一种采用内聚能密度法选择性提取巴旦杏仁油脂的方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于油脂提取技术领域，具体说，本发明涉及巴旦杏仁油脂的技术领域。
【背景技术】
[0002] 巴旦木是世界著名的经济林树种和木本油料，其种仁具有重要的营养、医药、经济 和保健价值，油脂以不饱和脂肪酸为主，占脂肪总量约92.3%。李庆典等采用超临界CO 2 萃取法萃取新疆巴旦杏28个品种的油脂，GC法测定脂肪酸组成及含量，结果显示，脂肪酸 中含油酸63. 72 %-75. 89%，亚油酸14. 29 %-27.28 %，α-亚麻酸0-0.088 %。赵婷等 采用GC-MS对山东巴旦杏仁索氏提取法所得油脂进行了脂肪酸分析，结果表明含棕榈酸 4. 01 %，硬脂酸2. 72 %，油酸23. 95 %，亚油酸34. 76 %，亚麻酸28. 55 %，不饱和脂肪酸含量 87%。由此可见，采用不同的提取方法和检测方法，不同产地的巴旦杏仁油脂脂肪酸组成及 含量有一定差异。
[0003] 内聚能密度法是化工行业，尤其是高分子材料行业选择聚合物材料溶剂的一种 科学方法。物质的溶剂过程自由能可以表达为：AG = AHm-TASm,人们在研究混合过 程中没有体积变化或体积变化可以忽略的两种分子液体的混合热时推导了如下公式：
为溶剂与物质的体积分数；Vm为混合后的总体积；ε ε 2 为溶剂和物质的内聚能密度。1
S即为溶度参数，ε和δ是 分子间相互作用力的宏观表征。
[0004] 从微观上看，物质的内聚能密度与组成物质的分子结构相关，其组成分子的键长、 键角、基团电负性、基团的空间障碍大小都影响到物质的内聚能密度大小。在化工、高分子 材料行业中认为当物质的内聚能密度与某一溶剂的内聚能密度相近时，物质即溶解于该溶 剂中。物质的内聚能密度和溶剂的内聚能密度都具有加和性，可以选择合适的溶剂依照溶 剂混合原则来配制与物质内聚能密度相近的混合溶剂用于溶解该物质。
[0005] 对于常用的小分子溶剂而言，根据
实验中内聚能等价于小分 子的汽化热，对于难以气化的大分子物质或气化时易分解的物质，可以在已知其结构组分 的分子式的情况下，依照各基团的摩尔吸引常数将物质的内聚能密度计算出来。依据内聚 能密度相近原则，选择合适的溶剂。
[0006] 内聚能密度法目前主要应用于化工、高分子材料领域、医药领域。在高分子材料领 域主要用于高分子材料的加工成型中混合料配制，多种高分子材料的混合改性，高分子材 料的溶剂选择。在化工领域主要用于高分子聚合体系溶剂的选择，高分子材料化学改性溶 剂的配制。在医药工业主要用于中药组分HPLC检测条件的确定。另外，在纺织工业用于颜 料分散溶剂的选择。
[0007] 目前，巴旦杏仁油脂提取工艺主要有酶解法、超临界CO2萃取法、索氏提取法、溶 剂法等。常规溶剂萃取法中萃取溶剂的选择是依据已有文献进行经验选择，对于萃取工艺 及相应的萃取剂需经过多次多种单因素试验才能确定，研究试验时间长，成本高，而且所得 溶剂未必是最优的萃取剂；酶解法具有专属性强的特点，制备油脂能耗低、生态污染小的优 势，但生产洁净度要求高，酶成本高，生产周期长、影响因素多等缺点。目前食用油脂的生产 尚未大规模应用酶解法。内聚能密度法具备常规浸提制油的所有优点，较酶解法有更强的 生产适应性；超临界萃取、亚临界萃取需要在高压下运作，设备投入成本高，对设备材料要 求亦高，连续化生产难度大，虽有一定优势，但对设备要求高，生产成本高。索氏提取法耗时 长、效率低。内聚能密度法不改变常规浸提制油工艺，对设备无特殊要求，相对于超临界、亚 临界萃取有明显的实用性。
[0008] 根据目前现有技术记载表明，内聚能密度法在食品行业，尤其是食用油制备方面 未见报道及应用。可见，当前如何更好地依据内聚能密度法原理，设计一种采用内聚能密度 法选择性提取巴旦杏仁油脂的方法具有现实意义和突显其作用。
【发明内容】
[0009] 针对目前国内外未见在食用油制备方面应用内聚能密度法选择性提取巴旦杏仁 油脂的技术现状，本发明的目的旨在于提供一种采用内聚能密度法选择性提取巴旦杏仁油 脂的方法，采用逆向思维，克服传统技术偏见，先依据相似相溶原理、亲核亲电原理确定溶 剂的选择范围，再利用内聚能密度法计算出目标组分和溶剂的内聚能密度值，确定萃取溶 剂配比，最后通过试验验证萃取溶剂配比的精准性和稳定性，进一步采用优化方法确定工 艺，克服了传统萃取溶剂选则的经验性和不确定性，从而获得采用内聚能密度法选择性提 取巴旦杏仁油脂的方法，具有精准性确定萃取溶剂、选择性提取目标成分及方便快速地确 定萃取工艺，有效降低开发成本，缩短研究试验周期等特点，具有理论应用创新性和广泛的 实用性。
[0010] 本发明采用的主要技术方案：
[0011] 本发明研究依据相似相溶原理、亲核亲电原理确定溶剂的选择范围，再依据巴旦 杏仁油脂中各组分的分子式和溶剂的分子式用摩尔吸引常数计算各组分及溶剂的内聚能 密度，以组分和溶剂的内聚能密度数据定量配制萃取溶剂，克服萃取溶剂选则的经验性和 不确定性，为巴旦杏仁油脂的定量选择性提取提供理论依据。
[0012] 具体地，本发明提供了一种采用内聚能密度法选择性提取巴旦杏仁油脂的方法， 所述的具体方法步骤如下：
[0013] (1)萃取溶剂、巴旦杏仁油脂内聚能密度的计算及萃取溶剂配比的计算：
[0014] 内聚能密度公式
中erah:内聚能密度；△ E焓变；V :体积①；
[0015] 溶度参数与内聚能密度关联式：令
中δ :溶度参数；
[0016] 内聚能密度与摩尔吸引常数的关系计算式：
中F1:为基团的 摩尔吸引常数；P :相对密度；M。：分子摩尔质量②；
[0017] 分子总内聚能计算公式：δ 2= δ /+δ ρ2+δ ^中
[0018] δ d2:分子色散力对内聚能密度贡献值的平方；δ ρ2:分子极性力对内聚能密度贡 献值的平方；S h2:分子氢键力对内聚能密度贡献值的平方③；
[0019] 分子中不同类型作用力对内聚能密度的贡献值计算公式：
中Fdi:分子中各基团色散力摩尔吸引常数值；Fpi:分子 中各基团极性力摩尔吸引常数值；Ehl:分子中各基团氢键力摩尔吸引常数值④；
[0020] 混合溶剂及巴旦杏仁油脂溶度参数计算式：根据内聚能密度越接近越易溶的原则 及混合溶剂内聚能密度计算原则：
[0021] ^ =知x灼+ x朽+…+各"x ^中沪:组分比⑤。
[0022] 依照巴旦木仁油脂各组分分子结构组成基团的摩尔吸引常数值根据上述公式②、 ③和④联合计算出油脂组分各分子的内聚能密度值，依照公式⑤计算出巴旦木仁油脂的内 聚能密度值。
[0023] 利用工具书中已有的小分子溶剂内聚能密度值根据公式⑤计算出萃取溶剂的内 聚能密度值。
[0024] 依据内聚能密度越接近越易溶解的原理，令δ δ ?Μ?，根据公式⑤建立方程计 算合适的溶剂配比。
[0025] (2)粗油提取：称取巴旦杏仁适量，粉碎过60目筛，按料液比1 : 4-5的正己 烷-环己烷混合比例采用92. 6% : 7. 4%，在65°C _80°C水浴90-120min，真空过滤，取清液 60°C -70°C旋蒸至冷凝管口无液滴生成滴下时终止，即得含磷脂粗油。
[0026] (3)粗油精制：依照植物油脱磷工艺配制4% -10%氯化钠溶液，85°C -100°C同温 脱磷，静置20min，离心，得到含水油脂，将得到的粗磷脂再次离心分离得磷脂残油，与含水 油脂合并在90°C -105Γ敞口烧杯电热套加热除水，除水完毕后自然冷却至室温，即得精制 油。
[0027] 将油柏依上法处理进行第二次萃取，得精制油，合并，计算精制油总得率。
[0029] 根据上述方法进行9次平行试验，将含磷脂粗油量和精制油量分别代入公式⑥和 ⑦，得到粗出油率平均值为47. 11% -47. 81%，净出油率平均值为45. 45% -45. 56%。
[0030] (4)单纯形法优化油脂提取工艺：
[0031] 按照单纯形优化法，以试验中需要考虑的因素对应空间的维数，顶点数是试验所 需要进行的次数，并由此构成初始单纯形，选取合适的步长，然后逐次推进，在η个因素中， 若一个点，经η-1次推进仍未被淘汰，则对该点重复试验，证实它确是好的点，试验即可停 止。
[0032] 在粗油提取和精制试验确定的提取条件基础上，根据重心引力数学模型，利用单 纯性优化法long系数法对萃取温度、时间、萃取剂用量、物料量各因素进行优化；单纯形起 始点：萃取温度70°C ;萃取时间120min ;正己烷用量185. 2ml ;环己烷用量14. 8ml ;物料量 50g ;基于实验条件各影响因素的相互限制性，确定各影响因素的步长值：萃取温度10 ;萃 取时间15 ;正己烷用量20 ;环己烷用量10 ;物料量10。
[0033] 本发明中，采用相似相溶原理、亲核亲电原理确定溶剂的选择范围，根据内聚能密 度原则，用摩尔吸引常数定量计算巴旦杏仁不饱和脂肪酸的内聚能密度和溶剂的内聚能密 度，以两者的内聚能密度数据定量配制混合萃取溶剂，克服萃取溶剂选则的经验性和不确 定性，为巴旦杏仁油脂中亚油酸和a_亚麻酸的定量选择性提取提供理论依据。
[0034] 本发明中，采用的相似相溶原理、亲核亲电原理、内聚能密度原则和单纯形优化 法，是生物化工技术领域常见的原理，本领域普通技术人员熟知，具体引述本领域常见的阐 述如下：
[0035] 相似相溶原理：极性物质易溶于极性溶剂，非极性物质易溶于非极性溶剂。
[0036] 亲核亲电原理：两个电性相异的基团，极性强弱越接近越容易相互溶解。
[0037] 内聚能密度原则：物质与溶剂的内聚能密度越相近，越易溶解。
[0038] 单纯形优化法是以重心引力吸引数学模型法设计的一种多因素优化方案，所谓的 单纯形是指多维空间中的一种凸边形，它的顶点数比空间的维数多1个。以试验中需要考 虑的因素对应空间的维数，顶点数是试验所需要进行的次数，并由此构成初始单纯形，选取 合适的步长，然后逐次推进，在η个因素中，若一个点，经n-1次推进仍未被淘汰，则对该点 重复试验，证实它确是好的点。
[0039] 通过实施本发明具体的
【发明内容】
，可以达到以下效果：
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