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时间:2025-05-14 15:02:43 来源:网络整理 编辑:知识
2、响应面优化实验结果1)响应面设计及结果利用DesignExpert8.0软件对表2中的试验数据进行整理分析,得到收率Y)对自变量A超声时间)、B提取时间)、C提取温度)的回归方程:Y=1.46+0
2、面优响应面优化实验结果
(1)响应面设计及结果
利用DesignExpert8.0软件对表2中的化超化研试验数据进行整理分析,得到收率(Y)对自变量A(超声时间)、声提B(提取时间)、取甘C(提取温度)的草渣回归方程:Y=1.46+0.014A+0.11B+0.02C-0.005AB--0.0025AC-0.0025BC-0.026A2-0.12B2-0.13C2
该回归方程的R2=0.9934,说明此回归方程包含了超过99%的总黄实验数据,具有较高的酮工可靠性;其CV值为1.14%,表明该试验的艺及变异率较低,具有较好的抗氧稳定性,所以该回归方程具有较高的面优可信度。
(2)方差分析
对得出的化超化研回归方程做方差分析,结果如表3所示。声提
由上表可以看出,取甘此模型P<0.0001极显著,草渣说明该模型具有高度的总黄显著性。而其失拟项P=0.1761>0.05不显著,因此,该模型拟合效果较好,用来分析和预测甘草渣总黄酮的提取工艺是可行的。由表3还可以看出,因素B、C、B2和C2对总黄酮得率的影响达到极显著水平(P<0.01),A和A2对总黄酮得率的影响达到显著水平(P<0.05),而AB、AC、BC对总黄酮得率的影响不显著。
(3)各因素之间的交互作用
因素间交互作用的等高线和响应面图可用来反映各因素之间的交互作用对响应值的影响,如图6~图8所示。等高线越接近于圆形,两因素间的相互作用越不显著,反之则反,而椭圆短轴方向上的因素相对长轴方向上因素更显著。在响应面图中,响应面的中心与四角的弧度越大则两因素之间交互作用越强,反之则弱,而响应面的边弧度较大的影响较显著,越平缓则相反。
经分析可知,三种因素对甘草渣总黄酮收率影响的大小顺序为:提取时间>提取温度>超声时间。
(4)最优提取工艺的验证
通过该模型得出最优提取工艺:超声时间42.22min,提取时间2.45h,提取温度70.69℃。
在此条件下甘草渣总黄酮收率达到1.48%。为了实际操作更简便,优化后条件改为:超声时间42min,提取时间2.5h,提取温度70℃,并在此条件下验证,结果在该条件下甘草渣总黄酮收率为1.49%,与理论值相对误差为0.68%,表明响应面分析法优化得到的工艺数据是可靠可行的。
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