Page 114 - 《精细化工》2019年第11期
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·2262·                            精细化工   FINE CHEMICALS                                  第 36 卷

            2.2   响应面法优化提取工艺                                   行多元回归拟合分析,得到管萼山豆根茎中总生物
            2.2.1    Box-Behnken 设计实验与结果                       碱得率(Y)对超声时间(A)、微波加热温度(B)、
                 根据单因素实验结果,选取提取时间(A:30、                        超声功率(C)、乙醇体积分数(D)的二次多项回
            40、50 min)、微波加热温度(B:50、60、70 ℃)、                   归模型方程为:
            超声功率(C:500、600、700 W)以及乙醇体积分                       Y  0.54 3.158 10 A  –3  7.000 10 B     4  1.908 10 C     3
                                                                                        
                                                                      
                                                                                                     
                                                                            
            数(D:85%、90%、95%)为自变量,以管萼山豆                            0.010D  6.500 10 AB     4  3.750 10 AC     4  3.000
                                                                                            
                                                                              
            根茎中总生物碱得率(Y)为响应值(因变量),建                                   4           4            5
                                                                                           
                                                                              
            立回归方程并进行分析与检验,设计实验方案及总                                10 AD  5.25 10 BC   2.500 10 BD   3.750
                                                                    
                                                                    4
                                                                                            
                                                                              
            生物碱得率实验结果见表 1,在单因素基础上共有                               10 CD  7.079 10 A   3  2  5.467 10 B     3   2  6.979
                                                                                  4 
                                                                              
            29 个实验点,24 个分析点(表 1,序号 1~24),5                        10 C   3   2  8.083 10 D 2
            个零点(表 1,序号 24~29)以估计误差。                                进一步对回归模型进行了方差分析,结果见
                 利用 Design-Expert  8.05b 对表 1 中实验数据进           表 2。

                                              表 1    Box-Behnken 设计实验及结果
                                           Table 1    Box-Behnken test design and results
               序号     A/min    B/℃     C/W     D/%     Y/%     序号      A/min   B/℃     C/W     D/%     Y/%
                1     30(–1)   50(–1)   600(0)   90(0)   0.5182  16    40(0)   70(1)   700(1)   90(0)   0.5274
                2      50(1)   50(–1)   600(0)   90(0)   0.5296  17   30(–1)   60(0)   500(–1)   90(0)   0.5173
                3     30(–1)   70(1)   600(0)   90(0)   0.5201  18     50(1)   60(0)   500(–1)   90(0)   0.5223
                4      50(1)   70(1)   600(0)   90(0)   0.5289  19    30(–1)   60(0)   700(1)   90(0)   0.5203
                5      40(0)   60(0)   500(–1)   85(–1)  0.5168  20    50(1)   60(0)   700(1)   90(0)   0.5268
                6      40(0)   60(0)   700(1)   85(–1)  0.5204  21     40(0)   50(–1)  600(0)   85(–1)   0.5225
                7      40(0)   60(0)   500(–1)   95(1)   0.5415  22    40(0)   50(–1)  600(0)   85(–1)   0.5234
                8      40(0)   60(0)   700(1)   95(1)   0.5436  23     40(0)   50(–1)  600(0)   95(1)   0.5388
                9     30(–1)   60(0)   600(0)   85(–1)  0.5162  24     40(0)   70(1)   600(0)   95(1)   0.5396
                10     50(1)   60(0)   600(0)   85(–1)  0.5199  25     40(0)   60(0)   600(0)   90(0)   0.5372
                11    30(–1)   60(0)   600(0)   95(1)   0.5392  26     40(0)   60(0)   600(0)   90(0)   0.5349
                12     50(1)   60(0)   600(0)   95(1)   0.5417  27     40(0)   60(0)   600(0)   90(0)   0.5356
                13     40(0)   50(–1)   500(–1)   90(0)   0.5198  28   40(0)   60(0)   600(0)   90(0)   0.5348
                14     40(0)   70(1)   500(–1)   90(0)   0.5215  29    40(0)   60(0)   600(0)   90(0)   0.5375
                15     40(0)   50(–1)   700(1)   90(0)   0.5236
                 注:–1、0、1 为因素水平编码。

                                                表 2    回归方程显著性检验结果
                                       Table 2    Significance test results of regression equation
                方差来源              平方和          自由度          均方           F 值         P 值          显著性
                                       –3
                                                                –4
                  模型            2.176×10        14        1.555×10       28.53     <0.0001         ***
                                                                –4
                                       –4
                   A            1.197×10         1        1.197×10       21.97      0.0003         ***
                                       –6
                                                                –6
                   B            5.880×10         1        5.880×10        1.08      0.3165
                                       –5
                                                                –5
                   C            4.370×10         1        4.370×10        8.02      0.0133          *
                                       –3
                                                                –3
                   D            1.306×10         1        1.306×10       239.74    <0.0001         ***
                                                                –6
                                       –6
                   AB           1.690×10         1        1.690×10        0.31      0.5864
                                       –7
                                                                –7
                   AC           5.625×10         1        5.625×10        0.10      0.7527
                                                                –7
                                       –7
                   AD           3.600×10         1        3.600×10       0.066      0.8009
                                       –6
                                                                –6
                   BC           1.103×10         1        1.103×10        0.20      0.6597
                                       –9
                                                                              –4
                                                                –9
                   BD           2.500×10         1        2.500×10     4.588×10     0.9832
                                                                –7
                                       –7
                   CD           5.625×10         1        5.625×10        0.10      0.7527
                                       –4
                                                                –4
                    2
                   A            3.251×10         1        3.251×10       59.66     <0.0001         ***
                    2
                                       –4
                                                                –4
                   B            1.938×10         1        1.938×10       35.58     <0.0001         ***
                                                                –4
                    2
                                       –4
                   C            3.159×10         1        3.159×10       57.99     <0.0001         ***
                                       –6
                    2
                                                                –6
                   D            4.238×10         1        4.238×10        0.78      0.3927
                                       –5
                  残差            7.628×10        14        5.449×10    –6
                                       –5
                                                                –6
                 失拟项            6.978×10        10        6.978×10        4.29      0.0864
                                       –6
                 纯误差            6.500×10         4        1.625×10    –6
                                       –3
                 总误差            2.253×10        28
                 注:***表示差异非常显著(P<0.001);**表示差异极显著(P<0.01);*表示差异显著(P<0.05)。
   109   110   111   112   113   114   115   116   117   118   119