响应面分析法优化艾叶药渣中白坚木皮醇乙醇提取工艺（二） 面分当提取次数在1～3之间时

2.1.4 提取次数对艾叶药渣中白坚木皮醇提取率的响应析法影响

固定料液比1∶20，提取时间2h，面分提取温度70℃，优化药渣乙醇考察提取次数分别在1次、艾叶2次、中白3次、坚木4次、皮醇5次的工艺条件下，白坚木皮醇提取率的响应析法变化情况。从图4中可以看出，面分当提取次数在1～3之间时，优化药渣乙醇白坚木皮醇提取率随着提取次数的艾叶增加而增加，当提取次数在3～5之间时，中白随着提取次数的坚木增加而略有提高，但总体来说变化不明显，皮醇考虑到提取溶剂的成本，因此选择提取次数3次作为白坚木皮醇提取的最佳提取次数。

2.2 Box-Benhnken试验

2.2.1 响应面试验结果

依据单因素实验的结果，使用Box-Behnken法进行三因素三水平响应面试验，具体优化试验及结果如表2所示。

2.2.2 响应面方差分析

使用多元回归方程拟合响应面试验结果，得到以白坚木皮醇提取率为目标的函数公式，回归方程模型为：F=1.77-0.013A-0.012B-6.500E-003C-2.750E-003AB+9.750E-003AC-6.250E-003BC-0.15A²-0.061B²-0.079C²，对该模型进行方差分析和显著性检验，结果如表3所示。

从表3可以看出，该回归方程模型P＜0.01，说明该回归方程模型效果极显著，失拟项P=0.2130＞0.05，说明失拟检验不显著，回归方程模型拟合度高，试验误差对实验结果干扰性较低；R²=0.9944，说明响应面的理论值和实际值呈较为显著的相关性，回归方程模型调整系数R²_Adj=0.9872，表明该回归方程模型可以分析98.72%的响应值变化，通过该方程得到的实验结果真实性较强。另外，模型A、B对白坚木皮醇的提取率影响较为显著（P＜0.05）。从F值的大小可以看出，各因素对提取率的影响大小顺序为提取时间（A）＞提取温度（B）＞料液比（C），因此可使用该回归方程模型分析及预测白坚木皮醇的提取率。

2.2.3 响应面立体分析图

图5、图6与图7分别反映了提取时间、提取温度和料液比三个因素之间两两交互作用对白坚木皮醇提取率的影响。从响应面立体分析图可以看出，各个因素在各自设定的参数范围内都存在着最高点，这说明参数设置范围合理；从各个等高线图中可以看出AB、AC的等高线呈近圆形，BC近椭圆形，结合表3中BC的P值为0.3031＞0.05，说明三者之间的交互作用对白坚木皮醇的提取率影响不显著（P＞0.05）。

2.2.4 乙醇最优提取条件及验证实验

使用Design-ExpertV8.0.6对试验结果进行分析，由建立的模型预测出乙醇最佳的提取工艺条件为提取时间2.48h、提取温度79.05℃、料液1∶24.80，在此条件下白坚木皮醇提取率的预测值为1.767%。考虑实际提取情况的便利性，将最佳提取工艺参数调整为提取时间2.5h、提取温度80℃、料液比1∶25，进行三次验证实验，求得白坚木皮醇提取率平均值为1.765±0.003%，与得到的预测值基本符合，因此该响应面模型优化的白坚木皮醇提取率可靠性极高，对实际提取过程有较好的指导性。

3 结论

本文通过对影响艾叶药渣中白坚木皮醇提取率的提取时间、提取温度、提取次数、料液比进行单因素实验，发现提取温度、提取时间、提取次数和料液比对艾叶药渣中白坚木皮醇提取率的影响均较为显著，考虑提取次数的选择对生产成本影响较大，因此确定最优提取次数为3次。使用Design-ExpertV8.0.6软件选取提取温度、提取时间与料液比三个因素设计Box-Benhnken试验，结果得到了最优的提取工艺条件，根据实际生产情况调整后得出最佳提取工艺条件为提取时间2.5h、提取温度80℃、料液比1∶25、提取次数3次，进行三次平行实验验证求得白坚木皮醇提取率平均值为1.765±0.003%，与得到的预测值基本符合，因此该提取工艺条件具有极高的可靠性。本研究不仅发现了一种高效提取白坚木皮醇的途径，也提高了艾叶中药材的附加值。

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