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.
超临界CO2 溶解度模型 遗传算法 支持向量机 甘油三酯