基于遺傳算法的橘皮黃色素提取工藝優(yōu)化

吳 霞

(河南水利與環(huán)境職業(yè)學(xué)院, 鄭州 450008)

柑橘皮中黃色素、香精油、橙皮苷等生物活性物質(zhì)種類豐富，其中黃色素更是廣泛存在[1]。黃色素的主要成分是檸檬烯與類胡蘿卜素，具有理氣健脾、去濕化痰、提神醒腦等生理功效[2]。提取柑橘皮中的黃色素有利于柑橘的高值化利用和節(jié)約資源，超聲輔助提取法由于具有產(chǎn)率高、生產(chǎn)周期短、經(jīng)濟(jì)效率高等優(yōu)點(diǎn)被廣泛用于柑橘皮中黃色素的提取。

橘皮黃色素的提取是一個復(fù)雜的過程，諸多因素會影響其提取率，單因素法常被用于提取工藝的優(yōu)化，然而結(jié)果可能會偏離最優(yōu)條件，導(dǎo)致得出的最優(yōu)條件準(zhǔn)確度低。遺傳算法(genetic algorithm，GA)是一種隨機(jī)搜索算法，其基于生物自然選擇與遺傳原理，在非線性系統(tǒng)研究中具有極大優(yōu)勢[3-4]。已有研究表明遺傳算法在生物活性物質(zhì)提取方面具有很大潛力[5-7]，而遺傳算法在橘皮黃色素的提取工藝優(yōu)化方面卻鮮有報道，故本研究試圖利用遺傳算法解決橘皮黃色素的提取條件優(yōu)化問題，確定最優(yōu)提取條件，為制備高濃度橘皮黃色素奠定了理論基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

橘皮：成熟、新鮮的柑橘購于河南省鄭州市某菜市場；無水乙醇(分析純)：國藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司。

電熱恒溫水浴鍋 常州國華電器有限公司；GN-100S型超聲波清洗器 深圳市歌能清洗設(shè)備有限公司；BGZ-240型電熱鼓風(fēng)干燥箱 上海東星實(shí)驗(yàn)設(shè)備廠；UV-1200型紫外分光光度計(jì) 上海美譜達(dá)儀器有限公司；RE-5203型旋轉(zhuǎn)蒸發(fā)器 上海青浦滬西儀器廠；W-100型高速萬能粉碎機(jī) 北京中興偉業(yè)儀器有限公司。

1.2 橘皮預(yù)處理

將新鮮柑橘去皮，將橘皮撕成小片后置于表面皿中，在干燥箱中于70 ℃進(jìn)行烘干，待橘皮水分含量降至10%左右時(約烘干24 h)取出，降至室溫后用粉碎機(jī)粉碎，過50目篩，立即裝進(jìn)密封袋以防吸水，儲存待用[8]。

1.3 提取液的制備

精確稱取一定量上述干燥橘皮粉，置于50 mL 燒杯中，燒杯中盛有一定濃度的乙醇溶液，在一定溫度下超聲一定時間，取出燒杯自然冷卻至室溫，將上層清液小心倒入離心管中，在6000 r/min的轉(zhuǎn)速下離心15 min，取出待用。

1.4 提取液稀釋液吸光度的測定

將上述提取液準(zhǔn)確稀釋200倍，用紫外分光光度計(jì)測量提取液稀釋液在波長360 nm下的吸光度值，取3次結(jié)果的平均值作為最后的吸光度值[9]。

1.5 單因素試驗(yàn)

按照表1設(shè)置的條件進(jìn)行單因素試驗(yàn)來考察4種條件對稀釋液吸光度的影響。

表1 試驗(yàn)因素與水平Table 1 The factors and levels of experiment

1.6 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)

在單因素結(jié)果的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步進(jìn)行正交試驗(yàn)，設(shè)置為4因素3水平。

1.7 遺傳算法

遺傳算法是一個反復(fù)迭代的過程，遵循優(yōu)勝劣汰的原則，將適應(yīng)度高的個體較大程度地遺傳給下一代，而適應(yīng)度低的個體則較少地遺傳給下一代，并發(fā)生變異。最終，在龐大的后代群體中得到若干個最優(yōu)解。橘皮黃色素提取條件優(yōu)化的遺傳算法的基本流程圖見圖1。在Matlab平臺下，以吸光度為指標(biāo)編寫成M文件作為適應(yīng)度函數(shù)。遺傳算法參數(shù)：初始種群數(shù)為30，遺傳代數(shù)為100代，交叉概率為0.8，變異概率為0.03，隨機(jī)搜索10次。

圖1 遺傳算法過程Fig.1 Genetic algorithm process

2 結(jié)果與分析

2.1 單因素試驗(yàn)結(jié)果

2.1.1 料液比對稀釋液吸光度的影響

在考察料液比對稀釋液吸光度的影響時，設(shè)置超聲時間為50 min，超聲溫度為65 ℃，乙醇濃度為80%。

由圖2可知，隨著料液比逐漸增大，吸光度先增大后減小，可能是提取溶劑過多，對橘皮黃色素的溶解已經(jīng)達(dá)到飽和狀態(tài)，繼續(xù)增大溶劑不僅不能更高效提取黃色素，反而因?yàn)槿軇┝窟^多而導(dǎo)致黃色素濃度相對降低，即吸光度降低[10]。故料液比的最佳條件為1∶15。

圖2 料液比對吸光度的影響Fig.2 Effect of solid-liquid ratio on absorbance

2.1.2 超聲時間對稀釋液吸光度的影響

在考察超聲時間對稀釋液吸光度的影響時，設(shè)置料液比為1∶15，超聲溫度為65 ℃，乙醇濃度為80%。

由圖3可知，隨著超聲時間的延長，吸光度先急劇增大后基本不變，說明在一定范圍內(nèi)，延長超聲時間有助于橘皮黃色素的溶出，而繼續(xù)延長超聲時間對黃色素提取效率沒有顯著的幫助[11]。出于能耗、成本的考慮，超聲時間的最佳條件為50 min。

圖3 超聲時間對吸光度的影響Fig.3 Effect of ultrasonic time on absorbance

2.1.3 超聲溫度對稀釋液吸光度的影響

在考察超聲溫度對稀釋液吸光度的影響時，設(shè)置料液比為1∶15，超聲時間為50 min，乙醇濃度為80%。

由圖4可知，隨著超聲溫度的提高，吸光度先增大后減小，可能是因?yàn)檩^高溫度有助于分子擴(kuò)散，進(jìn)而使黃色素更多地溶出，而黃色素對高溫不穩(wěn)定，溫度過高會破壞黃色素。故超聲溫度的最佳條件為65 ℃。

圖4 超聲溫度對吸光度的影響Fig.4 Effect of ultrasonic temperature on absorbance

2.1.4 乙醇濃度對稀釋液吸光度的影響

在考察乙醇濃度對稀釋液吸光度的影響時，設(shè)置料液比為1∶15，超聲時間為50 min，超聲溫度為65 ℃。

由圖5可知，隨著乙醇濃度的增大，吸光度先增大后減小(且肉眼可見顏色變得清澈和鮮亮)，可能是因?yàn)檩^高濃度的有機(jī)溶劑有助于黃色素的溶出，但乙醇濃度過高則會適得其反。

圖5 乙醇濃度對吸光度的影響Fig.5 Effect of ethanol concentration on absorbance

2.2 正交試驗(yàn)結(jié)果

正交試驗(yàn)結(jié)果見表2，極差R值可表示各因素對吸光度值的影響程度，R值越大，影響越顯著[12-13]。故在本試驗(yàn)中，各因素對吸光度值的影響程度為X4(乙醇濃度)>X2(超聲時間)>X3(超聲溫度)>X1(料液比)，此結(jié)果與黃梅桂的研究結(jié)果類似。

表2 正交試驗(yàn)結(jié)果Table 2 Orthogonal test results

2.3 遺傳算法優(yōu)化模型

遺傳算法優(yōu)化求解的軌跡見圖6。在進(jìn)化約50代后，平均適應(yīng)度和最優(yōu)適應(yīng)度均基本保持穩(wěn)定，維持在6%左右，搜索結(jié)果較好。經(jīng)過200 代選擇、交叉和變異操作，10次隨機(jī)搜索結(jié)果的變異范圍均較小[14]，遺傳算法優(yōu)化求解的結(jié)果為：料液比1∶16.43，超聲時間58.42 min，超聲溫度61.72 ℃，乙醇濃度77.56%，最佳的目標(biāo)函數(shù)值即最優(yōu)適應(yīng)度(稀釋液吸光度值)為0.748。為便于實(shí)際操作，對遺傳算法優(yōu)化求解的結(jié)果進(jìn)行適當(dāng)修正：料液比1∶16，超聲時間59 min，超聲溫度62 ℃，乙醇濃度78%。

圖6 遺傳算法尋優(yōu)過程Fig.6 The optimizing computation process of genetic algorithm

2.4 最優(yōu)提取工藝的驗(yàn)證

結(jié)合單因素試驗(yàn)和正交試驗(yàn)、遺傳算法模型結(jié)果可知，橘皮黃色素的最優(yōu)提取工藝為料液比1∶16，超聲時間59 min，超聲溫度62 ℃，乙醇濃度78%。在該條件下進(jìn)行3次重復(fù)試驗(yàn)，取吸光度的平均值作為最終吸光度，結(jié)果為0.73，變異系數(shù)為2.78%，結(jié)果可信度較高，該最優(yōu)條件具有可行性。

3 結(jié)論

以單因素和正交試驗(yàn)數(shù)據(jù)為樣本，建立了提取條件與吸光度值對應(yīng)關(guān)系模型，并運(yùn)用遺傳算法進(jìn)行模型尋優(yōu)，得到了最佳橘皮黃色素提取條件：料液比1∶16，超聲時間59 min，超聲溫度62 ℃，乙醇濃度78%。正交試驗(yàn)基礎(chǔ)上的遺傳算法經(jīng)過多次世代進(jìn)化可在最大范圍內(nèi)尋求最優(yōu)解，獲得最優(yōu)的、最接近客觀實(shí)際的提取工藝參數(shù)。試驗(yàn)結(jié)果為提高橘皮黃色素的提取效率提供了新的思路。