食品科学与工程专业酶法提取大豆油的改进毕业论文外文文献翻译.docx
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食品科学与工程专业酶法提取大豆油的改进毕业论文外文文献翻译
毕业设计（论文）
外文文献翻译
文献、资料中文题目：
酶法提取大豆油的改进
文献、资料英文题目：
文献、资料来源：
文献、资料发表（出版）日期：
院（部）：
专业：
食品科学与工程
班级：
姓名：
学号：
指导教师：
翻译日期：
2017.02.14
毕业设计外文参考文献译文本
2013届
译文题目：
ImprovementofSoybeanOilSolventExtractionthrough
EnzymaticPretreatment
酶法提取大豆油的改进
设计题目：
1500T/D棉籽预处理压榨车间工艺流程设计
酶法提取大豆油的改进
摘要:
这项研究的目的在于评价多酶的水解作用作为预处理期间一个改善大豆油的溶剂萃取的选择以及它对传统工艺的适应结果。
酶的作用使得含油细胞结构降解。
对于提取物，产量和出油率的提高的预期得以实现。
大豆饼粕作为油料，正己烷作为溶剂。
最佳的温度，pH值和浸出时间，每一个固体的扩散系数都已经作了估计。
溶剂输送出来进入溶剂储藏罐中，油量是由时间决定的，数学模型足以用来描述这个系统。
对于大豆粕和饼的浸出，获得的最佳条件分别是pH值为5.4，温度为38℃，进出时间为9.7个小时以及PH值为5.8，温度为44℃，进出时间为5.8个小时。
氢化植物油固体展现出更高的产量。
扩散系数估计在10-11与10-10之间。
氢化植物油固体拥有最大的扩散系数。
在大豆粕和大豆饼的浸出器里分别得到0.73克油每毫升和0.7克油每毫升，氢轻化植物油固体展现出更高的产量。
酶的催化提高了出油速率和出油量。
提议的模型被证明是适用的。
1简介
种子油类代表着70%的全球有产品，其中的30%是大豆油。
菜籽是出口阿根廷最重要的物料。
在菜籽中，细胞中的液泡含有油，细胞壁和液泡都必须被打破以达到改进溶剂提取效果。
因此，为了油最大限度的复原，在溶剂浸出前对油料的预处理是很严格的。
通过这种方法，大豆种子的细胞结构在适当酶的作用下，其水解作用将提高渗透率，因而提高浸出质量。
工业用途包含的酶处理阶段对于传统工艺没有明显变化。
通过这种方法使油释放出来将会获得更高的浸出产量和更少的有机溶剂使用。
在溶剂浸出过程中，经预处理后的油料（多空的固体模型）与纯溶剂或者混合溶剂相接处将油从固体模型中转运到液体介质中。
然而浸出的原理相对简单，过程却是一个复杂过程。
为了描述这个过程，包含的大量的油转移现象和在固体大豆以及正己烷中的对其可能的阻力都应该分析。
这个过程包含几个现象：
由于油料中孔穴的溶剂被阻塞和外部溶剂形成的对流机制，油通过内部空穴扩散到表面，然后到达大量液体当中。
由于被萃取的油被包含于含有被阻塞溶剂的网状不溶固体中，扩撒主要发生在被阻塞溶剂和固体之间，因为固体模型存在三步性的运输而严重影响了浸出速率。
浸出速率和散布性固体运输可以用方程式表述，那个方程式预测，油的转运与料粒的体积和固液接触面的浓度之间的差异相一致。
饼的扩散系数可以通过有效扩散系数估算出，也可以由经验统计估算出来。
这项研究的目的在于评价多酶水解作用作为改进大豆油溶剂浸出前的一个预处理选择和在结果基础之上去确定预处理阶段（经过多酶水解）能适用于现有的工业生产流程。
通过这项评价，酶解法的最佳条件和每个情况下和获得的产量首先被确定。
2材料和方法
2.1材料我们使用的大豆料胚和夹头样品从阿根廷科尔多瓦邦奇公司的工业用地获得。
使用的工业生产用酶由节能科国际有限公司提供如下：
α-淀粉酶，葡糖糖化酶，果胶酶，半纤维素酶，纤维素酶，中性蛋白酶。
所有的酶处理都是在放在配有温度控制室和100r/min旋转速度的旋转蒸发器中的锥形瓶里。
使用的分解阶段药品由西格玛和默克公司提供。
使用的缓冲溶液的PH有4.5,5.0,5.8,6.6和7.2。
解析阶段使用的正己烷作为提取物。
使用的提取器是一个带有避免因蒸发导致溶剂损失的回流冷凝器的玻璃管，管套用以控制温度。
固定床是由酶解的和没有酶解的粕和饼制成的。
蠕动泵来提供正己烷。
2.2方法
酶处理固体样品用缓冲溶液在有效pH值和温度为90℃条件下加热15分钟使其原有的脂肪酶失活。
固液比例调整为7:
1，每个样品用多酶混合物处理。
离心机暂停分为两个阶段：
液体和固体阶段。
每一个水解固体部分都在温度超过60℃下干燥以达到恒重，这样避免改变固体样品和减少水分含量，为了避免对抽提率和抽提效率的消极影响，水分含量不能超过11%。
最佳酶处理条件。
每个实验的pH，温度和浸出时间等条件是根据含有3个变量的重要的复合实验设计决定。
这项设计由针对每个固体的20个实验组成。
表1展示了每个实验的实验条件。
这项实验设计是根据响应面分析法和包含有使回归系数和轴向点最小的中心点反应建成的，因此可以获得一个可重复的实验设计。
最小二乘法用来估算多项式近似值的参数。
响应面的分析根据面设置提出来的。
有效扩散实验这项评估有效扩散的实验使用饼和粕还有水解样品以及程序描述过的所有物品来完成的。
包含有2到3克样品布制的管套被放置到锥形瓶中。
加入500毫升的正己烷，搅拌液体介质来消除外部阻力使转移物聚集。
每个实验在25℃下完成，在t时段结束时含有样品的套管从系统中被除去。
这些实验以5分钟和10分钟为间隔进行，知道1个小时的抽提完成。
每一份样品被泄油和干燥以消除溶剂和水分的踪迹。
此后，将称量样品放在装有纯正己烷的烧瓶中进行批量处理24小时。
管套和样品在烤箱中再次干燥以称量不含有样品。
各批浸出物前后的重量差异被认为是除去t时段浸出的油分。
固定床式栅栏浸出决定动力学的浸出物在栅栏中提取出来，在这个栅栏浸出器里，固定床是由大豆固体组成的。
这个栅栏用这些预先称量过的大豆固体装满。
设定流量和温度的正己烷从浸出器顶部加入。
油水混合物样品在浸出器出口获得。
全部浸出时间是60分钟。
1毫升小样品在确定的时间点获得。
根据必须灵敏度，油水混合物中的油决定了分光光度计设置波长在280到300纳米之间。
系统中有效扩散系数的估计是依据国际农学杂志上的菲克第二定律决定（由许多作者提出，包括CARRIIN和CRAPISTE）：
与下面的初始条件和边界条件为无限完美搅动的散装液体体积：
根据固体被认为是板和球，获得了解决办法
（1）。
考虑到所获得的一系列快速收敛，以下是通过将每个解决方案集成，得到中厚板厚度2l
球面半径为：
因为目前在植物油中的甘油三酯有不同分子量和结构，很容易衡量油固体的质量。
因此，浓度比变成了[21]这两个方程中的数量比例。
方程（3）及（4）是线性化和根据时间t表示。
两条线的斜率用于评估有效的扩散系数。
由列提取的数学模型。
固定床被视为萃取塔的截面，在流量相同的一段，可以用来提供源源不断的正己烷，QLo，并从中提取油水混合物，QL。
每个阶段的气态平衡如下。
固体：
液体：
在质量平衡估计，假定由各向同性的多孔颗粒和不一定经过酶预处理或者酶处理片治疗的球形颗粒夹组成的床上。
含油量在每个固体颗粒中是是统一的，同时
油作为一个单一的组件，因为甘油三酯是高度溶于正己烷[12]。
固体物包含大孔隙，里面有油滴驻留在其中；溶剂渗透这些毛孔和油溶解的瞬间，形成负压（停滞阶段）[4，15]。
从而建立了毛孔中的停滞阶段的油含量与固体中的残余油含量之间的平衡关系。
由于油浓度差，油转移的发生是从毛孔到油水混合物。
列长度粒子直径比是足够高到可以忽视径向的浓度梯度。
在整个提取过程中，床的孔隙度和颗粒是恒定和统一的。
混合过程中没有热量产生，而且在整个提取过程中，温度是恒定的。
通过实验确定的平衡关系包括固体湿度的影响；体积流量是恒定的，因为纯正己烷到系统提供的流量等于负压从系统中提取出来的流量。
在液体中的传质常量被估计为安装病床利用实证相关性提出的和固相中的传质常量被估计的由（5）质量平衡与方程描述的扩散现象，同时考虑到材料孔隙率进行校正[16]。
解决办法（5）及（6）使用的是数学模型。
3.酶处理的优化的结果与讨论
优化酶处理法。
利用索氏提取法从大豆饼中提取的油量占大豆夹干基（DB）16%和18.54%（DB）。
增加产量与酶法预处理并行的所有实验运行（见表2）。
RSM分析使我们得以获得通过石油（%db）中最大的理论产量为每种类型的开始材料获得的酶水预处理的实验条件。
方差分析分析（见表3）用来定义响应的多项式系数。
（a）片线性和二次温度的影响显著，超过95%的置信水平在这两种情况下，所以做了二次孵化时间的影响。
对于PH值变量，差异没有统计学意义（P>0.05）。
也可以推断的是两重要变量之间没有交互变量。
因此，定义响应函数为Y（%）=27.055-0.06T-3.68T2-0.04t2+error。
（b）夹二次型的温度和孵化的PH值影响显著，超过98%的置信水平在这两种情况下，所以做了PH值和孵化时间交叉影响。
其他的线性变量，变化不是很显著（P>0.05）。
也可以推断的是温度和孵化时间变量之间没有影响实验结果的交互变量。
因此，定义响应函数为Y（%）=2226.5660.186pH·t-3.10T-0.7274PH+error。
可以观察到的是，P值指示该模型在各个因素置信水平超过98%的情况下是显著的。
另一方面，超过98%的置信水平，以及片和夹的总误差分别为1.347和0.864证明了模型是适当的，同时也证明了与信任级别大于96%的两个起始原料模型之间没有充分性。
对大豆饼，影响最大的变量是温度；在测定方法中使用的大多数与最高产量温度相吻合的酶有类似的最佳温度范围。
这个产量是酶活性直接作用石油的结果，因为它有利于通过退化的细胞结构释放。
PH值的变化对产量没有显著影响。
这可能是由于研究和使用的酶的种类虽然繁多，但其用途范围狭窄。
他们各自都有自己的最佳PH值：
当其中一个活动最大时，其他人呈现出轻微活动，因为他们提取效率并不是个别的活动[17]总和的结果。
对于大豆夹，三个变量在不同程度下的影响是显著的。
Ph值变量未观察到最大的差异，在酶水解。
这可能是固体的由于不同结构。
大豆夹获得通过将热液、机械治疗结合起来。
热处理的材料陈列了PH值对产量的影响，但蛋白酶对产量的影响可能更大[18]。
由于使用的最佳PH值在5.5-6的范围，而糖水解酶展示的最佳PH值范围更接近5。
表4汇总了每个固体材料获得最大石油产量的最佳条件，以及优化条件的派生，并设置响应函数等于零。
农学最佳国际杂志中大豆饼的产量均为（27.59%DB）；几种预处理方式的组合可提高产量。
大豆夹在其中直接通过溶剂萃取，与（26.64%db）时相比产量较低。
这些结果支持了罗森塔尔的结论[18]，非热处理材料比那些为热处理材料（夹）的提取产量更高。
这可归因于非治疗材料[18]变性基质的水解率降低。
表5显示了当所有材料没有大规模运输和内部材料运输的适当时，扩散过程完全是由外部阻力引起的有效扩散系数。
系数值，按估计的线性化（3）及（4）中的每个边坡计算。
它可以观察到，−11的数量级估计的扩散系数是介于10-12和10−10m2·s−1之间，与以前的数据[19–27]不谋而合。
已编译的有效扩散系数在规模为10−12和10−10m2·s−1之间为各式各样的固体食物，这就是为什么在大多数情况下，通过固体扩散是比通过气体或液体共振观察到的较小的扩散系数更复杂，因此，大规模转移慢慢地发生。
在所有情况下，考虑到单向扩散和板球面几何的起始固体，油提取与正己烷采用菲克第二定律所提出的非平稳扩散的模型。
可以观察到有效扩散系数较高的固体所经历了更多的预处理，这与退化程度的细胞结构是一致。
如果起始材料是酶预处理的固体与退化的细胞结构，该材料具有高渗透性对萃取溶剂和油分子的运动到批量解决方案满足更少的物理障碍。
列提取的数学模型。
解决办法（5）及（6）是通过数值微分公式与数学模型的方法获得的。
从这些解决方案，在负压在列出口石油内容演进模拟的profile和固体中的残余油内容演进模拟的profile的估计值为[7、15、16、27、28]。
数字1和2是根据萃取塔的出口处的负压分别在固体片和未经酶预处理的夹的时间显示油浓度的模拟的数据。
图3和4显示为固体flakes和酶法预处理夹实验和模拟的简介。
每个图显示了两个实验的方式获得的值与模型估计。
数字显示良好的对应关系的实验数据和值估计为此试验计划和提取设备使用的模型大豆油溶剂萃取，通过改进酶法预处理。
表3：
石油产量优化的方差分析结果
（a）大豆薄片
Model：
样本Error：
误差Totalfit：
总拟合Quadraticfit：
二次拟合
Lackoffit：
拟合的不足Pureerror：
纯误差Totalerror：
总误差
Pvalue：
P值
（b）大豆夹头
表4：
优化酶的温育条件获得最大的理论油产量
Flakes：
薄片Collets：
夹头
表5：
25℃时的估计有效扩散系数
图1：
提取的出口处的油含量的演变列薄片
由此可以观察到，最大量的油是由水解的大豆夹头得到的。
经过240秒的接触，退出混合油含有0.73克/毫升的油，相比水解片0.7克/毫升油。
另一方面，所示的曲线图，所获得的最低值对应于的未经水解的大豆片。
提取大约2分钟后，排出的混合油含有约0.14克油/毫升。
有人认为，最大的山油不水解（0.46克/毫升）的大豆夹头获得两倍以上的最大价值不水解大豆片（0.14克/毫升）。
这个差异可能是由于在固体油扩散的细胞结构破坏程度的影响，并且它是一个显著的差异，考虑油的己烷溶液（溶剂）的溶解性高。
含油量较高的额外的和灰时间较短的列，如果在出口处观察到的混合油水解薄片了重复使用的，而不是水解夹头。
这些结果与最大字段中得到的最佳化阶段。
图2：
在萃取塔的出口处的弹簧夹头的油含量的演变
图3：
油含量的出口多余的动作列演变水解片
图4：
额外的行动列水解夹头出口油含量的演变
4.结论
优化的pH值，温度，酶解时间变量导致最大的产油量如下：
片状，在pH值为5.4和38℃温度下温育9.7小时；夹头，在pH值为5.8和43.5℃温度下温育5.8小时。
酶预处理，得到的油率超过常规提取获得的无酶促处理：
大豆片的27.59％，26.64％大豆夹头。
经测定，酶水解降低植物组织的完整性，这些结构的磁导率增加油，这将导致更大的扩散系数在没有外部电阻石油运输批量提取。
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