RSM与GA-ANN联用优化超声辅助水提取多酚工艺

作者：王鹏旭; 成传香; 贾蒙; 马亚琴^*

来源：天然产物研究与开发, 2020, 32(01): 136-143.

DOI：10.16333/j.1001-6880.2020.1.019

• 响应曲面法
• 遗传算法-人工神经网络
• 超声波
• 水提取
• 多酚

为探究超声波细胞破碎机辅助水提取多酚的可行性,以橙皮为原料,利用响应曲面法(response surface methodology,RSM)可视化分析了温度、占空比、料液比对多酚产量的影响(显著性、交互性、主次性)。随后以RSM数据为样本,通过遗传算法-人工神经网络(genetic algorithms-artificial neural network,GA-ANN)对样本数据深度学习并优化。结果表明,水相体系中高温(70℃)可有效促进多酚的释放,但是较高占空比却显著造成多酚降解。RSM与GA-ANN联用具有更优的预测能力,其优化条件为:温度67℃,占空比1/2,料液比1∶25 g/mL。总酚得率为8.21 mg GAE/g,达到80%甲醇水提取产量的84%。实验证明了超声辅助水提取多酚的可行性及RSM与GA-ANN联用在优化提取中的卓越性。

• 单位
  国家柑桔工程技术研究中心; 中国农业科学院柑桔研究所