针对小麦胚芽生物活性成分的高效提取，对一种中试规模的超临界二氧化碳萃取装置进行了工艺设计改进

《Journal of CO2 Utilization》：Process design enhancement of a pilot-scale supercritical-CO2 extraction plant for efficient recovery of wheat germ bioactives

　　M. Guastaferro | R. Bacci di Capaci | F. Barontini | E. Brunazzi | S. De Trovato | C. Nicolella
意大利比萨大学土木与工业工程系，Largo Lazzarino 2，56122

**摘要**
超临界二氧化碳（SC-CO2）萃取是一种有前景的绿色替代传统溶剂萃取工艺的方法，但其工业化应用常常受到操作不稳定性和高运行成本的阻碍。本研究对一个50升规模的SC-CO2萃取装置进行了工艺优化，旨在提高启动可靠性、压力稳定性和能源效率。小麦胚芽被用作模型农业工业副产品。通过热力学设计和安装专用CO2过冷器，提高了计量泵的体积效率，确保了稳定的液体进料条件。通过重新调整气动驱动的背压阀，显著减少了萃取器内的压力波动，从而改善了溶剂密度的控制并提高了工艺的可重复性。在260巴和40–60摄氏度（CO2密度800–900千克/立方米）条件下进行的萃取测试表明，在所研究的条件下，CO2密度对萃取动力学和产率有显著影响，最大油回收率为6.9%。分析表征确认了多不饱和脂肪酸（FAMEs）和α-生育酚（约2毫克/克提取物）的保留。能量分析表明，优化后的SC-CO2工艺所需的能量输入与传统己烷萃取相当。这些结果为稳定且节能的SC-CO2萃取系统的放大提供了实际指导。

**1. 引言**
对可持续工业工艺日益增长的需求推动人们用环境友好的替代方法取代传统萃取方法[1][2][3]。尽管传统的溶剂萃取技术应用广泛且技术上有效，但它们依赖于通常具有毒性、易燃性和高能耗的有机溶剂，这带来了环境负担和产品污染风险[4]。无论是传统还是现代萃取技术，使用大量有机溶剂都会引发安全问题、环境问题和成本效益问题[5]。此外，索氏萃取、浸渍和水蒸气蒸馏等方法耗时较长、选择性差，且热不稳定化合物有分解风险[6]。相比之下，包括超声波辅助、微波辅助、加压液体萃取和超临界流体萃取（SFE）在内的绿色萃取技术已成为实现高生物活性化合物产量的关键工具，同时最大限度地减少了溶剂消耗和能源使用[7]。最近，利用超临界条件下的流体进行生物活性化合物萃取的研究引起了广泛关注，这得益于其环保特性。其中，超临界二氧化碳（SC-CO2）萃取因其温和的临界条件、无毒性、可回收性和保护热不稳定化合物的能力而最具工业前景[8]。

SC-CO2萃取能够从各种天然基质中选择性地回收有价值的亲脂分子，如多不饱和脂肪酸、甾醇和生育酚[9]。许多研究表明，它能有效从农业工业副产品（特别是富含营养成分的小麦胚芽和小麦麸皮）中提取高价值的生物活性化合物[10][11][12][13]。小麦胚芽是小麦磨粉行业的副产品，含有约11%的油脂，是可溶性维生素（A、D、E、K）和必需不饱和脂肪酸的宝贵来源，这些成分人体无法合成[13]。它还含有高含量的α-生育酚（高达2500毫克/千克）和约80%的不饱和脂肪酸，主要为亚油酸（C18:2）和亚麻酸（C18:3）[14]。然而，这些多不饱和成分在传统油脂提取和精炼过程中使用的苛刻条件下会发生氧化和降解[15][16]。

实验室规模的SC-CO2辅助萃取装置（0.5–5升，1–15千克CO2/小时）使得在连续流动条件下进行动力学研究和工艺重复性评估成为可能。Ge等人[17]使用40摄氏度和27–34兆帕的CO2，在维生素E的产率上超过了1.8克/100克；Piras等人[18]在300巴和40摄氏度的半批次系统中获得了近9%的油产率，脂肪酸和α-生育酚的含量接近或优于溶剂萃取。Rebolleda等人[19]将这些结果扩展到小麦麸皮，证明了烷基间苯二酚、生育酚和甾醇糠醛在储存过程中的高组成稳定性。总体而言，这些发现强调了SC-CO2萃取不仅作为己烷或甲醇萃取的更清洁替代品，而且能够获得功能更优的产品。

在过去二十年里，将SC-CO2萃取从实验室研究转化为工业实践一直是大量研究的重点。现有证据表明，SC-CO2萃取可以扩大到半工业规模而不影响提取质量。全球已成功安装了一些商用SFE装置，其萃取器容量为300–500升，操作压力为25–40兆帕[20]。这些系统集成了多级分离器和闭环CO2回收系统，能够实现溶剂回收，并连续生产用于食品、化妆品和制药应用的高价值组分。一个成功应用SC-CO2的例子是咖啡脱咖啡因[20]。SC-CO2具有快速扩散率和低处理温度的特点，可以实现高运行效率并生产高质量的产品。

尽管技术已经成熟，但与传统的溶剂萃取相比，SC-CO2萃取的工业应用仍然有限。主要限制在于高昂的资本和运营成本，以及在连续运行过程中维持稳定的热力学和流体动力学条件的难度。严格遵守高压操作标准对于确保安全和工艺可靠性至关重要，而CO2回收则因压缩和纯化的能量需求带来了额外挑战[21][22]。实际上，萃取性能在试验室和工业规模上受到压力、温度、CO2流量和溶剂与进料比等关键变量波动的强烈影响，这些变量直接决定了溶剂密度、溶质溶解度和传质动力学[23]。即使这些参数的微小波动也会显著影响产率、选择性和重复性。

在此背景下，本研究通过关注试验室规模研究与工业应用之间的差距，重点探讨了试验室规模的工艺可行性和稳定性，其技术成熟度高于文献中通常报道的系统。虽然大多数先前的研究集中在实验室或小型试验工厂规模的超临界CO2萃取上（通常不超过几升），主要关注萃取产率、动力学和产品组成，但试验室规模操作的可靠性和稳健性尚未得到充分探索，尽管这对工业应用至关重要。本研究提供了工艺工程视角，表明试验室规模的萃取效率受到热力学进料条件和动态控制稳定性的强烈影响，而不仅仅是萃取参数本身。特别是，系统研究了CO2在泵入口处的相行为对体积效率和启动可靠性的影响，以及控制回路动态与整体工艺性能之间的耦合。尽管过冷策略和压力调节是高压系统中的已知概念，但它们在SC-CO2萃取装置中的系统集成、设计和定量验证在文献中很少提及，尤其是在试验室规模上。在本研究中，过冷策略经过热力学设计和尺寸优化，并直接与泵的运行能力和相稳定性相关联。同样，背压阀被视为动态控制系统而非静态组件，其调节被证明可以显著减少压力波动，提高工艺稳定性。总体而言，本研究通过将重点从传统萃取优化转向工艺可靠性和放大可行性，推动了技术进步。具体而言，研究首先通过有针对性的设计和控制干预确保了装置的可靠稳定启动，然后才对小麦胚芽进行萃取测试，以验证在受控操作条件下的修改效果。通过将设备级设计与在真实条件下运行的50升试验室规模装置的实验验证相结合，本研究为过冷系统提供了实用的设计标准、动态压力控制指南，以及能源消耗和工艺性能的综合评估。这些结果有助于弥合实验室研究与工业应用之间的差距，为稳定且节能的SC-CO2萃取系统的放大提供了结构化的框架。

本文的其余部分组织如下：(i) 原料、试验室规模装置和分析表征的描述；(ii) 装置启动挑战的定义，包括根据紧凑性和效率标准设计的过冷器；(iii) 工艺的热优化和压力调节；(iv) 提取测试和所得提取物的表征；(v) 材料和能量流动的分析，旨在比较传统工艺与创新工艺的能源消耗。

**2. 材料与方法**
2.1. 原材料
小麦胚芽是小麦磨粉的副产品，代表了谷物的胚胎部分，由托斯卡纳的一家磨粉厂提供。选择它是因为其含有高比例的不饱和脂肪酸、蛋白质、维生素（特别是生育酚）和矿物质。该材料的粒径在500至1000微米之间，无需额外预处理即可使用。小麦胚芽的含水量通过105摄氏度烘烤至恒重确定，为6%（重量百分比）。

2.2. 试验室规模的SC-CO2萃取装置
实验活动在一个专为超临界CO2萃取设计的批次型试验室规模装置上进行，位于L.O.M. Petrolchimici（马萨，托斯卡纳）。该系统为间歇式操作，允许定期装载和卸载固体有机基质。它配备了闭环CO2循环管道，每次萃取循环后都能实现溶剂回收。图1a显示了优化前的试验室装置示意图，下面总结了主要组件。此外，图1b在P-h图上展示了工艺的热力学循环，其中报告了图1a中每个单元和流体的压力和温度值，代表典型操作条件。

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**图1.** a) 50升试验室规模SC-CO2辅助萃取装置的示意图。D1：CO2储罐；G1：计量泵；E1：预热交换器；D2：萃取器；V1：背压阀；E2：后膨胀交换器；D3：分离器；E3：板式冷凝器；G2：输送泵；b) 运行点A-G表示工艺线上的热力学条件：A-储罐中的CO2条件（D1）；B-计量泵（G1）下游和E1预热前的CO2；C-预热后的萃取器入口（D2）；D-萃取器出口处的CO2条件；E-背压阀（V1）下游和后膨胀换热器（E2）上游的流体；F-分离器（D3）出口的流体，其中压力由下游背压阀（V2）控制。

此外，还提供了每个装置组件的详细描述：
- **D1）CO2储罐：** 一个圆柱形AISI 316不锈钢容器（内径273毫米，高度1400毫米，壁厚15毫米），用于液化CO2储存。该储罐具有保温层，并装有加热带以控制温度。三级传感器提供连续监测，三个喷嘴将储罐连接到冷凝器、萃取器和计量泵。在图1a中未显示与萃取器的连接，因为它仅在启动阶段用于用CO2蒸汽加压容器。
- **G1）计量泵：** 一种膜式容积泵（Exakta SEKO），具有可调行程和逆变器控制的电机。在高达350巴的压力下，最大CO2流量为150千克/小时，净正吸头（NPSH）要求为3米。泵将液态CO2从储罐输送到预热段，确保连续无脉动流动。
- **E1）预热交换器：** 由AISI 316不锈钢管制成的双管换热器（总长度15.6米，外径9.5毫米，壁厚0.9毫米），其中CO2通过70摄氏度的水进行预热。该装置的设计压力为350巴，确保CO2在进入萃取器前完全转化为超临界状态。
- **D2）萃取器：** 一个垂直圆柱形容器，采用双相不锈钢制造（内径280毫米，高度1400毫米，壁厚30毫米），内部装有可拆卸的AISI 316不锈钢篮子（内径210毫米，高度1200毫米），用于固体装载。篮子两端装有烧结不锈钢过滤器，以保留颗粒同时允许流体通过。萃取器外部加热并保温，以保持均匀的萃取温度并防止热量损失。
- **V1）背压阀（膨胀阀：** 一种双向气动驱动的微阀（型号MF40，OMC S.p.A.），具有等百分比流量特性，由PID控制器控制。它通过将超临界流体输送到下游工艺来调节提取器的内部压力。(E2) 换热器（膨胀后）：第二个双管换热器，用于控制膨胀后CO2-提取物混合物的温度，防止过早冷凝并确保相分离的顺利进行。(V2) 回压阀（膨胀阀）：一种双向气动驱动的微阀（型号MF40，OMC S.p.A.），具有等百分比流量特性，由PID控制器控制。它调节分离器D3的运行压力，确保从E2流出的流体平稳减压并实现相分离。(D3) 分离器：一个垂直的AISI 316L容器（内径110mm，高度650mm，壁厚20mm），用于通过重力分离提取的溶质和气态CO2。膨胀后的流体冲击内部挡板，促进液滴脱落。该容器配备了加热带和隔热层，以防止CO2冷凝。回收的提取物收集在容器底部，而CO2从顶部排出。回收的提取物在分离器底部积聚，并通过针阀定期抽出，从而在控制压力的同时最小化对系统流体动力学的干扰。样品收集在放在校准过的天平上的玻璃瓶中，实现每次采样的实时质量测量。(E3) 冷凝器：板式换热器（型号CB30-H24，Alfa Laval，意大利），封装在不锈钢壳体内（内径219mm，高度430mm），配备24个钎焊板，提供85kW的名义热传递能力。50%体积比的乙二醇/水混合物通过辅助冷却器保持在3°C，以逆流模式运行，将气态CO2冷凝回液态。(G2) 输送泵，用于补充CO2，维持储存容器D1中的恒定液位和压力。辅助设施包括用于加热换热器和提取器夹套的热水锅炉、用于甘醇冷却的制冷装置以及用于阀门驱动的压缩空气管线。整个工艺循环设计为安全、节能的CO2循环，损失最小，能够进行多次提取循环，溶剂消耗可忽略不计。2.3. 实验条件概述进行了提取测试，以评估CO2热力学条件和工艺稳定性对优化后提取性能的影响。所有实验都在260巴的恒定操作压力下进行，而提取温度在40至60°C之间变化，对应的CO2密度范围为800–900 kg·m?3。CO2密度没有直接测量，而是根据CoolProp数据库中获得的热力学性质数据从操作压力和温度推断出来的。选择这些条件是为了系统地研究操作条件的变化对提取动力学、产率和提取物组成的影响。每个提取周期持续5小时，提取篮中加入15公斤固体。在闭环配置下，CO2的质量流量保持在大约100 kg·h?1。操作参数总结在表S1中。根据手稿中报告的篮子内部尺寸（内径=210mm，高度=1200mm），几何篮子体积约为0.0416 m3，即41.6升。因此，15公斤的固体负荷对应的表观填充床体积密度约为360 kg·m?3，空隙率可以合理估计为0.70 ± 0.04。在操作CO2流量为100 kg·h?1和溶剂密度为800–900 kg·m?3的情况下，相应的体积流量约为3.1–3.5·10?5 m3·s?1。考虑到篮子的横截面积，这给出了大约0.9–1.0 mm·s?1的表观流速，以及基于估计的床层孔隙率的1.3–1.4 mm·s?1的间隙流速。因此，流体动力学状态可以描述为通过多孔固定床的低速流动，而不是高速流动。关于泵，加药泵的最大名义流量为150 kg·h?1（压力高达350巴），所需的NPSH为3 m。因此，100 kg·h?1的操作流量大约是泵名义最大容量的67%，确认系统没有接近泵的上限性能。在选定的运行中，通过在恒定压力下改变提取温度，在提取2小时后调整溶剂密度，以评估密度变化对提取速率和最终产率的影响。定期每30分钟从分离器（D3）底部抽出提取物。抽出是通过针阀手动进行的，允许在保持整体压力稳定的同时控制液流减压。提取的液体收集在放在校准过的天平上的玻璃瓶中，实现几乎实时的重量测量。由于每次采样步骤中抽取的体积很小，相关的压力降可以忽略不计，并且迅速被回压控制系统（V2）补偿。在操作过程中没有观察到提取性能或压力稳定性的可测量干扰。累计提取产率通过重量法计算，而回收的油则使用第2.4节中详细的技术进行表征。2.4. 分析表征进行了全面分析，以评估提取物的化学组成。使用傅里叶变换红外（FT-IR）光谱仪（PerkinElmer Spectrum IR，美国）在4000–400 cm?1范围内记录了红外光谱（分辨率为4 cm?1），分析了特征吸收带以识别主要成分（如甘油三酯、甾醇和酚类化合物）的官能团（伸缩和弯曲振动）。进行了GC–MS分析，以识别提取物中存在的挥发性和半挥发性化合物。色谱分离通过GC实现，使用毛细管柱，而化合物鉴定则通过MS完成。分析使用的是GC 8000系列系统（Thermo-Fischer Scientific，意大利），配备有熔融石英毛细管柱Mega-1 MS（30 m × 0.25 mm × 0.25 μm，100%二甲基聚硅氧烷）。初始将烤箱温度保持在40°C五分钟，然后以6°C/min的速度升高到250°C，并在最终温度下保持二十分钟。以分流模式进行1 μL的注入。质谱仪在70 eV的电子撞击电离下运行，对m/z 10–819范围进行全扫描采集。通过将保留时间和质谱与参考标准和NIST库数据进行比较来识别化合物。脂肪酸组成在转化为相应的甲酯（FAMEs）后确定。通过使用12% BF?在甲醇中的酸催化反应进行转甲基化。简要地说，0.1克样品与BF?–MeOH溶液反应，然后用庚烷通过液-液萃取法提取生成的甲酯。FAMEs通过GC–MS在总离子电流（TIC）模式下进行分析。通过将质谱与参考标准和NIST库数据进行比较来识别单个组分。脂肪酸组成的定量是使用基于FAME标准混合物的校准和相对响应评估的标准GC程序进行的。使用Shimadzu UV-1700 PharmaSpec光谱仪（Shimadzu，日本）在200–800 nm范围内获取了紫外-可见（UV-Vis）光谱。提取样品在己烷中稀释并在石英比色皿中分析。使用在己烷中制备的标准溶液进行外部标准校准，通过292 nm处的吸光度来定量α-生育酚。450–470 nm区域的吸收带用作提取物中类胡萝卜素化合物的指示器。使用扫描电子显微镜（SEM）分析了提取前后小麦胚的形态，以观察SC-CO2引起的表面变化。样品用金溅射涂层30秒，然后在FEI Quanta FEG 450（FEI Inc., USA）下以高达1000的放大倍率进行检查，操作加速电压为10 kV。3. 结果和讨论以下部分首先说明了在工厂启动过程中遇到的操作挑战，主要与CO2相平衡限制和加药泵（G1）的操作性有关。采用的缓解策略是实施进料冷却，以确保工艺的稳定和连续运行。然后讨论扩展到超临界条件下的压力控制，重点讨论溶剂密度稳定。最后，进行了产品表征以及物料和能量平衡，以评估整个工艺的效率和可扩展性。3.1. 工厂启动试点规模的SC-CO2辅助提取装置的启动揭示了一个与G1的体积效率低相关的关键限制。这个问题源于储存容器（D1）中的CO2热力学条件，操作压力为52巴，温度为15.7°C（见图1a和1b中的点A）。在这些条件下，CO2基本上处于气液平衡曲线上，使得流体极易形成蒸汽。此外，D1相对于G1的轻微抬高没有提供足够的静压头来补偿吸水管线上的压力损失。结果，即使是微小的摩擦损失也足以使局部静压降至饱和以下，触发G1头内的瞬态闪蒸。由此产生的蒸汽形成阻碍了G1止回阀的操作，引起压力波动，降低了体积效率，影响了CO2输送的连续性。为了缓解这一限制，将D1中的储存压力提高到60巴，相应的饱和温度为20.7°C。这种压力增加是通过仅加热储存罐顶部的蒸汽相来实现的。在这些条件下，液态CO2的温度比其饱和温度低5°C，即处于过冷状态；然而，这一余量仍然不足以在G1入口处保持一致的液相（见图2a中的点A'）。下载：下载高分辨率图像（1MB）下载：下载全尺寸图像图2. CO?的压力-焓（P–h）图，说明了工艺的热力学演变：(a) 无冷却的基线配置；(b) 带有上游冷却的改进配置。为了确保G1入口处的完全液态条件，在其上游安装了一个冷却换热器。该单元的设计旨在实现6°C的温度降低，从而提供额外的热力学安全裕度，防止相变，并试图确保G1入口处的完全液态流动条件。这一改进有效地减少了蒸汽成核，提高了G1的体积效率，稳定了其操作并改善了进料的一致性。从热力学角度来看，这一干预在系统的压力-焓（P-h）图中引入了一个额外的冷却段（A’-A’’），使吸入口状态进一步远离气液平衡曲线（见图2b）。3.1.1. 冷却器尺寸设计冷却器被设计为壳管式换热器，尺寸设计过程总结在图3中，基于名义CO2质量流量为100 kg·h?1和目标冷却负荷约为0.5 kW，根据液态CO2的比热和所需的6°C的降温幅度（在60巴下）进行评估。下载：下载高分辨率图像（173KB）下载：下载全尺寸图像图3. 用于冷却器盘管的迭代尺寸设计流程图。超临界区域内CO2的热物理性质数据来自CoolProp数据库[24]。为了考虑相关热物理性质的温度依赖性变化，将换热器划分为五个温度段，每个温度步长为ΔT = 1.2°C。众所周知，液体和超临界流体中的湍流对流热传递受到临界点附近热物理和传输性质变化的强烈影响。在这个区域，密度、粘度和热导率发生显著变化。在这个区域，密度、粘度和热导率显著下降，而焓和熵则急剧增加[25]。然后计算了每个段的局部传热系数。进出口密度的平均值范围分别为835至880 kg·m?3，动态粘度为7.8 × 10?5至8.7 × 10?5 Pa·s，比热为2.7至3.1 kJ·kg?1·K?1，热导率为0.09至0.10 W·m?1·K?1。冷却流体由50%体积比的乙二醇-水混合物组成，在3–6°C下循环，估计流量为170 kg·h?1，以提供必要的热负荷。冷却器采用壳管式配置设计。对于内部液态CO2流，盘管几何形状基于市售的AISI 316管道，内径为12.7 mm，壁厚为1.25 mm。在操作条件下，雷诺数约为3.5 × 10?，随后是努塞尔数，确认为完全湍流，允许使用Dittus–Boelter关联式（Nui=0.023?Rei0.8?Pri0.4，第5节 - 热传递[26]）来估计内部对流传热系数，得出hie = 848 W·m?2·K?1。在壳侧（水-乙二醇混合物），采用了Salimpour相关性[27]（Nue=19.64?Ree0.513?Pri0.129?γ0.938，其中γ是一个几何螺旋密度参数，定义为γ=p/(πdi)，p是螺旋间距，d是内管直径），对于螺旋线圈，计算得到的外部热传递系数he为2310 W·m?2·K?1。将不锈钢管的导热电阻（kp = 25 W·m?1·K?1）加入到两个对流电阻中，以评估整体热传递系数（Up = 592 W·m?2·K?1）。对所需的冷却负荷应用了15%的设计裕度，为第一个部分提供了119.5 W的冷却功率。此外，计算了每个部分逆流操作时的对数平均温差（ΔTML），以确定所需的热传递面积。对于第一个部分，根据L=Aeπde（其中Ae是从能量平衡计算出的换热面积，de是线圈的外径）得出线圈长度为0.45 m。这个过程本质上是迭代的，因为壳侧的热传递系数取决于螺旋密度参数（γ），而γ又是线圈几何形状的函数。由于线圈长度是先假设的，然后根据所需的热传递面积确定的，因此几何形状和热传递性能是相互依赖的，需要通过迭代收敛。这个过程对每个部分重复进行，一旦计算出所有五个热部分的所需线圈长度，总线圈长度为2.5 m。螺旋线圈包含14圈，螺旋间距为45.2 mm。壳体的内径为83.1 mm，外径为88.9 mm，总长度为600 mm。这些尺寸之前已经根据壳和线圈配置的几何约束进行了验证，包括允许的圈数、螺旋间距和壳体直径。为了确保热性能和几何可行性之间的完全一致，使用Excel Solver进行了迭代调整（图3）。这种方法同时满足了热负荷（0.5 kW）、所需的热传递面积（0.097 m2）和换热器的物理布局（见表1）。

表1. 设计的二次冷却系统的物理布局。
- 壳体直径：88.9 mm
- 壳体长度：600 mm
- 线圈直径：15.2 mm
- 线圈长度：2500 mm
- 圈数：14
- 螺旋间距：45 mm

通过测量CO2质量流量（使用科里奥利流量计）和进出口温度，在运行过程中对二次冷却器的性能进行了实验验证，从而可以通过能量平衡（Q = ?·cp·ΔT）计算出冷却负荷，结果与设计值（约0.5 kW）非常吻合。

3.2. 通过背压阀调节实现压力稳定（V1）
在超临界CO2提取系统中，由于CO2沿减压路径的强非线性热物理行为，压力调节本身就具有挑战性（图1a中的V1）。在所研究的系统中，压力偏差不是恒定的偏移，而是瞬态振荡，这可能会导致溶剂密度、流量和提取床内停留时间的时变变化。尽管密度的瞬时变化相对较小，但这些波动可能会对提取动力学产生累积效应，特别是在提取的早期阶段，此时质量传递对操作条件更为敏感[29][30]。这种变异性与文献中对欠阻尼膨胀阀在可变超临界流量下运行的观察结果一致，强调了需要精细调节的动态控制而不是静态压力调节。通过系统地重新调整气动背压阀（图1a中的V1）来实现压力稳定，重点关注定义工业阀门环路灵敏度和时间响应的三个参数：死区、校正时间和输出斜率。死区从1 bar减少到0.5–0.6 bar，这个范围与超临界流体系统的建议一致，在该范围内必须最小化控制不灵敏度，以防止在接近临界CO2流中发生密度驱动的反馈放大和振荡行为[28]。校正时间根据操作压力进行了调整，从200 bar时的500 ms调整到300 bar时的800 ms，以平衡不同压缩比下的响应性和稳定性。这种压力依赖的调节与可压缩流体系统的控制策略一致，在这些系统中，随着流体密度的增加，执行器响应必须减慢，因为在高超临界压力下操作会导致压力控制环路的增益增加。在这些条件下，阀门开度的微小变化会引起不成比例的大压力响应，因此需要较慢的执行器动态来减少有效的环路增益并保持闭环稳定性[29]。最后，输出斜率设置在0.2到0.4 s之间，以平滑阀门运动并抑制在密集流体和超临界流中常见的自诱导压力波[30]。由于这些调整，压力稳定性显著提高：在平均操作压力200 bar时，压力的标准偏差降低到1.62 bar；在260 bar时降低到7.1 bar，压力变化幅度减少了一个数量级。这种稳定性显著减少了提取器内的CO2密度波动，如图S1所示，确保了更恒定的溶剂环境并提高了提取的可重复性。从工艺工程的角度来看，这些结果证实了动态调节背压控制回路对于试点和工业规模超临界CO2提取单元的稳定运行至关重要，特别是在接近高热力学敏感性区域操作时。

3.3. 分离器设计：蜡的热力学沉淀
从D3中获得的提取物样品如图4所示；可以清楚地看到两种不同相的存在，即油性（轻）相和蜡质（重）固相。

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图4. 第一次提取循环期间收集的提取物的外观。样品（S1–S10）在5小时的提取期间每隔30分钟收集一次，并按时间顺序从左到右显示。前四个样品（S1–S4）是在CO2密度为800 kg·m?3（260 bar，40 °C，100 kg·h?1）的操作条件下获得的，而其余样品（S5–S10）是在CO?密度为850 kg·m?3（260 bar，50 °C，100 kg·h?1）的条件下收集的。根据文献研究，为了有效去除蜡并获得纯净的油相，沉淀容器是必不可少的。蜡的溶解度对温度有很强的依赖性，特别是对于长链正烷烃，其在CO2中的溶解度在低温下急剧下降，因此需要一个在约0 °C附近运行的第一分离系统，以使富含提取物的CO2流进入过饱和状态[31]。压力的轻微降低和温度的显著变化可以诱导蜡晶的异质成核。一旦形成晶核，分离器必须提供足够的停留时间以允许晶体生长、聚集和重力沉降。Reverchon等人[32]报告说，位于植物材料表面薄层中的蜡会迅速溶解在CO2流中，并在整个提取过程中饱和溶剂；因此，进入分离器的CO2始终处于或其蜡溶解度极限附近。因此，分离器内的温度和压力的微小波动都可能导致不受控制的蜡沉淀和CO2相行为的不稳定。因此，容器必须设计有精确的温度控制、最小的内部流动扰动以及足够的体积与流量比，以减弱瞬态条件并确保蜡的完全结晶。

3.4. 产量评估
随着提取器压力的增加，油产量也会增加。例如，Shao等人[33]表明，随着压力从200 bar增加到350 bar，小麦胚芽提取的油产量从大约7%增加到10%，亚油酸和油酸的重量含量分别达到了55.63%和18.47%。因此，使用小麦胚芽作为模型基质，在260 bar的操作压力、40–60 °C的温度和800–900 kg·m?3的CO2密度下测试了优化后的系统。图5报告了在260 bar下进行的两轮SC-CO2提取过程中，提取产量随时间的变化。产量是通过称量每个收集的提取物部分（图4）并将累计提取的质量除以最初输入提取容器的质量（即15 kg）来确定的。

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图5. 在260 bar下进行的两轮超临界CO2提取过程中，提取产量随时间的变化。第一轮（蓝线）在800–850 kg·m?3（60–50 °C）下进行，第二轮（橙线）在850–900 kg·m?3（50–40 °C）下进行。2小时后的密度变化由虚线表示。第一次测试在两个不同的CO2密度下进行，即800和850 kg·m?3（分别对应260 bar下的60和50 °C），而第二次测试在850和900 kg·m?3（分别对应50–40 °C）下进行。在每个循环中，密度变化发生在2小时的提取后。每个循环的操作条件在表2中总结。

表2. 每个提取循环的操作条件
- 压力（bar）：260, 260
- 温度（°C）：60, 50
- CO2密度（kg·m?3）：800, 850
- 时间（h）：2, 5
- 密度变化：800 → 850, 850 → 900

在两个实验中，提取曲线都显示了超临界提取的典型三阶段动力学特征。在第一个小时内发生了初始的快速提取阶段，此时容易获取的脂质被CO2迅速溶解。随后是一个过渡阶段，提取速率逐渐下降，因为内部质量传递阻力变得显著。在较低的溶剂密度（800和850 kg·m?3）下，大约两小时后观察到斜率明显减小。这种行为表明CO2相接近其脂质部分的溶解度极限。结果，溶剂密度和相应的溶剂能力不再足以继续溶解包裹在内部细胞结构中的甘油三酯和甾醇酯。在这些次优条件下，过程趋向于一个伪平衡状态，其中质量传递的驱动力变得可以忽略不计。当CO2密度从850 kg·m?3增加到900 kg·m?3（见图5中的橙线）时，溶剂恢复了更高的溶解能力和质量传递效率。图5中850–900 kg·m?3曲线的较陡峭斜率反映了这种密度增强的溶剂能力，导致脂质从基质内部孔隙中的解吸和扩散更快。到提取结束时，850–900 kg·m?3运行的总产量约为6.9 wt%，800–850 kg·m?3运行的总产量约为6.1 wt%。CO2质量流量在连续循环条件下保持在大约100 kg·h?1。在5小时的提取循环中，这相当于大约500 kg的CO2循环量，导致溶剂与进料的比例约为每千克固体33 kg CO2。应该注意的是，系统在闭环配置下运行，CO2不断循环，只有在减压过程中有少量损失（每循环7 kg）。在这些条件下，流量被认为足够高，以避免外部质量传递的限制，确保提取动力学主要由溶剂能力控制，而不是对流传输。这与观察到的提取行为一致，即在较低密度下，提取行为转变为溶剂能力受限的状态。实际上，提取动力学可以根据超临界提取的经典三阶段模型来解释。初始阶段由外部质量传递和溶质溶解度控制，因为容易获取的脂质被迅速去除。这之后是一个扩散控制阶段，其中固体基质内的内部质量传递阻力变得显著。在较低密度下，系统趋向于一个伪平衡状态，因为溶剂饱和。随着密度的增加，溶剂能力增强，质量传递驱动力得到恢复。这些结果表明，CO2密度对观察到的提取行为有贡献；然而，其效果与其他操作变量紧密相关，因此不能独立地视为主导参数。这些观察结果与Bojanic等人的发现完全一致[34]，他们强调在提取的初始、溶解度控制阶段，压力具有最强的影响。他们的动力学分析表明，当内部扩散不是限制步骤时，在较高压力下操作是有利的，因为它增强了CO2密度和溶质溶解度，并加快了早期提取速率。因此，对于小麦胚芽等基质，建议在较高压力或较低温度下进行第一阶段的提取，以增加溶剂能力并缩短去除最高可获取脂质部分所需的时间。提取结果也与之前关于超临界CO2提取小麦胚芽油的研究结果一致。Piras等人[13]报告称，在40°C下将压力增加到300巴时，油产量增加了约9wt%，而脂肪酸组成和α-生育酚含量并未因提取条件而发生显著变化。同样，Ge等人[17]也证明了超临界CO2在温和条件下从小麦胚芽中回收富含维生素E的组分的有效性。在本研究中，尽管最大产量略低（6.9wt%），但仍观察到相同的总体趋势，即较高的CO2密度提高了提取效果，而提取物在主要FAMEs和α-生育酚含量方面保持基本稳定。与一些实验室规模的研究相比，此处观察到的绝对产量较低，这可以通过规模、压力范围和工艺配置的差异来解释。在当前工艺中，CO2具有多种功能：它作为亲脂性小麦胚芽成分的提取溶剂，作为通过固定床的载流介质，以及作为一种可调的密集介质，其溶剂能力强烈依赖于压力和温度通过其密度来调节。这最后一个方面对工艺至关重要，因为本研究中观察到的提取动力学直接与控制提取器内CO2密度的能力相关。此外，CO2可以通过减压容易地从提取物中分离出来，然后重新冷凝并回收利用，这使其不同于传统的有机溶剂，后者通常需要能耗较高的蒸馏过程，并可能在产品中留下溶剂残留。与以往主要关注提取效率和产物组成的研究不同，本研究是在一个50升的试点规模工厂中进行的。从这个角度来看，这项工作补充了现有文献，表明在试点规模上，稳定的工艺控制和溶剂密度调节与提取条件本身一样重要，对于获得良好的性能至关重要。

3.5. 提取产物的表征
提取的油通过FT-IR、GC–MS和UV–Vis光谱进行分析，残余固体则通过SEM进行了检查。在不同CO?密度（800、850、900 kg·m?3）下获得的提取物的FT-IR光谱显示出高度相似性，证实了在测试的操作条件下提取组分的化学组成保持稳定。每个光谱都显示了富含甘油三酯和不饱和脂肪酸的天然脂质材料的特征吸收带（以800 kg·m?3的CO?密度为例，见图6）。

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图6. 通过超临界CO?提取获得的提取物的FT-IR光谱（800 kg/m3）。
在2922和2852 cm?1处的强吸收被归因于长链烷基中的不对称和对称C-H伸缩，表明存在饱和脂肪酸，而在3009 cm?1处的带则归因于不饱和脂肪酸[35]。1743 cm?1处的羰基伸缩带对应于甘油三酯中的酯CO振动，而1464 cm?1和1377 cm?1处的峰代表CH2和CH3的弯曲模式[36]。1160–1100 cm?1之间的光谱区域包含酯键的C-O和C-O-C伸缩振动，进一步证实了提取物的甘油三酯性质[36]。没有观察到通常与过氧化物相关的3400 cm?1处的额外带，表明温和的超临界提取保持了热不稳定脂质的完整性。在800–900 kg·m?3下收集的光谱之间的比较显示，带位置和强度的变化可以忽略不计，证实了在这个范围内溶剂密度的变化并没有显著改变提取脂质组分的定性组成。

通过气相色谱（GC）也研究了从超临界CO?提取的小麦胚芽中获得的提取物的化学组成。通过GC分析相应的脂肪酸甲酯来确定油组分的脂肪酸组成。表3报告了在800、850和900 kg·m?3下检测到的主要甲酯（FAMEs - 脂肪酸甲酯）的定量分布。

表3. 不同超临界CO?密度（800、850和900 kg/m3）下获得的提取油组分中的脂肪酸组成（以脂肪酸甲酯计）：鉴定出的FAMEs及其相对浓度（% w/w）。
分析物 [800 kg·m?3] [850 kg·m?3] [900 kg·m?3]
甲基棕榈酸酯（棕榈酸甲酯，C16） 31.7 28.5 25.3
甲基9-十八烯酸酯（顺式）（油酸甲酯，C18:1） 4.6 4.8 3.8
甲基9,12-十八二烯酸酯（亚油酸甲酯，C18:2） 54.7 51.7 3.9
甲基9,12,15-十八三烯酸酯（α-亚麻酸甲酯，C18:3） 6.5 11.9 6.9
*850 kg·m?3下报告的组成指的是第一次提取循环中获得的提取物。

在所有样品中鉴定出四种主要的脂肪酸甲酯（FAMEs）：甲基棕榈酸酯（C16:0）、甲基油酸酯（C18:1）、甲基亚油酸酯（C18:2）和甲基亚麻酸酯（C18:3）。这些化合物构成了小麦胚芽油的特征脂肪酸指纹，证实了SC-CO2工艺对脂质组分的选择性。在所有密度下，甲基亚油酸酯（C18:2）是主要成分，占总色谱面积的51–55% w/w。这种高比例的多不饱和C18物种与已知的小麦胚芽组成一致，表明SC-CO?有效地溶解了不饱和甘油三酯衍生物。在亚麻酸（C18:3）的相对分布中观察到了溶剂密度的显著影响。在850 kg·m?3下，其浓度显著增加至11.9%，几乎是800和900 kg·m?3下的值（分别为6.5%和6.9%）的两倍。这一结果表明，在中等密度下，溶剂在扩散性和溶剂-溶质相互作用潜力之间达到了最佳平衡，有利于高度不饱和组分的提取。

根据GC-MS的结果（见图7），在大约60分钟的保留时间处出现了一个明显的峰，对应于α-生育酚（维生素E）。质谱显示了特征离子m/z 165、205和430，分别代表α-生育酚的两个chromanol核和分子离子，如NIST库中所报告的。

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图7. 在800 kg/m3 CO?密度下获得的提取物的提取离子色谱图（m/z 430、205和165）和总离子色谱图（TIC）。红色框突出显示了检测到α-生育酚的保留时间窗口。

从色谱峰面积初步估计的α-生育酚含量约为2.6 mg·g?1提取物。该值后来通过UV–Vis分析得到确认，该分析在200–800 nm范围内进行，以评估提取物的定性和定量组成。光谱显示了未精炼植物油的两个特征吸收区域：在292 nm处的一个尖锐带，归因于α-生育酚的chromanol环中的π→π*跃迁；以及在450–470 nm处的一个宽吸收带，这是类胡萝卜素色素（如β-胡萝卜素和叶黄素）中 conjugated polyenes的特征（见图S2）。α-生育酚的定量是通过在292 nm处的分光光度法进行的，评估的α-生育酚浓度平均为2 mg·g?1提取物，与GC-MS结果一致。在所有样品中450 nm处类胡萝卜素带的持续存在证实了超临界提取保持了热不稳定色素的稳定性，尽管密度有所变化。这种在tocopherol和类胡萝卜素吸收带上的稳定性与文献报道一致，即SC-CO2通常比己烷提取产生更高含量的tocopherol的油，这是因为操作温度较低（30–40 °C），氧化降解减少，溶剂选择性更高，以及提取时间相对于Soxhlet方法显著缩短[37]。

SEM显微照片（见图8）显示了提取后有机基质的显著形态变化：表面裂纹、孔隙扩大和细胞壁侵蚀表明CO2的渗透有效地破坏了含有脂质的细胞。提取前，表面看起来光滑且致密（见图8a），而提取后则变得多孔且不规则（见图8b），反映了高效的质量传递和化合物去除。

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图8. 提取过程前后（a）和（b）的表面样品的SEM图像。

提取后观察到的形态变化可以归因于CO2的直接机械破坏，以及亲脂性化合物的逐步溶解和去除，这进一步改变了原有的结构，增加了表面的孔隙率和表观粗糙度。

3.6. SC-CO2辅助提取与己烷提取的材料和能量流动
在本段中，报告了与所进行的提取循环相关的材料和能量流动，以便进行比较。该过程导致大约1公斤的脂质提取物回收（见图9）。

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图9. 来自试点规模SC-CO2辅助提取过程的物料平衡示意图。

图9中报告的1公斤是指在整个提取循环期间在D3出口处回收的液体提取物的累积质量。CO?流代表一个闭环质量流，在过程中不会被消耗，而是被膨胀、与溶质分离，然后冷凝和回收。然而，工艺配置不允许完全回收CO?，即在减压步骤中有7公斤的CO?损失。系统的整体CO?回收效率估计约为98.6%，排放的CO?流中含有提取的挥发性和抗氧化化合物，因此有可能被再利用，例如在下游应用中作为保护性气氛。

表4报告了对所研究的SC-CO2辅助提取过程和传统的基于己烷的过程进行的能量平衡的结果，以便直接比较这两种方法。传统过程在以下假设下进行评估：15公斤的固体材料和300升的己烷。处理的固体量与超临界条件下处理的量相同。进一步假设90%的己烷留在液体提取物中，而剩余的10%保留在固体基质中。此外，假设提取溶液中的己烷通过开放蒸馏步骤完全回收，然后蒸发蒸馏残渣。固体残渣也经过蒸发步骤，回收的溶剂假设被重新循环回提取步骤（见图S.3）。还应注意的是，为传统过程估计的能量平衡可能被低估了，因为它只代表了一个简化的溶剂回收序列的最小能量需求。工业溶剂再生通常涉及更复杂的蒸馏和处理操作，这将显著增加总体能量消耗。

(b)
单位 空单元 能量流动 [kWh]
热/电 提取 容器 己烷和固体基质被加热到操作温度60°C（比例=20 L/kg） 10.6*
热 蒸馏柱 提取后，溶质从溶剂中纯化 19.5
热 蒸发器 提取物从溶剂痕迹中纯化 20.58
热 蒸发器 固体残渣从溶剂中纯化 31.93
热 总计 32.6*

仅考虑初始热负荷 + 己烷提取8小时内的2小时热量损失
*假设溶剂残渣为3%

表4. SC-CO?辅助提取过程（a）和传统己烷提取过程（b）的能量平衡。
(a)
单位 空单元 能量流动 [kWh]
热/电 液态CO2压缩 4.15
电 容器加热（D2） 在提取循环期间，容器保持操作温度 25
电 冷却器（E3） 从提取器中出来的CO?被回收并重新冷凝 31.7
电 总计 10.85
热 热交换器（E2） 在层压阀之后，CO?被加热以避免Joule-Thomson效应 6.25
热 热交换器（E1） 冷却后的CO?（9°C）被加热到Tc（31°C） 6.25
热 总计 12.5*

*考虑5小时的提取时间

*计算中考虑的最高温度是最高操作温度（即60°C）

根据假设的操作条件（15公斤固体，300升完全回收的己烷，100公斤/小时的CO?），超临界CO2过程大约需要1.6 kWh/公斤固体处理，而己烷过程大约需要1.9–2.2 kWh/公斤，这取决于热量损失的假设。此外，CO?辅助过程避免了使用易燃有机溶剂，消除了最终产品中的溶剂残留，并依赖于封闭的高压设备，而不是大容量的溶剂处理和蒸馏单元；因此，整个工厂布局通常更为紧凑（见图S3）。然而，这种配置导致更高的固定成本（由于高压容器、泵和相关安全系统），但总体而言可变成本较低，因为CO?几乎完全回收，且操作能量需求适中。相比之下，己烷提取的固定成本较低，但可变成本较高，主要由溶剂加热、蒸馏、溶剂补充和与易燃溶剂处理相关的安全措施驱动。因此，在这种比较分析中采用的假设下，SC-CO2过程在安全性、溶剂管理和能量需求方面具有优势，尽管需要更高的资本投资。

4. 结论
本研究表明，试点规模SC-CO2提取系统的性能受到设备级热力学条件和动态过程控制的强烈影响，而不仅仅是提取参数本身。从过程集成的角度来看，优化的SC-CO2配置实现了高质量的油回收，同时显著降低了传统过程的下游分离复杂性和与溶剂相关的能量损耗。除了特定的小麦胚芽案例外，这项工作还确定了一组适用于试点和工业规模SC-CO2提取系统的可转移设计原则。首先，可靠的泵操作需要吸入口处有足够的液相过冷，以确保在启动和稳定运行期间过程始终远离气液平衡状态。其次，压力控制应被视为一个动态的操作性问题，而不仅仅是名义设定值；因为即使是轻微的波动也会改变溶剂的密度，从而影响提取的重复性。第三，工艺性能不仅取决于提取条件，还取决于溶剂在压缩、加热、膨胀和分离过程中所遵循的热力学路径的稳定性。最后，下游的热处理和压力调节必须设计得当，以促进相分离的有序进行，并避免不稳定的沉淀现象。综合这些标准，可以为扩大规模、提高效率并实现可回收的基于二氧化碳的提取工艺提供实用指导，使其适用于更广泛的生物基材料。事实上，研究结果表明，当设计得当时，超临界二氧化碳（SC-CO2）提取技术可以从实验室级应用发展成为一种适用于食品、营养保健品和生物基产品的稳健且具有竞争力的工业提取工艺。

CRediT作者贡献声明：
M. Guastaferro：撰写初稿、进行实验研究、数据整理。
R. Baccidi Capaci：撰写初稿、进行实验研究。
F. Barontini：撰写初稿、进行实验研究。
E. Brunazzi：撰写修订稿、进行审稿与编辑工作、提供监督并制定方法论。
S. De Trovato：负责项目管理工作。
C. Nicolella：撰写修订稿、进行审稿与编辑工作、提供监督。