《Food Physics》：Ultrasonic-Assisted Ethanol Extraction of Flavonoids from Supercritical CO
2 Extracted Propolis Residues and Its Online UV-Vis Monitoring
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本研究针对超临界CO2提取后蜂胶残渣中黄酮类化合物回收率低、传统检测方法滞后等问题，通过响应面法优化超声辅助提取(UAE)工艺，建立基于支持向量回归(SVR)的紫外-可见(UV-Vis)光谱在线监测模型。结果表明：在28 kHz/136 W/L/43℃/15 min优化条件下提取率达9.41%，较传统方法提升18.5%；通过直接标准化(DS)算法实现离线模型向在线监测的精准迁移(Rp=0.9660)，为天然产物绿色提取过程实时质量控制提供创新方案。
蜂胶作为蜜蜂采集植物分泌物形成的天然树脂，富含具有抗菌、抗炎、抗氧化及免疫调节活性的黄酮类化合物，在食品和医药领域具有广泛应用前景。超临界CO2提取(SFE)虽能有效保留热敏性成分，但因CO2极性较弱，对极性黄酮类化合物的提取效率有限，导致残渣中仍存留大量可利用活性成分。传统乙醇提取法存在溶剂消耗大、热降解风险高、能耗大等问题，而工业化生产中因设备差异导致提取终点判断困难，常依赖高效液相色谱(HPLC)等离线检测方法，存在滞后性强、操作繁琐等痛点。
针对以上瓶颈，江苏大学食品物理加工研究所团队在《Food Physics》发表研究，通过多技术融合策略实现了蜂胶残渣黄酮类化合物的高效提取与实时监测。研究首先通过单因素实验和响应面法(RSM)优化超声辅助乙醇提取(UAE)工艺参数，系统比较了超声提取与机械搅拌的效能差异；进而构建紫外-可见(UV-Vis)光谱结合机器学习算法的离线定量模型，最后通过光谱校正算法实现实验室模型向在线监测系统的成功迁移。
关键技术方法包括：（1）定制圆筒式超声反应器实现多频率可调超声场提取；（2）采用Box-Behnken实验设计优化功率密度、时间、温度、料液比四因素；（3）运用协同区间偏最小二乘法(Si-PLS)筛选特征波长；（4）对比支持向量回归(SVR)、偏最小二乘法(PLS)和反向传播神经网络(BPNN)建模效果；（5）通过直接标准化(DS)算法校正在线/离线光谱差异。实验所用蜂胶残渣由江苏蜂奥生物科技有限公司提供。
4.1 单因素实验分析
通过控制变量法确定最佳超声频率为28 kHz，功率密度136 W/L时提取率与能耗达到平衡。在4-12分钟区间内黄酮溶出速率最快，延长至20分钟仅提升1.8%；温度超过40℃后得率无显著提升，最终确定料液比1:10为最优参数组合。
4.2 响应面法优化
建立的二次多项式模型决定系数R2=0.9738，方差分析显示四因素影响程度为：料液比＞功率密度＞温度＞时间。验证实验测得提取率达9.41±0.12%，与预测值9.21%高度吻合，证实模型可靠性。
4.3 提取方法对比分析
超声提取在15分钟时黄酮浓度达8.91 mg/mL，较低速搅拌(7.52 mg/mL)和高速搅拌(8.26 mg/mL)分别提升18.5%和7.9%。达到目标浓度(8 mg/mL)所需时间缩短75%，且最终得率显著高于机械搅拌法(p<0.05)，证明超声波空化效应能有效破坏细胞结构促进溶出。
4.4 离线定量模型开发
对90个样本进行Kennard-Stone划分后，发现光谱归一化预处理效果最优。Si-PLS筛选出422.54-531.24 nm和743.64-846.15 nm两个特征波段，SVR模型预测性能(Rp=0.9926)显著优于PLS和BPNN，解决了全光谱模型过拟合问题。
4.5 在线检测系统开发
通过对比流动与静态光谱发现，在线检测存在基线漂移和噪声干扰。采用DS算法校正后，在线预测相关系数达0.9660，虽较离线模型RMSE增加0.1417，但仍满足工业实时监测精度要求。
本研究创新性地将UAE技术与UV-Vis光谱在线监测相结合，不仅显著提升黄酮提取效率，更建立了可迁移的过程分析技术体系。通过机器学习算法优化特征波段选择，结合DS光谱校正策略，成功解决实验室模型工业化应用的关键技术瓶颈。该研究为天然产物绿色制造提供了从工艺优化到智能监控的系统解决方案，对食品、制药领域的过程分析技术发展具有重要推动意义。未来可进一步探索多组分同步监测、设备放大效应及经济性评估，推动技术走向产业化应用。
