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          當前位置水產(chn)資料  近紅外光譜技術(sh)在飼料原 今天是2024年07月18日 星期四

          近紅外光譜技術(sh)在飼料原料養分預測中的應用

          出處廣東飼料 作者 水產(chn)養殖網(wng) 2019-10-08 23:39:00

          近年來(li)我國飼料工業(y)取得了較大的成就但仍然存在著(zh)限制飼料工業(y)的快速發(f)展的因素 如飼料原料相關(gun)養分無(w)法實(sh)現快速準確的測定傳統的檢測技術(sh)耗時(sh)耗力檢測效率低與快速發(f)展的飼料工業(y)不相匹配從畜禽養殖的角度來(li)看畜禽采食了養分均衡的飼料才可發(f)揮最大的生產(chn)性能綜合來(li)看開(ki)發(f)一種快速高效檢測的技術(sh)對飼料生產(chn)企業(y)和畜禽養殖具有很大的促進(jn)作用紅外光譜技術(sh)分為中紅外光譜技術(sh)MIR和近紅外光譜分析技術(sh)NIR其中近紅外光譜技術(sh)具有很好的檢測功效近紅外光譜技術(sh)是一種結合紅外光譜分析和化學(xu)定量分析的技術(sh)可實(sh)現對樣品快速無(w)損以及高效的測定在農業(y)領(lng)域實(sh)現了廣泛的應用NIR 技術(sh)的應用很好的解決了飼料工業(y)發(f)展的限制因素在飼料原料檢測開(ki)始了廣泛的應用如 NIR 技術(sh)可高效檢測原料蛋白質(zh)的含量粗脂肪的含量粗纖維的含量碳水化合物的含量以及其他常規養分如灰分等的測定具有著(zh)大量的應用在很大程度上促進(jn)了飼料企業(y)的發(f)展因而筆者就近年來(li) NIR 技術(sh)在飼料原料養分預測方面的應用展開(ki)綜述 同時(sh)闡述了其作用原理工作流程以及評價(ji)指標文章旨在為飼料生產(chn)企業(y)及一線(xin)工人提供良好的應用依據和思路進(jn)而促進(jn)飼料企業(y)實(sh)現高效快速發(f)展
          No.1
          NIR技術(sh)簡(jin)介
          1.1  NIR 分析技術(sh)的原理
          近紅外光是一種電磁波其波長(chng)在 7802526nm 間根據波長(chng)通常可分為兩類(li)分別為短波近紅外光譜區SW-NIR其波長(chng)范圍為 7801100nm也稱(chng)之為透射光譜其次是長(chng)波近紅外光譜區LW-NIR波長(chng)范圍為 11002526 nm也可稱(chng)之為反射光譜大部分生物材料組成中含有大量的含氫基團-OH-CH-NH 以及 -SH ?#28982;?#22296;當用近紅外光照射待測?#39164;r(sh)這些化學(xu)基團會(hu )發(f)生振動(dng)進(jn)而使能量增加而通過(gu) NIR 技術(sh)記錄這些基團的物理特性和化學(xu)特性再結合化學(xu)定量分析從而實(sh)現對待測生物樣品進(jn)行定量或定性的分析
          1.2  NIR 技術(sh)的分析流程
          NIR 技術(sh)首先對標準品數據庫建立相應的數學(xu)模型和驗證模型然后將待測樣品相應的組分代入至驗證模型中進(jn)行定量或定性分析從而進(jn)行預測具體流程為 5步
          對標準品進(jn)行光譜分析
          使用標準樣品數據建立數據庫應用數據庫建立數學(xu)預測模型
          對待測樣品的光譜進(jn)行測定
          將待測樣品的光譜與數據庫中數據中標準品光譜進(jn)行比對使用模型進(jn)行比對分析得出定性或定量的分析結果
          不斷的更新數據庫和優(yu)化模型
          1.3  NIR 技術(sh)的校正模型及評價(ji)指標
          NIR 分析技術(sh)主要使用的校正模型為偏最小二乘回歸分析法 PLS 多元線(xin)性回歸MLR主成分分析PCA以及神經(jng)網(wng)絡(lu )ANN等計算校正模型評價(ji)模型優(yu)劣的參數主要有相關(gun)系數R2定標決定系數RSQcal交叉驗證相關(gun)系數1-VR校正均方根差RMSEC驗證均方根差RM-SEP 交 叉 檢 驗 標 準 誤 差SECV通常認為當 1-VR 值越大SECV 值越小表明建立模型的擬合?#20173;?#22909;即預測效力越高
          No.2
          NIR 技術(sh)在飼料原料養分預測中的應用
          2.1  NIR 技術(sh)在原料蛋白質(zh)含量預測中的應用
          傳統凱氏定氮法等測定蛋白質(zh)含量的方法不能很好地實(sh)現快速高效的測定原料粗蛋白含量且耗時(sh)耗力而 NIR 技術(sh)的應用使得原料蛋白質(zh)含量測定實(sh)現了高效快速NIR 技術(sh)在苜蓿大豆等飼料原料粗蛋白含量的檢測方面具有廣泛應用馮偉娟等2018比較了 NIR 技術(sh)和凱氏定氮法測定大豆中蛋白質(zh)含量的優(yu)缺點(din)以青大豆黃大豆黑大豆以及黃豆粉為研究材料  使用近紅外分析儀器DA700瑞典波通 Perten 公司分析了上述豆類(li)原料的蛋白質(zh)含量并用凱氏定氮法對上述原料蛋白質(zh)含量進(jn)行測定結果表明兩者上述所有豆類(li)蛋白質(zh)含量結果無(w)顯著(zh)差異P>0.05研究認為 NIR 技術(sh)可替代傳統凱氏定氮法進(jn)行大豆蛋白質(zh)含量的測定車(ch)暢等2017以國家標準法測定了320份豆粕中粗蛋白含量選用其中40份用NIR技術(sh)進(jn)行光譜分析建立預測模型得到模型的相關(gun)系數為0.963而標準差為0.04變異系數3.36表明 NIR 技術(sh)預測豆粕的粗蛋白含量具有很高的可靠性李琳琳等2014研究也表明NIR 技術(sh)可以準確預測大豆中蛋白質(zh)大含量內部驗證相關(gun)系數和內部驗證相關(gun)系數分別為0.9471和0.9622NIR 技術(sh)同樣也可用于苜蓿類(li)飼料原料蛋白質(zh)含量的測定納嶸等2018研究采用NIR技術(sh)分析了63個(g)不同來(li)源的苜蓿原料蛋白質(zh)的含量采用改進(jn)最小二乘回歸分析法為校正模型建立苜蓿蛋白質(zh)含量的預測模型相關(gun)參數結果表明 交叉驗證相關(gun)系數1-VR值為0.9201外部交叉驗證標準誤差SECV值為0.2640由這些參數可以看出NIR技術(sh)可以準確預測苜蓿中蛋白質(zh)的含量除此以外NIR技術(sh)也可用于玉米胚芽粕預測均方根誤差RMSEP為0.98%玉米蛋白粉RMSEP為0.75%干酒糟RMSEP為1.54%和菜籽粕RMSEP為0.90%等植物源性原料中粗蛋白的含量Fan等2016動(dng)物源性飼料原料蛋白質(zh)含量也可使用 NIR 技術(sh)進(jn)行準確的測定如昆蟲(chng)原料昆蟲(chng)粕中蛋白質(zh)含量的測定Mandril等2018綜上表明NIR技術(sh)可以無(w)損快速準確的測定飼料原料中蛋白質(zh)含量為配制優(yu)質(zh)配方提供了有力的保證
          2.2  NIR 技術(sh)在原料粗脂肪含量預測中的應用
          粗脂肪含量是配制優(yu)質(zh)日糧考慮的重要因素之一傳統的粗脂肪含量測定是采用索氏提取法等檢測方法耗時(sh)耗力不利于飼料生產(chn)企業(y)批量快速測定隨著(zh)NIR技術(sh)的發(f)展越來(li)越多的飼料企業(y)使用NIR技術(sh)對原料進(jn)行粗脂肪含量的測定曹小華等2017采用傅里葉近紅外技術(sh)分析了肉骨粉中粗脂肪的含量以偏最小二乘回歸分析法為校正模型建立肉骨粉中粗脂肪的含量的預測模型分析結果表明?#32791;?#22411;對粗脂肪的預測決定系數為0.9261外部驗證集驗標決定系數高于0.94而交叉檢驗的均方根誤差RMSECV值為0.303相關(gun)參數表明使用NIR技術(sh)可以準確預測肉骨粉中粗脂肪含量NIR技術(sh)具有快速測定的優(yu)良特性在一定程度上可以替代粗脂肪含量測定的國家標準方法陳悅2018比較了國標法測定與NIR技術(sh)大豆中粗脂肪含量的差異比較了兩者的結果發(f)現NIR技術(sh)的測定值與國標法測定值的絕對誤差在1.8%2.6%低于國家標準的10%結果表明 NIR 技術(sh)和國標法之間的測定結果具有一致性在大豆原料中粗脂肪含量的測定方面李琳琳等2014研究發(f)現使用 NIR 技術(sh)可以準確地預測大豆中粗脂肪的含量內部驗證相關(gun)系數和外部驗證相關(gun)系數 分 別 為0.8890和0.9155NIR技術(sh)在其他飼料原料中粗脂肪的測定也有應用如楊偉偉等2018采用NIR技術(sh)分析了米糠粕中側脂肪的含量結果表明使用NIR技術(sh)測定具有很高的準確性其平均誤差在0.5%以下納嶸等2018研究表明NIR技術(sh)測定的粗脂肪結果與常規法GB/T6443-2006測定結果之間差異不顯著(zh)P=0.158同時(sh)可以測定飼草中粗脂肪的含量1-VR 值為0.92SEP為0.54Tejerina 等2018綜上表明NIR技術(sh)可以實(sh)現準確快速地測定飼料原料中粗脂肪的含量為飼料原料分級提供了有力的工具
          2.3  NIR 技術(sh)在原料粗纖維含量預測中的應用
          日糧中粗纖維的含量對飼料品質(zh)具有重要影響在飼料配制過(gu)程中需要根據不同畜禽以及日糧纖維的含量從而配制適宜的配方傳統測定粗纖維的含量是采用價(ji)格昂貴的濾袋進(jn)行測量成本較高且效率低不利于企業(y)實(sh)現低成本高效測定的目標NIR技術(sh)具有高效無(w)損且價(ji)格低廉的優(yu)勢因而越來(li)越多的學(xu)者及企業(y)采用NIR技術(sh)對飼料原料中纖維的含量進(jn)行測定姜訓鵬等2016采用NIR技術(sh)對6種飼料共327個(g)樣品的中性洗滌纖維NDF和酸性洗滌纖維ADF含量進(jn)行了測定以傳統的濾袋法測定結果作為參?#25216;?#37319;用最小二乘回歸分析法為校正模型結果表明玉米干酒糟及其可溶物苜蓿草顆粒甜菜粕小麥麩大豆皮和噴漿玉米皮6種原料的NDF和ADF的范圍分別在 21.20%65.28% 和6.40%48.31%模型驗證集決定系數和預測標準誤差分別為0.963 和1.820.985和1.63參數表明NIR技術(sh)可用于多種飼料原料中纖維含量的快速測定在玉米秸稈原料粗纖維測定方面胡世洋等2017采用近紅外光譜技術(sh)測定了71種玉米秸稈樣?#20998;?#31895;纖維綜纖維素纖維素半纖維素以及木質(zh)素的光譜以化學(xu)測定結果作為驗證集結果表明4個(g)預測模型的決定系數在 0.83830.9023 之間均方根誤差在 1.162.02%之間 表明NIR技術(sh)的預測效果較好類(li)似的研究也發(f)現使用NIR技術(sh)測定玉米秸稈中酸性洗滌纖維的相對標準偏差僅為3.75%薛俊杰等2016在飼草中粗纖維測定方面高燕麗等2015研究結果表明NIR技術(sh)可準確不同生理狀況下嚴格的控制的預測紫花苜蓿干草中 NDF 和ADF 的含量Tejerina 等2018認為NIR技術(sh)可測定飼草中NDF的含量1-VR=0.87也有研究報道NIR技術(sh)在菜粕中粗脂肪含量的測定具有較好的預測效力相關(gun)系數高于0.8郝生燕等2014表明NIR技術(sh)可實(sh)現對多種飼料原料中的粗纖維含量實(sh)現無(w)損快速的測定為飼料資源的開(ki)發(f)利用提供了有效的數據
          2.4  NIR技術(sh)在原料碳水化合物含量預測中的應用
          原料中適宜的碳水化合物對配制促進(jn)畜禽生產(chn)性能的配方具?#34809;e極作用因而準確的評定飼料原料中碳水化合物含量對畜禽生產(chn)性能的提高具?#34809;e極作用由于NIR技術(sh)測定具有高效綠色以及無(w)損的優(yu)良特性使其在評定飼料原料中碳水化合物含量中有了廣泛的應用在玉米原料中碳水化合物含量的測定方面Hetta 等2017以瑞典3個(g)不同品種的玉米132 飼料級玉米原料為研究對象采用高質(zh)量近紅外光譜技術(sh)NIR測定了樣?#20998;?#30340;可溶性碳水化合物含量以最小二乘回歸PLS分析法建立預測模型結果表明NIR技術(sh)測定玉米中可溶性碳水化合物具有很高的穩健性薛俊杰等2016研究表明NIR技術(sh)可實(sh)現對玉米秸稈中的可溶性碳水化合物含量的測定相對標準偏差為16.81%李國彰等2018用 NIR技術(sh)分析了大麥秸稈中碳水化合物CHO的含量基于?#30340;?#29246;凈碳水化合物體系建立 CHO養分的預測數據庫結果表明二階導數最優(yu)模型采用NIR技術(sh)對大麥秸稈中CHO含量非纖維性碳水化合物NFC含量的交互驗證決定系數1-VR以及交互驗證標準差SECV分別為0.9209和0.00730.8571和0.0107表明NIR技術(sh)可以準確的預測大麥秸稈中CHO的含量Chen 等(2013)研究表明NIR技術(sh)在谷物中總碳水化合物的測量中也有應用其驗證決定系數和預測的均方根誤差RM- SEP分別為 0.92和0.40研究認為NIR技術(sh)是測量谷物中碳水化合物的有效方法綜上說(shu)明NIR技術(sh)在原料WHO測定方面具有廣泛的應用可以有效的評定原料中CHO的含量
          2.5  NIR技術(sh)在原料其他養分預測中的應用
          NIR技術(sh)具有高效無(w)損測定的優(yu)良特性除了在上述常規養分含量的測定外還可用于原料中粗灰分Ash混合飼料中維生素E含量氨基酸含量鈣磷含量以及干物質(zh)DM等常規養分肖紅等2018采用 NIR 技術(sh)分析了160份紫花苜蓿青貯原料樣?#20998;Ash的含量結果表明NIR模型測定的交叉驗證相關(gun)系數Rcv和交叉驗證標準誤RMSECV分別為0.978和0.177表明NIR技術(sh)測定苜蓿原料中的Ash的含量是可行的王燕妮(2017)等研究表明NIR技術(sh)可實(sh)現預混合飼料中VE含量的快速測定據李軍濤2014報道采用NIR技術(sh)可測量不同來(li)源玉米中的氨基酸的含量除賴(li)氨酸蛋氨酸色氨酸和胱氨酸外其余14中氨基酸決定系數在0.860.94該研究還表明使用NIR技術(sh)測定原料中氨基酸的含量效果優(yu)于傳統的粗蛋白法測定在礦物質(zh)含量測定方面有研究報道使用NIR技術(sh)可用于鈣磷含量的測定誤差在許可范圍內Khaleduzzaman等2017在DM的測定中Bagchi等2016采用改進(jn)偏最小二乘回歸分析建立模型采用NIR技術(sh)對糙米中DM進(jn)行了測定通過(gu)外部驗證證明NIR技術(sh)測定糙米中DM是可行的這表明NIR技術(sh)對飼料原料養分預測具有通用性和廣泛性
          3  小結與展望
          NIR技術(sh)具有高效無(w)損以及快速測定等優(yu)秀特性被飼料企業(y)用于大部分飼料原理蛋白質(zh)含量測定粗脂肪含量測定粗纖維含量測定碳水化合物物以及部分礦物質(zh)元素含量等常規養分的測定為原料的接收以及評定提供了有力的支撐同時(sh)為畜禽配制優(yu)質(zh)配方提供了參考從而有效地改善畜禽生產(chn)性能NIR在技術(sh)繼續推廣方面存在問(wn)題如缺乏配套設備以及數據庫不夠完善在今后的推廣過(gu)程需重視配套設備的研發(f)以及充實(sh)樣品數據庫相信隨著(zh)電?#26377;?#24687;技術(sh)的發(f)展會(hu )有更多更精確的NIR設備應用于飼料原料養分預測中同時(sh)相應的數據庫也會(hu )隨之不斷擴大從而使NIR技術(sh)在原料養分預測中發(f)揮更大的作用促進(jn)原料生產(chn)企業(y)飼料企業(y)乃至畜牧場(chng)實(sh)現高效發(f)展

          本文來(li)源廣東飼料作者陳輝

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