全 文 ：第７卷第５期
２００９年９月
生　物　加　工　过　程
ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｉｏｐｒｏｃｅｓｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖｏｌ．７Ｎｏ．５
Ｓｅｐ．２００９
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１７６２－３６７８．２００９．０５．００６
收稿日期：２００８－１２－１９
基金项目：国家自然科学基金资助项目（２０７７６０１７）；北京市自然科学基金资助项目（５０７２０２８）；北京理工大学基础研究基金资助项目
（２００６０６４２００４）；北京理工大学研究生科技创新项目（ＧＡ２００８０７）
作者简介：李丽敏（１９８６—），女，河北邯郸人，硕士研究生，研究方向：生物催化与酶工程；李　春（联系人），教授，博士生导师，Ｅｍａｉｌ：ｌｉｃｈｕｎ＠
ｂｉｔ．ｅｄｕ．ｃｎ．
响应面设计法优化单葡萄糖醛酸基甘草次酸
（ＧＡＭＧ）发酵转化培养基
李丽敏１，邹树平２，戴大章１，李　春１，２
（１．北京理工大学　生命科学与技术学院，北京 １０００８１；　２．天津大学　化工学院，天津 ３０００７２）
摘　要：以甘草酸（ｇｌｙｃｙｒｈｉｚｉｎ，ＧＬ）为底物，利用产紫青霉（ＰｅｎｉｃｉｌｉｕｍｐｕｒｐｕｒｏｇｅｎｕｍＬｉ ３）液态发酵转化单葡萄糖
醛酸甘草次酸（ＧＡＭＧ），采用响应面设计法对初始发酵培养基进行优化。用部分因子分析法研究原始发酵培养基
各成分对响应值的显著程度，发现甘草酸（ＧＬ）、ＮａＮＯ３和Ｋ２ＨＰＯ４的质量浓度对发酵产生 ＧＡＭＧ的影响显著（Ｐ＜
００１）。用中心组合设计确立甘草酸、ＮａＮＯ３和Ｋ２ＨＰＯ４的适宜质量浓度分别为２８、３０和０８ｇ／Ｌ。在优化条件下
进行发酵时，ＧＡＭＧ的转化率从７５４９％提高到８９１１％，比优化前提高了１３６２％。
关键词：单葡萄糖醛酸基甘草次酸；产紫青霉；响应面设计
中图分类号：ＴＱ２２５　　　　文献标志码：Ａ　　　　文章编号：１６７２－３６７８（２００９）０５－００２９－０５
Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｍｅｄｉｕｍｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｆｏｒｇｌｙｃｙｒｒｈｅｔｉｎｉｃａｃｉｄ
ｍｏｎｏｇｌｕｃｕｒｏｎｉｄｅ（ＧＡＭＧ）ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｕｓｉｎｇｒｅｓｐｏｎｓｅｓｕｒｆａｃｅｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ
ＬＩＬｉｍｉｎ１，ＺＯＵＳｈｕｐｉｎｇ２，ＤＡＩＤａｚｈａｎｇ１，ＬＩＣｈｕｎ１，２
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＬｉｆｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８１，Ｃｈｉｎａ；
２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｈｅｍｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３０００７２，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｅｓｐｏｎｓｅｓｕｒｆａｃｅｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙｗａｓｕｓｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｉｎｉｔｉａｌｍｅｄｉｕｍｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｆｏｒｇｌｙｃｙｒ
ｒｈｅｔｉｎｉｃａｃｉｄｍｏｎｏｇｌｕｃｕｒｏｎｉｄｅ（ＧＡＭＧ）ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｂｙＰｅｎｉｃｉｌｉｕｍｐｕｒｐｕｒｏｇｅｎｕｍＬｉ３ｗｉｔｈｇｌｙｃｙｒｈｉｚｉｎ
ａｓａｓｕｂｓｔｒａｔｅ．ＴｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｉｎｉｔｉａｌｍｅｄｉｕｍｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔｓｏｎＧＡＭＧｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｗａｓａｎａｌｙｚｅｄｂｙｆｒａｃｔｉｏｎａｌ
ｆａｃｔｏｒｉａｌｄｅｓｉｇｎ．Ｉｔｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｇｌｙｃｙｒｈｉｚｉｎ，ｓｏｄｉｕｍｎｉｔｒａｔｅａｎｄｄｉｂａｓｉｃｐｏｔａｓｓｉｕｍｐｈｏｓｐｈａｔｅｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｙ
ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄＧＡＭＧｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ（Ｐ＜００１）．Ｔｈｅｏｐｔｉｍｕｍｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓｏｆｇｌｙｃｙｒｈｉｚｉｎ，ｓｏｄｉｕｍｎｉｔｒａｔｅａｎｄ
ｄｉｂａｓｉｃｐｏｔａｓｓｉｕｍｐｈｏｓｐｈａｔｅｗｅｒｅｃｏｎｆｉｒｍｅｄｂｙｃｅｎｔｒａｌｃｏｍｐｏｓｉｔｅｄｅｓｉｇｎ．Ｗｈｅｎｔｈｅｍｅｄｉｕｍｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ
（ｉｎｇ／Ｌ）ｗａｓｇｌｙｃｙｒｈｉｚｉｎ２８，ｓｏｄｉｕｍｎｉｔｒａｔｅ３０，ａｎｄｄｉｂａｓｉｃｐｏｔａｓｓｉｕｍｐｈｏｓｐｈａｔｅ０８．ＴｈｅＧＡＭＧ
ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｒａｔｅｗａｓｉｍｐｒｏｖｅｄｆｒｏｍ７５４９％ ｔｏ８９１１％，ｕｎｄｅｒｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｇｌｙｃｙｒｈｅｔｉｎｉｃａｃｉｄｍｏｎｏｇｌｕｃｕｒｏｎｉｄｅ；Ｐｅｎｉｃｉｌｉｕｍｐｕｒｐｕｒｏｇｅｎｕｍ；ｒｅｓｐｏｎｓｅｓｕｒｆａｃｅｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｙ
　　甘草酸（ｇｌｙｃｙｒｈｉｚｉｎ，ＧＬ）是中药甘草的主要有
效成分之一，由五环三萜皂苷通过β １，２糖苷键和
β １，３糖苷键相连接的２个葡萄糖醛酸组成，其中
五环三萜皂苷是主要的生物活性部分。天然的甘
草酸由于分子中含有２个葡萄糖醛酸基而具有较强
的极性，不能有效通过细胞膜进入细胞，继而影响
其生物活性的发挥。为克服这一限制，可通过生物
法改性去除甘草酸分子末端的葡萄糖醛酸基，转化
为单葡萄糖醛酸基甘草次酸（ｇｌｙｃｙｒｈｅｔｉｎｉｃａｃｉｄ
ｍｏｎｏｇｌｕｃｕｒｏｎｉｄｅ，ＧＡＭＧ），从而提高其生物利用
度［１－４］。此外，改性得到的 ＧＡＭＧ还是一种甜感滞
后、乳化性好、热量低的天然功能性甜味剂，其甜度
是甘草酸的５倍多，是蔗糖的１０００多倍［５］，在食品
工业领域具有良好的应用前景［６］。
　　响应面方法是多变量系统寻优的试验策略，与
正交设计相比，响应面回归分析能够更准确地指明
最佳控制条件，另外二次响应面中的岭脊分析还可
在曲面复杂时，从试验范围之外找到最佳控制点，
从而确定新的试验方向，这是正交设计的方差分析
所不能比拟的。响应面方法已成功应用于许多生
物过程的优化［７－９］。
　　笔者所在实验室从新疆甘草种植区筛选得到１
株丝状真菌 ＰｐｕｒｐｕｒｏｇｅｎｕｍＬｉ３，该菌能够以甘草
酸（ＧＬ）为底物定向合成 ＧＡＭＧ［１０］。在前期研究中
发现，ＧＡＭＧ的发酵过程中培养基各主要成分间存
在明显的互作、协同效应，采用单因素实验、正交设
计等方法优化时效果均不理想。因此，本文采用响
应面设计法来优化 ＧＡＭＧ发酵培养基，以提高
ＧＡＭＧ转化率。
１　材料和方法
１１　菌种和培养基
　　菌种：产紫青霉菌Ｌｉ３（ＰｐｕｒｐｕｒｏｇｅｎｕｍＬｉ３）。
　　斜面种子培养基（ｇ／Ｌ）：马铃薯（去皮）３００，葡
萄糖 ２０，琼脂 １７。
　　种子培养基（ｇ／Ｌ）：葡萄糖 ５，ＮａＮＯ３３，Ｋ２ＨＰＯ４
１，ＭｇＳＯ４０５，ＫＣｌ０５，ＦｅＳＯ４００２。
　　发酵培养基（ｇ／Ｌ）：为改良后的查氏培养基，ＧＬ３，
ＮａＮＯ３３，Ｋ２ＨＰＯ４１，ＭｇＳＯ４０５，ＫＣｌ０５，ＦｅＳＯ４００２。
１２　发酵方法
　　将菌种接种于发酵培养基中，３０℃培养７２ｈ，
接种于种子培养基，３０℃培养４８ｈ，摇床转速１８０
ｒ／ｍｉｎ，接入发酵液培养基，接种量５％。培养１２０ｈ。
１３　ＧＡＭＧ分析方法
　　发酵液中ＧＡＭＧ含量的测定：发酵液离心后取
上清液０５ｍＬ，用甲醇定容至５ｍＬ，经孔径为０２２
μｍ的有机相滤膜过滤后用高效液相色谱仪分析。
　　色谱条件：色谱柱，Ｓｈｉｍｐａｃｋ，ＶＰＯＤＳ（１５０×
４６ｍｍ）；检测器，ＰＤＡ；检测波长，２５４ｎｍ流动相；
Ｖ（甲醇）∶Ｖ（重蒸水）＝８１∶１９；进样量，２０μＬ；流速，
１ｍＬ／ｍｉｎ；柱温，２５℃。
１４　实验设计
１４１　两水平因子试验设计
　　选取ＧＬ、ＮａＮＯ３、Ｋ２ＨＰＯ４、ＭｇＳＯ４和 ＫＣｌ５种主
要培养基成分进行两水平因子设计，实验次数选
１／２，重复次数为３次，并作了４个中心点。
１４２　中心组合设计
　　用多项式回归分析对实验数据进行拟合，得到
二次多项式方程。对方程所代表的响应面进行分
析，优化的方程确定在临界值下的预测相应值是否
为球面最大、球面最小或马鞍面。如果在实验范围
内球面最大（或最小），则进行验证实验。如果最大
值（或最小值）在实验范围之外，则进行脊分析，确
定在什么方向进行实验可得到最好的结果。
１５　统计分析
　　用统计分析软件ＭＩＮＴＡＢ１４２对结果进行分析。
２　实验结果与讨论
２１　两水平因子设计实验结果
　　前期研究中发现 ＧＬ、ＮａＮＯ３、Ｋ２ＨＰＯ４、ＭｇＳＯ４和
ＫＣｌ这５个因素对ＧＡＭＧ转化率的影响较大，且相互
间存在互作效应，因此本实验选取 ＧＬ（Ａ）、ＮａＮＯ３
（Ｂ）、Ｋ２ＨＰＯ４（Ｃ）、ＭｇＳＯ４（Ｄ）、ＫＣｌ（Ｅ）这５种成分质
量浓度进行两水平因子设计。实验水平根据原配方
向两边扩充。因子水平设计如表１所示，部分因子实
验设计和变量分析如表２所示。
表３中列出了方程各项的系数和各项系数的标
准误差，Ｐ表示各因素对 ＧＡＭＧ产率影响的显著因
子，如果Ｐ＜００１，则说明模型中项的影响是极显著
的，在这个模型中，Ａ、Ｂ、Ｃ是模型的显著项。
　　根据软件ＭＩＮＴＡＢ１４２所做的分析，得出了二
次拟合回归方程
Ｙ＝５９１８＋４９７Ａ－５６５Ｂ－１６９３Ｃ－１１３Ｄ＋
１２５Ｅ－３２０ＡＢ－９８３ＡＥ－４７１ＢＣ－
５４０ＢＥ－３５３ＣＤ
　　对模型进行方差分析得到如下数据：
Ｒ２ ＝０９９９４，ＡｄｊＲ２ ＝０９９６２
　　方程系数 Ｒ２为０９９９４，表明此方程有较好的
拟合度，方程与实际情况比较相符，并能做出相对
准确的预测。差异显著性分析结果表明，ＧＬ、
０３ 生　物　加　工　过　程　　 第７卷　
ＮａＮＯ３、Ｋ２ＨＰＯ４对实验结果有比较显著的影响。因 此选取这３个因子进行了中心组合设计。
表１　两水平因子实验设计及实验结果
Ｔａｂｌｅ１　２Ｌｅｖｅｌｆａｃｔｏｒｉａｌｄｅｓｉｇｎｍａｔｒｉｘｅｍｐｌｏｙｅｄｆｏｒｆｉｖｅｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｖａｒｉａｂｌｅｓ
实验号
因素
Ａ
ρ（ＧＬ）
Ｂ
ρ（ＮａＮＯ３）
Ｃ
ρ（Ｋ２ＨＰＯ４）
Ｄ
ρ（ＭｇＳＯ４）
Ｅ
ρ（ＫＣｌ）
转化率
Ｙ／％
１ －１（２２５ｇ／Ｌ） －１（２２５ｇ／Ｌ） －１（０７５ｇ／Ｌ） －１（０３７５ｇ／Ｌ） １（０６２５ｇ／Ｌ） ８２８５
２ １（３７５ｇ／Ｌ） －１ －１ －１ －１（０３７５） ６５９２
３ －１ １（３７５ｇ／Ｌ） －１ －１ －１ ７５３５
４ １ １ －１ －１ １ ７０７５
５ －１ －１ １（１２５ｇ／Ｌ） －１ －１ ８０５
６ １ －１ １ －１ １ ６６６１
７ －１ １ １ －１ １ ４６０１
８ １ １ １ －１ －１ ６６９５
９ －１ －１ －１ １（０６２５ｇ／Ｌ） －１ ７９３７
１０ １ －１ －１ １ １ ８００７
１１ －１ １ －１ １ １ ７５９２
１２ １ １ －１ １ －１ ７８６８
１３ －１ －１ １ １ １ ５６３７
１４ １ －１ １ １ －１ ７９３７
１５ －１ １ １ １ －１ ９７８
１６ １ １ １ １ １ ４８３
１７ ０（３ｇ／Ｌ） ０（３ｇ／Ｌ） ０（１ｇ／Ｌ） ０（０５ｇ／Ｌ） ０（０５ｇ／Ｌ） ７４０８
１８ ０ ０ ０ ０ ０ ７５４９
１９ ０ ０ ０ ０ ０ ７５０６
２０ ０ ０ ０ ０ ０ ７２０４
表２　部分因子实验设计的分析结果
Ｔａｂｌｅ２　ＦＦＤａｎａｌｙｓｉｓｏｆｒｅｓｕｌｔｓ
测定项目 效应 系数 系数标准误 Ｔ Ｐ
常量 ５９１８ ０３８４１ １５４０７ ０
Ａ ９９３ ４９７ ０３８４１ １２９３ ０００１
Ｂ －１１２９ －５６５ ０３８４１ －１４７０ ０００１
Ｃ －３３８７ －１６９３ ０３８４１ －４４０９ ０
Ｄ －２２６ －１１３ ０３８４１ －２９４ ００６０
Ｅ ２４９ １２５ ０３８４１ ３２４ ００４８
表３　中心组合设计实验设计因子
Ｔａｂｌｅ３　Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｖａｒｉａｂｌｅｓｏｆｔｈｅｃｅｎｔｒａｌ
ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｄｅｓｉｇｎ ｇ·Ｌ－１
水平
因素
Ａ Ｂ Ｃ
－１６８２ ２８６４ ２４６４ ０４６４
－１ ３０ ２６ ０６
０ ３２ ２８ ０８
１ ３４ ３ １
１６８２ ３５３６ ３１３６ １１３６
２２　中心组合设计
　　在两水平因子设计得出回归方程的基础上，对
ＧＬ、ＮａＮＯ３和Ｋ２ＨＰＯ４这３种影响比较大的因素进行
中心组合设计，实验的中心点水平由两水平因子的
实验结果确定并向两边扩充。具体实验设计及结
果见表３和表４。
　　用Ｍｉｎｉｔａｂ１４２对实验数据进行多项式回归分
析，可以得到如下二次多项式：
Ｙ＝８１２２－１３７Ａ＋０５４Ｂ＋０６５Ｃ＋０６５Ａ２ ＋
１０９Ｂ２－５５８Ｃ２－０５２ＡＢ－０５０ＡＣ－０１５ＢＣ
１３　第５期 李丽敏等：响应面设计法优化单葡萄糖醛酸基甘草次酸（ＧＡＭＧ）发酵转化培养基
表４　中心组合设计及实验结果
Ｔａｂｌｅ４　Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｄｅｓｉｇｎａｎｄｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｃｅｎｔｒａｌ
ｃｏｍｐｏｓｉｔｅｄｅｓｉｇｎ
序号 ρ
（Ａ）／
（ｇ·Ｌ－１）
ρ（Ｂ）／
（ｇ·Ｌ－１）
ρ（Ｃ）／
（ｇ·Ｌ－１）
Ｙ／％
１ －１ －１ －１ ７７８５
２ １ －１ －１ ７６５４
３ －１ １ －１ ８１６６
４ １ １ －１ ７５０４
５ －１ －１ １ ８３７８
６ １ －１ １ ７４２９
７ －１ １ １ ８０８２
８ １ １ １ ７５４１
９ －１６８２ ０ ０ ８２１１
１０ １６８２ ０ ０ ８２８３
１１ ０ －１６８２ ０ ８２５１
１２ ０ １６８２ ０ ８４８９
１３ ０ ０ －１６８２ ６２２８
１４ ０ ０ １６８２ ６７４３
１５ ０ ０ ０ ８０９２
１６ ０ ０ ０ ８２５１
１７ ０ ０ ０ ８１７２
１８ ０ ０ ０ ８１３２
１９ ０ ０ ０ ８０１３
２０ ０ ０ ０ ８０９２
　　此方程系数Ｒ２等于０９２５，表明模型有较好的拟
合度，可以较准确地反映 ＧＡＭＧ转化率随 ＧＬ、
ＮａＮＯ３、Ｋ２ＨＰＯ４的质量浓度参数的变化规律。在选
定范围内，当ＧＬ质量浓度为３ｇ／Ｌ，ＮａＮＯ３质量浓度
为３ｇ／Ｌ，Ｋ２ＨＰＯ４质量浓度为０８ｇ／Ｌ时出现响应面
的最大值，ＧＡＭＧ转化率达到８５４５％（图１）。由于
响应面的最大值出现在设计范围的边缘，根据回归模
型给出的信息，对超出设计范围的 ＧＡＭＧ转化率进
行预测，结果发现在 ＧＬ质量浓度为２８ｇ／Ｌ，ＮａＮＯ３
质量浓度为３ｇ／Ｌ，Ｋ２ＨＰＯ４质量浓度为０８ｇ／Ｌ时，
ＧＡＭＧ转化率可以达到８９１１％。
图１　ρ（Ｋ２ＨＰＯ４）＝０８ｇ／Ｌ时，Ａ和Ｂ对ＧＡＭＧ转化率
的中心组合响应曲线
Ｆｉｇ．１　ＲｅｓｐｏｎｓｅｓｕｒｆａｃｅｐｌｏｔｓｏｆＡａｎｄＣｏｎＧＡＭＧ
ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎｗｈｅｎＫ２ＨＰＯ４ｃｏｎｏｎｔｒａｔｉｏｎｉｓ０８ｇ／Ｌ
　　通过模型可以看出随着甘草酸浓度的减少
ＧＡＭＧ转化率有升高的趋势，但是甘草酸质量浓
度过低时 ＧＡＭＧ产量也会相应降低，不利于工业
化生产。综合考虑将甘草酸的质量浓度选定为
２８ｇ／Ｌ，以确保同时具有较高的底物转化率和产
物产量。
２３　实验验证
　　为了进一步验证模型的可靠性，研究了 ＧＬ
（Ａ）、ＮａＮＯ３（Ｂ）、Ｋ２ＨＰＯ４（Ｃ）的不同配比对转化率
的影响，重点考察了超出原设计范围的预测值的验
证，结果见表５。表１中的对照是优化前培养基中３
种组分的含量。
表５　实验验证设计及结果
Ｔａｂｌｅ５　Ｄｅｓｉｇｎａｎｄｒｅｓｕｌｔｓｏｆｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ
实验号 ρ（Ａ）／（ｇ·Ｌ－１） ρ（Ｂ）／（ｇ·Ｌ－１） ρ（Ｃ）／（ｇ·Ｌ－１）
转化率／％
预测 实测
０ ３ ３ １ ７５４９
１ ３ ２８ ０６ ７６５６ ７６３９
２ ３１ ２７ ０７ ８０１１ ８０６５
３ ３３ ２５ ０８ ８２７８ ８２０２
４ ２８ ３ ０８ ８９２９ ８９１１
２３ 生　物　加　工　过　程　　 第７卷　
　　由验证实验可以看出，实验的结果与模型的预
测值比较接近，相对误差均在１％范围内，这说明模
型是可靠的。ＧＡＭＧ最高转化率可达到 ８９１１％，
比优化前的７５４９％提高了１３６２％。
３　结　论
　　在初始发酵培养基基础上选择响应面方法对
ＧＡＭＧ的发酵培养基进行优化。在两水平因子实验
中发现ＧＬ、ＮａＮＯ３和 Ｋ２ＨＰＯ４对 ＧＡＭＧ产率的影响
是显著的。进一步用中心组合设计对它们的配比
进行优化，进行响应面回归。确定 ＧＬ质量浓度为
２８ｇ／Ｌ，ＮａＮＯ３质量浓度为３ｇ／Ｌ，Ｋ２ＨＰＯ４质量浓度
为 ０８ｇ／Ｌ。在优化条件下发酵时，ＧＡＭＧ转化率
高达 ８９１１％。
　　本研究在试验范围内无最佳控制点，但通过岭
脊分析在试验范围之外找到了最佳控制点，并且在
进一步的验证实验中得到了证实。由此可以看出
模型预测值和实际值吻合度比较高，模型有较高的
可信度。
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６３６７．
国内简讯
大港石化成功破解化工高浓度有机废水处理难题
２００９年６月２６日，中国石油环保专家在北京评审通过了《兰州石化公司化工园区高浓度有机废水生物
处理中试报告》。报告指出，大港石化应用生物强化技术处理兰州石化公司化工园区高浓度综合有机废水
（抗氧剂、甲乙酮、顺酐、对羟基苯甲醛４种混合废水）的试验取得明显效果。应用该工艺一年多来的试验数
据表明，生物强化处理工艺对主要污染物 ＣＯＤ、石油类废水去除率分别达到９２９％、８５１％，且具有较强的
抗冲击负荷能力，该技术处理费用约为８０元／ｔ。
此项技术已先后在辽河石化、锦州石化等炼化企业推广应用，并代表中国石油成功参加了２００９中国国
际节能减排和新能源科技博览会，取得了显著的经济效益与社会效益。
（文伟河）
３３　第５期 李丽敏等：响应面设计法优化单葡萄糖醛酸基甘草次酸（ＧＡＭＧ）发酵转化培养基