茶树菇废菌体对水中Cr吸附的响应面优化及机理研究

茶树菇废菌体对水中Cr吸附的响应面优化及机理研究
茶树菇废菌体对水中Cr吸附的响应面优化及机理研究

第30卷第8期2010年8月

环 境 科 学 学 报 Acta Scientiae C ircu mstanti a e

V o.l 30,N o .8A ug .,2010

基金项目:国家自然科学基金资助项目(No .30970105);长沙科技计划重点资助项目(No .K0802151-31);国家水体污染控制与治理科技重大专项资助课题(No .2009ZX07212-001-02)

Supported by t h e NationalNatural S ci en ce Foundation of Ch i na (No .30970105),

t h e S ci ence and T echnology Research Project of C hangs ha (No .

K0802151-31)and t h e Key Speci al Progra m of S ci en ce and Technol ogy ofW ater Poll u tion C ontro l and Treat m en t of S t ate (No .2009ZX07212-001-02)作者简介:陈颖(1986 ),女,E-m ai:l cheny i ng620168@163.co m;*通讯作者(责任作者),E-m ai:l yzh @https://www.360docs.net/doc/7817580921.html,

Biography :CHEN Y i ng(1986 ),fe m al e ,E-m a i :l ch enyi ng620168@163.co m;*Corres pond i ng aut hor ,E -m ai :l yz h@https://www.360docs.net/doc/7817580921.html,

陈颖,杨朝晖,李小江,等.2010.茶树菇废菌体对水中C r ( )吸附的响应面优化及机理研究[J].环境科学学报,30(8):1593-1600C hen Y ,Yang Z H,L iX J ,e t al .2010.B i osorpti on of C r( )fro m aqueous sol u ti ons by w aste Agroc ybe a e gerita :Op ti m iz ati on and m echan i s m [J].A cta Scienti ae C ircum stan tiae ,30(8):1593-1600

茶树菇废菌体对水中Cr (VI )吸附的响应面优化及

机理研究

陈颖

1,2

,杨朝晖

1,2,*

,李小江3,唐志刚3,徐峥勇

1,2

,季丽丽

1,2

,孙红松

1,2

1.湖南大学环境科学与工程学院,长沙410082

2.环境生物与控制教育部重点实验室(湖南大学),长沙410082

3.株洲市环境保护研究所,株洲412000

收稿日期:2009-12-07 修回日期:2010-03-09 录用日期:2010-04-29

摘要:采用响应面优化(B ox -Behnken d es i gn ,BBD)法对茶树菇废菌体吸附水中C r( )的过程进行了优化,并设定p H 值、Cr( )初始浓度、反应时间、摇床转速和吸附剂用量为5个影响因子,C r( )吸附率为响应值,对吸附过程的热力学特征及吸附机理进行了研究.结果表明,对废菌体吸附C r( )有显著影响的因素是p H 值、C r( )初始浓度和吸附剂用量;废菌体对C r( )吸附的最佳条件为p H =1.19,Cr( )初始浓度为148.58m g L -1,反应时间为89.02m i n ,摇床转速为180.12r m i n -1,吸附剂用量为10.90g L -1,在此条件下,实测C r( )的吸附率达96%以上.用Langmu ir 、Freund lich 及Dub i n i n-Radus k evich 吸附等温模型对吸附过程进行拟合发现,Lang mu ir 模型可以很好地反映茶树菇废菌体对C r( )的吸附特性,在298K 时最大吸附量为46.95m g g -1.对表观热力学参数 G 、 S 及 H 的计算表明,废菌体对C r( )吸附为吸热的自发过程,并且吸附过程增加了体系的混乱度.最后结合FTI R 图对吸附机理进行了探讨,结果表明,废菌体对C r( )具有良好的吸附效果,可用于处理含铬废水,达到以废治废的目的.

关键词:茶树菇废菌体;吸附;C r( );响应面优化;热力学特征;吸附机理

文章编号:0253-2468(2010)08-1593-08 中图分类号:X703.1 文献标识码:A

B iosorpti on of

C r( )fro m aqueous solutions by waste Agrocybe aegerita :Optim ization and m echanis m

C H E N Y ing 1,2

,YANG Zhaohu i 1,2,*

,LI X iao jiang 3,TANG Zh i g ang 3,XU Zhengyong 1,2,JI L ili 1,2

,

SUN H ongsong

1,21.Co ll ege of Environm en t al S ci en ce and Eng i neeri ng ,H unan Un i versit y ,Changsha 410082

2.Key Laborat ory of Env i ronm ental B i ology and Poll u tion Contro l (H unan Un i versit y),M i n istry of Edu cati on ,Changs h a 410082

3.Env i ron m en talP rot ecti on R esearch Insti tute of Zhu z hou ,Zhu z hou 412000

R ecei ved 7Dece m ber 2009; received i n revi sed f or m 9M arch 2010; a ccepted 29Ap ril2010

A bs tract :Th e Box -Behnken desi gn m et hodol ogy ,i ncl ud i ng fi ve f actors :p H,i n iti al C r( )concentrati on,contact ti m e ,stirri ng s peed and adsorb ent dos age ,w as e mp l oyed to study t h e re moval of chro m i um (V I)fro m aqu eous sol u tion by w aste Ag roc ybe aegerit a (

B lack pop lar m ushroo m ).Th e t her m odyna m ic characteristi cs and m echan is m of t he adsorpti on p rocess w ere al so st ud ied .The p H,

i n itial C r( )concentrati on and adsorben t dosage

w ere t he t h ree key f actors i n fl u enci ng t he uptake of C r( ).The op ti m al adsorpti on cond itions w ere p H 1.19,

i n iti a l Cr( )concentrati on 148.58

m g L -1,contact ti m e 89.02m i n ,stirri ng speed 180.12r m i n -1and adsorbent dosage 10.90g L -1,and under t h ese cond iti ons ,

t he re moval of

C r( )w as above 96%.Lang m u i r ,Freundli ch and Dub i n i n-Radus hk evic k i sot her m s w ere app lied to fi t t he adsorpti on equ ili bri um data and t h e ad s orp ti on p rocess .The Lang mu ir i sot h er m adsorpti on model best refl ected t h e adsorpti on characteristi cs .Th e adsorpti on capacit y of t h e b i os orben t w as

环 境 科 学 学 报30卷

46.95m g g -1.A pparent t h er m odyn a m ic para m eters ,s u ch as G , S and H w ere calcu l ated and s ho w ed t hat t h e adsorp tion p rocess was endother m ic and s pon taneou s ,w h il e t he en tropy of t h e s yste m i ncreased .F i nall y ,t h e re m ovalm echan i s m is discussed by dedu cti on from FT I R s p ectra .The results of t h is study sho w thatw asteA grocybe aegeri ta i s a good ab s orben t f or re m ov i ng chrom i um (V I)fro m w aste w at er ,wh ich is a strategy of con trolli ng w aste by w aste .

K eywords :w aste Agrocybe a e gerita ;ad s orp ti on ;C r( );response surface opti m i zati on ;Ther m odyna m ic characteri stics ;adsorp tion m echan is m

1 引言(I ntroduction)

环境中的铬污染主要来源于电镀、金属加工、涂料生产、纺织业和食品加工的等行业(Singh et al .,2009),且大多以C r( )和C r(III)的形式存在.其中,C r( )具有较高的迁移性和较强的氧化性,并具有致癌致突变作用,会严重威胁人类的健康,其毒性为Cr( )的500倍.鉴于铬污染的严重危害性,美国环保局(USEPA )规定饮用水中总铬的浓度应低于0.1m g L -1

,世界卫生组织亦规定C r (V I)的最高允许排放标准是0.005m g L -1

,因此,加强对废水中铬的控制势在必行(Aydin et al .,2009;N a m asivaya m et al .,2008).

目前,去除废水中C r( )的主要方法有:化学还原法、离子交换法、电化学法和吸附法等(Uysal et al .,2007).吸附法是利用某些物质本身的化学结构及成分特性来吸附水中Cr( ),再通过固液分离来实现C r( )从废水中去除的方法,目前研究较多的是用生物吸附剂进行吸附.生物吸附剂具有来源广、价格低、吸附能力强、易于分离回收重金属等特点,如工农业废弃物、微生物及各种固体物质等都是较为常用的生物吸附剂.国外学者分别利用海藻、麦麸、椰壳和粉煤灰活性炭等材料对废水中C r( )进行吸附并取得了较好的效果(Kratochv il et al .,1998;Dupont et al .,2003;Se lo mu l y a et a l .,1999),但这些材料能否进行工程应用仍待进一步探究.因此,开发能实际应用的高效、价廉的生物吸附剂是吸附法处理废水中重金属污染的难点之一.

茶树菇废菌体是菇业生产过程中的一种废弃物,其中含有大量的氨基酸及多糖等物质(Ngai et al .,2005),且菌体体积微小,比表面积大,常作为有机肥用于果蔬栽培,而将其用于重金属吸附的研究还未见报道.因此,本实验利用茶树菇废菌体对模拟含铬废水中Cr( )进行吸附,并通过响应面优化法对影响C r( )吸附的因素进行优化,然后分别采用Lang m uir 、Freund lic h 及Dub i n i n -Raduskev ich 3种等温吸附模型对在最优吸附条件

下得到的实验结果进行模拟,并根据最佳的模拟参

数对其吸附热力学特征进行研究,最后结合红外光谱分析对其吸附机理进行探讨,以期为去除污水中重金属离子研究提供参考.

2 材料与方法(M ateria ls and m ethods)2.1 实验材料

2.1.1 茶树菇废菌体 实验用茶树菇废菌体取自江西某食用菌有限公司,将废菌体置于电热恒温干燥箱,于95 条件下干燥10h ,之后将干燥的废菌体过24目标准检验筛,取筛上物作为本实验的吸附材料.

2.1.2 模拟含铬废水 称取于110 条件下干燥2h 的重铬酸钾(K 2C r 2O 7,分析纯)(0.5658 0 0001)g ,用蒸馏水溶解并定容至1L ,则此溶液C r( )浓度为200m g L -1

,实验所需的其它浓度均由此贮备液稀释制取.2.2 实验方法

2.2.1 吸附率的测定 取100mL 一定浓度的K 2C r 2O 7于250mL 锥形瓶中,用0.1m ol L -1

HNO 3

或0.1mo l L

-1

N a OH 对pH 值进行调节,之后加入

一定量的吸附剂置于多头磁力搅拌器上搅拌.吸附完成后用高速离心机进行离心分离,取上清液和原液用二苯碳酰二肼分光光度法进行分析,测定C r( )浓度.利用以下公式计算Cr( )的吸附率:

R =1-C

C 0

100%(1)

式中,R 为吸附率;C 0为吸附前溶液中金属离子浓度(mg L -1

);C 为吸附后溶液中金属离子浓度

(m g L

-1

).

2.2.2 吸附条件的响应面优化 BBD 法是响应面分析法的一种,它是基于球面空间设计,以最少的实验次数对实验条件进行优化的有效方法(Ku m ar et al .,2009).本实验应用Design -expert 7.1.3软件,采用BBD 法对p H 值、C r( )初始浓度、反应时间、搅拌速度、吸附剂用量等5个因素进行实验设计并优化.试验中采用二阶经验模型对变量的响应行为进行表征:

1594

8期陈颖等:茶树菇废菌体对水中C r(V I)吸附的响应面优化及机理研究

Y= 0+ k i=1 i X i+ k i=1 ii X2i+ k i

2.2.3 吸附热力学特征研究 设置实验温度分别为20、25和35 ,取100m L C r( )初始浓度为50 ~500mg L-1(每隔50m g L-1取一个浓度值)的K2C r2O7溶液于250mL锥形瓶中,其它条件均调节至最优化状态进行吸附实验,测出Cr( )的平衡浓度并计算出平衡吸附量q e.分别用Lang m u ir、Freundlich和Dubinin-Raduskev ich吸附等温式对吸附结果进行拟合,并利用吸附平衡常数计算热力学参数.

2.2.4 傅里叶变换红外光谱分析 在优化条件下进行吸附试验,对吸附后的茶树菇废菌体烘干并磨碎,用于傅里叶变化红外光谱分析;另取一份未进行吸附的废菌体做同样的处理,作为空白对照.

3 结果(R esu lts)

3.1 BBD实验设计

BBD实验设计及结果见表1,其中,X1、X2、X3、X4、X5分别代表影响吸附的5个因素,即p H值、C r( )初始浓度(mg L-1)、反应时间(m i n)、摇床转速(r m in-1)和吸附剂用量(g L-1).同时,各因素分别编码 -1 、 0 、 1 3个水平,各编码水平取值分别为:p H为1.00、5.50、10.00,Cr( )初始浓度为100.00、150 00、200.00m g L-1,反应时间为30.00、75.00、120.00m i n,摇床转速为100.00、150 00、200.00r m in-1,吸附剂用量为6.00、9.00、12 00g L-1.

表1 BBD设计及实验结果Table1 BBD desi gn and res ponse val u es

序号

因素编码值

X1X2X3X4X5

吸附率序号

因素编码值

X1X2X3X4X5

吸附率

1-1001097.33%2400-1-1034.67% 200-10148.67%251100015.85% 300-10-124.44%26001-1048.47% 4-1000199.96%2710-10021.18% 50-10-1067.69%280100-128.87% 60000035.55%291010025.00% 7100-1020.83%300001-138.65% 8-100-1094.94%3101-10027.30% 90100136.71%320-100-156.85% 100010159.41%330-110081.78% 11-1-100098.45%340011051.77% 12-10-10080.52%350000042.06% 1300-11027.84%360000044.76% 140-101070.63%370101030.27% 150000047.45%381-100037.95% 16-1010098.07%39000-1-129.95% 170-1-10057.63%40-1100093.46% 180110031.35%410-100182.59% 19000-1156.27%420000037.43% 200000038.25%431001022.55% 21-1000-181.64%440010-137.85% 22010-1030.73%451000-120.21% 230001156.67%461000130.26%

以吸附率为响应值建立的二次模型如式(3)所示:

Y=+101.17268-10.13110X1-0.62018X2+0.47946X3-0.089072X4+5.98398X5-0.019011X1X2

-0.016951X

1X

3

-7.44444 10-4X

1

X

4

-0.15315X

1

X

5

-2.23333 10-3X

2

X

3

-3.40000 10-4X

2

X

4

-0.029833X2X5+1.12556 10-3X3X4-4.94444 10-3X3X5-0.013833X4X5+0.73615X21

+2.95983 10-3X22-1.38477 10-4X23+6.64833 10-4X24+0.27486X25(3)

1595

环 境 科 学 学 报30卷

式中,Y 为响应值,即Cr( )的吸附率;X 1、X 2、X 3、X 4、X 5分别代表p H 值、Cr( )初始浓度、反应时间、摇床转速和吸附剂用量的实际值.对拟合的二次模型进行方差分析(ANOVA )的结果显示:F 值为44.37,p ﹤0.0001,R 2

=0.9726,说明用该模型能很好地拟合废菌体对Cr( )的吸附行为;对模型中各项进行显著性检测发现,p H 值、C r( )初始浓度和吸附剂用量均为对吸附率有显著影响的因素;而在二次项中,p H 值和C r( )初始浓度是对吸附率有显著影响的因素;在交互项中,其p 值均大于0.05,说明其显著性都不明显,也说明各个因素之

间的交互作用不明显,从相应的响应曲面图及其等高线图也可以得出相同的结论,结果见图1.从图1可以看出,随着溶液p H 值的升高及

C r( )初始浓度的增大,茶树菇废菌体对C r( )的吸附率均有下降的趋势;而随着吸附剂用量的增加,使C r( )吸附率上升,但上升趋势不是很明显.这说明较低的p H 值有利于茶树菇废菌体对C r( )的吸附,适当地增加吸附剂用量及相应地降低溶液中C r( )初始浓度也将提高茶树菇废菌体对C r( )的吸附率

.

图1 不同因素对Cr (V I )吸附率影响的三维曲面图和等高线图(a .p H 值和吸附剂用量,b .pH 值和C r (V I)初始浓度,c .吸附剂用量和

C r (VI)初始浓度)

F i g .1 Surface and con t our p l ots f or the effect of d ifferent factors on C r (VI)re m oval(a .pH and ads orben t dosage ,b .pH and i n itial con centrati on ,

c .adsorb ent dosage an

d i n i ti al concentrati on )

1596

8期陈颖等:茶树菇废菌体对水中C r (V I)吸附的响应面优化及机理研究

根据拟合方程,对各影响因素进行优化,可以得到最佳吸附条件为:p H =1.19,C r( )初始浓度为148.58mg L -1

,反应时间为89.02m in ,摇床转速

为180.12r m i n -1,吸附剂用量为10.90g L -1

.在优化条件下进行验证试验,得出茶树菇废菌体对C r( )的吸附率都达到96%以上,与预测值相符.3.2 吸附热力学实验研究结果

吸附热力学实验目的在于通过研究吸附等温线,确定茶树菇废菌体对Cr( )的最大吸附量及对C r( )的吸附热力学特性.通常采用Lang m u ir 、Freundlich 及Dubinin -R aduskev ich 等温吸附模型(式(4)~式(6))来进行分析(Na m asi v aya m et a l .,2008;Na m asivaya m et al .,2007).

C e q e =1+K L C e

K L q m

(4)l g q e =l g K F +1

n

lg C e

(5)l n q e =ln q m -BA

2

(6)A =RT ln 1+

1

C e

(7)

式中,C e 为C r( )的平衡吸附浓度(mg L

-1

);q e 为

废菌体对C r( )的平衡吸附量(m g g -1

);q m 为最大吸附量(m g g -1

);K L (L m o l -1

)为Lang m u ir 吸附等温式常数,反映吸附剂对吸附质吸附过程中的吸附热大小;K F 、n 均为Freund lich 吸附等温式常数;B 为Dub i n i n -Raduskev ich 吸附等温式常数

(m ol 2 J -2

),代表单位吸附剂的吸附平均自由能;A 为波拉尼吸附势能(J mo l -1

),其定义为1m o l 分子从无限远处(即吸附力不起作用的地方)吸附至距离吸附剂表面x 点处所做的功;R 为气体常数(J m o l -1

K

-1

);T 为吸附温度(K).

在最优吸附条件下进行实验,将实验数据用Lang m u ir 模型、Freundlich 模型和Dubini n -Raduskev ich 模型进行模拟,结果见图2,模型拟合参数如表2所示.从表2可以看出,R 2

L 远大于R 2

F 并且大于R 2

D -R ,显然Lang m uir 等温线方程的可决系数更接近1,表明用Lang m uir 等温线模型来描述茶树菇废菌体对C r( )的吸附更为合适,最大吸附量为46.

95m g g -1

,优于许多其它吸附剂(B ansa l et al .,2009).

图2 Langmuir(a)、Freundlich(b)及D ubi nin -Raduskev ich(c)吸附等温线F i g .2 Langmu ir(a),Freund lic h (b )and Dub i n i n-Radu s kevi ch (c)ads orp tion isot her m

表2 Lang m ui r 、F reundlich 和D ubi nin -Raduskev ich 模型吸附等温常数Tab l e 2

Isother m constan ts of Lang m u i r ,Freund lich and Dub i n i n-Radu s kevic h m odels

Lang mu ir 模型

q m /(m g g -1)

K L /(L m ol -1)

R 2L Freund li ch 模型

K F /(L g -1)

n R 2F Dub i n i n-Radu s kevic h 模型

q m /(m ol g -1)

B /(mo l 2 J -2)R 2

D -R

46.95

2.1959

0.9934

26.45

4.21

0.8691

1.58

6.54 10-9

0.9527

在以上的等温吸附模型中,可以根据吸附平衡

常数K L 计算出表观热力学参数 G 、 S 及 H (张晋京等,

2008;李荣华等,2009;A yd i n et a l .,

2009),求解公式如下:

G =-RT l n K L

(8)

H =R T 1T 2T 2-T 1ln

K L2

K L1

(9)lg K L =

S 2.303R - H

2.303RT

(10)

式中,K L1、K L2分别为对应温度T 1、T 2时的Lang m uir 吸附等温式常数.

从表3计算结果可知, G 均为负值,而 H 在

1597

环 境 科 学 学 报

30卷

考察范围内为正值,这说明茶树菇对Cr( )的吸附是自发进行的,而且是吸热反应,提高反应温度有利于吸附; S 为正值则说明吸附反应的进行增加了系统的混乱程度,这与其他学者的研究结果一致(W ang et a l .,2009).

表3 热力学参数

Table 3 Ther modyna m i c para m eters

T /K G /

(kJ m ol -1) S /

(J m ol -1

K -1)

H /

(k J m ol -1)

293-1.734298-1.948 3.857

1.946

308

-2.

143

图3 茶树菇废菌体吸附C r (VI)前后红外光谱图Fig .3 FTIR s pectra ofw aste Agrocybe cy li ndracea b efore and after

s orb i ng C r( )

3.3 红外光谱分析

傅里叶变换红外光谱(FT I R )分析是鉴定物

质官能团的一个重要工具.官能团的分类、相互作用甚至官能团的空间构型,其相关信息都可以从图谱上得到反映(A rav i n dhan et al .,2004).对吸附前后的茶树菇废菌体进行红外光谱分析,结果如图3所示.由图3可知,茶树菇废菌体成分复杂,在整个吸收波数范围内几乎所有波峰强度均有所减弱,可

见废菌体对C r( )有明显的吸收;图中3410c m -1

处的强宽峰为缔合羟基伸缩振动峰,2925c m -1

为分子内螯合羟基,1059c m -1

处为游离羟基,1643c m -1

处的吸收峰为酰胺 带,1522c m -1

处吸收峰为酰胺 带,是N H 弯曲振动和C N 伸缩振动,1159c m -1

处可能为细胞壁的主要成分碳水化合物中C O 键的伸缩振动.对照吸附前后波峰变化可以看出,吸附前后的红外光谱图主要峰值并没发生很大的变化,只是发生一定的偏移,表明废菌体对C r( )的吸附是以物理吸附为主,同时在1726c m -1

处出现新的波峰,说明吸附产生了新的基团,

这可能是因为溶液中H Cr O -4离子与羟基发生酯化

反应;吸附后3410c m -1

、2925c m -1

、1059c m -1

处波峰强度减弱,暗示了羟基参与吸附反应形成络合

物;在1159c m -1

处波峰强度减弱,说明废菌体中的C

O 基团与Cr( )结合以去除C r( );而在

波数小于1000c m -1

范围,吸附前后强度发生较大的偏移,这可能是因为溶液中C r( )与废菌体表面的杂环芳香物质结合.可见起吸附作用的基团主要是羟基、羰基及芳香环,以物理吸附为主,并发生简单的化学吸附.4 讨论(D iscussi o n)4.1 p H 对吸附率的影响

p H 值是影响重金属离子存在形式的重要因素,并对吸附剂上的化学官能团活性产生一定的影响.随着p H 值的变化,C r( )在溶液中以不同的形式存在(Gurge l et al .,2009),在p H 值为1时,

C r( )主要以HC r O -4形式存在;当p H 为2~6时,其存在形式有HC r O -4、C r O 2-4和C r 2O 2-

7,但以H Cr O -4为主;随着p H 值的继续升高,其存在形式变为Cr O 2-4和C r 2O 2-7;当p H 值大于7.5时,C r O 2-4为其唯一存在形式.各离子之间的电离平衡式

如下:

H 2Cr O 4 H +

+H Cr O -4HC r O -4 H +

+C r O 2-4

2H Cr O -4 C r O 2-7+H 2O

在较低的p H 值范围内,茶树菇废菌体对C r( )的吸附率较高,这是因为此时C r( )主要

以H C r O -4形式存在,相对于二价的C r O 2-4,H C r O -4易于被吸附,并且在较低的pH 值条件下,体系中存在大量的H +

,从而增大了HC r O -

4与吸附剂吸附位点之间的引力;随着pH 值的升高,体系中OH

-浓度不断增大,对C r( )的吸附产生竞争吸附,从而降低了C r( )与吸附剂位点之间的亲和力,这种阻碍作用在p H 大于7时尤为明显,因而茶树菇废菌体对C r( )吸附率也相应地降低.另外从红外光谱图中可以看出,废菌体表面带有较多的羟基,随着p H 值的增大,与溶液中羟基产生更大的斥力,这也将使这些基团难以与C r( )发生络合.4.2 吸附剂用量的影响

研究吸附剂用量的影响对于评价吸附剂吸附

能力和吸附质吸附率具有重要意义,它可以保证在达到吸附率要求的同时使吸附剂的用量最优化(Gupta et al .,2009).随着吸附剂用量的增加,

1598

8期陈颖等:茶树菇废菌体对水中C r(V I)吸附的响应面优化及机理研究

C r( )的吸附率相应地增加,这主要是因为较多的吸附剂可以提供更多的吸附位点,同时与Cr( )的接触面积也增大,有利于吸附的进行.当吸附率增大到一定程度时,Cr( )吸附率不再随吸附剂用量的增加而发生很大变化,这可能是因为体系已达到吸附平衡,再增加吸附剂的量也只是增加了无效的吸附位点,使吸附位点处于不饱和状态(N a m asivaya m et al.,1998).另外,由于吸附剂浓度过大时,吸附剂表面的活性基团之间的相互干扰也大,而C r( )在达到吸附平衡时浓度一般较低,因此,吸附质扩散到吸附剂表面的驱动力太小而无法被吸附.这与其他学者的研究结果一致(李璐等,2009;Ne m r et al.,2009).

4.3 C r( )初始浓度的影响

溶液中重金属离子初始浓度是影响吸附剂对金属离子吸附的最主要因素,离子初始浓度越大,溶液中金属离子克服其与固体表面(吸附剂)之间传质阻力的能力就越强,就越容易被吸附(N e m r et al.,2009).随着C r( )初始浓度的上升,废菌体对Cr( )的吸附量增加,这是因为较高的C r( )浓度能产生更大的驱动力使C r( )吸附到废菌体表面,同时增大C r( )的吸附率;而随着C r( )初始浓度的升高,茶树菇废菌体对Cr( )吸附率却呈下降趋势.这主要是因为定量吸附剂的吸附位点是相对稳定的,当溶液中Cr( )达到一定浓度时,废菌体的吸附位点就处于饱和状态,对C r( )无法进一步吸附,并且当废菌体吸附趋近于饱和时,废菌体表面的C r( )和溶液中的C r( )之间产生斥力,使废菌体对C r( )的吸附就越难发生.这与叶锦韶等(2005)用高效生物吸附剂处理含铬废水的研究结果相近.

4.4 其它因素的影响

生物吸附剂吸附重金属离子是一个很复杂的过程,它易受吸附剂、金属离子及各种操作因素的影响.本研究中,除了p H值、茶树菇废菌体用量和C r( )初始浓度对Cr( )的吸附率有明显影响外,其它因素(反应时间、共存离子、温度和废菌体的比表面积等)对C r( )的去除也有一定的影响.较长的反应时间和较大的废菌体比表面积均有利于C r( )的去除,这是因为吸附需要足够的时间才能达到吸附平衡,在未达到平衡之前,C r( )的吸附率会随反应时间的延长而增大,在达到平衡后,吸附速率和解吸速率相当,吸附率将不再发生变化;而废菌体的比表面积越大,与溶液中C r( )的接触机率就越大,越容易发生吸附.茶树菇废菌体吸附Cr( )为吸热反应,所以,提高体系温度可以增加Cr( )的吸附率,但过高的温度也容易使已吸附的C r( )脱附;共存离子浓度也对C r( )的吸附有影响,Gupta等(2009)用锯屑吸附C r( )的研究发现,一些离子如Ca2+、M g2+等对Cr( )的去除影响不大,而Pb2+、N a+等会对Cr( )的吸附产生抑制作用,但有关共存离子对茶树菇废菌体吸附C r( )的影响有待进一步研究.

5 结论(Conclusions)

1)BBD优化设计表明,在茶树菇废菌体吸附

C r( )系统中,p H值、废菌体用量和Cr( )的初始浓度是对吸附率有显著影响的因素;在二次项中,pH值和C r( )初始浓度是对吸附率有显著影响的因素;而各个因素之间的交互作用较小.

2)响应面优化结果表明,在pH=1.19、C r( )初始浓度为148.58m g L-1、反应时间为89.02m in、摇床转速为180.12r m i n-1、吸附剂用量为10.90 g L-1的最优化条件下,茶树菇废菌体C r( )吸附的吸附率预测值为98.187%.验证实验表明,在此条件下C r( )的吸附率可达96%以上,与预测值相近.

3)茶树菇废菌体吸附C r( )的吸附等温线符合Lang m uir方程,此反应为吸热反应,在温度为25 时对C r( )的最大吸附量为46.95m g g-1.

4)红外光谱分析表明,茶树菇对Cr( )的吸附以物理吸附为主,并伴有化学吸附,起作用的基团主要是羟基、羰基及芳香环.

责任作者简介:杨朝晖(1963 ),男,教授,博导,主要研究方向为环境生物技术,E-m ai:l yzh@https://www.360docs.net/doc/7817580921.html,.

参考文献(R eferences):

A ravi ndhan R,M adhan B,Rao J R,et al.2004.

B ioaccum ulati on of

c h ro m i um fro m tannery w aste w ater:an approach for chro m e recovery

and reuse[J].Environm en t al Science&T echnol ogy,38:300 306 A yd i n Y A,Ak s oy N D.2009.Ad s orp ti on of chrom i um on ch it osan:

Op ti m i zation,k i n eti cs and t her m odyna m ics[J].Che m i cal Engi neering Journa,l151:188 194

BansalM,S i ngh D,Garg V K.2009.A comparati ve study f or t h e re m oval of hexaval en t ch ro m i um fro m aqu eous sol uti on by agricu l ture w aste s car b on[J].J ou rnal ofH az ardou sM aterials,171:83 92 Dupont L,Gu ill on E.2003.R e moval of hexaval en t c h ro m i um w it h a li gnocell u l osic substrate extracted fro m wh eat b ran[J].

1599

环 境 科 学 学 报30卷

Env i ronmen tal Science&Techn ol ogy,37:4235 4241

Gup t a S,Babu B V.2009.Re m oval of tox i c m etal C r(V I)from aqueous s oluti on s us i ng sa w dust as adsorben t:E qu ili bri um,k i n eti cs and regenerati on s t ud i es[J].Ch e m ical E ngi neeri ng J ou rna,l150: 352 365

Gu rgel L V A,M el o J C P,Lena J C,e t al.2009.Ad s orp ti on of chro m i um(V I)i on fro m aqu eou s sol uti on by succi ny l ated m erceriz ed cell u l os e f unctionalized w it h quatern ary a mm on i um groups[J].

B ioresou rce T echnology,100:3214 3220

K rat ochvil D,Pi m en tel P,Volesky B.1998.Re m oval of tri val en t and hexavalen t ch ro m i um by sea w eed b iosorben t[J].E nvironm ental Sci en ce&Technology,32:2693 2698

Kum ar R,S i ngh R,Kum ar N,et a l.2009.Res ponse s u rf ace m ethodology app roach for op ti m iz ati on of b i os orp ti on process f or re m oval of C r,N i and Zn i on s by i m m ob ilized b acterial b i o m ass s p.

B acillus b revis[J].Che m icalE ngi neeri ng Journa,l146:401 407李璐,杨朝晖,孙珮石,等.2009.基于响应面优化条件下柚皮对Pb

2

+的吸附[J].环境科学学报,29(7):1426 1433

L i L,Y ang Z H,Sun P S,e t al.2009.Opti m i zati on of t h e biosorpti on of Pb2+by ci tron peelu si ng res pon s e surfacem et hodol ogy[J].A cta Sci en tiae C ircum stanti ae,29(7):1426 1433(i n C h i nese)

李荣华,张增强,孟昭福,等.2009.玉米秸秆对Cr(V I)的生物吸附剂热力学特征研究[J].环境科学学报,29(7):1434 1441

L i R H,Zhang Z Q,M eng Z F,et a l.2009.B i os orp ti on of by corn stal k

b i o m ass:t h er m odyn a m ics and m echan i s m[J].Acta S ci en tiae

C irc um stan tiae,29(7):1434 1441(i n Ch i nese)

Na m asivaya m C,Prabha D,Ku m u t ha M.1998.Re m oval of direct red and aci d b rilliant b l ue by adsorpti on on to ban ana p it h[J].

B ioresou rce T echnology,64:77 79

Na m asivaya m C,Su res hkum ar M V.2007.M odelli ng th i ocyan ate adsorpti on onto s u rf actan t-m od ified coir p it h,an agric u ltural soli d w aste [J].T rans I Che m E(Part B:Process S afet y and

Environm ental Protecti on),85(B6):521 525

N a m as i vaya m C,Su res hkum ar M V.2008.Re m oval of ch ro m i um(V I) fro m w ater and w as t ewater us i ng surf act an tm od ified coconu t co i r p i th as a b iosorbent[J].B i ores ou rce Techno l ogy,99:2218 2225

N e m r A E.2009.Poten tial of po m egranate hu s k carbon for Cr(VI) re m oval from w aste w ater:K i netic and isot her m studies[J].Journal ofH az ardou sM ateri als,162:132 141

N gai P H K,Zheng Z,Ng T B.2005.Agrocyb i n,an an ti fungal pep ti d e fro m the ed i b l e m ushroo m Ag roc ybe c ylind racea[J].Pep tides,26: 191 196

S el o m u l ya C,M eeyoo V,Amal R.1999.M ech an i s m s of C r(V I) re m oval fro m w ater by vari ous types of activated carbons[J].Journal of Che m icalTechnol ogy and B i otechnology,74:111 122

S i ngh K K,H asan S H,TalatM,e t al.2009.Re m ovalofC r(V I)fro m aqu eous s o l uti on s u si ng wheat bran[J].Che m i ca l E ngi neeri ng J ou rna,l151:113 121

U ysalM,A r I.2007.Re m oval of C r(V I)f ro m i ndustri al w aste w aters by adsorpti on Part :Det er m i nati on of opti m um cond iti ons[J].

J ou rnal ofH az ardou sM aterials,149:482 491

W ang X S,Li Z Z,T ao S R.2009.R e moval of ch ro m i um(V I)fro m aqu eous sol u tion us i ng w al nu t hu ll[J].J ournal of Environm en t al M an age m en t,90:721 729

叶锦韶,尹华,彭辉,等.2005.高效生物吸附剂处理含铬废水[J].中国环境科学,25(2):245 248

Y e J S,Y i n H,PengH,et a l.2005.T reat m ent of chro m i um contai n i ng w aste w ater by effecti ve b i os orben ts[J].Ch i na Environm en t al Science,25(2):245 248(i n C h i nese)

张晋京,王帅,窦森,等.2008.土壤粗胡敏素对铜离子的吸附作用及其影响因素[J].环境科学学报,28(12):2527 2533 Zhang J J,W ang S,Dou S,et a l.2008.Ad s orpti on of copper( )on crude hum i n fro m s oils[J].A cta Sci en tiae C i rcum st anti ae,28

(12):2527 2533(i n Ch i n ese)

1600

Design-Expert软件在响应面优化法中的应用详解

Design-Expert 软件在响应面优化法中的应用 (王世磊郑州大学450001) 摘要:本文简要介绍了响应面优化法,以及数据处理软件Design-ExpertDesign-Expert的相关知识,最后结合实例,介绍该软件在响应面优化法上的应用实例。 关键词:数据处理,响应面优化法,Design-Expert软件 1.响应面优化法简介 响应面优化法,即响应曲面法( Response Surface Methodology ,RSM),这是一种实验条件寻优的方法,适宜于解决非线性数据处理的相关问题。它囊括了试验设计、建模、检验模型的合适性、寻求最佳组合条件等众多试验和统计技术;通过对过程的回归拟合和响应曲面、等高线的绘制、可方便地求出相应于各因素水平的响应值[1]。在各因素水平的响应值的基础上,可以找出预测的响应最优值以及相应的实验条件。 响应面优化法,考虑了试验随机误差;同时,响应面法将复杂的未知的函数关系在小区域内用简单的一次或二次多项式模型来拟合,计算比较简便,是降低开发成本、优化加工条件、提高产品质量、解决生产过程中的实际问题的一种有效方法[2]。 响应面优化法,将实验得出的数据结果,进行响应面分析,得到的预测模型,一般是个曲面,即所获得的预测模型是连续的。与正交实验相比,其优势是:在实验条件寻优过程中,可以连续的对实验的各个水平进行分析,而正交实验只能对一个个孤立的实验点进行分析。 当然,响应面优化法自然有其局限性。响应面优化的前提是:设计的实验点应包括最佳的实验条件,如果实验点的选取不当,使用响应面优化法师不能得到很好的优化结果的。因而,在使用响应面优化法之前,应当确立合理的实验的各因素与水平。 结合文献报道,一般实验因素与水平的选取,可以采用多种实验设计的方法,常采用的是下面几个: 1.使用已有文献报道的结果,确定响应面优化法实验的各因素与水平。 2.使用单因素实验[3],确定合理的响应面优化法实验的各因素与水平。 3.使用爬坡实验[4],确定合理的响应面优化法实验的各因素与水平。 4.使用两水平因子设计实验[5],确定合理的响应面优化法实验的各因素与水平。 在确立了实验的因素与水平之后,下一步即是实验设计。可以进行响应面分析的实验设计有多种,但最常用的是下面两种:Central Composite Design-响应面优化分析、Box-Behnken Design-响应面优化分析。 Central Composite Design,简称CCD,即中心组合设计,有时也成为星点设计。其设计表是在两水平析因设计的基础上加上极值点和中心点构成的,通常实验表是以代码的形式编排的,实验时再转化为实际操作值(,一般水平取值为0,±1,±α,其中0为中值,α为极值, α=F*(1/ 4); F 为析因设计部分实验次数, F = 2k或F = 2 k×(1/ 2 ),其中 k为因素数,F = 2 k×(1/ 2 一般 5 因素以上采用,设计表有下面三个部分组成[6]:(1) 2k或 2 k×(1/ 2 )析因设计。(2)极值点。由于两水平析因设计只能用作线性考察,需再加上第二部分极值点,才适合于非线性拟合。如果以坐标表示,极值点在相应坐标轴上的位置称为轴点(axial point) 或星点( star point) ,表示为(±α,0,…, 0) , (0,±α,…, 0) ,…, (0, 0,…,±α)星点的组数与因素数相同。(3)一定数量的中心点重复试验。中心点的个数与CCD设计的特殊性质如正交

响应面法优化酵母多糖的提取工艺

92 2012, V ol.33, No.24 食品科学 ※工艺技术 响应面法优化酵母多糖的提取工艺 王 慧1,2,程富胜3,罗永江3,董鹏程3,张 霞1,* (1.甘肃农业大学生命科学技术学院,甘肃 兰州 730070;2.甘肃农业大学动物医学院,甘肃 兰州 730070;3.中国农业科 学院兰州畜牧与兽药研究所-农业部兽用药物创制重点实验室,甘肃省新兽药工程重点实验室,甘肃 兰州 730050)摘 要:为提高酵母多糖提取率,对其提取过程进行优化。在单因素试验的基础上,利用中心组合试验设计原理,以高压时间、超声功率和超声时间为试验因素,以多糖提取率为响应值,采用3因素3水平的响应面分析法建立数学模型,获得最佳提取工艺。通过二次回归模型响应面分析得出酵母多糖提取的最佳工艺条件为高压时间35min 、超声功率510W 、超声时间26min ;在此条件下,多糖提取率的预测值为29.82%,验证值为29.84%。证明采用响应面法对酵母多糖提取条件进行优化,方法可行,可用于实际操作与实验预测。关键词:酵母多糖;响应面法;提取;优化 Optimization of Polysaccharide Extraction from Yeast by Response Surface Methodology WANG Hui 1,2,CHENG Fu-sheng 3,LUO Yong-jiang 3,DONG Peng-cheng 3,ZHANG Xia 1,* (1. College of Life Sciences and Technology, Gansu Agricultural University, Lanzhou 730070, China ; 2. College of Veterinary Medicine, Gansu Agricultural University, Lanzhou 730070, China ; 3. Key Laboratory of Veterinary Pharmaceutics Discovery, Ministry of Agriculture, Key Laboratory of New Animal Drug Project, Lanzhou Institute of Husbandry and Pharmaceutical Sciences, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Lanzhou 730050, China) Abstract :Response surface methodology was used to optimize polysaccharide extraction from yeast to enhance polysaccharide yield. Polysaccharide yield was investigated with respect to high pressure treatment time, ultrasonic power and ultrasonic treatment time. A quadratic regression model was established based on a three-variable, three-level Box-Behnken design. The optimum conditions of high pressure treatment time, ultrasonic power and ultrasonic treatment time were found to be 35 min, 510 W and 26 min, respectively. Under these conditions, the predicted value of polysaccharide yield was 29.82%, whereas the actual value was 29.84%. Thus, the optimized extraction procedure is feasible for practical operation and experimental prediction. Key words :yeast polysaccharide ;response surface methodology ;extraction ;optimization 中图分类号:Q81 文献标识码:A 文章编号:1002-6630(2012)24-0092-05 收稿日期:2011-11-29 基金项目:甘肃省科技支撑项目(0708NKCA082;090NKCA070);甘肃省农业生物技术项目(GNSW-2007-12;GNSW-2010-07) 作者简介:王慧(1985—),男,硕士研究生,研究方向为动物生理学及药物免疫学。E-mail :wang_hui_1011@https://www.360docs.net/doc/7817580921.html, *通信作者:张霞(1972—),女,副教授,博士,研究方向为动物生理药理学。E-mail :zhxcfs@https://www.360docs.net/doc/7817580921.html, 微生物多糖是目前生物发酵工程和生物医药领域的研究热点之一[1]。现代科学研究表明,绝大多数真菌多糖都具有一定的生物学活性,其生理活性物质既可存在于子实体中,也可存在于培养菌丝体和发酵液中[2]。酵母(yeast)是一类与人类生产生活密切相关的真核微生物,在其细胞膜的外面包裹着一层厚度为100~400nm 的细胞壁[3],酵母细胞壁干质量的近75%为多糖[4],其中50~60%为β-D -葡聚糖[5]。酵母多糖在抗炎、抗诱变、抗氧化、抗肿瘤、促生长、免疫促进等方面发挥着重要的生物活性作用[6-9],是一种很有发展前景的饲料添加剂和具有抗生素兼益生素双重作用的免疫促进剂。但由于酵母细胞壁独特的结构,使其破壁不易,给相关科研工作的开展带来不少的 困难。目前,酵母多糖有效成分提取的方法较多,如研磨法、冻融法、高压均质法、超声波法、碱溶法、常规水提法、索氏提取法等[10-11],这些传统方法存在着提取温度高、时间长、能耗大、活性受损、提取率低等不足。对于将冻融法、高压均质法、超声波法、碱溶法综合为一体的提取方法目前还未见报道。响应面法(response surface methodology ,RSM)利用合理的试验设计并通过试验得到一定的数据,采用多元二次回归的方法,将多因子试验中因子指标的相互关系用多项式近似拟合,通过对函数响应面和等高线的分析,能够精确地研究各因子与响应值之间的关系,以最经济的方式、较少的试验次数和时间对所选试验参数进行全面的分析和研究,已

响应面优化实验方案设计

食品科学研究中实验设计的案例分析 ——响应面法优化超声辅助提取车前草中的熊果酸 班级:学号:姓名: 摘要:本文简要介绍了响应面曲线优化法的基本原理和使用步骤,并通过软件Design-Expert 7.0软件演示原文中响应面曲线优化法的操作步骤。验证原文《响应面法优化超声辅助提取车前草中的熊果酸》各个数据的处理过程,通过数据对比,检验原文数据处理的正确与否。 关键词:响应面优化法数据处理 Design-Expert 7.0 车前草 前言: 响应曲面设计方法(Response SufaceMethodology,RSM)是利用合理的试验设计方法并通过实验得到一定数据,采用多元二次回归方程来拟合因素与响应值之间的函数关系,通过对回归方程的分析来寻求最优工艺参数,解决多变量问题的一种统计方法(又称回归设计)。 响应面曲线法的使用条件有:①确信或怀疑因素对指标存在非线性影响;②因素个数2-7个,一般不超过4个;③所有因素均为计量值数据;试验区域已接近最优区域; ④基于2水平的全因子正交试验。 进行响应面分析的步骤为:①确定因素及水平,注意水平数为2,因素数一般不超过4个,因素均为计量值数据;②创建“中心复合”或“Box-Behnken”设计;③确定试验运行顺序(Display Design);④进行试验并收集数据;⑤分析试验数据;⑥优化因素的设置水平。 响应面优化法的优点:①考虑了试验随机误差②响应面法将复杂的未知的函数关系在小区域内用简单的一次或二次多项式模型来拟合,计算比较简便,是降低开发成本、优化加工条件、提高产品质量,解决生产过程中的实际问题的一种有效方法③与正交试验相比,其优势是在试验条件寻优过程中,可以连续的对试验的各个水平进行分析,而正交试验只能对一个个孤立的试验点进行分析。 响应面优化法的局限性: 在使用响应面优化法之前,应当确立合理的实验的各因素和水平。因为响应面优化法的前提是设计的试验点应包括最佳的实验条件,如果试验点的选取不当,实验响应面优化法就不能得到很好的优化结果。 原文《响应面法优化超声辅助提取车前草中的熊果酸》采用经典的三因素三水平Box-Behnken 试验设计,以熊果酸的提取率为响应值,通过回归分析各工艺参数与响应值之间的关系,并由此预测最佳的工艺条件。本文利用软件验证原文中的数据处理过程,以检验原文数据是否处理正确。 1 确定实验因素 原文利用超声波辅助提取车前草中的熊果酸,而影响熊果酸提取率的因素有很多,如超声波的功率、提取时间、溶剂温度、溶剂种类、液固比等。原文参考文献《柿叶中总三萜的提取以及熊果酸分离, 纯化研究》中提取熊果酸的方法提取熊果酸,即将干燥的车前草粉碎后过筛,取20~40 目的车前粉,用石油醚在 55℃脱脂 3 次,干燥备用。精密称取一定量的车前粉,加入一定量的乙醇,称量,在一定的超声波功率下提取一定时间后,擦干外壁,再称量,用乙醇补充缺失的质量,离心。用注射器抽取一定量上清液,过 0.45μm 滤膜,进行检测。每个实验进行 3 次平行实验。取其平均值。结果以提取率(E)的来表示。

响应面优化实验(优选借鉴)

实验报告课程名称:发酵工艺及其优化实验名称:响应面优化实验专业:生物工程 学号: 060512212 姓名:韦达理 实验地点:笃行楼303 实验日期:2015年5月16日常熟理工学院

[实验目的和要求] 1. 了解响应面优化实验的原理。 2. 熟悉design expert软件的基本操作。 3. 熟悉响应面优化实验的具体流程。 4. 优化香菇多糖发酵培养基 [实验器材] Design expert软件 [实验原理和方法] 香菇多糖:是一种生理活性物质。它具有抗病毒、抗肿瘤、调节免疫功能和刺激干扰素形成等功能。 提取方法:从香菇子实体或经深层发酵后的发酵液中提取。香菇子实体生长周期长,产量和多糖得率均较低。而深层发酵培养香菇菌丝体不仅发酵液中含有与子实体相当或更高的营养物质,同时还可利用农副产品作原料,成本低,周期短,易于大规模生产,因此已得到广泛应用于重视。 响应曲面设计方法(Response SufaceMethodology,RSM)是利用合理的试验设计方法并通过实验得到一定数据,采用多元二次回归方程来拟合因素与响应值之间的函数关系,通过对回归方程的分析来寻求最优工艺参数,解决多变量问题的一种统计方法(又称回归设计)。 响应面曲线法的使用条件有:①确信或怀疑因素对指标存在非线性影响;②因素个数2-7个,一般不超过4个;③所有因素均为计量值数据;试验区域已接近最优区域;④基于2水平的全因子正交试验。 进行响应面分析的步骤为:①确定因素及水平,注意水平数为2,因素数一般不超过4个,因素均为计量值数据;②创建“中心复合”或“Box-Behnken”设计;③确定试验运行顺序(Display Design);④进行试验并收集数据;⑤分析试验数据;⑥优化因素的设置水平。 响应面优化法的优点:①考虑了试验随机误差②响应面法将复杂的未知的函数关系在小区域内用简单的一次或二次多项式模型来拟合,计算比较简便,是降低开发成本、优化加工条件、提高产品质量,解决生产过程中的实际问题的一种有效方法③与正交试验相比,其优势是在试验条件寻优过程中,可以连续的对试验的各个水平进行分析,而正交试验只能对一个个孤立的试验点进行分析。

DesignExpert响应面分析实验设计案例分析和CCD设计详细教程

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) 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

2.2 Box-Behnken响应面试验设计与结果 2.3 选择模型

2.4 方差分析 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。

最新响应面优化实验方案设计

响应面优化实验方案 设计

食品科学研究中实验设计的案例分析 ——响应面法优化超声辅助提取车前草中的熊果酸 班级:学号:姓名: 摘要:本文简要介绍了响应面曲线优化法的基本原理和使用步骤,并通过软件Design-Expert 7.0软件演示原文中响应面曲线优化法的操作步骤。验证原文《响应面法优化超声辅助提取车前草中的熊果酸》各个数据的处理过程,通过数据对比,检验原文数据处理的正确与否。 关键词:响应面优化法数据处理 Design-Expert 7.0 车前草 前言: 响应曲面设计方法(Response SufaceMethodology,RSM)是利用合理的试验设计方法并通过实验得到一定数据,采用多元二次回归方程来拟合因素与响应值之间的函数关系,通过对回归方程的分析来寻求最优工艺参数,解决多变量问题的一种统计方法(又称回归设计)。 响应面曲线法的使用条件有:①确信或怀疑因素对指标存在非线性影响;②因素个数2-7个,一般不超过4个;③所有因素均为计量值数据;试验区域已接近最优区域;④基于2水平的全因子正交试验。 进行响应面分析的步骤为:①确定因素及水平,注意水平数为2,因素数一般不超过4个,因素均为计量值数据;②创建“中心复合”或“Box-Behnken”设计;③确定试验运行顺序(Display Design);④进行试验并收集数据;⑤分析试验数据;⑥优化因素的设置水平。

响应面优化法的优点:①考虑了试验随机误差②响应面法将复杂的未知的函数关系在小区域内用简单的一次或二次多项式模型来拟合,计算比较简便,是降低开发成本、优化加工条件、提高产品质量,解决生产过程中的实际问题的一种有效方法③与正交试验相比,其优势是在试验条件寻优过程中,可以连续的对试验的各个水平进行分析,而正交试验只能对一个个孤立的试验点进行分析。 响应面优化法的局限性: 在使用响应面优化法之前,应当确立合理的实验的各因素和水平。因为响应面优化法的前提是设计的试验点应包括最佳的实验条件,如果试验点的选取不当,实验响应面优化法就不能得到很好的优化结果。 原文《响应面法优化超声辅助提取车前草中的熊果酸》采用经典的三因素三水平Box-Behnken 试验设计,以熊果酸的提取率为响应值,通过回归分析各工艺参数与响应值之间的关系,并由此预测最佳的工艺条件。本文利用软件验证原文中的数据处理过程,以检验原文数据是否处理正确。 1 确定实验因素 原文利用超声波辅助提取车前草中的熊果酸,而影响熊果酸提取率的因素有很多,如超声波的功率、提取时间、溶剂温度、溶剂种类、液固比等。原文参考文献《柿叶中总三萜的提取以及熊果酸分离, 纯化研究》中提取熊果酸的方法提取熊果酸,即将干燥的车前草粉碎后过筛,取20~40 目的车前粉,用石油醚在 55℃脱脂 3 次,干燥备用。精密称取一定量的车前粉,加入一定量的乙醇,称量,在一定的超声波功率下提取一定时间后,擦干外壁,再称量,用乙醇补充缺失的质量,离心。用注射器抽取一定量上清液,过 0.45μm 滤膜,进行检测。每个实验进行 3 次平行实验。取其平均值。结果以提取率(E)的来表示。 C × V E/%= ———× 100

响应面法实验

试验设计与优化方法,都未能给出直观的图形,因而也不能凭直觉观察其最优化点,虽然能找出最优值,但难以直观地判别优化区域.为此响应面分析法(也称响应曲面法)应运而生.响应面分析也是一种最优化方法,它是将体系的响应(如萃取化学中的萃取率)作为一个或多个因素(如萃取剂浓度、酸度等)的函数,运用图形技术将这种函数关系显示出来,以供我们凭借直觉的观察来选择试验设计中的最优化条件. 显然,要构造这样的响应面并进行分析以确定最优条件或寻找最优区域,首先必须通过大量的量测试验数据建立一个合适的数学模型(建模),然后再用此数学模型作图. 建模最常用和最有效的方法之一就是多元线性回归方法.对于非线性体系可作适当处理化为线性形式.设有m个因素影响指标取值,通过次量测试验,得到n组试验数据.假设指标与因素之间的关系可用线性模型表示,则有应用均匀设计一节中的方法将上式写成矩阵式或简记为式中表示第次试验中第个因素的水平值;为建立模型时待估计的第个参数;为第次试验的量测响应(指标)值;为第次量测时的误差.应用最小二乘法即可求出模型参数矩阵B如下将B阵代入原假设的回归方程,就可得到响应关于各因素水平的数学模型,进而可以图形方式绘出响应与因素的关系图. 模型中如果只有一个因素(或自变量),响应(曲)面是二维空间中的一条曲线;当有二个因素时,响应面是三维空间中的曲面.下面简要讨论二因素响应面分析的大致过程. 在化学量测实践中,一般不考虑三因素及三因素以上间的交互作用,有理由设二因素响应(曲)面的数学模型为二次多项式模型,可表示如下:通过n次量测试验(试验次数应大于参数个数,一般认为至少应是它的3倍),以最小二乘法估计模型各参数,从而建立模型;求出模型后,以两因素水平为X坐标和y坐标,以相应的由上式计算的响应为Z坐标作出三维空间的曲面(这就是2因素响应曲面).应当指出,上述求出的模型只是最小二乘解,不一定与实际体系相符,也即,计算值与试验值之间的差异不一定符合要求.因此,求出系数的最小二乘估计后,应进行检验.一个简单实用的方法就是以响应的计算值与试验值之间的相关系数是否接近于1或观察其相关图是否所有的点都基本接近直线进行判别.如果以表示响应试验值,为计算值,则两者的相关系数R定义为其中对于二因素以上的试验,要在三维以上的抽象空间才能表示,一般先进行主成分分析进行降维后,再在三维或二维空间中加以描述.等等………… 2注意事项 对于构造高阶响应面,主要有以下两个问题: 1,抽样数量将显著增加,此外,普通的实验设计也将更糟。 2,高阶响应面容易产生振动。 响应面法(response surface methodology,记为RSM)最早是由数学家Box和Wilson于1951年提出来的。就是通过一系列确定性的“试验”拟合一个响应面来模拟真实极限状态曲面。其基本思想是假设一个包括一些未知参量的极限状态函数与基本变量之间的解析表达式代替实际的不能明确表达的结构极限状态函数。响应面方法是一项统计学的综合试验技术,用于处理几个变量对一个体系或结构的作用问题,也就是体系或结构的输入(变量值)与输出(响应)的转换关系问题。现用两个变量来说明:结构响应Z与变量x1,x2具有未知的、不能明确表达的函数关系Z=g(x1,x2)。要得到“真实”的函数通常需要大量的模拟,而响应面法则是用有限的试验来回归拟合一个关系Z= g’(x1,x2),并以此来代替真实曲面Z=g(x1,x2),将功能函数表示成基本随机变量的显示函数,应用于可靠度分析中。响应面方法实际上源于一种试验设计方法,试验设计方法是用来研究设计参数对模型设计状况影响的一种取样策略,决定了构造近似模型所需样本点的个数和这些点的空间分布情况。目前广泛应用于计算机仿真试验设计的主要方法是拉丁超立方体抽样和均匀设计,这两种试验设计能应用于多种多样的模型,且对模型的变化具有稳健性。 3响应面分析

响应面优化实验

响应面优化实验 实验报告 课程名称,发酵工艺及其优化 实验名称, 响应面优化实验 专业, 生物工程 学号, 060512212 姓名, 韦达理 实验地点, 笃行楼303 实验日期,2015年5月16日 常熟理工学院 [实验目的和要求] 1. 了解响应面优化实验的原理。 2. 熟悉design expert软件的基本操作。 3. 熟悉响应面优化实验的具体流程。 4. 优化香菇多糖发酵培养基 [实验器材] Design expert软件 [实验原理和方法] 香菇多糖:是一种生理活性物质。它具有抗病毒、抗肿瘤、调节免疫功能和刺激干扰素形成等功能。 提取方法:从香菇子实体或经深层发酵后的发酵液中提取。香菇子实体生长周期长,产量和多糖得率均较低。而深层发酵培养香菇菌丝体不仅发酵液中含有与子

实体相当或更高的营养物质,同时还可利用农副产品作原料,成本低,周期短,易于大规模生产,因此已得到广泛应用于重视。 响应曲面设计方法(Response SufaceMethodology,RSM)是利用合理的试验设计方法并通过实验得到一定数据,采用多元二次回归方程来拟合因素与响应值之间的函数关系,通过对回归方程的分析来寻求最优工艺参数,解决多变量问题的一种统计方法(又称回归设计)。响应面曲线法的使用条件有:?确信或怀疑因素对指标存在非线性影响;?因素个数2-7个,一般不超过4个;?所有因素均为计量值数据;试验区域已接近最优区域;?基于2水平的全因子正交试验。 进行响应面分析的步骤为:?确定因素及水平,注意水平数为2,因素数一般不超过4个,因素均为计量值数据;?创建“中心复合”或“Box-Behnken”设计;?确定试验运行顺序(Display Design);?进行试验并收集数据;?分析试验数据;?优化因素的设置水平。响应面优化法的优点:?考虑了试验随机误差?响应面法将复杂的未知的函数关系在小区域内用简单的一次或二次多项式模型来拟合,计算比较简便,是降低开发成本、优化加工条件、提高产品质量,解决生产过程中的实际问题的一种有效方法?与正交试验相比,其优势是在试验条件寻优过程中,可以连续的对试验的各个水平进行分析,而正交试验只能对一个个孤立的试验点进行分析。 [实验数据和结果] 实验步骤 1. 输入三因素及其水平,设计响应面实验。

响应面法优化黄芪多糖的提取工艺

响应面分析法优化黄芪多糖的提取工艺 高宛莉,杜瑞卿 (河南南阳师范学院生命科学与技术学院,河南南阳473061) 摘要为黄芪的进一步开发利用提供参考,选取黄芪多糖提取时间、提取温度和料液比3个因素进行二次回归正交组合设计试验,对其 提取工艺参数进行优化研究。结果表明:在提取时间为56min 、温度为84?、水体积为276mL 的条件下,黄芪多糖提取最大预测值为8.979μg /mL ,实际提取值8.945μg /mL ,两者基本相符。利用优化工艺参数提取黄芪多糖时,具有最大的提取产量。关键词黄芪多糖;响应面法;提取产量中图分类号TS244文献标识码A 文章编号1004-8421(2012)11-1263-02Optimization of Extraction Technique of Astragalus polysaccharide via Response Surface Methodology GAO Wanli ,DU Ruiqing (College of Life Science and Tchnology Nanyang Normal University ,Nanyang ,He ’nan 473061,China )Abstract The effects of different temperature ,time and the ratio of solid to solution on the extraction yield of Astragalus polysaccharide were investigated based on composite design of quadratic regression.The extraction technique parameters were optimized with Response Surface Methodology.Experimental data were analyzed by solving the regression equation with Design MATLAB 7.0software.It was indicated that the optimum extraction parameters were temperature 84?,time 142minutes and the water volume 276ml.Under those conditions ,the predicted val-ue of polysaccharide extraction yield from Radix Astragali was8.97878μg.mL -1,which was in consistent with the measured value8.945μg.mL -1.It had maximal extraction yield of Astragalus polysaccharide with optimized technique parameters.Key word radix Astragali ;polysaccharide ;response Surface ;extraction yield 基金项目 南阳师范学院科青年科研资助项目(QN2012042) 作者简介 高宛莉(1978-),女,汉族,河南南阳人,实验师,从事生物化学的教学与实验工作。E -mail :duruiqing8@163.com 收稿日期2012-10-14黄芪(Radix Astragali )为豆科植物蒙古黄芪或膜荚黄芪的干燥根,是中药补气药中最为常用、且功效显著的一味药物, 含有多种对人体健康有益的生物成分与微量元素。黄芪多糖(Astragalus polysaccharide , APS )是中药黄芪中的主要成分,近年来研究发现其具有免疫调节、抗氧化、保护心肌、促进骨髓造血干细胞增殖和调节血糖等多方面广泛的药理作用 [1-2] ,是很有价值的免疫增强剂。近年来,黄芪多糖显著 的抗癌作用更受到广泛关注[3-4] 。笔者等参照有关文献 [5-6] 选取提取温度、提取时间、料液比三因素,在单因素试验的 基础上[7] ,利用二次回归正交组合设计试验(响应面分析 法)[8-9] ,对黄芪多糖的水提取过程工艺条件进行了研究,以 期为黄芪的进一步开发利用打下基础。 1材料与方法1.1材料 1.1.1黄芪。黄芪药材,购自河南省医药公司,为蒙古黄芪。1.1.2 仪器与试剂。TU -1901双光束紫外可见分光光度 计,北京普析通用仪器有限责任公司;RE -52旋转蒸发器,上海亚荣生化仪器厂;D (+)-葡萄糖,Sigma 公司;其他试剂皆为国产分析纯。1.2方法 1.2.1 多糖含量测定。糖含量测定采用苯酚一硫酸法 [10] 。 标准曲线的绘制:精确称取D (+)-葡萄糖20mg ,用重蒸水定容至100mL 作为标准液。将标准液分别稀释成浓度为30μg /mL 、60μg /mL 、90μg /mL 、150μg /mL 和180μg /mL 的溶液,取不同浓度的溶液各0.3mL 置于10mL 试管中,加入50g /L 重蒸苯酚溶液0.6mL 混合后,迅速加入3mL 98%浓硫酸, 混匀,室温静置30min 。用直径10mm 石英比色皿测定489nm 处吸光度,用重蒸水进行空白对照试验。在与标准曲线绘制相同条件下测定多糖样品含量。1.2.2 试验设计。在黄芪多糖提取过程中,影响提取液中 多糖含量的因素很多,经初步试验选定提取温度、提取时间、料液比(水体积)作为主要影响因素,以提取液中多糖含 量为指标, 在单因素试验的基础上[7] 采用三因素五水平二次回归正交组合设计试验(响应面分析法)[11] ,对提取工艺 参数进行了优化, 试验因素及水平见表1。表1试验因素、因素水平及水平编码 Table 1Experiment fact0rs ,levels and coding 水平因素 提取时间(x 1)min 提取温度(x 2) ?水体积(x 3)mL 上星号臂γ 72100320 上水平16895310零水平06085280下水平-15275250下星号臂-γ4870240Δj 8 10 30 注:Δj =(x j γ-x j 0)/γ,γ=1.287。 对因素x j 的各个水平进行线性变换,得到水平编码z j = x j -x j 0 Δj ,试验方案见表2。2 结果与分析 三因素五水平二次回归正交组合设计试验结果见表2。利用MATLAB7.0软件,对表2数据进行二次多元回归拟合,得到黄芪多糖提取浓度y 2与三因素z 1、z 2、z 3之间的二次回归方程: y 2=8.69067-0.28795z 1-0.03365z 2-0.09964z 3+0. 17083z 1z 2+0.17758z 1z 3-0.24177z 2z 3-0.40120z 12-0.36497z 22-0.36196z 32 式中, z 1'=z 12-116∑16i =1z i 12=z 12-0.707,z 2'=z 22-116∑16 i =1 z i 22=z 22农技服务,2012,29(11):1263-1264责任编辑胡先祥责任校对胡先祥

响应面法 试验设计与优化方法

响应面法试验设计与优化方法,都未能给出直观的图形,因而也不能凭直觉观察其最优化点,虽然能找出最优值,但难以直观地判别优化区域.为此响应面分析法(也称响应 曲面法)应运而生.响应面分析也是一种最优化方法,它是将体系的响应(如萃取化学中的萃取率)作为一个或多个因素(如萃取剂浓度、酸度等)的函数,运用图 形技术将这种函数关系显示出来,以供我们凭借直觉的观察来选择试验设计中的最优化条件. 显然,要构造这样的响应面并进行分析以确定最优条件或寻找最优区域,首先必须通过大量的量测试验数据建立一个合适的数学模型(建模),然后再用此数学模型 作图. 建模最常用和最有效的方法之一就是多元线性回归方法.对于非线性体系可作适当处理化为线性形式.设有m个因素影响指标取值,通过次量测试验,得到n组试验 数据().假设指标与因素之间的关系可用线性模型表示,则有应用均匀设计一节中的方法将上式写成矩阵式或简记为式中表示第次试验中第个因素的水平值;为建 立模型时待估计的第个参数;为第次试验的量测响应(指标)值;为第次量测时的误差.应用最小二乘法即可求出模型参数矩阵B如下将B阵代入原假设的回归方 程,就可得到响应关于各因素水平的数学模型,进而可以图形方式绘出响应与因素的关系图.模型中如果只有一个因素(或自变量),响应(曲)面是二维空间中的一条曲线;当有二个因素时,响应面是三维空间中的曲面.下面简要讨论二因素响应面分析的 大致过程. 在化学量测实践中,一般不考虑三因素及三因素以上间的交互作用,有理由设二因素响应(曲)面的数学模型为二次多项式模型,可表示如下:通过n次量测试验 (试验次数应大于参数个数,一般认为至少应是它的3倍),以最小二乘法估计模型各参数,从而建立模型;求出模型后,以两因素水平为X坐标和y坐标,以相应 的由上式计算的响应为Z坐标作出三维空间的曲面(这就是2因素响应曲面). 应当指出,上述求出的模型只是最小二乘解,不一定与实际体系相符,也即,计算值与试验值之间的差异不一定符合要求.因此,求出系数的最小二乘估计后,应进 行检验.一个简单实用的方法就是以响应的计算值与试验值之间的相关系数是否接近于1或观察其相关图是否所有的点都基本接近直线进行判别.如果以表示响应试 验值,为计算值,则两者的相关系数R定义为其中 对于二因素以上的试验,要在三维以上的抽象空间才能表示,一般先进行主成分分析进行降维后,再在三维或二维空间中加以描述.

DesignExpert响应面分析实验设计案例分析

学校 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

2.4 方差分析 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,

响应面法

响应面 所谓的响应面是指响应变量η与一组输入变量(ζ1,ζ2,ζ3...ζk)之间的函数关系式:η=f(ζ1,ζ2,ζ3...ζk)。依据响应面法建立的双螺杆挤压机的统计模型可用于挤压过程的控制和挤压结果的预测。 试验设计与优化方法,都未能给出直观的图形,因而也不能凭直觉观察其最优化点,虽然能找出最优值,但难以直观地判别优化区域.为此响应面分析法(也称响应曲面法)应运而生.响应面分析也是一种最优化方法,它是将体系的响应(如萃取化学中的萃取率)作为一个或多个因素(如萃取剂浓度、酸度等)的函数,运用图形技术将这种函数关系显示出来,以供我们凭借直觉的观察来选择试验设计中的最优化条件. 显然,要构造这样的响应面并进行分析以确定最优条件或寻找最优区域,首先必须通过大量的量测试验数据建立一个合适的数学模型(建模),然后再用此数学模型作图.建模最常用和最有效的方法之一就是多元线性回归方法.对于非线性体系可作适当处理化为线性形式.设有m个因素影响指标取值,通过次量测试验,得到n组试验数据.假设指标与因素之间的关系可用线性模型表示,则有应用均匀设计一节中的方法将上式写成矩阵式或简记为式中表示第次试验中第个因素的水平值;为建立模型时待估计的第个参数;为第次试验的量测响应(指标)值;为第次量测时的误差.应用最小二乘法即可求出模型参数矩阵B如下将B阵代入原假设的回归方程,就可得到响应关于各因素水平的数学模型,进而可以图形方式绘出响应与因素的关系图. 模型中如果只有一个因素(或自变量),响应(曲)面是二维空间中的一条曲线;当有二个因素时,响应面是三维空间中的曲面.下面简要讨论二因素响应面分析的大致过程.在化学量测实践中,一般不考虑三因素及三因素以上间的交互作用,有理由设二因素响应(曲)面的数学模型为二次多项式模型,可表示如下:通过n次量测试验(试验次数应大于参数个数,一般认为至少应是它的3倍),以最小二乘法估计模型各参数,从而建立模型;求出模型后,以两因素水平为X坐标和y坐标,以相应的由上式计算的响应为Z坐标作出三维空间的曲面(这就是2因素响应曲面). 应当指出,上述求出的模型只是最小二乘解,不一定与实际体系相符,也即,计算值与试验值之间的差异不一定符合要求.因此,求出系数的最小二乘估计后,应进行检验.一个简单实用的方法就是以响应的计算值与试验值之间的相关系数是否接近于1或观察其相关图是否所有的点都基本接近直线进行判别.如果以表示响应试验值,为计算值,则两者的相关系数R定义为其中对于二因素以上的试验,要在三维以上的抽象空间才能表示,一般先进行主成分分析进行降维后,再在三维或二维空间中加以描述. 什么叫响应面法? 试验设计与优化方法,都未能给出直观的图形,因而也不能凭直觉观察其最优化点,虽然能找出最优值,但难以直观地判别优化区域.为此响应面分析法(也称响应 曲面法)应运而生.响应面分析也是一种最优化方法,它是将体系的响应(如萃取化学中的萃取率)作为一个或多个因素(如萃取剂浓度、酸度等)的函数,运用图 形技术将这种函数关系显示出来,以供我们凭借直觉的观察来选择试验设计中的最优化条件.

响应面分析法优化反应条件的中心组合设计

响应面分析法优化反应条件的中心组合设计分组 组数pH 时间温度摩尔比 一. 加热温度为130℃(17组) (1)(9组) 1 3 4.50 10.00 130.00 1.25 3 17 4.50 150.00 130.00 1.25 25 6 7.00 80.00 130.00 1.25 26 11 7.00 80.00 130.00 1.25 27 14 7.00 80.00 130.00 1.25 28 8 7.00 80.00 130.00 1.25 29 5 7.00 80.00 130.00 1.25 4 24 9.50 150.00 130.00 1.25 2 1 9.50 10.00 130.00 1.25 (2)(4组) 9 18 4.50 80.00 130.00 0.50 21 16 7.00 10.00 130.00 0.50 22 20 7.00 150.00 130.00 0.50 10 13 9.50 80.00 130.00 0.50 (3)(4组) 11 7 4.50 80.00 130.00 2.00 23 27 7.00 10.00 130.00 2.00 24 22 7.00 150.00 130.00 2.00 12 21 9.50 80.00 130.00 2.00 组数pH 时间温度摩尔比 二. 加热温度为110℃(6组) 5 19 7.00 80.00 110.00 0.50 7 10 7.00 80.00 110.00 2.00 13 28 7.00 10.00 110.00 1.25 14 26 7.00 150.00 110.00 1.25 17 12 4.50 80.00 110.00 1.25 18 23 9.50 80.00 110.00 1.25 三.加热温度为150℃(6组) 6 9 7.00 80.00 150.00 0.50 8 4 7.00 80.00 150.00 2.00 15 15 7.00 10.00 150.00 1.25 16 29 7.00 150.00 150.00 1.25 19 2 4.50 80.00 150.00 1.25 20 25 9.50 80.00 150.00 1.25

相关文档
最新文档