（动物营养与饲料科学专业论文）近红外光谱技术评价饲料加工质量的研究.pdf

摘要 近年来随着畜牧业和饲料工业的发展，饲料产品质量安全问题已成为行业关注的焦点。饲料 质量主要包括营养质量和加工质量两个方面。在饲料配方一定的条件下，加工质量不仅影响着饲 料产品的储藏、运输等，还对营养物质利用有着重要的影响，进而影响动物的生产性能。颗粒饲 料是目前最主要的饲料产品之一，本论文探索将近红外光谱技术应用于颗粒饲料加工质量测定分 析中，发现其对饲料加工过程中半成品和终产品质量都能进行较准确的评价。 本研究中扫描了自制的8 7 个不同粉碎粒度玉米样品的近红外光谱，建立了粉碎粒度的定量分 析模型；同时建立了自配料混合均匀度的定性判别模型；此外，收集饲料生产厂家不同生产日期、 批次和不同工艺或配方的样品，共计1 2 2 个肉鸭颗粒饲料和1 0 6 个乳猪颗粒饲料，探索了近红外 光谱技术预测颗粒饲料水分、硬度和粉化率的可行性，并研究了三者之间的关系；同时研究了乳 猪料淀粉糊化度以及糊化过程黏度变化方面的性质及相互关系，并建立了淀粉糊化度的近红外分 析模型。具体研究结果如下： ( 1 ) 利用偏最d x - 乘法1 ( p l s 1 ) ，根据粒度这一指标的特点，不采取散射校正，建立了饲 料常规原料玉米粉碎粒度的定量预测模型，并对模型进行了验证，定标集和验证集的决定系数分 别为0 9 4 6 3 和0 9 1 6 8 ，相对标准偏差( r s d ) 分别为6 5 6 和4 3 8 ，均小于1 0 ，相对分析误差 ( r p d ) 分别为4 3 8 和4 0 9 ，均大于3 。结果表明，利用近红外光谱技术能够较准确的测定玉米 粉碎粒度。 ( 2 ) 利用判别分析( d i s c r i m i n a t e ) 方法，建立玉米、豆粕和4 预混料三者混合均匀度的定 性判别方程，在9 5 0 1 6 5 0 n m 的波长范围内提取混合物料的近红外漫反射光谱主成分，所选的方法 推荐的主因子数为7 ，代表了全部样品9 9 9 8 的信息量。根据马氏距离等方法，用所建模型对验 证集样品进行判定，准确率达1 0 0 。混合均匀度的定性判别模型具有较高的准确性。 ( 3 ) 以颗粒状样品和粉状样品分别建立水分、硬度和粉化率的模型，研究发现，无法建立粉 化率这一指标的定量分析模型，硬度和水分的模型较为准确。建立的颗粒状样品水分分析模型和 硬度分析模型的决定系数分别为0 9 8 1 0 、0 8 9 7 7 ，相对标准偏差( r s d ) 分别为1 7 1 和8 2 6 ， 相对分析误差( r p d ) 分别为7 2 5 和3 0 l ；建立的粉状料样品水分和硬度分析模型的决定系数分 别为0 9 8 5 5 、0 8 7 9 9 ，相对标准偏差( r s d ) 分别为1 3 9 和9 0 5 ，相对分析误差( r p d ) 分别 为8 6 9 和2 8 9 。用验证集检验定标模型的预测能力，颗粒状饲料水分和硬度模型的预测决定系数 分别为0 9 7 4 6 和0 8 1 7 9 ，相对标准偏差( r s d ) 分别为1 7 1 和2 9 5 ，相对分析误差( ) d ) 分 别为6 3 0 和2 5 6 ；粉状料的水分和硬度模型的预测决定系数分别为0 9 9 2 0 和0 8 0 2 4 ，相对标准偏 差( r s d ) 分别为4 4 1 和1 1 0 5 ，相对分析误差( r p d ) 分别为1 0 3 6 和2 4 3 。以颗料饲料建立 的模型对硬度的定标结果较好，水分的定标不论哪种方式建立的模型都表现出极好的定标效果。 ( 4 ) 淀粉糊化度和黏度之间存在定性关系，且定量回归分析决定系数为0 6 5 1 9 ：所建立的淀 粉糊化度定标模型，定标集和验证集的决定系数分别为0 8 7 5 9 和0 9 3 5 1 ，相对标准偏差( r s d ) 分别为6 0 7 2 和4 5 0 ，相对分析误差( r p d ) 分别为3 1 4 和4 4 7 ，定标和验证结果均良好，模型 可以用于实际检测。 关键词：近红外光谱技术，饲料加工质量，定量测定，定性判别 a b s t r a c t a st h ed e v e l o p m e n to fh u s b a n d r ya n df e e di n d u s t r y , t h eq u a l i t ya n ds a f e t yo ff e e dp r o d u c t sh a v eb e c o m e m o r ea n dm o r ei m p o r t a n t t h ee v a l u a t i o no ff e e dq u a l i t yi n v o l v e st w oa s p e c t s ，o n ei sn u t r i t i o n ，a n dt h e o t h e ri sp r o c e s s i n g i nt h ec i r c u m s t a n c eo ft h ef e e di n g r e d i e n t sf o r m u l a t i o na r ef i x e d ，p r o c e s s i n gq u a l i t y n o to n l yi n f l u e n c e st h ep r e s e r v a t i o na n dt r a n s p o r t a t i o n ，b u ta l s oh a se f f e c to nt h eu t i l i z a t i o no fn u t r i e n t 。 a n dt h e ne x e r t sn e g a t i v ee f f e c to nt h ep r o d u c t i o np e r f o r m a n c eo fa n i m a l s p e u e tf e e di sak i n do f i m p o r t a n tf e e d ，s ot h eq u a l i t ye v a l u a t i o ni sm o s to fi m p o r t a n c e t h i sd i s s e r t a t i o nf o c u s e do nb d n g i n gt h e n e a ri n f r a r e dr e f l e c t a n c es p e c t r o s c o p y ( n i r s ) t of e e dp r o c e s s i n gq u a l i t i e se v a l u a t i o n ，a n dg o tt h e c o n c l u s i o nt h a tn i r sc o u l db eu s e dt od e t e r m i n et h eq u a l i t yo ft h es e m i m a n u f a c t u r e da n df i n i s h e df e e d i nt h er e s e a r c h ，at o t a lo f8 7s a m p l e so fd i f f e r e n tp a r t i c l es i z ew e r ep r e p a r e dt os c a nt h en e a ri n f r a r e d s p e c t r aa n db u i l dt h eq u a n t i t a t i v em o d e l a l s o ，w eb l e n d e df e e da n ds a m p l e da td i f f e r e n tt i m e ，a n dg o t t h eq u a h t a t i v ed i s c r i m i n a t i o nm o d e lo fb l e n d i n gu n i f o r m i t y m e a n w h i l e ，w ec o l l e c t e d12 2d u c kp e l l e t f e e ds a m p l e sa n d1 0 6p o r k e tp e l l e tf e e ds a m p l e sw i t hd i f f e r e n tp r o c e s st e c h n i q u e sa n df e e df o r m u l a t i o n ， m a d ead e t a i lr e s e a r c ho nt h er e l a t i o n s h i po fm o i s t u r e ，h a r d n e s sa n dp e r c e n t a g eo fp o w d e r e dp e l l e t s ，a n d t r i e dt ob u i l dt h ep r e d i c t i o nm o d e l so ft h ea b o v ei n d i c e s a st ot h ep o r k e tp e l l e tf e e d ，w ed e t e r m i n e dt h e s t a r c hc o o k i n gd e g r e ea n dp a s t i n gv i s c o s i t yv a l u e s ，a n dt h e ng o tt h eq u a n t i t a t i v em o d e lo fc o o k i n g d e g r e e ，a n db u i l tt h eq u a n t i t a t i v ea n dq u a l i t a t i v er e l a t i o n s h i pb e t w e e ns t a r c hc o o k i n gd e g r e ea n dp a s t i n g v i s c o s i t yv a l u e s s p e c i f i cr e s u l t sa r ea sf o l l o w s ( 1 ) w i t hp a r t i a ll e a s ts q u a r e1 ( p l s - 1 ) a st h er e g r e s s i o nm e t h o da n da c c o r d i n gt ot h es p e c i a lc h a r a c t e r o fp a r t i c l es i z e ，w ed i d n tt a k ea n ys p e c t r ap r e p r o c e s sm e t h o d s ，t h ec a l i b r a t i o nm o d e lw a sb u i l t a n dt h e n ， w eu s e dt h em o d e lt op r e d i c tt h ev a l i d a t i o ns e ts a m p l e s ，i no r d e rt oc h e c ko u tt h ep r e d i c t i o na b i l i t yo ft h e c a l i b r a t i o nm o d e l t h ec o e f f i c i e n to fd e t e r m i n a t i o n ( r 2 ) o fc a l i b r a t i o ns e ta n dv a l i d a t i o ns e tw e r e0 9 4 6 3 a n d0 916 8 ，r e s p e c t i v e l y t h er e l a t i v es t a n d a r dd e v i a t i o n ( r s d ) v a l u e sw e r e6 5 6 a n d4 3 8 ( a l ll e s s t h a n1o ) ，r e s p e c t i v e l y t h er e l a t i v ep r e d i c t i v ed e t e r m i n a t i o n ( r p d ) v a l u e sw e r e4 3 8a n d4 0 9 ( a u o v e r3 、t h er e s u l t ss h o w e dt h a tn i r sa n a l y s i st e c h n i q u ec o u l db ea d o p t e dt oc o r r e c t l ym e a s u r et h ec o r n p a r t i c l es i z e ( 2 ) c h o s ed i s c r i m i n a t i o na sr e g r e s s i o nm e t h o d ，w eb u i l tt h eq u a l i t a t i v em o d e lo fb l e n d i n gu n i f o r m i t yo f c o r n s o y b e a na n d4 p r e m i xf e e da tt h en i rr a n g eo f9 5 0 - 16 5 0 n m t h er e s u l t ss h o w e dt h a tt h es e v e l p r i n c i p a lc o m p o n e n t si n c l u d e do v e r9 9 9 o fa l ls a m p l ei n f o r m a t i o n t h em o d e lw a su s e dt op r e d i c t2 9 u n k n o w ns a m p l e s ，t h ea c c u r a c yr a t ew a s1 0 0 ( 3 ) w eb u i l tt h ec a l i b r a t i o nm o d e l sw i t ht h ed u c kp e l l e tf e e da n dt h eg r o u n df e e dr e s p e c t i v e l y , a n dm a d e ac o m p a r i s o no ft h et w om o d e l s t h er e s u l t ss h o w e dt h a tt h ep e r c e n t a g eo fp o w d e r e dp e l l e t sc o u l d n tb e p r e d i c t e da c c u r a t e l y , f o rt h er 2o fc a l i b r a t i o nw a sv e r yl o w a st om o i s t u r ea n dh a r d n e s s ，d i f f e r e n tm o d e l h a dd i f f e r e n tp r e d i c t i v ea b i l i t y f o rt h em o d e lf r o mp e l l e tf e e d ，t h er 2o fc a l i b r a t i o ns e to fm o i s t u r ea n d h a r d n e s sw e r e0 9 8 1 0a n d0 8 9 7 7r e s p e c t i v e l y t h er s dw e r e1 7 1 a n d8 2 6 ( a l ll e s st h a n1 0 ) 。 r e s p e c t i v e l y t h er p dw e r e7 2 5a n d3 0 1 t h er 2o fv a l i d a t i o ns e to fm o i s t u r ea n dh a r d n e s sw e r e0 9 7 4 6 a n d0 8 1 7 9r e s p e c t i v e l y t h er s dw e r e1 7 1 a n d2 9 5 ( a l ll e s st h a n1 0 ) ，r e s p e c t i v e l yt h er p d w e r e6 3 0a n d2 5 6 f o rt h em o d e lf r o mg r o u n df e e d ，t h er 2o fc a l i b r a t i o ns e to fm o i s t u r ea n dh a r d n e s s w e r e0 9 8 2 5a n d0 8 7 9 9r e s p e c t i v e l y t h er s dw e r e1 3 9 a n d9 0 5 ( a l ll e s st h a n10 ) ，r e s p e c t i v e l y t h er p dw e r e8 6 9a n d2 8 9 t h er 2o fv a l i d a t i o ns e to fm o i s t u r ea n dh a r d h e s sw e r e0 9 9 2 0a n d0 8 0 2 4 r e s p e c t i v e l y t h er s dw e r e4 4 1 a n d11 0 5 ，r e s p e c t i v e l y t h er p dw e r e 10 3 6a n d2 4 3 t h e s t a t i s t i cd a t ai n d i c a t e dt h a tt h em o d e lf r o mp e l l e tf e e dh a dg o o dp r e d i c t i o na b i l i t yf o rb o t i lm o i s t u r ea n d h a r d n e s s ，a n dt h em o d e lf r o mg r o u n df e e dw a sw e a ki nt h ep r e d i c t i o no fh a r d n e s s ( 4 ) t h e r ea l eq u a n t i t a t i v ea n dq u a l i t a t i v er e l a t i o n s h i pb e t w e e ns t a r c hc o o k i n gd e g r e ea n dp a s t i n g v i s c o s i t yv a l u e s w ef o u n do u tt h eq u a l i t a t i v er e l a t i o n s h i pa n db u i l tt h er e g r e s s i o ne q u a t i o nw i t ht h er 。 v a l u e0 6 519 t h ec a l i b r a t i o nm o d e lo fs t a r c hc o o k i n gd e g r e ew a sr o b u s t t h er 2o fc a l i b r a t i o ns e ta n d v a l i d a t i o ns e tw e r e0 8 7 5 9a n d0 9 3 51 ，r e s p e c t i v e l y t h er s dw e r e6 0 7 2 a n d4 5 0 ( a l ll e s st h a n 1 0 ) ，r e s p e c t i v e l y t h er p dw e r e3 14a n d4 4 7 ( a l lo v e r3 ) t h er e s u l t ss h o w e dt h a tn i r sm o d e lw a s a d o p t e dt om e a s u r eu n k n o w ns a m p l e s k e yw o r d s ：n e a ri n f r a r e dr e f l e c t a n c es p e c t r o s c o p y ( n i r s ) ，f e e dp r o c e s s i n gq u a l i t y , q u a n t i t a t i v e a n a l y s i s ，q u a l i t a t i v ed i s c r i m i n a t i o n 英文缩写 a a n n c l s c o e g a s u 盯n t u l 脉 m c m 英文全称 英文缩略表 a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k s c l a s s i c a ll e a s ts q u a r e s c o n s t a n to f f s e te l i m i n a t i o n g e n e t i ca l g o r i t h m i n v e r s el e a s ts q u a r e s l o n gw a v e l e n g t hn e a ri n f r a r e ds p e c t r o s c o p y l o c a l l yw e i g h t e dr e g r e s s i o n m u l t i p l ec h a i nm e t h o d m d i s t a n c em a h a l a n o b i sd i s t a n c e m 叫己 m s c n 1 1 n t s o d 0 s c p c p c a p c r p l s p r e s s r 2 r m s e c i 己m s e c v r m s e p r p d m u l t i v a r i a t el i n e a rr e g r e s s i o n m u l t i p l i c a t i v es c a t t e rc o r r e c t i o n n e a ri n f r a r e dt r a n s m i t t a n c es p e c t r o s c o p y n e a ri n f r a r e dr e f l e c t a n c es p e c t r o s c o p y o p t i c a ld e n s i t y o r t h o g o n a ls i g n a lc o r r e c t i o n p r i n c i p a lc o m p o n e n t p r i n c i p a lc o m p o n e n ta n a l y s i s p r i n c i p l ec o m p o n e n tr e g r e s s i o n p a r t i a ll e a s ts q u a r e p r e d i c t i o nr e s i d u a le r r o rs u mo fs q u a r e s t h ec o e f f i c i e n to f d e t e r m i n a t i o n r o o tm e a ns q u a r ee r r o ro fc a l i b r a t i o n r o o tm e a ns q u a r ee r r o ro f c r o s sv a l i d a t i o n r o o tm e a ns q u a r ee r r o ro fp r e d i c a t i o n r e l a t i v ep r e d i c t i v ed e t e r m i n a t i o n v i i 中文名称 相对吸光度 人工神经网络 经典最小二乘法 常偏移量消除 遗传算法 逆最小二乘法 长近红外波段 局部权重同归 多链方法 马氏距离法 多元线性回归 多元散射校正 近红外透射光谱 近红外反射光谱技术 吸光度值 正交信号校正 主成分 主成分分析 主成分回归 偏最小二乘法 预测残差平方和 决定系数 校正标准差 内部交互验证均方差 预测均方差 相对分析误差 r s d 足朔 s e c v s n v s n v t r e l a t i v es t a n d a r dd e v i a t i o n r a p i dv i s c o s i t ya n a l y s i s s t a n d a r de r r o ro f c r o s sv a l i d a t i o n s t a n d a r dn o r m a l i z ev a r i a t e s t a n d a r dn o r l l l a lv a r i a t ea n dd e - t r e n dt r a n s f o r i i l a t i o n v i i i 相对标准差 快速黏度分析 交互验证标准差 标准正态变换 标准正态变换与去趋势变换 独创性：声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成 果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发 表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国农业科学院或其它教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了 明确的说明并表示了谢意。 研究生签名：五询奇、 时间：2 0 0 8 年5 月2 7 日 关于论文使用授权的声明 本人完全了解中国农业科学院有关保留、使用学位论文的规定，即：中国农业科 学院有权保留送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩 印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同意中国农业科学院可以用不同方式在不 同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此协议) - r 赢r 论文作者签名：立少荨廿、 时间：2 0 0 8 年5 月2 7 日 导师签名：时间：2 0 0 8 年5 月2 7 日 中同农业科学院硕 ：学位论文第一章绪论 曼皇量皇量皇量量量量量曼i lii 一 一舅一一量_ 曼_ 曼_ 量曼曼量曼量曼量皇皇量量量皇曼曼量量量皇量量量邑量量量量曼皇量皇曼曼鼍曼 第一章绪论 饲料是畜牧业发展的物质基础，是畜牧业发展的基本保障。经过近2 0 多年的发展，我国饲料 业已经形成门类比较齐全、功能比较完备的产业体系，成为国民经济中的重要基础产业。目前我 国饲料总产量居世界第二，数量上基本能够满足市场需求，饲料质量安全逐渐成为行业内关注的 焦点。饲料质量直接影响饲料企业的市场竞争力，并对畜牧业的健康发展起着关键性的作用。提 高饲料质量，应该把饲料营养和加工工艺作为研究的重点。在配方方面尽量考虑到满足动物营养 的需要，提高饲料产品质量和降低饲料成本；在加工工艺方面尽量完善，以便按配方生产出所要 求的饲料产品。好的产品配方要由好的加工技术实现和保证，好的加工技术改善饲料运输储存特 性、营养品质、饲喂特性以及安全卫生特性，因此加工质量的评价十分重要。 实际生产中由于各种条件的限制，对粉碎粒度、混合均匀度、硬度、粉化率、淀粉糊化度等 重要工艺指标质量控制方面研究相对较少。近红外光谱技术近几年在饲料行业的应用越来越广， 利用近红外光谱技术快速测定饲料常规营养指标的研究已经比较深入。本论文研究探索将近红外 光谱技术引入颗粒饲料加工指标的质量评价中，旨在建立一种快速分析测定方法，解决当前加工 质量指标评价方法操作繁琐、费时费力的问题。 1 1 饲料加工指标在畜牧生产中的意义及评价方法 畜禽饲养业在近2 0 年来发生了显著的变化，这主要是由于动物的健康、遗传和饲养管理等方 面得到了改善，提高了动物生产性能水平，这对饲料工业提出更高的要求。营养学家己充分认识 到，一个优质的饲料产品，不仅取决于配方好坏，原材料优劣，还取决于加工工艺是否合理。 不需渚理副料 图1 - 1 配合饲料加工流程图 f i g 1 1f l o wc h a r to f c o m p o u n df e e dp r o c e s s i n g 如图1 - 1 ，配合饲料加工是一个复杂的过程，每一步工艺都需要严格控制。其中，原料粉碎粒 度、物料混合均匀度、制粒后颗粒饲料水分、硬度、粉化率，以及热加工饲料的淀粉糊化度是饲 中国农q k t ；t 学院硕十j 学位论丈第一帝绪论 料加工中比较重要的指标，是加工质量控制的重点，本论文研究了近红外光谱技术评价上述指标 的应用。 1 1 1 粉碎粒度 适当的饲料粉碎粒度可以提高营养物质的消化率( p a r k ，w 等，1 9 9 7 ) 。原料通过粉碎可以增 加营养物质与动物体内消化酶的接触面积。研究发现，合适的粉碎粒度可以在一定程度上提高饲 料干物质的消化率、氮的消化率、生物学价值、消化能、代谢能等营养指标。 粉碎粒度与饲料加工中的能耗、产量有关，从而对饲料成本有一定的影响。提高原料的粉碎 程度会增加能源消耗和降低生产率( w o n d r a ，k j 等1 9 9 5 ) ，从而在一定程度上提高了饲料的成本， 在最终决定如何通过原料粉碎来最大限度增加利润时，都应考虑到原料粉碎过程耗去的成本量和 动物性能预期改进晕之间的差别。 粉碎粒度影响后续加工工序和终产品质量。不同大小的颗粒在相同的混合时间内，得到的混 合均匀度是不同的。此外，粒度大小是影响制粒效果的一个重要因素。颗粒比较大，调质时热量 和水分就不容易充分穿入核心比较坚硬和干燥的颗粒内部，这样，颗粒就不会有足够的弹性也无 法形成良好的颗粒料。粉料颗粒的总表面积会随颗粒大小的减小而增大，调制时蒸汽就是冷凝在 这一表面上的，总表面积愈大，则相当于每单位粉料冷凝水量也就愈大，往往原料粉得越细，颗 粒料质量越好( 秦崇德译，2 0 0 5 ) 。 目前饲料工业粉碎粒度的测定多采用筛分法( s i e v i n gm e t h o d ) ，由于操作较为复杂，饲料厂 很少对原料粉碎粒度这一重要的工艺指标进行测定，往往只根据粉碎机筛孔规格大致判断，不利 于饲料生产精细化管理。 1 1 2 混合均匀度 混合是饲料加工过程中最关键的工序之一，是确保配合饲料质量和提高饲料效率的重要环节。 饲料若混合不均匀，必将使动物出现某些营养成分过剩，而另一些营养成分不足的现象。特别是 某些微量组分，必须充分混合均匀，否则将影响畜禽摄入的数量，难以保证动物获得全面的营养， 从而影响饲料利用率和动物生产性能( 周岩民，1 9 9 7 ) 。t r a y l o r 等( 1 9 9 4 ) 报道，当仔猪饲粮混 合均匀度变异系数从1 0 6 5 降至1 2 3 时，日增重与饲料转化率分别提高3 2 5 与1 9 2 。也有研 究表明，混合不均匀的肉鸡饲料影响肉鸡的生长发育，并影响肌肉化学成分。 为确保动物在采食饲料时获得全面、足够的养分，生产中规定配合饲料的混合均匀度变异系 数c v 不大于1 0 ，预混合料的c v 不大于5 。混合均匀度是影响饲料质量的重要因素，但对其的 研究尚不够全面、深入。为保证饲料质量和使用安全，对饲料混合均匀度必须加以控制。 混合均匀度的测定一般采用甲基紫法或氯离子选择性电极法，两种方法操作都十分繁琐，且 需要化学试剂和仪器设备，饲料厂很少对这一重要指标进行测定，一般只是通过延长混合时间来 保证混合均匀度，降低了生产效率。 2 中同农、i k 科学院硕 ? 学位论文第一章绪论 1 1 - 3 硬度和粉化率 颗粒料的硬度是指颗粒对外在压力所引起变形的抵抗能力。硬度指标是保证动物营养水平的 一个重要的冈数，因为其通过提高饲料的适口性提高了动物的摄食鼍( s k o c he r 等，1 9 8 3 ) ；此 外，硬度还影响动物肠道对于营养成分的吸收利用率( c u p e r l o v i cm 等，1 9 7 3 ) 。鉴于此，根据动 物的类别，加工硬度适宜的颗粒饲料是我们关注的问题( 陈中兵，1 9 9 8 ) 。 粉化率指颗粒饲料在规定条件下产生的粉末重量占其总重最的百分比，是对颗粒在运输过程 中经受振动、撞击、压迫、摩擦等外力后可能出现的破散量的预测，是对颗粒本身质量的说明。 硬度和粉化率的测定仪器较为简单，但在生产中往往不被重视。 1 1 4 淀粉糊化度 在饲料加工行业，淀粉糊化度是指饲料原料或全价饲料中熟化淀粉占总淀粉的比率( 程宗佳， 2 0 0 4 ) 。饲料在加工过程中获得必要的糊化度，是生产颗粒饲料及膨化饲料的主要目的之一。淀粉 的糊化对产品品质有着重要的影响，是评价高档饲料产品热加工质量的重要指标。目前饲料市场 上热加工产品种类很多且占的比重越来越大，如颗粒饲料，膨化饲料，蒸汽压片谷物饲料等。热 加工除能够在一定程度上杀灭一些致病微生物( b o b p i c k f o r d ，1 9 9 0 ) 以及清除某些饲料原料中抗 营养因子和毒素外( 熊先安等，1 9 9 9 ) ，还能够使淀粉糊化，不仅能够提高饲料的加工品质，提高 饲料的适口性，还可以加速淀粉的降解吸收，提高能量的利用率。畜禽饲料中主要的能量饲料是 玉米，其主要成分淀粉的含量可达6 4 7 8 ( 乔富强等，2 0 0 7 ) 。而玉米在畜禽饲料中的用量一般 都在4 5 以上，所以淀粉在全价料中的比重是非常大的。研究畜禽颗粒饲料在加工过程中的淀粉 糊化有着十分重要的意义。 淀粉糊化度的测定方法十分繁琐，用到大量的化学试剂，有些十分昂贵。一般饲料厂都很难 实现对淀粉糊化度的测定。 1 2 近红外光谱技术及其在饲料评价中的应用 1 2 1 近红外光谱技术的发展 按美国试验与材料学会( a s t m ) 定义，介于可见光和中红外之间、波长范围7 8 0 2 5 2 6 n m 的 光谱区域，称为近红外区。近红外光谱区域是人们发现的第一个非可见光谱区域，于1 8 0 0 年第一 次被h e r s c h e l 所发现( h e r s c h e lw ，1 8 0 0 ) ，距今已有2 0 0 多年的历史。习惯上又将近红外光划分 为短波( 7 8 0 - 1 0 0 0 r i m ) 和长波( 1 1 0 0 2 5 2 6 n m ) 两个区域( 陆婉珍等，2 0 0 0 ) 。近红外吸收是分子 振动光谱的倍频或合频，谱带弥散，强度比中红外吸收弱十倍至千倍，所以在很长一段时间内， 近红外光谱技术在理论上和实际应用上一直都没有得到足够的重视。2 0 世纪6 0 代中期( b l a n c o m 等，2 0 0 3 ) ，随着( 中) 红外光谱技术的发展及其在化合物结构表征中所起的巨大作用，加之近红 外光谱技术自身的灵敏度低、抗干扰性差等缺点，该技术在分析测试中的应用更被人们淡漠，以 3 中国农业科学院硕i j 学位论文第一章绪论 至于被称为“光谱技术中的沉睡者。进入8 0 年代后期，随着计算机技术的发展，化学计量学方 法的应用，以及过去中红外光谱技术积累的经验，近红外光谱分析技术得到迅速推广，成为一门 独立的分析技术。1 9 8 8 年，国际近红外光谱协会成立，该协会北美分会对1 9 0 5 1 9 9 0 年有关近红 外光谱的文献做了全面汇编( c b i b l ) 。关于近红外光谱研究及应用的专业期刊 j o u r n a ln e a r i n f r a r e ds p e c t r o s c o p y ”和“n e a ri n f r a r e dn e w s ”先后于2 0 世纪9 0 年代初创刊。1 9 9 8 年，d a v i e s 撰文 讨论了近红外光谱分析技术的潜在用途和发展趋势，并将其描述为光谱领域中“从沉睡者变为了 启明星”的技术( d a v i e s t ，1 9 9 9 ) 。 我国近红外光谱技术的应用研究始于农业领域，我国粮食与农业系统在1 9 7 7 年前后开始从国 外引入近红外光谱分析仪，但由于建立数学模型的困难，到2 0 世纪8 0 年代才发表了我国第一批 有关研究论文( 吴秀琴，1 9 8 5 ；王文珍等，1 9 8 9 ) 。我国农业仪器分析工作者在2 0 世纪8 0 年代初 就关注此项技术。1 9 8 3 年前后开始在大型通用傅里叶变换红外光谱仪上进行近红外光谱分析技术 在农业分析中的理论研究和应用研究。我国石油科学与药物科学等领域有许多研究报道( 袁洪福 等，1 9 9 9 ；刘国林等，2 0 0 0 ) 。我国光谱学界也很重视此项技术，在全国光谱学术报告会上发表了 一批近红外光谱应用的论文( 赵龙莲等，1 9 9 8 ) ，在著名的p i t t c o n 会议上也发表了一些近红外 光谱应用的论文( y a h y a n l u 等，1 9 9 8 ；m i ns h u n g e n g 等1 9 9 8 ) 。2 0 世纪9 0 年代我国的近红外事 业进入新的发展时期，在仪器的研制、软件开发、基础研究和应用等方面取得了可喜的成果。 1 2 2n i r s 与饲料原料质量评价 2 0t 日= 纪7 0 年代，美国科学家n o r r i s 首次将近红外光谱技术( n 己s ) 引入到谷物品质测定， 经过短短2 0 多年，国内外对n i r s 在饲料工业中的应用研究和理论研究已十分广泛，该技术已发 展成为相对成熟的快速分析技术，在饲料原料和配合饲料产品的质量评价中发挥着日益重要的作 用。特别是在快速分析饲料原料及成品的化学组成和营养价值方面，n i r s 在一定程度上取代了一 些复杂、耗时费力的化学分析方法。 ( 1 ) n i r s 测定饲料原料常规营养指标 饲料原料常规营养指标包括粗蛋白、粗脂肪、粗纤维、水分、灰分、酸中性洗涤纤维和木质 素等。利用n i r s 测定饲料原料中粗蛋白的组成含量最为普遍，如c o z z o l i n o 在2 0 0 0 年建立的检 测玉米粗蛋白含量的n i r s 方法，其测定的决定系数( r 2 ) 为0 9 6 ( c o z z o l i o n ，d 等，2 0 0 0 ) 。利 用n i r s 检测动物源性饲料原料中的脂质含量也获得较好的应用效果，c o z z o l i o n ( 2 0 0 2 ) 成功建 立了鱼粉中油脂含量的n i r s 检测方法，预测值和真实值的决定系数( r 2 ) 可达0 9 2 ( c o z z o l i o n ， d 等，2 0 0 2 ) 。在粗纤维的测定方面，虽然酸性洗涤纤维和中性洗涤纤维不是严格意义上的牧草成 分，由于它们在营养学方面具有的重要意义，利用n i r s 检测酸性洗涤纤维和中性洗涤纤维也得 到了深入研究和广泛应用( s t u t h ，j 等，2 0 0 3 ) 。如c o z z o l i o n ( 2 0 0 0 ) 建立的n i r s 模型测定玉米 中酸性洗涤纤维和中性洗涤纤维的分析结果非常好，决定系数( r 2 ) 都达到0 9 8 。尽管无机物本 身没有“红外活性”，且含量较少，但n i r s 可以通过饲料原料中与无机物相作用的有机物来间接 测定无机物的含量，因此，应用n i r s 测定饲料原料中粗灰分和矿物质元素的研究也得到了一定 的开展。m o r o n 在2 0 0 2 年对紫花苜蓿和红三叶中的矿物质元素进行了n i r s 分析测定，从对钙、 磷、钾、镁的预测结果来看，对钙和钾的预测结果较好( m o r o n ，a 等，2 0 0 2 ) 。l a v r e n c i c 在2 0 0 2 4 中囝农业科学院硕i j 学位论文第- 章绪论 舅舅i ；l ；mm 鼍曼量喜量皇喜曼曼寡皇曼量量鲁皇皇量皇皇鲁皇曼皇量皇皇璺皇曼鲁毫罾皇鲁量鲁皇舅鼍鼻葛皇量皇量皇曼皇量量皇量鼍曼曼皇量皇量量舅舅 年通过分析干燥饲草样品中的钙、磷、钾、镁、钠、锰、硒，发现n i r s 对磷、钾、镁、钙的预 测能力要好于对锰、硒的预测能力( l a v r e n c i c a 等，2 0 0 2 ) 。 大量的研究已表明，只要用来建立预测模型的样品有代表性且包含待测指标足够的浓度变化 范围，n i r s 可以用来饲料原料中几乎所有的有机成分。 ( 2 ) n i r s 测定饲料原料营养价值指标 饲料原料营养价值指标主要是指与营养物质利用率相关的参数，这些指标的常规测定方法大 都需要进行动物饲养实验，费时费力，因此，需要一种简便快速的方法。本质上讲，与营养价值 相关的化学成分组成是决定营养价值指标特性的“内因”，因此，n i r s 对营养价值指标的预测本质 上还是对化学成分组成的检测。 l e s s o n 在1 9 9 7 年用n i r s 估测玉米、豆粕、小麦、大麦的代谢能，研究发现对这些饲料原料 的n i r s 分析结果与常规测定方法的检测值之间差别不大，n i r s 分析结果完全可以作为配制饲料 的依据( l e e s o ns 等，1 9 9 7 ) 。a r m i n d a 在1 9 9 5 年利用n i r s 测定大麦、燕麦、高粱、小麦籽粒的 干物质消化率、有机物消化率等营养价值指标，同样取得了令人满意的结果( a r r n i n d a m 等，1 9 9 5 ) 。 在