条件响应范文

条件响应范文（精选10篇）

条件响应 第1篇

1 材料与方法

1. 1 材料与仪器

新鲜牡蛎购自漳州西门农贸市场,碱性蛋白酶、中性蛋白酶、木瓜蛋白酶、胃蛋白酶、胰蛋白酶均购自Solarbio公司,浓硫酸、苯酚、无水葡萄糖、无水乙醇均为国产分析纯。实验仪器包括: 紫外可见分光光度计( UV-2102PC,上海UNICO) ,高速冷冻离心机( Centrifuge 5810R,德国Eppendorf) ,电子分析天平( BS 124S,德国Sartorius ) ,超低温冰箱( Forma-86 ℃ ,美国Thermo) ,胶体磨( JM,温州市龙湾永兴张祥胶体磨厂) ,闪式提取器( JHBE-50T,河南金鼎科技发展有限公司) ,数显恒温水浴锅( HH-2,金坛市科析仪器有限公司) 。

1. 2 试验方法

1. 2. 1 原料预处理

将新鲜牡蛎洗净沥干,用胶体磨破碎匀浆,将匀浆液分别以650 g左右的重量进行分装,迅速置于超低温冰箱速冻,备用。

1. 2. 2 牡蛎糖原测定

利用苯酚—硫酸法测糖原含量[6,7,8]。绘制葡萄糖标准品的标准曲线( 图1) ,得到标准曲线方程为y = 0. 009 2x + 0. 014 1,R2= 0. 999 1。

牡蛎糖原含量测定: 准确移取各个不同水解条件下的样液50 μL于25 m L比色管中,吸取500 μL于试管中,补水至1. 0 m L,按照上述标准曲线的绘制方法测定吸光度。根据标准回归方程计算糖原质量。牡蛎糖原提取率( ERG) 按如下计算得:

式中: n—稀释倍数; C—提取液浓度,g /m L; V—提取液复溶后体积,m L; M—湿重原料的质量,g。

1. 2. 3 牡蛎糖原酶解工艺

牡蛎去壳去杂质,进行匀浆均质,根据一定的料液比加水预煮10 min,调节至一定的p H,加入适量的酶,在一定温度下水浴提取一段时间,后95 ℃ 灭酶10 min,9 000 r / min离心6 min,取上清液,加入3 倍体积无水乙醇,于4 ℃ 醇沉过夜,5 000 r / min离心1 min,收集沉淀测定糖原含量。

1. 2. 4 蛋白酶选择

为筛选最佳酶制剂,分别比较碱性蛋白酶、中性蛋白酶、木瓜蛋白酶、胃蛋白酶、胰蛋白酶等5种酶在料液比2∶1、加酶量2% 和它们各自最适温度和p H的条件下,酶解3 h后提取的糖原含量,对比牡蛎糖原的提取率。结果显示,选择碱性蛋白酶作为本试验的最优酶制剂。

1. 2. 5 牡蛎糖原提取条件单因素实验

以牡蛎糖原的提取率为指标,在其他影响因素保持不变的情况下,分别考察p H( 8、9、10、11、12、13) 、温度( 30、40、50、60、70、80 ℃ ) 、水解时间( 0. 5、1. 0、2. 0、3. 0、4. 0、5. 0 h) 、加酶量( 1. 0% 、2. 0% 、3. 0% 、4. 0% 、4. 5% 、5. 0% ) 对牡蛎糖原提取效果的影响,每个水平进行3 个重复。

1. 2. 6 响应面法优化牡蛎糖原提取工艺条件

根据Box-Benhnken的中心组合实验设计原理,在综合考虑单因素实验的基础上,以牡蛎糖原的提取率为响应值,在加酶量( 2% 、3% 、4% ) 、p H( 8、9、10) 和水解温度( 40、50、60 ℃) 3 个因素,3水平上对牡蛎糖原的提取条件进行优化[9]。

1. 2. 7 数据处理

试验数据均重复3 次,以平均数 ± 标准差( ± s) 表示; 采用SPSS软件进行方差分析; 采用excel处理作图。

2 结果与分析

2. 1 蛋白酶选择

试验分别考察了碱性蛋白酶、中性蛋白酶、木瓜蛋白酶、胃蛋白酶、胰蛋白酶等5 种酶对牡蛎糖原提取效果的影响( 图2) 。根据5 种酶的最适条件进行酶解牡蛎提取糖原,结果发现采用碱性蛋白酶酶解的糖原提取率最高( 33. 52% ) ,采用胃蛋白酶酶解的提取率最低( 18. 13% ) 。另外也发现碱性蛋白酶、中性蛋白酶和木瓜蛋白酶的最适酶解温度均为40 ℃,糖原提取率随p H的升高而增大; 同样,胃蛋白酶和胰蛋白酶在37 ℃ 下提取糖原时也是如此。因此,p H是影响酶解提取率的一个重要因素。

2. 2 酶解过程中单因素的影响

酶法提取牡蛎糖原的影响因素有很多,如p H、水解温度、水解时间、加酶量和料液比等,应先对各个单因素进行实验分析,在此基础上采用响应面分析法优化提取条件。

2. 2. 1 p H对牡蛎糖原提取率的影响

p H是影响酶催化速度及酶解效果的重要因素。在加酶量为2% 、水解温度50 ℃、水解时间3 h、料液比2∶ 1 的条件下,p H对牡蛎糖原提取率的影响如图3a所示。p H9 时的糖原溶出率最高,刚好与1. 2. 4 节中碱性蛋白酶的最适p H吻合,因此选择此p H作为酶解条件。

2. 2. 2 水解温度对牡蛎糖原提取率的影响

在加酶量2% 、水解时间3 h、p H9 和料液比2∶ 1的条件下,研究水解温度对糖原提取率的影响,其结果如图3b所示。牡蛎糖原的提取率随水解温度的升高呈先升后降的趋势。温度50 ℃ 时的糖原溶出率最高,随着反应温度的升高,反应物的内能增加[10],反应速度加快; 而当水解温度过高时会使酶的催化活性减弱,导致酶失活速度较快,提取率下降。所以根据图3b所示,选择提取温度为50 ℃。

2. 2. 3 水解时间对牡蛎糖原提取率的影响

在加酶量2% 、料液比2∶1、水解温度50 ℃ 和p H = 9 的条件下,水解时间与牡蛎糖原提取率的关系曲线如图3c所示。在3 h之前,随着提取时间的增加,糖原的提取率也稳步上升,3 h之后增加趋势平缓,可能是由于随着水解时间的延长,反应底物逐渐减少,酶活力也逐渐下降,反应已充分完成。故选择水解时间为3 h。

2. 2. 4 加酶量对牡蛎糖原提取率的影响

在料液比为2∶ 1、水解温度50 ℃、水解时间3 h和p H9 的条件下,不同的加酶量对糖原提取率的影响如图3d所示。随着加酶量的增加,牡蛎糖原的提取率也逐渐增加,特别是当加酶量从1%增加到3% 时,提取率迅速提高,之后上升趋势较缓,当加酶量为5% 时,提取率略高于加酶量4. 5% 时的提取率,但并没有显著差异。可能是酶浓度增加时,一定量的反应底物与酶的接触反应几率增加,反应速度提高,提取率上升; 当酶继续增加到一定浓度时,反应底物已接近饱和,对提取率的影响趋于平缓。因此,确定加酶量为3% 。

2. 3 响应面分析法对牡蛎糖原酶解工艺的优化

2. 3. 1 回归模型的建立及方差分析

根据单因素实验结果分析,综合考虑选用加酶量( X1) 、p H( X2) 和水解温度( X3) 3 个因素进行3 水平的Box-Benhnken实验中心组合实验[11]。响应面分析方案与结果见表1。利用Design-Expert 8. 0 软件对表3 试验数据进行多元回归拟合,获得以牡蛎糖原提取率( Y) 为响应值的回归方程:

上述回归方程的ANOVA分析结果见表2。由表2 可知,模型P = 0. 000 1 为极显著,失拟项P = 0. 069 0为不显著,说明该方程对实验有较好的拟合性,模型可靠,可用于优化牡蛎糖原提取率的工艺条件。同时,观察一次项和二次项的影响都具有显著性,因此,各实验因子对响应值的影响不是简单的线性关系。

从各因素的显著性水平可知,对酶解牡蛎糖原提取率的影响依次为: 加酶量X1> 水解温度X3> p HX2,另外p H的二次式X22和水解温度的二次式X32都达到极显著水平,加酶量和p H的交互项X1X2显著影响糖原提取率。

2. 3. 2 响应面分析及最佳工艺研究

3D响应面图( 图4 ) 不仅能分析出多个自变量对响应值的影响,还可以清楚知道响应值对不同自变量变化的敏感程度[12]。图中的曲面越陡峭,说明该因素对响应值的影响越显著。同时,在控制两个自变量之外的因素不变的前提下,两个有交互的自变量对响应值的影响也可从曲线上看出。等高线图与响应面图相对应,等高线图随响应面图的变化而变化,其曲面越接近中心,说明对应的响应值也越大。两个自变量间的交互效应较弱,则等高线图形状就接近圆形,若为椭圆则表明交互效应较强[13,14]。

注: R2= 0. 990 8; * —P < 0. 05; **—P < 0. 01; ***—P < 0. 001

通过软件Design-Expert 8. 0 分析,得到酶解牡蛎糖原的最佳提取条件为: 加酶量4% ,p H9. 02,温度52. 77 ℃ ,提取率预测值49. 63% 。为了使实际操作简便,将上述最优提取条件简化为加酶量4% 、p H9、温度50 ℃,并进行3 次重复实验,则牡蛎糖原提取率为( 48. 55 ± 0. 01) % ,略小于预测值,但没有显著性差异,说明此响应面法得到的回归模型具有一定的可靠性。

3 结论

分别采用碱性蛋白酶、木瓜蛋白酶、胃蛋白酶、中性蛋白酶、和胰蛋白酶等5 种不同的蛋白酶对牡蛎进行酶解提取糖原,筛选出以碱性蛋白酶为最优酶制剂; 通过单因素分析法分析了碱性蛋白酶酶解过程中加酶量、p H、水解温度、水解时间等因素对提取率的影响,确定影响牡蛎糖原提取的最主要因素为加酶量、水解温度和p H。以这3种因素为响应因子,应用响应面法优化碱性蛋白酶水解牡蛎提取糖原的工艺条件。结果表明,影响牡蛎糖原提取率的因素依次为: 加酶量> 水解温度> p H,其中加酶量和p H的交互项有显著作用。牡蛎糖原提取的最佳工艺条件为: 碱性蛋白酶的加酶量4% ,p H9,水解温度50 ℃,在此条件下的牡蛎糖原提取率为( 48. 55 ± 0. 01) % ,虽略小于理论预测值49. 63% ,但无显著性差异。

摘要：为研究制备牡蛎(Crassostrea angulata)糖原的最佳工艺条件,通过比较分析了碱性蛋白酶、木瓜蛋白酶、胃蛋白酶、中性蛋白酶和胰蛋白酶等5种不同蛋白酶对牡蛎进行酶解提取糖原的效果,以碱性蛋白酶为最优酶制剂。在对碱性蛋白酶酶解工艺条件进行单因素实验的基础上,应用Box-Bhenken中心组合设计3因素3水平试验方案,通过响应面分析,建立数学模型优化牡蛎糖原的提取条件,以p H、酶解温度和加酶量为自变量,牡蛎糖原提取率为指标,获得碱性蛋白酶水解牡蛎提取糖原的最佳工艺条件,即加酶量4%、p H9、水解温度50℃,此时牡蛎糖原的提取率可达(48.55±0.01)%。试验结果表明,响应面法对牡蛎糖原提取条件的优化方案合理可行,该研究为牡蛎糖原的开发利用提供了理论依据。

条件响应 第2篇

水体中氧化还原电位的变化会对藻类生长和竞争产生直接或间接的影响.本文采用单种培养和混合培养的方式,研究了在铜绿微囊藻(Microcystis aeruginosa)与斜生栅藻(Scenedesmus obliquus)竞争生长过程中氧化还原电位降低对铜绿微囊藻优势形成的影响,同时测定了铜绿微囊藻生理和形态的变化.结果表明:在单种培养条件下,铜绿微囊藻的生长速率明显高于栅藻,降低氧化还原电位对两种藻的生长速率没有影响;在混合培养条件下,两种藻的生长均受到了抑制,但降低氧化还原电位却明显提高了铜绿微囊藻的.生长速率,而降低了斜生栅藻的生长速率,说明铜绿微囊藻的竞争能力得到了加强,斜生栅藻的竞争能力有所削弱;同时试验也发现在竞争生长的条件下,培养基氧化还原电位的降低诱导了铜绿微囊藻细胞体积变大,酯酶活性增强以及叶绿素荧光强度增加,这些生理参数的改变可能是铜绿微囊藻在环境中氧化还原电位降低时竞争能力得以增强的重要原因.

作 者：张民 孔繁翔 史小丽 邢鹏 谭啸 ZHANG Min KONG Fanxiang SHI Xiaoli XING Peng TAN Xiao  作者单位：张民,邢鹏,谭啸,ZHANG Min,XING Peng,TAN Xiao(中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京,210008;中国科学院研究生院,北京,100039)

孔繁翔,史小丽,KONG Fanxiang,SHI Xiaoli(中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京,210008)

刊 名：湖泊科学  ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF LAKE SCIENCES 年，卷(期)：2007 19(2) 分类号：P3 关键词：铜绿微囊藻   斜生栅藻   混合培养   竞争   氧化还原电位  

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条件响应 第3篇

摘 要：电磁层析成像在工业和生物药学检测领域具有潜在的实用性价值。敏感元件系统的灵敏度，稳定性和准确性在EMT检测中很重要，EMT系统激励条件是通过COMSOL多物理场有限元分析软件[1]进行分析的。我们从激励条件的变化对接收线圈直接的影响来讨论由8个等距离排列的传感线圈组成的传感器阵列的影响。在仿真和实验中讨论激励频率和接收信号之间的关系。结果显示，激励频率越高，接收信号越强。文章通过仿真结果提出图像重建优化的理论基础。

关键词：电磁层析成像；激励条件；接收信号

中图分类号：TP216 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2016）05-0067-01

1 背景介绍

金属和半导体熔化的流量测定对于铁铸件，硅晶体生长等工业过程都是一个棘手的问题。一些传统的测量方法在某些测定环境中是有局限的。幸运的是，这些类型的测定过程都有一个共同的特点：金属和半导体熔化都具有高导电性。因此，电磁方法可以解决这些问题。然而，在上面提及的特殊环境中，传统的电磁流量计在接触方面具有局限性，这些问题可以用EMT来解决。EMT是电学层析成像中日益重要的分支，是基于电磁层析成像原理的过程层析成像技术[2]。

关于EMT的最早的报告主要通过对被测物体的简单的机械运动去获得多个投影，然后再由线性反投影算法来获得被测物的分布。随后升级的EMT系统仍然很少有关于激励条件明确的讨论，而激励条件却是系统性能的基础。这篇论文核心是关于激励频率的响应。最后，本实验研究的目的是要呈现出激励频率和接收信号之间明显的对应关系。

本论文主要由四部分组成。第一，我们将介绍理论原理。然后，我们将描述仿真设置和本研究中所用到的激励条件。之后，我们将呈现出激励条件和环境的各种响应的仿真结果和实验结果。最后，得出一些结论以及对未来工作的想法。

2 正问题

式（2）表示上面讨论过的物理量，当电流源注入到EMT线圈中时，它们都是定值。同时，接收线圈的感应电压和矢量磁位[4]的差值线性关系，其斜率是常数。因此，矢量磁位的差值可以用来分析EMT中电磁场[5]问题。

3 仿真和实验描述

仿真模型是基于实际的实验模型得到的。模型中心代表目标空间，由8个完全相同的线圈对称围成一圈。按顺时针方向将8个线圈分别定义为线圈1到线圈8。这些线圈组成主要的测量设备，称为传感器阵列。

对于数值仿真，一个8线圈的传感器实验系统用来设计研究EMT感应场以及优化传感器系统。传感器实验系统8个线圈分布在测量管道的边缘。管道和线圈的直径分别为50 mm和 22 mm。本研究我们只使用与外管道相连的线圈所采集的信号。

4 分析EMT中的频率响应

与其他两个电学层析成像ECT和ERT相比，对EMT来说，近场假设不一定是有效的。激励频率是EMT系统最重要的限定参数之一，影响一系列相关参数，导致不稳定结果。举个例子，集肤效应是导电材料中一个很著名的效应，与透入深度有关。透入深度随频率的上升而降低。数学上，EMT的控制方程是一个微分方程。

4.1 频率响应的仿真结果

考虑到实验室中所采用的实验传感器系统，在仿真实验中，将多个离散的激励频率点从100 ～700 kHz设定，仿真空场和满场的响应。空场被定义为单一介质分布，在标准情况下充满空气，满场是多个介质分布，在空场中放置一个铜棒。用COMSOL多物理场有限元软件，我们只用单激励策略来讨论频率响应。

根据（2）式结果显示接收信号的实部和虚部和激励频率有相同的变化趋势。频率信号越高，接收信号就越强。若检测线圈和激励线圈越近，接收信号就越强。这些现象与电磁波的传播有密切联系。在导电媒介中，激励信号的频率和平面波的能量是成比例的。因此，在一个相对较高的激励条件下，接收信号较强。在电磁波的传播过程中，随着空气中距离的增加，波的能量呈现距离衰减。因此，在实际的传输中，当接收端远离激励线圈时，相对应检测信号也下降。接收信号的实部和虚部分别与激励频率呈线性关系。多媒介分布的仿真结果和单个媒介分布是一致的。

空间分布的变化打破了场的均匀分布；然而，它没有打破电磁波的传播特性，其主要影响接收信号特性。这个矛盾主要影响检测信号的虚部。然而，接收信号的幅度主要依靠实部，虚部可以忽略。

4.2 频率响应的实验结果

实验中的激励频率，激励策略等等条件和仿真中是一样的，结果如下：频率信号越高，接收电压越高。当检测线圈和激励线圈离的很近的时候，它的电压很高。然而，接收电压和激励频率呈幂律关系，而不是比例关系。此现象可归于两线圈之间的互感。仿真结果仅仅可反映由激励线圈所引起的感应场的分布。然而，两个线圈之间的阻抗行为是有效的。实验结果反映的是两者相结合所产生的影响。根据之前的研究，两个线圈之间的互感随频率变化的变化是不恒定的。

5 结论与展望

在这篇文章中，我们提出了EMT系统的频率响应。频率响应的仿真和实验结果都证明频率的升高使得接收信号和互感同时升高。由于综合效应，感应电压和激励频率呈幂律关系，并适用于本论文中的满场分布。激励频率不会影响奇异值，在相同的噪声条件下，奇异值可用于图像重建。

EMT中激励条件的响应已经讨论过了，结果可用于实践中EMT传感器系统的优化。在未来，一个关于阻抗和线圈之间关系的仿真模型一定会被研发出来，对收集完整的感应场信息将会很有用。

参考文献：

[1] 吴新杰，胡晨，付荣荣.基于COMSOL的电容层析成像系统灵敏度场的 计算[J].辽宁大学学报，2011，（3）.

[2] 马平，周晓宁，田沛.过程层析成像技术的发展及应用[J].化工自动化及 仪表，2009，（1）.

[3] 康宜华，宋凯.几种电磁无损检测方法的工作特征[J].无损检测，2008，

（12）.

[4] Xiong HL， Xu LA. Electromagnetic tomography （EMT）： theoretical

analysis of forward problem. Applied Mathematics and Mechanics，

2000，（9）.

条件响应 第4篇

影响絮凝效果的因素很多, 并且各因素间存在着交互作用。响应曲面法囊括了实验设计、建模、检验模型的合适性、寻求最佳组合条件等众多实验和统计技术。通过对过程的回归拟合和响应曲面、等值线的绘制可方便地求出各因素水平的响应值[12]。

本工作采用磁絮凝法处理模拟废水, 研究了絮凝剂加入量、模拟废水pH、搅拌转速、磁种加入量等因素对磁絮凝效果的影响。在正交实验的基础上, 利用Matlab软件进行响应曲面和回归分析, 得出最佳工艺条件。

1 实验部分

1.1试剂、材料和仪器

实验用试剂均为分析纯。复合絮凝剂聚硅硫酸铁 (PFSS) 按照文献[13,14,15]制备;磁流体磁种按照文献[16]制备。

实验用模拟废水为加入葡萄糖、磷酸二氢钾、尿素、高岭土的自来水。模拟废水水质见表1。

ZR4-6型混凝试验搅拌器:深圳市中润水工业有限公司;722型可见分光光度计:上海欣茂仪器有限公司;DR2800型分光光度计:美国哈希公司;DF-Ⅱ型集热式磁力加热搅拌器:江苏省金坛市医疗仪器厂;GDS-3B型光电式浊度仪:无锡科达仪器厂;HI98127型防水笔式酸度计:意大利HANNA公司。

1.2絮凝实验

向1 L模拟废水中加入一定量磁种, 以300 r/min高速搅拌0.5 min后再加入一定量的絮凝剂, 以一定转速搅拌2 min, 静置沉淀20 min后取上清液进行测定。

1.3分析方法

采用过硫酸钾消解-钼锑抗分光光度计法测定TP[17]。

2 结果与讨论

2.1正交实验分析

由于PFSS对模拟废水COD、氨氮的去除率不是很好, 而对SS和浊度的去除率又较高, 因此本实验以TP去除率为考察指标进行四因素三水平正交实验[18]。正交实验因素水平见表2, 正交实验结果见表3。由表3可见, 各因素对TP去除率的影响顺序依次为模拟废水pH、PFSS加入量、搅拌转速、磁种加入量。

采用Matlab软件对表3数据进行多元回归拟合。各因素拟合曲线中的最高点即为TP去除率最大值。由拟合结果可知, 最佳工艺条件为:PFSS加入量36.8 mg/L, 模拟废水pH 7.4, 磁种加入量14.7 mg/L, 搅拌转速266 r/min。在最佳工艺条件下进行实验, TP去除率为97.70%。

2.2响应曲面分析

为了对各实验因素对TP去除率的影响做出直观的分析比较, 考察磁絮凝法各影响因素间具有的相互作用关系, 分别对四个因素中的每两个因素用Matlab软件做出响应曲面, 各因素响应曲面见图1～图6。

2.2.1 PFSS加入量对TP去除率的影响

由于PFSS为强酸性, 加入量过低不利于有效净化废水;加入量过高会降低模拟废水pH, 使处理后的出水呈酸性且生成的絮体较少, 所以必需控制絮凝剂PFSS的加入量[19]。由图1可见:在模拟废水pH一定时, 随PFSS加入量的增加, TP去除率先增大后减小;PFSS加入量为24.0～40.0 mg/L时, TP去除率相对较大且去除效果稳定。由图2可见:当PFSS加入量小于40.0 mg/L时, TP去除率随磁种加入量的增加而增大;当PFSS加入量大于40.0 mg/L时, TP去除率有下降趋势。这是由于一般胶粒自身带负电荷, 由于同性电荷相斥, 胶粒稳定于水中, 而絮凝剂中所含的金属离子能起到电中和作用, 使胶粒所带电荷减少而失稳。若絮凝剂加入量不足, 废水中的胶体不能完全脱稳, 影响絮凝效果;而絮凝剂加入量过多, 胶粒可能会带上正电荷, 出现再稳, 使处理效果下降[20,21]。由图3可见, 当搅拌转速一定时, TP去除率随PFSS加入量的增大先增加后减小。

2.2.2 模拟废水pH对TP去除率的影响

由图1可见, 当PFSS加入量一定时, TP去除率随模拟废水pH的增大先增加后减小。由图4可见:当磁种加入量一定时, 随模拟废水pH的增大, TP去除率逐渐增大;当模拟废水pH大于8.0时, TP去除率快速降低;当模拟废水pH约为7.5时, TP去除率达到最大。由图5可见, 当搅拌转速一定时, 随模拟废水pH的增大, TP去除率先增大后减小, 同样当模拟废水pH为7.0～8.0时, TP去除效果较好。由此可见, 模拟废水pH过高或过低均不利于絮凝。这是因为当废水pH较低时絮凝剂处于酸性条件下, SiO2聚合沉积, 失去絮凝特性;当废水pH较高时, PFSS电离出的Fe3+发生水解作用从而降低了絮凝效果。

2.2.3 搅拌转速对TP去除率的影响

由图3可见:当PFSS加入量一定时, 随搅拌转速的增加, TP去除率先增加后减小;当搅拌转速为250～350 r/min时, TP去除效果较好;搅拌转速约为300 r/min时, TP去除率最大。

2.2.4 磁种加入量对TP去除率的影响

由图6可见, 当搅拌转速一定时, 磁种加入量对TP去除率的影响不大。

3 结论

a) 以PFSS为絮凝剂、磁流体为磁种, 采用磁絮凝法处理模拟废水。正交实验结果表明, 各因素对TP去除率的影响顺序依次为模拟废水pH、PFSS加入量、搅拌转速、磁种加入量。

b) 采用Matlab软件对数据进行多元回归拟合, 结果表明最佳工艺条件为:PFSS加入量36.8 mg/L, 模拟废水pH 7.4, 磁种加入量14.7 mg/L, 搅拌转速266 r/min。在最佳工艺条件下进行实验, TP去除率为97.70%。

c) 通过响应曲面分析得出磁絮凝法处理模拟废水的适宜工艺条件范围:PFSS加入量为24.0～40.0 mg/L, 模拟废水pH为7.0～8.0, 搅拌转速为250～350 r/min。磁种加入量对TP去除率的影响不大。在适宜工艺条件范围内进行实验, TP去除率相对较高且较稳定。

摘要：以聚硅硫酸铁 (PFSS) 为絮凝剂、磁流体为磁种, 采用磁絮凝法处理模拟废水。在正交实验基础上, 利用Matlab软件进行响应曲面分析, 研究磁絮凝法处理模拟废水的各因素间具有的交互作用关系。回归拟合结果表明最佳工艺条件为:PFSS加入量36.8g/L, 模拟废水pH7.4, 磁种加入量14.7mg/L, 搅拌转速266r/min。在最佳工艺条件下进行实验, TP去除率为97.70%。

条件响应 第5篇

关键词：小麦全蚀病；生防菌；响应面法；发酵

中图分类号： S476.1 文献标识码：A DOI 编码：10.3969/j.issn.1006-6500.2014.09.013

Abstract： In order to raising the antagonistic effect， the growth conditions and culture medium of biocontrol strain YB-81 was optimized based on single factor test. The optimal culture conditions of the biocontrol strain YB-81 were determined for 0.53% beef extract+glucose（1∶1）， 0.99% peptone， 0.20% odium chloride， temperature at 36 ℃， pH 8.0， speeding at 200 r·min-1， the incubation time of 36 h. The total numbers of colony was 1.88×109·mL-1， improving by 72%， and the inhibition rate to Gaeumannomyces gramims was 87.2%， improving by 32.5% with the optimal growth conditions. The optimal growth condition of the biocontrol strain YB-81 was identified， providing a theoretical basis for enlargement of production.

Key words： wheat take-all；biocontrol strain；response surface methodology；fermentation

小麦全蚀病（Wheat take-all）是一种典型的根部土传病害，由子囊菌亚门的禾顶囊壳菌小麦变种（Gaeumannomyces gramims var. tritici）侵染所致[1-4]。小麦发病后，植株根部变黑，分蘖减少，成穗率降低，千粒质量下降，甚至全株枯死，减产幅度很大，民间称此病害为“小麦癌症”。最近5年，小麦全蚀病扩展迅速，造成严重危害， 且防控困难已经成为一种非常顽固的土传病害。目前，对全蚀病的防治依靠化学药剂拌种，常规药剂防治效果不好，全蚀净防效较好但成本太高。

YB-81菌株是河南省农业科学院植物保护研究所利用现代微生物筛选和分子生物学技术培育出的对小麦全蚀病具有高效抑制作用的枯草芽孢杆菌，通过室内生测试验以及田间试验证明对小麦全蚀病菌有较好的防治作用，目前该菌株专利已授权（专利号2010101 99739.1）。本试验采用响应面法优化了该菌株的发酵条件，目的是为提高该菌株的防病效果，进一步中试生产，为应用于大田提供理论基础。

1 材料和方法

1.1 材 料

供试菌株及培养基：枯草芽孢杆菌YB-81和小麦全蚀病菌（Gaeumannomyces gramims var. tritici）均由河南省农业科学院植物保护研究所提供。基础培养基为NA培养基，小麦全蚀病菌培养基为PDA。

1.2 方 法

1.2.1 生长量的测定 采用平板菌落计数法[5]。各处理培养液用梯度稀释法稀释涂板后，37 ℃恒温倒置培养36～48 h，调查平板菌落数，然后计算活菌数（cfu·mL-1）。

1.2.2 抑菌率测定 抑菌率的测定采用含毒介质法[6]。

1.2.3 发酵条件优化 通过单因素试验，测定不同时间、温度、初始pH值、药瓶转速对YB-81菌株发酵效果的影响。

1.2.4 响应面优化试验 响应面法优化发酵培养基试验设计，选取对发酵培养基有显著影响的3个因素即碳源、氮源及无机离子，采用单因素试验方法确定3个因素的试验点，每个因素选择2个水平，测定各发酵培养基中芽孢杆菌的生长量。在单因素试验的基础上，根据Box-Behnken中心组合设计原理，选取碳源牛肉膏+葡萄糖（1∶1） （g）、氮源蛋白胨（g）、无机离子氯化钠（g）3个因素来研究发酵培养基最佳条件，以菌落总数为响应值，利用Design-Exper.8.05软件设计了3因素3水平的响应面试验（表1）。

2 结果与分析

2.1 最优发酵条件

通过设置不同时间、温度、初始pH值、摇瓶转速优化菌株YB-81的发酵条件，结果如图1～图4所示。菌落总数与抑菌率的变化趋势基本一致，菌落总数越高，抑菌率也越高。发酵时间36 h抑制率达最高80.6%，菌落总数16.6亿个·mL-1；随着发酵温度的上升菌落总数逐渐增多，在36 ℃时发酵代谢物此时的抑菌作用最强，菌落生长总数也最多，40 ℃ 时抑制率明显降低；pH值8.0时，抑制率和菌落总数均在最高点，与其他处理差异显著；芽孢杆菌在5个不同摇床转速条件下，抑制率变化不明显，菌落总数逐渐增多，在200 r·min-1菌落总数达到最大值16.2亿个·mL-1。

2.2 生防芽孢杆菌YB-81发酵培养基试验设计

通过单因素试验，得出发酵培养基（100 mL）中最佳碳源葡萄糖+牛肉膏（1∶1）添加量为0.5 g，最佳氮源蛋白胨1.0 g，最佳无机离子氯化钠0.20 g。

2.3 响应面法优化培养基

2.3.1 响应面优化试验 以菌落总数为响应值，利用Design-Exper.8.05软件设计了3因素3水平的响应面试验，菌落总数响应曲面分析试验结果见表2。

根据软件对表2中试验结果进行多元回归拟合，得到生防芽孢杆菌培养基设计过程中A碳源、B氮源、C无机离子的二次多项回归模型：

Y=+177.60+2.00A-5.88B+1.62C+9.75AB+0.25AC-1.50BC-88.30A2-27.05B2-45.55C2

2.3.2 响应曲面方差分析 通过表3可以看出，该模型的F值为38.03说明模型是显著的，各因素中BC和B2显著；均二次方A2、C2极显著。

2.3.3 响应曲面图与等高值线图的分析 交互效应的强弱可用等高线的形状来映出， 椭圆形表示两因素交互作用显著， 而圆形则与之相反。由图4～图6可知，碳源葡萄糖+牛肉膏（1∶1）（A）、氮源蛋白胨（B）、无机离子氯化钠（C）之间的相互作用对菌落总数的影响。

如图中4所示，碳源与氮源之间存在交互作用，当碳源在零水平时，在氮源增加的同时，菌落总数也逐渐增加，当碳源超过0.5 g以后，菌落总数不再增加。从等高线图中可直观看出两因素交互作用不显著。

图5显示了碳源与无机离子之间交互作用不显著，从其等高线可直观看出，因为等高线的形状反应了交互效应的强弱大小，圆形表示两个因素作用不显著。

由图6可知，把氮源加入量固定于零水平（1.0 g）时，氮源与培养基中无机离子交互影响效应特点是：随着氮源的变化，菌落总数先上升后降低；适当的增加氮源可以减少一定量无机离子。说明氮源与无机离子有一定的交互作用。

以上3个响应面均为开口向下，说明响应值（菌落总数）存在极大值，3个图形的等高线中心均位于-1～1之间，表明培养基最优条件存在于所设计的因素水平范围之内。模型培养基优化条件为：碳源0.53 g，氮源0.99 g， 无机离子0.20 g，在此条件下，模型预测菌落总数为168.408 ×107个·mL-1。

2.3.4 模型验证 通过Plackett-Burman试验设计筛选出全蚀病生防菌株YB-81发酵培养基的3个影响因素，模型理论条件牛肉膏+葡萄糖（1∶1）0.53%，蛋白胨0.99%，氯化钠0.20%，这3个主要因素对菌株YB-81生长条件存在显著影响。在此条件下进行验证试验，经3次平行验证试验，取平均值，实际菌落总数为18.8亿个·mL-1，与模型预测值基本相符，比基础培养基提高了72%，对全蚀病菌抑制率达到87.2%，较优化前提高了32.5%。

3 结论与讨论

小麦全蚀病是小麦上的一种毁灭性病害，民间俗称“小麦癌症”。 枯草芽孢杆菌YB-81菌株经过室内生测、盆栽试验、田间试验已验证其对小麦全蚀病有较好的抑制作用，同时通过拌种处理，菌株进入土壤，能够改善土壤环境，对小麦全蚀病的长期预防与防治大有益处。目前该菌株专利已授权（专利号2010101 99739.1）。利用该生防菌株研发的微生物菌剂已经得到了农业部农药大田试验批准证书（农药试验证号：SY201001691），已完成农药大田试验，正在登记，该菌株在生产上的应用前景广泛。

在大规模生产菌剂前，对菌株YB-81的发酵条件进行优化，能够确定一套产率最大、最节约的发酵模式。传统上对于生防菌株的发酵通常采用单因素试验和正交试验相结合的方法[7-11]，本研究在单因素试验基础上采用响应面分析法对试验结果进行数学模拟和优化，直观、可信度高[12]，最终确定了一系列最优发酵条件，使其对小麦全蚀病菌的抑制率提高32.5%，菌落总数提高72%。

本试验中对生防菌株的发酵优化是在摇瓶发酵的基础上进行的，当菌株进一步中试生产时，可以此发酵模式为基础，但发酵罐中的发酵条件还需进一步的验证及研究。

参考文献：

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条件响应 第6篇

关键词：低温淀粉酶,优化,响应面

淀粉酶是一种重要的酶制剂,广泛应用于发酵、食品、饲料、医药、造纸及纺织工业,其产量几乎占全部酶制剂产量的50%以上[1]。低温淀粉酶(Cold active amylase)一般由低温微生物产生,其最适作用温度一般为30℃以下,且在0℃保持酶学活性[2,3,4]。因低温淀粉酶在淀粉无蒸煮工艺及低温处理的食品加工、医药化工中的应用,引起广泛研究。一般认为低温淀粉酶的低温适应性机制主要是酶分子内基团之间相互作用的减弱以及酶和溶剂分子的相互作用加强的结果,这样的分子结构变化使得酶分子具有更好的柔韧性,增强了其与底物的作用范围,降低了反应所需的活化能,从而提高了它们在低温下的催化活性[5,6]。国内外对低温淀粉酶产生菌的筛选主要集中在海洋或南极地区,而从内陆高海拔地区筛选报道较少。

本研究从新疆天山冰川地区分离出一株低温淀粉酶产生菌La7,其产生的低温淀粉酶最适反应温度为30℃,pH 6.0。作者以La7为出发菌,对其发酵生产低温淀粉酶的发酵条件进行了响应面法优化研究,并确定了最佳发酵条件。

1 材料和方法

1.1 材料

1.1.1 菌种

芽孢杆菌La7,新疆农科院微生物研究所保存。

1.1.2 试剂

所用试剂均为国产分析纯。

1.1.3 仪器

电子天平;SPX-150B生化培养箱;水浴锅;pH-25型酸度计;低温摇床;离心机;紫外分光光度计UV-2550(日本岛津)。

1.1.4 培养基

种子培养基:蛋白胨1%,酵母膏0.5%,葡萄糖0.1%,K2HPO4 0.3%,pH值为7.0。

发酵培养基:蔗糖1%,蛋白胨2%,NaCl 0.1%,CaCl2 0.2%,FeSO47H2O 0.01%,MgSO47H2O 0.05%,pH 7.0。

1.2 方法

1.2.1 酶活测定

采用YOO改良法[7],以0.5%可溶淀粉为底物,加入0.5mL适当稀释的酶液,在pH 6.0、30℃下反应5min后,加入浓度为0.1mol/L的H2SO4 5mL终止反应,取0.5mL反应液加入5mL 0.4mmol/L的I2/KI溶液显色,620nm下测光密度。1个活力单位定义为5min水解1mg淀粉的酶量。

计算公式:A=n50(R0-R)/R0。其中:A:酶活(U/mL);n稀释倍数; 50:换算系数;R0:底物加碘液的光吸收值;R:反应液加碘液的光吸收值。

1.2.2 发酵条件优化[8,9,10,11]

1.2.2.1 二水平设计

使用Design expert 7.0软件,选用11因素、实验次数为12的Plackett-Burman设计,考查各因素的对产酶的影响显著性。

1.2.2.2 响应面分析

根据Box-Bohnken的中心组合设计原理,由二水平设计确定的因素,取3水平作相互作用,确定最优化条件。

2 结果与分析

2.1 Plackett-Burman优化

选用实验次数N=12的实验设计,对11因素(6个实际因素、5个虚拟因素)进行考察,响应值为酶活力(Y)。6个实际因素两水平分别取原水平的近±0.25倍(见表1),实验设计见表2。通过二次项计算,各因素效应结果如表3。

由表3的分析结果可知,蔗糖、蛋白胨、装添量对产酶影响率分别为28.32%、26.75%、34.89%,其中蔗糖和蛋白胨对产酶的影响为正相关,即随着两者的增加产酶也增加,装添量为负相关,而虚拟因素影响不大,结果可信。因此选择以上三个因素作为主要因素进行下一步实验。

2.2 响应面表设计及模型分析

2.2.1 Box-Behnken实验结果

依据PlackettBurman分析结果,实验采用Box-Behnken实验设计,其中酶活力(U/mL)为响应变量。其设计表与结果见表4。回归模型方差分析见表5。

由表5中,F回归=9.76>F0.05,Prob>F=0.0113<0.05,可知表4设计中不同处理间差异较显著;失拟项P=0.0718>0.05,差异不显著,说明残差均由随机误差引起;复相关系数R为0.93,表明实测值和预测值高度相关;R2矿0.968,拟合程度>90%,说明模型(4)能够反映响应值的变化。其二次方程为:R=37.79+1.85A+0.87B-0.76C-1.75AB-1.43A C+0.79BC-3.11A2-3.38B2-6.70C2。

2.2.2 响应面及等高线图解析

对表4的结果作响应面及其等高线图解见图1～3,其中各图表示A、B、C中任意一个变量取零水平时,其余两个变量对产酶量的交互影响。由图1可以看出在装添量为零水平时,即装添量为100ml时,最佳蔗糖和蛋白胨含量分别为1.08%、2.02%,在最佳范围左右蔗糖、蛋白胨的含量对产酶的影响较为显著。

由图2、图3可以看出在蔗糖和蛋白胨分别取零水平时,装添量对产酶的影响较大,在一定范围上,产酶量与装添量成反比,这可能与菌种发酵需要较高的溶氧有关,同时从交互作用与等高线可以看出,装添量最佳值为87ml,在最佳条件下产酶量为38.5U/ml。

2.3 验证实验

按照优化后的产酶条件:蔗糖1.08%,蛋白胨2.02%,NaCl 0.1%,CaCl2 0.2%,FeSO47H2O 0.01%,MgSO47H2O0.05%,pH 7.0左右,装添量为87ml(500ml三角瓶),200r/min、22℃进行发酵,3批发酵产酶实验实测酶活分别为38.2、38.5、37.5,其平均值为38.1与预测值38.5较接近,预测精度达98.8%,证明了实验设计与分析方法较为准确可靠。

3 讨论

响应面分析(RSA)是一种寻找多因素系统中最佳条件的数学统计方法。Box-Behnken适用于2～5个因素的优化实验,每个因素可取3种水平;根据相应的实验表进行实验,对数据进行二次回归拟合,得到带交互相和平方相的二次方程,分析各因素的主效应和交互效应,最后可在一定水平范围内求出最佳值,其较传统的正交分析法简便、直观,因此成为条件优化的重要方法之一。

本文利用Design Expert软件的Plackett-Burman设计法对低温淀粉酶产生菌的发酵条件进行筛选,筛出3个影响较大的因素,即蔗糖、蛋白胨、装添量。利用响应曲面法分别建立了影响低温淀粉酶产生菌发酵产酶的数学模型,通过3D图及其等高线图探讨了各因素间的交互作用,优化了发酵条件参数为:蔗糖1.08%,蛋白胨2.02%, NaCl 0.1%,CaCl2 0.2%,FeSO47H2O 0.01%,MgSO47H2O 0.05%,pH 7.0左右,装添量为87ml(500ml三角瓶),200r/min、22℃。通过3批次的验证实验,其产酶平均38.1,与预测值接近度为98.8%,证明了实验设计与分析方法较准确性可靠。

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条件响应 第7篇

吸附树脂是一种化学惰性、多孔和球形状体, 具有很好的吸附和再生性能。用于果汁吸附的树脂是一种专用树脂, 果汁中的疏水性化合物多酚物质及色素化合物, 被物理吸附并保持在树脂的骨架上, 由此去除果汁中的多酚物质, 提高色值。

本文在浓缩苹果汁生产工艺的基础上, 采用响应面法优化浓缩苹果汁树脂吸附工艺, 从而能更好地除去浓缩苹果汁中的多酚, 提高浓缩苹果清汁的初始色值并在贮藏过程中保持其色值稳定。

1 试验材料与方法

1.1 试剂与材料

大孔树脂:LSA-900B、LSA-900C、LSA-900D, 西安蓝晓;一水合没食子酸, sigma公司;浓缩苹果汁, 自制。

1.2 主要设备

分光光度计 (725E) 、折光仪 (PAL-1) 、酸度计 (FE20) 、超滤试验机 (GCG-1) 和蠕动泵 (BT00-300M) 。

1.3 方法

1.3.1 检测指标

色值 (T440) :按GB/T 18963-2003规定方法检测。

总酚:福林-酚法, 精确称取0.110g一水合没食子酸标准样品, 蒸馏水溶解并定容至100mL, 浓度为1mg/m L。分别准确量取上述溶液0、1.0、2.0、3.0、4.0和5.0mL至100mL容量瓶中, 用蒸馏水定容至刻度, 所得一水合没食子酸标准溶液的质量浓度分别为0、0.01、0.02、0.03、0.04和0.05mg/mL, 分别吸取上述一水合没食子酸标准溶液1mL, 加1mL福林酚, 加3mL 7.5%碳酸钠溶液, 定容至10mL, 混匀, 至室温下显色2h, 于765nm波长下比色, 测定吸光度, 建立标准曲线。

1.3.2 试验方法

取30g混合比例树脂 (LSA-900B、LSA-900C、LSA-900D) , 湿法装柱, 超滤后的苹果汁 (色值在60左右, 糖度在13°Brix左右) 过柱, 每组试验用500mL苹果汁, 检测树脂吸附前后苹果汁的色值及总酚。

1.3.3 响应面试验设计

根据单因素试验确定的范围, 将树脂比例、pH值和流速作为动态吸附的3个因素, 每个因素3个水平。以色值 (吸附前后色值之差) 及总酚 (树脂吸附总酚的量) 为响应值, 采用三因素三水平的响应面分析方法确定树脂吸附最佳的组合条件。

2 结果与分析

2.1 浓缩苹果汁总酚含量的测定

一水合没食子酸标准曲线:以吸光度A765nm对一水合没食子酸含量进行直线回归, 得回归方程Y=0.1569X-0.1445, R2=0.9992, 说明线性关系良好, 线形范围在0~8mg/L。标准曲线如图1所示。

2.2 响应面法优化浓缩苹果汁树脂吸附工艺条件

2.2.1 以色值为响应值进行响应面优化试验

按照试验方案进行三因素三水平试验, 研究影响因素对苹果汁色值的影响, 试验结果和方差分析结果见表2和表3。对试验数据进行回归分析, 得到的回归方程为:

用F检验判定回归方程中各变量对响应值影响的显著性, 概率越小, 则相应变量的显著程度越高。

由表3可知:该回归模型F检验极显著 (P<0.01) , 其失拟项在α=0.05水平上不显著 (P>0.05) , 其决定系数R2=0.9950, 表明此模型拟合程度较好, 其响应值的变化有99.50%与所选变量有关。因此, 回归方程能较好地描述各因素与响应值之间的关系, 各具体试验因子对响应面值的影响不是简单的线性关系。各因素中p H值对苹果汁色值影响极显著 (P<0.01) , 树脂比例和流速在试验范围内对苹果汁色值没有显著影响 (P>0.05) , p H值得二次项对苹果汁色值有极显著影响 (P<0.01) 。三因素影响的大小关系是:p H值>流速>树脂比例。

注:**表示极显著水平 (P<0.01) ;*表示显著水平 (P<0.05) 。

图2为各因素之间两两相互关系对苹果汁色值影响的响应面和等高线图。对试验结果进行分析处理, 得出浓缩苹果汁树脂吸附工艺的最优条件为:树脂比例1∶2.87∶1、p H值3.42和流速0.92mL/min, 模型预测的最大值为35.67。考虑到实际操作的局限性, 各因素分别取整, 修正为:树脂比例1∶3∶1、p H值3.5和流速1.0mL/min, 在该条件下进行3次试验, 平均值为35.59, 与模型预测值拟合度高。而以工厂现有工艺进行试验得出的值为30.1, 说明优化后的工艺优于工厂现有工艺。

2.2.2 以总酚为响应值进行响应面优化试验

按照试验方案进行三因素三水平试验, 研究影响因素对苹果汁总酚吸附效果的影响, 试验结果和方差分析结果见表3和表4。对试验数据进行回归分析, 得到的回归方程为:

用F检验判定回归方程中各变量对响应值影响的显著性, 概率越小, 则相应变量的显著程度越高。

注:**表示极显著水平 (P<0.01) ;*表示显著水平 (P<0.05) 。

由表4可知:该回归模型F检验极显著 (P<0.01) , 其失拟项在α=0.05水平上不显著 (P>0.05) , 其决定系数R2=0.9609, 表明此模型拟合程度较好, 其响应值的变化有96.09%与所选变量有关。因此, 回归方程能较好地描述各因素与响应值之间的关系, 各具体试验因子对响应面值的影响不是简单的线性关系。各因素中树脂比例和流速在试验范围内对苹果汁总酚没有显著影响 (P>0.05) , p H值有显著影响 (P<0.05) , p H值和流速的二次项对苹果汁总酚的影响极显著 (P<0.01) 。三因素影响的大小关系是:p H值>流速>值树脂比例。

图3为各因素之间两两相互关系对苹果汁色值影响的响应面和等高线图。对试验结果进行分析处理, 得出浓缩苹果汁树脂吸附工艺的最优条件为:树脂比例13.06∶1、p H值3.40和流速1.06mL/min, 模型预测的最大值为30.50。考虑到实际操作的局限性, 各因素分别取整, 修正为:树脂比例1∶3∶1、pH值3.5和流速1.0mL min。在该条件下进行3次试验, 取平均值为30.45, 与模型的拟合度高。而以工厂现有工艺进行试验得出的值为26.1, 说明优化后的工艺优于工厂现有工艺。

3 结论

采用响应面法优化了浓缩苹果汁树脂吸附工艺, 分别以色值和总酚为响应值进行优化试验, 对优化结果分别取整, 得出了相同的最佳吸附工艺参数, 该工艺条件为树脂比例1∶3∶1、pH值3.5和流速1.0mL/min。

摘要：本文研究利用响应面法优化浓缩苹果汁树脂吸附工艺条件。在单因素试验的基础上, 利用响应面研究了树脂比例、pH值和流速对浓缩苹果汁树脂吸附工艺条件的影响, 建立了回归模型, 验证了模型的有效性。分别以色值和总酚为响应值进行优化试验, 对优化结果分别取整, 得出最佳吸附工艺条件为树脂比例1:3:1、pH值3.5和流速1.0mL/min。

关键词：响应面法,树脂吸附,色值,总酚

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条件响应 第8篇

关键词：自然气候,混凝土,内部温度湿度,相应规律

0 引言

混凝土具有十分耐久的结构, 然而往往会因为外界环境的侵蚀, 结构损坏、性能提早失效, 进而降低建筑物的安全系数。因此, 在自然条件下的混凝土耐久性便成为了建筑行业的关注热点。

对混凝土耐久性能力的探讨可以从以下两个方面进行:第一, 从材料本身来讲, 水泥品种、养护质量、混凝土配比等均对整体性能造成影响;第二, 从环境来看, 外界环境的温度及湿度, 以及介质的酸碱性等情况均为重要因素。针对第一方面, 众多的学者从理论、实践方面已经进行了相对深入的分析。针对第二方面, 通常以外围包覆环境作为研究对象, 展开对混凝土三相的研究, 其中, 温度、湿度影响较为关键。

1 混凝土的传热机理及传质机理

温度、湿度所造成的混凝土质变过程实际上为传热和传质过程的结合。

1.1 传热机理

暴露于外界环境中的混凝土传质过程, 从传热学的本质来讲属于对流、换热下的非稳定态导热现象。我们假定无限延伸、厚度为2 δ的混凝土板, 内部温度均衡且为t0, 外界温度均衡且为t∞, 二者之间的传热系数为恒定量h, 在时间τ内, 相距x, 试块自身导温系数为a, 导热系数为λ, 则由傅立叶定律及能量守恒基本原理推导出导热方程:

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通过给出定解条件:

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并列出余温方程:θ (x, τ) =t (x, τ) -t∞, 则有:

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一般来说, 由于表面暴露于环境中所引发的热量传递及试块内部的导热过程, 都会有非稳态导热的发生。在这种情况下, 试块内部的导热热阻、外部的传热热阻及时间间隔便成为了影响混凝土试块内部温变的三要素。另外, 根据上式子我们可以知道, 传热速度取决于混凝土试块的导温系数、导热系数, 而与试块所处环境、自身温度的温差关联不大。

1.2 传质机理

混凝土试块内部存在的滞后湿度现象实质表现为内部湿气的扩散。当内部湿度比外界高时, 湿气便向外蒸发;反之, 当内部湿度比外界低时, 湿气便向外蒸发。湿度的传质过程能够通过Fick第二定律体现, 三维传质过程如下式:

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或为了方便研究, 将其简化成一维传质过程, 则方程为:

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上述方程可以通过给定初始、边界条件来求解, 获得混凝土试块中任意时刻、位置的相对湿度公式:

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其中, erf (φ) 表示误差;DH2O表示混凝土内湿气扩散系数, m2/s;x表示距离深度, m;τ表示时间, s。

根据上式子, 混凝土内湿气扩散系数决定了混凝土的传质快慢, 表现了混凝土本身的透气性。当扩散速度快, 则在较短的时间内就能达到内、外湿度的平衡;反之, 时间就会越长。

2 具体实验方案

2.1 试块的制备

实验试块采用C25型号混凝土, 其配合比, 即C:S:G:W=1:1.7:2.8:0.5。选用徐州的淮海水泥厂所生产的普通硅酸盐水泥 (32.5R) , 石子从当地取样, 历经约在13 mm, 具有良好级配, 砂样为本地中砂。

将试块制成25 mm150 mm150 mm规格, 并将保护层的厚度设为统一值20 mm。内配不锈钢钢筋的直径为14 mm, 型号为HPB235, 图1为制作样图。

2.2 具体实验方案

我们装配了两套监测装置, 来对外界实际的气候及混凝土试块中温、湿度进行测量。一种为温度、湿度传感器, 可以瞬时捕捉环境当中温度、湿度的变化, 它具有反应灵敏、恢复时间短的特点, 因此, 监测结果比较敏锐;另外一种为与温度、湿度传感器配套使用的记录仪, 可以在较长的时间范围内对温度及湿度进行连续性的记录。另外, 若提前设定要求, 记录仪还能够等时间间隔记录数据。

具体的实施步骤为:①制作试块, 并放置1天, 然后进行脱模并标准养护28 d;②28 d养护结束后, 置于自然温、湿度控制环境中约2个月;③除厚度为2 cm面, 其余面用石蜡进行密封;④于保护面对立面的中央钻孔;⑤清理钻孔, 放入温、湿度探头, 并密封;⑥将试块置于待测环境中, 并将温、湿度探头同时放于此环境中。

3 外界环境气候变化及其对混凝土内环境温湿度的影响

3.1 外界气候变化统计

受到季节、昼夜的交替影响, 外界气候的温湿度通常会显示出周期性变化。以徐州当地的气候变化为例进行如下分析。

根据图2, 外界气候的温、湿度表现出明显的周期性更迭, 以24 h为周期。由热工相关理论可知, 若空气湿气总量稳定, 当空气温度增高, 相对湿度则下降;反之亦然。因此, 在一天的下午2～3点时, 外界温度最高, 相对湿度最小, 而凌晨外界温度最低、相对湿度最大。根据图3, 外界气候的温、湿度也表现出明显的周期性更迭, 以12个月为周期。自然温度上、下波动, 相对湿度依赖于降雨。因为徐州地区夏秋两季降雨充沛、春冬相对干旱, 因此, 外界的相对湿度具有较大的离散性。

3.2 外界环境气候变化对混凝土内环境温湿度的影响

①混凝土试块内环境的温、湿度在外界气候的影响下, 呈现出伴随昼夜变化而变化的特点, 同时, 响应滞后现象能够明显发现, 表现为伴随着外界温度的升高, 内环境温度未同步升高, 而是存在时间延后。②根据混凝土试块内环境的湿度统计来看, 一方面, 表现出与温度类似的滞后现象;另一方面, 内环境相对湿度与外界环境值趋势正好相反, 当外界环境的相对湿度取得最大值时, 混凝土试块内环境相对湿度最小, 反之亦然。

根据傅里叶定律, 我们知道, 当物体间存在温度差时, 温度会自发的由高温物体传递到低温物体, 这就造成了混凝土试块内环境温、湿度的明显滞后现象。外界环境针对的是完全敞开的系统, 会不可抑制的反正昼、夜的温度变化, 并且当空气中湿度恒定的情况下, 会发生相对湿度的变化。混凝土试块内环境属于完全封闭的系统, 因此, 当在极短的时间内发生湿度改变时, 便不能及时实现与外界的恒定。伴随着内环境温度增高, 试块微小缝隙便会存在液体的向外蒸发, 相对湿度便增大, 反之亦然, 相对湿度的滞后现象便产生。

4 结语

综上所述, 混凝土试块内部的温、湿度受外界气候昼夜变化影响较小, 受年温、湿度影响较大;混凝土试块内部相对于外界气候变化相对滞后;混凝土试块内环境的温度、湿度的变化特点呈现出较大的差异, 内环境温度随外界环境温度波动表现出灵敏的响应, 同时滞后, 而内环境湿度则表现相反。

参考文献

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[2]刘新亮, 刘兴远, 何世兵.锈蚀钢筋混凝土结构耐久性研究现状[J].重庆工业高等专科学校学报, 2010 (1) .

[3]商怀帅, 宋玉普.灰色系统理论的优化方法及其在结构寿命预测中的应用[J].混凝土, 2011 (10) .

[4]禹智涛.钢筋混凝土桥梁可靠性评估的若干问题研究[D].广州:华南理工大学, 2011.

[5]王东方.钢筋砼构件氯离子侵蚀下钢筋初始锈蚀时间的计算方法[D].北京:北京工业大学, 2010.

条件响应 第9篇

关键词：响应面法,黄腐酚,回流提取

啤酒花(Humulus lupulus L.)又名忽布、蛇麻,为桑科葎草属蔓生宿根攀援草本植物。由于其含有的酒花树脂等物质能够赋予啤酒香味、苦味,并能增加啤酒防腐能力和非生物稳定性,被广泛用于食品工业[1]。酒花黄酮中含量最多的一种单体黄腐酚因具有抗肿瘤[2],抗氧化抗炎[3,4],抗菌抗病毒[5,6],降血脂血糖[7],预防骨质疏松[8]等多种生物活性,已成为小分子天然植物产物研究中的热点之一。

虽然黄腐酚的提取方法多样,但提取和纯化过程多涉及有毒试剂,如有机溶剂萃取等[9],限制了黄腐酚作为功能性食品添加剂的研究与开发。响应面分析法[10]是利用合理的软件设计实验并得到n组实验数据,经过多元回归拟合,得到以响应值为目标函数的多元二次回归方程和响应面曲面图。从曲面图中可以直观的反映各因素对响应值的影响以及它们的相互作用。该方法在各种天然产物制备工艺中得到越来越广泛的应用,不仅精确高效而且经济[11,12,13]。本文以提取所得的黄腐酚粗提物中黄腐酚的质量为指标,采用响应面法对热浸提提取黄腐酚工艺条件进行了优化,得到了黄腐酚最佳提取工艺,为黄腐酚的工业化生产提供依据。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

啤酒花CO2萃取剩余物;黄腐酚标准品,Sigma公司;甲醇,天津康科德公司,色谱纯;乙醇,分析纯;磷酸,色谱纯,天津化学试剂第二厂。

电子天平,上海奥豪斯公司;RE-5203A型旋转蒸发器,上海振捷实验设备有限公司;SHB-B95A型循环水式多用真空泵,郑州长城科工贸有限公司;高效液相色谱仪,LabAlliance公司。

1.2 实验方法

1.2.1 黄腐酚标准曲线的绘制

取一定量的黄腐酚标品,将其配制成5个不同浓度梯度的黄腐酚甲醇溶液,质量浓度分别是12.5,25,50,75,125 mgL-1,准确进样20 μL,根据峰面积和样品浓度对应关系绘制黄腐酚标准曲线,求得回归方程、相关系数及其线性范围。高效液相色谱检测条件为色谱柱: Hypersil ODS2, 5 μm,4.5 mm250 mm;流动相:V(甲醇)∶V(水)∶V(乙酸)=85∶21∶0.5;流速:1 mL/min,柱温:25℃,检测波长:370 nm。

1.2.2 黄腐酚的提取

准确称取样品1.0 g,置于100 mL烧瓶中,加入一定量乙醇溶液,在一定的温度、料液比、时间下,取出过滤离心除杂,进一步真空浓缩,冷冻干燥制得黄腐酚粗提粉末。

1.2.3黄腐酚纯度和得率的计算

取黄腐酚提取物样品溶解,甲醇定容至25 mL,用0.45 μm有机滤膜过滤,通过高效液相色谱法检测其中所含黄腐酚的质量。按下式计算所得粗提物得率和其中黄腐酚纯度:

黄腐酚粗提物得率=a/b100% (1-1)

黄腐酚纯度=c/a100% (1-2)

式中a为所得提取物质量(mg),b为原材料样品质量(mg),c为所得提取物中含有黄腐酚的质量(mg)。

1.2.4 响应面分析优化工艺

根据中心组合实验设计原理,采用四因素三水平的响应面分析法,设计29个试验点(5个中心点),各因素水平设计见表1。

2 结果与讨论

2.1 黄腐酚标准曲线的绘制

按1.2.1方法,绘制黄腐酚标准曲线,如图1所示。黄腐酚浓度(X)与峰面积(Y)的关系曲线方程为Y=0.0848X-0.0654,线性范围内相关系数为0.999,质量浓度在12.5 ～125 gL-1范围内,黄腐酚浓度与峰面积间线性关系良好。

2.2 黄腐酚提取回归模型的建立及显著性检验

通过design expert 7.0软件设计实验,得到结果如表2所示,再经过多元回归拟合,得到以提取出黄腐酚质量(R)为目标函数的二次回归方程:乙醇浓度(A)、提取温度(B)、提取时间(C)、提取料液比(D)的二次多项回归方程:

R=4.9694+0.13625A+0.133583333B+0.102916667C-0.036916667D-0.043AB-0.05225AC+0.0935AD+0.07725BC-0.137BD-0.07075CD-0.0917A2-0.27695B2-0.1127 C2-0.1582 D2

为检验方程的有效性,对得到的二次线性回归方程模型的各项系数进行显著性验证,得到方差分析结果,模型的各项系数显著性检验和方差分析结果见表3。式中因素A乙醇浓度影响高度显著,B温度,C时间影响极显著,最后是提取时间。交互项BD与二次项C2影响显著,二次项B2达到了高度显著,D2影响极显著。模型方程高度显著,表明该模型拟合程度较好,实验误差小,较好的反映了黄腐酚质量与各因素间的关系,可以用该模型对黄腐酚提取进行分析和预测。

注:*差异显著,p<0.05,**差异极显著p<0.01,***差异高度显著p<0.001

2.3 响应面曲面分析

由图2可知,乙醇浓度(A)对黄腐酚质量的影响最为显著,表现为曲线相对较陡,这可能是由于乙醇浓度的增加有助于提高溶剂的极性,将有极性的组分提取充分;其次为提取温度(B),提取时间(C),提取料液比(D)。

(a)料液比与提取时间;(b)提取温度与乙醇浓度;(c)提取时间与乙醇浓度;(d)料液比与乙醇浓度;(e)提取时间与提取温度;(f)料液比与提取温度

根据所得到的模型,可预测在稳定状态下提取黄腐酚的最佳工艺条件为:乙醇浓度96.14%,提取温度为59.27℃,提取时间为88.33 min,提取料液比为1∶26.02(g∶mL),在该条件下,所得提取物中黄腐酚质量理论上可达5.003 mgg-1。

2.4 工艺条件的确定及模型有效性的验证

根据响应面法的实验结论,结合实际操作,选取最佳工艺条件为:乙醇浓度96%,提取温度为60℃,提取时间为88 min,提取料液比(m/V)为1∶26(g∶mL)。

取3份样品进行平行试验,分别按照上述最佳提取工艺进行提取,酒花样品中黄腐酚的质量均值为5.005 mgg-1,高于理论预测值,重复性好,说明优化结果可靠、可行。按照式1-1计算所得黄腐酚粗提物得率可达4.05%,按照式1-2计算所得黄腐酚粗提物中黄腐酚纯度为12.31%。

3 结论

条件响应 第10篇

1 材料与方法

1.1 材料

1.1.1 主要仪器

Tas-986型火焰原子吸收分光光度计(北京普析通用仪器有限责任公司),附计算机及FAAS软件处理系统,AC-Y1型无油空气压缩机;DHG-9075A型电热恒温鼓风干燥箱(上海一恒科技有限公司);Zn元素空心阴极灯(北京有色金属研究总院生产)。

1.1.2 试剂

硝酸,分析纯(成都市科龙化工试剂厂生产);试验用水为去离子超纯水。

1.1.3 标准溶液

Zn元素标准储备液,国家标准样品,浓度为1000μg/mL(国家有色金属及电子材料分析测试中心)。

1.1.4 检测样品

某牌葡萄糖酸锌口服液,批号:10122412,锌含量为353μg/mL(某集团某制药股份有限公司)。

1.2 方法

1.2.1 检测溶液浓度配置

将Zn元素标准储备液用去离子水按梯度稀释制作标准曲线,即:0.1μg/mL、0.2μg/mL、0.3μg/mL、0.4μg/mL、0.5μg/mL。

1.2.2 样品处理

用含0.5%硝酸去离子水稀释检测样品至锌含量为0.353μg/mL。

1.2.3 确定优化因素

按Tas-986型火焰原子吸收分光光度计工作条件要求设定参数,空气压缩机参数为0.28MPa,乙炔气压为0.05MPa。在进行考察因素条件优化,每改变考察因素,用空白溶液(0.5%硝酸),进行火焰原子吸收分光光度计能量自动平衡,确保火焰原子吸收仪能量/AA调整到99%±1%。将含量为0.3μg/mL的Zn元素检测溶液作为考察因素的检测对象,以吸光度作为评价指标。依次考察元素灯电流、光谱通带、乙炔流量及燃烧器高度4个工作条件对Zn元素吸光度的影响程度,确定其响应面优化范围。

1.2.4 单因素实验

(1)Zn元素灯电流选择:在Zn元素波长为213.9nm、光谱通带0.4nm、乙炔流量1300m L/min、燃烧器高度6.0mm状态下;比较灯电流在1.0mA、1.5mA、2.0mA、2.5mA、3.0mA、3.5mA、4.0mA、4.5mA、5mA时对Zn元素吸光度值影响。(2)Zn元素光谱通带选择:在Zn元素波长为213.9nm、灯电流1.5mA、乙炔流量1300mL/min、燃烧器高度6.0mm状态下;比较光谱通带在0.1nm、0.2nm、0.4nm、1.0nm、2.0nm时对Zn元素吸光度值影响。(3)Zn元素乙炔流量选择:在Zn元素波长为213.9nm、灯电流1.5mA、光谱通带0.2nm、燃烧器高度6.0mm状态下;比较乙炔流量在1300mL/min、1500mL/min、1900mL/min、2200mL/min、2500mL/min、2700mL/min、3000mL/min时对Zn元素吸光度值影响。(4)Zn元素燃烧器高度选择:在Zn元素波长为213.9nm、灯电流1.5mA、光谱通带0.2nm、乙炔流量1300mL/min状态下;比较在燃烧器高度1.0mm、2.0mm、3.0mm、4.0mm、5.0m m、6.0m m、7.0m m、8.0m m、9.0m m、10.0m m、11.0mm、12.0mm时对Zn元素吸光度值影响。

1.2.5 Box-Behnken Design试验设计及响应面优化

在Zn元素单因素试验基础上,选取灯电流、光谱通带、乙炔流量和燃烧器高度4个因素作为响应面优化因素,每个因素3水平,水平编码中-1代表各试验设计中各因素的最低取值,0代表其试验各因素中间取值,1代表其中其试验各因素最高值(见表1)。用Design-Expert8.0软件随机产生Box-Behnken Design试验方案,对考察因素和其水平进行设计,得出其29次试验响应结果(见表2)。

1.2.6 样品含量的测定

用响应面法优化得出火焰原子吸收分光光度计检测Zn元素最优工作条件参数组合,检测样品中Zn元素含量并计算回收率。

2 结果与分析

2.1 单因素实验分析

2.1.1 灯电流对其吸光度值影响

图1说明,Zn元素随着灯电流的逐渐增大而其吸光度值逐渐降低。元素灯电流增强,负高压就会相应降低,虽然检测数值较为稳定,但灵敏性会降低;反之,负高压就会相应增大,其检测数值的灵敏性增加,但会降低稳定性[1]。只有结合检测目的来权衡元素灯电流合适的取值。把Zn元素灯电流1～5mA作为响应面考察范围。

2.1.2 光谱通带对其吸光度值影响

图2表明,在光谱通带0.1～0.2nm范围内,Zn元素吸光度值随着其带宽的逐渐加宽而逐渐增大;而在带宽超过0.4nm后吸光度逐次降低。光谱通带大时,光强度大,信噪比高,但容易产生光谱干扰,若有邻近的谱线也通过会狭缝,将导致光谱干扰,灵敏度降低,标准曲线弯曲;反之,有较好的谱线纯度,灵敏度高,标准曲线的线性也相对较好[1,5]。把光谱通带0.1～0.4nm带宽作为Zn元素响应面的考察范围。

2.1.3 乙炔流量对其吸光度值影响

图3说明,Zn元素随着乙炔流量的增加而其吸光度值呈明显的下降趋势。这与元素属性有关,Zn元素适宜用贫燃火焰测定,即:乙炔流量<1400 mL/min。以Zn元素的乙炔流量1300～2500mL/min范围作为响应面考察范围。

2.1.4 燃烧器高度对其吸光度值影响

图4说明,Zn元素随着燃烧器高度的逐渐增加而其吸光度逐渐增强,燃烧器高度3～6mm增强趋势尤为明显,燃烧器高度都在5～7mm之间时其吸光度值较高,显示元素灯光束从火焰中Zn原子密度最大的区域通过[4]。确立Zn元素燃烧器高度3～9mm响应面考察范围。

2.2 响应曲面模型建立与工作条件优化

用Design-Expert8.0软件进行试验结果分析[6,7,8,9,10,11,12,13,14],由于BD、BC、AC和AD因素之间的交互作用在α=0.5水平上对吸光度值影响不显著的(P>0.5),将其从方程中去除,此时模型的失拟项由原来的1.00方差比值降到0.75,提高方程的拟合效果。方差分析(见表3),从方差分析结果可以看出,Zn元素回归模型F检验极其显著(P<0.0001),Zn元素回归模型调整后的R2值为0.95,预测系数R2值为0.92,表明在考察值与模型预测值存在高度联系[8,9,10,11,12,13]。其中Zn元素失拟项在α=0.05水平上不显著(P>0.05)表明此模型拟合程度较好。

将所得试验数据用Design-Expert8.0软件进行多元回归拟合,得到Zn元素吸光度值与灯电流、光谱通带、乙炔流量和燃烧器高度的4因素变量的二次回归方程模型为:

式中,A代表灯电流,B代表光谱通带,C代表乙炔流量,D代表燃烧器高度。

根据回归方程,用Design-Expert8.0软件做出响应面,考察拟合响应曲面的形状。通过Design-Expert8.0软件优化功能再次优化,得出火焰原子吸收仪检测Zn元素最优工作条件参数和吸光度预测值(见图5)。即:灯电流1.00mA、光谱通带0.26nm、乙炔流量1302.01mL/min、燃烧器高度6.29mm,吸光度预测值0.356Abs。

从实验考察因素等高线可以看出CD 2个因素交互作用对Zn元素吸光度值影响程度最为强烈(P<0.1)。图6说明,当固定因素为:A=灯电流1.00mA、B=光谱通带0.26nm时,吸光度值随着C因素的逐步增大而呈显著线性关系减小,其一次项对Zn元素吸光度值呈现显著的影响(P<0.05);吸光度值随着D因素的逐步增加而相应增大,直到D因素为6.29 mm时,其吸光度值达到最大。随后继续加大D因素,而其吸光度值出现减低。从等高线图可以清晰地看出,吸光度值在C因素轴方向变化差异不大(0.356Abs、0.354Abs、0.353Abs、0.351Abs),而在D因素轴方向呈现较大变化(0.28Abs、0.32Abs、0.34Abs、0.350Abs、0.340Abs)。说明在CD之间对吸光度值交互作用中,D2起主导效应,对Zn元素的吸光度值呈现显著的影响(P<0.0005),C2对Zn元素吸光度值影响不显著的(P>0.05)。图7显示,当固定因素为:C=乙炔流量1302.01 mL/min、D=燃烧器高度6.29 mm时,A因素逐步加大,其吸光度值呈显著线性关系减小,A因素一次项对Zn元素吸光度值呈现极显著的影响(P<0.0001);B因素在0.1～0.4nm范围内,其一次项对Zn元素吸光度值影响不显著(P>0.05)。在AB之间对吸光度值的交互作用中,A2起主导作用,其吸光度值受A因素的显著影响(P<0.0001),其吸光度值在A轴方向相差很大。而B2相对A2对其吸光度值影响较小(P<0.05),B轴方向其吸光度值相差较小。

2.2.1 验证火焰原子吸收仪检测Zn元素最优工作条件参数

由于Tas-986型火焰原子吸收分光光度计的光谱通带调节参数只有0.1nm、0.2nm、0.4nm、1nm、2nm 5档选择,故在验证用响应面法得出的最优工作条件参数时,把光谱通带做适当的调整。即:光谱通带0.26nm调整为0.2nm。用优化后最佳工作条件参数检测Zn元素检测溶液,Zn(0.3μg/mL)元素溶液的吸光度值结果0.338Abs。与响应面法优化得到的Zn元素吸光度预测值0.356Abs近。

2.2.2 与未优化的工作条件参数测定Zn元素结果比较

通过与Tas-986型火焰原子吸收分光光度计使用手册提供的Zn元素检测工作条件参数,即:灯电流3.0mA、光谱通带0.40nm、乙炔流量1300mL/min、燃烧器高度6mm,做出的Zn元素标准曲线对比。从图8可以看出,经过响应面法优化后最优工作条件参数得出的Zn元素标准曲线明显高于优化前,优化后的曲线均在优化前之上,提高检测Zn元素灵敏度[1,15]。

2.2.3 样品检测数据

用优化后的最佳工作参数组合,测得样品中Zn元素平均含量为0.355μg/mL,样品回收率在93%～104%之间,RSD在0.18%～0.26%范围内,符合检测方法要求(见表4)。

3 结论