酶解提取-超滤纯化过程中红芪活性成分转移情况及相关预测模型研究

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中文摘要：本文以酶解提取-超滤纯化过程中红芪总多糖、总皂苷和芒柄花素的转移情况及相关模型的建立为目标，开展了以下内容的研究：通过研究建立了芒柄花素的含量测定方法；采用二次通用旋转组合设计优化红芪酶解提取工艺；研究了陶瓷膜（10 nm）在不同料液浓度、运动黏度、PH和温度条件下的临界通量，并采用前馈型BP神经网络建立了临界通量及临界压力预测模型；在临界压力以下通过改变影响成分转移率的超滤运行参数膜孔径、操作压力和料液温度，建立了分别以总多糖、总皂苷和芒柄花素转移率为输出变量的BP神经网络预测模型；以黄芪为模型验证药材，进一步考察了所建预测模型的适用性；以纯水通量恢复率为考察指标，研究了超滤膜的化学清洗条件。红芪最佳酶解提取工艺为：复合酶用量280 mg，酶解时间90 min，加水量21倍，提取时间170 min。所建超滤临界通量及临界压力神经网络预测模型的拓扑结构为4-7-2，平均绝对误差分别为1.523 L·m?2·h?1和0.003 MPa，平均误差率分别为3.46%和2.50%；总多糖、总皂苷和芒柄花素转移率神经网络预测模型的拓扑结构均为3-6-1，其平均绝对误差分别为0.98%、1.10%和1.59%，平均误差率分别为1.55%、1.48%和1.78%，表明所建神经网络模型具有较好的预测精度。以黄芪为模型验证药材，其酶解提取液的临界通量、临界压力及总多糖、总皂苷、芒柄花素转移率的平均误差率分别为3.93%、2.94%、3.24%、2.91%和1.92%，预测值与实测值吻合性较好，提示研究所得神经网络预测模型具有较好的实用价值。本文研究结果可实现成分相近的纤维性根茎药材红芪、黄芪在采用酶解提取-超滤纯化集成技术时的数学模拟。对酶解条件下临界通量的系统研究可有效防止膜污染，保证该集成技术的顺畅使用。

作者：

陈方圆

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关键词：

红芪酶解提取超滤纯化临界通量转移率人工神经网络

授予学位：

硕士

学科专业：

中药学

导师：

魏舒畅

学位年度：

2015

学位授予单位：

甘肃中医学院

语种：

中文

中图分类号：