向可持续食品生产的转变越来越多地受到监管压力和消费者对更安全、更环保的添加剂需求的推动。在这种情况下，抗氧化剂对于通过保持食品的颜色、质地、风味和抗氧化稳定性来保护食品质量仍然至关重要。然而，人们对丁基化羟基甲苯（BHT）和丁基化羟基茴香醚（BHA）等合成抗氧化剂的安全性和长期使用的日益担忧，加速了寻找有效天然替代品的进程（Viana da Silva等人，2022年）。
因此，最近的研究集中在从可再生生物来源中提取抗氧化化合物，包括植物、农业工业废弃物、真菌、藻类和微生物（Ali Redha，2021年）。这些来源富含酚类化合物，如酚酸、黄酮类、单宁、芪类和香豆素，它们具有很强的抗氧化和生物活性[3-7]。然而，许多现有的提取工艺仍然依赖于石油衍生的溶剂，这与绿色化学的原则相悖，并削弱了天然成分生产的可持续性（Gupta等人，2024年；Fadda等人，2022年）。
在天然抗氧化剂中，迷迭香（Salvia Rosmarinus）提取物因其富含肉桂酸、肉桂醇和迷迭香酸而广受认可。工业上，迷迭香抗氧化剂的提取使用了一组国际机构（FAO/WHO和欧盟委员会）批准的有限溶剂，即正己烷、丙酮、乙醇和超临界CO?（EUR LEX 2024）。尽管超临界CO?对环境友好，但其高昂的资本和能源需求限制了其更广泛的工业应用（Bouizgma等人，2025年）。因此，由于石油基溶剂的效率、低成本和易于去除的特点，它们仍然占主导地位，这突显了迫切需要更环保且工业上可行的替代品（Ayyildiz等人，2024年；Ca?adas等人，2024年；Pizani等人，2022年）。
理想的绿色溶剂应具备低毒性、不易燃、可生物降解、低挥发性、符合法规要求、成本效益高以及良好的溶解性能（Armenta等人，2022年）。乙基乳酸（EL）作为一种有前景的候选溶剂，满足了这些标准。它完全通过发酵从可再生生物质中制备，具有可生物降解性、低毒性、不含挥发性有机化合物（VOC），并且获得了FDA和EFSA的食品应用批准（Morón-Ortiz等人，2024年；Xue等人，2024年）。乙基乳酸可与水和大多数有机溶剂完全混溶（表1和S1）。此外，发酵和纯化技术的最新进展显著降低了EL的生产成本，提高了其大规模应用的可行性（Liang等人，2023年；Wang等人，2022年）。
尽管之前已有研究探索过使用乙基乳酸进行抗氧化剂提取（Casta?eta等人，2022年），但针对迷迭香二萜类化合物的提取工艺条件的系统优化，以及结合强大的预测建模、绿色性能评估和食品系统验证仍然不足。特别是，提取过程通常涉及操作参数和溶剂行为之间的复杂和非线性相互作用，这些相互作用无法通过单一的建模方法完全捕捉。
为了解决这一挑战，本研究采用了一种数据驱动的策略，系统地比较了三种广泛使用的预测建模方法：响应面方法（RSM）、高斯过程回归（GPR）和人工神经网络（ANN），明确的目标是识别出最能描述和预测使用乙基乳酸提取迷迭香酚类化合物行为的模型。
选择这些建模方法是因为它们代表了过程优化研究中常见的不同数学灵活性和假设水平。RSM是一种成熟的统计工具，可以通过预定义的多项式关系进行因素筛选和优化，具有可解释性，但在捕捉复杂非线性响应方面的能力有限（Konjengbam等人，2024年）。相比之下，ANN是一种高度灵活的机器学习方法，能够对强非线性系统进行建模，但在数据有限时过拟合的风险较高（Khamparia等人，2020年；Kumari等人，2022年）。GPR提供了一个概率性的、非参数化的框架，特别适合小数据集，并允许进行不确定性感知的预测，但其性能可能对噪声和异常值敏感（Bouaziz等人，2026年；Ghazanfari等人，2025年）。这种比较框架有助于选择最可靠的模型进行过程优化和实验验证，从而确保后续结论基于系统最佳性能的预测表示。
在本研究中，温度和提取时间被选为关键变量，而其他参数（如固液比、压力和植物材料制备）则固定在文献优化的值，以隔离它们的影响。随后通过实验验证了优化的乙基乳酸工艺。作为最常用的迷迭香提取食品级溶剂，乙醇也在文献优化的条件下进行了实验评估，作为基准。
除了提取性能外，本研究还提出了一种简化的分离策略，避免了额外的分离步骤和过度的能源需求。进一步评估了提取物的抗氧化稳定性、在菜籽油中的应用、使用Path2Green指标的环境性能以及可扩展性，包括工艺的简单性和工业适用性。
总体而言，本研究展示了如何将绿色溶剂的选择与互补的数据驱动建模和可持续性评估相结合，以支持开发可靠、可扩展且环境负责的天然抗氧化剂提取技术，从而促进更具韧性的生物活性食品成分的发展。
