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1、优化酶法水解提取鲨鱼鱼油条件的数据处理优化酶法水解提取鲨鱼鱼油条件的数据处理摘 要：本文简要介绍了正交试验设计，响应面分析优化法，以及数据处理软件excel，和Design-Expert的相关知识，并结合实例，分别介绍excel软件在正交试验设计和Design-Expert在响应面分析优化法中的应用。关键词：excel；正交试验设计；Design-Expert；响应面分析优化法；数据处理Abstract: This paperbrieflydescribes theorthogonal experimental design,response surfaceoptimization metho

2、d,anddata processing software,excel,and Design-Expertknowledgeand two examples areintroducedtoexcel softwarein response totheorthogonal experimental design andthe Design-Expert surface analysistooptimizetheapplication ofthelaw.Keywords:excel;orthogonalexperimental design;the Design-Expert;response s

3、urfaceoptimization method;data processing1 Excel工作表在正交试验设计中的应用1.1 正交试验设计简介正交试验设计(Orthogonalexperimentaldesign)是在科研及生产实际中比较容易掌握和最具有实用价值的一种试验设计方法，它通常适用于多因素多水平试验条件的研究，是利用“正交表”进行科学地安排与分析多因素试验的方法。其主要优点是能在很多试验方案中挑选出代表性强的少数几个试验方案，并且通过这少数试验方案的试验结果的分析，推断出最优方案，同时还可以作进一步的分析，得到比试验结果本身给出的还要多的有关各因素的信息1。日本著名的统计学家田

4、口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。正交表是一整套规则的设计表格，用L为正交表的代号，n为试验的次数，t为水平数，c为列数，也就是可能安排最多的因素个数2。正交表具有以下两项性质：(1)每一列中，不同的数字出现的次数相等。(2)任意两列中数字的排列方式齐全而且均衡。以上两点充分的体现了正交表的两大优越性，即“均匀分散性，整齐可比”。通俗的说，每个因素的每个水平与另一个因素各水平各碰一次，这就是正交性。简单是用正交表来安排试验及分析试验结果，这种方法叫做正交试验法。正交试验的优点：能均匀地挑选出代表性强的少数试验方案；由少数试验结果，可以推出较优的方案；可以得到试验结果之外的更多

5、信息3。1.2 Excel简介Excel表格是目前应用最普遍的电子表格软件，具有十分强大的数据处理和分析功能，操作简单，学习和使用方便、数据分析精确，而且包含大量的函数，具有专门的统计分析工具。因此本研究利用Excel提供的各种函数进行L9（34）正交试验的数据处理，使繁杂的计算过程得以简化4。2 数据处理实例2.1 正交试验设计试验方案本研究采用L9（34）正交表，以萃取静置时间、温度、萃取剂用量、pH为单因素进行优化，以提油率为评价指标。表1为正交试验设计方案5。表1 正交试验设计方案 水 平因素A时间（h）B温度（）C溶剂量（mL)pH1435503.5 2540754.0 364510

6、0 4.5 2.2 Excel对正交试验结果分析运行Excel，在单元格中绘制上述表1因素水平表，录入表1中的各个因素水平数据。在单元格中绘制表2 L9（34）正交试验结果表，用Excel中的MIN，MAX，SUM，AVERAGE等函数命令设计出计算极差的表格6。表2如下所示：表2正交试验结果实验号ABCDY%1111182.862122287.233133387.874212386.845223185.116231285.877313289.578321385.769332183.67k185.98786.42384.83083.880k285.94086.03385.91387.557k3

7、86.33385.80387.51786.823极差R0.3930.6202.6873.677因素主次DCBA最优组合A3B1C3D2为了更直观地看出因素对试验指标的影响规律和趋势，以因素水平为横坐标，试验指标平均值为纵坐标，在Excel中绘制因素和指标趋势图，如图1所示： 图1 因素指标趋势图由正交试验结果表和趋势图，得RDRCRBRA，说明影响提油率因素的主次顺序为：D C BA，即：pH 萃取剂用量温度时间；结合单因素试验结果和多因素正交试验结果综合考虑，得出最优水平组合为A3B1C3D2，即时间为6h，温度为35，萃取剂用量为100mL20g，pH为4.0时，提取率最大，而且鱼油没有发

8、生变质。在单元格中绘制表3方差分析表，用Excel中的DEVSQ，IF等函数命令设计出计算偏差平方，自由度，均方，F值和显著水平的表格7。表3如下所示：表3 方差分析表方差来源平方和自由度均方F显著水平A*0.27720.139B0.59020.2952.127*C10.96325.48139.566*D22.719211.35981.998*误差0.27720.139总和34.5482主要计算过程如下：， 查表得F0.05(2,2)=19，F0.01(2,2)=99。根据正交试验结果方差分析表，可以知道本试验所设计的4个因素，即pH、萃取剂用量、温度、时间，对试验结果均有显著影响，并且影响因

9、素大小为D C BA1。3 用Design-Expert进行响应面的回归分析3.1 响应面分析简介方差分析(ANOVA)只能了解自变量对因变量是否有关系(影响)，但不能了解关系(影响)的程度多大，方差分析的自变量多半是非连续变量，但现实环境中，许多的自变量是连续变量，回归分析可以解释是否自变量对因变量有影响，且可以解释影响的程度多大。以上说明在进行方差分析的同时都应该运用回归分析。响应面设计是一种通过少量试验，获得数据，估计参数，有效地建立试验指标和连续变量之间的定量关系的方法。响应面分析包括回归方程的估计和检验，模型欠拟检验，回归参数的估计和检验，因素效应的检验，模型决定系数的计算，最优水平

10、组合的估计及其附近的响应面特征。3.2 Design-Expert简介Design-Expert软件是一个很方便的进行响应面优化分析的软件，利用它可以对试验数据进行统计分析，拟合曲线、建立数学模型，利用其提供的不同因素的二位等高线图形，还可以预测试验结果，也可以利用其提供的三维立体图形，观察响应曲面，进一步求得试验的最佳化。总之，用其进行实验设计与数据处理非常方便8。3.3 Box-Behnken Design-响应面优化结果分析可以进行响应面分析的实验设计有多种，但最常用的是下面两种：Central Composite Design-响应面优化分析、Box-Behnken Design-响应

11、面优化分析。本研究采用的是Box-Behnken Design-响应面优化分析，以pH ，温度，酶量三个外界因子为自变量，并以+1、0、-1分别代表自变量的高、中、低水平，对自变量进行编码，以提油率Y%为响应值9。3.3.1 数据的输入表4为响应面因素水平及编码表。表4响应面因素水平及编码表因素水平pH（A）6.5 7.0 7.5 温度（）(B)404550酶量/原料(U/g)(C)400500600如图2所示：图2 响应面因素水平及编码表3.3.2 响应面试验设计与结果表5为响应面分析实验及结果:表5响应面分析实验及结果实验号因素ABCY%100084.17201181.4630-1-174

12、.08411077.75510-174.08601-177.7170-1179.028-1-1075.079-10173.38101-1078.051100084.311210180.9613-10-175.651400084.8215-11076.74如图3所示： 图3 响应面分析实验及结果3.3.3 选择模型此处所选的拟合方程，包括常数项，一次项和二次项（含交互作用项）。然后根据方差分析获得相应的拟合方程。如图4模型选择图所示：图4模型选择图3.3.4 方差分析方差分析结果如图5所示：图5方差分析结果方差分析结果表明p=0.0620.05，即方程模型失拟不足，对模型是有利的，A、C、AC、

13、A2、B2、C2为模型的显著因素，由此表可以看出：酶量对酶解提油效果的影响最大，pH其次，温度的影响最小，且三个因素之间存在显著的交互作用。3.3.5 回归分析结果回归分析结果如图6所示：图6 回归分析结果通过Design-Expert软件进行二次响应面回归分析，得到如下多元二次相应面的回归模型，提取率：Y%=84.33+1.25A+0.93B+1.66C4.79A22.74B23.63C20.49AB+2.29AC0.30BC3.3.6 参差的正太概率分布图参差的正太概率分布图，在一条直线上，如图7所示：图7参差的正太概率分布图3.3.7 试验实际值和方程预测值试验实际值和方程预测值如图8所

14、示：图8试验实际值和方程预测值3.3.8 等高线和三维响应曲面图分析做出响应曲面，分析PH（A）、温度（B）、酶量（C）对提油率Y%的影响情况，图9为PH（A）和温度（B）对提油率Y%的等高线和响应面图。图10为温度（B）和酶量（C）对提油率Y%的等高线和响应面图。图11为PH（A）和酶量（C）对提油率Y%的等高线和响应面图10。 图9 PH和温度对提油率Y%的等高线和响应面图图10温度和酶量对提油率Y%的等高线和响应面图图11 PH和酶量对提油率Y%的等高线和响应面图3.3.9 响应面优化图12为响应面优化结果，图13为优化结果下的响应面3D效果图。图12响应面优化结果图13为优化结果下的响

15、应面3D效果图参考文献1 李志西, 杜双奎. 试验优化设计与统计分析M. 北京: 科学出版, 2010.2 王钦德, 杨坚. 高级食品试验设计与统计分析M. 北京: 中国农业大学出版, 2009.3 任露泉. 试验设计及其优化M. 北京: 科学出版, 2009.4 李枝瑞. Excel表格在L9(34)正交试验数据处理中的应用J. 海峡药学, 2002, 14(6): 101-102. 5 吴祥庭. 响应面法优化酶法水解提取鲨鱼鱼油条件 J. 中国粮油学报, 2007, 22(1): 91-94.6 朱海涛, 邓雪华, 陈吉炎, 涂自良. Excel 软件用于药学研究中的正交设计数据处理J.

16、医药导报, 2006, 25 (3): 241-242.7 施海柳. Excel 与spss在线性回归预测中的比较分析J. 福建金融管理干部学院学报, 2010, (6): 53-57.8 陶有俊, DanielTa, 赵跃民, 刘炯天, 王卓雅. 采用Design-Expert设计进行优化Falcon分选试验J. 中国矿业大学学报, 2005, 34 (3): 333-338.9 李相, 刘云, 杨江科. 基于响应面设计脂肪酶 Novo435催化合成甘油二酯的工艺优化J. 生物加工过程, 2009, 7 (5): 13-18.10 季宏飞, 许杨, 李燕萍. 采用响应面法优化红曲霉固态发酵产红曲色素培养条件的研究J. 食品科技, 2008, 8: 9-13.