本论文在超滤法用于中药挥发油含油水体油水分离的基础上,对微滤法进行了初步的研究。主要涉及了膜微滤工艺的优化、膜污染机制的分析及油水分离机理的探讨。通过对数据的挖掘分析,为微滤法用于中药挥发油含油水体油水分离的发展提供参考,进而达到推进膜分离技术用于中药挥发油收集领域进程的目的。本论文的研究内容及结果如下：1实验通过比较各挥发油的物理化学性质选取了具有代表性的九种挥发油含油水体。实验采用挥发油含油水体模拟体系,对每种含油水体的油水分离工艺进行了优化,并应用气相色谱指纹图谱对膜分离所得挥发油和挥发油原油的化学组成进行比较。通过对各含油水体最佳工艺的比较,及各因素对膜通量和截油率影响的观察,发现其中对膜通量和截油率影响最大的为膜孔径,其次为压力和温度。对于不同含油水体,变化趋势基本相同,膜通量随着膜孔径的增大而上升,截油率随着孔径的增大而降低；膜通量随着压力和温度的提高而上升。但也存在着不同点,比如膜通量和截油率随各因素变化趋势的差异,有的含油水体呈单一的上升或下降趋势,有的则呈现上升和下降交替的趋势。2实验数据的相关性分析与通量预测模型的建立。首先通过对实验数据进行相关性分析,探索影响膜通量和截油率的主要因素。通过分析发现,对于不同孔径的膜,影响膜通量和截油率的因素不尽相同,影响膜通量的因素主要有膜孔径、压力、温度等,影响截油率的因素主要有膜孔径、pH值、表面张力等。根据相关性分析结果,利用误差反向传播(Back-propagation network, BP)神经网络、支持向量机(Support Vector Machine, S VM)算法、径向基函数(Radical Basis Function, RBF)神经网络和泛化回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)建立膜通量预测模型,其中RBF神经网络和GRNN神经网络预测结果较好。3对用于油水分离的微滤膜污染机制的研究,主要是对膜阻力分布的分析。通过各操作参数对膜阻力分布影响的分析,初步了解了含油水体膜分离过程中,操作条件对膜污染的影响,包括含油水体对膜的污染程度及污染组成。结果显示,膜孔径、压力、温度、搅拌速度对膜的阻力分布有着不同程度的影响。在各条件下,阻力分布也存在一些共同特征,比如膜阻力中大部分为膜自身阻力和浓差极化阻力,对膜的不可逆污染的程度较轻。4微滤法用于油水分离的机理探讨。根据阻力分布及粒径分布的实验结果,结合文献研究,对微滤法进行油水分离的机理进行了探讨。初步认为其机理为膜孔筛分机理与膜分相机理的综合作用。本文创新之处在于：(1)对影响九味中药挥发油含油水体油水分离的微滤过程参数进行研究,并对微滤法所得挥发油与原油进行指纹图谱对比,确认微滤法对挥发油各成分的有效保留作用。(2)应用多种数据挖掘方法,对含油水体微滤过程中的各影响因素进行分析,并建立含油水体微滤通量的预测模型。(3)对微滤膜污染和微滤法分离中药含油水体的机理进行阐述,对以后的工艺及应用研究有一定的指导意义。