《Journal of Agriculture and Food Research》：Multivariate analysis for balancing electrical energy requirement, throughput and oil recovery in mechanical extraction of peanut oil
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在追求可持续性的背景下，如何平衡能源效率与经济成本是农产品加工的关键挑战。本研究采用Box-Behnken设计与合意性函数(Desirability Function)方法，对花生油机械压榨过程中的关键参数（壳占比、汽蒸时长、螺杆转速）进行优化，旨在同时最大化出油率(Yr)、最小化比能耗(Ye)并提高处理量(YTP)。研究确定了最优操作条件（70 rpm， 5%壳占比， 20分钟汽蒸），在保证可观出油率(86.2%)的同时，实现最低比能耗(49.2 Wh kg-1)与最高处理量(10.9 kg h-1)，为农村地区经济可行的油料加工提供了重要依据。
想象一下，在西非的某个乡村，一台简陋的榨油机正隆隆作响，为当地社区压榨着重要的食用油——花生油。机械压榨法因其设备简单、初始投资低，成为这类地区获取植物油脂的普遍方法。然而，传统操作往往面临一个棘手的“三角困境”：想要提高出油率，通常需要更慢的挤压速度和更精心的预处理，但这会导致生产效率（单位时间处理量）下降，同时可能增加单位产出的能耗。在能源获取不便、生产成本敏感的农村地区，如何在这三者——高的出油率、低的能源消耗、可观的生产效率——之间找到一个最佳的平衡点，是提升产业可持续性与经济活力的核心难题。过往的研究大多聚焦于单一目标，特别是如何最大化出油率，而较少将能源效率与经济成本纳入统一的优化框架。为此，发表在《Journal of Agriculture and Food Research》上的一篇研究，为我们提供了一个精巧的解决方案。
这项研究由Wiomou Joévin Bonzi、Sebastian Romuli、Bignon Stéphanie Nounagnon、Klaus Meissner和Joachim Müller团队完成。他们系统地探讨了如何通过优化工艺参数，在花生油的机械压榨过程中，协同优化能源需求、出油率和处理量。研究人员开展了一项设计严谨的实验，旨在回答如何设置预处理和压榨参数，才能在经济可行的前提下，实现能耗、得油率和产能的最佳组合。
为开展此项研究，研究人员主要应用了以下几种关键技术方法：首先，采用Box-Behnken实验设计，这是一种高效的响应曲面方法，用于探究壳占比(5%， 10%， 15%)、汽蒸时长(10， 20， 30分钟)和螺杆转速(20， 45， 70 rpm)三个关键因子对比能耗、出油率和处理量三个响应的影响，并以二次模型进行拟合。其次，引入了合意性函数进行多响应优化，该函数为每个响应设定个体合意度，并通过几何平均计算整体合意度，其核心创新在于根据各响应对生产成本的影响来分配权重（重要性指数）。实验原料为购自布基纳法索瓦加杜古的带壳花生，经脱壳、筛分后使用。压榨使用一台Kern Kraft KK20型螺杆压榨机，并连接功率分析仪实时监测能耗。
研究结果
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控制测试结果
未经任何预处理（不汽蒸、不添加花生壳）的压榨，出油率极低，仅为27.4%。仅进行汽蒸或仅添加花生壳的预处理，出油率虽有提升，但也远低于正式实验组。这明确证明了预处理（汽蒸和添加壳）对于实现可接受的出油率至关重要，将其提高了三倍以上。
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Box Behnken设计结果
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螺杆压榨机功率需求：螺杆转速对压榨机有功功率影响最为显著，转速从20 rpm增至70 rpm，平均功率从234 W大幅上升至502 W。在相同转速下，延长汽蒸时间会降低所需功率，而增加壳占比则会提高功率。
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比能耗：比能耗范围在50.7至96.3 Wh kg-1之间。螺杆转速同样是影响比能耗的最主要因素，但有趣的是，较低的转速反而导致更高的比能耗，这是因为低速意味着更长的压榨时间。在高速(70 rpm)、低壳占比(5%)和长汽蒸时间(30分钟)条件下，预测可获得最低比能耗(43.8 Wh kg-1)。
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出油率：出油率在83.2%至91.0%之间。与比能耗趋势相反，出油率随着转速降低而升高。最高出油率出现在低速(20 rpm)、较短汽蒸时间和低壳占比(5%)的条件下。增加壳占比在任何转速下都会降低出油率。
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处理量：处理量在3.2至10.9 kg h-1之间变化，其趋势与比能耗相反。高转速、长汽蒸时间和低壳占比有利于获得高处理量。最高处理量出现在70 rpm、30分钟汽蒸和5%壳占比时。
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验证测试：在预测的最优出油率和最优比能耗参数下进行验证实验，测量值与模型预测值之间的平均绝对百分比误差在4%至5%之间，表明模型具有良好的预测能力。但处理量的预测误差较大，可能与物料流动性波动有关。
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合意性分析
研究构建了基于生产成本的合意性函数，通过灵敏度分析确定了各响应变量的重要性指数。结果表明，处理量（主要关联人工成本）对生产成本影响最大，其次为出油率和比能耗。因此，在合意性函数中，处理量被赋予最高权重(指数3.09)，出油率次之(1.56)，比能耗最低(0.35)。最终的多响应优化显示，整体合意度的最优点为0.61（属于“可接受但较差”范围的上限），对应的操作参数为：最高转速70 rpm、最低壳占比5%、汽蒸时间20分钟。在此最优条件下，预测的比能耗为49.2 Wh kg-1，处理量为10.9 kg h-1，出油率为86.2%。
研究结论与意义
本研究成功地将响应曲面方法与合意性函数相结合，为花生油机械压榨工艺的多元优化提供了有效工具。研究明确揭示，在追求高出油率、低能耗和高处理量这三个目标之间存在固有的权衡关系，无法同时达到各自的单目标最优。预处理（汽蒸和添加适量壳）被证实是获得高提取效率的必要前提。螺杆转速是影响所有三个响应，进而显著影响生产成本的最关键操作参数。
其重要意义在于：首先，该方法从工程和经济角度出发，将生产成本的构成直接融入优化目标，使得到的“最优解”更贴近实际生产的经济理性，为资源受限的农村地区提供了具体、可操作的高效生产参数。计算显示，采用优化后的高效能参数（高速、短时汽蒸）生产成本约为1.46 �/kg油，而采用传统的高出油率参数（低速、长时汽蒸）成本则升至1.77 �/kg油。其次，研究所构建的合意性函数框架具有普适性，可通过调整成本参数（能源、劳动力、原料价格）来适应不同地区、不同油料作物的经济环境，实现定制化优化。最后，研究者前瞻性地指出，这种基于合意性函数的优化结果，可直接用于开发压榨过程的实时自动控制系统（如通过调节转速来应对进料或能源供应的波动），从而实现动态优化而非固定点操作，这已在实验室规模得到初步验证，为未来智能、可持续的农产品加工技术发展指明了方向。
