调优试验设计在棉籽饼粕脱毒中的应用

【摘要】调优试验是在原有最优生产条件的基础上寻求更优的工艺的优化试验设计的方法。为改进棉籽饼粕的脱毒工艺，提高棉籽饼粕脱毒率，进行调优实验是很好的选择。为简化试验设计，减少实验次数，本文将均匀设计应用于调优试验设计。首先利用已有实验的结果，通过spss软件拟合出脱毒函数，再以普遍使用的脱毒工艺作为中心试验条件布点安排，通过计算机仿真模拟，进行了三个周相的实验。最后得到了新的最优方案为：温度31.8℃，pH值为6，发酵时间为5天，接种率为5%，此时的脱毒率可达92.977%，比在原工艺下提高了8.7%。在运用均匀设计进行调优实验时，使得试验方案的设计更加简单，数据的处理更加容易，同时也可以获得真正的最佳点。

【关键词】调优试验设计；均匀设计；计算机模拟；脱毒率

一、引言

棉子饼粕是一种棉副产物，一般粗蛋白含量在28%～40%，含有丰富的氨基酸，既是一种很好的食用蛋白，又是优质的饲料蛋白。但是棉子饼粕中含有0.06%～2%的毒性物质棉酚，而使这一丰富的饲料蛋白的利用受到限制。中国是产棉大国，年产棉子1000余万吨，但是棉粕饲料的利用率不足15%，因此对棉子饼粕的脱毒研究是非常重要的。

近年来，关于EM生物技术对棉子饼粕的脱毒研究，取得了理想的结果。该法脱毒效果好，工艺简单，生产成本低，是棉子饼粕在养殖业利用中的一种简便有效的脱毒方法。目前国内一些工厂采用的脱毒条件是温度为30℃、pH为6时、发酵5天，接种率为6%，此时的脱毒率平均可达84.3%。为促进棉子蛋白资源的有效利用，我们需要进一步确定EM菌剂的最佳工艺条件。

二、理论依据

调优试验设计由美国威斯康星大学教授博克斯在1957年首先提出，用于在原有最优生产条件的基础上寻求更优的生产条件的优化试验设计的方法。1959年，调优试验设计被表格化、程序化，可以按照一个仔细规划好的、对生产条件作细微变化的循环来操作装置、设备，再用数理统计的方法处理获得的数据，从而可以向最优化的生产条件逼进。调优试验设计特别适应两种情况：第一，在实验室里研制出一种新产品，找到了实验指标的最优条件。第二，随着生产技术的发展、工艺的改进、原材料的变化、季节影响和设备更新等因素的变化，使原有的最优条件必须做出相应的调整才能适应新的要求。由于试验条件变化幅度较小时，不会增加不良产品，因此调优运算的试验设计可以以原有生产条件为中心，通过细微调整逐步探索出最优的生产条件。

不过调优试验设计也有其不足之处：首先，在不考虑因素间交互作用时，虽然可以安排2～6个因素，但是当因素超过3个时，调优试验设计工作表的计算变得十分的复杂；其次考虑因素间的交互作用时只能安排2～3个因素的试验。而在现实中，企业尤其是现代大型企业实际生产中的调优问题往往包含有多个因素甚至是十多个的因素，故调优试验设计的缺点妨碍了其在大型企业中的推广与应用。

已有研究表明，当实验需考察的因素较多时，我们可以采用均匀设计进行调优试验，可以考察的因素可以多达18个。当采用均匀试验设计时，数据的处理量不会随着因素的增加而成倍增加。由于本次试验要考察的因素数目为4，而且需要考虑因素之间的交互作用，如果使用调优设计表安排实验，则会增加布点的复杂性和数据处理的难度，所以我们采用可以采用均匀设计进行调优试验。

三、计算机仿真模拟

调优试验设计的试验需在脱毒的现场中进行，一边实验一边调整因素的水

平。由于在缺乏试验条件，所以本文对已有文献中正交实验的实验结果进行

分析，通过SPSS软件以逐步剔除法进行模型拟合法，得到脱毒函数。通过计算机仿真的方法模拟脱毒过程，以进行调优试验设计。

（一）符号假设

（二）模型拟合

通过SPSS软件以逐步剔除法对解释变量和被解释变量进行多元非线性拟合，可以得到脱毒率的方程模型为：

Y=-0.947X1-17.444X3+12.797X4+2.979X2X3-3.060X2X4+0.042X3X4+100.87

对多元非线性模型进行检验可知：多元非线性模型的可决系数R2为0.999，调整后的R2为0.998，F统计量为137.345，伴随概率P值为0.007，所以在5%的显著性水平下，方程通过检验。

（三）均匀设计

1.布点

本次试验需探究的因素个数为4个，且需要将原最优脱毒条件设定为中心试验条件，所以我们选择均匀设计表U9（94），即对每个因素取9个水平进行试验。

由于仿真模拟时需要以三个循环作为一个周相，即每一个周相中同一水平下要重复做三次实验。所以需加上随机误差项，随机误差是服从于均值为0，标准差为0.001的正态分布的随机数。

按照U9（94）均匀设计表安排因素水平，以原脱毒工艺为为中心试验条件，将同一水平下的三次试验为一个周相。用计算机仿真模拟依次进行试验，得到试验结果。

在任一周相中，若最佳点与中心条件相吻合，则可结束实验。实验结束时，本周相的最佳期点就是整个试验所要寻求的最佳点。比较9次实验结果的均值可以发现，本次试验的最佳点和中心条件不一致，需要进行追加试验。因此，下一个周相的实验应当以本周相的最佳试验点，即以X1=31.5，X2=5.7，X3=5.5，X4=5.1为中心实验点，进行每个周相进行三次循环实验。

通过计算机模拟，在第三周相时，最佳试验点和中心试验（5号试验）相吻合，所以可以结束试验。第三周相的最佳试验点即为整个试验的最佳试验点。此时的试验条件为：X1=31.8，X2=6，X3=5.5，X4=5，可达到92.997%的脱毒率。

四、实验总结

（一）实验结果分析

通过调优试验设计，我们得到了更加精确的脱毒条件：温度31.8℃，pH值为6，发酵时间为5天，接种率为5%。在新的条件下，我们可将棉籽饼粕的脱毒率提高8.7%。且调优试验设计要求在中心试验的基础上变动很小的幅度，所以试整个实验过程中的周相数较少，实验结果可信度高。

（二）运用均匀设计的优点

1.易于设计试验方案

用均匀设计表来设计调优试验的方案，不管是否考察因素间的交互作用都可设计出2～18个因素的试验方案；且因素的增加，并不增加试验方案的设计难度。另外，只要控制精度允许，均匀设计可取较多的水平数，从而使试验点更为均匀。

2.易于进行数据处理

均匀试验设计采用多元逐步回归分析方法进行数据处理，数据处理的步骤统简洁，数据处理的难度不随因素的增加而增加，而且易于考察因素间的交互作用。

3.可获得真正的最佳点

采用调优试验设计表进行数据处理，得到的最佳点为试验点有可能只是近似最优点，而均匀设计的最优点是对回归方程经最优化计算寻优得到的真正最优点。虽然回归分析也可应用于调优试验设计的数据处理，但是多因素调优试验设计布点困难的问题依然存在，所以均匀设计的应用解决了多因素调优试验设计布点困难的问题，使调优试验更易于进行。

参考文献：

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