低共熔溶剂萃取精油脱萜烯工艺

程海梅 ，章柯，李纬博，丁诚，余汉谋

1.广州工业智能研究院（广州 511458）；2.深圳昱朋科技有限公司（深圳 518110）

精油作为植物中一类重要的天然产物，因其具特征香气、抗氧化和抗菌特性等多种功效而受到广泛关注，并在香料、食品、医药和化妆品等行业得到应用。

就其组成而言，精油[1-2]是由萜烯、含氧萜类化合物和一些小分子有机物及少量非挥发性残基组成的复杂芳香烃混合物。精油的感官特性主要是由含氧萜类化合物和其他含氧化合物（醇类、醛类、酮类、酯类）产生的[3]，但其所占精油总质量比例较小（＜5%）。与之相对，萜烯属不饱和烃，对精油的风味和香气贡献很小，且容易在光、热、空气的影响下发生水解反应，但却占精油总质量的95%以上，同时萜烯的存在可能会使精油在水溶液或醇溶液中溶解度下降，或使精油变得更加易于氧化，这两种问题都导致精油品质劣化。因此，精油在商业化前的下游加工过程中需要将萜烯从精油中分离出来，浓缩含氧萜类化合物，即精油脱萜烯过程，对于提高市场应用最终产品的质量至关重要，也是大幅提高精油整体商业价值的一种较为理想的方法。

精油脱萜烯的应用方法主要有减压蒸馏[5]、微波辅助萃取[6-7]、超临界流体萃取[8]、膜分离[9-10]、亚临界法等，然而这些方法都存在产率低、副产物不良、能耗大等缺点。液-液萃取[11-12]具有条件温和、成本较低、维护方便等优点，重要的是避免精油成分的降解，能耗低，不会显著影响精油的感官特性[13]，是一种广泛应用的分离技术。

低共熔溶剂（DES）[14]作为一种新型绿色溶剂，具有廉价易得、绿色环保、稳定性好及可设计性等优点，对无机物和有机物溶解度较高，吸引了分离领域的广泛关注[15-16]，为精油脱萜烯提供可能，但相关报道并不多[17-18]。试验以芳樟醇/柠檬烯配制精油模型油为原料，选择安全性及适用范围广的丙二醇为氢键供体，乙酰丙酸、乳酸、甜菜碱和氯化胆碱为氢键受体，制备DES为萃取剂，对精油进行脱萜烯试验研究，并与市场上成熟的溶剂（70%乙醇）进行对比，对提高精油品质提供技术基础和新思路。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

根据天然甜橙油的组成，主要的萜烯是柠檬烯，而典型的萜类是芳樟醇。因此，采用芳樟醇（5%）和柠檬烯（95%）的混合物作为模型甜橙精油，用以快速检测DES的脱萜烯性能。其中：柠檬烯，萃特贸易（上海）有限公司；芳樟醇、乙醇、丙二醇、乙酰丙酸，上海泰坦科技股份有限公司。

1.2 仪器与设备

磁力搅拌器（上海泰坦科技股份有限公司）；恒温加热磁力搅拌器（巩义市予华仪器设备有限公司）；气相色谱仪[安捷伦8860型，安捷伦科技（中国）有限公司]。

1.3 方法

1.3.1 DES制备工艺

按照不同DES组分（表1），分别准确称取一定质量的试剂于50 mL圆底烧瓶中，在60 ℃条件下反应0.5～1 h，得到的无色透明液体即为DES，冷却至室温待用。

表1 低共熔溶剂的组成

1.3.2 溶剂萃取精油脱萜烯工艺

以5%芳樟醇和95%柠檬烯分别作为含氧萜类和萜烯类的代表物，混合成为甜橙精油模型油，考察DES和对比溶剂在室温下的萃取脱萜烯性能。

精确称取精油和萃取剂→室温搅拌30 min→静置分离→脱萜烯精油

1.3.3 液液萃取试验分析方法测定

气相色谱的检测条件及升温程序：气相色谱采用自动进样器，进样量1.0 μL、气体流速1.2 mL/min、进样室分流比40∶1。气相色谱的前进样器温度设置为250 ℃，前检测器温度被设定为300 ℃。柱温箱升温程序以10 ℃/min的速率从80 ℃快速升温至150 ℃，并在150 ℃下保持3 min，以10 ℃/min的速率从150 ℃快速升温至200 ℃。低共熔溶剂含量通过归一化的方式获得（使用1减去其他2种物质的质量分数）。进样后，每个样品被测量4次来保证结果的准确性和重复性。

通过溶质分配系数（β）和选择性（S）的计算研究DES萃取性能，其计算公式定义见式（1）～（3）。

1.3.4 单因素试验设计

1.3.4.1 不同HBA结构对精油脱萜烯性能的影响

以丙二醇为HBD，乙酰丙酸、乳酸、甜菜碱和氯化胆碱为HBA，按照摩尔比2∶1合成系列DES，研究HBA结构对精油脱萜烯性能的影响，并与丙二醇/乙醇混合醇对比精油脱萜烯效果。制备过程中发现摩尔比2∶1的丙二醇和甜菜碱制备的混合物，降至室温时呈固体状，不能形成澄清均匀的液体，因此考察其他HBA与丙二醇合成DES对精油脱萜烯的影响，将DES1、DES2和DES3分别与模型油按照剂油质量比2∶1添加到容器中密封，在室温下搅拌0.5 h，使模型油和溶剂充分接触，静置分相2 h。检测两相中芳樟醇和柠檬烯的含量。

1.3.4.2 剂油质量比对精油脱萜烯性能的影响

选定DES1为萃取剂，按照剂油质量比1∶1，2∶1，3∶1，4∶1和5∶1将萃取剂和模型油混合搅拌一定时间，静置分相24 h。检测两相中芳樟醇和柠檬烯的含量。

1.3.4.3 DES组成摩尔比对精油脱萜烯性能的影响

以丙二醇为HBD，乙酰丙酸为HBA，按照HBD/HBA摩尔比1∶1，2∶1，3∶1，4∶1和5∶1合成DESs，将DESs和模型油按照剂油质量比4∶1混合搅拌30 min，静置分相24 h。检测两相中芳樟醇和柠檬烯的含量。

1.3.4.4 DES含水量对精油脱萜烯性能的影响

选定DES1为萃取剂，萃取体系含水量分别为0，10%，20%和30%，相同条件下精油脱萜烯，检测两相中芳樟醇和柠檬烯的含量。

1.3.5 Box-Behnken试验设计

在单因素试验的基础上，确定各因素的最佳水平范围，采用响应面中心组合试验设计，研究各参数对考察指标的影响规律，并得到DES萃取精油脱萜烯工艺最佳条件。选取HBD/HBA摩尔比（A）、剂油质量比（B）、DES含水量（C）为自变量，以脱萜烯性能主要指标芳樟醇分配系数β为响应值，进行响应面试验设计，因素与水平见表2。

表2 响应面试验因子水平及编码

2 结果与分析

2.1 单因素试验结果与分析

2.1.1 HBA结构对DES萃取精油脱萜烯性能的影响

DES是通过氢键供体（HBD）和氢键受体（HBA）之间的氢键作用形成的低熔点混合物。比传统溶剂溶解度大，能够与溶质间形成较强的分子间氢键，使其萃取能力远高于传统溶剂，且绿色环保[19-20]。

从图1看出，DES的选择性值S均大于1，由此可见DES对芳樟醇的选择性均比柠檬烯的选择性好，DES1对芳樟醇和柠檬烯的萃取能力均比较大，但选择性值相对较小，分离性能一般，对于精油脱萜烯而言，首先要保证溶剂对含氧萜类化合物的溶解度，其次尽量减少倍半萜烯和蜡质。与DES1相比，芳樟醇和柠檬烯在DES2和DES3中的分配系数均变小，但选择性值S增加。此外，与70%乙醇相比，无论是从分配系数还是选择性值，DES1脱萜烯效果均较佳，选定丙二醇/乙酰丙酸组成的DES为萃取剂。

图1 不同HBA对精油脱萜烯性能的影响

2.1.2 剂油质量比对精油脱萜烯性能的影响

由图2可以看出，随着剂油质量比的增加，芳樟醇在溶剂中的β和S均上升。这是因为萃取同样质量的精油，随着溶剂的用量增加，芳樟醇在萃取相中的溶解度增加，故芳樟醇在萃余相中作为少量组分越来越少，因此芳樟醇的分配系数βlin变化相对较大。而柠檬烯作为萃余相的主要成分含量变化较小，表现为柠檬烯的分配系数βlim变化较小，这导致了芳樟醇选择性值S随着剂油质量比增加而急剧增加。

图2 不同剂油质量比对精油脱萜烯性能的影响

综上所述，在开展的5组试验中，剂油质量比4∶1时具有更好的提取效果。这意味着溶剂量增大会提高最终的脱萜效果，但溶剂量的提高会提高生产成本，因此在实际生产中需要根据实际要求选择具体萃取剂的剂油质量比。

2.1.3 HBD/HBA摩尔比对精油脱萜烯性能的影响

从图3可以看出，随着HBD/HBA摩尔比的增加，芳樟醇分配系数β均在1.1～1.2之间，变化不大。这表明该体系下摩尔比对精油脱萜烯的影响不大。

图3 不同HBD/HBA摩尔比对精油脱萜烯性能的影响

2.1.4 DES含水量对精油脱萜烯性能的影响

从图4可以看出，随着DES含水量增加，芳樟醇分配系数β减小，这是因为水的加入可能影响DES和芳樟醇之间的相互作用，可能有利于DES和水之间的氢键相互作用，同时限制DES与芳樟醇（含氧萜类化合物）的相互作用，从而降低DES的提取能力。此外，水的加入会破坏DES，单个组分丙二醇、乙酰丙酸和水离解并试图与芳樟醇相互作用，形成复杂的相互作用，并削弱DES中形成强氢键网络的簇。丙二醇和水之间可能有很强的氢键相互作用，这可能会阻碍稀释的DES和芳樟醇之间的相互作用，减小混溶性区域，而芳樟醇从富含萜烯的相向富含DES的相的迁移随之减少。

图4 DES不同含水量对精油脱萜烯性能的影响

而选择性值S则随着DES含水量的增加呈现近似线性增加，这是因为水的加入，溶剂的极性增加，溶解脂溶性萜烯的量减小，增加溶剂对极性萜类化合物的亲和力。

2.2 响应面试验结果与分析

2.2.1 模型建立与数据分析

基于单因素试验分析，根据Box-Behnken中心组合设计三因子三水平的响应面分析试验，试验方案根据表2的因子与水平设计，所得回归方程系数显著性检验结果见表3。

表3 响应面试验设计及结果

采用Design-Expert 8.0软件，对表3所得的试验数据进行方差分析，结果如表4所示。

表4 回归方程模型的方差分析表（分配系数）

各因素回归拟合，得到回归方程。以芳樟醇分配系数（β）为响应值的三元二次回归方程：分配系数（β）=0.43-6.934×10-3A+0.055B-0.51C-0.018AB-0.016AC-0.041BC-3.678×10-3A2+8.889×10-3B2+0.25C2。回归模型方差分析见表4。

由表4可知，所建立的芳樟醇分配系数（β）回归模型P=0.000 6，达到极显著水平，校正系数R2=0.891 0，Radj2=0.868 6，说明模型能够较好反映响应值的变化，失拟项（P=0.998 8）不显著，说明回归模型和预测值之间有较好的拟合度。模型的一次项C（P＜0.000 1）影响极显著，A、B（P＞0.05）影响不显著；从单因素试验也可以看出，HBD/HBA对精油脱萜烯效果影响不大，二次项A2、B2（P＞0.05）影响均不显著、C2（P＜0.01）影响极显著；交互项AB、AC、BC（P＞0.05）影响均不显著。由此可知3个因素对精油脱萜烯性能影响的顺序为C＞B＞A，即DES含水量＞剂油质量比＞HBD/HBA摩尔比。

2.2.2 响应面分析

通过Box-Behnken试验得到多元二次回归模型所作的响应面图如图5所示，图5能够较为直观地反映HBD/HBA摩尔比、剂油质量比和DES含水量之间的相互作用对芳樟醇分配系数（β）的影响，即对精油脱萜烯的影响。可以看出，HBD与/HBA摩尔比、剂油质量比及DES含水量两两交互曲面均比较平缓，表明对精油脱萜烯交互作用不明显。

图5 2个因素交互作用对精油脱萜烯性能影响的响应面曲线图

利用响应面试验优化所得的以芳樟醇分配系数β为指标的最优工艺参数为HBD/HBA摩尔比2.54、剂油质量比3.89、DES含水量0.00，在此条件下芳樟醇分配系数β为1.298。

2.2.3 验证试验

根据实际情况，将响应面试验优化的甜橙精油最佳脱萜烯工艺条件调整为HBD/HBA摩尔比2.5、剂油质量比4、DES含水量0.00，进行3次平行试验验证，通过验证试验，此条件下精油脱萜烯试验中芳樟醇的分配系数实际值为1.196，选择性值为29.436，与试验预测结果误差较小，说明响应面优化所得的甜橙精油脱萜烯工艺条件是可行的，并且具有可预测性。

萃取物溶解在甘油和丙二醇中澄清且香气干净馥郁，无杂气。

3 结论

通过单因素试验，确定HBA结构、HBD/HBA摩尔比、剂油质量比和DES含水量各因素在单一因素变化的情况下的最优值。以单因素试验的结果为基础，用响应面法对精油脱萜烯进行优化，建立HBD/HBA摩尔比、剂油质量比和DES含水量对芳樟醇分配系数的二次回归方程模型。经验证，该数学模型可靠，可用于精油脱萜烯工艺优化参数的预测。结合单因素试验、响应面试验和验证试验确定精油脱萜烯最优工艺参数：HBD/HBA摩尔比2.5、剂油质量比4、DES含水量0.00，在此最优工艺参数下芳樟醇的分配系数为1.196，选择性为29.436。萃取物溶解在甘油和丙二醇中澄清且香气干净馥郁，无杂气。