基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的蒜秸稈蒜素提取工藝優(yōu)化

張一鳴 呂緒強 和法濤 初樂 高玲 葛邦國 趙巖

摘要

以山東萊蕪白皮蒜秸稈為主要原料，以蒜素主要成分二烯丙基二硫醚含量為指標，考察提取時間、提取溫度、液料比3個因素對蒜秸稈蒜素提取效果的影響。在單因素試驗的基礎(chǔ)上，進行響應面優(yōu)化試驗，通過反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法，對優(yōu)化試驗結(jié)果進行模擬分析并尋優(yōu)，結(jié)果表明：蒜秸稈蒜素提取最優(yōu)工藝為提取溫度38.5 ℃，提取時間1.5 h，液料比2.4∶1。在該工藝下蒜素主要成分二烯丙基二硫醚含量為657.21 μg/mL。

關(guān)鍵詞 蒜秸稈；蒜素；提?。簧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)；工藝優(yōu)化

中圖分類號 S-03 ??文獻標識碼 A? 文章編號 0517-6611（2023）23-0152-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.23.036

Optimization Technology of Allicin in Garlic Straw Extraction Process by Neural Network Algorithm

ZHANG Yi-ming， L Xu-qiang， HE Fa-tao et al

（Jinan Fruit Research Institute All China Federation of Supply and Marketing Co-operatives， Jinan， Shandong 250014）

Abstract Taking white garlic straw in Laiwu district， Shandong Province as the main raw material， taking diallyl disulfide in allicin content as indicators， the effects of extraction time， extraction temperature and liquid material ratio on the extraction effect of allicin from garlic straw were investigated. Based on the single factor test， response surface optimization test was conducted.The optimization test results were simulated and optimized by back propagation neural network and genetic algorithm method . The results showed： The optimal process for allicin in garlic straw was as follows：extraction temperature 38.5 ℃， extraction time 1.5 h， liquid material ratio 2.4∶1. The diallyl disulfide content of white garlic straw extracting solution in Laiwu district under this process was 657.21 μg/mL.

Key words Garlic straw;Allicin;Extraction;Neural network;Process optimization

基金項目 山東省重點研發(fā)計劃（重大科技創(chuàng)新工程）——鄉(xiāng)村振興科技創(chuàng)新提振行動計劃項目（2021TZXD001）。

作者簡介 張一鳴（1993—），男，山東濟南人，助理研究員，碩士，從事果蔬干燥及成分評價研究。

*通信作者，研究員，博士，從事果蔬采后深加工技術(shù)研究。

收稿日期 2022-11-02

萊蕪的白皮蒜具有悠久的種植歷史，具有蒜瓣大，產(chǎn)量高，富含多種微量元素和生物活性成分的特點［1-3］。萊蕪白皮蒜的大量種植及蒜秸稈廢棄物的處理已成為困擾當?shù)厮猱a(chǎn)業(yè)發(fā)展的難題之一，目前少量秸稈用于動物飼料或生物質(zhì)燃料制備，大量秸稈仍是采取就地焚燒的方式處理，嚴重破壞大蒜產(chǎn)區(qū)生態(tài)環(huán)境［3-5］。大蒜素的主要成分為二烯丙基硫化物，具有顯著的抑菌抗病毒的功效，主要存在于大蒜中，常用于提升動物抗病能力的產(chǎn)品開發(fā)［4-8］。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新型數(shù)據(jù)分析建模方法，有極強的非線性映射能力，目前廣泛應用于生物、農(nóng)業(yè)、機械等領(lǐng)域的預測模型建立［9-10］。遺傳算法是建立在人工智能的基礎(chǔ)上，開發(fā)的隨機非線性尋優(yōu)工具，可實現(xiàn)隨機、自適應、并行性全局搜索尋優(yōu)［11-12］。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)用遺傳算法具有避免預測模型產(chǎn)生局部最優(yōu)解的優(yōu)點，可實現(xiàn)工藝研究中的全局最優(yōu)組合的設(shè)計［9-13］。筆者將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用于萊蕪蒜秸稈蒜素提取工藝優(yōu)化中，以期為萊蕪地區(qū)蒜秸稈處理提供新思路，助力地方農(nóng)業(yè)環(huán)境保護，推動我國碳達峰碳中和。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

蒜秸稈：萊蕪白皮蒜秸稈，收集于山東省濟南市萊蕪區(qū)農(nóng)貿(mào)市場；

二烯丙基二硫醚、二烯丙基三硫醚標準品，色譜純級，采購于美國Sigma公司；

乙腈，色譜純級，美國TEDIA公司；

其他化學試劑均為分析純級，采購于國藥集團化學試劑有限公司。

1.2 主要儀器與設(shè)備

XS 365M電子天平，瑞士普里賽斯儀器有限公司；9Z-0.4斬草粉碎機，鄭州商戰(zhàn)機械設(shè)備有限公司；TRACE 1300-ISQ 氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀，美國 Thermos 公司；2695型液相色譜儀，沃特世科技（上海）有限公司；頂空固相微萃取手動套裝，青島貞正分析儀器有限公司。

1.3 試驗條件

1.3.1 工藝流程。

蒜秸稈→斬拌粉碎→清洗→提取→檢測。

1.3.2 單因素試驗。

將蒜秸稈置于燒杯中，按單因素試驗條件加入純水，在水浴鍋中設(shè)置固定溫度提取一定時間后，將提取液取出，使用高速離心機4 000 r/min離心10 min，取上清液待測。單因素試驗條件設(shè)置為提取溫度25、30、35、40、45 ℃，提取時間0.5、1.0、1.5、2.0、2.5 h，液料比（L/kg）2∶1、3∶1、4∶1、5∶1、6∶1?？疾靻我蛩卦囼灄l件時，設(shè)置固定條件為提取溫度25 ℃，提取時間1.0 h，液料比2∶1，在進行液料比單因素試驗時，含量折合液料比2∶1進行計算。

1.3.3 響應面優(yōu)化試驗。

基于單因素試驗結(jié)果，確定以提取時間（X1）、提取溫度（X2）和液料比（X3）作為自變量，樣品大蒜素含量作為因變量（y），進行N=17的響應面（Box-Behnken）優(yōu)化試驗。設(shè)置因素水平見表1。

1.3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

設(shè)置該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓撲結(jié)構(gòu)為3-10-1，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置輸入層為3個神經(jīng)元，即提取溫度（X1）、提取時間（X2）和液料比（X3）；設(shè)置1個隱含層，包含10個神經(jīng)元；將二烯丙基二硫醚含量（Y）設(shè)為輸出層；通過模擬蒜秸稈提取液二烯丙基二硫醚含量變化，確定相關(guān)因素對蒜秸稈提取液二烯丙基二硫醚含量的影響。拓撲結(jié)構(gòu)圖見圖1。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預測模型，以預測模型作為遺傳算法的適應度函數(shù)進行個體篩選，進而對蒜秸稈蒜素提取工藝進行尋優(yōu)。

1.3.5 大蒜素含量測定。

在破碎機中加入樣品、蒸餾水、20%氯化鈉溶液和1%氟化鈉溶，混勻后置于樣品瓶中，以32.88 μg/mL 2-辛醇作為內(nèi)標物，待測。

GC條件：色譜柱選擇型號TG-WAX MS（30.00 mm×0.25 mm×0.25 μm），選擇氮氣為載氣，進樣溫度設(shè)置250 ℃；流速1.660 mL/min。

MS 條件：設(shè)置離子源溫度為250 ℃，電子轟擊離子源能量70 eV。

掃描方式：全掃描，質(zhì)量掃描范圍m/z 50～500。

1.3.6 數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)差異顯著性通過軟件SPSS 22.0進行分析，響應面優(yōu)化試驗通過軟件Design Expert 8.0進行分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和遺傳網(wǎng)絡(luò)尋優(yōu)通過軟件Matlab 2018b進行。

2 結(jié)果與分析

2.1 蒜秸稈提取液GC-MS分析結(jié)果

采用 GC-MS 對蒜秸稈提取液的組成成分進行分析檢測，總離子流圖見圖2。根據(jù)NIST質(zhì)譜數(shù)據(jù)庫檢測分析進行定性，以內(nèi)標物為含量參考進行成分定量，共檢出37種高于檢測限且RSI值大于800的成分（表2）。

根據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部頒發(fā)的行業(yè)標準NY/T 1800—2009，大蒜素的主要成分為二烯丙基二硫醚、二烯丙基三硫醚，該樣品檢測中二烯丙基二硫醚含量為599.59 μg/mL，二烯丙基三硫醚含量為91.11 μg/mL，二烯丙基二硫醚含量顯著高于二烯丙基三硫醚。選擇二烯丙基二硫醚含量為指標有利于分析不同工藝條件對蒜素提取效果的影響，故后續(xù)工藝優(yōu)化試驗以二烯丙基二硫醚含量為指標。

2.2 工藝優(yōu)化結(jié)果

2.2.1 單因素試驗。

提取溫度對蒜秸稈提取液二烯丙基二硫醚含量的影響見圖3。由圖3可知，隨著提取溫度的上升，二烯丙基二硫醚含量先顯著上升，當達到35 ℃后呈不顯著下降后顯著下降趨勢。分析原因為當提取溫度低于35 ℃時，秸稈中的蒜氨酸酶活性隨著溫度升高逐漸增強，當溫度接近35 ℃時，蒜氨酸酶活性趨于平穩(wěn)，當溫度高于35 ℃酶活性下降，二烯丙基二硫醚生成量下降且受熱分解。故選擇35 ℃為單因素最適提取溫度。

提取時間對蒜秸稈提取液二烯丙基二硫醚含量的影響見圖4。由圖4可知，隨著提取時間的延長，二烯丙基二硫醚含量呈先顯著上升，2.0 h后不顯著下降。分析原因可能是提取時間較短時蒜氨酸不能充分轉(zhuǎn)化為二烯丙基二硫醚，當提取時間大于2.0 h后，二烯丙基二硫醚達最大提取量，且逐漸分解揮發(fā)或轉(zhuǎn)化成其他物質(zhì)。故選擇2.0 h為單因素最適提取時間。

液料比對蒜秸稈提取液二烯丙基二硫醚含量的影響見圖5。由圖5可知，隨著液料比的上升，二烯丙基二硫醚含量先顯著上升，當達到3∶1后呈不顯著上升。分析原因可能是隨著液料比逐漸加大，蒜秸稈中的二烯丙基二硫醚提取率上升，當液料比達到3∶1時，蒜秸稈中的二烯丙基二硫醚已基本提取完全，故繼續(xù)提高液料比對提取二烯丙基二硫醚影響不大。從提高試驗效率角度考慮，選擇3∶1為單因素最適液料比。

2.2.2 響應面試驗優(yōu)化。

響應面優(yōu)化試驗結(jié)果見表3。使用Design Expert 8.0.6中的Box-Behnken模塊進行響應面優(yōu)化，得到二次多項方程：

Y=650.028 00+2.895 00X1-4.106 25X2+11.733 75X3+0.360 00X1X2-3.865 00X1X3+3.567 50X2X3-7.840 25X12-11.802 80X22-17.687 80X32

該二次項模型R2=0.96，說明該模型僅有4%的總量變

異不能由模型因素解釋，同時模型信噪比=21.73>4，說明該模型擬合程度較好，優(yōu)化結(jié)果較為可信。模型方差分析結(jié)果如表4所示。由表4可知，該預測模型項P<0.000 1，呈極顯

著水平，模型失擬項P=0.139 6，呈不顯著水平，同時模型X2、X3、X12、X22、X32項呈極顯著水平，模型X1、X1X3、X2X3項呈

顯著水平，說明該預測模型擬合程度良好。

2.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立與訓練。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差下降曲線如圖6所示。從圖6可見，隨著訓練次數(shù)的增加，模型的均方誤差逐漸接近最優(yōu)誤差值。當神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練迭代到257次時，訓練誤差達到最優(yōu)值0.001 9，表明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可信性較高。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓練的相關(guān)系數(shù)見圖7。由圖7可知，當訓練誤差為0.001 9時，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓練的相關(guān)系數(shù)為0.997 6（R>0.95），結(jié)果表明，該訓練的BP網(wǎng)絡(luò)模型對于訓練樣本逼近能力較強，能較好地描述提取溫度、提取時間、液料比和二烯丙基二硫醚含量的關(guān)系。

模型隨機驗證結(jié)果見圖8。由圖8可知，由軟件隨機選擇3組優(yōu)化試驗方案進行驗證試驗，將試驗結(jié)果代入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行驗證，結(jié)果表明，3組數(shù)據(jù)實際值與模型預測值誤差分別為0.850 6%、0.878 8%、0.763 9%，均小于5%，說明該模型預測性較好。

利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）預測各因素對二烯丙基二硫醚含量的影響結(jié)果見圖9。由圖9可知，提取溫度、提取時間和液料比對蒜秸稈提取液二烯丙基二硫醚含量有較大影響且相互間存在交互作用。說明建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的預測性，可以明確輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，作為模擬蒜秸稈提取液二烯丙基二硫醚含量的預測工具。

2.2.4 遺傳算法尋優(yōu)。

圖10為遺傳算法尋優(yōu)的適應度曲線。

由圖10可知，遺傳算法（GA）能夠進一步完善試驗的優(yōu)化工藝并在模型中尋找最優(yōu)值。隨著遺傳進化迭代次數(shù)的增加，適應度值首先呈斷崖式下降，隨后又進行了3次選擇處理，被選擇個體的適應度值產(chǎn)生小范圍的改變，并逐步向最優(yōu)適應度值逼近，適應度曲線在進行40次迭代時收斂于最優(yōu)適應度。通過循環(huán)迭代處理，當進化代數(shù)增大至50代時，GA 停止選擇并得出適應度值最高的個體。運行出的優(yōu)化結(jié)果：最優(yōu)工藝參數(shù)為提取溫度38.312 1 ℃，提取時間1.500 8 h，液料比2.417 0∶1，理論最優(yōu)二烯丙基二硫醚含量為655.08 μg/mL。根據(jù)實際情況，根據(jù)模型優(yōu)化方案并結(jié)合試驗設(shè)備，設(shè)置參數(shù)實際情況進行驗證試驗，即提取溫度38.5 ℃，提取時間1.5 h，液料比2.4∶1，

驗證試驗的二烯丙基二硫醚含量為657.21 μg/mL，比模型理論值655.08 μg/mL偏差為0.3%，相對誤差維持在±5%的范圍內(nèi)，達到該模型對試驗精確度的要求。GA-BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的最佳條件為提取溫度38.5 ℃，提取時間1.5 h，液料比2.4∶1。

3 結(jié)論與討論

通過對蒜秸稈蒜素進行水提取，研究提取溫度、提取時間、液料比對提取液中大蒜素主要成分二烯丙基二硫醚含量的影響。在單因素試驗的基礎(chǔ)上，運用 Design Expert 8.0中Box-Behnken模塊進行響應面優(yōu)化試驗，通過matlab2018b建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)合遺傳算法確定最優(yōu)工藝參數(shù)。蒜秸稈蒜素提取最優(yōu)工藝為：提取溫度38.5 ℃，提取時間1.5 h，液料比2.4∶1。在該工藝下蒜素主要成分二烯丙基二硫醚含量為657.21 μg/mL。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型優(yōu)化，可對蒜秸稈蒜素提取工藝提供較為可信的優(yōu)化數(shù)據(jù)，可推動蒜產(chǎn)區(qū)廢棄物處理提供理論依據(jù)，帶動地方特色農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)濟發(fā)展。但該研究未對蒜秸稈提取液進行生物活性評價，尚需結(jié)合抑菌試驗、體外抗氧化試驗等技術(shù)手段進行深入研究，進一步拓展蒜秸稈廢棄物利用前景。

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