基于人工神经网络的合成脱水长春碱工艺优化研究

《北京化工大学学报:自然科学版》 李硕[1];赵春芳[1];吴泽强[1];熊茵[1];余龙江[1]
摘要:
脱水长春碱是合成长春瑞滨、长春氟宁等新一代高价值抗癌药物最为重要的中间体。本文以硫酸长春碱为原料,进行了脱水长春碱合成的工艺研究。采用正交实验与人工神经网络对该工艺进行了优化,建立了三层改进的误差反向传播网络(BP-ANN神经网络),并验证了该模型的有效性。扩大正交实验的水平范围,通过模型的模拟及实验验证后,得到了合成脱水长春碱的最佳工艺条件:在DMF体系中,底物浓度为15mmol/L,采用C2O2Cl2为脱水剂,其用量与底物的当量比为50∶1,在4℃下进行脱水反应,反应12h后,加入冰水,氨水调节pH为10.0,乙醚与二氯甲烷混合溶液(体积比为10)萃取,得到产物的总收率达到70.88%。
脱水长春碱 , 人工神经网络 , 合成 , 正交实验
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