【摘 要】
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基于锰过氧化物酶(MnP)氧化脱色偶氮类染料的原理,实验研究MnP对甲基橙的脱色工艺,采用人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)建立脱色模型并优化工艺.建立的ANN模型的误差、相关
【机 构】
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江南大学工业生物技术教育部重点实验室,无锡214122;江南大学生物工程学院,无锡214122
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基于锰过氧化物酶(MnP)氧化脱色偶氮类染料的原理,实验研究MnP对甲基橙的脱色工艺,采用人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)建立脱色模型并优化工艺.建立的ANN模型的误差、相关系数、均方根误差和绝对平均偏差分别为0.0009、0.9971、1.21和6.82,模型有效且能够用于预测和工艺优化.采用GA对ANN模型进行数值寻优,得到的最佳工艺条件为酶液量0.6 mL,Mn2+浓度4 mmol/L,H2O2浓度0.49 mmol/L.该条件下脱色率达到(90.74 ±0.59)％.ANN耦合GA有效地建立了锰过氧化物酶脱色甲基橙的模型,并优化了工艺参数,为甲基橙脱色的研究提供一定参考.
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