响应面法优化超临界CO2萃取玉米蛋白粉中叶黄素工艺

为获得纯度较高的叶黄素,以玉米蛋白粉为原料,对玉米叶黄素的超临界CO2萃取工艺条件进行研究,采用高效液相色谱法(HPLC)测定叶黄素纯度。用响应面分析法优化超临界CO2萃取叶黄素的工艺参数,在单因素试验基础上选取萃取时间、萃取温度、萃取压力3个主要因素,以叶黄素纯度为响应值,对其提取工艺参数进行优化,得出了最优提取工艺条件为:萃取时间2.3h、萃取温度42℃、萃取压力30MPa、夹带剂为90%乙醇、添加量5mL/100g。在该条件下,由响应面模型预测的玉米叶黄素纯度为46.50%。     

响应面法优化超临界CO2萃取汉麻叶精油工艺

采用超临界CO₂萃取技术进行汉麻叶精油的提取,通过单因素实验和响应面法优化汉麻叶精油提取工艺,将萃取压力（X₁）、萃取温度（X₂）、萃取时间（X₃）、CO₂流量（X₄）作为影响因子,以汉麻叶精油萃取率为评价指标进行响应面分析。结果表明,结合提取工艺的实际可操作性和便利性,确定最佳提取工艺为萃取压力29 MPa、萃取温度49 ℃、萃取时间3.4 h、CO₂流量13 mL/min。最终实际汉麻叶精油萃取率为0.283%,与理论值0.281%相接近,预测值与真实值的实际偏差为?0.71%。综上,超临界CO₂萃取法在汉麻叶精油提取方面,具有实用和开发价值,可为以后汉麻叶精油的开发利用提供理论参考。     

响应面优化超临界CO2萃取油茶籽油工艺研究

以贵州怒江山茶为原料,采用超临界CO2萃取技术,通过单因素试验探讨萃取压力、萃取温度、萃取流量及物料质量对茶籽油提取率的影响,然后再采用响应面分析法(RSM)对超临界CO2萃取技术提取油茶籽油工艺进行优化并对产品进行质量评价。结果表明:超临界CO2萃取油茶籽油工艺条件为:萃取压力为27.60 MPa、萃取温度为40℃、萃取流量为350 L、物料质量为300.05 g,在此条件下油茶籽油的提取率为94.89%,不饱和脂肪酸含量高86.54%,过氧化值低于1.66 mmol/kg,毛油澄清透明,苯并芘含量远低于压榨法所得毛油。     

超临界CO2萃取灵芝孢子油工艺条件的响应面优化

对超临界CO2萃取灵芝孢子油的工艺条件进行响应曲面法优化探讨。结果表明:以灵芝孢子油得率为响应指标,拟合二次多项式回归曲线,分析得出萃取压力、萃取温度、萃取时间和CO2流量对得率有显著性影响,确定优化的萃取条件为:萃取压力29 MPa,萃取温度35℃,萃取时间3.5 h,CO2流量20 L/h。在优化条件下灵芝孢子油萃取得率可达26.13%。     

响应面法优化超临界CO2萃取怀山药油提取工艺

以怀山药为原料,研究超临界CO₂萃取怀山药油的工艺条件,考察萃取压力、萃取时间、萃取温度及CO₂流量对怀山药油提取率的影响,在单因素基础上,以怀山药油提取率为响应值,采用三因素三水平的响应曲面分析法优化提取工艺。结果表明,超临界CO₂萃取怀山药油脂的最佳条件为:CO₂流量25 kg/h,萃取压力35.7 MPa、萃取时间99 min、萃取温度50.4℃。此条件下怀山药油萃取率达19.886%±1.26%,与预测值接近。     

响应面法和人工神经网络优化亚临界CO2等压萃取葡萄籽油工艺及动力学研究

以葡萄籽油萃取率为指标,通过响应面法(Response surface methodology, RSM)和人工神经网络(Artificial neural network, ANN)对亚临界CO2等压萃取葡萄籽油工艺进行建模和优化,研究主要工艺参数(萃取压力、分离温度、萃取时间)对葡萄籽油萃取率的影响,且通过RSM和人工神经网络耦合遗传算法(Artificial neural network coupled genetic algorithm, ANN-GA)2种方法优化其最佳工艺条件并验证。在萃取过程中,通过不同萃取压力和不同萃取时间条件下葡萄籽油萃取率的变化,拟合出最佳的葡萄籽油萃取动力学模型并验证。结果表明：RSM与ANN这2种方法均能较为精准地预测,得出RSM模型(R²=0.9940)的预测效果优于ANN(R²=0.9879)模型。且RSM和ANN-GA优化最佳萃取条件及萃取率分别为：萃取压力16.13 MPa、分离温度59.55℃、萃取时间100.6 min,萃取率11.36%;萃取压力16.5 MPa、分离温度60.95℃、萃取...     

响应面法优化超临界CO2萃取花椒油的工艺

研究超临界CO2萃取花椒油的最优工艺条件。通过单因素实验考察了萃取温度、萃取压力和萃取时间对花椒油萃取率的影响,采用响应面法进行优化。结果表明:花椒油最优萃取工艺条件为萃取温度42℃、萃取压力19. 8 MPa、萃取时间90 min,在此条件下花椒油平均萃取率为16%。     

响应面法优化超临界CO2萃取蛋黄油工艺的研究

利用超临界CO2萃取技术,采用响应面分析方法对萃取条件进行优化研究,建立了萃取率与萃取压力、萃取时间、萃取温度之间的回归模型。研究结果表明:萃取压力对蛋黄油萃取率的影响最大,其次是萃取时间、萃取温度;萃取蛋黄油最佳工艺条件为:萃取压力32MPa,萃取温度49℃,萃取时间5h,在此条件下,蛋黄油萃取率为97.52%。回归模型较好地反映和预测了超临界CO2萃取蛋黄油的实际情况,通过超临界CO2技术能够较彻底地脱除蛋黄粉中的蛋黄油。      

响应面法优化超临界CO2萃取杏香气成分的工艺参数

采用响应面法优化超临界CO2萃取杏香气成分的工艺参数。在单因素实验的基础上,选取影响香气成分提取的三个主要因素萃取压力、萃取温度和萃取时间设计实验,采用Box-Behnken设计,运用SAS8.0软件进行回归分析,最终确定最佳工艺参数:萃取压力为21MPa、萃取温度为30℃、萃取时间为120min,杏香气成分的提取率可达0.5524%。      

响应面优化超临界CO2萃取两粤黄檀挥发油的工艺研究及成分分析

两粤黄檀作为一种名贵的香料,提高其挥发油的萃取率对工业生产具有重大意义。以两粤黄檀为原料,采用超临界CO₂萃取两粤黄檀挥发油,在单因素试验的基础上,利用响应面优化萃取工艺,并确定了最佳工艺条件,利用气相色谱-离子迁移谱对两粤黄檀挥发油的挥发性成分进行分析。研究表明,两粤黄檀挥发油最佳萃取工艺为萃取压力30 MPa、萃取温度42℃、萃取时间3.8 h,在此条件下挥发油得率为(7.23±0.03)%,与理论值(7.44±0.05)%相差不大。从两粤黄檀挥发油中共鉴定出47种已知化合物,包含醛类17种、酮类3种、醇类5种、酯类11种、萜烯类7种、酸类2种、呋喃类1种、硫醚类1种,醛类、酯类和萜烯类是两粤黄檀挥发油的主要挥发性成分。该研究对两粤黄檀挥发油的进一步开发利用有重要意义。     

响应面法优化超临界CO2萃取杏香气成分的工艺参数

采用响应面法优化超临界CO2萃取杏香气成分的工艺参数。在单因素实验的基础上,选取影响香气成分提取的三个主要因素萃取压力、萃取温度和萃取时间设计实验,采用Box-Behnken设计,运用SAS8.0软件进行回归分析,最终确定最佳工艺参数:萃取压力为21MPa、萃取温度为30℃、萃取时间为120min,杏香气成分的提取率可达0.5524%。     

响应面法优化超临界CO2萃取刺葡萄酒渣中白藜芦醇工艺

为提高刺葡萄的综合利用价值,以南方\     

响应面法优化超临界CO2提取无花果多糖工艺

以无花果为试验原料,采用响应面分析法(Response Surface Methodology,RSM)建立超临界CO2提取无花果多糖(FPS)得率的二次多项数学模型,验证数学模型的有效性,并探讨萃取温度(70~90℃)、压力(30~40MPa)和时间(80~100 min)三因素对FPS得率的影响。根据该模型优化工艺参数。以FPS得率为指标,试验所得超临界CO2萃取最佳工艺条件:温度78.5℃,压力33.4 MPa,时间96.2 min。在该条件下做3次重复试验,FPS的实际平均得率高达17.31%,与预测值17.36%无显著差异。     

响应面法优化超临界CO2萃取杨梅籽油工艺条件的研究

采用超临界CO2萃取技术,考察了杨梅籽仁颗粒度、萃取压力、静态萃取时间、动态萃取时间以及萃取温度对杨梅籽油萃取率的影响,在单因素试验的基础上进行响应面分析优化萃取工艺条件。结果表明,适宜的工艺条件为杨梅籽仁的颗粒度40目、萃取压力36.53 MPa、静态萃取时间30 min、动态萃取时间2.62 h、萃取温度40.03℃,在该工艺条件下杨梅籽油的萃取率可达89.73%。为杨梅籽的开发利用、变废为宝奠定了理论基础。     

响应面法优化羊毛衫超临界CO2扎染工艺

为了解决羊毛衫传统扎染工艺中耗水耗能大、环境污染严重等问题,采用超临界CO₂扎染技术对羊毛衫进行扎染。在单因素实验基础上,以扎染温度、扎染压力、扎染时间和染料用量为因变量,以羊毛衫ΔE值为响应值,进行4因素3水平的Box-Behnken中心组合设计和响应面法优化,确定了最佳工艺条件为：扎染温度104℃,扎染压力22 MPa,扎染时间58 min,染料用量6%(omf)。     

响应面法优化超临界CO2萃取苹果皮多酚的工艺及抗氧化性研究

对红富士苹果皮中的多酚进行超临界CO2提取,采用响应曲面法,对提取工艺进行了优化设计,建立了提取苹果多酚的二阶响应回归模型,得到了优化工艺条件为:压力35.06 MPa,温度53.04℃,时间2.62 h,提取率达到最大。苹果多酚有较好的抗氧化活性,对DPPH.和NO2-.的清除能力优于BHT。     

核桃油的超临界CO2流体萃取及其脂肪酸成分分析

采用超临界CO2流体萃取技术对核桃仁中核桃油的提取进行了研究。通过单因素试验,考察了萃取压力、温度、时间以及CO2流量对核桃油萃取率的影响。在单因素试验的基础上,用正交试验进行了工艺参数优化,其最佳萃取条件为:压力30 MPa、温度45℃、时间3 h、CO2流量4 L/min,在此条件下萃取率达到了50.1%。最后,通过气相色谱仪测定了核桃油的脂肪酸组成成分,结果表明,不饱和脂肪酸的质量分数92.2%,其中油酸、亚油酸和亚麻酸的质量分数分别为36.1%、14.2%和1.4%。     

响应面优化超临界CO2萃取怀远石榴籽油及其体外抗氧化性研究

以怀远石榴籽为原料,采用超临界CO_2萃取法制得石榴籽油。在单因素实验的基础上,以萃取压力、萃取温度、萃取时间及粉碎度为自变量,石榴籽油得率为响应值,采用响应面法优化萃取工艺,并对石榴籽油的理化指标与体外抗氧化性进行测定和分析。结果表明:超临界CO_2萃取石榴籽油的最佳萃取工艺条件为萃取压力32.0 MPa、萃取温度50.0℃、萃取时间103.0 min、粉碎度60.0目,在此条件下怀远石榴籽油得率为19.4%;超临界CO_2萃取法得到的石榴籽油酸值低,过氧化值与皂化值小,对DPPH·、ABTS~+·以及O_2~-·等自由基的清除能力较强。     

超临界CO2萃取疯树籽油工艺的响应面优化

采用超临界CO2流体技术对麻疯树籽油进行萃取,运用响应面法优化了萃取工艺条件。结果表明,超临界CO2萃取麻疯树籽油的最佳工艺条件为:原料粒度20目,萃取压力37 MPa,萃取温度44.5℃,CO2流速30 L/h,萃取时间120 min,夹带剂(95%乙醇)用量为原料质量的40%,在此条件下,麻疯树籽油提取率可达93.13%。将超临界CO2萃取的麻疯树籽油与螺旋压榨法提取的麻疯树籽油品质进行分析比较,结果显示超临界CO2萃取法得到的麻疯树籽油品质优于螺旋压榨法。     

响应面法优化超临界CO2萃取韭菜籽油

采用超临界CO2流体技术对韭菜籽油进行萃取,运用响应面法优化了萃取工艺条件.结果表明,萃取压力、萃取温度和萃取时间3个因素对韭菜籽油得率都有显著性影响,压力和时间的交互作用极显著,但压力和温度、温度和时间的交互作用不显著;优化的最佳工艺条件为:萃取温度40.40 ℃,萃取时间86.70 min,萃取压力22.25 MPa,此时得率为17.52%.韭菜籽油中饱和脂肪酸以棕榈酸(7.4%)为主,占脂肪酸总量的8.9%;不饱和脂肪酸主要为亚油酸(70.1%)和油酸(20.2%),占脂肪酸总量的91.1%.