从巴拉圭冬青(Ilex paraguariensis)叶残渣中多阶段提取生物活性成分:建模与化学分析

《Chemical Engineering and Processing - Process Intensification》:Multistage extraction of bioactives from yerba mate ( Ilex paraguariensis) leaf residue: modeling and chemical profiling

【字体: 时间:2026年03月09日 来源:Chemical Engineering and Processing - Process Intensification 3.9

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  本研究通过机理模型模拟不同溶剂分配和级数对 yerba mate 叶残渣提取的影响,发现逆流提取法在 SLR=10% 时,4级提取可使溶质浓度从3.72%提升至6.19%,提取率达93.9%,显著优于单阶段和交叉流法(误差<5%)。实验证实多酚(25.4%)和甲基黄嘌呤(4.3%)在各类提取体系中的比例保持稳定,表明未发生选择性提取。该模型为叶残渣高值化利用提供了可靠设计工具。

  
埃米利亚诺·罗伯托·奈斯(Emiliano Roberto Neis)|安娜·欧亨尼娅·西娅(Ana Eugenia Thea)|莫妮卡·玛丽埃拉·科维尼奇(Mónica Mariela Covinich)|格里塞尔达·帕特里夏·斯基皮奥尼(Griselda Patricia Scipioni)|米格尔·爱德华多·施马尔科(Miguel Eduardo Schmalko)
阿根廷米西奥内斯国立大学(Universidad Nacional de Misiones)精确科学、化学与自然科学学院(Facultad de Ciencias Exactas, Químicas y Naturales)

摘要

马黛茶(Ilex paraguariensis)叶子的工业加工会产生一种富含多酚和甲基黄嘌呤的细粉状残渣,这种残渣通常被丢弃。本研究评估了三种水提取方法(单级提取、逆流提取和顺流提取)对马黛茶叶残渣的处理效果。基于质量平衡和平衡参数的机理模型被用来模拟固液比和提取阶段数对该副产品中可溶性固体提取的影响。对于逆流提取系统,通过优化每阶段的溶剂分配来最大化提取效率。模型预测结果与实验结果之间的误差低于5%。逆流提取方法最为高效,能够获得更高的提取浓度和提取率,从而提高了水资源利用效率,并有助于马黛茶叶残渣的增值利用。相比之下,即使经过溶剂分配优化,顺流提取方法的效果也仅比单级提取略有提升。此外,使用HPLC-DAD技术对提取物中的七种多酚和两种甲基黄嘌呤进行了定量分析。尽管不同提取方法下的绝对回收率存在差异,但可溶性固体中多酚(25.4%)和甲基黄嘌呤(4.3%)的相对比例保持不变,表明在测试条件下没有发生优先提取现象。所建立的模型为设计高效提取方案以实现对马黛茶副产品的增值利用提供了可靠的工具。

部分内容摘录

引言

固液提取是过程工程中的基本传质操作,广泛应用于从植物材料中分离生物活性化合物。许多研究致力于优化提取条件,以提高操作性能,尤其是在食品、制药和营养保健品领域[1,27]。提取过程可以采用批次(单级或多级)或连续模式进行,商业上也有连续提取设备。

试剂

所有提取实验均使用去离子水。HPLC级水和乙腈购自Sigma-Aldrich(美国密苏里州圣路易斯)。甲酸(85%,分析级)购自Sintorgan(阿根廷布宜诺斯艾利斯)。用于校准的色谱标准品(5-O-咖啡酰奎宁酸、3,5-O-二咖啡酰奎宁酸、芸香苷三水合物、咖啡因和可可碱)也来自Sigma-Aldrich。

样品和初步数据

马黛茶(Ilex paraguariensis A. St.-Hil.)叶残渣来自……

单级提取

图2显示了马黛茶叶残渣单级水提取的模拟结果。预测的提取浓度(YSE1)与固液比(SLR)大致呈线性关系(图2a)。固液比越高(即每单位溶剂所含的固体越多),进入系统的可溶性固体量(F·XSF)就越大。因此,在液相中达到平衡时的溶质化学势更高,从而得到更浓缩的提取物。
相比之下,模型预测……

结论

逆流水提取方法是从马黛茶叶残渣中回收可溶性固体的最有效方法。在固液比为10%的情况下,经过四个逆流提取阶段后,提取浓度从3.72%提高到6.19%,提取率从56.5%提高到93.9%,且溶剂使用量保持不变。相比之下,即使经过溶剂分配优化,顺流提取方法的改进效果也较为有限,其实际优势不明显。

资金支持

本研究未获得任何公共部门、商业机构或非营利组织的专项资助。

作者贡献声明

埃米利亚诺·罗伯托·奈斯(Emiliano Roberto Neis):撰写初稿、方法设计、实验研究、概念构思。安娜·欧亨尼娅·西娅(Ana Eugenia Thea):资源协调、实验研究。莫妮卡·玛丽埃拉·科维尼奇(Mónica Mariela Covinich):撰写修订稿、实验研究。格里塞尔达·帕特里夏·斯基皮奥尼(Griselda Patricia Scipioni):监督工作、资源调配。米格尔·爱德华多·施马尔科(Miguel Eduardo Schmalko):撰写修订稿、监督工作。
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