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user: 3. 结果与分析 3.1. 单因素实验结果 3.1.1. 干燥时间对压片合格率的影响 配方为：海藻酵素1.25%、小苏打30%、苹果酸35%、山梨酸钾33.7%、甜橙香精0.05%，55℃条件下：不干燥，干燥30 min、60 min、90 min、120 min条件下，压片合格率如图1所示。如图1可知，随着干燥时间的增多，合格率不断的提高，但是干燥时间为30 min时，合格率有明显的提高，继续增多干燥时间，合格率没有明显的增高，即确定最适干燥时间为30 min。 图1. 干燥时间对压片合格率的影响 3.1.2. 干燥温度对压片合格率的影响 配方为：海藻酵素1.25%、小苏打30%、苹果酸35%、山梨酸钾33.7%、甜橙香精0.05%，干燥30 min，干燥温度为：35℃、45℃、55℃、65℃、75℃的条件下，压片合格率如图2所示。如图2可知，随着干燥温度的增高，合格率不断的提高，但是干燥温度为55℃时，合格率有明显的提高，继续提高干燥温度，合格率没有明显的增高，即确定最适干燥温度为55℃。 图2. 干燥温度对压片合格率的影响 3.1.3.苹果酸对压片合格率的影响 配方为：海藻酵素1.25%、小苏打30%、甜橙香精0.05%、55℃干燥30min，苹果酸用量分别为：25%、35%、45%、55%、65%，山梨酸钾的用量为：43.7%、33.7%、23.7%、13.7%、3.7%的条件下，压片合格率如图3所示。如图3可知，随着苹果酸的增高，合格率不断的下降，但是当苹果酸用量为25%时，崩解 [ 7 ] 较差，苹果酸用量为35%时，崩解较好，即确定苹果酸的用量为35%。 3.1.4. 小苏打对压片合格率的影响 配方为：海藻酵素1.25%、苹果酸35%、甜橙香精0.05%、55℃干燥30min，小苏打用量分别为：10%、15%、20%、25%、30%，山梨酸钾的用量为：53.7%、48.7%、43.7%、38.7%、33.7%的条件下，压片合格率如图4所示。如图5可知，随着小苏打用量的增高，合格率不断的下降，但是当小苏打用量为25%时，崩解较差，苹果酸用量为20%时，崩解较好，即确定小苏打的用量为20%。 图3. 苹果酸用量对压片合格率的影响 图4. 小苏打用量对压片合格率的影 3.2. 响应面法优化干燥温、和干燥时间、酸碱比例的试验结果 根据Box-Behnken响应面法的要求，展开29组实验，结果见表2。 利用Design Expert软件，以干燥时间、干燥温度、苹果酸用量、小苏打用量为响应变量，以压片合格率为响应值对表2进行回归分析，得到预测模型如下： 合 格 率 = + 97.80 + 1.33 * A + 2.42 * B − 0.92 * C + 2.50 * D + 2.00 * A * B − 2.75 * A * C + 2.25 * A * D + 1.75 * B * C + 1.50 * B * D + 1.25 * C * D − 7.57 * A 2 − 8.69 * B 2 − 9.44 * C 2 − 6.57 * D 2 Table 2 Test results of response surface method for optimizing drying temperature， drying time and acid-base rati 实验序号 因素 A B C D 合格率 1 1 0 0 1 79 2 −1 0 0 −1 81 3 0 0 0 0 99 4 −1 −1 0 0 82 5 0 −1 0 1 81 6 1 0 −1 0 78 7 0 0 1 −1 85 8 1 1 0 0 79 9 0 0 0 0 98 10 −1 0 0 1 88 11 0 1 0 −1 83 12 0 0 0 0 97 13 0 0 0 0 98 14 −1 0 1 0 80 15 1 0 0 −1 83 16 0 0 −1 −1 80 17 0 −1 −1 0 82 18 1 −1 0 0 78 19 −1 0 −1 0 85 20 0 0 0 0 97 21 0 0 −1 1 87 22 0 1 1 0 88 23 0 1 0 1 90 24 1 0 1 0 79 25 0 0 1 1 86 26 0 1 −1 0 84 27 0 −1 0 −1 80 28 −1 1 0 0 81 29 0 −1 1 0 79 表2. 响应面法优化干燥温、和干燥时间、酸碱比例的试验结果 对海藻酵素苏打泡腾片的制备方法进行方差分析，结果及模型系数显著性检验见表3。系数显著性检验。 Table 3 Model coefficients significant inspection and regression model analysis of varianc 来源 平方和 自由度 均方 F值 P r > F 显著性 A 36.75 1 36.75 12.21123 0.0036 ** B 44.08333 1 44.08333 14.64794 0.0018 ** C 0.083333 1 0.083333 0.02769 0.8702 D 30.08333 1 30.08333 9.996044 0.0069 ** AB 1 1 1 0.332278 0.5735 AC 9 1 9 2.990506 0.1057 AD 30.25 1 30.25 10.05142 0.0068 ** BC 12.25 1 12.25 4.070411 0.0632 BD 9 1 9 2.990506 0.1057 CD 9 1 9 2.990506 0.1057 *** A 2 609.2653 1 609.2653 202.4458 < 0.0001 *** B 2 409.1032 1 409.1032 135.9362 < 0.0001 *** C 2 335.4815 1 335.4815 111.4733 < 0.0001 *** D 2 228.995 1 228.995 76.09013 <0.0001 *** 模型 1219.729 14 87.12348 28.94926 <0.0001 *** 残差 42.13333 14 3.009524 失拟项 39.33333 10 3.933333 5.619048 0.0554 不显著 纯误差 2.8 4 0.7 总和 1261.862 28 表3. 回归模型方差分析及模型 注： *** 差异极显著(P < 0.001)； ** 差异高度显著(P < 0.01)；差异显著(P < 0.05)。回归系数R 2 = 0.9666，R 2 adj = 0.9332。 对海藻酵素苏打泡腾片的制备方法进行方差分析，结果及模型系数显著性检验见表3。 由表2和表3可知，模型P < 0.001，具有高度显著性，说明选择的模型有意义，失拟项P = 0.0554 > 0.05，说明模型失拟无显著性差异：回归系数R 2 = 0.9666，R 2 adj = 0.9332，说明该方程对实验拟合情况良好，实验误差比较小，因此可用此回归方程进行分析。 由回归模型系数的显著性检验结果可用看出，模型的一次项中A(干燥时间)、B(干燥温度)、D(小苏打用量)高显著，且影响大小依次为B > A > D，交互相中AD、CD显著，其中CD为极显著，二次项中A 2 、B 2 、C 2 、D 2 均为极显著。因此可用说明，响应值的变化比较复杂，各因素对合格率的影响不是一个简单的线性关系。 为了更加直观的反映各因素交互作用对合格率的影响，利用软件绘制3D曲面图，通过每个曲面的弯曲弧度来判断各因素之间的交互效应，弧度越大说明交互效应越强。由图5个图的弧度均呈现不同程度的弯曲。说明个因素之间交互效果明显。 图5. 响应面优化结果 通过回归方程，并结合3D曲面图分析制备海藻酵素苏打泡腾片，最优条件为：在55℃的条件下干燥30 min，其中苹果酸的用量为35%、小苏打的用量为20%，制得海藻酵素苏打泡腾片的合格率为98%。