一种湿基发酵豆粕近红外预测模型建立方法及应用技术

本发明专利技术涉及一种湿基发酵豆粕近红外预测模型建立方法及应用，其中湿基发酵豆粕近红外预测模型建立方法，包括以下步骤：S1、样品准备：收集多个湿基发酵豆粕样品；S2、测试表征：将样品采用分析化学方法测定湿基发酵豆粕；将样品预处理，采用近红外光谱仪扫描，获得近红外光谱；S3、建立基础数据库：将国标法测定结果与近红外光谱一一对应，形成湿基发酵豆粕基础数据库；S4、建立湿基发酵豆粕预测模型：剔除基础数据库中异常值，作为湿基发酵豆粕预测模型基础库；利用偏最小二乘法建立湿基发酵豆粕预测模型。本发明专利技术预测模型用于湿基发酵豆粕检测分析，样品无需前处理即可快速检测，为调整发酵工艺、改进调整饲料生产配方提供有效参考数据。据。据。

【技术实现步骤摘要】
一种湿基发酵豆粕近红外预测模型建立方法及应用


[0001]本专利技术涉及一种数字检测分析技术，特别是一种湿基发酵豆粕近红外预测模型建立方法及应用，属于畜牧业。

技术介绍

[0002]湿基发酵豆粕是指以豆粕为发酵基质，利用固态发酵技术，采用多种有益微生物混合发酵而成，添加到各种日粮中饲喂畜禽的蛋白饲料原料。通过发酵工艺有效保留豆粕中有益活菌数量，消除抗营养因子，降解大分子蛋白和植酸磷，使其既具备优质蛋白饲料特征又具备微生物蛋白质饲料特性。湿基发酵豆粕含有活性小肽和功能性物质，具有蛋白饲料和微生态制剂的双重特征。目前湿基发酵豆粕已成为豆粕开发生产的热点。
[0003]由于固态发酵不能随时搅拌，发酵体系内部温度、pH值、水分等都存在分布不均，无法随时调控；此外固态发酵采用批次发酵而不是连续发酵，因而批次之间存在差异，导致产品稳定性难以控制。如何快速评价湿基发酵豆粕质量是目前品控工作的重点。
[0004]湿基发酵豆粕质量评价指标包括水分、粗蛋白质、小肽、酸溶蛋白、总酸等含量。现有水分检测方法为《GB/T 6435
‑
2014饲料中水分的测定》，粗蛋白质检测方法为《GB/T 6432
‑
2018饲料中粗蛋白质的测定凯氏定氮法》，小肽检测方法为《GB/T 22492
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2008大豆肽粉》，酸溶蛋白检测方法为《NYT 801
‑
2020饲料原料中酸溶蛋白的测定》，总酸检测方法为《GB/T 12456
‑
2008食品中总酸的测定》。
[0005]但是，上述传统化学检测分析方法存在诸多局限。具体而言，湿基发酵豆粕水分含量高，需经初水调节后进行二次水分测定，耗时长，且初水调节过程操作繁琐，误差大。传统化学检测方法中，粗蛋白质测定需将样品进行消化、蒸馏、滴定等繁琐处理工序，耗时长，且试剂消耗多，产生大量废液；酸溶蛋白测定需要用三氯乙酸进行提取，再将提取液进行消化、蒸馏、滴定等处理，耗时长，产生大量废液；总酸测定时终点难判断，误差大。
[0006]随着湿基发酵豆粕在饲料行业广泛应用，如何快速、准确评价其质量是畜牧业面临的重难点课题。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于：针对现有技术存在的湿基发酵豆粕质量评价过程中检测耗时长，消耗试剂多，产生大量废液等问题，提供一种湿基发酵豆粕近红外快速预测方法。
[0008]为了实现上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0009]一种湿基发酵豆粕近红外预测模型建立方法，包括以下步骤：
[0010]S1、样品准备：收集多个湿基发酵豆粕样品。
[0011]S2、测试表征：
[0012]将样品采用分析化学方法测定湿基发酵豆粕的水分、粗蛋白质、酸溶蛋白、游离氨、小肽、总酸含量中的至少一项，得到国标法测定结果。
[0013]将样品预处理，采用近红外光谱仪扫描，获得近红外光谱；近红外光波数范围3600
12456
‑
2008食品中总酸的测定》。
[0031]作为本专利技术的优选方案，国标法测定结果中至少包括粗蛋白质、水分含量测定结果。优选包括粗蛋白质和水分含量测定结果，是湿基发酵豆粕的主要成分，相关项目测试结果是湿基发酵豆粕营养成分含量评价的关键。
[0032]优选地，国标法测定结果还包括酸溶蛋白、总酸、小肽。酸溶蛋白和总酸是湿基发酵豆粕的特征性成分，直接反映湿基发酵豆粕品质，对于其营养成分是否容易被消化吸收具有重要指导意义。国标法测定主要指标，表征湿基发酵豆粕营养价值，判断湿基发酵豆粕是否充分达到发酵目的：消除抗营养因子，提升湿基发酵豆粕的营养利用率。
[0033]作为本专利技术的优选方案，步骤S2中，扫描完成后，将样品倒出，重新装样再次扫描。优选地，将样品杯中样品倒出，然后装入同一取样样品的其他部分，或者将倒出的样品再次装入样品杯中。
[0034]优选地，每个样品取样200
‑
400克，检测两次，每次倒入样品杯中80
‑
120克进行检测。
[0035]本专利技术同时还提供一体化的检测方法，采用和上述工艺方法类似的做法，进行湿基发酵豆粕样品预处理分析，获得原始数据，并建立模型，然后基于近红外光谱检测仪器进行快速检测分析。具体的方法内容如下。
[0036]一种湿基发酵豆粕近红外检测方法，包括以下步骤：
[0037]S1、样品准备：收集多个湿基发酵豆粕样品。
[0038]S2、测试表征：
[0039]将样品采用国标法测定湿基发酵豆粕的水分、粗蛋白质、酸溶蛋白、游离氨、小肽、总酸含量中的至少一项，得到国标法测定结果。
[0040]将样品预处理，采用近红外光谱仪扫描，获得近红外光谱；近红外光波数范围3600～12500cm
‑1之间。
[0041]S3、建立基础数据库：将S2得到的国标法测定结果与近红外光谱一一对应，形成湿基发酵豆粕基础数据库。
[0042]S4、建立湿基发酵豆粕预测模型：
[0043]通过计算马氏距离剔除湿基发酵豆粕基础数据库中的异常值，将异常值剔除后的数据库作为湿基发酵豆粕预测模型基础库。
[0044]湿基发酵豆粕预测模型基础库中近红外光谱，采用以下方法中的一种进行预处理：多元散射校正、一阶导数、一阶导数+多元散射校正、一阶导数+失量归一化、二阶导数。
[0045]将国标法测定结果与预处理后的近红外光谱，利用偏最小二乘法建立湿基发酵豆粕预测模型。
[0046]S5、取湿基发酵豆粕待测样品，采用近红外光谱仪扫描，得到待测样品近红外光谱；调用湿基发酵豆粕预测模型，计算得出待测样品的水分、粗蛋白质、总酸、酸溶蛋白和小肽中至少一项的含量。
[0047]本专利技术湿基发酵豆粕快速预测方法利用近红外分析技术结合传统化学分析方法，将国标法检测所得结果和近红外分析图谱建立预测模型，通过积累大量检测分析数据构建预测模型。当待测湿基发酵豆粕样品进行近红外分析检测后，可以快速准确地分析其粗蛋白质、水分含量，使得湿基发酵豆粕作为饲料原料成分使用时可以更加方便快捷地进行主
要控制项目品质管理。同时，还可以分析确定湿基发酵豆粕中酸溶蛋白、总酸、小肽含量，辅助指导湿基发酵豆粕原料应用，提升湿基发酵豆粕在饲料配合制备中的科学性、合理性。
[0048]在本专利技术快速预测方法中特别对于基础数据库中近红外图谱做异常值剔除处理，减少误差结果。预测模型中近红外光谱经过预处理，有效消除由于漫散射水平不同带来的光谱差异，提高近红外光谱和国标法检测结果的对应准确性，使得预测模型更加准确可靠。
[0049]注意：步骤S5计算待测样品水分、粗蛋白、总酸、酸溶蛋白和小肽的含量项目，全部落入步骤S2测试表征中：用国标法测定湿基发酵豆粕水分、粗蛋白质、酸溶蛋白、游离氨、小肽、总酸的含量的项目中。基于国标法预先获得样品相关项目测定结果，然后对于待测样品分析得到所需项目的结果。如果步骤S2缺少相应项目，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种湿基发酵豆粕近红外预测模型建立方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、样品准备：收集多个湿基发酵豆粕样品；S2、测试表征：将样品采用分析化学方法测定湿基发酵豆粕的水分、粗蛋白质、酸溶蛋白、游离氨、小肽、总酸含量中的至少一项，得到国标法测定结果；将样品预处理，采用近红外光谱仪扫描，获得近红外光谱；近红外光波数范围3600～12500cm
‑1之间；S3、建立基础数据库：将S2得到的国标法测定结果与近红外光谱一一对应，形成湿基发酵豆粕基础数据库；S4、建立湿基发酵豆粕预测模型：通过计算马氏距离剔除湿基发酵豆粕基础数据库中的异常值，将异常值剔除后的数据库作为湿基发酵豆粕预测模型基础库；湿基发酵豆粕预测模型基础库中近红外光谱，采用以下方法中的一种进行预处理：多元散射校正、一阶导数、一阶导数+多元散射校正、一阶导数+失量归一化、二阶导数；将国标法测定结果与预处理后的近红外光谱，利用偏最小二乘法建立湿基发酵豆粕预测模型。2.根据权利要求1所述湿基发酵豆粕近红外预测模型建立方法，其特征在于，步骤S1中，湿基发酵豆粕样品数量N＞50。3.根据权利要求2所述湿基发酵豆粕近红外预测模型建立方法，其特征在于，N＞100。4.根据权利要求1所述湿基发酵豆粕近红外预测模型建立方法，其特征在于，所述近红外光谱仪扫描是MARTIX
‑Ⅰ
。5.根据权利要求1所述湿基发酵豆粕近红外预测模型建立方法，其特征在于，步骤2，近红外光谱仪扫描过程中参数设置如下：波数范围为3600cm
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【专利技术属性】
技术研发人员：乔煦玮，丁丹勇，马金凤，付王艳，熊安琪，苟雪玲，龙红梅，周桂莲，李勇，谢庚楠，隋莉，
申请(专利权)人：四川新希望六和科技创新有限公司山东新希望六和集团有限公司，
类型：发明
国别省市：