CN102224856B - 同步提取大豆油脂和浓缩蛋白的方法 - Google Patents
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Abstract
同步提取大豆油脂和浓缩蛋白的方法属于植物油脂提取加工技术;包括以下步骤:将挤压膨化后的大豆粉酶解,离心,收集水解液;①向水解液中加入乙醇进行冷浴,离心,沉淀为高纯度浓缩蛋白;②将上清液旋转蒸发,对剩余混合物进行超声和高速离心处理,将油脂引出收集,得到大豆油脂;本方法可同步得到高品质的绿色大豆油脂及高纯度浓缩蛋白,所需要的设备简单、操作安全、所得大豆油无溶剂残留,获得高质量的营养价值高的油脂,油脂回收率可达到99-100%。
Description
技术领域
本发明属于植物油脂的提取加工技术,主要涉及一种从大豆中同步提取大豆油脂和浓缩蛋白的方法,
背景技术
目前大豆油脂制取工艺有两种,一种是溶剂浸出法和挤压膨化-浸出法,另一种是机械压榨法。出油率比较大的溶剂浸出法,粕残油率低(<1%,干基),溶剂会有一些残留,往往是氢汽油的成分,尽量控制在一定的安全层面上,但是很难说有的时候一个地方工艺上有问题的话会造成氢气油残留或者进出油残留的超标。
六号抽取溶剂作为主要浸出用溶剂,其主要成分是正己烷和庚烷,此外还含有少量苯、甲苯等有害物质,对人体神经系统、脏器会有一定的伤害,使神经细胞内类脂平衡失调,导致各种人体机能紊乱。食用油中溶剂残留量过高,长期食用会导致人精神麻痹甚至瘫痪。另一种溶剂正己烷,对膜脂质有损伤作用,并且正己烷的急性吸入可引起或增强机体活性氧自由基的损伤反应,导致脂质过氧化损伤。
压榨法是靠物理挤压出来的油,还有其它溶解性的东西也会出来,影响油的感官;经过后期高温长时间处理,油、饼质量差,豆粕中的残油率高(5%~7%,干基);豆粕中蛋白变性严重,只能用作肥料,而目前营养界经研究发现大豆活性肽具有很高的营养价值及广泛的功能活性(类吗啡样活性、激素和调节激素的作用,对生物体内的酶具有调节和抑制功能,改善和提高矿物质运输和吸收,抗菌和病毒,提高免疫力,抗氧化,清除自由基抗衰老以及抗高血压和高血脂等。),所以此方法造成大量优质植物蛋白的浪费。
新出台的国家标准规定,一二级浸出色拉油溶剂残留标准每公斤不得超过10毫克,三四级不应超过50毫克,这说明合格油品中仍然含有溶剂残留。所以酶法提取大豆油脂是未来的发展方向。
水酶法是采用生物酶法水解大豆原料,提油条件温和,油料蛋白的性能几乎不发生变化,无论是水相中直接加工利用,还是回收分离蛋白再利用,效果都十分理想。但是水为溶剂提取植物油的方法应用于向大豆这样低含油量的油料,效果较差,油脂提取率低。而大豆中所含的蛋白不仅量多,而且质量优异,是植物蛋白中的精品,因此,解决低含油量大豆油料水酶法提取油脂的难题,意义重大。
水酶法工艺中避免了高温处理、有机溶剂污染,得到的油澄清透明、色素含量低、质量好。在上世纪50年代国外就有学者把生物技术(酶)应用于油脂以探求更科学、健康、安全的提取方法。到上世纪90年代,水酶法提油技术再次引起国内外学者的关注,因为水酶法技术不仅可以克服常规制油工艺在经济、环境、安全等多方面的弊端,且在提取油的同时可以有效的回收油料中其他营养物质。水酶法提取的研究逐步成为当前国内外食品工业的热点,至今已对近二十种油料进行了实验,研究涉及的酶有近十种。实验表明,对多种油料的水酶法制油工艺均能提高得油率,提高油的品质及副产物质量。水酶法提取技术是利用油料同时得到油脂和蛋白最理想方法,但也是研究难度较大的工艺方法,特别对于低含油量的油料(最典型的是大豆),采用水酶法从中提取油与蛋白产品时,存在得油率较低,以及酶解后蛋白与油脂所形成的乳状液难以破乳分离等技术难题。
乳状液的形成及其稳定性是乳状液领域重点研究的两个方面。在许多情况下,人们希望制备的乳状液能抗拒液滴聚结,保持稳定,但有时却希望乳状液不稳定,能够破乳而使油水分离。对于形成的稳定乳状液,要破坏它达到相分离的目的是非常困难的。常用的破乳方法有物理机械法、物理化学法和电力作用三类。物理机械法有离心分离、超声波处理、加热等;物理化学法主要是通过加入无机酸、盐或者高分子絮凝剂等改变乳状液界面膜的性质,达到破乳目的;电力作用是利用高压电势促进乳状液中带电液滴聚结。水酶法工艺的优势之一是避免使用有机溶剂和有毒化学试剂,为此对于水酶法提油工艺中形成的乳状液,采用物理机械方法破乳。
目前浓缩蛋白的制取工艺有三种,一种是酸提法,此方法需大量酸和碱并排出大量含糖等营养物质的废水,从而造成后处理困难(浸出物中有一定的蛋白质损失)。第二种是醇提法,此法生产中一个突出的问题是乙醇的回收,即浸提液一般要经过两次以上的蒸发精馏,乙醇的回收率对经济效益影响很大。第三种是湿热浸提法,这种方法生产的浓缩大豆蛋白,由于加热处理过程中,有少量糖与蛋白质反应,生成一些呈色,呈味物质,产品色泽深,异味大,且由于蛋白质发生了不可逆的热变性,部分功能特性丧失,使其用途受到一定限制。
目前为止,没有一种可以将大豆油脂和浓缩蛋白同步提取出来的工艺方法。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的不足,提供一种从大豆中同步提取大豆油脂和浓缩蛋白的方法。
本发明所要解决的技术问题是通过以下技术方案来实现的,同步提取大豆油脂和浓缩蛋白的方法,包括以下步骤:将挤压膨化后的大豆产物与水混合得到混合液;向混合液中加入蛋白酶进行酶解,灭酶后离心分离得到水解液;(1)向水解液中加入乙醇进行冷浴,离心,沉淀为高纯度浓缩蛋白;所述加入的乙醇温度为-40-0℃,冷浴时间为0-40min,乙醇添加量为水解液体积∶乙醇体积=0.75-1.75∶1,乙醇浓度为50%-100%;(2)将(1)中离心后的上清液进行旋转蒸发,在乙醇蒸发后对剩余混合物进行超声处理和高速离心处理,将混合物中大豆油脂引出收集,得到大豆油脂;所述的旋转蒸发温度为30-80℃,旋转蒸发时间为3-8min,旋转蒸发转速为80-130r/s;所述的超声功率为200-700W,,超声时间为20-60s,超声温度为30-70℃,所述的高速离心转速为10000r/min,高速离心时间为15min。步骤(1)所述的同步提取大豆油脂和浓缩蛋白的方法,优选的乙醇温度为-34℃,冷浴时间为16min,乙醇添加量为水解液体积∶乙醇体积=1.09∶1,乙醇浓度为92%。步骤(2)中所述的同步提取大豆油脂和浓缩蛋白的方法:优选的旋转蒸发温度63℃,旋转蒸发时间5.1min,旋转转速112r/s,超声功率为562W,超声时间为58s,超声温度为64℃。
本发明方法是在冷浴基础上,向水酶法提取大豆油过程中产生的水解液中加入冷乙醇的方法来提取油脂和浓缩蛋白。同时在本发明方法中,用超声波处理可以使油脂在乳状液的三维网状结构中释放。冷冻乙醇可以更好的将水解液中蛋白沉淀,从而提高游离油得率,离心得到良好品质的游离油。再加之,利用旋转蒸发仪将乙醇完全萃取,而且乙醇回收率高,可以重复使用,所得大豆油无溶剂残留,所需要的设备简单、操作安全,可以获得高质量的绿色油脂。在本发明醇酶法工艺条件下油脂回收率可达到99-100%左右。
附图说明
图1酶辅助乙醇直接提取大豆油和浓缩蛋白的工艺路线图;
图2乙醇温度对总油提取率的影响;
图3乙醇添加量对总油提取率的影响;
图4乙醇浓度对总油提取率的影响;
图5冷浴时间对总油提取率的影响;
图6乙醇冰浴各因素对总油提取率的降维分析图;
图7Y=f(x1,x2)的响应面;
图8Y=f(x2,x3)的响应面;
图9Y=f(x3,x4)的响应面;
图10乙醇冰浴各因素对浓缩蛋白得率的降维分析图;
图11Y=f(x1,x2)的响应面;
图12Y=f(x1,x4)的响应面;
图13Y=f(x3,x4)的响应面;
图14乙醇冰浴参数对模糊评判结果的降维分析;
图15旋转蒸发时间对乙醇回收率的影响
图16旋转蒸发温度对乙醇回收率的影响;
图17旋转蒸发转速对乙醇回收率的影响;
图18旋转蒸发各因素对考察指标的降维分析图;
图19Y=f(x1,x2)的响应面;
图20Y=f(x1,x3)的响应面;
图21Y=f(x2,x3)的响应面;
图22超声温度对游离油脂得率的影响;
图23超声时间对游离油脂得率的影响;
图24超声功率对游离油脂得率的影响;
图25各因素对考察指标的降维分析图;
图26Y=f(x1,x2)的等高线与响应面;
图27Y=f(x1,x3)的等高线与响应面;
图28Y=f(x2,x3)的等高线与响应面;
具体实施方式
下面结合具体实施例来进一步描述本发明。
同步提取大豆油脂和浓缩蛋白的方法包括以下几个步骤:将大豆粉碎后挤压膨化,将挤压膨化后的大豆产物与水混合得到混合液;向混合液中加入蛋白酶进行酶解,灭酶后离心分离得到水解液;(1)向水解液中加入乙醇进行冷浴,离心,沉淀为高纯度浓缩蛋白;所述加入的乙醇温度为-40-0℃,冷浴时间为0-40min,乙醇添加量为水解液体积∶乙醇体积=0.75-1.75∶1,乙醇浓度为50%-100%;(2)将(1)中离心后的上清液进行旋转蒸发,在乙醇蒸发后对剩余混合物进行超声处理和高速离心处理,将混合物中大豆油脂引出收集,得到大豆油脂;所述的旋转蒸发温度为30-80℃,旋转蒸发时间为3-8min,旋转蒸发转速为80-130r/s;所述的超声功率为200-700W,,超声时间为20-60s,超声温度为30-70℃,所述的高速离心转速为10000r/min,高速离心时间为15min。优选的乙醇温度为-34℃,冷浴时间为16min,乙醇添加量为水解液体积∶乙醇体积=1.09∶1,乙醇浓度为92%。优选的旋转蒸发温度63℃,旋转蒸发时间5.1min,旋转蒸发转速112r/s。优选的超声功率为562W,超声时间为58s,超声温度为64℃。
实验例1乙醇冷浴工艺条件最佳参数的筛选实验
1材料与方法
1.1材料、试剂
无水乙醇 天津市天力化学试剂有限公司
1.2主要仪器设备
电子分析天平 梅勒特-托利多仪器(上海)有限公司
低速离心机 安徽中科中佳学仪器有限公司
台式高速冷冻离心机 北京京立离心机有限公司
低温恒温搅拌反应浴 郑州长城科工贸有限公司
半自动定氮仪 上海新嘉电子有限公司
消化仪 上海纤检仪器有限公司
索氏抽提器 天津玻璃仪器厂
1.3实验方法
1.3.1工艺流程(见图1)
1.3.2计算公式
总油提取率(%)=(原料大豆所用克数*大豆中油的质量分数-酶解后残渣中残油量-浓缩蛋白中残油量)/原料大豆所用克数*大豆中油的质量分数
2结果与讨论
2.1冰浴工艺单因素条件对总油提取率的影响
2.1.1乙醇温度对总油提取率的影响
在冷浴时间为20min,浓度为95%,添加量为1∶1条件下,考察乙醇温度对总油提取率的影响,结果见图2。由图2结果可以看出当随着乙醇温度的升高,总油提取率明显下降,所以在下面的响应面试验设计中乙醇温度水平选择-40到-30℃。
2.1.2乙醇添加量对总油提取率的影响
在冷浴时间为20min,浓度为95%,温度为-40℃,考察乙醇添加量对总油提取率的影响,结果见图3。由图3结果可以看出乙醇添加量在1∶1到1.25∶1附近总油提取率有较大值出现,因为考虑到交互作用,所以在下面的响应面试验设计中乙醇添加量选择在1∶1-1.25∶1。
2.1.3乙醇浓度对总油提取率的影响
在冷浴时间为20min,温度为-40℃,添加量为1∶1条件下,考察乙醇浓度对总油提取率的影响,结果见图4。由图4结果可以看出乙醇浓度大于80%总油提取率明显增加,所以在下面的响应面试验设计中乙醇浓度选择80-100%。
2.1.4冰浴时间比对总油提取率的影响
温度为-40℃,添加量为1∶1,浓度为95%条件下,考察冷浴时间比对总油提取率的影响,结果见图5。由图5结果可以看出冷浴时间10min时总油提取率明显增加,但当冷浴时间大于20min时总油提取率呈不变趋势,所以在下面的响应面试验设计中冷浴时间选择10-20min。
2.2冰浴工艺的响应面实验优化反应条件
2.2.1实验因素水平编码表
在单因素研究的基础上,选取乙醇温度、乙醇添加量、乙醇浓度和冷浴时间4个因素为自变量,以总油提取率为响应值,根据中心组合设计原理,设计响应面分析实验,其因素水平编码表见表1-1。
表1-1因素水平编码表
2.2.2响应面实验安排及实验结果
本实验应用响应面优化法进行过程优化。以x1、x2、x3、x4为自变量,以总油提取率为响应值Y,响应面实验方案及结果见表1-2。实验号1-24为析因实验,25-36为10个中心试验,用以估计实验误差。
表1-2响应面实验方案及实验结果
2.3乙醇冰浴工艺参数对总油提取率和浓缩蛋白提取率的响应面结果分析
2.3.1.1乙醇冰浴工艺参数对总油提取率的响应面结果分析
通过统计分析软件SAS9.1进行数据分析,建立二次响应面回归模型如下:
Y1=97.822+2.154x1+2.875x2+0.732x4-1.414x1 2-2.142x2 2+1.813x2x3-3.483x3 2+1.476x3x4-2.633x4 2 (1-1)
回归分析与方差分析结果见表1-3,响应面寻优见表1-4,降维分析见图6,交互相显著的响应面分析见图7-图9。
表1-3回归与方差分析结果
注:经分析,总回归的相关性系数(R2)为96.74%,决定系数(R2Adj)为94.56%
由表1-3可知,方程因变量与自变量之间的线性关系明显,该模型回归显著(p<0.0001),失拟项不显著,并且该模型R2=96.74%,R2 Adj=94.56%,说明该模型与实验拟合良好,自变量与响应值之间线性关系显著,可以用于该反应的理论推测。由F检验可以得到因子贡献率为:x2>x1>x3>x4,即乙醇添加量>乙醇温度>乙醇浓度>冰浴时间。
应用响应面寻优分析方法对回归模型进行分析,寻找最优响应结果见表1-4,由表1-4可知当乙醇温度为-34℃,乙醇添加量温度为1.09∶1,乙醇浓度为92%,冰浴时间为16min,响应面有最优值在98.63147±-0.171%。
表1-4响应面寻优结果
2.3.1.2验证实验与对比试验
在响应面分析法求得的最佳条件下,即乙醇温度为-34℃,乙醇添加量温度为1.09∶1,乙醇浓度为92%,冰浴时间为16min进行3次平行实验,总油提取率3次平行实验的平均值为98.67%。总油提取率预测值为98.63147±0.171%。说明响应值的实验值与回归方程预测值吻合良好。
2.3.1.3实验小结
利用响应面分析方法从挤压膨化预处理水酶法后的水解液提取大豆油的乙醇冰浴工艺参数进行了优化。建立了相应的数学模型为以后的中试以及工业化生产提供理论基础,并且得到了最优乙醇冰浴工艺条件为乙醇温度为-34℃,乙醇添加量温度为1.09∶1,乙醇浓度为92%,冰浴时间为16min。.经过验证与对比试验可知在最优乙醇冰浴工艺条件下总油提取率可达到98.67%左右。
2.3.2乙醇冰浴工艺参数对浓缩蛋白提取率的响应面结果分析
通过统计分析软件SAS9.1进行数据分析,建立二次响应面回归模型如下:
Y1=96.32326+0.721x1-0.792x4-0.570x1 2+0.832x1x2-1.887x1x3+1.142x1x4-1.375x2 2+2.268x2x3+0.686x3x4-1.730x4 2
(1-2)
回归分析与方差分析结果见表1-5,响应面寻优见表1-6,降维分析见图10,交互相显著的响应面分析见图11-图13。
表1-5回归与方差分析结果
注:经分析,总回归的相关性系数(R2)为96.16%,决定系数(R2Adj)为93.59%由表3可知,方程因变量与自变量之间的线性关系明显,该模型回归显著(p<0.0001),失拟项不显著,并且该模型R2=96.16%,R2 Adj=93.59%,说明该模型与实验拟合良好,自变量与响应值之间线性关系显著,可以用于该反应的理论推测。由F检验可以得到因子贡献率为:x4>x1>x3>x2,即冰浴时间>乙醇温度>乙醇浓度>乙醇添加量。
应用响应面寻优分析方法对回归模型进行分析,寻找最优响应结果见表1-6,由表1-6可知当乙醇温度为-33.7℃,乙醇添加量温度为1.03∶1,乙醇浓度为90.8%,冰浴时间为15min,响应面有最优值在97.08376±0.722%。
表1-6响应面寻优结果
2.3.2.2验证实验与对比试验
在响应面分析法求得的最佳条件下,即乙醇温度为-33.7℃,乙醇添加量温度为1.03∶1,乙醇浓度为90.8%,冰浴时间为15min,进行3次平行实验,总油提取率3次平行实验的平均值为96.67%。总油提取率预测值为96.50932±0.251。说明响应值的实验值与回归方程预测值吻合良好。
2.3.2.3实验小结
利用响应面分析方法从挤压膨化预处理水酶法后的水解液提取大豆油的乙醇冰浴工艺参数进行了优化。建立了相应的数学模型为以后的中试以及工业化生产提供理论基础,并且得到了最优乙醇冰浴工艺条件为乙醇温度为-33.7℃,乙醇添加量温度为1.03∶1,乙醇浓度为90.8%,冰浴时间为15min。经过验证与对比试验可知在最优乙醇冰浴工艺条件下总油提取率可达到96.67%左右。
2.3.3乙醇冰浴工艺的模糊综合评判优化
由以上研究得到各考察指标的回归模型可以看出,不同的考察指标遵循不同的回归模式。这样就给工艺参数的优化造成了困难,即以某一考察指标对工艺进行优化后,在此工艺条件下,其他考察指标可能偏离了期望值。这就涉及到工艺参数的多目标优化问题。
多目标优化是将多个考察指标值通过一定的形式转换为一个新的综合性单目标,再通过对该单一目标的优化,间接达到多目标优化的目的(陈敏等,1995;林锉云,1992;康立宁,2007)。
常见的多目标综合评价方法包括综合指数法、主成分分析法、因子分析法、熵值法、专家评价法、模糊综合评判法、经济分析法、功效系数法、多目标效用综合法、层次分析法等(林锉云等,1992;苏为华,2001;虞晓芬,2004;康立宁,2007)。
本研究针对此问题,应用模糊综合评判法对本试验主要考察指标总油提取率和浓缩蛋白提取率进行双目标优化,并且得到最佳酶解工艺参数。
2.3.3.1双目标模糊综合评判方法
要同时得到高的油脂与蛋白提取率,不能只考虑一个指标。所以通过模糊综合评判法对油脂与浓缩蛋白提取率进行综合评判,寻找比较合理的酶解工艺参数组合。这里运用频数分析来寻求最佳酶解工艺参数(徐红华,2004;孙培灵,2006)。
评价因素集U={油脂提取率无量纲转化值、浓缩蛋白提取率无量纲转化值}={U1、U2}
U1、U2的函数关系如下(试验数据见表):
分别将正交试验结果带入隶属函数中得到评价矩阵r选取评价函数为
其中rj为权重系数,i=1,2,3,……,36
综合考虑试验指标的重要程度(通过20名专家对所生产绿色无溶剂残留大豆油脂与浓缩蛋白经济效益评价,取平均值),分配权重选取为r={0.33,0.67}。
2.3.3.2乙醇冰浴工艺参数模糊综合评判结果的优化
本实验应用模糊综合评判后响应面优化法进行过程优化。以x1、x2、x3、x4为自变量,以模糊综合评判结果为响应值D,实验方案及结果见表1-7。实验号1-24为析因实验,25-36为10个中心试验,用以估计实验误差。
表1-7试验安排及结果
U1为总油提取率无量纲转化值U2为浓缩蛋白提取率无量纲转化值D为模糊评判结果
通过统计分析软件SAS9.1进行数据分析,建立二次响应面回归模型如下:
Y1=0.909017+0.072x1+0.042x2-0.0572x1 2-0.104x2 2+0.142x2x3-0.058x3 2+0.059x3x4-0.130x4 2 (1-3)
回归与方差分析结果见表1-8,响应面优化模糊评判结果见表1-9,降维分析见图14。
表1-8回归与方差分析结果
由表3-14可知,方程因变量与自变量之间的线性关系明显,该模型回归显著(p<0.0001),失拟项不显著,并且该模型R2=97.32%,R2 Adj=95.53%,说明该模型与实验拟合良好,自变量与响应值之间线性关系显著,可以用于该反应的理论推测。由F检验可以得到因子贡献率为:x1>x2>x3>x4,即乙醇温度>乙醇添加量>乙醇浓度>冰浴时间,应用响应面优化分析方法对模糊评判结果的回归模型进行分析,寻找最优响应结果见表3-15,由表3-15可知当乙醇温度为-33.7℃,乙醇添加量温度为1.03∶1,乙醇浓度为90.8%,冰浴时间为15min,响应面优化模糊评判结果值为0.944206±0.016399。
表1-9响应面寻优结果
2.3.3.3验证实验与对比试验
应用响应面优化分析方法对模糊评判结果的回归模型进行分析,寻找到同时兼顾高油脂与浓缩蛋白提取率的最佳酶解工艺参数为:乙醇温度为-33.7℃,乙醇添加量温度为1.03∶1,乙醇浓度为90.8%,冰浴时间为15min。根据因素水平编码表2-1,将此工艺条件下各因素所对应的水平值分别代入方程1-1、1-2求得的回归方程预测结果。由验证试验结果可知,在模糊评判优化的乙醇冰浴最优冰浴条件下,总油提取率预测值为97.99%,3次验证试验平均值为98.23%,总蛋白提取率预测值为96.85%,3次验证试验平均值为95.98%。
3实验结论
在模糊评判优化的碱性蛋白酶最优酶解条件下,总油提取率为97.99%,浓缩蛋白提取率为96.85%。由以上结果发现,各考察指标的验证值与预测值之间的标准偏差均在合理范围内,说明响应值的验证试验值与回归方程预测值吻合良好,证明通过模糊评判方法优化结果有很好的重复性。以总油和浓缩蛋白提取率为主要考察指标进行模糊评判优化的乙醇冰浴工艺可以同时兼顾得到高的油脂、浓缩蛋白。
实验例3超声工艺条件最佳参数的筛选实验
1材料与方法
1.1.1主要仪器设备
超声细胞破碎机 宁波新芝生物科技股份有限公司
1.3实验方法
1.3.1工艺流程(见图1)
1.3.2计算公式
2结果与讨论
2.1超声工艺单因素条件对游离油脂得率的影响
2.1.1超声温度对游离油脂得率的影响
超声时间为50s,超声功率400W,考察超声温度对游离油脂得率的影响,结果见图22。由图22结果可以看出超声温度大于50℃游离油脂得率明显增加,但当酶解时间大于70℃,游离油脂得率无明显变化,所以在下面的响应面试验设计中酶解时间选择50-70℃。
2.2.2超声时间对游离油脂得率的影响
超声温度为60℃,超声功率400W,考察超声时间对游离油脂得率的影响,结果见图23。由图23结果可以看出超声时间在50s附近游离油脂得率有较大值出现,因为考虑到交互作用,所以在下面的响应面试验设计中超声时间选择在40-60℃。
2.2.3超声功率对游离油脂得率的影响
在超声时间为50s,超声温度为60℃,考察超声功率对游离油脂得率的影响,结果见图24。由图24结果可以看出当超声功率大于300W时游离油脂得率明显增加,所以在下面的响应面试验设计中超声功率选择300-500W。
2.3超声工艺的响应面实验优化反应条件
2.3.1实验因素水平编码表
在单因素研究的基础上,选取超声温度、超声时间、超声功率3个因素为自变量,以游离油脂得率为响应值,根据中心组合设计原理,设计响应面分析实验,其因素水平编码表见表3-1。
表3-1因素水平编码表
2.3.2响应面实验安排及实验结果
本实验应用响应面优化法进行过程优化。以x1、x2、x3、为自变量,以游离油脂得率为响应值Y,响应面实验方案及结果见表3-2。实验号1-14为析因实验,15-20为10个中心试验,用以估计实验误差。
表3-2响应面实验方案及实验结果
2.3.3响应面实验结果分析
通过统计分析软件SAS9.1进行数据分析,建立二次响应面回归模型如下:
Y=88.426+3.47x1+5.15x2-2.704x1 2-1.013x1x2+2.048x1x3-2.364x2 2+2.75x2x3-1.871x3 2回归分析与方差分析结果见表3-3,响应面寻优见表3-4,降维分析见图25,交互相显著的响应面分析见图26-图28。
表3回归与方差分析结果
注:经分析,总回归的相关性系数(R2)为98.48%,决定系数(R2Adj)为97.11%
由表3可知,方程因变量与自变量之间的线性关系明显,该模型回归显著(p<0.0001),失拟项不显著,并且该模型R2=98.48%,R2 Adj=97.11%,说明该模型与实验拟合良好,自变量与响应值之间线性关系显著,可以用于该反应的理论推测。由F检验可以得到因子贡献率为:x2>x1>x3,即超声时间>超声温度>超声功率。
应用响应面寻优分析方法对回归模型进行分析,寻找最优响应结果见表2-4,由表2-4可知超声温度为64.044℃,超声时间为58.234s,超声功率为562.807W,响应面有最优值在93.40832±0.571%。
表2-4响应面寻优结果
2.4验证实验与对比试验
在响应面分析法求得的最佳条件下,即超声时间为58s,温度为64℃,超声功率为562W,进行3次平行实验,游离油脂得率3次平行实验的平均值为94.27%。游离油脂得率预测值为93.14107±0.571%。说明响应值的实验值与回归方程预测值吻合良好。
3实验结论
利用响应面分析方法对超声波处理乙醇冷浴后的水解液提取大豆油的工艺参数进行了优化。建立了相应的数学模型为以后的中试以及工业化生产提供理论基础,并且得到了最优酶解工艺条件为超声时间为58s,温度为64℃,超声功率为562W。经过验证与对比试验可知在最优超声工艺条件下游离油脂得率可达到93.14%左右。
Claims (4)
1.一种同步提取大豆油脂和浓缩蛋白的方法,包括以下步骤:将大豆粉碎后挤压膨化;将挤压膨化后的大豆产物与水混合得到混合液;向混合液中加入蛋白酶进行酶解,灭酶后离心分离得到水解液;其特征在于:(1)向水解液中加入乙醇进行冷浴,离心,沉淀为高纯度浓缩蛋白,提出高纯度浓缩蛋白;所述加入的乙醇温度为-40-0℃,冷浴时间为0-40min,乙醇添加量为水解液体积∶乙醇体积=0.75-1.75∶1,乙醇浓度为50%-100%;(2)将(1)中离心后的上清液进行旋转蒸发,在乙醇蒸发后对剩余混合物进行超声处理和高速离心处理,将混合物中大豆油脂引出收集,得到大豆油脂;所述的旋转蒸发温度为30-80℃,旋转蒸发时间为3-8min,旋转蒸发转速为80-130r/s;所述的超声功率为200-700W,超声时间为20-60s,超声温度为30-70℃,所述的高速离心转速为10000r/min,高速离心时间为15min。
2.根据权利要求1所述的同步提取大豆油脂和浓缩蛋白的方法,其特征在于:优选的乙醇温度为-34℃,冷浴时间为16min,乙醇添加量为水解液体积∶乙醇体积=1.09∶1,乙醇浓度为92%。
3.根据权利要求1所述的同步提取大豆油脂和浓缩蛋白的方法,其特征在于:优选的旋转蒸发温度63℃,旋转蒸发时间5.1min,旋转转速112r/s。
4.根据权利要求1所述的同步提取大豆油脂和浓缩蛋白的方法,其特征在于:优选的超声功率为562W,超声时间为58s,超声温度为64℃。
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