小麦胚芽油超临界CO2 萃取影响因素筛选及工艺优化

吴 定 谢惠惠 黄卉卉 路桂红 刘长鹏 刘常金 付懋林

（南京财经大学食品科学与工程学院1，南京 210046）

（天津科技大学食品科学与生物技术学院2，天津 300457）

占2%～3%小麦籽粒重的小麦胚芽是小麦加工副产品，营养价值很高，其蛋白质、脂肪、糖和矿物质含量分别是小麦粉的3倍、7倍、15倍和6倍，遗憾的是除做动物饲料外，全世界约2 500万t没有得到充分利用[1-9]。脱脂麦胚是富含蛋白质营养物质，含27.8%～30%蛋白质，蛋白质中富含赖氨酸、蛋氨酸、苏氨酸等人体健康需要的必需氨基酸，是人类未来优质蛋白良好来源[2-9]。麦胚蛋白不仅营养丰富，而且可以用来制备抑制血管紧张素转换酶活性肽[3]。此外，小麦胚芽还含有能降低血液低密度脂蛋白的甘蔗脂肪醇（二十八烷醇）、清除过氧化合物和自由基的还原型谷胱甘肽和具有功能活性的植物化学物质，如甾醇、黄酮类色素和小麦胚芽凝集素，它们对人体健康均有益生作用[4，10-11]。

小麦胚芽含油率约占10%，小麦胚芽油营养丰富，人类可直接食用，也可以用于医疗和化妆品行业[11-13]。小麦胚芽油的脂肪酸组成包括42%～59%亚油酸，12%～28%油酸，11%～19%棕榈酸，2%～11%α-亚麻酸，1%硬脂酸，此外还含0.14%维生素E[11-13]。而且，小麦胚芽油中非皂化物质具有较好抗氧化活性[14]。

目前，大中型生产企业主要采用溶剂萃取或压力溶剂萃取小麦胚芽油[15-16]，但都存在溶剂残留等安全隐患。超临界CO2萃取技术以无毒的CO2作为萃取试剂，具有操作温度低、绿色、环保、得率高等优点，在提取植物油受到广泛关注[17-18]。

在单因素影响试验的基础上，对小麦胚粉碎颗粒目数（以下简称麦胚目数）、麦胚水分含量、萃取压力、萃取温度、萃取剂流量和萃取时间进行Plackett-Burman试验设计，筛选出5个有显著贡献的因素，并进行了响应面优化超临界CO2萃取小麦胚芽油工艺。

1 材料与方法

1.1 材料

小麦胚试验样品：南京财经大学生物工程试验室[19]；食品级CO2：南京优捷喜特种气体有限公司。

1.2 主要仪器

WD900SL23-2型微波炉：广东省顺德市格兰仕微波炉有限公司；HA221-50-03型超临界流体萃取装置：江苏省南通市华安超临界萃取有限公司。

1.3 试验方法

1.3.1 Plackett-Burman试验设计因素水平

Plackett-Burman，简称PB设计，是一种从多因素中选取对试验指标有显著影响的因素的方法。在单因素试验的基础上，确定了PB设计每个因素的上、下限（表1）。

通过 design expert7.1.3软件，利用 Box-Behnken对因素1（萃取剂流量）、因素2（萃取压力）、因素3（萃取时间）、因素4（萃取温度）和因素5（麦胚目数）进行五因素三水平进行试验设计。

表1 影响水平试验设计

通过design expert7.1.3软件，设计了影响因素Plackett-Burman试验设计方案。按照设计的试验序号和试验水平参数依次进行试验。

1.3.2 响应曲面优化超临界CO2萃取小麦胚芽油试验设计

通过PB设计，筛选出有影响的5个因素进行响应曲面优化水平组合试验（表2）。

通过 design expert7.1.3软件，利用 Box-Behnken对因素1（萃取剂流量）、因素2（萃取压力）、因素3（萃取时间）、因素4（萃取温度）和因素5（麦胚目数）进行五因素三水平进行试验设计。

表2 响应面分析因素水平表

1.3.3 萃取率

萃取率＝萃取小麦胚芽油含量／麦胚中油脂含量×100%

2 结果与分析

2.1 Plackett-Burman试验设计及试验结果

通过design expert7.1.3软件，设计了影响因素Plackett-Burman试验设计方案，获得了试验结果（表3）。

表3 Plackett-Burman试验结果

2.2 Plackett-Burman试验中影响因素分析

建立模型的F值为106.79，因此，模型的影响显著。由于试验误差导致的变异仅为0.01%。预测的为0.955 4，而实际的为 0.983，因此回归方程具有相当高的拟合度。Rsn为信号误差比，理想的模型中信号误差比＞4.0，建立的模型信号误差比为30.649，说明该模型可用于设计预测。

表4 试验模型中各影响因素方差分析表

P＜0.05，说明该模型项影响显著；P＞0.10，说明该模型项影响不显著。建立的模型中A、C、D、E和F项的P值都小于0.05，因此，A、C、D、E和F五项对模型有显著影响，其中E（P＜0.000 1）影响最大，其次是C（P＝0.000 1）和 F（P＝0.000 1），然后是 D（P＝0.003 1）和 A（P＝0.009 2），而试验麦胚中水分含量对超临界CO2萃取麦胚油影响不显著。因此，超临界CO2萃取小麦胚芽油的影响因素依次排序为：萃取剂流量（E）＞萃取压力（C）和萃取时间（F）＞萃取温度（D）＞麦胚目数（A）。

2.3 小麦胚芽油萃取影响因素的优化

根据Box-Behnken中心组合设计原理，设计响应面分析试验（五因素三水平），共设计43个试验点，其中有40个分析点，3个零点用来评估试验误差。采用萃取率作为试验响应值。Box-Behnken试验设计及其试验结果见表5。

根据表5的试验结果，运用响应面分析程序对响应值（萃取率）进行回归分析，经过回归拟合得到萃取率（Y）与各影响因素的回归方程：

表5 Box-Behnken试验设计及试验结果

回归方程模型的可信度分析见表6。R2Pred为0.856 2，而 R2Adj为0.930 4，因此回归方程具有很好的拟合度。信噪比（Rsn）为21.847，远大于4，模型的可信度高，可以用来预测试验设计响应面。

表6 模型可信度分析统计结果

2.4 小麦胚芽油萃取率模型显著性分析

通过Design-expert分析软件，对回归方程模型进行方差分析，结果见表7。由表7可知，模型具有高度的显著性 （F＝29.08，P＜0.000 1）；相对于纯误差来说，失拟（F＝3.07）不显著。因此，该模型可以用来试验预测。

若P＜0.05，表明影响因素有显著影响；若P＞0.10，说明影响因子没有显著影响。由表7可知，5个因素对萃取工艺都有显著影响，尤其是萃取剂流量、萃取压力、萃取时间影响很大。5个因素中两两交互作用无显著影响。

为了进一步确定萃取剂流量、萃取压力、萃取时间、萃取温度和麦胚目数5个因素对麦胚油萃取率的影响，对模型方程进行逐步回归，得到最佳小麦胚芽油萃取工艺参数为萃取剂流量为30 L／h、萃取压力为25 MPa、萃取时间为141 min、萃取温度39.8℃和麦胚目数为60目。在此条件下，小麦胚芽油萃取率预测值为82.82%。实际运行过程中考虑操作过程方便性，萃取温度定为40℃。

表7 回归方程模型各项的方差分析

2.5 响应曲面分析与优化

根据模型回归方程，做响应面曲面图，考察了拟合响应面的形状，其响应面曲线如图1～图10所示，反映了超临界CO2萃取麦胚油工艺中5个因素对小麦胚芽油萃取率的影响。

图1显示，在80目麦胚、萃取温度为35℃、萃取时间为120 min条件下，萃取剂流量和萃取压力对小麦胚芽油萃取率影响。在不同萃取剂流量条件下，随着萃取压力的增加，小麦胚芽油萃取率随之增加。同样，在不同萃取压力时，随着萃取剂流量的增加，小麦胚芽油萃取率也随之增加。在萃取压力为＋1水平、萃取剂流量为＋1水平时，小麦胚芽油萃取率达到最大值。

图1 萃取剂流量和萃取压力对萃取率影响

图2显示，在80目麦胚、萃取压力20 MPa、萃取温度35℃条件下，萃取剂流量和萃取时间对小麦胚芽油萃取率影响。在不同萃取时间下，随着萃取剂流量的增加，小麦胚芽油萃取率也随之增加。在不同萃取剂流量条件下，随着萃取时间的增加，小麦胚芽油萃取率在-1～＋0.5水平内呈直线增加，在＋0.5～＋1水平范围内趋于平缓。在萃取剂流量为＋1水平、萃取时间为＋0.5水平，小麦胚芽油萃取率达到最大水平。

图2 萃取剂流量和萃取时间对萃取率影响

图3显示，在80目麦胚、萃取压力20 MPa、萃取时间为120 min条件下，萃取剂流量和萃取温度对小麦胚芽油萃取率影响。在不同萃取温度条件下，随着萃取剂流量的增加，小麦胚芽油萃取率也随之增加。在不同萃取剂流量条件下，在-1～＋0.5水平萃取温度范围内，随着萃取温度提高小麦胚芽油萃取率缓慢上升，萃取温度在＋0.5～＋1水平范围内小麦胚芽油萃取率趋于平缓。在萃取剂流量为＋1水平、萃取温度＋0.5～＋1水平，小麦胚芽油萃取率达到最大水平。

图3 萃取剂流量和萃取温度对萃取率影响

图4显示，在萃取压力为20 MPa、萃取温度为35℃、萃取时间为120 min的条件下，萃取剂流量和麦胚目数对小麦胚芽油萃取率影响。在不同萃取剂流量条件下，随着麦胚目数的增加，小麦胚芽油萃取率开始缓慢下降，随后下降速度加快。在不同麦胚目数条件下，随着萃取剂流量的增加，小麦胚芽油萃取率线性增加。在麦胚目数为-1水平、萃取剂流量为＋1水平时，小麦胚芽油萃取率达到最大水平。

图4 萃取剂流量和麦胚目数对萃取率影响

图5 萃取压力和萃取时间对萃取率影响

图5显示，在80目麦胚、萃取剂流量为25 L／h、萃取温度35℃条件下，萃取压力和萃取时间对小麦胚芽油萃取率影响。在不同萃取时间条件下，随着萃取温度提高，小麦胚芽油萃取率也随之增加。在不同萃取压力条件下，萃取时间在-1～＋0.5水平范围内，随着萃取时间的增加，小麦胚芽油萃取率也随之增加，萃取时间在＋0.5～＋1水平范围内，小麦胚芽油萃取率趋于平缓。在萃取压力为＋1水平、萃取温度为＋0.5～＋1水平时，小麦胚芽油萃取率达到最大水平。

图6显示，在80目麦胚、萃取剂流量为25 L／h、萃取时间为120 min条件下，萃取压力和萃取温度对小麦胚芽油萃取率影响。在不同萃取压力条件下，随着萃取温度的提高，小麦胚芽油萃取率开始快速增加，随后增加速度缓慢。在萃取温度条件下，随着萃取压力的增加，小麦胚芽油萃取率也随之线性增加。在萃取温度＋1水平、萃取压力＋1水平时，小麦胚芽油萃取率达到最大水平。

图6 萃取压力和萃取温度对萃取率影响

图7显示，在萃取剂流量为25 L／h、萃取温度35℃、萃取时间为120 min条件下，萃取压力和麦胚目数对小麦胚芽油萃取率影响。在不同萃取压力条件下，随着麦胚目数的增加，小麦胚芽油萃取率呈现缓慢下降趋势。在不同麦胚目数条件下，随着萃取压力的增加，小麦胚芽油萃取率也随之线性增加。在麦胚目数为-1水平、麦胚压力为＋1水平时，小麦胚芽油萃取率达到最大水平。

图7 萃取压力和麦胚目数对萃取率影响

图8显示，在80目麦胚、萃取剂流量为25 L／h、萃取压力为20 MPa条件下，萃取时间和萃取温度对小麦胚芽油萃取率影响。在不同萃取时间条件下，随着萃取温度的提高，在-1～0水平范围内，小麦胚芽油萃取率快速上升；萃取温度在0～＋1水平范围内，小麦胚芽油萃取率缓慢上升。在不同萃取温度条件下，在萃取时间为-1～＋0.5水平范围内，随着萃取时间的增加，小麦胚芽油萃取率快速上升；萃取时间在＋0.5～＋1水平范围内，随萃取时间的延长，小麦胚芽油萃取率开始缓慢下降。在萃取温度＋0.5水平、萃取时间＋1水平时，小麦胚芽油萃取率达到最大水平。

图8 萃取时间和萃取温度对萃取率影响

图9显示，在萃取剂流量为25 L／h、萃取压力为20 MPa、萃取温度35℃条件下，萃取时间和麦胚目数对小麦胚芽油萃取率影响。在不同萃取时间内，随着麦胚目数增加，小麦胚芽油萃取率呈现缓慢下降趋势。在不同麦胚目数条件下，萃取时间为-1～＋0.5水平范围内，随着萃取时间的增加，小麦胚芽油萃取率快速上升；萃取时间在＋0.5～＋1水平范围内，小麦胚芽油萃取率上升非常缓慢。在麦胚目数-1水平、萃取时间为＋0.5～＋1水平时，小麦胚芽油萃取率达到最大水平。

图9 萃取时间和麦胚目数对萃取率影响

图10显示，萃取剂流量为25 L／h、萃取压力为20 MPa、萃取时间为120 min条件下，萃取温度和麦胚目数对小麦胚芽油萃取率影响。在不同萃取温度条件下，麦胚目数在-1～-0.5水平范围内，小麦胚芽油萃取率处于很高的水平；麦胚目数在-0.5～＋1水平范围内，随着麦胚目数增加，小麦胚芽油萃取率不断下降。在不同麦胚目数条件下，萃取温度为-1～＋0.5水平范围内，随着萃取温度的增加，小麦胚芽油萃取率快速上升；萃取温度在＋0.5～＋1水平范围内，小麦胚芽油萃取率上升非常缓慢。在麦胚目数为-1～-0.5水平、萃取温度为＋0.5～＋1水平时，小麦胚芽油萃取率达到最大水平。

图10 萃取温度和麦胚目数对萃取率影响

2.6 优化工艺验证试验

利用含水量为4%的麦胚作为试验原料，采用麦胚目数为60目、萃取剂流量为30 L／h、萃取压力为25 MPa、萃取时间为141 min和萃取温度40℃进行工艺参数优化验证试验。共进行6个批次平行样本试验，平均小麦胚芽油萃取率达到82.79%，与模型预测萃取率82.82%有很好吻合度。

3 结论

利用Plackett-Burman试验及其影响因素方差分析，超临界CO2萃取小麦胚芽油的因素影响大小依次排序为：萃取剂流量＞萃取压力和萃取时间＞萃取温度＞麦胚目数。3.3%～4.7%范围内麦胚水分对超临界CO2萃取小麦胚芽油的萃取率影响极小。

采用萃取剂流量、萃取压力、萃取时间、萃取温度和麦胚目数进行响应面分析试验，得到小麦胚芽油萃取率回归方程：Y＝73.58＋3.67X1＋4.61X2＋2.02X3＋1.17X4-0.77X5-0.62X1X2＋0.38X1X3＋1.08X1X4-0.3X1X5-0.25X2X3-0.5X2X4-0.25X2X5＋0.31X3X4-，方程达到极显著水平，且拟和很好，在试验设计范围内可以对超临界CO2萃取小麦胚芽油的萃取率进行有效预测。

通过方差分析显示，萃取剂流量（P＜0.000 1）、萃取压力（P＜0.000 1）、萃取时间（P＜0.000 1）、萃取温度（P＝0.000 3）和麦胚目数（P＝0.010 6）对萃取工艺都有显著影响，尤其是萃取剂流量、萃取压力、萃取时间影响很大。

通过对回归方程逐步回归，得到超临界CO2萃取小麦胚芽油最佳工艺参数：麦胚目数为60目、萃取剂流量为30 L／h、萃取压力为25 MPa、萃取时间为141 min和萃取温度40℃。在此条件下小麦胚芽油萃取率达到82.79%。

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