• 产品名称:近红外光谱技术在饲料原料养分预测中的应用
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  • 发布时间: 2021-04-27
产品详细

  近年来,我邦饲料工业博得了较大的劳绩,但仍旧存正在着范围饲料工业的敏捷兴盛的身分,如饲料原料联系营养无法完毕敏捷无误的测定,古板的检测本事耗时耗力,检测出力低,与敏捷兴盛的饲料工业不相成亲;从畜禽养殖的角度来看,畜禽采食了营养平衡的饲料才可阐述最大的坐蓐本能;归纳来看,斥地一种敏捷高效检测的本事对饲料坐蓐企业和畜禽养殖具有很大的推动效力。红外光谱本事分为中红外光谱本事(MIR)和近红外光谱剖判本事(NIR),个中近红外光谱本事具有很好的检测成果。近红外光谱本事是一种团结红外光谱剖判和化学定量剖判的本事,可完毕对样品敏捷、无损以及高效的测定,正在农业规模完毕了平常的行使。NIR本事的行使很好的办理了饲料工业兴盛的范围身分,正在饲料原料检测开首了平常的行使,如NIR本事可高效检测原料卵白质的含量、粗脂肪的含量、粗纤维的含量、碳水化合物的含量以及其他常例营养如灰分等的测定具有着大批的行使,正在很大水平上推动了饲料企业的兴盛。于是,笔者就近年来NIR本事正在饲料原料营养预测方面的行使睁开综述,同时论述了其效力道理、事务流程以及评判目标。著作旨正在为饲料坐蓐企业及一线工人供给优秀的行使根据和思绪,进而推动饲料企业完毕高效敏捷兴盛。

  近红外光是一种电磁波,其波长正在780~2526nm间,依据波长通俗可分为两类,分离为短波近红外光谱区(SW-NIR),其波长限制为780~1100nm,也称之为透射光谱;其次是长波近红外光谱区(LW-NIR),波长限制为1100~2526nm,也可称之为反射光谱。大局限生物质料构成中含有大批的含氢基团(-OH、-CH、-NH以及-SH等基团),当用近红外光映照待测物时,这些化学基团会产生振动,进而使能量扩充,而通过NIR本事记实这些基团的物理特征和化学特征,再团结化学定量剖判,从而完毕看待测生物样品举办定量或定性的剖判。

  NIR本事最先对程序品数据库树立相应的数学模子和验证模子,然后将待测样品相应的组分代入至验证模子中举办定量或定性剖判,从而举办预测。的确流程为5步:

  ④将待测样品的光谱与数据库中数据中程序品光谱举办比对,利用模子举办比对剖判,得出定性或定量的剖判结果;

  NIR剖判本事合键利用的校正模子为偏最小二乘回归剖判法(PLS)、众元线性回归(MLR)、主因素剖判(PCA)以及神经汇集(ANN)等策画校正模子。评判模子优劣的参数合键有联系系数(R2)、定标断定系数(RSQcal)、交叉验证联系系数(1-VR)、校正均方根差(RMSEC)、验证均方根差(RM-SEP)、交叉检查程序偏差(SECV),通俗以为当1-VR值越大、SECV值越小,外白树立模子的拟合度越好,即预测功能越高。

  古板凯氏定氮法等测定卵白质含量的本事不行很好地完毕敏捷高效的测定原料粗卵白含量,且耗时耗力,而NIR本事的行使,使得原料卵白质含量测定完毕了高效敏捷,NIR本事正在苜蓿大豆等饲料原料粗卵白含量的检测方面具有平常行使。冯伟娟等(2018)对照了NIR本事和凯氏定氮法测定大豆中卵白质含量的优差池,以青大豆、黄大豆、黑大豆以及黄豆粉为商酌质料,利用近红外剖判仪器(DA700,瑞典波通Perten公司)剖判了上述豆类原料的卵白质含量,并用凯氏定氮法对上述原料卵白质含量举办测定,结果外白两者(上述一齐豆类卵白质含量)结果无明显分歧(P0.05),商酌以为NIR本事可代替古板凯氏定氮法举办大豆卵白质含量的测定;车畅等(2017)以邦度程序法测定了320份豆粕中粗卵白含量,选用个中40份用NIR本事举办光谱剖判,树立预测模子,取得模子的联系系数为0.963,而程序差为0.04,变异系数3.36,外白NIR本事预测豆粕的粗卵白含量具有很高的牢靠性;李琳琳等(2014)商酌也外白NIR本事可能无误预测大豆中卵白质大含量(内部验证联系系数和内部验证联系系数分离为0.9471和0.9622)。NIR本事同样也可用于苜蓿类饲料原料卵白质含量的测定,纳嵘等(2018)商酌采用NIR本事剖判了63个差异起原的苜蓿原料卵白质的含量,采用改革最小二乘回归剖判法为校正模子,树立苜蓿卵白质含量的预测模子,联系参数结果外白,交叉验证联系系数(1-VR)值为0.9201、外部交叉验证程序偏差(SECV)值为0.2640,由这些参数可能看出,NIR本事可能无误预测苜蓿中卵白质的含量。除此以外,NIR本事也可用于玉米胚芽粕(预测均方根偏差RMSEP为0.98%)、玉米卵白粉(RMSEP为0.75%)、干酒糟(RMSEP为1.54%)和菜籽粕(RMSEP为0.90%)等植物源性原料中粗卵白的含量(Fan等,2016);动物源性饲料原料卵白质含量也可利用NIR本事举办无误的测定,如虫豸原料(虫豸粕)中卵白质含量的测定(Mandril等,2018)。综上外白,NIR本事可能无损、敏捷、无误的测定饲料原料中卵白质含量,为配制优质配方供给了有力的包管。

  粗脂肪含量是配制优质日粮思索的苛重身分之一,古板的粗脂肪含量测定是采用索氏提取法等检测本事,耗时耗力,晦气于饲料坐蓐企业批量敏捷测定,跟着NIR本事的兴盛,越来越众的饲料企业利用NIR本事对原料举办粗脂肪含量的测定。曹小华等(2017)采用傅里叶近红外本事剖判了肉骨粉中粗脂肪的含量,以偏最小二乘回归剖判法为校正模子,树立肉骨粉中粗脂肪的含量的预测模子,剖判结果外白:模子对粗脂肪的预测断定系数为0.9261、外部验证集验标断定系数高于0.94,而交叉检查的均方根偏差(RMSECV)值为0.303;联系参数外白利用NIR本事可能无误预测肉骨粉中粗脂肪含量。NIR本事具有敏捷测定的优异特征,正在必然水平上可能代替粗脂肪含量测定的邦度程序本事,陈悦(2018)对照了邦标法测定与NIR本事大豆中粗脂肪含量的分歧,对照了两者的结果,呈现NIR本事的测定值与邦标法测定值的绝对偏差正在1.8%~2.6%,低于邦度程序的10%;结果外白NIR本事和邦标法之间的测定结果具有一概性。正在大豆原料中粗脂肪含量的测定方面,李琳琳等(2014)商酌呈现利用NIR本事可能无误地预测大豆中粗脂肪的含量(内部验证联系系数和外部验证联系系数分离为0.8890和0.9155)。NIR本事正在其他饲料原料中粗脂肪的测定也有行使,如杨伟伟等(2018)采用NIR本事剖判了米糠粕中侧脂肪的含量,结果外白利用NIR本事测定具有很高的无误性,其均匀偏差正在0.5%以下;纳嵘等(2018)商酌外白NIR本事测定的粗脂肪结果与常例法(GB/T6443-2006)测定结果之间分歧不明显(P=0.158);同时可能测定饲草中粗脂肪的含量(1-VR值为0.92;SEP为0.54)(Tejerina等,2018)。综上外白NIR本事可能完毕无误敏捷地测定饲料原料中粗脂肪的含量,为饲料原料分级供给了有力的器械。

  日粮中粗纤维的含量对饲料品德具有苛重影响,正在饲料配制经过中,须要依据差异畜禽以及日粮纤维的含量,从而配制适宜的配方,古板测定粗纤维的含量是采用价钱腾贵的滤袋举办衡量,本钱较高,且出力低,晦气于企业完毕低本钱高效测定的标的,NIR本事具有高效无损且价钱低廉的上风,于是越来越众的学者及企业采用NIR本事对饲料原料中纤维的含量举办测定。姜训鹏等(2016)采用NIR本事对6种饲料共327个样品的中性洗涤纤维(NDF)和酸性洗涤纤维(ADF)含量举办了测定,以古板的滤袋法测定结果行为参考集,采用最小二乘回归剖判法为校正模子,结果外白玉米干酒糟及其可溶物、苜蓿草颗粒、甜菜粕、小麦麸、大豆皮和喷浆玉米皮6种原料的NDF和ADF的限制分离正在21.20%~65.28%和6.40%~48.31%,模子验证集断定系数和预测程序偏差分离为0.963和1.82、0.985和1.63,参数外白NIR本事可用于众种饲料原料中纤维含量的敏捷测定。正在玉米秸秆原料粗纤维测定方面,胡世洋等(2017)采用近红外光谱本事测定了71种玉米秸秆样品中粗纤维(综纤维素、纤维素、半纤维素以及木质素)的光谱,以化学测定结果行为验证集,结果外白4个预测模子的断定系数正在0.8383~0.9023之间,均方根偏差正在1.16~2.02%之间,外白NIR本事的预测功效较好;近似的商酌也呈现,利用NIR本事测定玉米秸秆中酸性洗涤纤维的相对程序误差仅为3.75%(薛俊杰等,2016)。正在饲草中粗纤维测定方面,高燕丽等(2015)商酌结果外白NIR本事可无误差异心理境况下苛峻的限定的预测紫花苜蓿干草中NDF和ADF的含量;Tejerina等(2018)以为NIR本事可测定饲草中NDF的含量(1-VR=0.87)。也有商酌报道,NIR本事正在菜粕中粗脂肪含量的测定具有较好的预测功能(联系系数高于0.8)(郝生燕等,2014)。外白NIR本事可完毕对众种饲料原料中的粗纤维含量完毕无损敏捷的测定,为饲料资源的斥地操纵供给了有用的数据。

  原料中适宜的碳水化合物对配制推动畜禽坐蓐本能的配方具有踊跃效力,于是无误的评定饲料原料中碳水化合物含量对畜禽坐蓐本能的普及具有踊跃效力,因为NIR本事测定具有高效、绿色以及无损的优异特征,使其正在评定饲料原料中碳水化合物含量中有了平常的行使。正在玉米原料中碳水化合物含量的测定方面,Hetta等(2017)以瑞典3个差异种类的玉米(132饲料级玉米原料)为商酌对象,采用高质地近红外光谱本事(NIR)测定了样品中的可溶性碳水化合物含量,以最小二乘回归(PLS)剖判法树立预测模子,结果外白NIR本事测定玉米中可溶性碳水化合物具有很高的稳妥性。薛俊杰等(2016)商酌外白NIR本事可完毕对玉米秸秆中的可溶性碳水化合物含量的测定(相对程序误差为16.81%)。李邦彰等(2018)用NIR本事剖判了大麦秸秆中碳水化合物(CHO)的含量,基于康奈尔净碳水化合物体例树立CHO营养的预测数据库,结果外白(二阶导数最优模子),采用NIR本事对大麦秸秆中CHO含量、非纤维性碳水化合物(NFC)含量的交互验证断定系数(1-VR)以及交互验证程序差(SECV)分离为0.9209和0.0073、0.8571和0.0107,外白NIR本事可能无误的预测大麦秸秆中CHO的含量。Chen等(2013)商酌外白,NIR本事正在谷物中总碳水化合物的衡量中也有行使,其验证断定系数和预测的均方根偏差(RM-SEP)分离为0.92和0.40,商酌以为NIR本事是衡量谷物中碳水化合物的有用本事。综上申明NIR本事正在原料WHO测定方面具有平常的行使,可能有用的评定原料中CHO的含量。

  NIR本事具有高效无损测定的优异特征,除了正在上述常例营养含量的测定外,还可用于原料中粗灰分(Ash)、混淆饲料中维生素E含量、氨基酸含量、钙磷含量以及干物质(DM)等常例营养。肖红等(2018)采用NIR本事剖判了160份紫花苜蓿青贮原料样品中Ash的含量,结果外白NIR模子测定的交叉验证联系系数(Rcv)和交叉验证程序误(RMSECV)分离为0.978和0.177,外白NIR本事测定苜蓿原料中的Ash的含量是可行的。王燕妮(2017)等商酌外白NIR本事可完毕预混淆饲料中VE含量的敏捷测定。据李军涛(2014)报道,采用NIR本事可衡量差异起原玉米中的氨基酸的含量(除赖氨酸、蛋氨酸、色氨酸和胱氨酸外其余14中氨基酸断定系数正在0.86~0.94),该商酌还外白,利用NIR本事测定原料中氨基酸的含量功效优于古板的粗卵白法测定。正在矿物质含量测定方面,有商酌报道,利用NIR本事可用于钙磷含量的测定(偏差正在许可限制内)(Khaleduzzaman等,2017)。正在DM的测定中,Bagchi等(2016)采用改革偏最小二乘回归剖判树立模子,采用NIR本事对糙米中DM举办了测定,通过外部验证,证实NIR本事测定糙米中DM是可行的。这外白NIR本事对饲料原料营养预测具有通用性和平常性。

  NIR本事具有高效、无损以及敏捷测定等优越特征,被饲料企业用于大局限饲料道理卵白质含量测定、粗脂肪含量测定、粗纤维含量测定、碳水化合物物以及局限矿物质元素含量等常例营养的测定,为原料的授与以及评定供给了有力的维持;同时为畜禽配制优质配方供给了参考,从而有用地改观畜禽坐蓐本能。NIR正在本事连续推论方面存正在题目,如缺乏配套筑设以及数据库不敷完整;正在以后的推论经过需珍视配套筑设的研发以及充足样品数据库。笃信跟着电子音信本事的兴盛,会有更众更无误的NIR筑设行使于饲料原料营养预测中,同时相应的数据库也会随之不息扩展,从而使NIR本事正在原料营养预测中阐述更大的效力,推动原料坐蓐企业、饲料企业以致畜牧场完毕高效兴盛。

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