响应面法优化怀山药中超临界提取薯蓣皂素工艺研究

[摘要] 目的 探讨影响超临界CO2提取怀山药中薯蓣皂素收率的重要因素，旨在为怀山药的综合利用提供科学依据。方法 利用超临界CO2提取怀山药中薯蓣皂素。在单因素试验的基础上，采用响应面法研究超临界CO2提取的最佳工艺条件，并进行Box-Benhnken Design的中心组合试验设计，RSA法分析对试验数据进行，对拟合数学模型进行描述，筛选出超临界CO2提取怀山药中薯蓣皂素的最佳工艺条件。 结果 以无水乙醇为提取溶剂，超临界CO2萃取怀山药中薯蓣皂素的最佳工艺条件：萃取温度45℃，萃取压力40 MPa，CO2流量为10 kg/h，在此最佳工艺条件下薯蓣皂素收率为3.49%。 结论 超临界CO2提取怀山药中薯蓣皂素的工艺参数采用进行RSA法优化，并建立回归模型方程，该模型回归极显著，且失拟项不显著。

[关键词] 怀山药；薯蓣皂素；超临界CO2萃取；响应面法

[中图分类号] R285.5 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210（2013）10（a）-0108-05

薯蓣皂素，又称为薯蓣皂苷元（Diosgenin），是合成甾体激素药物的基础原料和起始中间体，分子结构式见图1。资料显示[1-4]薯蓣皂素有祛痰、脱敏、抗炎、降脂、抗肿瘤等作用，在心脑血管、癌症、呼吸道等疾病的治疗方面被广泛应用，具有较高的药用价值，已引起广大学者的广泛关注。从怀山药中提取薯蓣皂素对开发该药物资源具有一定的指导作用。近年来发展较快的新型提取方法是超临界CO2，具有强选择性、能耗低、高效性、提取时间短、节约溶剂等特点，在生物活性及天然化合物成分等的提取中被广泛应用到。

本研究采用响应面分析法（response surface analysis，RSA），并进行Box-Benhnken Design的中心组合试验设计，RSA法分析对试验数据进行，对拟合数学模型进行描述，对影响超临界CO2提取怀山药中薯蓣皂素收率的重要因素进行了系统研究，筛选出超临界CO2提取怀山药中薯蓣皂素的最佳工艺条件，旨在为怀山药的综合利用提供科学依据[4]。

1 材料与方法

1.1 原料及试剂

怀山药（市售）、CO2（食品级，纯度>99.9%）、薯蓣皂素标准品（定量分析用，中国药品生物制品检定所提供）、95%乙醇，分析纯，郑州光明化工有限公司；UV-2102Pc型紫外分光光度计（北京谱西通用仪器有限公司）；Agilent100高效液相色谱系统；电子天平（上海申生科技有限公司）；超临界CO2萃取设备（杭州华黎泵业有限公司）；HR1727粉碎机（珠海飞利浦有限公司）。

1.2 方法

1.2.1 薯蓣皂素标准曲线的制作及回归方程 薯蓣皂素的标准曲线的制作按照参考文献[5-7]中的方法进行，回归得到薯蓣皂素浓度与吸光度的线性方程：A = 1.623C + 0.0067，相关系数为r = 0.995。

1.2.2 怀山药中薯蓣皂素含量的测定 怀山药洗净晾干后切碎，粉碎机粉碎过20目筛备用。准确称取怀山药样品150 g，置于1 L萃取釜中，将超临界CO2和95%乙醇夹带剂按一定量混合泵入萃取釜中，按一定温度和压力萃取一定时间后，调节分离釜开关，在分离釜出口处用接收瓶接收产物。取待测液25 mL，置于250 mL容量瓶中，摇匀后放置15～20 min，于410 nm处测定其吸光度A。

1.2.3 薯蓣皂素收率的计算 由吸光度A计算怀山药样品提取液中薯蓣皂素的浓度C，按下式计算怀山药中薯蓣皂素的收率：

1.2.4 响应面法优化试验 以单因素试验为基础，考察变量为萃取压力、萃取温度、CO2流量等因素，响应值为薯蓣皂素收率，采用Design-Expert 7.1软件，对超临界CO2提取怀山药中薯蓣皂素的工艺条件进行优化。

2 结果与讨论

2.1 实验因素的考察

在夹带剂（95%乙醇）用量一定（300 mL）情况下，选取萃取温度、萃取压力和CO2流量等因素进行实验。

2.1.1 温度对薯蓣皂素收率的影响 萃取压力越高对萃取物的提取越有利，但操作过程的不安全性提高；萃取物料的速度大小可对萃取效果产生很大的影响，CO2流量提高有利于传质，但过高的流量将会使物质的交换不彻底，并在参考文献[4-6]基础上，初步选择萃取压力为30 MPa，CO2流量10 kg/h，以此为基础考察温度对薯蓣皂素收率的影响。由图2提示，保持恒定压力条件下，随着温度的升高，薯蓣皂素收率呈现出先增加然后降低的现象，说明温度对薯蓣皂素收率有很大影响，可能原因是，温度从35℃上升至45℃的过程中，因温度升高而引起的薯蓣皂素在超临界CO2中溶解能力增大，薯蓣皂素收率呈上升趋势；当温度从45℃升至55℃的过程中，薯蓣皂素收率呈现下降趋势。在温度为45℃时出现最大值，故45℃为最适合的温度。

2.1.2 压力对薯蓣皂素收率的影响 萃取温度越高对萃取物的提取越有利但操作过程的不安全性提高；为此初步选择萃取温度为45℃；萃取物料的速度大小可对萃取效果产生很大的影响，CO2流量提高有利于传质但过高的流量将会使物质的交换不彻底，为此初步选择CO2流量10 kg/h，在此基础上考察压力对薯蓣皂素收率的影响。研究结果显示，CO2的密度随着压力的增加而升高，从而引起分子间的传质距离减少，使溶质和溶剂的传质效率增加，对萃取物的提取更有利。任何温度下，特定萃取物的萃取收率随着压力的升高而逐步增加，当压力升高到一定值以后，萃取收率增加不明显，在某一压力下反而降低。CO2密度随着超临界压力的增加而升高，其萃取物的成分越复杂，其选择性越差，因此，对某种特定的萃取成分，需要选择合适的萃取压力。所以萃取压力取40 MPa。见图3。

2.1.3 CO2流量对薯蓣皂素收率的影响 萃取温度越高对萃取物的提取越有利，但操作过程的不安全性提高；为此初步选择萃取温度为45℃；萃取压力越高对萃取物的提取越有利，但操作过程的不安全性提高；为此初步选择萃取压力为30 MPa，在此基础上考察温度对薯蓣皂素收率的影响。超临界CO2为超临界萃取的溶剂，萃取物料的速度大小可对萃取效果产生很大的影响。既使CO2流量得到提高，又可以减小物料和溶剂的两相接触面间的滞留层厚度，从而使扩散系数增大，有利于传质；另外，CO2流量提高必然缩短溶剂在萃取柱中的停留时间，导致一定时间内的溶质的扩散量降低，不利于传质，所以CO2流量取10 kg/h。见图4。

2.2 响应面法对怀山药中薯蓣皂素超临界CO2提取工艺参数的优化

2.2.1 响应面分析因素水平的选取 根据Box-Behnken试验设计原理，影响薯蓣皂素提取的因素主要有萃取压力、萃取温度、CO2流量3个因素，采用3因素3水平的响应面分析方法。具体结果见表1。

2.2.2 薯蓣皂素收率回归模型的建立和显著性检验 根据相应的试验方案进行试验，试验分析方案及结果具体见表2。

将所得试验数据进行多元回归拟合，得到怀山药中薯蓣皂素y与超临界CO2提取各因素变量的二次回归方程模型为：Y=3.48-0.011X1-0.020X2-8.700E-003X3+2.500E-004X1X2+1.250E-003X1X3+2.650E-003X2X3-0.24X12-0.14X22-0.14X32。式中：X1为萃取温度，X2为萃取压力，X3为CO2流量，在设计中均采用量纲线性编码处理，方程中各项系数绝对值的大小直接反映了各因素对指标值的影响程度，系数的正负表示影响的方向，采用方差分析超临界CO2提取怀山药中薯蓣皂素的数学模型，检验方程的有效性，并检验各因子的偏回归系数，结果见表3。一次项中X2的回归系数极显著，说明萃取压力对薯蓣皂素收率有极显著影响；交互项的偏回归系数不显著，说明交互项对薯蓣皂素收率影响不显著；二次项偏回归系数达到极显著水平。该模型回归极显著，且失拟项不显著，说明该方程有较好试验拟合作用。分析表2中的试验数据对此方程所代表的面，以推测出优化条件在试验中所覆盖的区域。

根据回归方程做出响应面，对拟合响应曲面的形状进行考察，分析萃取温度X1、萃取压力X2、CO2流量X3对超临界CO2提取怀山药中薯蓣皂素收率存在的影响，结果见图5～7。由图5、6可以看出，一定范围内，薯蓣皂素的收率随萃取温度的升高而提高，随萃取压力的增大而增加，两者交互作用不显著。

由图7可知，在一定范围内，薯蓣皂素的收率随CO2流量的增加而呈上升趋势，但溶剂在萃取柱中的停留时间缩短必然导致CO2流量的提高，这样就使得一定时间内的溶质的扩散量降低，不利于传质。

2.2.3 提取工艺条件的确定及可靠性验证 以模型取值的最低点为基础，依模型使用快速上升法进行优化，可得超临界CO2提取怀山药中薯蓣皂素收率的最佳理论工艺条件为：45℃为萃取温度，萃取压力30 MPa，CO2流量10 kg/h。最佳工艺条件下超临界CO2提取怀山药中薯蓣皂素收率为3.490 mg/g。为检验响应曲面法的可靠性，采用上述优化条件进行试验[8-10]，实际测得的超临界CO2提取怀山药中薯蓣皂素收率3.485 mg/g，与理论预测值相比较，其相对误差约为0.1%。因此，采用RSA法优化得到的提取条件具有准确、可靠的特点，具有实用价值[11-13]。

3 结论

在单因素试验的基础上，超临界CO2提取怀山药中薯蓣皂素的工艺参数采用进行RSA法优化，并建立回归模型方程，该模型回归极显著，且失拟项不显著，说明该方程具有较好的试验拟合作用。采用响应面图分析各因素及其交互影响对超临界CO2提取怀山药中薯蓣皂素收率的影响，找到整个区域上响应值的最优值和因素的最佳组合。根据优化提取条件进行验证试验，在乙醇浓度为95%，夹带剂用量300 mL时，萃取温度45℃，萃取压力30 MPa，CO2流量10 kg/h的条件下，怀山药中的薯蓣皂素收率为3.49%。

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（收稿日期：2013-07-15 本文编辑：张瑜杰）