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近红外光谱分析技术在饲料加工行业的应用

发布时间:2024-09-17 10:55人气:
     近年来, 近红外光谱分析技术通过近红外光谱反映被测物质的组成成分、浓度及物化性质, 可检测液体、固体、粉末、纤维等多种物质形态, 适合几乎所有有机化合物和混合物的检测, 广泛应用于农业、食品、石化、制药等行业, 具有操作简便、实时快速、样品无损、安全环保等优点, 在饲料检测诸多技术中脱颖而出, 成为饲料检测领域的新宠。目前国内大型饲料加工企业普遍应用近红外分析技术进行原料进场、成品出厂的检测。随着饲料产业规模不断扩大, 一些有实力的企业正在探索应用在线近红外光谱分析技术进行饲料加工过程的分析控制, 为饲料工厂智能制造、传统企业转型升级提供技术支撑。本文旨在对近红外光谱技术在饲料加工行业的应用现状进行总结, 在此基础上, 对其应用前景进行分析与探讨, 为饲料加工企业技术提供技术参考。
 
1 近红外光谱分析技术的技术背景
1.1 发展历程
20世纪50年代中后期, 美国农业部的Norris首次将近红外光谱分析技术用于谷物中的水分、蛋白质含量测量, 利用近红外光谱漫反射技术测定农副产品 (包括水果、蔬菜、肉、蛋、奶、饲料等) 的品质[1]。但受限于当时的光谱仪性能和信息提取技术, 测量结果误差大。20世纪80年代后期, 随着计算机技术、仪器制造技术、化学计量学等学科的发展, 科研人员在各领域陆续深入开展研究, 近红外光谱仪测量准确度大幅提高, 使该技术迅速得以推广应用。
 
我国近红外光谱分析及其研究工作起步于70年代。中国农业大学最早开始该项技术的研究, 并在1978年开始关注该技术在农业中的应用发展, 在1983年开展对农产品的近红外漫反射光谱数据分析与模型处理。90年代, 该技术开始在农业、制药、石化、烟草等领域得到大量应用[1]。
 
1.2 近红外光谱分析技术原理
近红外光谱分析技术是利用含氢基团X-H (X=C、S、N、O等) 的样品在近红外光谱区吸收、反射、散射等所包含的信息, 运用化学计量学的多元校正方法将样品的吸收光谱与其组分含量或性质数据进行关联, 建立样品吸收光谱与其组分含量或性质数据之间的关系校正模型。在测量未知样品时, 将未知样品的近红外吸收光谱与已建立好的校正模型进行比对, 可以定量预测出未知样品的组分含量或性质;选择合适的化学计量学模式识别方法分离提取出样品的近红外吸收光谱特征信息, 建立相应的类模型, 将未知样品的近红外吸收光谱与已建立好的类模型进行比对, 可以定性判别未知样品属性。近红外光谱分析技术是一种间接分析技术, 它通过建立校正模型实现对未知样品的定量或定性分析[2]。由于饲料中的蛋白质、淀粉、粗纤维、脂肪等成分大都具有含氢基团, 适合于近红外光谱检测范围, 因此近红外光谱分析技术在饲料行业得到广泛应用。
 
1.3 用于饲料行业的近红外光谱技术分析过程
饲料产品多为粉末或颗粒状, 主要通过漫反射方法进行近红外光谱检测。近红外光谱分析过程主要包括:1) 收集有代表性的样本;2) 扫描样本获得近红外光谱并进行分析;3) 采用标准和常规分析测试方法测定样本的组分或性质数据;4) 建立并优化步骤3与步骤2的函数关系定量或定性模型;5) 扫描未知样品光谱;6) 调用模型库寻找接近未知样品的光谱来预测测量结果。
 
2 近红外光谱分析技术在饲料加工行业中的应用
2.1 饲料原料与成品的组分定性定量测定
国内近红外光谱分析技术在饲料加工行业主要用于饲料原料 (如:玉米、小麦、豆粕、鱼粉等) 与成品 (如:浓缩饲料、配合饲料、预混合饲料等) 中的常规营养组分性质与含量分析;也有用于维生素、氨基酸等添加剂的定性定量预测;还有一些用于饲料营养价值的快速评定。2002年我国正式颁布近红外光谱分析对饲料中的水分、粗蛋白、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸等进行快速测定的国家标准 (GB/T 18868-2002) , 满足饲料企业检测需求。
 
2.2 生产过程中的在线检测
应用近红外光谱分析技术对生产线上的关键质量控制点进行原料与成品的组分含量连续在线检测, 实时监测产品品质变化, 保证产品质量稳定。
 
2.3 其它应用
近红外光谱分析技术还应用于对饲料的消化吸收特性 (有效能) 进行测定;对饲料品质进行评定;对饲料原料的来源、产地进行鉴别;对饲料的掺假进行识别等。
 
2.4 近红外光谱模型数据库的建立与完善和近红外网络化管理
大型饲料企业因产量大, 对产品品质要求高, 企业资金雄厚, 选用光谱范围宽、稳定性能好的进口近红外光谱分析仪, 统一建立近红外模型并实施管理维护。这些企业拥有足够多有代表性的样本来源, 通过扫描光谱建立了模型数据库, 并在日常生产中不断修正和完善模型库。一些集团企业还实现了近红外网络化管理, 利用互联网及服务器将多台近红外分析设备连接为一个整体的质量分析系统, 总公司与其下属的子分公司建立局域网, 采取主机服务器和客户端方式进行模型建立、使用、完善和维护等工作。客户端日常生产过程中产生的数据通过局域网实时传递至服务器, 管理人员可调取、查看数据和光谱并进行统计分析, 实现对近红外预测结果的实时监测, 也为饲料原料价值精细化利用提供了数据基础。利用网络可实现仪器性能日常监控和模型更新、各部门信息共享以及大数据的价值挖掘, 使企业获得了良好的社会效益和经济效益[3]。
 
通过调研国内一些饲料加工企业, 目前近红外光谱分析技术应用于饲料原料的组分分析方面比较成熟, 应用较为广泛。
 
3 近红外光谱分析技术在饲料加工行业应用中存在的问题
1) 中小型饲料企业中, 近红外光谱分析技术的应用普及程度不及大型企业, 一些有实力的饲料企业, 比如一些水产饲料企业, 注重公司的品牌影响力和产品的质量, 非常希望能应用近红外光谱分析技术对生产全过程实时监控, 及时发现原料变异或生产过程的失误。但目前国内还没有提供整套成熟技术 (包括近红外光谱分析仪器、化学计量学、应用模型) 的公司, 近红外光谱分析仪器的市场绝大部分被进口品牌所占据, 这些进口品牌的光谱分析仪所提供的通用模型在饲料行业的通用性不好, 企业购得仪器后还须自己进行采样、建模到模型扩充、维护等工作。而建立稳定、准确的预测模型对从事近红外检测的技术和管理人员要求比较高。许多饲料企业不具备这方面的专业人士, 且饲料厂一般远离市中心, 训练有素的检验人员流动性大, 导致检测的精准度与期望值有较大差距, 在一定程度上也限制了近红外光谱分析技术的推广。
 
2) 进口仪器设备价格高, 国内近红外光谱仪研制起步较晚, 仍处于发展初期, 国产仪器在一些关键技术指标方面 (如信噪比、仪器间一致性等) 与国际先进水平相比还存在较大的差距。
 
3) 虽然近红外光谱分析仪使用快速简便, 但前期的建模工作量大, 尤其饲料原料及成品随年份、季节、产地、品种、加工工艺、生产厂商等的不同, 所获取的近红外光谱也不同, 对于没有自主建模和校正能力的生产企业来说, 投入工作量大, 检验准确度若不能及时得以纠正, 会影响正常生产。
 
4 近红外光谱分析技术的发展方向
4.1 便携式仪器的研制及应用
近年来, 国内涌现出许多优秀的近红外光谱分析仪器厂家, 研制开发了近红外光谱仪器新产品, 其中以应用微机电技术 (MEMS) 开发的便携式、微型仪器居多。与实验室用的光谱仪比较, 这类便携式的微型分析仪更为小巧、携带方便, 功能单一, 适合相对固定的几种样品测量, 而且建模简单, 价格低, 可以针对单一原料或产品进行快速检测, 建模成本不高, 虽然功能不如实验室仪器强大, 但适合中小企业特别是小型企业使用。
 
4.2 组建行业模型库管理中心
组建饲料行业的模型库管理中心。饲料企业将日常采购的原料和产出的成品样本提供给专业的模型库管理中心, 由第三方机构进行专业的模型建立、管理与维护。采用这种方式, 饲料企业将模型建立与管理委托给专业机构做, 只需配备近红外光谱仪的操作人员进行检测工作, 对操作仪器的人员无需较高要求, 大大解决了企业近红外检测专业技术人员缺乏的困境。
 
4.3 制定检测标准及建立云服务平台
从国家层面加强政策扶持及引导力度, 推进饲料行业近红外分析技术标准的制订, 组建饲料行业近红外光谱模型数据库, 建立云服务平台, 在云端实现模型资源共享和大数据分析, 方便生产企业使用, 并可针对企业应用中的问题提供指导性意见。
 
4.4 发展与加工质量相关的工艺指标检测
物料的粉碎粒度、混合均匀度、硬度粉化率和淀粉糊化度等是反映饲料加工质量的重要指标。王海东等利用近红外光谱技术测定玉米粉碎粒度, 结果表明用近红外技术测量玉米粉碎粒度具有较高准确度[4]。在制药行业, 近红外光谱分析技术用于药品混合均匀度的测量已较为成熟, 值得饲料加工行业借鉴。同时, 应发展与加工质量相关的工艺指标检测, 简化饲料厂的检验程序, 减轻检验员负担, 提高检验效率, 为在线监测应用打下基础。
 
4.5 逐步推进在线监测应用
因饲料行业建模复杂度高, 加之总体利润率不高, 目前饲料厂利用近红外光谱分析技术进行在线监测仅在少数大型企业中应用, 处于刚起步阶段。在线检测仪大都是在实验室仪器的基础上增加自动取样、样品预处理、专用测量附件和数据通讯等配套设备, 针对在线检测时因仪器使用环境复杂, 且生产线上产品处于运动状态, 从而增加了检测难度的问题, 在线检测仪采用在实验室仪器的基础上对软硬件进行改进, 如增加密封、抗震、抗电磁干扰硬件措施, 增加仪器自诊断和定期标定/校准的软硬件功能等[5]。制药、烟草等行业有许多在线过程分析控制的成功经验可以借鉴。目前一些大型饲料企业已经进行饲料原料和成品的组分含量在线监测, 因近红外光谱分析技术具有一次测量可提取多项信息的特点, 未来可实现在线测量组分含量的同时对饲料的工艺参数指标如混合均匀度、粉碎粒度、硬度粉化率和淀粉糊化度等指标进行测量。
 
5 结语
“十三五”期间, 我国饲料工业进入提升饲料加工装备水平, 推动饲料加工设备向自动化、智能化转型升级的新阶段。发展饲料加工质量在线监测与控制技术, 找到一种适合饲料行业的感知技术, 对产品组分和物理指标 (如:混合均匀度、粉碎粒度等) 进行监测至关重要, 而近红外光谱仪是目前最为接近需求、发展最快和最具前景的过程分析技术之一。随着近红外光谱技术的不断发展成熟, 该技术在饲料工业的应用将越来越广泛, 越来越深入, 从而优化生产控制、稳定产品质量、降低劳动成本、提高经济效益。相信在全体饲料工业人的共同努力下, 我国将从饲料大国发展成为饲料强国。
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