SUPERVISOR
S.Mohammad Ghoreshi
سیدمحمد قریشی (استاد راهنما)
STUDENT
Mostafa Radmard
مصطفی رادمرد
FACULTY - DEPARTMENT
دانشکده مهندسی شیمی
DEGREE
Master of Science (MSc)
YEAR
1394
TITLE
Experimental Investigation, Modeling and Optimization Supercritical Extraction of Amygdalin from Apricot Kernel and Apple seed
Recently, nutrition researchers have been aware of the healing properties of apricot kernel and apple seeds as a source of fiber, minerals, antioxidants, unsaturated fatty acids, and its effect on coughing, constipation, asthma, bronchitis and other inflammation. And autoimmune diseases, cancer and etc have proven themselves. Although many antioxidants have been mentioned for them, many believe it and have proven their anti-tumor and anti-cancer properties through the presence of a substance called amygdalin or vitamin B-17. In this study,first, amygdalin extraction from apple seed and apricot kernel was performed by Soxhlet and methanol was used as solvent for this method. Then, with the aid of the Minitab17 software, experiments were designed for 4 operational parameters of temperature, pressure, carbon dioxide flow rate and dynamic time in 5 levels with CCR design and response surface methodology, and performed for supercritical carbon dioxide extreaction, taking into account the 30minute as static time and using methanol as a cosolvent. The range of operating parameters for each of the parameters is as follows: temperature (40-80 ° C ), pressure (10-34 MPa), carbon dioxide flow rate (1-2.2 ml / min) and dynamic time (40-120 ° C) Min). Then, the results were analyzed with the help of Minitab 17 . The model parameters include linear and square terms with significant effect and some interaction parameters. The recovery fraction of amygdalin in two matrices and different conditions were formulated as a second-order polynomial with more than 90% of R 2 and an adjusted of R 2 of more than 85%. Maximum recovery fraction of amygdalin for extraction from apricot kernel apple seed was 0.58 and 0.40 for, respectively. In RSM, optimum operational conditions for extraction of amygdalin from apricot kernel are as 80° C,25 Mpa, 1.7 ml/min and 120min, as well as extraction from apple seed are 80° C,20 Mpa,1.15 ml/min and 120min. In mathematical modeling based on the differential mass balance model, model parameters, which include effective diffusion, film mass transfer coefficient of fluid ,partitioning coefficient and axial dispersion were calculated using empirical equilibrium relatio and experimental data. Then, using the model based on these relationships and parameters and the genetic algorithm, the maximum recovery rate and optimal parameters were calculated. In bocken and intact cell model, the model parameters, which include volumetric mass transfer of solid phase and grinding efficiency, were calculated by three adjustable parameters determined by exoerimental data. At the end, the process was modeled using a multi-layered perceptron artificial neural network by assigning 3 neurons in the hidden layer for extraction data of apricot kernel and 8 neurons for modeling the apple seed extraction data this model could satisfactorily comply more than 98% with experimental data. Keywords : Amygdalin, Supercritical extraction, Response surface method, Mathematical modeling, Broken and intact cell model, Genetic Algorithm, MLP Artificial Neural Network
اخیرا پژوهشگران علوم تغذیه به خواص درمانی هسته زردآلو و دانه سیب به عنوان منبع غنی از فیبر، مواد معدنی، آنتیاکسیدانها ، اسیدهای چرب اشباع نشده و... آگاهی یافته و تأثیر آن را بر درمان سرفه، یبوست ، آسم ، برونشیت و سایر التهابات و بیماریهای خودایمنی ، سرطانها و ... به اثبات رساندهاند. محققان طی تحقیقات خود اثبات کردهاند که خواص ضد توموری و ضدسرطانی آنها به دلیل وجود مادهای به نام آمیگدالین یا ویتامین ب-17 موجود در این دانهها میباشد. در این پژوهش استخراج آمیگدالین از دانه سیب و هسته زردآلو بوسیله سوکسله انجام گرفت و از متانول به عنوان حلال استفاده شد. سپس با کمک نرم افزار Minitab17 آزمایش ها برای 4 پارامتر عملیاتی دما، فشار، شدت جریان کربندیاکسید و زمان دینامیک در 5 سطح با آرایش مرکب مرکزی و روش پاسخ سطح طراحی شد. استخراج به کمک کربندیاکسید فوقبحرانی با در نظر گرفتن30 دقیقه زمان استاتیک پیش از هر آزمایش و افزودن متانول به عنوان کمک حلال اجرا شد. محدوده عملیاتی برای هر یک از پارامترها عبارت است از : دما (40-80 درجه سانتیگراد) ، فشار (10-34 مگاپاسکال )، نرخ جریان کربندیاکسید (1-2/2 میلی لیتر بر دقیقه ) و زمان دینامیک (40-120 دقیقه). سپس نتایج به کمک نرم افزار مذکور مورد تحلیل و بررسی قرار گرفت. کسر بازیابی آمیگدالین در دو ماتریس و شرایط مختلف به کمک چند جمله ای مرتبه دوم با ضرایب تشخیص بیش از 90 درصد و ضریب تشخیص تعدیل شده بیش از 85 درصد، مدلسازی شد. پارامترهای مدل شامل ترمهای خطی و مربع با ضریب تآثیر قابل ملاحظه و برخی از ترمهای متقابل میشوند.حداکثر میزان بازیابی طبق مدل برای استخراج از هسته زردآلو برابر 58/0 و برای استخراج از دانه سیب 40/0 بدست آمد. روش سطح پاسخ شرایط عملیاتی بهینه را برای استخراج آمیگدالین از هسته زردآلو و دانه سیب به ترتیب دمای 80 درجه سانتیگراد، فشار 25 مگاپاسکال ، زمان دینامیک 120 دقیقه ، دبی 7/1 میلیلیتر بر دقیقه و برای استخراج از دانه سیب 80 درجه سانتیگراد، فشار 20 مگاپاسکال ، زمان دینامیک 120 دقیقه ، نرخ جریان 15/1 میلیلیتر بر دقیقه ، ارزیابی کرد. در مدلسازی ریاضی مبتنی برموازنه انتقال جرم پارامتر های مدل که عبارتند از ضریب نفوذ مؤثر، ضریب انتقال جرم فیلمی سیال و ضریب پراکندگی محوری با استفاده از روابط تجربی و ضریب توزیع برمبنای دادههای آزمایشگاهی و روابط تعادلی محاسبه شد. سپس با استفاده از مدل مبتنی بر این روابط و پارامترها و الگوریتم ژنتیک حداکثر میزان بازیابی و همچنین پارامترهای بهینه محاسبه شد. در مدل ریاضی مبتنی بر مدل سلول سالم و شکسته، پارامترهای مدل که شامل ضریب حجمی انتقال جرم در فاز جامد و بازدهی آسیاب است، توسط سه پارامتر قابل تنظیم که به کمک دادههای آزمایشگاهی تعیین میشود ، محاسبه شد. در انتها نیز فرآیند به کمک شبکه عصبی پرسپترون چندلایه با اختصاص 3 نورون در لایه مخفی برای دادههای استخراج از هسته زردآلو و 8 نورون جهت دادههای استخراج دانه سیب مدلسازی صورت پذیرفت. درنهایت مدل حائز تطابق بیش از 98 درصد با دادههای آزمایشگاهی میباشد. کلمات کلیدی: آمیگدالین ، استخراج فوق بحرانی، روش سطح پاسخ، مدلسازی ریاضی، مدل سلول سالم و شکسته، الگوریتم ژنتیک، شبکه عصبی مصنوعی MLP