DesignExpert响应面分析实验的设计案例分析

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食品科学研究中实验设计的案例分析

—响应面法优化超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的工艺研究

摘要：选择对ACE 抑制率有显著影响的四个因素：超声波处理时间(X1)、超声波功率(X2)、超声波水浴温度(X3)和酶解时间(X4)，进行四因素三水平的响应面分析试验，经过Design-Expert优化得到最优条件为超声波处理时间28.42min、超声波功率190.04W、超声波水浴温度55.05℃、酶解时间2.24h，在此条件下燕麦ACE 抑制肽的抑制率87.36%。与参考文献SAS软件处理的结果中比较差异很小。

关键字：Design-Expert 响应面分析

1.比较分析

表一响应面试验设计

因素

水平

-1 0 1

超声波处理时间X1(min) 20 30 40

超声波功率X2(W) 132 176 220

超声波水浴温度X3(℃) 50 55 60

酶解时间X4(h) 1 2 3

2.Design-Expert响应面分析

分析试验设计包括：方差分析、拟合二次回归方程、残差图等数据点分布图、二次项的等高线和响应面图。优化四个因素（超声波处理时间、超声波功率、超声波水浴温度、酶解时间）使响应值最大，最终得到最大响应值和相应四个因素的值。

利用Design-Expert软件可以与文献SAS软件比较，结果可以得到最优，通过上述步骤分析可以判断分析结果的可靠性。

2.1 数据的输入

图 1 2.2 Box-Behnken响应面试验设计与结果

图 2

2.3 选择模型

图 3 2.4 方差分析

图 4

在本例中，模型显著性检验p<0.05，表明该模型具有统计学意义。由图4知其自变量一次项A，B，D，二次项AC,A2,B2,C2,D2显著(p<0.05)。失拟项用来表示所用模型与实验拟合的程度，即二者差异的程度。本例P值为0.0861>0.05，对模型是有利的，无失拟因素存在，因此可用该回归方程代替试验真实点对实验结果进行分析。

图 5

由图5可知：校正决定系数R2(adj)(0.9788>0.80)和变异系数（CV）为0.51%，说明该模型只有2.12%的变异，能由该模型解释。进一步说明模型拟合优度较好,可用来对超声波辅助酶法制备燕麦ACE抑制肽的工艺研究进行初步分析和预测。

2.5 多元二次响应面回归分析

图 6

通过Design-Expert软件进行二次响应面回归分析，得到如下多元二次响应面回归模型：

Y(%)＝－146.18542＋ 2.23483X1＋0.095966X2＋ 6.40533X3＋14.56083X4－0.016775X12 +5.68182x10-6X1X2－0.023300X1X3＋0.00025X1X4－2.49225x10-4X22－4.59229x10-7X2X3－

0.000625X2X4－0.052150X32－0.0005X3X4－3.21125X42