番茄加工副产品的价值化:用于超声波辅助烯提取的预测建模和优化

科学领域:

• 食品科学与技术 食品科学与技术
• 绿色化学 绿色化学
• 生物技术是生物技术.

背景情况:

• 利科是一种有价值的胡卜素,在番茄中很丰富,可以从加工废物中提取出来,如番茄果汁.
• 富含生物活性化合物的番茄,为可持续的资源利用提供了机会.

研究的目的:

• 应用绿色工程原理,以优化从酶处理的番茄皮中用超声波辅助提取 (UAE) 的烯.
• 研究酶反应时间,提取时间和温度对利科产量的影响.
• 使用人工智能开发用于烯提取的预测模型.

主要方法:

• 从番茄皮中优化超声波辅助提取 (UAE) 利科,并进行酶前处理.
• 实验设计研究酶反应时间,提取时间和温度的影响.
• 开发和应用人工神经网络 (ANN) 和k-近邻 (k-NN) 模型进行预测分析.
• 模型解释的SHAP (夏普利添加式解释) 方法.

主要成果:

• 最佳的运行条件产生了高度的柳科 (高达1120毫克/公斤).
• 该ANN模型在预测柳科含量 (R=0.99914,RMSE=5.3 mg/kg) 中表现出高准确度.
• 使用关键实验特征,k-NN算法有效预测了烯产量.

结论:

• 绿色工程原理和阿联对于从番茄废物中可持续提取利科是有效的.
• 由人工智能驱动的预测模型为优化和控制提取过程提供了强大的工具.
• 这项研究提高了番茄加工副产品的价值.