【摘要】 统计分析和回归系数模型（数学模型）的使用被认为是预测在配制山竹叶基标记油墨中的因素的最佳组合的关键。

干燥的山竹果叶是用于生产标记墨水的原料之一。然而，使用这种免费和丰富的资源的研究是相当有限的。效率较低的单因素一次（OFAT）的方法主要用于在过去的研究植物基标记墨水。统计分析和回归系数模型（数学模型）的使用被认为是预测在配制山竹叶基标记油墨中的因素的最佳组合的关键。

 

理想情况下，油墨应具有最大的色彩亮度、最小的粘度和快速干燥的速度。Mohd Salahuddin Mohd Basri等[1]旨在探讨甘油与羧甲基纤维素（CMC）对山竹叶标记墨水之颜色亮度与黏度之影响。测试了油墨的粘度、色度和干燥性能，通过油墨成分分析分析了成分，确定了甘油和CMC对油墨性能的显著影响，并采用响应面法（RSM）建立了最佳响应值的预测模型。

 

通过对山竹叶片的显微结构分析，研究了山竹叶片在染料提取过程中的表面形态和细胞结构。发现使用少量的甘油增加颜色亮度的值。CMC量的降低导致标记油墨的低粘度。当甘油、苯扎氯铵、硫酸亚铁和CMC的重量百分比分别设定为5、5、1和3时，可以实现油墨的最佳配方。

 

SEM显微照片显示在用最低量的甘油煮沸的样品上最大量的细胞壁结构塌陷。除CMC外，其他因素和交互作用均极显著。对于粘度测试，除甘油外，所有因素及其相互作用均高度显著。等高线图表明，甘油的最低量导致最低的颜色亮度值。少量CMC导致低粘度。当甘油、苯扎氯铵、硫酸亚铁和CMC的比例分别为5、5、1和3时，可以获得最佳的标记油墨配方。SEM显微照片显示，在用最低量的gl煮沸的叶片样品中，细胞壁结构崩溃量最大。

 

[1] Basri M S M , Ren B L M , Talib R A ,et al.Novel Mangosteen-Leaves-Based Marker Ink: Color Lightness, Viscosity, Optimized Composition, and Microstructural Analysis[J].Polymers, 2021(10).

 

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