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user: 3. 结果与分析 为得到最优的工艺条件，我们对使用悬浮固相微萃取的方法对十二醇萃取黄酒中苯甲酸流程中的关键步骤进行了单因素和响应面优化。 3.1. 单因素实验结果 3.1.1. 涡旋时间的单因素 涡旋时间对黄酒中苯甲酸含量的影响，由图2可知，随着涡旋时间的增加，萃取出的黄酒中苯甲酸的含量呈现先上升后下降的趋势，在涡旋时间为30 s时，萃取出苯甲酸的含量达到最大值，为0.1214 μg/mg。可能是因为涡旋时间越长，十二醇与黄酒越能充分混合，但继续延长涡旋时间时，可能导致溶液乳化过度，从而使含量有所下降 [ 12 ]，因此最终选择涡旋时间为30 s为宜。 图2. 涡旋时间对黄酒中苯甲酸含量的影响 3.1.2. 十二醇加入量的单因素 十二醇加入量对黄酒中苯甲酸含量的影响，由图3可以看出，随着十二醇加入量的增加，萃取出的黄酒中苯甲酸的含量呈现先上升后下降的趋势，在十二醇加入量为500 μL时，萃取出苯甲酸的含量达到最大值，为0.1209 μg/mg。可能是因为随着十二醇加入量的增加，十二醇能够从黄酒中萃取出更多的苯甲酸，但继续加入十二醇时，十二醇的粘度增加，使得十二醇的空间位阻增大，反而不利于苯甲酸的萃取 [ 13 ]，因此最终选择十二醇加入量500 μL最佳。 图3. 十二醇加入量对黄酒中苯甲酸含量的影响 3.1.3. 盐加入量的单因素 盐加入量对黄酒中苯甲酸含量的影响，由图4可以得出，随着盐加入量的增加，萃取出的黄酒中苯甲酸的含量呈现先下降后上升的趋势，在盐加入量为0%时，萃取出苯甲酸含量最大值，为0.1200 μg/mg。可能是因为由于盐的加入，会使黄酒中的离子强度增加，从而显著增加溶液粘度增加了空间位阻 [ 14 ]，阻碍了苯甲酸的萃取，而后续导致苯甲酸含量上升可能是因为，盐的加入降低了有机物在水相中的溶解度迫使更多的苯甲酸进入到有机相中，但是出于对实验成本的考虑我们最终还是选择以盐加入量为0%的时候最佳。 图4. 盐加入量对黄酒中苯甲酸含量的影响 3.2. 响应面实验结果 响应面实验设计方案及结果分析，采用Box-Behnken响应面法对影响提取出苯甲酸的含量的涡旋时间，十二醇加入量，盐加入量的质量分数和超声时间优化的结果如表2所示。 Table 2 Results of response surface experimen 序号 A：涡旋时间(S) B：十二醇加入量(μL) C：盐加入量(%) 苯甲酸含量(μg/mg) 1 30 400 0 0.1101 2 30 500 2.5 0.1076 3 30 400 5.0 0.0912 4 30 600 0 0.0756 5 60 400 2.5 0.0745 6 60 600 2.5 0.067 7 30 600 5 0.0469 8 30 500 2.5 0.1066 9 60 500 0 0.0833 10 30 500 2.5 0.1070 11 0 500 5 0.084 12 30 500 2.5 0.1087 13 0 600 2.5 0.0332 14 0 400 2.5 0.0679 15 30 500 2.5 0.1068 16 0 500 0 0.0716 17 60 500 5 0.0708 表2. 响应面实验结果 Table 3 Analysis of variance of response surface experiment result 方差来源 平方和 自由度 均方 F值 P值 显著值 模型 7.769 × 10 −3 9 8.632*10 −4 8.99 0.0042 ※※ A 1.892 × 10 −4 1 1.892*10 −4 1.97 0.2031 B 1.830 × 10 −3 1 1.830*10 −3 19.07 0.0033 ※※ C 2.844 × 10 −4 1 2.844*10 −4 2.96 0.1288 AB 1.850 × 10 −4 1 1.850*10 −4 1.93 0.2076 AC 1.550 × 10 −4 1 1.550*10 −4 1.62 0.2444 BC 2.401 × 10 −5 1 2.401*10 −5 0.25 0.6323 A 2 2.654 × 10 −3 1 2.654*10 −3 27.66 0.0012 ※※ B 2 1.961 × 10 −3 1 1.961*10 −3 20.44 0.0027 ※※ C 2 9.731 × 10 −5 1 9.731*10 −5 1.01 0.3475 残差 6.718 × 10 −4 7 9.597*10 −5 失拟项 6.689 × 10 −4 3 2.230*10 −4 310.55 <0.0001 ※※ 纯误差 2.872 × 10 −6 4 7.180*10 −7 总和 8.441 × 10 −3 16 表3. 响应面实验结果及方差分析 注：※表示差异显著(P < 0.1)，※※表示差异极显著(P < 0.05)。 采用Design-Expert 8.0.6对提取出苯甲酸的含量进行数据分析可以得到各因素的回归拟合方程如下： Y = 0.11 + 4.862 × 10 − 3 A − 0.015 B − 5.962 × 10 − 3 C + 6.800 × 10 − 3 AB − 6.225 × 10 − 3 AC         − 2.450 × 10 − 3 BC − 0.025 A 2 − 0.022 B 2 − 4.807 × 10 − 3 C 2 。 经Design-Expert 8.0.6软件ANOVA法分析响应表面二次多项式模型的显著性，实验方差结果分析如表3所示，由表3可知，模型中的B、A 2 、B 2 对提取出苯甲酸的含量的影响差异极显著(P < 0.05)，BC、A、C、AB、AC、C 2 对提取出苯甲酸的含量的影响差异不显著(P > 0.1)。回归模型属于极显著水平(P < 0.05)，失拟项极显著(P < 0.0001 < 0.05)，试验复相关系数R 2 = 0.9204和校正测定系数R 2 adj = 0.8181，低变异系数C.V.% = 11.79%。以上结果均表明模型拟合程度高，可靠性强，观察值和实测值之间的相关性良好，可以对提取出苯甲酸的含量的结果进行分析和预测。根据回归方程和方差分析可知，各因素对提取出苯甲酸的含量的影响程度由大到小依次为B > C > A，即十二醇加入量 > 盐加入量 > 涡旋时间。 响应面法是一个通过分析自变量之间的相互作用以及自变量对响应值影响优化工艺的方法，是一种被广泛应用于食品加工中高产和产品质量验收的技术。涡旋时间、十二醇加入量、盐加入量之间相互作用的等高线图和响应面曲线图如图5ABC所示。Marco等人 [ 15 ] 发现，不同影响因素对响应面实验的结果的影响大小，可以通过观察等高线图和响应面图的陡峭程度来分析，等高线接近椭圆，曲面越陡峭，说明影响越显著。由图5ABC可以看出AC和BC之间的相互作用对得率的影响不大，等高线图近似于圆形，响应面图较为缓和；AB之间的相互作用对得率的影响大，等高线为椭圆形，同时响应面图较其他影响因素更为陡峭。 图5. 各因素对响应值影响的曲面图：(a) 涡旋时间与十二醇加入量之间的相互作用；(b) 涡旋时间和盐加入量之间的相互作用；(c) 十二醇加入量和盐加入量之间的相互作用 最佳工艺条件的预测及验证实验根据响应面模型预测最佳的悬浮固相微萃取紫外分光光度法测定黄酒中的苯甲酸的实验条件为：涡旋时间为34.05 s，十二醇加入量为470.69 μL，盐加入量为0.92%，理论提取出苯甲酸的含量得率为0.1118 μg/mg，为了验证预测值的准确性，同时兼顾操作的方便性，将最佳工艺条件调整为：涡旋时间为35 s，十二醇加入量为470 μL，盐加入量为1%，在此工艺条件下进行验证实验，重复试验3次，得到最后提取出苯甲酸的含量得率为0.1183 μg/mg，证实了预测值与实验值的之间的良好相关性，表明了该模型适用于黄酒中苯甲酸的提取。