[发明专利]一种微藻油脂的提取方法无效
申请号: | 201210259778.5 | 申请日: | 2012-07-25 |
公开(公告)号: | CN102816636A | 公开(公告)日: | 2012-12-12 |
发明(设计)人: | 邓祥元;高坤;景吉;靡慧 | 申请(专利权)人: | 江苏科技大学 |
主分类号: | C11B1/10 | 分类号: | C11B1/10;C11B1/04 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 肖明芳 |
地址: | 212003*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 油脂 提取 方法 | ||
技术领域
本发明属于生物质能源技术领域,特别涉及一种微藻油脂的简易提取方法。
背景技术
由于石化能源的日益枯竭及其所带来的环境污染问题,使得开发可再生新能源成为当今世界的热点。微藻既是生产高附加值产品和生物活性物质的潜力资源,又是进行生物质能源生产的重要原料,与其它能源植物相比,微藻生物质中的油脂含量高,单位面积产量最高可达陆生油料作物的30倍以上,因此被认为是未来生物能源供应的重要原料。
目前,微藻油脂的制备方法主要有超临界CO2法和有机溶剂法。尽管超临界CO2法可大大缩短提取时间,减少提取剂的使用量,但超临界CO2法受操作复杂、设备昂贵、成本较高等因素的困扰,工业开发难度较大。有机溶剂法直接利用微藻油脂易溶于有机溶剂的特点,选用合适的有机溶剂即可进行提取,但该法油脂提取效果较差,原因是细胞破碎能力差,不能有效提取细胞内的油脂。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于,提供一种工艺简单、成本低廉、易于实现工业化生产微藻油脂的提取方法。
为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案如下:
一种微藻油脂的提取方法,它包括如下步骤:
(1)样品准备:离心收集微藻细胞,然后经冻干得干藻粉;
(2)超声波预处理:将干藻粉与酒精混合,经超声处理;
(3)索氏提取:将步骤(2)处理后的物料加入索氏提取器中,于沸水浴中提取3~4h,然后经过滤分离、减压浓缩,获得微藻油脂。
步骤(1)中,所述的离心,转速为10000r/m,时间5min。
步骤(2)中,所述的酒精中乙醇的体积百分含量为95%。
步骤(2)中,对于每1g干藻粉,酒精的用量为20~30mL。
步骤(2)中,超声条件为360W下处理20~30min。
步骤(3)中,所述的索氏提取器提取过程中,虹吸次数为25-30次。
采用超声波预处理物料制备微藻油脂的方法是利用超声波在溶剂中传播产生的“空化效应”,使藻细胞壁破裂并将油脂等释放到提取剂中,这样大大降低了微藻油脂渗透细胞溶解到有机溶剂的阻力;而索氏提取器则是利用溶剂的回流和虹吸原理,使固体物质连续不断地被溶剂提取,大大提高了微藻油脂的提取效率。因此,经超声波预处理并利用索氏提取器制备微藻油脂的制备时间明显缩短、有机溶剂用量较传统方法大大减少,油脂的提取效率也提高很多;所以该法可显著改善微藻油脂的制备工艺,将有利于实现工业化生产,加快微藻油脂的制备和开发利用速度。
本发明的有益效果是:
(1)将藻细胞冷冻干燥后,经超声波预处理,可显著缩短提取时间,降低有机溶剂的使用量,而且工艺简单,操作方便。
(2)本发明工艺易于实现工业化放大生产。
(3)本发明制备的微藻油脂产品具有提取速度快、提取效率高等特点。
具体实施方式
根据下述实施例,可以更好地理解本发明。然而,本领域的技术人员容易理解,实施例所描述的内容仅用于说明本发明,而不应当也不会限制权利要求书中所详细描述的本发明。
实施例1:
(1)样品准备:离心(10000r/m,5min)收集栅藻(Scenedesmus sp.)细胞,然后利用真空冷冻干燥机进行冷冻干燥,得干藻粉;
(2)超声波预处理:称取5g干藻粉于250mL三角瓶中,加入100mL 95%酒精,密封后置于超声波清洗器中,在超声波功率为360W下处理30min;
(3)索氏提取:将超声波处理过的物料加入索氏提取器中,于99℃或沸水浴中提取3.5h(虹吸次数为25-30次),然后利用真空抽滤法进行过滤分离,并用旋转蒸发仪对滤液进行减压浓缩,获得微藻油脂1.238g,提取效率为24.8%。
实施例2:
(1)样品准备:离心(10000r/m,5min)收集小球藻(Chlorella sp.)细胞,然后利用真空冷冻干燥机进行冷冻干燥,得干藻粉;
(2)超声波预处理:称取5g干藻粉于250mL三角瓶中,加入150mL 95%酒精,密封后置于超声波清洗器中,在超声波功率为360W下处理60min;
(3)索氏提取:将超声波处理过的物料加入索氏提取器中,于99℃或沸水浴中提取3h(虹吸次数为25-30次),然后利用真空抽滤法进行过滤分离,并用旋转蒸发仪对滤液进行减压浓缩,获得微藻油脂2.014g,提取效率为40.3%。
实施例3:
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