一种滋养型洗发水配制方法与流程
- 国知局
- 2024-09-11 14:43:45
本发明涉及洗发水配制,且更具体地涉及一种滋养型洗发水配制方法。
背景技术:
1、20世纪90年代,随着人们生活水平的提高和对个人形象重视程度的增加,洗发水成为人们日常生活中不可或缺的护理产品。当时,社会对美容护理品的需求逐渐从简单的清洁功能转向了更多滋养和修复的方向。这一时代背景下,传统的洗发水配方已经无法满足人们对于头发护理的更高要求,因此急需一种新型滋养型洗发水配制方法来应对新的市场需求。科研人员通过研究发现,一些天然植物提取物和生物活性物质可以有效滋养头发,修复损伤,但这些成分的应用和稳定性仍存在挑战。因此,寻找一种能够充分发挥这些天然滋养成分作用的配制方法成为了当前技术攻关的重点。
2、然而,现有一种滋养型洗发水配制方法中存在的问题也逐渐显现出来,首先,过多的化学成分使得产品的成分列表变得冗长,不利于消费者的理解和选择。其次,部分化学成分对环境造成负面影响,不利于可持续发展。最重要的是,过度滋养可能会导致头发失去自身调节功能,长期使用可能会产生依赖性,对头发健康造成潜在风险。现有技术洗发水配制方法滞后,无法根据滋养型效果对洗发水不同成分、配比进行选择,配制能力滞后,用户体验差。
3、因此,本发明公开了一种滋养型洗发水配制方法。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足,本发明公开了一种滋养型洗发水配制方法,本发明通过使用天然植物提取物作为洗发水的基础成分,通过超临界流体萃取方法高效提取有效成分,减少对环境的不良影响。其次,添加羧酸盐表面活性剂等天然原料,减少化学成分对环境的污染,并通过微米乳化系统将油性成分均匀分散在水相中,提高产品的稳定性和清洁效果。根据人工智能计算方法通过滋养型效果对洗发水不同成分、配比进行选择,大大提高了洗发水配制能力,用户体验差。
2、此外,加入天然保湿剂、丝蛋白和茶树醇等成分有利于保持头发水分平衡、增强头发弹性和光泽,同时减少对环境和人体的危害。维生素e的添加则延长洗发水的保质期,减少化学添加剂的使用,使产品更加环保和健康。
3、最后,通过基于深度强化学习的响应面优化模型调整配方比例和工艺参数,确保洗发水的清洁性能和滋养效果达到最佳平衡,避免过度滋养头发,从而提高产品质量,减少对环境的负面影响,符合可持续发展的理念。
4、本发明采用以下技术方案:
5、一种滋养型洗发水配制方法,所述配制方法包括:
6、步骤一、准备滋养型洗发水的配制原料和反应装置;所述滋养型洗发水配制原料包括氨基酸、透明质酸钠、茶树醇、乙醇、天然抗氧化剂维生素e、月桂醇醚硫酸钠、绿茶提取物、甘油、脂肪醇聚醚硫酸钠、何首乌提取液、荷荷芭油、茶树油、三聚磷酸钠、苯乙醇油酸酯、天然植物提取物、椰油酰胺丙基甜菜碱、天然保湿剂、丝蛋白和微乳化辅助剂;所述反应装置采用反应釜和ph计实现对反应温度的控制和对溶液酸碱度的测量;
7、步骤二、添加所述天然植物提取物作为洗发水的基础成分;所述天然植物提取物通过超临界流体萃取方法从天然植物中高效提取有效成分;
8、步骤三、添加所述羧酸盐表面活性剂与水进行反应;控制反应温度为40℃,反应时间为0.5h,所述羧酸盐表面活性剂与水反应的化学式为:
9、{rcoo(ch2ch2o)so3na}+h2o→rcooh+ch3ch2oh+naoh+so32-
10、(1)
11、在化学式(1)中,(rcoo)表示脂肪酸基团;rcooh表示羧酸;(ch2ch2o)表示聚氧乙烯链;so3na表示磺酸根离子和钠离子;ch3ch2oh表示乙醇、naoh表示氢氧化钠;h2o表示水;
12、步骤四、在所述反应釜中按照预设比例加入所述天然保湿剂、丝蛋白、茶树醇和维生素e改善洗发水的综合性能;
13、步骤五、通过微米乳化系统将油性成分均匀分散在水相中,提高滋养成分的渗透性和吸收率;
14、步骤六、通过基于深度强化学习的响应面优化模型调整配方比例和工艺参数,确保洗发水的清洁性能和滋养效果达到最佳平衡。
15、作为本发明进一步的技术方案,所述天然植物提取物的组分占比为:木聚糖10-50%、槲皮素1-20%、萜烯1-15%、单宁酸5-30%、茶碱1-10%、桉油醇0.5-5%和槲皮酸1-10%。
16、作为本发明进一步的技术方案,所述配制原料的组分占比为:所述氨基酸25%-35%、所述透明质酸钠10%-20%、所述茶树醇3%-7%、所述乙醇3%-7%、所述天然抗氧化剂维生素e1%-3%、所述月桂醇醚硫酸钠2%-4%、所述绿茶提取物3%-5%、所述甘油6%-10%、所述脂肪醇聚醚硫酸钠4%-8%、所述何首乌提取液2%-4%、所述荷荷芭油3%-5%、所述茶树油1%-3%、所述三聚磷酸钠0.5%-1.5%、所述苯乙醇油酸酯0.5%-1.5%、所述天然植物提取物1%-3%、所述椰油酰胺丙基甜菜碱0.5%-1.5%、所述天然保湿剂0.5%-1.5%、所述丝蛋白0.5%-1.5%、所述微乳化辅助剂0.5%-1.5%。
17、作为本发明进一步的技术方案,所述微米乳化系统包括混合模块、超声波处理模块、高压均质模块和离心沉淀模块;所述混合模块包括混合槽和加热单元;所述混合槽通过高剪切搅拌方法实现油性成分和水相的充分混合;所述加热单元通过加热搅拌罐对混合后的原料进行加热;所述超声波处理模块包括超声波振荡单元和温控装置单元;所述超声波振荡单元通过超声波作用帮助打破油水界面张力,促进微细乳液的形成;所述温控装置单元通过温度传感器和控制系统对超声波处理过程中的温度进行控制;所述高压均质模块包括高压泵单元和冷却系统单元;所述高压泵单元通过液体错流与共挤压力进一步将乳化液颗粒精细均匀;在高压均质过程中,所述冷却系统单元通过液态循环系统对乳化体系的温度进行调节和控制;所述离心沉淀模块通过离心机转子将乳化液中的大颗粒物质或不均匀乳化物分离出来,并通过排放系统排放离心机分离出的物质。
18、作为本发明进一步的技术方案,所述天然保湿剂的组分质量占比为:植物甘油5-15%、角鲨烷2-11%、蜂蜜提取物2-10%、玻尿酸0.3-0.5%、橄榄油1-3%、杏仁油1-1.5%、乳木果油1-1.5%、蜂蜡0.5-1%和胶原蛋白0.2-0.5%;所述微乳化辅助剂的组分质量占比为:辛酸/癸酸甘油酯3%-5%;蓖麻油醇酯2%-3%、辛醇聚氧乙烯醚1%-2%、丙二醇棕榈酸酯1%-2%、氢化卵磷脂0.5%-1%、癸二醇辛酸酯0.5%-1%、辛酸乙醇酰胺0.3%-0.5%、辛酸酯-201%-2%、辛酸酯-601%-2%和聚山梨醚-101%-2%。
19、作为本发明进一步的技术方案,所述基于深度强化学习的响应面优化模型通过梯度下降函数计算损失函数关于参数的梯度,并通过学习率控制参数更新的步长,以实现对洗发水配方比例和工艺参数的优化;所述梯度下降函数的公式表达式为;
20、θt+1=k(θt+1)+j(θt) (2)
21、在式(2)中,θt为第t次迭代时的模型参数,用于表示洗发水配方比例和工艺参数;k为学习率,用于控制参数更新的步长;j(θt)为损失函数,用于衡量模型在当前参数下的性能表现;根据调整后的配方比例,通过状态转移函数更新洗发水的配制情况;所述状态转移函数的公式表达式为:
22、
23、在式(3)中,h为状态转移函数;r为第b个时间步的状态,用于表示当前洗发水配方的配比情况;x为表示在状态v下选择的动作,用于表示调整的配方比例或工艺参数,通过奖励函数公式评估模型在每个时间步执行动作后的表现,并指导模型学习最优的配方调整策略;所述奖励函数公式的公式表达式为:
24、
25、在式(4)中,k为奖励函数,用于评估在状态v执行动作s后所获得的累积奖励,g为表示在时间步处得到的即时奖励;w为折扣因子,用于平衡即时奖励和未来奖励的重要性;通过策略梯度方法更新神经网络的权重;所述策略梯度方法通过策略网络更新公式优化洗发水配方比例和工艺参数的预测策略;所述策略网络更新公式的公式表达式为:
26、
27、在式(5)中,e为关于参数a的损失函数梯度,用于更新网络参数;为在状态xn下选择动作yi的概率;gn为经验回报,用于表示在状态xn下执行动作yi的后的总奖励,δyi为基线函数,用于减少方差并加速训练。
28、作为本发明进一步的技术方案,所述超临界流体萃取方法在滋养型洗发水配制中的工作原理步骤如下:
29、s1、准备工作;
30、通过超临界流体萃取仪控制温度和压力,使超临界流体处于临界点以上的状态;
31、s2、充填料仓;
32、通过自动装置将天然植物料放入萃取器的料仓内;
33、s3、注入超临界流体;
34、将预先调节好压力和温度的超临界流体通过喷嘴注入到料仓中;
35、s4、萃取有效成分;
36、利用超临界流体的高渗透性和低表面张力实现对植物细胞中有效成分的渗透和萃取;
37、s5、扩散分离;
38、萃取的混合物通过管道输送至分离装置,在降压的条件下,通过液相色谱和气相色谱方法对萃取物进行分离和提纯;
39、s6、回收超临界流体;
40、通过冷凝器和回收系统将使用过的超临界流体回收并循环利用;
41、s7、溶剂蒸发;
42、通过真空浓缩器控制温度和压力使溶剂蒸发,得到浓缩的天然植物提取物
43、s8、添加到洗发水配方;
44、通过混合设备将提取得到的浓缩天然植物提取物与洗发水其他成分均匀混合。
45、积极有益效果:
46、本发明通过使用天然植物提取物作为洗发水的基础成分,通过超临界流体萃取方法高效提取有效成分,减少对环境的不良影响。其次,添加羧酸盐表面活性剂等天然原料,减少化学成分对环境的污染,并通过微米乳化系统将油性成分均匀分散在水相中,提高产品的稳定性和清洁效果。
47、此外,加入天然保湿剂、丝蛋白和茶树醇等成分有利于保持头发水分平衡、增强头发弹性和光泽,同时减少对环境和人体的危害。维生素e的添加则延长洗发水的保质期,减少化学添加剂的使用,使产品更加环保和健康。
48、最后,通过基于深度强化学习的响应面优化模型调整配方比例和工艺参数,确保洗发水的清洁性能和滋养效果达到最佳平衡,避免过度滋养头发,从而提高产品质量,减少对环境的负面影响,符合可持续发展的理念。
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