神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化番木瓜籽油的超臨界CO2萃取工藝

鄧楚津 董 強(qiáng) 張常松 張 良 劉書(shū)成

(廣東海洋大學(xué)食品科技學(xué)院1，湛江 524088)

(西安市產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)院2，西安 710006)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化番木瓜籽油的超臨界CO2萃取工藝

鄧楚津1董 強(qiáng)2張常松1張 良1劉書(shū)成1

(廣東海洋大學(xué)食品科技學(xué)院1，湛江 524088)

(西安市產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)院2，西安 710006)

采用超臨界CO2萃取法萃取番木瓜籽油，利用JMP 7.0軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，建立超臨界CO2萃取番木瓜籽油的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并優(yōu)化了萃取過(guò)程的工藝參數(shù)。結(jié)果表明:番木瓜籽破碎后過(guò)20目篩，CO2流量為25 L/h，萃取壓力27 MPa，萃取溫度54℃，萃取時(shí)間3 h，油脂得率達(dá)30%以上;超臨界CO2萃取的番木瓜籽油的理化性質(zhì)達(dá)到了食用油脂的標(biāo)準(zhǔn)。

超臨界CO2萃取 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 番木瓜籽油 理化性質(zhì)

番木瓜(Carica papaya L.)，又名木瓜、番瓜、乳瓜、樹(shù)冬瓜、萬(wàn)壽果，為多年生肉質(zhì)常綠小喬木，我國(guó)的廣東、廣西、海南、云南、福建等省廣泛種植［1］，2007年年產(chǎn)量約19萬(wàn)噸。番木瓜具有助消化、消炎止痛、強(qiáng)筋舒絡(luò)、降壓防癌等功效，除作為水果鮮食外，還大量加工成飲料、果汁和果醬等產(chǎn)品［2－3］。番木瓜籽是番木瓜果肉加工的下腳料，約占番木瓜質(zhì)量7%，番木瓜籽含油量18% ～30%，其中人體必需脂肪酸油酸含量很高，完全可以作為一種植物油料資源加以開(kāi)發(fā)利用。

超臨界CO2萃取技術(shù)是近30年發(fā)展起來(lái)的一種新型高效提取技術(shù)，它具有提取溫度低，得率高，無(wú)溶劑殘留等優(yōu)點(diǎn)，且系統(tǒng)密閉，能有效保護(hù)容易被氧化的活性成分，目前已廣泛用于植物油脂的提取［4－7］。有關(guān)番木瓜籽油超臨界 CO2萃取的研究鮮有報(bào)道。本研究采用超臨界CO2提取番木瓜籽油，通過(guò)JMP 7.0軟件的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，建立超臨界CO2提取番木瓜籽油的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，優(yōu)化其工藝參數(shù)，并分析油脂的理化性質(zhì)，以期為番木瓜籽的綜合加工利用提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和技術(shù)途徑。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

番木瓜籽，清洗干凈后60℃恒溫烘干備用，經(jīng)分析測(cè)定，含水量20%，粗蛋白25%，粗脂肪32%，灰分8%;CO2:食品級(jí)，純度99.99%，湛江氧氣廠;所用試劑均為分析純。

HA221－50－06型超臨界萃取裝置:南通華安超臨界萃取有限公司;101A－2型數(shù)顯電熱鼓風(fēng)干燥箱:上海浦東某豐科學(xué)儀器有限公司;家用粉碎機(jī):中山哥爾電器有限公司;XMTD數(shù)顯調(diào)節(jié)恒溫水浴箱:余姚東方電工儀器廠;BL－6205分析天平:上海天平儀器廠。

1.3 試驗(yàn)方法

1.3.1 超臨界CO2萃取番木瓜籽油

稱(chēng)取粉碎好的番木瓜籽(M g)裝入1 L萃取釜中，設(shè)定萃取釜，分離釜Ⅰ和和分離釜Ⅱ的溫度;溫度恒定后，開(kāi)啟高壓泵打入CO2，調(diào)節(jié)萃取釜、分離釜Ⅰ、Ⅱ的壓力到試驗(yàn)水平，開(kāi)始循環(huán)萃取;結(jié)束后，從分離釜Ⅰ、Ⅱ底部放料，稱(chēng)取油脂的質(zhì)量(mg)，其工藝流程見(jiàn)圖1。油脂得率=m/M ×100%。

圖1 超臨界CO2萃取工藝流程

1.3.2 油脂理化性質(zhì)分析

密度:密度計(jì)法;折光度:折光儀法;酸值，GB/T 5530—2005;水分及揮發(fā)物含量，GB/T 5528—1995;皂化值，GB/T 5534—1995;碘值，GB/T 5532—2008;過(guò)

氧化值，GB/T 5538—1995;不皂化值，GB/T 5535.2—

1998;不溶性雜質(zhì)，GB/T 15688—1995。

1.3.3 數(shù)據(jù)處理

JMP7.0數(shù)據(jù)處理軟件;每個(gè)試驗(yàn)做3次，數(shù)據(jù)用“平均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差”表示。

2 結(jié)果與分析

2.1 物料粒度對(duì)油脂得率的影響

將番木瓜籽進(jìn)行不同程度的粉碎，設(shè)定萃取壓力為25 MPa、溫度為45℃、時(shí)間為1 h;分離釜Ⅰ溫度35℃和壓力10 MPa，分離釜Ⅱ溫度25℃，壓力與CO2鋼瓶一致。考察粒度對(duì)油脂得率的影響，結(jié)果見(jiàn)圖2。

圖2 物料粒度對(duì)油脂得率的影響

從圖2可以看出，原料粒度為20目時(shí)的油脂得率最大。從理論上分析，原料粒度越小，CO2與其接觸面積越大，破壁的幾率越高，油脂得率升高;但原料粒度過(guò)小會(huì)使堆積密度變大，外傳質(zhì)阻力增大，而且在粉碎過(guò)程中油料也有所損失，反而會(huì)使萃取量減少［8－9］。因此本試驗(yàn)選擇的原料粒度為20目。

2.2 CO2流量對(duì)油脂得率的影響

將番木瓜籽粉碎過(guò)20目篩使用。設(shè)萃取壓力為25 MPa、溫度為45℃、時(shí)間為1 h，分離釜Ⅰ溫度35℃，壓力10 MPa，分離釜Ⅱ溫度25℃，壓力與后路一致。考察CO2流量對(duì)油脂得率的影響，結(jié)果見(jiàn)圖3。

從圖3可以看出，在5～30 L/h的范圍內(nèi)，CO2流量對(duì)油脂得率的影響呈先上升后降低的趨勢(shì)。這是因?yàn)镃O2流量的變化會(huì)產(chǎn)生兩方面影響:一是流量增加，傳質(zhì)推動(dòng)力增大，溶解度速率加快，萃取時(shí)間縮短，油脂得率逐漸增加;二是流量過(guò)大，CO2流速過(guò)快，接觸時(shí)間減少，油脂得率反而下降。此外，CO2流量大時(shí)，在壓力的推動(dòng)下，小顆粒雜質(zhì)容易透過(guò)濾板分離出來(lái)，影響油脂品質(zhì)［8－9］。實(shí)際上，CO2流量在操作中是不容易控制的，它與設(shè)備有很大的關(guān)系。因此本試驗(yàn)選擇CO2流量為25 L/h左右。

圖3 CO2流量對(duì)油脂得率的影響

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化超臨界CO2萃取工藝

2.3.1 試驗(yàn)方案和結(jié)果

以萃取壓力(X1)、萃取溫度(X2)、萃取時(shí)間(X3)為響應(yīng)因子，油脂得率(Y)為目標(biāo)響應(yīng)，采用Box－Behnken響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計(jì)［10］，試驗(yàn)方案和結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 試驗(yàn)方案及結(jié)果

2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

根據(jù)試驗(yàn)數(shù)據(jù)情況，選擇“K折疊”交叉驗(yàn)證的方法建立響應(yīng)目標(biāo)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型［11］。在經(jīng)過(guò)多次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之后，確定采用結(jié)構(gòu)的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(見(jiàn)圖4)，即3個(gè)輸入神經(jīng)元，分別代表萃取壓力(X1)、溫度(X2)和時(shí)間(X3);3個(gè)隱含層神經(jīng)元;1個(gè)輸出神經(jīng)元，代表油脂得率(Y)。設(shè)置各參數(shù)值，隱藏節(jié)點(diǎn)數(shù)3，過(guò)擬合罰項(xiàng)0.001，歷程數(shù)20，最大迭代數(shù)50，收斂準(zhǔn)則0.000 01，交叉驗(yàn)證組數(shù)K為5，執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的擬合迭代過(guò)程，擬合決定系數(shù)R2值為0.996 2，說(shuō)明3×3×1結(jié)構(gòu)的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較好的預(yù)測(cè)能力。

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3×3×1結(jié)構(gòu)模型

2.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化萃取工藝參數(shù)

固定其中的1個(gè)因素水平為中間水平，作三維曲面圖，然后對(duì)其進(jìn)行正投影處理，將模擬得到的萃取壓力(X1)、溫度(X2)、時(shí)間(X3)3個(gè)因素對(duì)油脂得率(Y)的影響規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，結(jié)果見(jiàn)圖5、圖6和圖7。

從圖5看出，油脂得率(Y)隨著萃取壓力(X1)的增大逐漸增加，但當(dāng)壓力增大到一定水平后，油脂得率卻不再增加，這與很多學(xué)者在進(jìn)行超臨界CO2萃取其他植物油脂的單因素試驗(yàn)獲得的規(guī)律相似［4－7］，說(shuō)明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模擬得到的萃取壓力對(duì)油脂得率的影響規(guī)律符合實(shí)際。壓力是超臨界萃取過(guò)程的最重要操作參數(shù)之一，在溫度和CO2流量恒定時(shí)，萃取壓力增大，CO2密度增大，分子間距離減小，傳質(zhì)效率增加，有利于番木瓜籽油的萃取;但壓力與得率之間并非呈線(xiàn)性關(guān)系，存在一個(gè)萃取壓力的“最大溶解度”問(wèn)題。在實(shí)際生產(chǎn)中，壓力增加也意味著增加設(shè)備和運(yùn)行成本，而且高壓下會(huì)將原料中的色素等雜質(zhì)萃取出來(lái)，影響油脂的品質(zhì)［8－9］。因此，生產(chǎn)中萃取壓力的選擇需要綜合考慮物料性質(zhì)、產(chǎn)品品質(zhì)要求、生產(chǎn)成本等多種因素。

從圖6看出，在試驗(yàn)范圍內(nèi)，油脂得率(Y)也隨著萃取溫度(X2)的增大逐漸增加，同樣當(dāng)溫度增大到一定水平后，油脂得率卻不再增加。萃取溫度也是控制超臨界萃取過(guò)程的一個(gè)重要的操作參數(shù)。萃取溫度的升高能大大提高油脂的蒸氣壓和擴(kuò)散系數(shù)，必然導(dǎo)致得率的提高;但溫度過(guò)高會(huì)使CO2密度下降，此時(shí)雖可提高油脂的揮發(fā)度和擴(kuò)散系數(shù)，但難以補(bǔ)償CO2密度降低所造成的油脂溶解能力下降，它取決于升溫所降低的CO2密度與增加的擴(kuò)散系數(shù)兩種競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)相持的結(jié)果［8－9］。另外，較高的溫度會(huì)造成原料中的某些活性成分損失;溫度高，雜質(zhì)的溶解度也會(huì)相應(yīng)增大，產(chǎn)品后續(xù)分離純化難度加大，這反而會(huì)降低產(chǎn)品的得率，因此實(shí)際生產(chǎn)中選擇萃取溫度要綜合考慮這些因素。

圖7 時(shí)間對(duì)油脂得率的影響

從圖7看出，在試驗(yàn)范圍內(nèi)，油脂得率(Y)也隨著萃取時(shí)間(X3)的延長(zhǎng)逐漸增加，同樣當(dāng)時(shí)間達(dá)到一定水平后，油脂得率卻不再增加。一般來(lái)說(shuō)，萃取時(shí)間越長(zhǎng)，油脂得率越高，但達(dá)到一定時(shí)間后，物料中的油脂大部分被萃取，萃取率增長(zhǎng)減緩，如果在持續(xù)延長(zhǎng)萃取時(shí)間，生產(chǎn)成本將大大增加。因此，在實(shí)際試驗(yàn)中，應(yīng)綜合考慮成本、設(shè)備條件、原料含油量等因素來(lái)設(shè)定萃取時(shí)間。

根據(jù)萃取壓力、溫度、時(shí)間3個(gè)因素對(duì)油脂得率的影響規(guī)律，利用JMP7.0軟件的預(yù)測(cè)刻畫(huà)功能，優(yōu)化超臨界CO2提取番木瓜籽油的工藝參數(shù)，預(yù)測(cè)刻畫(huà)見(jiàn)圖8。

圖8 預(yù)測(cè)刻畫(huà)圖

從圖8得出，當(dāng)萃取壓力(X1)為27 MPa、溫度(X2)為54℃，時(shí)間(X3)為3 h時(shí)，此時(shí)油脂得率(Y)的預(yù)測(cè)值可達(dá)30%以上。在此條件下進(jìn)行超臨界CO2提取番木瓜籽油，可以實(shí)現(xiàn)較高的油脂得率，如果再延長(zhǎng)提取時(shí)間，油脂得率可以進(jìn)一步提高，但是番木瓜籽的含油率僅有32%，因此，在過(guò)多的延長(zhǎng)提取時(shí)間，沒(méi)有太大的意義，而且生產(chǎn)成本大大增加。

2.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的驗(yàn)證

選取6組工藝參數(shù)進(jìn)行超臨界CO2提取番木瓜籽油試驗(yàn)，并與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較，結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值的比較

從表2可知，預(yù)測(cè)值與試驗(yàn)值相對(duì)誤差較小，表明建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有較好的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，可利用該模型對(duì)超臨界CO2萃取番木瓜籽油的過(guò)程進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

2.4 番木瓜籽油的理化性質(zhì)

對(duì)超臨界CO2和正己烷溶劑法［12］提取的番木瓜籽油的理化性質(zhì)進(jìn)行比較，結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 兩種方法提取的番木瓜籽油理化性質(zhì)比較

從表3可以看出，兩種方法提取的油脂在過(guò)氧化值、皂化值、水分及揮發(fā)物、不溶性雜質(zhì)方面有顯著差異(p＜0.05)，這種差異主要是提取方法的優(yōu)缺點(diǎn)所造成的。溶劑浸提法出油率低、雜質(zhì)含量高，有溶劑殘留等問(wèn)題，還需要經(jīng)過(guò)精煉加工處理(脫膠、脫色、脫臭)才符合要求;而超臨界CO2萃取法不僅油脂提取率高，而且各項(xiàng)理化性質(zhì)均可以達(dá)到食用的要求，而且雜質(zhì)少。超臨界CO2提取植物油脂比溶劑法提取有著明顯的優(yōu)勢(shì)，這也是油脂行業(yè)未來(lái)的發(fā)展方向。

3 結(jié)論

采用Box－Behnken響應(yīng)面試驗(yàn)設(shè)計(jì)建立數(shù)據(jù)集，利用JMP 7.0軟件中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)建立了超臨界CO2萃取番木瓜籽油的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，優(yōu)化確定了萃取番木瓜籽油的工藝參數(shù):番木瓜籽經(jīng)破碎后過(guò)20目篩，CO2流量為25 L/h，萃取壓力27 MPa、萃取溫度54℃，萃取時(shí)間3 h，此時(shí)油脂得率可達(dá)30%以上。番木瓜籽油是一種不飽和程度較高的優(yōu)質(zhì)油脂，開(kāi)發(fā)利用價(jià)值較高。

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Optimization of Extraction Process of Papaya Seed Oil by Supercritical Carbon Dioxide Based on Neural Network

Deng Chujin1Dong Qiang2Zhang Changsong1Zhang Liang1Liu Shucheng1
(College of Food Science and Technology Guangdong Ocean University1，Zhanjiang 524088)
(Product Quality supervision and inspection institute of Xi'an2，Xi'an 710006)

Papaya seed oil was extracted by supercritical CO2.A neural network model of supercritical CO2extracting papaya seed oil was established to optimize extracting process parameters in JMP 7.0 software.The parameters were that grinded papaya seeds were screened through a 20 － inch boult，flow of CO2was 25 L/h，extraction pressure was 27 Mpa，extraction temperature was 54 ℃，and extraction time was 3 h.Under these conditions，the extraction rate was above 30% .Papaya seed oil extracted by supercritical CO2can meet the standard of edible oils and fats.

supercritical CO2extraction，neural network，papaya seed oil，physical and chemical properties

TS225.6

A

1003－0174(2012)02－0047－05

廣東海洋大學(xué)自然科學(xué)基金(0812093)

2011－05－04

鄧楚津，男，1981年出生，實(shí)驗(yàn)師，食品科學(xué)與工程

劉書(shū)成，男，1977年出生，副教授，碩士生導(dǎo)師，食品科學(xué)與工程