响应面法优化黄秋葵籽油萃取工艺

邓爱华，王 云，谢 鹏

（1.湖南应用技术学院农林科技学院，湖南常德 415000；2.湖南文理学院生命与环境科学学院，湖南常德 415000）

黄秋葵（Abelmoschus esculentus（Linn.）Moench）属锦葵科秋葵属一年生草本植物，其成熟的种子中含油15%~20%[1]。黄秋葵籽油中不饱和脂肪酸—亚油酸含量高达47%[2]，且饱和脂肪酸、单不饱和脂肪酸和多不饱和脂肪酸的比例接近FAO/WHO推荐1∶1∶1的模式[3]。有研究表明，黄秋葵不饱和脂肪酸具有保护小鼠因力竭游泳导致的肝损伤[4]，以及提高疲劳运动小鼠的肝组织抗氧化能力[5]。此外，黄秋葵籽油还可以作为生物燃料，为生物柴油生产提供新的非食用油来源[6]。因此，黄秋葵籽油可为保健产品及生物燃料提供重要的原料。

黄秋葵籽油的萃取方法主要有浸出法、压榨法[7]、水酶法和有机溶剂萃取法[8]、超声波[9]、微波辅助萃取[10]和超临界CO2萃取[11]等方法。压榨法、浸出法、有机溶剂萃取法等工艺较简单但出油量较低且杂质较多，残留溶剂会对人体健康产生影响。试验采用超临界CO2萃取黄秋葵籽油，并应用响应面法优化萃取工艺。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

黄秋葵籽，湖南长安蔬菜有限公司提供；二氧化碳气体（99.99%），常德广汇气体有限公司提供；95%乙醇、甲醇（AR），湖南汇虹试剂有限公司提供提供。

GN-20型多功能粉碎机，广州旭朗机械设备有限公司产品；202-00A型鼓风干燥箱，上海喆钛机械制造有限公司产品；JA11003型电子天平，天津宗谷电子衡器有限公司产品；DK-S22型电热恒温水浴锅，上海精宏仪器有限公司产品；HA121-50-02型超临界流体萃取装置，南通仪创试验仪器有限公司产品；IKA-RET型磁力搅拌器，上海微川精密仪器有限公司产品。

1.2 试验方法

选用成熟的黄秋葵种子，经多功能粉碎机粉碎，装入超临界CO2萃取装置中，CO2流量设定为30 L/h，在一定的压力和温度条件下萃取一定时间，在萃取釜出口收集得到黄秋葵籽油：

1.3 试验设计

1.3.1 单因素试验

萃取釜中的物料密度为500 g/L，分离釜Ⅰ中的压力为8 MPa，分离釜Ⅱ中的压力为6 MPa，中间条件为萃取压力25 MPa，萃取温度55℃，萃取时间120 min，CO2流速30 L/h。分别考查萃取压力（15，20，25，30，35 MPa）、萃取温度（40，45，50，55，60℃）、萃取时间（60，90，120，150，180 min）、CO2流速（10，20，30，40，50 L/h）等对秋葵油脂萃取率的影响。

1.3.2 响应面试验设计

在单因素试验结果基础上，确定萃取压力、萃取温度、萃取时间、CO2流速为考查因素，以油脂萃取率为响应值，运用Design Expert 8.0.6软件进行Box-behnken响应面试验设计和数据分析。以A，B，C，D分别表示萃取压力、萃取温度、萃取时间、CO2流量，每个因素的高中低水平分别以1，0，-1编码。

响应面试验因素及水平见表1。

表1 响应面试验因素及水平

2 结果与分析

2.1 单因素试验

2.1.1 萃取压力对萃取率的影响

萃取压力对萃取率的影响见图1。

由图1可知，随着萃取釜中压力增加，黄秋葵籽油的萃取率也在增加，是因为萃取釜中压力的增加导致CO2的密度增大，溶质的溶解度随之增加，萃取率也增加。当萃取压力增加到35 MPa时，萃取率却出现降低，这是由于压力较高，油脂的传递受到影响。因此，选择萃取压力30 MPa最为合理。

图1 萃取压力对萃取率的影响

2.1.2 萃取温度对萃取率的影响

萃取温度对萃取率的影响见图2。

图2 萃取温度对萃取率的影响

由图2可知，随着萃取温度的增加，黄秋葵籽油的萃取率呈现先增加后降低的趋势，在萃取温度为55℃时，黄秋葵籽油的萃取率最高，随着萃取温度的增加，物质的扩散系数也在增加，有助于物质的传递速率。当萃取温度超过55℃后，收率随着萃取温度的增加逐渐下降，升高萃取温度使得流体密度变小，溶解力下降，随之黄秋葵籽油萃取率下降。

2.1.3 萃取时间对萃取率的影响

萃取时间对萃取率的影响见图3。

图3 萃取时间对萃取率的影响

由图3可知，在萃取时间120 min时，黄秋葵籽油的萃取率最高；在萃取时间为120 min之后，黄秋葵籽油萃取率逐渐降低，可能是长时间的萃取导致油脂中的某些物质被破坏或管道中残留较多。因此，选择萃取时间为120 min最为合理。

2.1.4 CO2流速对萃取率的影响

CO2流速对萃取率的影响见图4。

图4 CO2流速对萃取率的影响

由图4可知，随着CO2流速的增加，黄秋葵籽油的萃取率随之增加，当CO2流速达到30 L/h时，萃取率最高。然而，随着流速的继续增加萃取率反而降低，可能是前期增大CO2的流速，就会升高传质速度和浓度差，能够加快萃取反应的进行，但是当CO2流速增加到一个饱和点之后，继续增加CO2流速会减少流体在物料中的传质接触时间，从而降低黄秋葵籽油的萃取率。因此，选择CO2流速为30 L/h最为合理。

2.2 Box-behnken试验设计及结果

根据单因素试验结果，选择萃取压力（A）、萃取温度（B）、萃取时间（C）和CO2流速（D）为影响因素，萃取率（Y）为响应值，进行Box-behnken试验设计。

响应面试验设计及结果见表2，回归方程显著性检验结果见表3。

表2 响应面试验设计与结果

使用Design Expert 8.0.6对表2数据进行多元回归拟合，得到回归方程方差分析结果表3。对结果进行二次回归拟合后，得萃取压力（A）、萃取温度（B）、萃取时间（C）和CO2流速（D）对秋葵籽油萃取率的二次多项回归方程：

表3 回归方程显著性检验结果

方差分析显示模型显著（p<0.05），失拟项不显著（p>0.05），因此模型成立。从表3可知，一次项A，C，D对萃取率的影响极显著（p<0.01）；二次项A2，B2，C2对萃取率的影响显著（p<0.05）；由F值可知，在所选试验范围内，各因素对油脂萃取率的影响顺序为A（萃取压力）>C（萃取时间）>D（CO2流速）>B（萃取温度）。

2.3 响应面试验结果分析

交互作用对萃取率影响的响应面图见图5。

对比曲面陡峭程度，发现与方差分析结果一致，影响萃取率交互作用大小顺序的因素为A（萃取压力）B（萃取温度）>A（萃取压力）C（萃取时间）>C（萃取时间）D（CO2流速）>B（萃取温度）C（萃取时间）>B（萃取温度）D（CO2流速）>A（萃取压力）C（CO2流速）但各因素之间交互作用不显著（p>0.05）。

2.4 最优萃取工艺条件的确定

利用Design Expert 8.0.6软件由所建立的数学模型进行参数最优分析，得出最佳萃取工艺条件为萃取压力33.86 MPa，萃取温度57.74℃，萃取时间163.22 min，CO2流量32.08 L/h，预测黄秋葵籽油萃取率为20%。为了适合操作，调整条件萃取压力30 MPa，萃取温度55℃，萃取时间150 min，CO2流速30 L/h，通过3组平行试验，黄秋葵籽油萃取率为19.6%±0.14%，与预测值无显著性差异（p>0.05）。证明此条件为黄秋葵籽油萃取的最优条件，该回归方程可用于实践。

图5 交互作用对萃取率影响的响应面图

3 结论

以黄秋葵籽为原料，经超临界二氧化碳技术萃取油脂。通过响应面法获得最优萃取工艺参数为萃取压力30 MPa，萃取温度55℃，萃取时间150 min，CO2流速30 L/h，通过3组平行试验，黄秋葵油脂萃取率为19.6%，与预测值19.48%无显著性差异（p>0.05）。通过超临界二氧化碳萃取黄秋葵籽油，将为黄秋葵籽的开发利用提供一个新的技术参考。