CC BY
13
• 7universum.com
UNIVERSUM:
, ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ_июнь. 2023 г.
DOI - 10.32743/UniTech.2023.111.6.15635 ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ЭКСТРАКЦИИ КОРНЯ СОЛОДКИ
Саидов Сарвар Садриддинович
PhD.,
Институт химии растительных веществ Академии наук Республики Узбекистан, Республика Узбекистан, г. Ташкент Е-mail: sarvar-saidov-1989@bk. ru
Каримов Риксибай Кучкарович
канд. хим. наук, вед.научн. сотр., Институт химии растительных веществ Академии наук Республики Узбекистан, Республика Узбекистан, г. Ташкент Е-mail: rixsiboy. karimov@bk. ru
Таджибаева Махмуда Рихсибаевна
ассистент,
Ташкентский химико-технологический институт, Республика Узбекистан, г. Ташкент Е-mail mrihsibaevna86@mail.ru
Донияров F^c Тиловович
ассистент,
Ташкентский химико-технологический институт,
Янгиерский филиал, Республика Узбекистан. г. Сирдаря Е-mail doniyarov90@mail.ru
Ибодуллаева Гав^ар Хусниддин цизи
ассистент,
Ташкентский химико-технологический институт,
Янгиерский филиал, Республика Узбекистан. г. Сирдаря Е-mail ibodullayev@gmail.com
Эгамова Мунира Каршибоевна
ассистент,
Ташкентский химико-технологический институт,
Янгиерский филиал, Республика Узбекистан. г. Сирдаря Е-mail egamuva@gmail.com
Халилов Музаффар Нурмаматович
ассистент,
Ташкентский химико-технологический институт,
Янгиерский филиал, Республика Узбекистан. г. Сирдаря Е-mail muzaffarxalilov8808@gmail.com
№ 6 (111)
OPTIMIZATION OF LICORICE ROOT EXTRACTION PROCESS
Sarvar Saidov
PhD., Institute of chemistry of plant substances Academy of sciences of the Republic of Uzbekistan, Republic of Uzbekistan, Tashkent
Библиографическое описание: ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ЭКСТРАКЦИИ КОРНЯ СОЛОДКИ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. Саидов С.С. [и др.]. 2023. 6(111). URL: httys://7universum.com/ru/tech/archive/item/15635
• 7universum.com
UNIVERSUM:
__:и_июнь. 2023 г.
Rixsibay Karimov
Ph.D. in Chemistry., Leading scientific resercher, Institute of chemistry of plant substances Academy of sciences of the Republic of Uzbekistan, Republic of Uzbekistan, Tashkent,
Maxmuda Tadjibayeva
Assistant,
Tashkent Institute of Chemical Technology, Republic of Uzbekistan, Tashkent
Ghiyos Doniyarov
Assistant,
Tashkent Institute of Chemical Technology, Yangiero branch,
Republic of Uzbekistan, Sirdaria
Gavhar Ibadullayeva
Assistant,
Tashkent Institute of Chemical Technology, Yangiero branch, Republic of Uzbekistan, Sirdaria
Munira Egamova
Assistant,
Tashkent Institute of Chemical Technology, Yangiero branch, Republic of Uzbekistan, Sirdaria
Muzaffar Khalilov
Assistant,
Tashkent Institute of Chemical Technology, Yangiero branch, Republic of Uzbekistan, Sirdaria
АННОТАЦИЯ
Разработан метод экстракции корня солодки. Найдены оптимальные условия экстракции методом математического планирования эксперимента по Боксу-Уилсону. На основе однофакторных экспериментов и априорной информации выбран факторы, в наибольшей степени, влияющие на экстракцию, установлен математический модель процесса, представляющую собой уравнение регрессии первого порядка. Определены оптимальные параметры основных факторов.
ABSTRACT
A method of licorice root extraction has been developed. Optimal extraction conditions were found by the method of mathematical planning of the Box-Wilson experiment. On the basis of one-factor experiments and a priori information, the factors that most affect extraction are selected, a mathematical model of the process is established, which is a first-order regression equation. The optimal parameters of the main factors are determined.
Ключевые слова: оптимизация, уголь активированный, сорбент, фильтрация, факторы, уравнение, глицир-ризиновой кислоты, солодка.
Keywords: optimization, activated charcoal, sorbent, filtration, factors, regression equation, glycyrrhizic acid, licorice.
№ 6 (111)
Введение. Прежде всего, следует отметить, что солодка среди всех цветковых растений в настоящее время вышла на первое место среди лекарственных растений по числу предлагаемых и используемых лекарственных препаратов, и средств [1].
Корень солодки, комплексный продукт природы, а лишь известные ботанические содержать ощутимый уровень глицирризиной кислоты.
Глицирризиновая кислота, одним из основных действующих веществ в корень солодки, присутствует
в корень в концентрациях от 2 до 20 процентов. Точное соотношение калия, магния и кальция в глицирризи-новой солей находится в зависимости от различных видов, от корня.
Выдержки из различного корня солодки из собранных различных областей, были проанализированы, чтобы определить содержание глицирризиновой кислоты в корень солодки.
№ 6 (111)
UNIVERSUM:
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
июнь, 2023 г.
Таблица 1,
Зависимость содержание глицирризиновой кислоты от места произрастания
№ Регионы Выход, %
1 Сырдарьинская область 10,70
2 Сурхандарьинская область 12,00
3 Республика Каракалпакстан 19,80
Как видно из таблицы, глицирризиновая кислота, выделенная из корней солодки Республики Кара-калпакстан, содержит наиболее высокое содержание глицирризиновой кислоты. Поэтому использован для изучения количественного содержания глицирризиновой кислоты из корня солодки, собранной Республики Каракалпакстан на территории Республики Узбекистан [2].
Основная задача - получение максимальной информации при минимальном количестве проведенных опытов. Исследование технологических процессов связано с трудоемким и длительным экспериментом.
Оптимизация экспериментальных исследований на всех стадиях технологического процесса дает возможность увеличить эффективность научных исследований. Для повышения эффективности исследований в оптимизации и прогнозировании химико-технологических процессов все чаще применяют метод математического планирования [3].
Однако известно, что экстрагирование природных соединений зависит от многих факторов, каждый из которых в большей или меньшей степени влияет на выход конечного продукта.
Поэтому для оценки степени их влияния на экстракцию, а также определения условий максимального выхода глицирризиновой кислоты из корня солодки применяли метод математического планирования эксперимента по Боксу-Уилсону [4].
Параметром оптимизации служил выход глицирризиновой кислоты от содержания в сырье при первом контакте фаз. Во всех опытах количество сырья и метод выделения были идентичными [5].
На основе однофакторных экспериментов и априорной информации выбрали факторы, в наибольшей степени, влияющие на экстракцию, и установили для них следующие основные уровни и интервалы варьирования (табл. 2):
Х1- температура экстракции, 0С;
Х2 - продолжительность процесса, ч;
Хз- концентрация этилового спирта, %;
Х4- степень измельчения сырья, мм.
Таблица 2.
Факторы и интервалы варьирования
Уровень факторов Фактор
Х1 Х2 Х3 Х4
Верхний 30 6 80 8
Средний 25 5 75 6
Нижний 20 4 70 4
Интервал варьирования 5 1 5 2
Единица измерения 0С ч % мм
Установлены два уровня четырех факторов, т.е. полный факторный эксперимент типа 24. Нами использована реплики от полного факторного эксперимента 24 с применением планирования типа 24-1 с
генерирующими соотношениями Х4=Х1 Х2. Составлена матрица планирования экспериментов (табл. 3) и записаны в ней результаты опытов.
Таблица 3.
Матрица планирования экспериментов и их результаты
№ опыта Код фактора Y1 Y2 Yср
Х0 Х1 Х2 Х3 Х4=Х1Х2
1 + + - - - 30,9 35,0 32,95
2 + + - + - 32,4 36,6 34,50
3 + + + - + 41,2 37,0 39,10
4 + + + + + 53,1 49,3 51,20
5 + - - - + 22,6 24,1 23,35
6 + - - + + 39,8 34,2 37,00
7 + - + - - 22,1 28,9 25,50
8 + - + + - 45,1 40,8 42,95
№ 6 (111)
UNIVERSUM:
технические науки
июнь, 2023 г.
Каждый из 8 опытов проводили в соответствии с составленной матрицей, используя выбранные уровни каждого фактора, закодированные в матрице знаками «+» или «-» (соответственно верхний и нижний уровни варьирования). Например, опыт №1 ставили в следующих условиях: корень солодки, измельченная до размера частиц 2 мм, экстрагент 70% спирт, экстрагировали при температуре 30 0С, продолжительность контакта фаз 4 ч.
Опыт №5. Сырье со степенью измельчения 6 мм, концентрация экстрагента 70 %, экстракция при температуре 20оС, с продолжительностью контакта фаз 4 ч и так далее во всех 8 опытах.
Результаты опытов представляем в виде уравнения регрессии:
У=Ъо+Ъ1Х1+Ъ2Х2+ЪзХз+Ъ4Х4;
N
b =
.x (xj x yi) n
где: 1- номер опыта (1,2...8); номер фактора (1,2...4); Х у- кодированное значение факторов; N - число опытов в матрице.
Пользуясь формулой. рассчитали значения коэффициентов регрессии:
Ъо = 35,82; Ъ1 = 3,62; Ъ2 = 3,87; Ъз= 5,59; Ъ4 = 1,84
Подставляя рассчитанные значения «Ь» - коэффициентов в уравнение 1, получили:
У = 35,82+ 3,62 Х1 + 3,87 Х2 + 5,59 Хз + 1,84 Х4
где: Ъо, Ъ1, Ъ2, Ъ3, Ъ4, - коэффициенты регрессии неполного квадратного уравнения.
Постулируя, что изучаемый процесс при заданных интервалах варьирования переменных может быть описан линейной зависимостью и, пользуясь методом наименьших квадратов, определили коэффициенты:
В результате, установили математическую модель процесса, представляющую собой уравнение регрессии первого порядка. Чтобы убедиться в правильности проведения эксперимента, адекватности полученной модели, провели статистическую обработку полученных данных (табл. 4).
Таблица 4.
Статистический анализ
Y1 Y2 Yср AYi AYi2 Si2 Yрас AYi' (AYi')2
30,9 35,0 32,95 -2,05 4,2025 8,405 28,131 4,82 23,220
32,4 36,6 34,50 -2,10 4,4100 8,820 39,319 -4,82 23,220
41,2 37,0 39,10 2,10 4,4100 8,820 39,556 -0,46 0,208
53,1 49,3 51,20 1,90 3,6100 7,220 50,744 0,46 0,208
22,6 24,1 23,35 -0,75 0,5625 1,125 24,581 -1,23 1,516
39,8 34,2 37,00 2,80 7,8400 15,680 35,769 1,23 1,516
22,1 28,9 25,50 -3,40 11,5600 23,120 28,631 -3,13 9,805
45,1 40,8 42,95 2,15 4,6225 9,245 39,819 3,13 9,805
Сумма 0,65 41,2175 82,440 286,550 - 69,4984
Для определения вариации значений повторных опытов использовали дисперсию, вычисленную по формуле:
s2
n
д (yq - ycp )
n-1
где: Уд- результат отдельного опыта;
Уср- среднее арифметическое его значение; (п - 1) - число степеней свободы, равное количеству повторных опытов минус единица.
Для двух повторных опытов формула приобрела следующий вид:
-2 .
s2 1
2ay: 1
Однородность дисперсии проводили по критерию Кохрена:
g =
s
' экс N _
s s2
i =1
< g
кр
G.
-кр 0,6798 вэкс= 0,2805 0,2805<0,6798
Полученный результат соответствует условиям формулы. Дисперсия однородна.
Для проверки адекватности полученной модели определяли сначала дисперсию адекватности.
N / 9
2 ^
8 2 = '=1 4
П1Г г-
№ 6 (111)
UNIVERSUM:
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
июнь, 2023 г.
Затем находили Урас.; (табл. 5) На основе полученных результатов находим АУ^ по формуле
АУ != Уср-Урас ,
После этого определяли дисперсию во произво-димости по формуле:
N п [ ^ 2
Т Т -У
2 ! = = 11 А4
S! =
N(n-1)
где: ! =1,2, ..., N Я =1, 2., п
Для двух повторных опытов формула приняла
вид:
N N О
2l(Yiq -Y)2 ]TS?
s!—1=' ы
N
N
S2 = 8244 = 10,305 Sy 8
Находили дисперсию адекватности:
Snir
ПУ (Ycp - Y )2-
л cp рас у '
N-q
где: q = K + 1;
K - число коэффициентов регрессии.
S2 = 2x694984 = S 8 - (4 +1)
Адекватность модели проверяли по критерию Фишера:
F = — =
S* 46,3322
= 4,496
S2 10,305
Бтаб (2.8) = 4,5 для Ц =2, £2=8 В данном случае Рэкс<Ртаб; 4,496 < 4,5; следовательно, модель адекватна.
Для проверки значимости коэффициентов (регрессии) необходимо: найти дисперсию коэффициентов регрессии 82ы по формуле:
S = Sy = 10,305 = j,2881
Sb1 N 8
Затем построить доверительный интервал Abi = tSbi .
Здесь: t - табличное значение критерия Стьюдента при числе степеней свободы, с которыми определялась S2y в выбранном уровне значимости (обычно 0,05);
Sbi- квадратичная ошибка коэффициента регрессии.
Su = = ^ 1,2881 = 1,1350
Atкр = 3,182
Abi= t х Sbi= 3,182 х 1,1350= 3,611
Коэффициент значим, если его абсолютная величина больше доверительного интервала (табл. 5).
Таблица 5.
Значимости коэффицентов
bi-значения Символ Abi - значения Значения условий Результаты
35,81875 > 3,611 Удов. Коэффициент значим
3,61875 > 3,611 Удов. Коэффициент значим
3,86875 > 3,611 Удов. Коэффициент значим
5,59375 > 3,611 Удов. Коэффициент значим
1,84375 < 3,611 Не удов. Коэффициент незначим
Как видно из табл. 5, значимыми оказались факторы Х1, Х2, Хз, что вполне объяснимо.
В нашем случае коэффициент Х4 незначим, тогда уравнение принимает следующий вид:
У = 35,82+3,62X1 + 3,87X2 + 5,59Хз
Одной из задач оптимизации процесса экстракции методом математического планирования эксперимента являются количественная оценка вклада каждого из выбранных факторов на результат экстракции.
Установлен, что основное влияние на процесс экстракции корни солодки оказывают факторы
Хз - концентрация спирта в экстрагенте,
Х2- время экстракции
Х1- температура.
Выводы
Проведенными исследованиями методом математического планирования эксперимента выявлены оптимальные условия экстракции из сырья при первом контакте фаз:
• экстракция 80% спиртом
• при температуре 30 0С,
• времени экстракции - 6 ч
• степени измельчения сырья - 70% прохода через сито диаметром отверстий 6 мм.
№ 6 (111)
UNIVERSUM:
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
июнь, 2023 г.
Список литературы:
1. Саидов С.С., Зиядуллаев М.Э., Абдуразаков А.Ш., Каримов Р.К., Саидова Г.Э., Сагдуллаев Ш.Ш. Оптимизация процесса получения фармакопейной субстанции 2-ацетиламинобензимидазола // Ж. Universum тех. наук -2019. -№ 4. -С. 56-59.
2. Saidov S.S. Optimization of the Process for Producing 5 -Nitro-2-Acetylaminobenzimidazole and its Bactericidal and Fungicidal Activity // Pharmaceutical Chemistry Journal. -2021. -54 (10). -Р. 1015-1018.
3. Р.К. Каримов, Г.В. Зухурова, А.М.Хван, Т.Садиков. Оптимизация процесса получения фармакопейной субстанции азинокса. // Фармацевтический журнал. Ташкент 2016. -С. 82-85.
4. Аммосов А.С, Литвиненеко В.И. Тритерпеноиды растений Glycyrrhiza L. b Meristotropis Fisch.et Mey // Химико фармацевтический журнал. 2003. -Т.37, №2. -С 31-42.
5. Хван А.М., Саидов С.С., Абдуразаков А.Ш., Мамадаминов Х.У., Закирова Р.П. Суспензионная форма 2-ацетиламинобензимидазола // Ж. Universum тех. наук -2022. -№ 7(100). -С. 43-48.
