基于響應面優化的超聲空化制備納米乳液研究

張宗波，劉雪生，牛文杰，宋世良

（中國石油大學（華東）機電工程學院，山東青島 266555）

0 引 言

超聲乳化是指在超聲波作用下將一種或多種互不相溶的液體互相分散、切割成乳濁液或微乳液的過程［1］。超聲乳化技術是一種利用超聲空化原理制備納米液的乳化手段［2］，具有能耗低、表面活性劑等助劑用量少、粒徑尺寸小［3］、均勻性好等優點［4］，被認為是綠色生產納米乳液的有效方法。王文蘋等［5］使用超聲乳化法制備葵花籽油乳液，認為相比其他方法超聲乳化過程既高效又簡單。周圓等［6］使用球形聚焦超聲反應器制取了柴油乳化液，發現球形超聲聚焦設備不僅可以提供高能量用于乳化，而且還可以對乳液有很強的攪拌作用，制得了粒徑為0.5 μm 的乳液。陳紅等［7］研究了超聲乳化法制備甾醇乳化液的工藝條件，所制得的固醇乳液具有較小的粒徑、較好的穩定性，并且均勻性高。文獻［8-10］中分別對油茶籽油、杜仲籽油、椰子油超聲乳化工藝進行優化研究，分析了影響超聲乳化的因素，得到了相應的最佳乳化工藝條件，制備出了粒徑在90～200 nm 之間的乳液。超聲乳化因為其獨特的優勢得到了較為廣泛的研究，這些研究中大多都是基于變幅桿式超聲反應器［11］，而變幅桿式超聲反應器因空化場體積小、聲場分布不均導致了乳液生產效率低且均勻性差，僅適用于實驗室級別的制備［12］。

槽式超聲反應器具有制備體量大、聲場均勻性好等優勢，但由于其空化強度較弱，難以制備較低粒徑的納米乳液［13-14］。本文提出在槽式超聲反應器中通過人工引入微納米氣核以強化空化效應，提升聲場空化密度和均勻性的納米乳液制備方法。將通過單因素實驗法探究超聲時間、表面活性劑體積分數與親水親脂平衡值（Hydrophilic Lipophilic Balance，HLB）對超聲乳化工藝制備納米乳液質量的影響，并進一步利用響應面法對該乳化工藝進行最優參數預測，通過擬合公式與期望值參量確定最優工藝參數，以期獲得小粒徑、多分散性與穩定性俱佳的水包油納米乳液。

1 實驗材料與方法

1.1 實驗材料與儀器

（1）實驗材料。實驗所用材料主要有：花生油（嘉里糧油有限公司）；Tween 80、Span 80、無水乙醇（國藥集團化學試劑有限公司）。

（2）實驗儀器。實驗涉及的主要儀器有：槽式超聲反應器（自研）；ZJC-NM微納米氣泡發生器（上海眾凈環保科技有限公司）；79-1 磁力攪拌器（江蘇金怡儀器科技有限公司）；JA203H 電子天平（常州市幸運電子有限公司）；ZEN3600 粒度分析儀（馬爾文儀器有限公司）。

1.2 實驗方法

1.2.1 表面活性劑HLB值的設定

通常，表面活性劑HLB 在4～8 范圍易形成油包水型乳液；在9～13 范圍易形成水包油型乳液。本文選擇Tween 80（HLB ＝15）與Span 80（HLB ＝4.3）作為復合表面活性劑乳化體系，根據HLB值計算式：

式中，WA、WB分別為Tween80、Span80 的乳化劑質量分數。

1.2.2 納米乳液的制備與檢測

在常溫條件下，將不同質量比的Tween 80 與Span 80 混合，并在磁力攪拌器中以500 r／min 攪拌3 min，得到不同HLB值的復合表面活性劑（初始HLB 值為10.5）。將20 mL 油相與一定體積復合乳化劑加入2 000 mL水中，用磁力攪拌器以700 r／min攪拌5 min形成粗乳液（初始表面活性劑體積占比為1%）。

將粗乳液置于槽式反應器中，并將反應器與微納米氣泡發生器串聯循環進行乳化。其中超聲功率恒定為400 W，超聲頻率恒定為28 kHz。選用食用油為油相，油相體積分數恒定為1%（與水的體積比）。設定微納米氣泡發生器進氣量為120 mL／min，微氣泡集中尺寸波動范圍為0.1～200 μm。

將納米乳液稀釋100 倍，利用粒度分析儀采用動態光散射（Dynamic Light Scattering，DLS）技術在25 ℃下測量乳液的平均粒徑和多分散指數（Polymer Dispersity Index，PDI），每次測量3 次，取平均值。

1.2.3 單因素實驗

根據后期響應面法優化要求，獲取單一變量下的局部變化規律，實驗均在微氣泡強化的聲場中進行，設定微納米氣泡發生器進氣量為120 mL／min，微氣泡集中尺寸波動范圍屬于0.1～200 μm。通過設定不同的超聲時間，改變表面活性劑占比與不同的表面活性劑HLB值進行平行對比實驗，每組進行3 次重復實驗。在此，本文定義：超聲時間為t，其變化范圍為4～32

min，變化間隔為4 min；表面活性劑占比為P，其變化范圍為0%～7%；乳液的平均粒徑為D；表面活性劑的HLB值變化范圍為9～13。在探究某一單因素影響規律時，其他因素的設定：花生油相占比為1%，t＝12 min，P＝1%，表面活性劑HLB ＝10.5，通過改變不同參數，繪制D與PDI的變化趨勢。

1.2.4 響應面法優化工藝參數

基于單因素實驗得出的變化規律，選定影響因子中各最佳值的變化區域，設定等距變化范圍。根據中心組合試驗（Box-Behnken Design，BBD）原理［5］，進行實驗設計：得出的實驗方案中有3 個因素，將每個因素設計為高、中、低3 個水平，分別用－1、0、1 表示，并設置D與PDI值為響應面變量。使用分析軟件Design-Expert對試驗結果進行統計和分析。

2 實驗結果與分析

2.1 超聲乳化單因素分析

根據單因素設定的基本條件，得到超聲乳化單因素影響變化規律，如圖1 所示。

圖1 超聲乳化單因素影響變化情況

（1）t的影響。由圖1（a）可知，隨著t的增加，D與PDI值皆逐步下降后趨于穩定。當t＝28 min時，D達到最低值為113.7 nm；t＝32 min 時，PDI 達到最低值為0.246。相較于對D的影響，t對乳液的PDI影響較為緩和，使用t處理乳液越久，乳液的均勻性越高。

（2）P的影響。由圖1（b）可知，當P從0%提升至1%時，D從342.6 nm 開始迅速下降，最低降至221.9 nm，這表明使用低濃度表面活性劑即可大幅度降低D；當P從1%提升至3%時，D呈波動變化；當P從3%提升至7%時，D迅速上升，最高升至537.6 nm。而過度增加P會導致D不降反增，這是因為奧斯瓦爾德熟化效應，是由于體系中液滴的非均性，不同尺寸液滴的界面勢能和曲率半徑不同，因此在連續相中的溶解度不同，由此產生的溶解度差促使了小尺寸液滴通過連續相轉移給大尺寸液滴，最終使液滴變大［15］。當P從0%提升至2%時，PDI 從0.779 迅速下降，P為2%時降至最低；當P從2%提升至3%時，PDI 值突增，乳液整體均一性變差；當P從3%提升至7%時，乳液的PDI進一步上升，最高升至0.914。這說明，在低體積分數占比時，表面活性劑可以極大地幫助乳液溶質分散更均勻，提升乳液穩定性；加入過多的表面活性劑時，多余的活性劑成分降低了乳液的均勻性，使得連續相溶解度差下降，從而促進小尺寸液滴的再聚結。由此可知，當P的范圍在1%～2%時，對降低D與提升乳液的分散性與均勻性有較好的效果。

（3）HLB的影響。由圖1（c）可知，隨著HLB 值不斷增加，D與PDI值均呈現上下振蕩、波動上升的趨勢，且在HLB值為10 時處于最低值。這是因為對于每種酯類精油，都存在其對應的最佳乳化HLB 值，使得在同等條件下形成納米液滴的能力更強。研究選用油相的最佳乳化HLB 值為10 附近，因此認為當復合表面活性劑的HLB 值設定為10 左右時，更利于降低D與增強乳液溶質的分散均勻性。

2.2 響應面法選取最優工藝參數

2.2.1 實驗結果與模型方差分析

根據前設計的因素設定基本條件，基于響應面法優化方法，對單因素乳化實驗獲得的各因素局部特征點，進行實驗設計：分別選擇t、P和HLB 為因素1、2和因素3，并在實驗數據處理時分別標記為F1（24，28，32）、F2（0.5，1.5，2.5）和F3（9.5，10，10.5），其水平值與編碼值見表1 所示，共有17 組實驗，每組實驗進行3 次測量，取平均值為最終實驗結果（見表2）。

表1 響應面因素編碼表與參數水平

表2 響應面法實驗方案及對應響應值

為檢驗構建模型的適用性，確定各因素對D與PDI值的影響程度，運用方差分析所得結果，如表3 和4 所列。據統計理論，自變量顯著性的重要依據為PValue（P＜0.05，表示水平顯著；P＜0.01，表示水平極顯著）［16］。

表3 D方差分析表

由表3、4 可見，通過選取D與PDI值2 個模型不同處理間差異結果都為極顯著（P＝0.002 5）與（P＝0.000 6），且失擬項差異均不顯著，意味著該殘差均由隨機誤差引起。2 個模型的擬合度R分別為0.932 2與0.954 8，表示響應值D與PDI 值的變化分別有93.22%和95.48%來源于所選變量，模型擬合度極高，因此選用該方差模型對D和PDI值進行最優化參數的預測是可靠的。

由表3 可見，對于D的方差分析模型，一次項F2對D的影響達到極顯著水平，F1對D的影響達到顯著水平；二次項F22對D的影響達到顯著水平。由表4 可以看出，一次項F2、F3對PDI的影響達到極顯著水平，F1對PDI的影響達到顯著水平；二次項F22、F23對PDI的影響達到顯著水平。實驗完成后，使用Design-Expert軟件對結果進行分析，對3 個自變量進行回歸擬合：

表4 PDI方差分析表

式中，Y（D）和Y（PDI）分別為由編碼值得到D和PDI值的多因素擬合函數。結合表3 和4 顯著性分析可知，對于降低D的影響大小順序，F2＞F1＞F3；對于降低乳液PDI值的影響大小順序，F2＞F3＞F1。

2.2.2 交互響應面圖分析

圖2～4 所示為多因素交互作用對D與PDI 的影響。與正交實驗法相比，響應面法最大的優點在于可以利用模型擬合出三維曲面圖和等高線來確定評價指標與自變量間的對應關系，直觀性比較強。

圖2 t和P對D和PDI的影響

（1）t和P對D和PDI的影響。當設定HLB值為零水平時（F3＝10），由圖2 可知，在當前t范圍內（24～32 min），隨著t的增加，D呈現先降低后上升的趨勢，而PDI 值則無明顯變化；在當前P變化范圍內（0.5%～2.5%），隨著P的增加，D呈現逐漸降低后趨向于穩定的趨勢，而PDI值卻不斷提高，這表明納米乳液的穩定性不斷降低。

（2）t和HLB對D和PDI的影響。當設定P為零水平時（F2＝1.5），由圖3 可知，在當前t范圍內（24～32 min），隨著t的增加，D與PDI值皆呈現逐漸降低后保持穩定的趨勢；在當前HLB值的變化范圍內（9.5～10.5），隨著HLB值的增加，D與PDI值皆呈現逐步上升的趨勢，這對提升乳化效能是不利的。

圖3 t和HLB對D和PDI的影響

（3）P和HLB對D和PDI的影響。當設定t為零水平時（F1＝28），由圖4 可知，在當前P變化范圍內（0.5%～2.5%），隨著P的增加，D顯著降低，而PDI值則呈現逐步上升的趨勢，但依舊保持較優水平（低于0.4）；在當前HLB 值的變化范圍內（9.5～10.5），隨著HLB 值的增加，D沒有明顯變化，仍維持在較高水平，PDI值則呈現小幅度的上升。

圖4 P和HLB對D和PDI的影響

2.2.3 最佳工況及模型驗證

將模型目標設定為D與PDI 值最小化，得到如表5 所列的擬合方案。

表5 D及PDI最小化響應面擬合方案

由表5 經回歸方程擬合可得，當優化目標為D與PDI值盡量小時，最優擬合結果為：t＝31.94 min；P＝1.98%；HLB ＝9.50。此時預測的D＝70.440 5 nm，PDI ＝0.274 5，預測可靠性為92.4%。根據1.2.2 實驗方法和以上優化參數，制備花生油納米乳液，并通過粒度分析儀對D與PDI值進行驗證。

圖5 所示為最優工藝參數下D的分布曲線。由圖5 可知，通過粒度分析儀多次檢測（t1～t6分別表示第1～6 次檢測結果），D為76.89 nm，PDI 值為0.241，且具較好的單峰集中性（單峰峰值為58.77 nm）與正態分布性。這表明通過響應面法優化乳化工藝參數，成功獲取與預測響應數值極為接近的實驗結果，根據多因素擬合計算式進行的響應值運算值與實際值是較為接近。相較未優化的D（236.8 nm）與PDI（0.569），通過改變t、P與HLB值，使D下降67.5%，PDI下降57.6%，這極大地提升了納米乳液的低納米密度與溶液的多分散性。

2.3 納米乳液的穩定性分析

根據響應面法獲取最佳乳化工藝參數，制備納米乳液需要驗證其穩定性能，通過不同的溫度貯藏條件對D與PDI值進行跟蹤，結果如圖6 所示。

圖6 不同溫度貯藏條件下穩定性能變化情況

由圖6 可知，無論在室溫條件下（25 ℃）或低溫條件下（7 ℃），D與PDI 在30 d 內的變化趨勢類似，整體D水平從70～80 nm區間范圍上升至100～110 nm區間范圍，PDI值從0.24～0.25 區間范圍上升至0.29～0.31 區間范圍（依然低于0.4），二者皆處于較低水平且乳液未出現分層破乳現象。

3 結 語

本文通過人工引入微氣泡強化槽式超聲反應器的方法成功制備了小粒徑高穩定性的納米乳液，并進一步優化了制備工藝參數。實驗結果表明，最優工藝參數為超聲時間31.94 min，表面活性劑體積1.98%，HLB 為9.50。在該工藝參數下獲得的納米乳液具有良好的低粒度（76.89 nm）、分散均勻性（PDI ＝0.241）與貯藏穩定性（30 d以上未破乳）。此外，在超聲波制備納米乳液中，表面活性劑體積分數對降低乳液平均粒徑和PDI值的影響都是最顯著的。與此同時，該納米乳液制備方案具有快速、穩定、制備體量大且表面活性劑需求少的生產優勢，使其在納米乳液工業應用上具有較大的技術價值。