近红外阐发技术的利用对饲料企业的意义

沈阳正成牧业无限公司 化验室主任:佟磊 邓小闻 裴玉国 

 

摘 要  本文介绍了近红外阐发技术的道理、阐发步调、特性,经由过程传统阐发体例和近红外阐发体例的对比成果,综述了近红外阐发技术在饲料产业过程中的利用及起到的首要意义。 

 

关头词 近红外阐发技术 饲料企业 利用 

 

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正成牧业化验室主任:佟磊(左起二)


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饲料质量直接影响饲料企业的市场合作力,并对畜牧业的健康生长起着关头性的感化。饲料品质节制是饲料产业中的一个关头性环节,包含饲料质料、饲料成品及加工工艺的节制。用传统的化学体例检测, 存在着时候滞后、污染环境、需装备杰出的尝试室和专业操纵职员、检测用度高档一系列的错误谬误,且不克不及及时为质料及产品制程供应所需的阐发数据,对生产过程的及时在线品质节制就需求一种简朴、疾速的阐发体例,近红外光谱阐发技术恰好逢迎了饲料行业的这类请求。本文对饲料质料和产品别离用传统检测体例和近红外阐发技术进行通例成分检测,比较两种体例是不是有差别,以更进一步证明近红外阐发技术在饲料产业中的首要感化。 

 

1. 近红外光谱技术概述 

1.1近红外光谱道理 

近红外光(Near Infrared,NIR)是指波长介于可见光与中红外光之间的电磁波,美国实验与质料学会(ASTM)将近红外光谱区定义为 780-2526nm[1]。近红外光谱源于有机物中含氢基团,如 OH、CH、NH、SH等振动光谱的倍频及合频接收,不合基团产生的光谱在接收峰地位和强度都有较着差别,并随样品构成的转变其光谱特性也产生转变[2]。不合物质在近红外地区有丰富的接收光谱 , 每种成分都有特定的接收特性 , 这就为近红外光谱定量阐发供应了根本 。近红外阐发技术是经由过程量元线性回归(MLR)、慢慢回归(SMR)、主成分阐发(PCA)、主成分回归(PCR)与偏最小二乘法(PLS)、人工神经收集(ANN)等化学计量学的手段,建立物质光谱与待测成分含量间的线性或非线性模型,从而实现用物质近红外光谱信息对待测成分含量的疾速计较[3]。 

 

1.2近红外阐发步调 

近红外光谱定量阐发是操纵化学阐发数据和近红外光谱数据来建立模型,肯定模型参数,然后以这个模型去定量瞻望某些信息(如浓度)的体例[4]。建立校订模型,即汇集必然命量的建样子品,采取标准或参考体例测定样品的近红外光谱和化学阐发值,经由过程化学计量学体例建立二者之间的数学关系(称为模型);获得模型后必须对模型进行考证,采取必然命量的同类样品(化学阐发值已知),扫描近红外光谱,然后调用模型对这些样品进行瞻望,并和已知的化学阐发值进行比较,经由过程统计学的体例对模型进行评价;模型经由过程考证后便可用于未知样品的测定。为包管阐发模型在不合的前提下都能遍及应用,需求对阐发模型进行不竭的修改和保护[5]。 

 

1.3近红外阐发特性 

与传统阐发体例比拟,近红外光谱技术具有以下奇特的优胜性: 

1.3.1阐发速率快,测量过程在1min内完成,可同时获很多种化学成分定性或定量成果; 

1.3.2样品预措置简朴或无需预措置,不粉碎样品、不消试剂、不污染环境; 

1.3.3合用的样品范围广,可用于测量液体、固体等不合物态的样品; 

1.3.4投资及操纵用度低,操纵简朴; 

1.3.5采取化学计量学的多元校订算法,阐发成果的统计精确度逼近标准体例; 

1.3.6完整主动化操纵,可减少人工测试等随机偏差,具有较高的紧密度和重现性。 

 

2 近红外阐发技术在饲料产业中的利用 

本文拔取10 种不合种类的饲料质料和成品作为研究工具,别离用国标法和近红外阐发技术检测通例成分。 

2.1 样品汇集与措置 

汇集玉米、豆粕、玉米胚芽粕、米糠四种质料(质料来源于沈阳正成牧业无限公司质料库),乳猪共同、仔猪共同、仔猪浓缩、生长育肥猪浓缩、怀胎母猪、泌乳母猪六种产品(来源于沈阳正成牧业无限公司成品库)作为实验研究样品,质料编号别离为1-4号,产品编号别离为5-10号,粉碎粒度保持在1mm摆布,备用。 


2.2 实验体例  

 别离操纵传统的尝试室检测体例和近红外阐发技术测定饲料原猜中粗蛋白、水分的含量,测定成品中粗蛋白、粗灰分、钙、总磷、氯化钠、水分的含量,所有检测需进行4苹叫样品检测。 

2.2.1 粗蛋白的测定 

采取国标GB/T6432—1994 体例 

2.2.2 粗灰分的测定 

采取国标GB/T6438—2007 体例 

2.2.3 钙的测定 

采取国标GB/T6436—2002 体例

2.2.4 总磷的测定

采取国标GB/T6437—2002 体例

2.2.5 氯化钠的测定

采取国标GB/T6439—2007体例

2.2.6 水分的测定

采取国标GB/T6435—2006体例


2.3 近红外阐发体例

开机预热30min,仪器自检经由过程后,将样品装入固体样品杯约2/3处,按种类挑选相对应的模型反复扫描2次。采取OPUS LAB 软件对利用两种体例测定的相关目标的实验成果进行阐发对比。


2.4 成果与阐发

2.4.1国标法与NIR法检测体例对质料通例目标检测成果的影响

操纵传统检测法与近红外检测法阐发饲料样品中的通例养分成分含量,成果见表1


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表1可见,国标法与近红外法检测四种质料的粗蛋白值和水分值,两种体例对同一样品终究检测得出的成果均在偏差范围内,且两种体例的成果值趋于分歧。申明经由过程国标法检测对需求检测的质料不合养分成分进行建模,并进行校订后,表1表白利用近红外检测质料粗蛋白质值和水分值与国标法检测的成果趋于无穷靠近,无较着差别。 


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表2,是近红外阐发仪建模过程中的瞻望值与真值的线性关系,对玉米水分的建模过程中,相对报酬操纵及机器操纵的滋扰身分较少,堆集到必然命量后玉米水分模型线性关系凡是较好,但是,建立模型过程中会呈现异常点(白色点),不克不及自觉删除,应确认启事后再进行弃取,不然容易影响成果。在建立粗蛋白质的模型过程中,需求进行的步调较为烦琐,仪器的操纵过程相对时候较长,是以建立粗蛋白质模型时所需求的样本数会高于建立水分模型时的样本数,以来进步粗蛋白质模型的线性关系,扩年夜模型的范围,进步模型利用过程中的精确性。 


质料模型的利用,便于饲料质料推销时精确疾速得知其通例成分含量,以获得好坏质料信息,同时可以根绝错买劣质质料的机遇。

 

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经由过程利用国标法和近红外阐发仪对不合产品的部分通例目标进行检测,成果表白两种体例对产品的粗蛋白质检测成果趋于分歧,差别不明显(表3)。表4-表8,表白两种检测体例对产品中氯化钠、粗灰分、钙、总磷含量成果显现,有必然差别,但差别不明显,成果的差别程度也与样本数及样本反复率有关。 


同时还发明,用国标法对异化时粒度较年夜的饲料(比方浓缩饲料粉状料)测定通例目标值建立模型时,调剂瞻望值与真值的线性关系需求年夜量数据,且数据需求多苹叫样本检测后得出,几次考证后可得出较好的线性关系图。在用国标法对异化粒度较小的饲料且制粒的饲料(比方共同颗粒饲料)测定通例目标建立模型时,瞻望值与真值的线性关系较易调剂,且在国标体例进行多平行湿化学尝试时,数值较易平行。这可能与制作工艺与质料形态有必然的关系。申明在测定这些养分成分含量时,瞻望模型需求进行呼应调剂,测定成果会受质料种类、仪器型号及饲料配方等身分的影响[6]。饲猜中的矿物质,如钙、磷等,从实际上讲在近红外区无接收,是以利用该技术测定矿物元素仿佛不成能,但国外学者在这一方面也进行了年夜量的研究切磋,开初瞻望成果都不十分抱负,跟着近红外光谱技术和计较机技术的生长,获得了必然的服从[7]。Atanassova(1997) 对78个猪饲料和122个鸡饲猜中的钙、磷含量进行近红外阐发,成果证明,操纵近红外技术可以较精确的瞻望饲猜中的钙、磷含量[8]。国表里很多学者专家也对近红外检测其他目标做了年夜量研究,王旭峰等研究了近红外光纤技术在饲料粗纤维检测中的感化[9]。近红外测定成分由最后的水分、粗蛋白、脂肪、糖、淀粉、纤维素等的测定生长到饲猜中有毒无害成分,如棉酚、总葡萄糖昔等,和氨基酸、可消化氨基酸、消化能、代谢能及粗饲料如青贮饲料、干草、半干青贮等养分成分的测定等[10]。 


在饲料企业利用近红外阐发仪,经由过程自建模型可以或许高效包管所测定质料及成品的通例养分值,进步质料领受效力,降落质料检测风险,可以或许真正做到成品检测合格后出厂,为企业、为客户把控质量。 


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