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响应曲面优化葡甘露聚糖超声法磷酸酯化改性研究(二) 优化研究用60mL水溶解SHMP

发布时间:2025-05-13 03:56:36 作者:qnv 点击:713 【 字体:

(2)SHMP溶液pH对DS的曲面影响

按SHMP:KGM=1:7称取SHMP0.5g,KGM3.5g,优化研究用60mL水溶解SHMP,葡甘用盐酸调至pH=2,露聚磷酸pH=3,糖超pH=4,声法pH=5,酯化pH=6,改性在机械搅拌下边搅拌边加入KGM,曲面待混合均匀后在超声55℃下反应1.5h后冷却,优化研究反应后用40%的葡甘乙醇搅拌清洗样品直至检测不出磷结束,过滤,露聚磷酸干燥,糖超得到不同程度的声法EKGM进行测定分析,见图3。酯化

从图3可以得出如下结论:随着pH值的增加,EKGM的DS先升高后降低,当pH值较低时,KGM水解为单糖,减小KGM分子之间的相互作用有利于酯化反应,从而得出酯化反应在酸性条件下相对稳定。随着pH值的进一步升高,磷酸盐的分布和存在形式发生了变化,对酯化反应的进行不利,从而DS降低;在上述固定条件下得知,pH=3时DS最大。

(3)加热反应温度对DS的影响

按SHMP:KGM=1:7称取SHMP0.429g,KGM3g,将SHMP用60mL水溶解,用盐酸调节pH至3,在机械搅拌下加入KGM,搅拌混合均匀,然后在超声45℃,50℃,55℃,60℃,65℃的条件下反应1.5h后冷却,后用40%的乙醇搅拌清洗样直至检测不出磷结束,过滤,于烘箱中干燥后可最终得到不同取代度的EKGM测定、分析,见图4。

由图4可知,随着反应温度的升高EKGM的DS先增大后减小,当反应温度较低时,促进酯化反应的程度很小,则取代度小;但温度较高时,可能已酯化的EKGM受到高温的影响,不稳定的酯键断裂,则取代度变小;在上述固定条件下得知,温度55℃时取代度最大。

(4)加热反应时间对DS的影响

按SHMP:KGM=1:7称取SHMP0.5g,KGM3.5g,用60mL水溶解SHMP,用盐酸调节到pH为3,在机械搅拌条件下加入KGM,搅拌混合均匀后在超声55℃条件下分别反应0.5h、1.0h、1.5h、2.0h、2.5h冷却,反应后用40%的乙醇搅拌清洗样品直至检测不出磷结束,过滤、干燥,得到取代度不同的EKGM进行测定、分析,见下图图5。

从图5可以看出,随着反应时间的增长EKGM的DS趋势是先提高后降低,当反应时间过短时,酯化改性还在缓慢进行,则取代度较低;但反应时间过长,可能会发生酯键脱落、断裂,不利于酯化反应进行,从而取代度也会降低;在上述固定条件,发现在反应时间为1.5h时DS最大。

2、响应面实验结果与分析

基于单因素实验,根据Box-Behnken中心组合实验设计原理,选择超声波反应温度、超声波反应时间、SHMP:KGM质量比、SHMP溶液pH,进行四因素三水平的响应面分析方法,确定EKGM的最佳改性条件,结果见表1。利用DesignExpert10.0.7软件对数据进行二次多元回归拟合,得到EKGM取代度(Y)对自变量:

SHMP:KGM质量比(X).pH(X2)、反应时间(X3)和温度(X4)之间的二次多项回归方程:

Y=1.78+0.13X1+0.15X2+0.044X3-0.016X4+0.16X1X2+0.097X1X3-0.030X1X4+0.11X2X3-
0.14X2X4-0.015X3X4-0.49X12-0.43X22-0.31X32-0.35X42

该回归模型的方差,结果见表2。从表2可以看出,拟合P<0.0001,表明拟合的响应回归模型达到了非常显著水平,失拟项P=0.9632>0.05,表明失拟不显著,R2=0.9607是模型的校正系数,该模型可以解释96.07%响应值的变化,模型拟合良好。模型R2Adj=0.9215是修正相关系数,该系数表示拟合模型的响应值的变化有92.15%来源于所选变量,该模型回归方程拟合情况合理可靠。模型响应值的变异系数CV值为10.68%,较低,表明实验操作是可信的,因此用此模型可以对EKGM的DS进行分析和预测。根据回归模型的方差分析结果,方程一次项X1、X2、X4,二次项X12、X22、X32、X42和交互项X1X2、X2X4、X2X3对EKGM取代度的影响均达极显著水平,一次项X3和交互项X1X4,X3X4对EKGM取代度的影响不显著。从而表明各个影响因素与响应值之间不是简单的线性关系,此外根据F值的大小得到各因素影响EKGM取代度的主次序:温度(X4)>pH(X2)>质量比(X)>时间(X1),交互项影响作用的主次序:质量比和pH(X1X2)>pH和温度(X2X4)>pH和时间(X2X3)>质量比和时间(X1X3)>质量比和温度(X1X4)>时间和温度(X3X4)。交互效应的强弱大小由等高线的形状反映,圆形和椭圆形分别代表不同的意义,圆形意味着两因素交互作用是不显著的,而椭圆形或马鞍形则表明两因素交互作用是显著的。为了进一步研究相关变量之间的相互作用,本文使用响应面曲面和等高线图来可视化分析。

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