白质、淀粉和垩白度这些理化指标之间存在较强的非线性相关。结合多传感阵列量化理化指标的结果,交互信息与胶稠度、直链淀粉、蛋白质、淀粉这4个理化指标相关,由此验证了电子舌多传感阵列的有效量化能力。该研究明确了交互信息可实现传感阵列的感官评价能力,同时验证了其量化能力。本文创新利用信息学手段,将信息熵贯穿于电子舌多传感阵列的信息交互及多维量化的研究中,明确了传感阵列的交互信息,实现了电子舌多传感阵列的量化功能。本文为智能感官评价提供理论参考,为电子舌的量化分析提供技术保障。
宁一麟[4]（2021）在《固体催化剂的优化制备及催化餐饮废油合成生物柴油的性能研究》文中研究表明原料油高成本是我国生物柴油产业化发展的主要瓶颈。以餐饮废油脂（waste cooking oils,WCOs）为原料油同时满足原料供给和环保需求,符合我国国情及战略发展。当前工业生产多采用均相碱催化酯交换法,反应迅速,但催化剂不可重复利用,且严重腐蚀设备、产物提纯产生大量废水,同时WCOs中高含量游离脂肪酸严重毒害碱催化剂。采用固体法催化WCOs制备生物柴油主要有两条反应路径:一步法,即固体酸催化法;两步法,即先以固体酸催化WCOs酯化使游离脂肪酸降至1 wt.%以下,再以固体碱催化酯交换获取生物柴油。其中,碳基固体酸因原料来源广、催化活性高、环境友好而广受关注,以竹子为原料制备碳基固体酸,可实现竹材高值化利用,但目前相关报道不多。常见固体碱主要为负载型及复合金属氧化物。白云石主要成分为CaMg（CO3）2,高温煅烧生成的CaO-MgO复合金属氧化物已被证实具有优异的催化酯交换活性。本文提出竹炭基固体酸-改性白云石固体碱两步法非均相催化WCOs合成生物柴油的研究思路,从催化剂的制备、表征、催化酯化及酯交换性能、催化机理等方面出发,辅以单因素、响应曲面法（Response Surface Methodology,RSM）、人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）等数据分析手段,系统地对非均相催化WCOs合成生物柴油的生产路线加以优化,主要包含如下四方面内容。（1）研究了不同制备方式对竹炭基固体酸催化酯化活性的影响。以油酸与甲醇的酯化为探针,通过XRD、FTIR、SEM、EA、N2吸附脱附、XPS、Hammett酸强度、酸密度测定等表征,发现采用不完全碳化-液相磺化法制备的固体酸呈较低石墨化程度的无定型碳结构,表面磺酸密度为1.80 mmol/g,而采用磷酸活化-磷钨酸浸渍负载制备的固体酸石墨化程度较高,表面酸密度为2.02 mmol/g。采用单因素法优化竹炭基固体酸催化酯化的反应工况,结果表明若催化酯化达到相同的转化率,前者所需反应条件更为温和。催化剂制备及酯化的进行均可通过加载外场来促进,微波叠加机械搅拌的组合外场不仅可显着缩短催化剂制备周期,也可强化固体酸催化的酯化反应。竹炭基固体酸可在较温和的工况下催化餐饮废油降酸,也可一步催化WCOs的同步酯化酯交换。竹炭基固体酸使用过程中,活性位不可避免地流失,这也是其催化活性降低的主要原因。（2）以NaAlO2为活性组分,通过浸渍法负载不同载体,借助XRD、Hammett指示剂、N2吸附脱附等表征手段,探讨不同载体种类、浸渍方法对NaAlO2调控负载型固体碱催化酯交换的作用规律,并结合RSM中CCD（Central Composite Design）、BBD（Box-Behnken Design）模型对酯交换参数进行优化。相比于MCM-41、SiO2、γ-Al2O3等常见惰性载体,埃洛石独特的中空纳米管状结构使负载NaAlO2所得催化剂具有更佳的催化活性及稳定性,超声浸渍同样有助于实现更均匀稳定的活性位负载。对于活性载体白云石,煅烧-水合浸渍-再煅烧过程可改善催化剂微观结构,提高催化活性,并有效抑制活性Ca2+浸出,显着提高催化剂稳定性,增加工业应用可行性。（3）研究了热解、水合、碱土金属氧化锶SrO改性对白云石催化酯交换活性的影响规律。借助XRD、N2吸附脱附、CO2-TPD等表征明确了白云石高温热解生成CaO-MgO复合金属氧化物的反应路径,发现煅烧温度显着影响白云石催化酯交换性能。水合过程可有效丰富白云石微观孔隙结构、增加表面碱密度及碱强度,从而提升催化活性。对比不同制备方法得到的SrO改性白云石催化剂,发现改进浸渍法对催化剂活性和稳定性的提升尤为显着。该方法制备过程中,有片层状氢氧化物生成,Sr被包裹其间,与CaO发生较强的相互作用,实现二者彼此间的有效固定。通过遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优化ANN,建立三层反向传播前馈网络模型对酯交换过程进行训练和预测,结果表明在催化剂添加量4.8%、醇油摩尔比8.2、反应温度65.4℃时,预测及实际产物收率分别为99.15%、99.09%,模型精确度高。（4）通过改进浸渍法制备ZnO/白云石复合催化剂,结合XRD、N2吸附脱附、NH3-TPD、CO2-TPD等表征手段,辅以密度泛函理论,研究了 Zn改性白云石一步法催化WCOs同步酯化-酯交换制备生物柴油的可行性。基于人工神经网络对催化反应工况加以优化,当Zn/Ca摩尔比为1时,酸性协同碱性位点催化WCOs的同步酯化-酯交换实现最高98.92%的生物柴油收率。采用分子模拟研究Zn掺杂CaO前后的结构演变,计算乙酸、甲醇在催化剂表面的最佳吸附位点和吸附能大小。Zn的掺杂可提高催化剂稳定性,而在反应体系中,甲醇倾向于吸附在Ca位点,在Zn位点活化效果较差,解离出的甲氧基攻击性较弱,相反地,乙酸更易吸附在Zn位点,C=O双键得到活化。所得结论以实验结果相互佐证。
潘立军[5]（2021）在《等离子体协同改性TiO2/磁性LDH/过硫酸盐降解诺氟沙星机理研究》文中进行了进一步梳理近年来,介质阻挡放电低温等离子体（DBD-NTP）技术以其高效、环境友好及操作简单等优点,受到广泛关注。DBD-NTP协同均相/非均相催化技术,能够进一步提高其能量效率和对污染物的降解率。二氧化钛（TiO2）是目前应用广泛的光催化半导体材料,暴露{001}面的缺陷二氧化钛(TiO2-x)较普通TiO2相比拥有更加优良的光催化活性。与单一的光催化剂相比,半导体与磁性层状双氢氧化物（LDHs）复合催化剂不仅能促进光生电子与空穴的分离,扩大其光响应范围,而且还能提高催化剂的回收利用率。DBD-NTP产生的紫外光和热效应,磁性TiO2-x/Mg-Al LDH均能够活化过硫酸盐（PS）产生SO4·-。本文以氟喹诺酮类抗生素中使用频率最高的抗生素诺氟沙星（NOR）为目标污染物,分别研究了DBD-NTP/TiO2-x与DBD-NTP/磁性TiO2-x/Mg-Al LDH/PS降解溶液中NOR的效能和机理,同时,对制备的暴露{001}面的TiO2-x与磁性TiO2-x/Mg-Al LDH进行了结构与性能表征,最后,采用基于遗传算法优化的人工神经网络模型对NOR的降解率进行了预测,分析了NOR降解过程中各影响因素与NOR降解率之间的关系。采用水热法制备了暴露{001}面的TiO2-x,研究了DBD-NTP/TiO2-x降解水中NOR的机理。使用场发射扫描电镜（SEM）、场发射透射电镜（TEM）、X射线衍射（XRD）、X射线光电子能谱（XPS）、拉曼光谱（Raman）、光电流、氮气吸脱附曲线、电子顺磁共振（EPR）对暴露{001}面的TiO2-x结构与光电性能进行了表征。考察了TiO2-x投加量、放电功率、空气流量、溶液初始p H以及NOR溶液初始浓度对NOR降解率的影响。结果表明,DBD-NTP与TiO2-x降解NOR时具有明显的协同催化效应,且随着TiO2-x投加量的增大,协同催化效应越发显着。DBD-NTP协同TiO2-x降解水中NOR的反应符合伪一级动力学。自由基淬灭试验和活性物质含量测定结果表明,1O2、O3、H2O2、·OH、·O2-、h+以及e-均在NOR降解过程中起重要作用,其中,1O2的贡献最为显着。TiO2-x循环使用性能试验表明TiO2-x具有良好的光催化稳定性。NOR降解路径主要包括哌嗪环断裂、喹啉环断裂、脱羧以及苯环脱氟,最终矿化为CO2和H2O。采用水热法构筑了三种磁性TiO2-x/LDHs,研究了DBD-NTP协同磁性TiO2-x/Mg-Al LDH活化PS降解溶液中NOR的效能,结果表明,磁性TiO2-x/Mg-Al LDH具有优异的光催化性能,在30 min时NOR的降解率达95.1%。协同因子计算结果显示DBD-NTP协同磁性TiO2-x/Mg-Al LDH活化PS体系的协同因子最高。采用SEM、TEM、XRD、XPS、FTIR、氮气吸脱附曲线、EPR对磁性TiO2-x/Mg-Al LDH进行了表征。考察了磁性TiO2-x/Mg-Al LDH投加量、放电功率、空气流量、溶液初始p H、NOR溶液初始浓度以及PS投加量对NOR降解率的影响。DBD-NTP协同磁性TiO2-x/Mg-Al LDH活化PS降解NOR的过程遵循伪一级动力学。TOC含量测定结果证明PS的添加能够显着提高NOR的矿化率。1O2、O3、H2O2、·OH、·O2-、h+、e-以及SO4·-均对NOR的降解有所贡献,其中,1O2的贡献最为显着。磁性TiO2-x/Mg-Al LDH在使用5次后,30 min时NOR的降解效率仍可达到93.6%,证明其具有良好的光催化稳定性。哌嗪环断裂、喹啉环断裂、脱羧、苯环脱氟和矿化是NOR降解的主要路径。采用遗传算法优化的人工神经网络（GA-ANN）模型对溶液中NOR的降解率进行预测,以上述试验的影响因素为输入层,NOR降解率为输出层,构建了三层结构的GA-ANN模型。采用均方误差（MSE）与相关系数（R）为模型精度的评价指标,以本文试验数据进行模型训练与测试。结果表明,当以DBD-NTP协同TiO2-x降解溶液中NOR的试验数据为模型样本集时,GA-ANN最优模型的MSE为0.0016,R为0.9956;当以DBD-NTP协同磁性TiO2-x/Mg-Al LDH活化PS降解溶液中NOR的数据为模型样本集时,GA-ANN最优模型的MSE为0.0009,R为0.9978,说明该模型预测精度高,可用于预测DBD-NTP协同催化降解水中NOR的降解率。仿真分析结果表明,GA-ANN模型仿真预测的各影响因素与NOR降解率之间的关系与本文试验结果一致。
麦小漫[6]（2021）在《色谱技术结合化学计量学用于食用植物油品质鉴定及掺伪筛查的研究》文中研究表明食用植物油是由植物果实、种子或其他部分提取而来,是人类饮食中不可或缺的组成部分,其品质安全是大众关注热点问题。近年来,我国食用油掺杂掺假事件频发,虽然相关法律法规、国家标准、检测方法都在逐步完善,但仍有部分低品质假阴性油混入市场,因此开发快速、准确、高灵敏的植物油品质评价方法仍然是目前食用植物油品质控制的关键工作。本文利用色谱技术这一分析手段,以食用植物油的主要成分脂肪酸、甾醇、挥发性成分及其它不皂化物为研究对象,建立了一系列的食用植物油品质评价方法,包括对常见的食用植物油（花生油、玉米油、菜籽油、大豆油、葵花籽油等）中的脂肪酸、甾醇、挥发性成分及其它不皂化物的测定,同时对其组成、含量差异及进行分析,并采用脂肪酸组成与化学计量学方法相结合对掺伪食用植物油进行定性、定量的分析。主要研究内容与结果如下:（1）采用顶空-固相微萃取（HS-SPME）结合全二维气相色谱-高分辨四级杆飞行时间质谱技术（GC×GC-Q-TOF/MS）建立了常见食用植物油挥发性成分的分析方法。为获得更多的挥发性成分,对全二维色谱柱系统及固相微萃取条件进行优化,最终确定了色谱柱系统为以HP-5MS为第一维色谱柱、DB-17MS为第二维色谱柱、固相微萃取纤维头涂层为50/30μm DVB/CAR/PDMS、取样量为3.0 m L、萃取时间为30 min、萃取温度为85℃、解析时间为5 min时分析效果最好。（2）五种食用植物油中共检测到115种、11类成分,其在5种食用植物油中的分布有明显差异,其中花生油共检测出65种成分,玉米油33种成分,菜籽油57种成分,大豆油53种成分,葵花籽油50种;花生油中的挥发性成分主要为醛、吡嗪、呋喃类化合物,其中吡嗪类化合物含量明显高于其它四种植物油,占总检出物的34.800%;玉米油、大豆油和葵花籽油中所鉴定出的挥发性成分均以醛类居多,其中己醛在各食用植物油中相对含量均较高,分别为:葵花子油15.528%、大豆油14.282%、玉米油12.873%;菜籽油中鉴定出的挥发性成分主要为醛类、腈类和吡嗪类,其中腈类化合物是菜籽油中特殊的挥发性成分,可作为菜籽油区别于其它食用植物油的特征成分。（3）采用气相色谱法对衍生后的脂肪酸和甾醇进行分析,发现五种食用植物油中脂肪酸和甾醇组成和含量具有较大差异,花生油中的油酸含量最高,为39.472～62.454%,玉米油、大豆油与葵花子油中则是亚油酸含量最高,分别为56.083～57.187%、51.547～54.563%、53.041～63.444%,除油酸、亚油酸之外,传统菜籽油中芥酸含量较高,达7%以上,这可明显区分于其它四种食用植物油。五种食用植物油甾醇主要由菜油甾醇、豆甾醇、β-谷甾醇组成,菜籽油中还含有少量的菜籽甾醇;五种油中玉米油和菜籽油的总甾醇含量最高,分别为648.663～778.821 mg/100 g、610.656～731.272 mg/100 g,花生油次之,为132.528～315.504 mg/100 g,大豆油和葵花籽油的总甾醇含量最低,分别为215.301～271.687 mg/100 g和243.558～281.831 mg/100 g。采用系统聚类分析（HCA）分别对五种食用植物油的脂肪酸及甾醇组成的数据进行分析,结果表明花生油与玉米油、大豆油和葵花籽油的脂肪酸组成差异显着,与菜籽油、玉米油的甾醇组成差异显着,因此基于脂肪酸或甾醇组成的分析可以作为鉴别花生油掺假的有效手段之一。（4）通过气相色谱法检测掺伪不同比例大豆油的花生油样品,结合线性判别分析（LDA）对掺伪比例为6-80%（w/w）的掺伪油进行判别分类时,判别准确率达100%,说明建立的线性判别分析函数有效,可以用于未知掺伪花生油的定性鉴别;采用多元线性回归（MLR）、偏最小二程回归（PLSR）和人工神经网络（ANN）分别构建了掺伪定量分析模型,并通过比较模型掺伪判定限与均方根误差（RMSE）来评价模型的性能,结果表明所建立的ANN模型具有更低掺伪判定限与更小RMSE,更适合用于定量筛查与鉴别掺伪花生油。（5）采用超声辅助皂化—液-液萃取结合高效液相色谱法对花生油、菜籽油等5种食用植物油的不皂化物进行分析,发现当检测波长分别为280 nm、443 nm时,菜籽油中的2-（1-羟基-4,6-二甲基-4,6,8-癸三烯基）-去氢敦酌拉辛（HDDD）、叶黄素的分布与其在花生油中的分布有着显着性差异,且HDDD为菜籽油的特征成分。对纯植物油样品分析发现,花生油中叶黄素含量小于或等于6.186μg/g,菜籽油中叶黄素含量为33.664～342.689μg/g,而HDDD在菜籽油中含量为71.922～97.010μg/g,但其在所有花生油样品中均未有检出。以菜籽油中HDDD为掺伪判定指标、叶黄素为辅证构建了掺伪判定方法,其掺伪判定限低至0.4%（w/w）。使用该方法对掺伪花生油进行筛查,结果显示该掺伪判定方法不仅可以成功筛查掺伪花生油,同时也可预测掺伪花生油中菜籽油的最低掺伪比例,其预测准确度达86.7%以上。
崔一平[7]（2020）在《谱效关联分析在灵芝免疫活性研究中的应用》文中研究指明中药化学成分复杂,治疗作用由化学成分组成的整体系统产生,且相互之间存在复杂的相互作用,因此要全面评价中药质量的优劣,不能只是检测其中某一个或几个化学成分。应用指纹图谱能够全面地、完整地反映化学成分的种类及含量。然而,单纯的化学指纹图谱难以有效评价中药药效,需要将化学指纹图谱与中药药效有机结合,通过线性或非线性数学处理,建立中药谱效关系,阐明中药药效物质基础,确定与药效有关的化合物群。目的:研究灵芝调节免疫的活性成分;在单因素试验与正交试验相结合的基础上,优化离子液体-超声辅助提取灵芝活性成分最佳提取工艺,建立BP神经网络模型预测萃取量。方法:1.建立HPLC指纹图谱和谱效关系模型,预测灵芝乙醇提取物中的活性化合物,然后利用成分敲出技术分离得到目标化合物,通过高分辨质谱对化合物结构进行鉴定。建立BP神经网络模型,进行药效预测。2.采用离子液体-超声辅助提取灵芝活性成分,单因素试验与正交试验相结合优化离子液体浓度、超声功率、超声时间、离心转速和固液比对萃取量的影响。建立BP神经网络模型,预测目标化合物的萃取量。结果:1.建立灵芝指纹图谱,采用偏最小二乘回归分析,建立了谱效关系;建立BP神经网络模型,结合谱效关系综合评价灵芝质量。2.由偏最小二乘回归分析可得,峰P7、P8、P13、P14、P17、P22、P23、P26、P28、P31、P32、P33、P41和P45与灵芝提取物激活RAW264.7细胞、增强免疫活性呈正相关;峰P3、P34、P39和P43与灵芝提取物增强免疫活性呈负相关。利用高分辨质谱鉴定化合物赤芝酸N（P14）、灵芝烯酸B（P16）、灵芝烯酸K（P18）、灵芝酸A（P22）、赤芝酸A（P24）、灵芝酸D（P26）、灵芝酸F（P28）和灵芝酸J（P30）。当样品的浓度相当于原药材200μg/m L时,灵芝中同时存在激活和抑制RAW264.7细胞的化合物。以灵芝指纹图谱共有峰峰面积和免疫药效指标为样本训练BP神经网络,建立了灵芝谱效结合评价系统。所建BP网络模型相关系数R为0.98643,药效预测结果的误差均在理想的范围内。2.灵芝中活性成分的最佳提取工艺为:离子液体浓度1.4 M、超声功率400 W、超声时间20 min、离心转速4000 r/min、固液比1 g:33.3 m L。在此条件下,萃取总量为3.31 mg/g。以单因素和正交试验为基础采用Levenberg-Marquardt反向传播算法对三层神经网络进行优化,并对正交试验进行预测仿真,预测值与试验值能够较好地拟合。结论:1.当浓度为相当于原药材200μg/m L时,赤芝酸N、灵芝烯酸B、灵芝烯酸K、灵芝酸A、灵芝酸D和灵芝酸F为灵芝中激活RAW264.7细胞的活性成分。赤芝酸A、灵芝酸J为抑制RAW264.7细胞的活性成分。同时建立了灵芝谱效结合评价系统,实现了通过测定灵芝指纹图谱评判其药效的优劣,达到了应用谱效结合模式评价灵芝质量的目的。2.加入离子液体之后,灵芝中目标化合物的总萃取量提高了36.21%,说明离子液体对灵芝中化学成分萃取效率高。并在单因素试验与正交试验的数据基础上,建立BP神经网络模型对试验数据进行分析预测。并对正交试验进行预测仿真,预测值与试验值能够较好地拟合。结果表明,在所考虑的试验条件下,神经网络模型能够有效地模拟实验数据和再现过程行为,使用BP神经网络模型可以低能耗、高效、准确地预测目标化合物萃取总量。
赵倩钰[8]（2020）在《基于深度神经网络的天然产物高分辨质谱数据的识别技术》文中研究指明为加快中医药现代化、国际化的发展,实现多学科、跨行业的交流,需要拓展现代科技与传统中医药相融相通的深度与广度。因此,要加强系统生物学、大数据、人工智能等多学科前沿技术与中医药的深度交叉融合。“中药现代化”战略已经实施了25年,我国的中药产业也进入了快速发展的新时代,中药的药效物质、作用机制、质量控制、药代动力学及安全性等基础研究都得到了全面的开展。在众多研究中,物质基础一直是中药首先要解决的基本问题,由于药用植物化学成分复杂多变,质谱（Mass Spectrometer）分析成为最高效的研究手段。目前市场上的质谱仪虽然具有结构鉴定能力强大、灵敏度高、分析范围广、分析速度快、与色谱仪兼容性高等特点,但由于厂家众多,型号多样,实验室数据库通用性一直是困扰科研工作者的难题。近年来,随着人工智能浪潮的推进,利用深度神经网络实现对大量数据的学习和分析成为了机器学习领域的关键性技术。深度神经网络技术,以人工神经元为基础,构建出适用于不同任务的深度学习模型,可以从大量数据样本中学习其深层次的内在规律和表示形式,使其在某些任务中达到甚至超过人类的水平。建立基于深度神经网络技术的机器学习算法,可以为数据的自动化识别、数据库通用性匹配提供新的解决方案。受此启发,本文利用深层神经网络模型学习黄酮类和二苯甲酮类天然产物标准品的质谱数据的内在差别,建立了一种能够对黄酮类和二苯甲酮类天然产物进行区分的神经网络模型方法。黄酮类和二苯甲酮类化合物具有结构相似,分子量接近,质谱裂解途径相似等特点,采用高分辨数据计算及数据库检索时,往往出现错误率较高的情况。本文以黄酮类和二苯甲酮类化合物为研究对象,探索深度神经网络技术在化合物分类上面的自动识别方法。采用超高液相色谱-四级杆-静电场轨道阱质谱联用技术（UHPLC-Q-Orbitrap MS）对随机挑选的50个标准品进行分析,包括25个黄酮类化合物,25个二苯甲酮类化合物,结合响应面实验设计对液相色谱条件和质谱条件进行优化。最后得到的最优条件为:使用Waters ACQUITY UPLC HSS T3（2.1×100 mm,1.8μm）色谱柱分离,经乙腈-0.1%甲酸水梯度洗脱,流速0.2 m L·min-1,柱温30°C,毛细管温度200°C,辅助器加热温度400°C,正离子喷雾电压3.2 k V,负离子喷雾电压2.8k V。得到最优条件后,对133个标准品进行液相质谱分析,包括84个黄酮类化合物,49个二苯甲酮类化合物。将133个标准品的液相质谱数据通过Xcalibur 4.0软件分别提取44维样本信息,包括:正离子模式下的保留时间、母离子m/z和20个二级质谱碎片,负离子模式下的保留时间、1个母离子m/z和20个二级质谱碎片。正、负离子模式二级质谱碎片选择的标准为前20强。为了进行深度学习的建模分析,将各化合物在正负切换扫描模式下得到的保留时间、母离子、及二级质谱碎片拼接起来作为模型的输入特征。并且,采用了深度前馈神经网络对113个标准品的数据74个黄酮类化合物标准品,39个二苯甲酮类化合物标准品)进行训练和验证,让神经网络模型学习到区分两类化合物的能力。最后利用神经网络模型对未学习过的20个标准品数据（10个黄酮类化合物标准品,10个二苯甲酮类化合物标准品）进行分类性能的测试。为了给神经网络模型提供更好的输入特征,本文基于113个标准品数据,分别对32维（正、负离子模式下的母离子m/z和15个二级质谱碎片）,42维（正、负离子模式下的母离子m/z和20个二级质谱碎片）,44维（正、负离子模式下的保留时间、母离子m/z和20个二级质谱碎片）这三种情况进行了实验对比,得到了不同的输入特征维度的深度前馈神经网络模型。实验结果表明,42维的输入特征可以实现最高的分类准确率,在对20个标准品进行的测试中,可以实现80%的分类正确率。为了对深度学习神经网络模型进行进一步的验证,本文通过Compound Discoverer2.1软件对不同溶剂提取的两个采收时期的芒果叶样品进行了数据自动提取,共得到102个化合物的42维高分辨质谱数据,使用模型对其进行分类鉴定,共得到46个黄酮类化合物,26个二苯甲酮类化合物。通过mz Cloud数据库以及实验室自制标准品进行鉴定,确认出其中18个黄酮,12个二苯甲酮。其中,有10个黄酮类化合物是在芒果叶中首次被发现,而未鉴定出的28个黄酮和14个二苯甲酮可能为新化合物。上述结果提示本方法具有灵敏度高、准确性好、自动化程度高的特点,适用于中药新化合物的快速发现研究。综上所述,本文运用响应面法对色谱条件和质谱条件进行优化,使用UHPLC-Q-O rbitrap MS仪器对133个标准品进行分析并采集数据,运用深度神经网络技术建立快速区分黄酮类化合物和二苯甲酮类化合物的方法,准确率达到80%,基本验证该技术的可行性。此外,模型的准确率可以随着标准品数量的增多而不断提高,提示深度学习技术适用于中药复杂样品的快速鉴定。最后,我们通过对芒果叶不同提取物中化合物进行鉴定,确定了该技术在分析鉴定上具有很大的实用价值,对药用植化分离也具有一定的指导作用。
崔琦[9]（2020）在《金花葵花抗炎化学成分分离、结构鉴定及其绿色提取分离新工艺》文中进行了进一步梳理金花葵（Hibiscus manihot L.）,为锦葵科（Malvaceae）秋葵属（Abelmoschus）一年生草本植物,是20世纪80年代末农业资源普查时的濒于灭绝的珍稀植物。金花葵具有清利湿热、消炎镇痛等功效,内服主治五淋、水肿,外用治疗汤水烫伤等。本文以抗炎活性为指导,确定了金花葵的花提取物抗炎效果最佳,继而对金花葵花化学成分进行系统分离、纯化与结构鉴定;利用现代分析方法建立了高效、快速的金花葵花活性成分质量控制分析方法;考察了中国东北地区不同采收时间金花葵花中活性成分含量及其抗氧化、抗炎活性变化的研究,确定了金花葵花的最佳采收时间;优化了新型绿色提取溶剂-茶皂素溶液结合负压空化提取的工艺条件;结合大孔吸附树脂及高速逆流色谱技术对提取液中的目标成分进行富集分离纯化,本论文研究为金花葵资源的全面开发利用提供了科学依据与应用技术基础。全文工作取得进展如下:1.利用硅胶柱色谱、Sephdex LH-20凝胶柱色谱、ODS-C18柱色谱、高速逆流色谱等分离方法,从金花葵花提取物的抗炎有效部位中分离得到了 19个单体成分,并根据理化性质和光谱数据（IR、MS、1H-NMR、13C-NMR等）鉴定了其中的17个单体成分:β-谷甾醇（1）、胡萝卜苷（2）、十六烷酸（3）、十七烷酸乙酯（4）、亚油酸甲酯（5）、二十六烷酸（6）、槲皮素（8）、槲皮素-3’-O-β-D-葡萄糖苷（9）、杨梅素（10）、棉皮素-8-O-β-D-葡萄糖醛酸苷（11）、金丝桃苷（12）、异槲皮苷（13）、芦丁（14）、绿原酸（16）、新绿原酸（17）、咖啡酸（18）、槲皮素-3-O-洋槐糖苷（19）。其中,化合物1、2、4、5、8、9、11、14、16、17、18、19等12个化合物均为首次从该植物中分离得到。另外2个单体化合物7和15的结构正在鉴定中。2.建立了同时分析检测金花葵花中主要活性成分的RP-HPLC质量控制分析方法,具体如下:色谱柱:HIQ sil C18W column（250 mm × 4.6 mm i.d.,5 μm）;流动相:0.5%磷酸水溶液（A）和乙腈（B）;梯度洗脱条件:0-40 min,90-83%（A）;40-59 min,83-67%（A）;59-62 min,67-90%（A）;检测波长:绿原酸、新绿原酸和咖啡酸为330 nm,其他7种成分为254 nm;流速:1mL/min;柱温:30℃;进样量:5μL。在上述条件下,首次实现了金花葵中10种有机酸及黄酮类活性成分的分离、定性定量分析,本方法灵敏度高、精密度高、重复性好,适合用于金花葵中活性成分的质量控制分析,为金花葵资源的研究开发与高效利用提供了必要依据与检测手段。3.考察了东北地区不同采收时间金花葵花活性成分含量及其抗氧化、抗炎活性的变化规律测定了花期内不同采收时间金花葵花中的活性成分的动态变化规律及抗氧化、抗炎活性变化,8月初的金花葵样品总酚、总黄酮含量较高,同时具有较好的DPPH自由基清除活性、ABTS自由基清除活性、还原力与FRAP活性,并且在ABTS自由基清除活性、还原力与FRAP活性中,8月初样品的活性要明显高于阳性对照。HPLC分析结果表明金花葵花中金丝桃苷、异槲皮苷、棉皮素-8-O-葡萄糖醛酸苷和槲皮素-3’-0-葡萄糖苷是主要的活性成分,且在8月初的样品中这四种活性成分含量较高。主成分分析法对花期内不同采收时间的样品进行了品质评价,结果发现8月初的样品具有较高的活性成分及生物活性,为金花葵花品质最佳的时间区段。4.优化了表面活性剂负压空化辅助提取金花葵花中活性成分的提取工艺考察了表面活性剂的种类、浓度,负压压力,乙醇浓度,液固比,提取时间,提取温度对芦丁（RU）、金丝桃苷（HY）、异槲皮苷（ISQ）、棉皮素-8-O-葡萄糖醛酸苷（HI）、杨梅素（MY）、槲皮素-3’-O-葡萄糖苷（QOG）和槲皮素（QU）提取率的影响,确定最佳提取工艺参数:表面活性剂浓度:0.5 w/v%茶皂素（TS）乙醇浓度:60%液固比:53:1 mL/g提取时间:16 min提取温度:61℃在上述最佳提取工艺条件下,对芦丁（RU）、金丝桃苷（HY）、异槲皮苷（ISQ）、棉皮素-8-O-葡萄糖醛酸苷（HI）、杨梅素（MY）、槲皮素-3’-O-葡萄糖苷（QOG）和槲皮素（QU）提取率的平均值分别为 0.297 mg/g、6.188 mg/g、4.847 mg/g、7.334 mg/g、0.174 mg/g、0.627 mg/g、0.336 mg/g,提取结果表明,表面活性剂负压空化辅助提取（S-NPCE）是一种绿色高效、能耗低、提取率高的提取技术,同时选用的表面活性剂具有绿色环保、价格低廉等优点,有巨大的应用潜力,适用于对植物材料中天然活性化合物成分的高效提取。此外,采用分子对接预测与傅里叶红外验证实验同时证明茶皂素溶液,可以作为一种提取溶剂,通过目标分子与茶皂素间形成分子间氢键,协同负压空化提取法或其他提取方法提取金花葵花中的槲皮素及其他目标黄酮类化合物,本实验结果也为合理开发与综合利用金花葵资源提供了重要的科学依据。5.确定了大孔吸附树脂结合高速逆流色谱技术分离纯化金花葵花中化学成分的工艺条件参数:（1）确定了大孔吸附树脂富集分离的工艺条件:树脂型号:AB-8型上样体积:3 BV解吸溶液及体积:3 BV40%乙醇和8 BV 70%乙醇在上述优化的条件下,金花葵花中七种目标成分在富集产物中含量分别达到0.28%、5.45%、4.17%、6.70%、0.15%、0.59%和 0.32%,回收率分别为 84.23%、79.57%、77.84%、82.3%、78.19%、85.41%和 87.03%。（2）确定了高速逆流色谱分离纯化AB-8树脂富集产物的工艺条件:溶剂系统:乙酸乙酯-甲醇-水（100:3:100,v/v/v）洗脱流速:2 mL/min洗脱转速:900 rpm/min检测波长:254 nm在上述优化条件下,通过一次大孔吸附树脂的富集,结合高速逆流色谱的分离纯化和重结晶后,分别得到绿原酸、咖啡酸、槲皮素-3-O-洋槐糖苷、芦丁及棉皮素-8-O-葡萄糖醛酸苷,其纯度均在95%以上,回收率分别为94.37%、96.58%、95.21%、97.69%和 96.44%。溶剂系统:正己烷-乙酸乙酯-甲醇-水（1:5:1:5,v/v/v/v）洗脱流速:2 mL/min洗脱转速:850 rpm/min检测波长:254nm在上述优化条件下,通过一次大孔吸附树脂的富集,结合高速逆流色谱的分离纯化和重结晶后,分别得到金丝桃苷、异槲皮苷、棉皮素-8-O-葡萄糖醛酸苷及槲皮素-3’-O-葡萄糖苷,其纯度均在95%以上,回收率分别为93.91%、98.02%、95.78%和94.81。该工艺具有溶剂可重复利用、产品纯度高、易于规模化放大的特点。与以传统分离介质硅胶为固定相的色谱相比,高速逆流色谱更适用于金花葵花中天然产物化学成分的快速分离纯化。此外,采用HPLC、ESI-MS/MS等技术验证了分离纯化单体的化学结构。6.完成了金花葵花中化学成分的提取富集工艺的放大化验证实验放大化验证实验中金花葵花中目标成分的提取率分别为0.267、5.445、4.411、6.161、0.160、0.545和0.294 mg/g,与实验室小试规模的提取结果相当,表明所使用的负压空化混悬固液萃取分离装置对金花葵花中的目标成分可以达到较好的提取效果;放大化富集实验中七种目标成分在富集产物中的含量分别为0.25%、5.13%、3.85%、6.29%、0.13%、0.51%和 0.27%,回收率分别为 83.98%、80.07%、78.21%、81.49%、77.68%、86.27%和87.45%,含量与回收率与实验室小试结果相一致,表明建立的金花葵花中化学成分的提取富集工艺稳定且可靠,为工业化规模放大生产提供了数据支撑,也为实现资源的高效利用与开发提供了科学依据。
尹向前[10]（2019）在《基于矿质元素与挥发性物质的“大红袍”花椒产地判别研究》文中指出农产品产地的真实性已成为食品安全利益链条上的相关者越来越迫切需要掌握的信息。花椒作为“十三香”之首,是中国乃至世界范围内广泛使用的调味品之一,花椒尤其是优质花椒的原产地鉴别对于消费者权益和市场的公平贸易都起着重要的作用。本文以“大红袍”花椒为研究对象,分析不同产地（陕西韩城、四川茂县、四川汉源、山西芮城、甘肃武都等）花椒的矿质元素和挥发性有机化合物,并在此基础上应用主成分分析、线性判别分析、人工神经网络和支持向量机等方法建立了产地判别模型,并对模型的判别结果进行验证。研究结果如下:1.我国不同主产地的“大红袍”花椒具有不同的矿质元素特征,采用矿质元素技术对花椒的产地判别可行。主成分分析后Fisher线性判别的正确率为86.0%,人工神经网络对不同产地花椒判别率可达到96.0%,支持向量机结合全部矿质元素成分可完全判别。2.采用离子迁移图谱对各个产地“大红袍”花椒的挥发性成分分析及其产地判别结果表明,提取主成分分析结合不同数学模型,Fisher线性判别的正确率是82.0%,人工神经网络判别率为84.0%,支持向量机下RBF核函数判别正确率为98.0%,线性核函数可达到100.0%的判别率。因此利用离子迁移谱得到挥发性有机成分组合数学模型可对花椒产地进行快速判别。3.采用气相色谱-质谱联用技术对花椒中的挥发性有机物质进行了定性定量分析,并在此基础上对花椒产地进行了判别研究,Fisher线性判别的正确率是98.0%,人工神经网络判别率为98.0%,支持向量机结合全部挥发性物质成分可对产地完全判别。4.总的来看,以上不同的成分分析方法结合不同的化学计量学方法得到不同的判别结果。虽然在支持向量机模型下,“大红袍”花椒产地可被完全判别,但由于成分检测设备、效率的差异会影响到产地判别的速度和方便性。本研究结果为花椒产地的判别应用提供了有效的技术支持,对其他香料物质的产地判别提供了参考。
二、人工神经网络预测离子色谱分离条件（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、人工神经网络预测离子色谱分离条件（论文提纲范文）
（1）超重力强化硫酸催化碳四烷基化反应过程及液-液传质规律研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 前言 |
| 1.2 烷基化工艺技术 |
| 1.2.1 硫酸法 |
| 1.2.2 氢氟酸法 |
| 1.2.3 固体酸法 |
| 1.2.4 离子液体法 |
| 1.3 烷基化反应机理 |
| 1.4 超重力技术 |
| 1.4.1 超重力技术简介 |
| 1.4.2 超重力技术的基础研究 |
| 1.4.3 超重力技术的工业应用 |
| 1.4.4 超重力技术在烷基化的应用 |
| 1.5 液-液传质规律研究 |
| 1.6 本文研究目的与意义 |
| 1.7 本文研究内容与创新点 |
| 1.7.1 超重力强化浓硫酸催化碳四烷基化过程及人工神经网络模型 |
| 1.7.2 搅拌釜反应器内助剂改性浓硫酸催化碳四烷基化反应研究 |
| 1.7.3 超重力强化助剂改性浓硫酸催化碳四烷基化反应研究 |
| 1.7.4 超重力反应器内液-液传质规律的研究 |
| 第二章 超重力强化浓硫酸催化碳四烷基化过程及人工神经网络模型构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验装置与试剂 |
| 2.3 实验流程与操作 |
| 2.4 分析方法 |
| 2.4.1 烷基化油样品分析 |
| 2.4.2 RON值的计算 |
| 2.5 ANN模型结构 |
| 2.5.1 模型数据准备 |
| 2.5.2 ANN网络拓扑结构 |
| 2.5.3 数据分析方法 |
| 2.6 结果与讨论 |
| 2.6.1 超重力强化H_2SO_4催化C4烷基化工艺 |
| 2.6.1.1 RPB内烷烯比对浓硫酸烷基化反应的影响 |
| 2.6.1.2 RPB内转速对浓硫酸烷基化反应的影响 |
| 2.6.1.3 RPB内酸烃比对浓硫酸烷基化反应的影响 |
| 2.6.2 ANN模型 |
| 2.6.2.1 ANN模型的传递函数筛选 |
| 2.6.2.2 ANN模型的核心算法筛选 |
| 2.6.2.3 ANN模型的网络拓部结构优化 |
| 2.6.2.4 灵敏度分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 搅拌釜反应器内助剂改性浓硫酸催化碳四烷基化反应研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验装置与试剂 |
| 3.3 实验流程与操作 |
| 3.4 分析方法 |
| 3.5 结果与讨论 |
| 3.5.1 温度对DBSA改性硫酸烷基化反应的影响 |
| 3.5.2 压力对DBSA改性硫酸烷基化反应的影响 |
| 3.5.3 DBSA浓度对烷基化反应的影响 |
| 3.5.4 2-NSA浓度对烷基化反应的影响 |
| 3.5.5 TMS浓度对烷基化反应的影响 |
| 3.5.6 DBS浓度烷基化反应的影响 |
| 3.5.7 Tween-20浓度对烷基化反应的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 超重力强化助剂改性浓硫酸催化碳四烷基化反应研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验装置与试剂 |
| 4.3 实验流程与操作 |
| 4.4 分析方法 |
| 4.4.1 异丁烷溶解度测量 |
| 4.4.2 酸度分析 |
| 4.4.3 烷基化油样品分析 |
| 4.4.4 烷基化油中硫元素分析 |
| 4.5 结果与讨论 |
| 4.5.1 助剂含量对酸溶液中异丁烷溶解度及酸度的影响 |
| 4.5.2 2-NSA浓度对烷基化反应的影响 |
| 4.5.3 TMS浓度对烷基化反应的影响 |
| 4.5.4 DBS浓度对烷基化反应的影响 |
| 4.5.5 DBSA浓度对烷基化反应的影响 |
| 4.5.6 Tween-20浓度对烷基化反应的影响 |
| 4.5.7 对烷基化反应的协同作用机理 |
| 4.5.8 烷基化油中硫含量 |
| 4.5.9 STR和RPB内烷基化油产品比较 |
| 4.5.10 Tween-20改性硫酸的循环寿命 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 超重力反应器内液-液传质规律的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验装置与试剂 |
| 5.3 实验流程与操作 |
| 5.4 分析方法 |
| 5.5 结果与讨论 |
| 5.5.1 物性测量及煤油一致性检验 |
| 5.5.2 油相总体积传质系数 |
| 5.5.3 超重力水平对油相总体积传质系数的影响 |
| 5.5.4 喷淋流速对油相总体积传质系数的影响 |
| 5.5.5 液体分布对油相总体积传质系数的影响 |
| 5.5.6 相比对油相总体积传质系数的影响 |
| 5.5.7 液体预混对油相总体积传质系数的影响 |
| 5.5.8 油相粘度对油相总体积传质系数的影响 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与建议 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 北京化工大学博士研究生学位论文答辩委员会决议书 |
（2）微生物电催化还原CO2产甲烷系统运行性能提升及实用化技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 碳循环与CO_2排放 |
| 1.1.2 生物催化转化CO_2 |
| 1.1.3 微生物电催化还原CO_2产甲烷系统EMG |
| 1.2 EMG产甲烷生物阴极 |
| 1.2.1 产甲烷生物阴极材料及其修饰 |
| 1.2.2 阴极产甲烷生物膜胞外电子传递途径 |
| 1.2.3 产甲烷生物阴极微生物胞内代谢途径 |
| 1.3 EMG产甲烷微生物群落 |
| 1.3.1 生物阳极微生物群落结构 |
| 1.3.2 溶液或污泥中微生物群落结构 |
| 1.3.3 生物阴极微生物群落结构 |
| 1.4 EMG的运行与建模 |
| 1.4.1 EMG的启动与运行 |
| 1.4.2 EMG运行性能的数学建模 |
| 1.5 EMG扩大化及耦合系统实用化技术研究现状 |
| 1.5.1 EMG的扩大化关键技术研究 |
| 1.5.2 EMG耦合系统研究现状 |
| 1.6 研究内容和技术路线 |
| 1.6.1 研究内容 |
| 1.6.2 技术路线 |
| 2 实验材料与方法 |
| 2.1 实验仪器与药品 |
| 2.1.1 实验仪器 |
| 2.1.2 实验药品 |
| 2.2 EMG构建、启动与运行 |
| 2.2.1 反应器构建 |
| 2.2.2 生物阴极的接种与启动 |
| 2.2.3 EMG半连续流运行 |
| 2.3 EMG产甲烷运行性能测试与评价 |
| 2.3.1 甲烷及副产物生成速率 |
| 2.3.2 库伦效率及能量转化效率 |
| 2.3.3 EMG运行稳定性表征 |
| 2.4 生物阴极电化学性能评价 |
| 2.4.1 线性扫描伏安法 |
| 2.4.2 电化学交流阻抗谱法 |
| 2.5 生物阴极生物膜形貌及结构表征 |
| 2.5.1 生物膜形貌表征 |
| 2.5.2 生物膜空间结构表征 |
| 2.6 生物阴极生物膜成份分析 |
| 2.6.1 生物膜微生物群落鉴定与分析 |
| 2.6.2 生物膜定量检测 |
| 2.6.3 生物膜胞外聚合物(EPS)分析 |
| 2.7 污染物降解及性能表征 |
| 2.7.1 电化学氧化阳极制备 |
| 2.7.2 污染物浓度测试 |
| 2.7.3 污染物降解路径分析 |
| 2.7.4 污染物降解能耗计算 |
| 2.8 EMG建模方法 |
| 2.8.1 数据收集与处理 |
| 2.8.2 人工神经网络模型(ANN) |
| 2.8.3 自适应模糊推理系统(ANFIS) |
| 2.8.4 ANFIS和 ANN模型的比较 |
| 2.8.5 敏感性分析 |
| 3 电化学启动过程对产甲烷生物阴极运行性能的影响 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 生物阴极电位,电流及阻抗分析 |
| 3.2.1 生物阴极电位和电流 |
| 3.2.2 生物阴极阻抗 |
| 3.3 生物阴极动力学 |
| 3.3.1 电化学阻抗变化 |
| 3.3.2 电化学活性变化 |
| 3.4 生物阴极产甲烷性能 |
| 3.4.1 产甲烷性能对比分析 |
| 3.4.2 连续流运行提升性能 |
| 3.5 生物阴极生物膜 |
| 3.5.1 微生物量 |
| 3.5.2 生物膜形貌 |
| 3.6 生物阴极微生物群落演变 |
| 3.6.1 古菌群落演变 |
| 3.6.2 细菌群落演变 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 间歇性阶梯升压启动策略提升EMG运行稳定性 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 EMG产甲烷性能对比分析 |
| 4.3 EMG稳定性模拟测试 |
| 4.3.1 电力输入波动时的系统稳定性测试 |
| 4.3.2 电力输入间歇时的系统稳定性测试 |
| 4.4 生物阴极形貌与组分表征 |
| 4.4.1 阴极生物膜形貌表征 |
| 4.4.2 阴极生物膜空间结构表征与胞外聚合物(EPS)分析 |
| 4.5 生物阴极微生物群落分析 |
| 4.5.1 微生物群落与古菌定量PCR分析 |
| 4.5.2 菌群多样性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于人工神经网络建模预测扩大化EMG运行性能 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 扩大化半连续流EMG运行数据 |
| 5.3 基于ANN模型的扩大化EMG运行性能建模 |
| 5.3.1 反向传播训练算法的选择 |
| 5.3.2 神经元数优化 |
| 5.3.3 模型验证和测试 |
| 5.4 基于ANFIS的扩大化EMG运行性能建模 |
| 5.5 ANFIS和 ANN模型的比较 |
| 5.6 模型敏感性分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 构建EO-M耦合系统低能耗处理难降解污染物并还原CO_2产甲烷 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 产甲烷生物阴极性能测试 |
| 6.3 阳极电化学氧化降解环丙沙星性能测试 |
| 6.3.1 CIP及 COD降解性能 |
| 6.3.2 降解路径分析 |
| 6.4 EO-M耦合系统性能测试 |
| 6.4.1 EO-M系统降解CIP与还原CO_2产甲烷性能 |
| 6.4.2 EO-M系统降解能耗分析 |
| 6.5 启动过程生物阴极表面形貌分析 |
| 6.6 构建EO-M耦合系统前后阴极微生物群落变化 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 全文总结及展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 本文的创新点 |
| 7.3 未来的工作展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文和研究成果 |
（3）电子舌多传感阵列信息交互及籼稻米食味量化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 电子舌的研究现状 |
| 1.1.1 电子舌原理与特点 |
| 1.1.2 电子舌的分类 |
| 1.1.3 电子舌在食品上的应用研究 |
| 1.2 电子舌算法及其主要问题 |
| 1.2.1 电子舌算法及其应用 |
| 1.2.2 电子舌算法存在的主要问题 |
| 1.3 信息熵及其研究现状 |
| 1.3.1 信息熵的起源与发展 |
| 1.3.2 信息熵的计算原理 |
| 1.3.3 信息熵的应用研究 |
| 1.4 稻米品质检测的研究进展 |
| 1.5 研究意义、内容与技术路线 |
| 1.5.1 研究意义 |
| 1.5.2 研究思路 |
| 1.5.3 研究内容 |
| 1.5.4 技术路线 |
| 第2章 基于信息熵的多传感阵列向量式特征值提取研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验内容与路线 |
| 2.3 实验材料与仪器 |
| 2.3.1 实验材料 |
| 2.3.2 实验仪器 |
| 2.3.3 实验试剂 |
| 2.4 实验方法 |
| 2.4.1 样品前处理及制备 |
| 2.4.2 电子舌测定 |
| 2.4.3 理化指标测定 |
| 2.5 数据处理及分析方法 |
| 2.5.1 小波包分解 |
| 2.5.2 相似熵算法 |
| 2.5.3 傅里叶变换 |
| 2.5.4 向量式特征值 |
| 2.5.5 多重共线性 |
| 2.5.6 主成分分析 |
| 2.5.7 常规特征值提取方法 |
| 2.6 结果与讨论 |
| 2.6.1 原始伏安信号的分解 |
| 2.6.2 分解信号的傅里叶变换 |
| 2.6.3 向量式特征值的提取 |
| 2.6.4 与理化相关分析 |
| 2.6.5 与常规特征值提取方法的比较分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于信息熵的多传感阵列窗式特征值提取研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验内容与路线 |
| 3.3 实验材料与仪器 |
| 3.3.1 实验材料 |
| 3.3.2 实验仪器 |
| 3.3.3 实验试剂 |
| 3.4 实验方法 |
| 3.4.1 样品前处理及制备 |
| 3.4.2 电子舌测定 |
| 3.4.3 理化指标测定 |
| 3.5 数据处理及分析方法 |
| 3.5.1 信号特征值矩阵 |
| 3.5.2 噪声矩阵 |
| 3.5.3 窗式运算 |
| 3.5.4 信噪相对熵 |
| 3.5.5 信噪相对熵矩阵 |
| 3.5.6 表征方法 |
| 3.6 结果与讨论 |
| 3.6.1 信号特征值矩阵的构建 |
| 3.6.2 噪声矩阵的构建 |
| 3.6.3 连续窗式和分区窗式运算结果的比较 |
| 3.6.4 电极间的连续窗式特征提取和表征 |
| 3.6.5 频率间的连续窗式特征提取和表征 |
| 3.6.6 与理化相关分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于信息熵的多传感阵列区分识别籼稻米研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验内容与路线 |
| 4.3 实验材料与仪器 |
| 4.3.1 实验材料 |
| 4.3.2 实验仪器 |
| 4.4 实验方法 |
| 4.4.1 样品前处理及制备 |
| 4.4.2 电子舌测定 |
| 4.5 数据处理及分析方法 |
| 4.5.1 适配位点概率 |
| 4.5.2 单元传感熵和单元传感向量 |
| 4.5.3 交互传感值和交互传感向量 |
| 4.5.4 SVM分类器 |
| 4.5.5 KNN分类器 |
| 4.5.6 分类器模型的准确度评价 |
| 4.5.7 常规特征值 |
| 4.6 结果与讨论 |
| 4.6.1 传感阵列中独立电极的传感分析 |
| 4.6.2 传感阵列的向量式交互传感分析 |
| 4.6.3 稻米产地的识别分析 |
| 4.6.4 稻米类型的区分分析 |
| 4.6.5 与常规特征值用于分类的对比分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于信息熵的多传感阵列量化籼稻米理化指标研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验内容与路线 |
| 5.3 实验材料与仪器 |
| 5.3.1 实验材料 |
| 5.3.2 实验仪器 |
| 5.3.3 实验试剂 |
| 5.4 实验方法 |
| 5.4.1 样品前处理及制备 |
| 5.4.2 电子舌测定 |
| 5.4.3 理化指标测定 |
| 5.5 数据处理及分析方法 |
| 5.5.1 联合熵度和类间交互度 |
| 5.5.2 多维交互矩阵 |
| 5.5.3 卷积神经网络 |
| 5.5.4 BpNN神经网络 |
| 5.5.5 CNN+Bp NN联合模型 |
| 5.5.6 模型的准确度评价 |
| 5.5.7 常规特征矩阵 |
| 5.6 结果与讨论 |
| 5.6.1 稻米理化成分的分析 |
| 5.6.2 多维交互矩阵的构建 |
| 5.6.3 CNN参数选定 |
| 5.6.4 建模与量化预测 |
| 5.6.5 与常规特征矩阵用于量化的对比分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 基于信息熵的多传感阵列量化籼稻米感官评价研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 实验内容与路线 |
| 6.3 实验材料与仪器 |
| 6.3.1 实验材料 |
| 6.3.2 实验仪器 |
| 6.3.3 实验试剂 |
| 6.4 实验方法 |
| 6.4.1 样品前处理及制备 |
| 6.4.2 电子舌测定 |
| 6.4.3 理化指标测定 |
| 6.4.4 稻米食味人工品评 |
| 6.5 数据处理及分析方法 |
| 6.5.1 极标平面值的计算 |
| 6.5.2 串联评价模型 |
| 6.5.3 SVM分类器 |
| 6.5.4 KNN分类器 |
| 6.5.5 模型的准确度评价 |
| 6.6 结果与讨论 |
| 6.6.1 分类定级模型的建立 |
| 6.6.2 串联评价模型的建立及食味预测 |
| 6.6.3 稻米理化指标与食味的相关分析 |
| 6.6.4 稻米理化指标用于食味的分类预测 |
| 6.6.5 与多传感阵列量化理化指标的综合分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间论文发表情况 |
| 致谢 |
（4）固体催化剂的优化制备及催化餐饮废油合成生物柴油的性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 生物柴油概述 |
| 1.2.1 生物柴油定义 |
| 1.2.2 生物柴油的发展现状 |
| 1.2.3 生物柴油的制备 |
| 1.2.4 酯交换催化方式分类 |
| 1.3 餐饮废油制备生物柴油的研究现状 |
| 1.4 固体酸催化剂的研究现状 |
| 1.4.1 固体酸的分类 |
| 1.4.2 竹炭基固体酸研究进展 |
| 1.5 固体碱催化制备生物柴油研究现状 |
| 1.5.1 固体碱的分类 |
| 1.5.2 钙基固体碱催化制备生物柴油的研究现状 |
| 1.5.3 白云石制备固体碱的研究现状 |
| 1.6 主要研究内容 |
| 2 实验与方法 |
| 2.1 原料与试剂 |
| 2.1.1 实验用竹粉元素及粒径分析 |
| 2.1.2 实验用埃洛石及白云石成分分析 |
| 2.1.3 原料油成分及特性分析 |
| 2.1.4 气体及化学试剂 |
| 2.2 仪器与设备 |
| 2.3 催化剂的表征方法 |
| 2.4 酯化/酯交换反应系统 |
| 2.5 酯化/酯交换反应效率的测定 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 竹炭基固体酸催化酯化的性能研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 不完全碳化-液相磺化法制备竹炭基固体酸催化酯化性能研究 |
| 3.2.1 催化剂的制备流程 |
| 3.2.2 竹炭基固体酸制备工况的优化研究 |
| 3.2.3 催化剂表征分析 |
| 3.2.4 酯化反应工况的影响机制 |
| 3.2.5 重复使用性及可再生性能研究 |
| 3.3 竹粉活性炭负载磷钨酸催化酯化性能研究 |
| 3.3.1 催化剂的制备过程 |
| 3.3.2 xPWA/BAC-y催化剂制备工况优化 |
| 3.3.3 催化剂的表征分析 |
| 3.3.4 酯化反应工况影响规律分析 |
| 3.3.5 重复使用性及可再生性能研究 |
| 3.3.6 酯化产物分析及理化指标测定 |
| 3.4 外场辅助对酯化反应的促进机制分析 |
| 3.5 固体酸催化高酸值餐饮废油性能研究 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 NaAlO_2调控制备固体碱催化酯交换的性能研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 NaAlO_2负载埃洛石的调控制备及催化酯交换性能分析 |
| 4.2.1 催化剂的制备过程 |
| 4.2.2 超声辅助NaAlO_2/HNTs的优化制备 |
| 4.2.3 表征分析 |
| 4.2.4 基于响应曲面法的NaAlO_2/HNTs催化酯交换性能研究 |
| 4.2.5 可重复使用性分析 |
| 4.3 NaAlO_2改性白云石催化酯交换性能研究 |
| 4.3.1 催化剂的制备过程 |
| 4.3.2 制备过程优化 |
| 4.3.3 10%SA/CD催化剂表征分析 |
| 4.3.4 10%SA/CD催化酯交换性能的RSM研究 |
| 4.3.5 10%SA/CD的可重复使用性分析 |
| 4.3.6 10%SA/CD催化餐饮废油制备生物柴油可行性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 Sr改性白云石催化酯交换的性能研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 煅烧过程研究 |
| 5.3 再水合过程研究 |
| 5.3.1 水合制备过程 |
| 5.3.2 再水合过程影响催化剂性能的表征分析 |
| 5.3.3 催化剂活性及稳定性评价 |
| 5.4 SrO/CD催化酯交换性能研究 |
| 5.4.1 不同制备方式影响SrO/CD活性的对比分析 |
| 5.4.2 Sr添加量影响SrO/CD活性的对比分析 |
| 5.4.3 0.4SrO/CD-IWI的表征分析 |
| 5.4.4 基于人工神经网络的0.4SrO/CD-IWI催化酯交换性能研究 |
| 5.4.5 0.4SrO/CD-IWI的重复使用性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 Zn改性白云石催化餐饮废油同步酯化-酯交换性能及机理研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 ZnO/CD催化剂的优化制备过程 |
| 6.3 ZnO/CD催化剂的理化特性分析 |
| 6.4 基于GA_BP的ZnO/CD催化WCOs同步酯化-酯交换性能研究 |
| 6.5 ZnO/CD稳定性评价 |
| 6.6 ZnO-CaO催化同步酯化-酯交换的机理研究 |
| 6.6.1 模型及计算方法 |
| 6.6.2 Zn掺杂前后CaO(001)表面性质分析 |
| 6.6.3 Zn掺杂前后CaO(001)表面吸附甲醇性能分析 |
| 6.6.4 Zn掺杂前后CaO(001)表面吸附乙酸性能分析 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 全文总结及建议 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 进一步研究建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间主要成果 |
| ENGLISH DISSERTATION |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）等离子体协同改性TiO2/磁性LDH/过硫酸盐降解诺氟沙星机理研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 水环境中诺氟沙星的污染现状与去除方法 |
| 1.3 介质阻挡放电低温等离子体研究现状 |
| 1.4 暴露{001}面的缺陷二氧化钛 |
| 1.4.1 暴露{001}面的二氧化钛及其应用 |
| 1.4.2 缺陷二氧化钛及其应用 |
| 1.5 磁性层状双氢氧化物复合材料 |
| 1.6 过硫酸盐体系及其应用 |
| 1.7 基于遗传算法优化的人工神经网络模型 |
| 1.8 研究目的、研究内容与创新点 |
| 1.8.1 研究目的 |
| 1.8.2 研究内容与创新点 |
| 1.9 技术路线 |
| 第二章 试验材料、仪器与方法 |
| 2.1 试验材料与表征 |
| 2.1.1 试验药品 |
| 2.1.2 TiO_(2-x)制备 |
| 2.1.3 磁性TiO_(2-x)/LDH制备 |
| 2.1.4 材料表征 |
| 2.2 试验仪器与方法 |
| 2.2.1 试验仪器 |
| 2.2.2 试验方法 |
| 2.3 分析方法 |
| 2.4 计算方法 |
| 第三章 DBD-NTP协同TiO_(2-x)降解水中NOR效能和机理研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 结果与讨论 |
| 3.2.1 TiO_(2-x)材料表征 |
| 3.2.2 协同催化效应分析 |
| 3.2.3 NOR降解影响因素和动力学分析 |
| 3.2.4 p H值、电导率和TOC的变化分析 |
| 3.2.5 协同催化机理研究 |
| 3.2.6 TiO_(2-x)的循环使用性能分析 |
| 3.2.7 NOR降解产物及降解路径分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 DBD-NTP协同磁性TiO_(2-x)/LDHs活化过硫酸盐降解水中NOR效能和机理研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 结果与讨论 |
| 4.2.1 协同催化效应分析 |
| 4.2.2 磁性TiO_(2-x)/Mg-Al LDH材料表征 |
| 4.2.3 NOR降解影响因素和动力学分析 |
| 4.2.4 pH值、电导率和TOC变化分析 |
| 4.2.5 协同催化机理研究 |
| 4.2.6 磁性TiO_(2-x)/Mg-Al LDH的磁性与循环使用性能分析 |
| 4.2.7 NOR降解产物及降解路径分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于人工神经网络模型的NOR降解率预测研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于遗传算法优化的人工神经网络模型的构建 |
| 5.3 基于遗传算法优化的人工神经网络模型的确定与预测 |
| 5.3.1 基于遗传算法优化的人工神经网络模型的确定 |
| 5.3.2 模型预测结果分析 |
| 5.4 多因素变化时NOR降解仿真及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动与成果 |
| 参与课题 |
| 发表的学术论文 |
| 所获奖项 |
（6）色谱技术结合化学计量学用于食用植物油品质鉴定及掺伪筛查的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 文献综述 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 食用植物油主要成分 |
| 1.2.1 脂肪酸 |
| 1.2.2 植物甾醇 |
| 1.2.3 生育酚 |
| 1.2.4 挥发性风味成分 |
| 1.2.5 植物多酚 |
| 1.2.6 角鲨烯 |
| 1.2.7 类胡萝卜素 |
| 1.3 食用植物油检测技术研究进展 |
| 1.3.1 理化检测法 |
| 1.3.2 光谱法 |
| 1.3.3 色谱法 |
| 1.3.4 联用技术 |
| 1.3.5 核磁共振法 |
| 1.3.6 电鼻子技术 |
| 1.3.7 分子生物学方法 |
| 1.4 化学计量学 |
| 1.4.1 主成分分析 |
| 1.4.2 聚类分析 |
| 1.4.3 判别分析 |
| 1.4.4 偏最小二乘回归 |
| 1.5 本课题的主要研究内容与意义 |
| 第二章 顶空-固相微萃取-全二维气相色谱-高分辨四级杆飞行时间质谱法分析食用植物油中挥发性成分 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 实验材料与仪器 |
| 2.2.1 材料与试剂 |
| 2.2.2 实验仪器 |
| 2.3 实验方法 |
| 2.3.1 顶空-固相微萃取方法 |
| 2.3.2 GC×GC-Q-TOF/MS条件 |
| 2.3.3 数据处理 |
| 2.4 结果与讨论 |
| 2.4.1 色谱柱的选择 |
| 2.4.2 SPME条件优化 |
| 2.4.3 重复性试验 |
| 2.4.4 食用植物油挥发性成分鉴定分析 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 常见食用植物油中的脂肪酸和甾醇组成及含量分析 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 实验材料与仪器 |
| 3.2.1 材料与试剂 |
| 3.2.2 实验仪器 |
| 3.3 实验方法 |
| 3.3.1 脂肪酸的测定 |
| 3.3.2 甾醇的测定 |
| 3.3.3 数据处理 |
| 3.3.4 聚类分析 |
| 3.4 结果与讨论 |
| 3.4.1 甾醇皂化条件的选择 |
| 3.4.2 甾醇衍生条件与内标物的选择 |
| 3.4.3 方法学考察 |
| 3.4.4 食用植物油脂肪酸与甾醇组成及含量分析 |
| 3.4.5 聚类分析 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 气相色谱法结合化学计量学筛查掺伪食用植物油 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 实验材料与仪器 |
| 4.2.1 材料与试剂 |
| 4.2.2 实验仪器 |
| 4.3 实验方法 |
| 4.3.1 掺伪样品的制备 |
| 4.3.2 脂肪酸甲酯化 |
| 4.3.3 气相色谱分析条件 |
| 4.3.4 数据处理 |
| 4.4 化学计量学方法 |
| 4.4.1 线性判别分析 |
| 4.4.2 多元线性回归 |
| 4.4.3 偏最小二乘法回归 |
| 4.4.4 人工神经网络 |
| 4.5 结果与讨论 |
| 4.5.1 掺伪花生油脂肪酸组成及含量分析 |
| 4.5.2 定性分析 |
| 4.5.3 定量分析 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 超声辅助皂化—液-液萃取结合高效液相色谱法测定食用植物油不皂化物及其在掺伪花生油中的应用 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 实验材料与仪器 |
| 5.2.1 材料与试剂 |
| 5.2.2 实验仪器 |
| 5.3 实验方法 |
| 5.3.1 掺伪油样的制备 |
| 5.3.2 超声辅助皂化—液-液萃取 |
| 5.3.3 标准溶液配制 |
| 5.3.4 色谱-质谱分析条件 |
| 5.4 结果与讨论 |
| 5.4.1 检测波长的选择 |
| 5.4.2 色谱柱柱温的选择 |
| 5.4.3 色谱-质谱定性分析 |
| 5.4.4 单因素考察 |
| 5.4.5 方法学考察 |
| 5.4.6 纯植物油样品的分析 |
| 5.4.7 掺伪花生油的定量分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录1 5 种食用植物油样品来源信息 |
| 附录2 5 种食用植物油不皂化物液相色谱图 |
| 附录3 不同流动相对化合物X紫外吸收光谱影响 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（7）谱效关联分析在灵芝免疫活性研究中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 中英文缩略词表 |
| 第一章 灵芝三萜研究综述 |
| 1.1 灵芝地理分布 |
| 1.2 灵芝三萜类化合物 |
| 1.3 灵芝三萜类成分的药理研究 |
| 1.3.1 免疫作用 |
| 1.3.2 抗肿瘤作用 |
| 1.3.3 保肝护肝作用 |
| 1.3.4 降血糖作用 |
| 1.3.5 抗氧化作用 |
| 1.3.6 抗菌作用 |
| 1.3.7 抗病毒作用 |
| 1.3.8 其他作用 |
| 1.4 选题依据及研究内容 |
| 参考文献 |
| 第二章 基于谱效关系和成分敲出法的灵芝免疫活性成分研究 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 材料 |
| 2.2.1 试剂与仪器 |
| 2.2.2 材料 |
| 2.3 试验方法 |
| 2.3.1 样品溶液制备 |
| 2.3.2 色谱条件 |
| 2.3.3 样品免疫活性考察—NO含量的测定 |
| 2.3.4 数据分析 |
| 2.3.5 敲出方法 |
| 2.3.6 质谱分析 |
| 2.4 结果与讨论 |
| 2.4.1 量化色谱峰的确定 |
| 2.4.2 灵芝样品免疫活性研究—灵芝提取物对NO释放量的影响 |
| 2.4.3 谱-效关系—偏最小二乘回归分析 |
| 2.4.4 BP神经网络分析 |
| 2.4.5 成分敲出试验 |
| 2.4.6 敲出成分和阴性样品对RAW264.7细胞的NO生成的协同/拮抗作用 |
| 2.5 结论 |
| 参考文献 |
| 本章小结 |
| 第三章 离子液体-超声辅助结合人工神经网络分析提取灵芝中化合物 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与仪器 |
| 3.2.1 试剂与仪器 |
| 3.2.2 材料 |
| 3.3 试验方法 |
| 3.3.1 对照品溶液的制备 |
| 3.3.2 供试品溶液的制备 |
| 3.3.3 含量测定 |
| 3.3.4 BP神经网络的构建 |
| 3.4 结果与讨论 |
| 3.4.1 萃取剂的筛选 |
| 3.4.2 单因素试验 |
| 3.4.3 正交试验 |
| 3.4.4 传统溶剂提取 |
| 3.4.5 BP神经网络分析与建模 |
| 3.4.6 方法学验证 |
| 3.5 结论 |
| 参考文献 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 论文创新点 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
| 致谢 |
（8）基于深度神经网络的天然产物高分辨质谱数据的识别技术（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩略词表 |
| 前言 |
| 实验一 液相色谱-质谱联用分析方法的构建 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 实验材料 |
| 1.2 实验方法 |
| 2 实验结果 |
| 2.1 固定相筛选 |
| 2.2 流动相筛选 |
| 2.3 响应面实验设计 |
| 3 小结 |
| 实验二 基于深度神经网络模型的黄酮类和二苯甲酮类化合物分类实验 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 实验材料 |
| 1.2 实验方法 |
| 1.3 模型设计 |
| 2 实验结果 |
| 2.1 实验数据集的配置 |
| 2.2 实验验证与分析 |
| 3 小结 |
| 结论与讨论 |
| 创新点 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 综述 质谱法简介及深度学习技术在质谱数据处理中的应用 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）金花葵花抗炎化学成分分离、结构鉴定及其绿色提取分离新工艺（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 金花葵简介 |
| 1.2 金花葵的主要化学成分 |
| 1.3 金花葵的药理作用 |
| 1.3.1 抗氧化作用 |
| 1.3.2 镇痛消炎 |
| 1.3.3 降血脂及保肝 |
| 1.3.4 抗肿瘤 |
| 1.3.5 免疫调节 |
| 1.4 黄酮类成分的提取、分离纯化方法技术 |
| 1.4.1 提取方法 |
| 1.4.2 分离纯化技术 |
| 1.5 采收时间对金花葵品质的影响 |
| 1.6 研究目的和意义 |
| 2 金花葵花化学成分的分离、鉴定 |
| 2.1 金花葵花抗炎活性评估 |
| 2.1.1 实验部分 |
| 2.1.2 结果与讨论 |
| 2.2 金花葵花化学成分的提取分离与鉴定 |
| 2.2.1 实验部分 |
| 2.2.2 结果与讨论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 金花葵花中活性成分质量控制分析方法的研究 |
| 3.1 实验部分 |
| 3.1.1 实验仪器与试剂 |
| 3.1.2 标准溶液的配制 |
| 3.1.3 样品溶液的制备 |
| 3.1.4 液相色谱条件 |
| 3.2 结果与讨论 |
| 3.2.1 色谱条件的确定 |
| 3.2.2 金花葵花样品溶液的测定 |
| 3.2.3 方法学验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 不同采收时间金花葵花活性成分含量及抗氧化、抗炎活性变化 |
| 4.1 实验部分 |
| 4.1.1 实验仪器与试剂 |
| 4.1.2 实验材料 |
| 4.1.3 样品的制备 |
| 4.1.4 HPLC分析 |
| 4.1.5 总黄酮、总酚含量的测定 |
| 4.1.6 抗氧化能力的测定 |
| 4.1.7 抗炎活性的测定 |
| 4.2 结果与讨论 |
| 4.2.1 总黄酮、总酚含量分析 |
| 4.2.2 抗氧化活性分析 |
| 4.2.3 抗炎活性以及对RAW264.7细胞增殖的影响 |
| 4.2.4 活性成分分析 |
| 4.2.5 主成分分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 绿色天然表面活性剂提取金花葵花中主要活性成分 |
| 5.1 实验部分 |
| 5.1.1 实验仪器与试剂 |
| 5.1.2 HPLC分析 |
| 5.1.3 提取率计算 |
| 5.1.4 表面活性剂的筛选与优化 |
| 5.1.5 负压空化辅助表面活性剂提取工艺参数的BBD实验 |
| 5.1.6 不同提取方法的比较及提取动力学研究 |
| 5.1.7 提取作用机制研究 |
| 5.2 结果与讨论 |
| 5.2.1 负压空化辅助表面活性剂提取条件的优化 |
| 5.2.2 负压空化辅助表面活性剂提取工艺参数优化实验结果 |
| 5.2.3 不同提取工艺的比较及动力学研究 |
| 5.2.4 提取作用机制研究结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 金花葵花中化学成分的富集分离工艺研究 |
| 6.1 实验部分 |
| 6.1.1 实验仪器与试剂 |
| 6.1.2 大孔吸附树脂参数 |
| 6.1.3 大孔吸附树脂的预处理 |
| 6.1.4 大孔吸附树脂含水率的测定 |
| 6.1.5 HPLC分析 |
| 6.1.6 大孔吸附树脂对金花葵花中化学成分的吸附性能的研究 |
| 6.1.7 高速逆流色谱对金花葵花中化学成分的分离纯化 |
| 6.1.8 分离纯化单体的结构验证 |
| 6.2 结果与讨论 |
| 6.2.1 大孔吸附树脂对金花葵花中化学成分的富集分离 |
| 6.2.2 高速逆流色谱对金花葵花中化学成分的分离纯化 |
| 6.2.3 分离纯化单体的结构验证 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 金花葵花中化学成分的提取富集放大化验证 |
| 7.1 实验部分 |
| 7.1.1 实验仪器与试剂 |
| 7.1.2 HPLC分析 |
| 7.1.3 放大化实验过程 |
| 7.2 结果与讨论 |
| 7.2.1 HPLC分析结果 |
| 7.2.2 富集放大化实验结果 |
| 7.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）基于矿质元素与挥发性物质的“大红袍”花椒产地判别研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 花椒概述 |
| 1.1.1 花椒介绍 |
| 1.1.2 花椒的研究现状 |
| 1.2 产地判别技术的研究 |
| 1.2.1 产地判别的重要性 |
| 1.2.2 产地判别技术中的食品分析技术 |
| 1.3 挥发性物质的评价及溯源技术 |
| 1.3.1 挥发性物质溯源分析技术的基本原理 |
| 1.3.2 挥发性物质溯源分析技术在食品产地溯源中的研究进展 |
| 1.4 矿质元素产地判别技术 |
| 1.4.1 矿质元素产地判别技术的基本原理 |
| 1.4.2 矿质元素判别技术在食品产地判别中的应用 |
| 1.4.3 矿质元素溯源技术的局限性 |
| 1.5 多元变量分析统计模型 |
| 1.6 课题研究意义及主要内容 |
| 2 基于矿质元素含量的花椒产地判别 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.2.1 试验材料 |
| 2.2.2 药品与试剂 |
| 2.2.3 仪器与设备 |
| 2.2.4 矿质元素测定方法 |
| 2.3 结果与分析 |
| 2.3.1 各矿质元素测定 |
| 2.3.2 基于矿质元素测定结果的判别分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 气相离子迁移谱对花椒产地的判别 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 材料与方法 |
| 3.2.1 试验材料 |
| 3.2.2 仪器与设备 |
| 3.2.3 GC-IMS测定方法 |
| 3.2.4 样品分析与数据处理 |
| 3.3 基于GC-IMS测定VOCs的判别结果 |
| 3.3.1 VOCs的 GC-IMS图谱 |
| 3.3.2 VOCs的 GC-IMS图谱对比 |
| 3.3.3 花椒样本间指纹图谱差异分析 |
| 3.3.4 基于GC-IMS测定VOCs的数学模型判别结果 |
| 3.3.5 花椒中VOCs的定性分析 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 气相色谱-质谱联用对花椒产地的判别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.2.1 试验材料 |
| 4.2.2 仪器与设备 |
| 4.2.3 试验方法 |
| 4.2.4 数据处理 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 花椒VOCs的测定结果 |
| 4.3.2 基于GC-MS测定VOCs的数学模型判别结果 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
四、人工神经网络预测离子色谱分离条件（论文参考文献）
- [1]超重力强化硫酸催化碳四烷基化反应过程及液-液传质规律研究[D]. 田云涛. 北京化工大学, 2021
- [2]微生物电催化还原CO2产甲烷系统运行性能提升及实用化技术研究[D]. 毛政中. 浙江大学, 2021
- [3]电子舌多传感阵列信息交互及籼稻米食味量化研究[D]. 卢林. 浙江工商大学, 2021(11)
- [4]固体催化剂的优化制备及催化餐饮废油合成生物柴油的性能研究[D]. 宁一麟. 山东大学, 2021
- [5]等离子体协同改性TiO2/磁性LDH/过硫酸盐降解诺氟沙星机理研究[D]. 潘立军. 合肥工业大学, 2021(02)
- [6]色谱技术结合化学计量学用于食用植物油品质鉴定及掺伪筛查的研究[D]. 麦小漫. 广东药科大学, 2021(02)
- [7]谱效关联分析在灵芝免疫活性研究中的应用[D]. 崔一平. 河南大学, 2020(02)
- [8]基于深度神经网络的天然产物高分辨质谱数据的识别技术[D]. 赵倩钰. 天津中医药大学, 2020(04)
- [9]金花葵花抗炎化学成分分离、结构鉴定及其绿色提取分离新工艺[D]. 崔琦. 东北林业大学, 2020
- [10]基于矿质元素与挥发性物质的“大红袍”花椒产地判别研究[D]. 尹向前. 山西师范大学, 2019(05)