Международный
научный журнал

Оптимизация процесса получения дигидроатизина


Optimizing the dihydroatisine production process

Цитировать:
Оптимизация процесса получения дигидроатизина // Universum: Химия и биология : электрон. научн. журн. Валиев Н.В. [и др.]. 2019. № 3(57). URL: http://7universum.com/ru/nature/archive/item/7005 (дата обращения: 17.07.2019).
 
Прочитать статью:


АННОТАЦИЯ

В статье приведены результаты оптимизации процесса получения дигидроатизина из изоатизина за счет реакции восстановления с применением математического метода Бокса-Уилсона. После ряда вычислений выявлена значимость всех факторов, влияющих на ход реакции. В результате оптимизации процесса производимость реакции (см. ниже в заключении) повысилась на 11,25%.

ABSTRACT

This article presents the results of optimization by mathematical method – Box-Wilson of the process of obtaining dihydroatisine from isoatisine by the reduction reaction. After a series of calculations, the signifinance of all factors influencing the course of the reaction was revealed. As a result of the optimization of the process, the productivity of the reaction increased by 11.25%.

 

Ключевые слова: дигидроатизин, реакция восстановления, оптимизация, статистический анализ, Бокс-Уилсон.

Keywords: dihydroatisine, recovery reaction, optimization, statistical analysis, Box-Wilson.

 

Введение.

Ранее сообщалось о разработанной нами технологии получения субстанции нового противоаритмического препарата дигидроатизина гидрохлорида на основе алкалоида атизина, выделяемого из надземной части растения Aconitum zeravschanicum – Борца зеравшанского [2]. В рамках деятельности по разработке технологии переработки данного растительного сырья с целью производства субстанции препарата дигидроатизина гидрохлорида было изучено морфо-анатомическое строение надземных органов растения Aconitum zeravschanicum [3]. Кроме того растительное сырье было стандартизировано [4].

Технология производства субстанции дигидроатизина гидрохлорида состоит из множества химико-технологических процессов: экстракция растительного сырья; очистка экстракта в системе «жидкость – жидкость» с применением кислот и щелочей; получение суммы алкалоидов; разделение суммы алкалоидов на лактоновую и нелактоновую части; осаждение атизина-хлорида; превращение последнего в его изомер; восстановление изоатизина в дигидроатизин; получение хлористоводородной соли дигидроатизина. При получении дигидроатизина – продукта восстановления изоатизина – реакция восстановления является наиболее ответственной стадией технологического цикла из-за тонкости химических превращений и требует особого внимания. Исходя из этого, мы предлагаем проводить оптимизацию процесса восстановления математическим методом. В данном случае был использован метод Бокса-Уилсона [1], который широко распространен при планировании экспериментов в химии и химической технологии.

Цель работы.

Оптимизация процесса получения дигидроатизина математическим методом с целью повышения производимости реакции восстановления.

Полученные научные результаты и их обсуждение.

На основе априорной информации (в данном случае результатов однофакторных экспериментов) выбрали все факторы, которые влияют на ход реакции восстановления, также установили для них основные уровни и интервалы их варьирования (табл. 1). 

Таблица 1.

Факторы и интервалы варьирования

Уровень факторов

Фактор

Х1

Х2

Х3

Х4

Верхний

10,0

2,0

70

30

Средний

7,5

1,5

60

20

Нижний

5,0

1,0

50

10

Интервал варьирования

2,5

0,5

10

10

Единица измерения

%

%

мин

°С

 

Факторы:

  1. Х1 – соотношение изоатизин-хлорида к растворителю – 80%-ному метанольному раствору, %;
  2. Х2 – соотношение израсходованного реагента – боргидрида натрия к растворителю, %;
  3. Х3 – продолжительность реакции, мин;
  4. Х4 – температура процесса, °С.

Установлены два уровня четырех факторов, т. е. полный факторный эксперимент типа 24. Использовали дробную реплику 2, реплики от полного факторного эксперимента 24 с применением планирования типа 24-1 с генерирующими соотношениями:

Х4 = Х1 · Х2                                                                              (1)

Матрица планирования экспериментов и полученные результаты приведены в табл. 2.

Каждый из 8 опытов проводили в соответствии с составленной матрицей, используя выбранные уровни каждого фактора, закодированные в матрице знаками «+» и «–» (соответственно верхний и нижний уровни варьирования). Например, опыт № 1 проводили таким образом: при 5%-ной концентрации раствора, потраченного 1% боргидрида натрия по отношению к раствору, при температуре 10°С, продолжительностью 50 мин; опыт № 8: при 10%-ной концентрации раствора, потраченного 2% боргидрида натрия по отношению к раствору, при температуре 30°С, продолжительностью 70 мин. 

Таблица 2.

Матрица планирования экспериментов и их результаты

№ опыта

Код фактора

Y1

Y2

Yср

Х0

Х1

Х2

Х3

Х4

1

+

+

+

+

+

83,1

79,4

81,25

2

+

+

+

65,3

60,2

62,75

3

+

+

+

61,5

64,9

63,20

4

+

+

+

59,6

62,1

60,85

5

+

+

+

+

68,9

65,3

67,10

6

+

+

38,6

43,5

41,05

7

+

+

45,8

49,8

47,80

8

+

+

48,7

16,1

47,40

 

Результаты опытов представлены в виде уравнения регрессии:

Y = b0 + b1x1 + b2x2 + b3x3 + b4x4 ;                                                         (2)

где b0, b1, b2, b3, b4 – коэффициенты регрессии неполного квадратного уравнения. Изучаемый процесс при заданных интервалах варьирования переменных может быть описан линейной зависимостью. Таким образом, опираясь на метод наименьших квадратов, определили коэффициенты регрессии по формуле:

 ;                                                                   (3)

где i - номер опыта (1, 2, …, 8); j - номер фактора (1, 2, 3, 4); Хij - кодированное значение факторов; N – число опытов в матрице.

На основе формулы (3) рассчитали значения коэффициентов регрессии:

b0 = 58,93; b1 = 5,91; b2 = 4,11; b3 = 8,09; b4 = 5,23.

Подставляя рассчитанные значения «b» – коэффициентов в уравнение (2), получили следующее уравнение регрессии первого порядка:

Y= 58,93 + 5,91 X1 + 4,11 X2 + 8,09 X3 + 5,23 X4;                                                       (4)

Для установления адекватности полученной модели провели статистическую обработку полученных данных (табл. 3). 

Таблица 3.

Статистический анализ

Y1

Y2

Yср

DYi

DYi2

Si2

Yрас

DYi'

(DYi')2

83,1

79,4

81,25

1,85

3,4225

6,845

82,263

–1,01

1,025

65,3

60,2

62,75

2,55

6,5025

13,005

59,988

2,76

7,631

61,5

64,9

63,20

–1,70

2,89

5,78

63,588

–0,39

0,015

59,6

62,1

60,85

–1,25

1,5625

3,125

62,213

–1,36

1,856

68,9

65,3

67,10

1,80

3,24

6,48

66,088

1,01

1,025

38,6

43,5

41,05

–2,45

6,0025

12,005

43,813

–2,76

7,631

45,8

49,8

47,80

–2,00

4

8

47,413

0,39

0,150

48,7

16,1

47,40

1,30

1,69

3,38

46,038

1,36

1,856

 

Для определения вариации значений повторных опытов использовали дисперсию, вычисленную по формуле:

;                                                                   (5)

где Yq- результат отдельного опыта; Ycp - среднее арифметическое его значение; (n – 1) – число степеней свободы, равное количеству повторных опытов, минус единица.

Для двух повторных опытов формула (5) приобрела следующий вид:

 ;                                                                       (6)

Расчет однородности дисперсии проводили по критерию Кохрена:

 ;                                                                    (7)

Gкр= 0,6798

 

Gэкс= 0,2805

 

Gэкс<Gкр

 

Полученный результат соответствует заданным условиям формулы (7), следовательно, дисперсия однородна.

Для проверки адекватности полученной модели определяли сначала дисперсию адекватности,

 ;                                                                (8)

затем находили Yрас.; (табл. 3)

Далее, опираясь на полученные результаты, находили DY'iпо формуле

DY'i= Yср­ Yрас;                                                               (9)

После этого определяли дисперсию воспроизводимости по формуле:

;                                                         (10)

где i =1,2, …, N; q =1,2,…, n

Для двух повторных опытов формула (10) приняла вид:

;                                                   (11)

Находили дисперсию адекватности:

;                                                          (12)

где q = K + 1; K – число коэффициентов регрессии.

Адекватность модели проверяли по критерию Фишера:

;                                                                      (13)

Fтаб (11) = 4,5 для f1 = 2, f2 = 8

В данном случае  . Следовательно, модель адекватна. Для проверки значимости коэффициентов регрессии необходимо найти дисперсию коэффициентов регрессии  по формуле:

;                                                    (14)

Затем определяли доверительный интервал ∆bi = tSbi,

где t – табличное значение критерия Стьюдента при числе степеней свободы, с которыми определялась  в выбранном уровне значимости (обычно 0,05).

Sbi- квадратичная ошибка коэффициента регрессии. 

tкр= 3,182

bi= 3,182 · 0,957 = 3,045

Таблица 4.

Значимость коэффициентов регрессии

bi

Значения

Значки

Dbi – значения

Результаты

b0

31,24

3,045

Коэффициент значим

b1

5,98

3,045

Коэффициент значим

b2

5,64

3,045

Коэффициент значим

b3

8,47

3,045

Коэффициент значим

b4

9,93

3,045

Коэффициент значим

 

Коэффициент значим, если его абсолютная величина больше доверительного интервала (табл. 4). Как видно из таблицы 4, значимыми оказались факторы, влияющие на ход реакции восстановления.

Выводы.

Таким образом, выявлено: при использовании 1,5% восстанавливающего реагента – боргидрида натрия на 7,5%-ный метанольный раствор изоатизин-хлорида при комнатной температуре в течение 70 мин реакция восстановления с получением дигидроатизина происходит с наибольшим выходом.

Так, если выход реакции восстановления изотиазина в дигидроатизин обычно составлял 81,25%, то после математического планирования эксперимента и оптимизации параметров – 92,5%, т. е. вырос на 11,25%. Скорее всего: наибольшая эффективность реакции восстановления изоатизина в дигидроатизин.

 

Список литературы:
1. Ахназарова С.Л., Кафаров В.В. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии: Учеб. пособие. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Высшая школа, 1985. – 327 с.
2. Валиев Н.В. Технологии производства субстанций препаратов антиаритмина и дигидроатизина гидрохлорида: Автореф… дисс. д-ра филос. по техн. наукам. – Ташкент, 2018. – 44 с.
3. Валиев Н.В., Юсупова Д.М., Салимов Б.Т. Aconitum Zeravschanicum – сырье для производства препарата дигидроатизина гидрохлорида и анатомо-морфологическое строение его надземных органов // Фармацевтический журнал. – Ташкент, 2016. – № 3. – С. 24-27.
4. Стандартизация надземной части Aconitum zeravschanicum в качестве алкалоидоносного сырья / Н.В. Валиев, Р.А. Ботиров, О.Т. Жураев и др. // Электронный научный журнал «Universum»: Химия и биология. – 2018. – № 10. – C. 10-14 [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://7universum.com/ru/nature/archive/item/6387 (дата обращения: 22.02.2019).

 

Информация об авторах:

Валиев Неъматжон Валижон ўғли Nematjon Valiev

д-р философии по техн. наук, мл. науч. сотр. экспериментально-технологической лаборатории Института химии растительных веществ Академии наук Республики Узбекистан, Республика Узбекистан, г. Ташкент

doctor of philosophy in technical sciences, junior researcher of the Experimental-technological laboratory of the Institute of chemistry of plant substances Academy of sciences of the Republic of Uzbekistan, Republic of Uzbekistan, Tashkent


Ботиров Рузали Анварович Ruzali Botirov

д-р философии по техн. наук, младший научный сотрудник экспериментально-технологической лаборатории Института химии растительных веществ Академии Наук Республик Узбекистан, Узбекистан, г. Ташкент, просп. Мирзы Улугбека, 77

doctor of philosophy in technical sciences, junior researcher of the experimental-technological laboratory of the Institute of plant chemistry Academy of Sciences of Uzbekistan, Uzbekistan, Tashkent, просп. Мирзы of Улугбека, 77


Жураев Обиджон Тухлиевич Obidjon Juraev

мл. науч. сотр. экспериментально-технологической лаборатории Института химии растительных веществ Академии наук Республики Узбекистан, Республика Узбекистан, г. Ташкент

junior researcher of the Experimental-technological laboratory of the Institute of chemistry of plant substances Academy of sciences of the Republic of Uzbekistan, Republic of Uzbekistan, Tashkent


Саноев Акбар Исомиддинович Akbar Sanoev

базовый докторант Экспериментально-технологической лаборатории Института химии растительных веществ Академии наук Республики Узбекистан, Республика Узбекистан, г. Ташкент

basic doctoral student researcher of the Experimantal-technological laboratory of the Institute of chemistry of plant substances Academy of sciences of the Republic of Uzbekistan, Republic of Uzbekistan, Tashkent


Азизова Матлюба Абдухаликовна Matlyuba Azizova

мл. науч. сотр. экспериментально-технологической лаборатории Института химии растительных веществ Академии наук Республики Узбекистан, Республикa Узбекистан, г. Ташкент

junior researcher of the experimental technological laboratory, Institute of the Chemistry of Plant Substances, Academy of science of the Republic of Uzbekistan, Republic of Uzbekistan, Tashkent


Читателям

Информация о журнале

Выходит с 2013 года

ISSN: 2311-5459

Св-во о регистрации СМИ: 

ЭЛ №ФС77-55878 от 17.06.2013

ПИ №ФС77-66239 от 01.07.2016

Скачать информационное письмо

Включен в перечень ВАК Республики Узбекистан

Размещается в:

doi:

The agreement with the Russian SCI:

cyberleninka

google scholar

Ulrich's Periodicals Directory

socionet

Base

ROAR

OpenAirediscovery

CiteFactor

 

Поделиться

Лицензия Creative CommonsЯндекс.Метрика© Научные журналы Universum, 2013-2019
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Непортированная.