张一鸣 吕绪强 和法涛 初乐 高玲 葛邦国 赵岩

摘要

以山东莱芜白皮蒜秸秆为主要原料，以蒜素主要成分二烯丙基二硫醚含量为指标，考察提取时间、提取温度、液料比3个因素对蒜秸秆蒜素提取效果的影响。在单因素试验的基础上，进行响应面优化试验，通过反向传播神经网络和遗传算法，对优化试验结果进行模拟分析并寻优，结果表明：蒜秸秆蒜素提取最优工艺为提取温度38.5 ℃，提取时间1.5 h，液料比2.4∶1。在该工艺下蒜素主要成分二烯丙基二硫醚含量为657.21 μg/mL。

关键词 蒜秸秆；蒜素；提取；神经网络；工艺优化

中图分类号 S-03   文献标识码 A  文章编号 0517-6611（2023）23-0152-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.23.036

Optimization Technology of Allicin in Garlic Straw Extraction Process by Neural Network Algorithm

ZHANG Yi-ming， L Xu-qiang， HE Fa-tao et al

（Jinan Fruit Research Institute All China Federation of Supply and Marketing Co-operatives， Jinan， Shandong 250014）

Abstract Taking white garlic straw in Laiwu district， Shandong Province as the main raw material， taking diallyl disulfide in allicin content as indicators， the effects of extraction time， extraction temperature and liquid material ratio on the extraction effect of allicin from garlic straw were investigated. Based on the single factor test， response surface optimization test was conducted.The optimization test results were simulated and optimized by back propagation neural network and genetic algorithm method . The results showed： The optimal process for allicin in garlic straw was as follows：extraction temperature 38.5 ℃， extraction time 1.5 h， liquid material ratio 2.4∶1. The diallyl disulfide content of white garlic straw extracting solution in Laiwu district under this process was 657.21 μg/mL.

Key words Garlic straw;Allicin;Extraction;Neural network;Process optimization

基金項目 山东省重点研发计划（重大科技创新工程）——乡村振兴科技创新提振行动计划项目（2021TZXD001）。

作者简介 张一鸣（1993—），男，山东济南人，助理研究员，硕士，从事果蔬干燥及成分评价研究。

*通信作者，研究员，博士，从事果蔬采后深加工技术研究。

收稿日期 2022-11-02

莱芜的白皮蒜具有悠久的种植历史，具有蒜瓣大，产量高，富含多种微量元素和生物活性成分的特点［1-3］。莱芜白皮蒜的大量种植及蒜秸秆废弃物的处理已成为困扰当地蒜产业发展的难题之一，目前少量秸秆用于动物饲料或生物质燃料制备，大量秸秆仍是采取就地焚烧的方式处理，严重破坏大蒜产区生态环境［3-5］。大蒜素的主要成分为二烯丙基硫化物，具有显著的抑菌抗病毒的功效，主要存在于大蒜中，常用于提升动物抗病能力的产品开发［4-8］。

神经网络是一种新型数据分析建模方法，有极强的非线性映射能力，目前广泛应用于生物、农业、机械等领域的预测模型建立［9-10］。遗传算法是建立在人工智能的基础上，开发的随机非线性寻优工具，可实现随机、自适应、并行性全局搜索寻优［11-12］。神经网络联用遗传算法具有避免预测模型产生局部最优解的优点，可实现工艺研究中的全局最优组合的设计［9-13］。笔者将神经网络应用于莱芜蒜秸秆蒜素提取工艺优化中，以期为莱芜地区蒜秸秆处理提供新思路，助力地方农业环境保护，推动我国碳达峰碳中和。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

蒜秸秆：莱芜白皮蒜秸秆，收集于山东省济南市莱芜区农贸市场；

二烯丙基二硫醚、二烯丙基三硫醚标准品，色谱纯级，采购于美国Sigma公司；

乙腈，色谱纯级，美国TEDIA公司；

其他化学试剂均为分析纯级，采购于国药集团化学试剂有限公司。

1.2 主要仪器与设备

XS 365M电子天平，瑞士普里赛斯仪器有限公司；9Z-0.4斩草粉碎机，郑州商战机械设备有限公司；TRACE 1300-ISQ 气相色谱-质谱联用仪，美国 Thermos 公司；2695型液相色谱仪，沃特世科技（上海）有限公司；顶空固相微萃取手动套装，青岛贞正分析仪器有限公司。

1.3 试验条件

1.3.1 工艺流程。

蒜秸秆→斩拌粉碎→清洗→提取→检测。

1.3.2 单因素试验。

将蒜秸秆置于烧杯中，按单因素试验条件加入纯水，在水浴锅中设置固定温度提取一定时间后，将提取液取出，使用高速离心机4 000 r/min离心10 min，取上清液待测。单因素试验条件设置为提取温度25、30、35、40、45 ℃，提取时间0.5、1.0、1.5、2.0、2.5 h，液料比（L/kg）2∶1、3∶1、4∶1、5∶1、6∶1。考察单因素试验条件时，设置固定条件为提取温度25 ℃，提取时间1.0 h，液料比2∶1，在进行液料比单因素试验时，含量折合液料比2∶1进行计算。

1.3.3 响应面优化试验。

基于单因素试验结果，确定以提取时间（X1）、提取温度（X2）和液料比（X3）作为自变量，样品大蒜素含量作为因变量（y），进行N=17的响应面（Box-Behnken）优化试验。设置因素水平见表1。

1.3.4 BP神经网络。

设置该神经网络模型拓扑结构为3-10-1，其中神经网络设置输入层为3个神经元，即提取温度（X1）、提取时间（X2）和液料比（X3）；设置1个隐含层，包含10个神经元；将二烯丙基二硫醚含量（Y）设为输出层；通过模拟蒜秸秆提取液二烯丙基二硫醚含量变化，确定相关因素对蒜秸秆提取液二烯丙基二硫醚含量的影响。拓扑结构图见图1。通过神经网络建立预测模型，以预测模型作为遗传算法的适应度函数进行个体筛选，进而对蒜秸秆蒜素提取工艺进行寻优。

1.3.5 大蒜素含量测定。

在破碎机中加入样品、蒸馏水、20%氯化钠溶液和1%氟化钠溶，混匀后置于样品瓶中，以32.88 μg/mL 2-辛醇作为内标物，待测。

GC条件：色谱柱选择型号TG-WAX MS（30.00 mm×0.25 mm×0.25 μm），选择氮气为载气，进样温度设置250 ℃；流速1.660 mL/min。

MS 条件：设置离子源温度为250 ℃，电子轰击离子源能量70 eV。

扫描方式：全扫描，质量扫描范围m/z 50～500。

1.3.6 数据分析。

数据差异显著性通过软件SPSS 22.0进行分析，响应面优化试验通过软件Design Expert 8.0进行分析，神经网络建模和遗传网络寻优通过软件Matlab 2018b进行。

2 结果与分析

2.1 蒜秸秆提取液GC-MS分析结果

采用 GC-MS 对蒜秸秆提取液的组成成分进行分析检测，总离子流图见图2。根据NIST质谱数据库检测分析进行定性，以内标物为含量参考进行成分定量，共检出37种高于检测限且RSI值大于800的成分（表2）。

根据农业农村部颁发的行业标准NY/T 1800—2009，大蒜素的主要成分为二烯丙基二硫醚、二烯丙基三硫醚，该样品检测中二烯丙基二硫醚含量为599.59 μg/mL，二烯丙基三硫醚含量为91.11 μg/mL，二烯丙基二硫醚含量显著高于二烯丙基三硫醚。选择二烯丙基二硫醚含量为指标有利于分析不同工艺条件对蒜素提取效果的影响，故后续工艺优化试验以二烯丙基二硫醚含量为指标。

2.2 工艺优化结果

2.2.1 单因素试验。

提取温度对蒜秸秆提取液二烯丙基二硫醚含量的影响见图3。由图3可知，随着提取温度的上升，二烯丙基二硫醚含量先显著上升，当达到35 ℃后呈不显著下降后显著下降趋势。分析原因为当提取温度低于35 ℃时，秸秆中的蒜氨酸酶活性随着温度升高逐漸增强，当温度接近35 ℃时，蒜氨酸酶活性趋于平稳，当温度高于35 ℃酶活性下降，二烯丙基二硫醚生成量下降且受热分解。故选择35 ℃为单因素最适提取温度。

提取时间对蒜秸秆提取液二烯丙基二硫醚含量的影响见图4。由图4可知，随着提取时间的延长，二烯丙基二硫醚含量呈先显著上升，2.0 h后不显著下降。分析原因可能是提取时间较短时蒜氨酸不能充分转化为二烯丙基二硫醚，当提取时间大于2.0 h后，二烯丙基二硫醚达最大提取量，且逐渐分解挥发或转化成其他物质。故选择2.0 h为单因素最适提取时间。

液料比对蒜秸秆提取液二烯丙基二硫醚含量的影响见图5。由图5可知，随着液料比的上升，二烯丙基二硫醚含量先显著上升，当达到3∶1后呈不显著上升。分析原因可能是随着液料比逐渐加大，蒜秸秆中的二烯丙基二硫醚提取率上升，当液料比达到3∶1时，蒜秸秆中的二烯丙基二硫醚已基本提取完全，故继续提高液料比对提取二烯丙基二硫醚影响不大。从提高试验效率角度考虑，选择3∶1为单因素最适液料比。

2.2.2 响应面试验优化。

响应面优化试验结果见表3。使用Design Expert 8.0.6中的Box-Behnken模块进行响应面优化，得到二次多项方程：

Y=650.028 00+2.895 00X1-4.106 25X2+11.733 75X3+0.360 00X1X2-3.865 00X1X3+3.567 50X2X3-7.840 25X12-11.802 80X22-17.687 80X32

该二次项模型R2=0.96，说明该模型仅有4%的总量变

异不能由模型因素解释，同时模型信噪比=21.73>4，说明该模型拟合程度较好，优化结果较为可信。模型方差分析结果如表4所示。由表4可知，该预测模型项P<0.000 1，呈极显

著水平，模型失拟项P=0.139 6，呈不显著水平，同时模型X2、X3、X12、X22、X32项呈极显著水平，模型X1、X1X3、X2X3项呈

显著水平，说明该预测模型拟合程度良好。

2.2.3 BP神经网络的建立与训练。

神经网络误差下降曲线如图6所示。从图6可见，随着训练次数的增加，模型的均方误差逐渐接近最优误差值。当神经网络训练迭代到257次时，训练误差达到最优值0.001 9，表明该神经网络模型可信性较高。

BP神经网络模型训练的相关系数见图7。由图7可知，当训练误差为0.001 9时，BP 神经网络模型训练的相关系数为0.997 6（R>0.95），结果表明，该训练的BP网络模型对于训练样本逼近能力较强，能较好地描述提取温度、提取时间、液料比和二烯丙基二硫醚含量的关系。

模型随机验证结果见图8。由图8可知，由软件随机选择3组优化试验方案进行验证试验，将试验结果代入BP神经网络模型进行验证，结果表明，3组数据实际值与模型预测值误差分别为0.850 6%、0.878 8%、0.763 9%，均小于5%，说明该模型预测性较好。

利用人工神经网络（ANN）预测各因素对二烯丙基二硫醚含量的影响结果见图9。由图9可知，提取温度、提取时间和液料比对蒜秸秆提取液二烯丙基二硫醚含量有较大影响且相互间存在交互作用。说明建立的BP神经网络具有较好的预测性，可以明确输入数据和输出数据之间的关系，作为模拟蒜秸秆提取液二烯丙基二硫醚含量的预测工具。

2.2.4 遗传算法寻优。

图10为遗传算法寻优的适应度曲线。

由图10可知，遗传算法（GA）能够进一步完善试验的优化工艺并在模型中寻找最优值。随着遗传进化迭代次数的增加，适应度值首先呈断崖式下降，隨后又进行了3次选择处理，被选择个体的适应度值产生小范围的改变，并逐步向最优适应度值逼近，适应度曲线在进行40次迭代时收敛于最优适应度。通过循环迭代处理，当进化代数增大至50代时，GA 停止选择并得出适应度值最高的个体。运行出的优化结果：最优工艺参数为提取温度38.312 1 ℃，提取时间1.500 8 h，液料比2.417 0∶1，理论最优二烯丙基二硫醚含量为655.08 μg/mL。根据实际情况，根据模型优化方案并结合试验设备，设置参数实际情况进行验证试验，即提取温度38.5 ℃，提取时间1.5 h，液料比2.4∶1，

验证试验的二烯丙基二硫醚含量为657.21 μg/mL，比模型理论值655.08 μg/mL偏差为0.3%，相对误差维持在±5%的范围内，达到该模型对试验精确度的要求。GA-BP 神经网络优化的最佳条件为提取温度38.5 ℃，提取时间1.5 h，液料比2.4∶1。

3 结论与讨论

通过对蒜秸秆蒜素进行水提取，研究提取温度、提取时间、液料比对提取液中大蒜素主要成分二烯丙基二硫醚含量的影响。在单因素试验的基础上，运用 Design Expert 8.0中Box-Behnken模块进行响应面优化试验，通过matlab2018b建立BP神经网络模型，结合遗传算法确定最优工艺参数。蒜秸秆蒜素提取最优工艺为：提取温度38.5 ℃，提取时间1.5 h，液料比2.4∶1。在该工艺下蒜素主要成分二烯丙基二硫醚含量为657.21 μg/mL。通过BP神经网络的模型优化，可对蒜秸秆蒜素提取工艺提供较为可信的优化数据，可推动蒜产区废弃物处理提供理论依据，带动地方特色农产品经济发展。但该研究未对蒜秸秆提取液进行生物活性评价，尚需结合抑菌试验、体外抗氧化试验等技术手段进行深入研究，进一步拓展蒜秸秆废弃物利用前景。

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