响应面优化超临界萃取红松松针挥发油的工艺

陈丽娜，刘晨，王译晗，王肖濛，陈豆豆

长春大学食品科学与工程学院（长春 130022）

红松又名果松、海松等，属松科类植物，含油量高、成材率高，材质优良，易采集，主要分布在中国东北地区[1-4]。红松松针含有多种生物活性物质，具有镇痛、镇静、解热、抗炎、抑菌等药理功效[5-7]。红松松针含有丰富的精油，主要为萜烯、萜醇、酚酯类成分，其应用广泛，主要作为香精香料类物质应用于化妆品工业[1,8-11]。

试验采用超临界CO2萃取技术对红松松针挥发油进行提取并对其萃取工艺进行优化，可避免有机溶剂浸出法引起的有机溶剂残留及水蒸气蒸馏法萃取温度过高、萃取率低的问题，且最大限度地保证生物活性物质的生理活性，为松针的开发利用及其在化妆品工业的应用提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

红松松针（采自吉林省靖宇县）；CO2（纯度99.9%，食品级，长春市氧气厂）。

1.2 试验仪器与设备

HA220-50-06超临界萃取装置（南通华安）；QP-2010气相色谱-质谱联用仪（岛津）；DZF-6250真空干燥箱；WF260万能粉碎机。

1.3 样品制备

称取新鲜的红松松针，粉碎至粒径280 μ m，待用。

1.4 试验方法

1.4.1 红松松针挥发油萃取率计算

1.4.2 超临界CO2流体萃取单因素筛选

采用单因素试验对影响松针挥发油萃取率的超临界萃取工艺条件进行筛选和分析，称取300 g处理过的红松松针原料，在一定压力、温度、萃取时间及CO2流量下进行萃取，计算萃取率。

1.4.3 响应面试验确定超临界流体萃取红松松针挥发油最佳工艺

根据单因素试验，选定萃取温度、萃取时间、萃取压力3个考察因素及其变化水平，设计三因素三水平共17个试验点的响应面试验设计方案，建立数学回归模型，反映不同因素之间的交互影响，对超临界CO2流体萃取工艺进行优化，试验因素设计见表1。每个试验点做3个重复取平均值，评价指标为原料的挥发油萃取率（%）。采用设计专家软件（Design-Expert software 8.0.6）中的响应面设计法进行数据分析。

表1 超临界流体萃取松针挥发油工艺响应面试验因素水平表

1.4.4 松针挥发油成分分析[11]

将萃取得到的松针挥发油采用气质联用对其成分进行分析。GC-MS条件：进样口温度200 ℃，接口温度230 ℃，分流比1︰50，离子源温度230 ℃，柱温采用程序升温，初始温度35 ℃，保持5 min，以0.1 ℃/min升至40 ℃，保持10 min，以0.1 ℃/min升至50 ℃，保持10 min，以0.5 ℃/min升至80 ℃，保持10 min，以2 ℃/min升至150 ℃，保持10 min，以5 ℃/min升至180℃，保持20 min。扫描范围35～450。所得谱图经谱库检索结合手工检索进行组分定性。

2 结果与分析

2.1 超临界CO2流体萃取单因素筛选

2.1.1 萃取温度对松针挥发油萃取率的影响

温度是影响超临界CO2萃取的一个重要因素，从图1可知，温度从20 ℃升高到60 ℃时，松针挥发油提取率随着温度升高呈上升趋势；因此，响应面试验的萃取温度水平范围为40，50和60 ℃。

图1 温度与萃取率的关系

2.1.2 萃取时间对松针挥发油萃取率的影响

由图2可以看出，随着萃取时间的延长，松针挥发油萃取率增加，但延长至4 h后，增加幅度不大。萃取开始时，超临界CO2与松针粉未充分接触，萃取率低，随着萃取时间延长，松针粉中的挥发油充分溶出，萃取率增加。考虑到时间越长，机器及各方面能耗越大，因此通过单因素试验确定响应面试验的萃取时间水平为2，3和4 h。

图2 时间与萃取率的关系

2.1.3 CO2流量对松针挥发油萃取率的影响

根据图3可知，CO2流量对萃取率的影响不显著，因此在设计响应面时不作为主要因素进行设计。在试验操作过程中，考虑到CO2流量越大，调节试验条件所需时间越长，造成的试验误差越大，另外从耗能方面考虑，选择CO2流量为25 L/h。

图3 流量与萃取量的关系

2.1.4 萃取压力对松针挥发油萃取率的影响

萃取压力是超临界萃取过程中的重要操作参数之一，直接影响被萃取物在流体介质中的溶解度，从图4结果分析可知，当压力从15 MPa上升至25 MPa时，松针挥发油萃取率大幅度增加，随之再增加到35 MPa时，萃取率缓慢增加，幅度不大；从经济角度和安全方面综合考虑，萃取压力过大将会导致设备的投资和损耗费用大幅增加，因此响应面试验的萃取压力水平选择20，25和30 MPa。

图4 压力与萃取率的关系

2.2 超临界CO2流体萃取松针挥发油响应面试验结果

2.2.1 响应面试验结果分析[9-12]

采用超临界萃取红松松针挥发油，以松针挥发油提取率为评价指标，响应面试验结果及方差分析见表2和表3。

采用响应面试验设计建立模型优化超临界萃取红松松针挥发油工艺。通过自变量和因变量得到一个在给定范围内预测响应值的回归方程：萃取率（%）=0.53+0.056A+0.14B+0.19C+0.032AB-0.010AC-0.010BC-0.039A2-0.029B2+0.093C2。得到模型的决定系数为0.959 9。

从表3中可以看出，就所得回归方程模型（p＜0.001），可充分表明3个因素之间的关系。在给定水平范围内，萃取温度、萃取时间和萃取压力均为影响松针挥发油萃取率显著的因素，其中萃取压力对松针挥发油萃取率的影响最大，萃取时间次之，萃取温度最小。根据建立的数学模型进行参数最优化分析，超临界萃取松针挥发油最佳参数条件为：萃取温度59℃、萃取时间4 h、萃取压力30 MPa。在此条件下萃取率模型的预测值为0.94%，实际得到的萃取率值为0.92%。预测值与实际值拟合良好。

表2 红松松针挥发油超临界萃取工艺响应面试验设计及结果

表3 试验方差分析表

2.2.2 因素交互作用[9,12]

利用Design-Expert软件对试验数据进行二次多元回归拟合，3个因素之间的交互作用见图5～图7。由图5可以看出，当萃取温度不变时，萃取率随着萃取时间延长而逐渐增加；当萃取时间不变时，萃取率随着萃取温度的升高而增加。萃取时间为4 h，由图6可以看出当萃取温度不变时，萃取率随着萃取压力增大而增加；当萃取压力不变时，萃取率随着萃取温度升高逐渐增加。萃取温度为50 ℃，由图7可以看出当萃取压力不变时，萃取率随着萃取时间延长而增加；当萃取时间不变时，萃取率随着萃取压力增大而增加。

2.3 松针挥发油成分分析

采用GC-MS对萃取的松针挥发油成分进行分析，得到了16种成分，由表4可以看出，松针挥发油的主要成分为莰烯、2-茨醇、α-蒎烯、罗勒烯、乙酸冰片、γ-杜松烯和β-石竹烯等萜烯类物质。

图5 萃取温度和萃取时间对萃取率的交互影响

图6 萃取温度和萃取压力对萃取率的交互影响

图7 萃取压力和萃取时间对萃取率的交互影响

表4 松针挥发油成分分析

3 结论与讨论

通过响应面试验设计对超临界萃取萃取红松松针挥发油工艺条件进行优化，取得最佳超临界萃取红松松针挥发油条件为：萃取温度59 ℃、萃取时间4 h、萃取压力30 MPa。在此条件下萃取率预测值为0.94%，验证试验所得萃取率为0.92%。所得回归模型拟合情况良好。通过GC-MS对得到的挥发油进行分析，其主要成分为莰烯、2-茨醇、α-蒎烯、罗勒烯、乙酸冰片、γ-杜松烯和β-石竹烯等萜烯类物质。

采用超临界萃取红松松针挥发油，通过超临界萃取不添加化学试剂，得到的松针挥发油萃取率高、安全无毒，可以作为香精类成分添加到化妆品中，从而开发新的香精种类，拓展香精领域、化妆品领域发展，并提供理论依据。