劉國祎，郭建章,*，陳 星，王威強

（1.青島科技大學機電工程學院，山東青島 266061；2.山東大學機械工程學院，山東濟南 250061）

紅花籽油是一種健康優(yōu)質的功能性植物油，對人體具有良好的保健作用。紅花籽油含有大量的亞油酸，其占比大約為73%～85%，營養(yǎng)價值極高，亞油酸能夠有效溶解膽固醇，因此具有軟化血管、調節(jié)血脂的作用，所以紅花籽油還被應用于治療心血管疾病的藥物制備中[1-2]。紅花籽油含有豐富的VE、黃酮等多種天然活性物質，在清除人體自由基、人體細胞分裂等方面發(fā)揮重要作用，其中黃酮還有預防腫瘤的功效[3-6]。

目前，紅花籽油的提取方法多為壓榨法[7]、水酶法[8-9]、有機溶劑萃取法[10-11]、超臨界CO2萃取法[12-14]、亞臨界流體萃取法[15-17]等，且具有各自的缺點。壓榨法雖然工藝結構簡單，但出油率不高，且擠壓產生的高溫易使油脂品質降低；水酶法提取過程中易形成乳化液，分離困難，導致蛋白資源浪費且萃取率不高；有機溶劑萃取法和亞臨界流體萃取法使用的萃取介質均為有機溶劑，萃取分離過程中可能產生溶劑殘留；超臨界CO2萃取法通常在高壓條件下進行萃取，對設備要求較高，運行能耗大，難以實現(xiàn)大規(guī)模工業(yè)化生產。

本文使用的亞臨界CO2萃取等壓分離技術，利用萃取物在亞臨界CO2與超臨界CO2中的溶解度不同，實現(xiàn)萃取物與萃取溶劑的分離，其工作壓力相較于超臨界CO2萃取法更低，在萃取分離過程中壓力不發(fā)生變化，能夠減少反復升降壓帶來的能量損失[18]，設計成本和運行成本較低。而且CO2是一種無毒、不易燃、無腐蝕性的溶劑，能較好地保存萃取物的有效成分，萃取溫度在30 ℃左右[19-21]，保證紅花籽油的化學成分不被破壞。

響應面法（response surface methodology，RSM）以及人工神經網(wǎng)絡（artificial neural network，ANN）等多種方法可用于萃取過程建模，并能夠有效優(yōu)化萃取過程參數(shù)，最大限度地從植物材料中回收植物化學物質[22-23]。BP（back propagation）神經網(wǎng)絡是人工神經網(wǎng)絡中應用最廣泛的模型之一，是一種按誤差反向傳播訓練的多層前饋網(wǎng)絡，使網(wǎng)絡的實際輸出值和期望輸出值的均方誤差最小[24]。遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）是一種以達爾文的遺傳進化理論為基礎，通過選擇、突變、交叉等遺傳操作來尋優(yōu)的算法[25]。人工神經網(wǎng)絡和遺傳算法耦合（ANN-GA）優(yōu)化種子油萃取條件的研究越來越受到廣大學者的關注，但是在國內，比較RSM 和ANN-GA 兩種優(yōu)化方法的研究較少。

本文旨在尋找有效建模方法以預測亞臨界CO2萃取紅花籽油的萃取率，推動紅花籽油萃取分離技術的創(chuàng)新發(fā)展。以萃取率為評價指標，萃取壓力、分離溫度、萃取時間為影響因素，使用RSM 和ANN兩種方法對亞臨界CO2萃取過程建模，采用RSM和ANN-GA 優(yōu)化亞臨界CO2萃取工藝參數(shù)，并對兩種優(yōu)化方法進行比較，為后續(xù)大規(guī)模工業(yè)化生產奠定基礎。

1 材料及方法

1.1 材料與設備

帶殼紅花籽 產自新疆；二氧化碳 純度約99%，青島潤通達氣體有限公司。

I-2000 數(shù)字電子秤 深圳市帝衡電子有限公司；MM-DC21 食品加工器 長虹美菱股份有限公司；多態(tài)CO2連續(xù)等變壓萃取分離設備，為王威強教授團隊創(chuàng)新設計[18]，具有超臨界CO2萃取降壓分離、亞臨界CO2萃取等壓超臨界態(tài)分離、亞臨界CO2萃取降壓分離三種工作模式，實驗裝置簡圖如圖1 所示。

圖1 多態(tài)CO2 連續(xù)等變壓萃取分離設備簡圖Fig.1 Diagram of equipment for continuous constant pressure extraction and separation of polymorphic CO2

1.2 實驗方法

1.2.1 多態(tài)CO2連續(xù)等變壓萃取分離設備原理 本次實驗采用亞臨界CO2萃取等壓超臨界態(tài)分離的工藝，通過加壓泵對整個系統(tǒng)增壓至實驗壓力，并通過循環(huán)泵保證整個萃取分離過程系統(tǒng)壓力穩(wěn)定；通過恒溫器及恒溫水浴設備，使萃取釜溫度穩(wěn)定在30±1 ℃范圍內，分離釜依靠電加熱裝置使分離溫度恒定，通過溫度變化實現(xiàn)等壓條件下亞臨界CO2到超臨界CO2的轉換，由于相同壓力下紅花籽油在超臨界CO2中的溶解度較小，從而實現(xiàn)亞臨界CO2萃取等壓超臨界態(tài)分離。

1.2.2 紅花籽油制備流程 將帶殼紅花籽粉碎成紅花籽粉，過16 目篩網(wǎng)，分別稱量300 g 紅花籽粉裝入兩個萃取釜中，通過排空閥將萃取釜內空氣排出，開啟循環(huán)泵、加壓泵，待加壓到指定壓力后關閉加壓泵，利用循環(huán)泵帶動亞臨界CO2循環(huán)萃取，并通過恒溫器穩(wěn)定萃取溫度30 ℃，待溫度與壓力均達到實驗標準，開始計時。萃取完成后，通過分離釜下端卸油閥收集紅花籽油。

1.2.3 單因素實驗 在萃取壓力20 MPa、分離溫度60 ℃、萃取時間120 min 的基礎上進行單因素實驗，分別考察萃取壓力（14、17、20、23、26 MPa）、分離溫度（50、55、60、65、70 ℃）萃取時間（60、90、120、150、180 min）對紅花籽油萃取率的影響。

1.2.4 響應面試驗設計 在單因素實驗的基礎上，選用萃取壓力（A）、分離溫度（B）、萃取時間（C）為響應變量，萃取率為響應值，采用Box-Behnken Design 設計三因素三水平試驗，實驗因素與水平編碼表如表1 所示。

表1 響應面試驗因素水平Table 1 Factor levels of response surface experimental

1.2.5 萃取率計算

式中：Y 為紅花籽油萃取率，%；m0為萃取前紅花籽物料重量，g；m1為萃取后紅花籽物料重量，g。

1.2.6 統(tǒng)計分析

1.2.6.1 響應面法分析 應用Design export 8.0.6 對Box-Behnken Design 結果進行響應面分析，得到多元二次方程模型。對該模型進行分析，確定各參數(shù)及各參數(shù)之間交互作用對萃取率的影響，得到理論的最優(yōu)萃取條件及最大萃取率。

1.2.6.2 人工神經網(wǎng)絡分析 BP 神經網(wǎng)絡是一種按照誤差逆向傳播法訓練的多層前反饋神經網(wǎng)絡，通過逆向傳播不斷調整BP 神經網(wǎng)絡的權值，最終使BP 神經網(wǎng)絡的均方誤差（mean square error，MSE）最小[26]。在響應面試驗的基礎上，通過Matlab R2018b 軟件建立BP 神經網(wǎng)絡模型，并通過遺傳算法求解尋優(yōu)。

1.2.7 模型驗證及比較 分別對RSM 和ANN-GA得到的最佳萃取率條件進行驗證，從而判斷模型得出的理論結果與實際結果是否一致，并計算相對誤差。通過計算決定系數(shù)（R2）、平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）、均方根誤差（RMSE），對RSM 和ANN 建立的模型的性能進行統(tǒng)計比較。用于評價模型的統(tǒng)計學指標如下：

注：n 為實驗組數(shù)；ye,i為實驗值；yp,i為預測值；ye,ave為實驗平均值。

1.3 數(shù)據(jù)處理

采用Design export 8.0.6 軟件分別進行響應面試驗設計、結果以及顯著性分析；Origin 2017 軟件用于作圖；Matlab R2018b 軟件用于人工神經網(wǎng)絡構建和分析，以及結合遺傳算法的工藝優(yōu)化。為保證試驗的準確性，每個試驗進行三次平行試驗并用其平均值進行分析運算。

2 結果與分析

2.1 單因素實驗

2.1.1 萃取壓力對紅花籽油萃取率的影響 如圖2所示，隨著萃取壓力的升高，亞臨界CO2的密度也會隨之增加，使紅花籽油在CO2內的溶解度增加，紅花籽油萃取率呈上升趨勢，在萃取壓力達到17 MPa時，紅花籽油萃取率達到頂峰，為23.15%。隨著萃取壓力的不斷增加，分離釜內超臨界CO2的溶解度增加速率大于亞臨界CO2的溶解度增加速率，使紅花籽油在亞臨界CO2與超臨界CO2之中的溶解度之差減小，分離效果變差，導致紅花籽油萃取率不斷降低。而且，萃取壓力的不斷增加，也伴隨著運行成本和設備損耗的增加。因此，最佳萃取壓力選用17 MPa。

圖2 各因素對紅花籽油萃取率的影響Fig.2 Effects of various factors on the extraction rate of safflower seed oil

2.1.2 分離溫度對紅花籽油萃取率的影響 如圖2所示，隨著分離溫度的不斷升高，紅花籽油的萃取率也不斷升高，在分離溫度達到60 ℃時，紅花籽油的萃取率達到最大值23.1%，之后隨著分離溫度的繼續(xù)升高，紅花籽油的萃取率呈下降趨勢。而且，過高的分離溫度會使紅花籽油的品質下降。因此，最佳分離溫度應為60 ℃。

2.1.3 萃取時間對紅花籽油萃取率的影響 如圖2所示，隨著萃取時間的延長，紅花籽油萃取率不斷升高。這是由于傳質程度隨著萃取時間增長而且增加，由于短時間萃取的傳質程度較低，紅花籽油萃取率偏低。在達到最大傳質程度之后，由于有效成分的溶出不斷減少，其傳質動力隨之降低，導致紅花籽油萃取率的增長趨勢降低[19]。因此，考慮設備運行的經濟性，最佳萃取時間為120 min。

2.2 響應面優(yōu)化分析

2.2.1 響應面模型建立及顯著性分析 響應面試驗設計與結果如表2 所示。

表2 響應面試驗設計與結果Table 2 Design and results of response surface experimental

對實驗結果進行回歸分析，將萃取壓力（A）、分離溫度（B）、萃取時間（C）三個因素回歸擬合，得到紅花籽油萃取率（Y）的回歸方程：

由表3 可知，模型F=154.94，P＜0.0001，說明模型驗證結果極顯著；失擬項P=0.2113＞0.05，說明失擬項不顯著，表明數(shù)學模型與實際實驗差異較小，數(shù)學模型的擬合程度較高；模型決定系數(shù)R2=0.9950，說明模型可以解釋響應面中99.50%的變異；模型的修正決定系數(shù)R2Adj=0.9886，說明模型的可行性較高。

表3 方差分析Table 3 Analysis of variance

由于因素C 的P＜0.0001，因素C 對帶殼紅花籽油萃取率影響極顯著；因素A 的P＜0.01，因素A 對紅花籽油萃取率影響非常顯著；且A、B、C 三因素的F值大小為C＞A＞B，所以各因素對紅花籽油萃取率影響程度大小順序為萃取時間＞萃取壓力＞分離溫度。二次項AB、A2、B2、C2的P＜0.0001，表明萃取壓力和分離溫度間的交互作用對紅花籽油萃取率影響極顯著，二次項AC 的P＜0.05，表明萃取壓力和萃取時間的交互作用對紅花籽油萃取率影響顯著。

2.2.2 響應面交互作用分析 由表3 可知，萃取壓力和分離溫度之間交互作用極顯著，而萃取壓力和萃取時間、分離溫度和萃取時間之間交互作用較弱。圖3 為研究各因素之間交互作用對紅花籽油萃取率影響的三維響應面，等高線近似于橢圓形的程度越高，兩因素交互作用越顯著[27]。其中，萃取壓力和分離溫度交互的響應曲面等高線圖最接近橢圓形，兩者的交互作用對紅花籽油萃取率影響最大，與上述方差分析結果一致。

圖3 各因素交互對紅花籽油萃取率影響Fig.3 Effects of interaction of various factors on the extraction rate of safflower seed oil

2.2.3 驗證試驗結果 通過響應面分析，得到最優(yōu)工藝條件為：萃取壓力17.74 MPa，分離溫度59.32 ℃，萃取時間134.03 min，此工藝條件下紅花籽油預測萃取率為23.34%。根據(jù)實際情況進行驗證試驗，3 次試驗紅花籽油萃取率平均值為23.29%±0.17%，與預測值相近，說明該響應面模型較為合理。

2.3 人工神經網(wǎng)絡優(yōu)化分析

2.3.1 BP 神經網(wǎng)絡模型構建 利用Matlab R2018b軟件對Box-Behnken 試驗結果進行BP 神經網(wǎng)絡分析，使用17 個數(shù)據(jù)集的輸入、隱藏和輸出對人工神經網(wǎng)絡進行訓練測試和驗證。其中輸入層包含萃取壓力、分離溫度、萃取時間共3 個輸入神經元，而輸出層以萃取率作為輸出神經元，隱藏層神經元數(shù)選擇8 到12 之間。由于當隱藏層神經元數(shù)為10 時，相關系數(shù)R值最大，所以隱藏層神經元數(shù)為10。因此所開發(fā)的神經網(wǎng)絡模型分別包含輸入層、隱藏層和輸出層的3 個、10 個和1 個神經元（圖4）。

圖4 BP 神經網(wǎng)絡模型總體結構Fig.4 Overall structure of BP neural network model

2.3.2 BP 神經網(wǎng)絡模型 以Box-Behnken 試驗數(shù)據(jù)作為BP 神經網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)集，隨機選取70%的數(shù)據(jù)用于訓練，15%用于測試，15%用于驗證。其中，用于驗證相關系數(shù)R值表示BP 神經網(wǎng)絡模型與輸出結果的擬合度[28]，并將Box-Behnken 試驗值與模型訓練、驗證值進行比較。如圖5 所示，在迭代次數(shù)為4 時，BP 神經網(wǎng)絡滿足訓練結束條件，且驗證集的均方誤差為0.013712。BP 神經網(wǎng)絡模型擬合效果以及相關性系數(shù)R值如圖6 所示，訓練、驗證、測試以及整體數(shù)據(jù)的相關系數(shù)R值分別為0.9999、0.9683、0.99828 和0.99839。上述4 種樣本的R值均接近1，說明構建的BP 神經網(wǎng)絡模型具有良好的擬合能力。綜上所述，對于本次的Box-Behnken 實驗結果，所構建的BP 人工神經網(wǎng)絡模型具有良好的預測性，擬合能力優(yōu)秀，可用于對亞臨界CO2等壓萃取紅花籽油進行優(yōu)化。

圖5 人工神經網(wǎng)絡模型均方誤差效果Fig.5 Mean square error effect of artificial neural network model

圖6 人工神經網(wǎng)絡模型的訓練、驗證、測試和整體數(shù)據(jù)集的擬合效果Fig.6 Training,validation,testing,and overall dataset fitting effect of artificial neural network model

2.3.3 人工神經網(wǎng)絡耦合遺傳算法尋優(yōu) 雖然ANN 模型能很好地預測優(yōu)化條件，但這些模型存在著泛化和預測的局部收斂性問題。因此，通過人工神經網(wǎng)絡耦合遺傳算法尋優(yōu)，經過97 次迭代（繁殖）和交叉，產生了最適合的（優(yōu)化）條件。GA 描述了萃取壓力、分離溫度和萃取時間的約束條件，優(yōu)選的工藝參數(shù)下限（萃取壓力14 MPa，分離溫度55 ℃，萃取時間90 min）和上限（萃取壓力20 MPa，分離溫度65 ℃，萃取時間150 min）。如圖7 所示，對97 代進行了分析，從而找到最適合的個體，遺傳優(yōu)化的最佳條件為萃取壓力19 MPa，分離溫度55.5 ℃，萃取時間135 min，萃取率為23.53%。

圖7 遺傳算法97 次尋優(yōu)結果Fig.7 Result of 97 optimization by genetic algorithm

2.4 RSM 與ANN-GA 優(yōu)化模型及優(yōu)化參數(shù)比較

2.4.1 RSM 與ANN-GA 優(yōu)化模型比較 采用決定系數(shù)（R2）、平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）和均方根誤差（RMSE）值等統(tǒng)計參數(shù)對RSM 和ANN 模型的性能進行比較[29]，結果見表4。

表4 RSM 與ANN 預測能力比較Table 4 Comparison of RSM and ANN pediction capabilities

由表4 可知，響應面法模型的R2、MAE、MAPE、RMSE 值分別為0.9950、0.0718、0.3283、0.0836，人工神經網(wǎng)絡模型的R2、MAE、MAPE、RMSE 值分別為0.9966、0.0388、0.1748、0.0688，說明響應面法和人工神經網(wǎng)絡均能較為精確地預測亞臨界CO2萃取紅花籽油[30]。相對于響應面法，人工神經網(wǎng)絡的R2值較高，MAE、MAPE、RMSE 值均低于響應面法，人工神經網(wǎng)絡具有較好的擬合能力。從圖8 也可看出，人工神經網(wǎng)絡的擬合能力較為優(yōu)秀。

圖8 RSM、ANN 模型預測值與實驗值比較Fig.8 Comparison between predicted and experimental values of response surface and artificial neural network models

2.4.2 RSM 與ANN-GA 優(yōu)化參數(shù)比較 由表5 可知，RSM 和ANN-GA 兩種方法最優(yōu)條件的預測值與真實值均接近，相對誤差較小。雖然人工神經網(wǎng)絡耦合遺傳算法的預測值與實際值略高于響應面法，但是結果十分相近，這說明兩種方法均可用于亞臨界CO2萃取紅花籽油工藝的優(yōu)化。

表5 RSM 與ANN-GA 最優(yōu)條件預測值與實驗值比較Table 5 Comparison of the predicted and experimental values for the optimal conditions of RSM and ANN-GA

3 結論

本研究采用RSM 和ANN 兩種對亞臨界CO2萃取紅花籽油經行建模，并采用RSM 和ANN-GA 對萃取條件進行優(yōu)化。結果表明，相對于RSM 模型，ANN 模型具有較好的預測能力。RSM 預測的最佳萃取條件為萃取壓力17.73 MPa、分離溫度59.32 ℃、萃取時間134.03 min，預測萃取率為23.34%；ANNGA 預測的最佳萃取條件為萃取壓力19.04 MPa、分離溫度55.50 ℃、萃取時間134.98 min，預測萃取率為23.53%。經實驗驗證，兩種方法的預測值與實驗值基本一致，但ANN-GA 最優(yōu)條件下的預測值與實驗值的相對誤差較小，且RSM 與ANN 模型的R2、MAE、MAPE、RMSE 值分別為0.9950、0.0718、0.3283、0.0836 和0.9966、0.0388、0.1748、0.0688，說明在擬合能力方面，ANN 模型較為準確。綜上所述，響應面法和人工神經網(wǎng)絡均可用于亞臨界CO2萃取紅花籽油工藝的建模優(yōu)化，但是在本研究中，人工神經網(wǎng)絡更佳。

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