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飼料工業(yè)中飼料品質的控制包括原料、成品料及加工工藝的控制。就原料而言，根據(jù)其營養(yǎng)特性可分為能量飼料、蛋白質飼料、礦物質飼料和各種飼料添加劑。谷物類飼料原料如玉米，高粱，米糠，麥麩等能量值比較高，蛋白質類飼料原料如豆粕，菜籽粕，棉粕，花生粕等植物性蛋白和魚粉，肉粉，骨粉等動物性蛋白，其蛋白質含量較高。按照滿足動物營養(yǎng)需求層面分類，飼料產(chǎn)品可分為全價配合飼料，濃縮飼料，預混合飼料。對于飼料原料和飼料成品，國家標準中都有明確的規(guī)定，通過對水分，粗蛋白，粗脂肪，粗纖維，粗灰分，維生素，氨基酸等指標的檢測，對飼料原料進行分級定等，對飼料成品的出廠進行判定。

目前用于這些飼料品質指標的分析方法主要為傳統(tǒng)的理化分析方法，采用這種方法進行測定常常需要破壞樣品，耗時長，購買大型化學分析儀器，且需要裝配良好的實驗室和經(jīng)過培訓的操作人員，在檢測過程中需要消耗大量的化學試劑，對于檢測人員以及環(huán)境都有傷害，一定程度上制約了飼料行業(yè)的發(fā)展。為了對飼料加工全過程進行品質監(jiān)控，需要一種快速、費用低和非破壞性的測量方法，一次完成幾種不同又有關聯(lián)的質量指標分析。BUCHI NIR-Online? 近紅外光譜分析技術滿足了以上各種需求，并能夠完成以上有機指標的測定。迎合了飼料行業(yè)需要快速進行飼料原料檢測、產(chǎn)品的在線檢測及出廠前品質控制的要求， 保證產(chǎn)品質量的穩(wěn)定，同時降低了實驗室的檢測頻率，減少了實驗誤差，降低了任務量。

設備及附件

主機探頭采用固定光柵型近紅外，無可移動部件，檢測速度快，適用于工業(yè)生產(chǎn)車間。通過法蘭連接，將主機探頭固定于料倉底部位置，便于產(chǎn)品的檢測?，F(xiàn)場安裝圖如圖2所示。

預測各指標的含量

采集樣品，建立相關參數(shù)的定標模型，預測各指標的含量。

隨機選取飼料樣品并掃描樣品，得到樣品近紅外吸收光譜：

模型建立及模型評價：

飼料中灰分，水分及蛋白質的實際測量值和預測值具有較高的相關性，相關系數(shù) R2 都達到 0.9 以上，三個指標的偏差值 SEC 分別為0.038,0.114,0.098。

總結

從當前建模的情況來看，各項指標近紅外光譜與原始化學測試的含量之間都具有較好的相關性，模型誤差也在一個較合理的范圍之內(nèi)，運用于生產(chǎn)過程工藝控制的實時監(jiān)控，可快速，準確出具數(shù)據(jù)，有效提高工廠生產(chǎn)效率和利潤率。

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