Tin KHCN

Công nghệ NIR có một tương lai thực chất trong chế biến thức ăn vật nuôi

Công nghệ  NIR có một tương lai thực chất trong chế biến thức ăn vật nuôi
Quang phổ cận hồng ngoại (Near Infrared Reflectance - NIR) Nó được ứng dụng vào các lĩnh vực dược phẩm, chẩn đoán y tế (xác định lượng đường và đo ô xy trong máu), thực phẩm, kiểm soát chất lượng nông hóa, nghiên cứu quá trình đốt cháy, nghiên cứu khoa học thần kinh nhận thức..

Quang phổ cận  hồng ngoại (Near Infrared Reflectance - NIR) Nó được ứng dụng vào các lĩnh vực dược phẩm, chẩn đoán y tế (xác định lượng đường và đo ô xy trong máu), thực phẩm, kiểm soát chất lượng nông hóa, nghiên cứu quá trình đốt cháy, nghiên cứu khoa học thần kinh nhận thức..

Ngày nay công nghệ này cũng đã được ứng dụng rộng rãi như là một công cụ kiểm tra chất lượng thức ăn qua một thời gian đáng kể. Tuy nhiên một số chuyên gia còn cho rằng công nghệ NIR có một tương lai mạnh mẽ hơn trong chuỗi phân tích thức ăn, vượt xa việc kiểm tra chất lượng đơn thuần.  Chris Piotrowki, giám đốc Công ty thiết bị NIR, Aunir nói rằng nó có tương lai thực sự vì có khả năng làm việc trong cả chuỗi từ việc chọn giống cây trồng đến sản xuất sản phẩm cuối cùng.  Ưu điểm này có được nhờ  NIR ứng dụng những tiến bộ từ công nghệ tin học.  Thí dụ như việc xác định những thứ giống như năng  lượng in_vivo của thức ăn, hoặc “các chất chống dinh dưỡng  anti-nutrients”ảnh hưởng tiêu cực đến lý lịch thức ăn toàn bộ, như đỗ tương (Soy) chứ được xử lý đủ qua nhiệt.

Craig Hunt, quản lý mạng buôn bán quốc gia Unity Scientific Asia-Paciic, nói có nhu cầu đối với việc cần phân tích các vi chất cụ thế:

“ Thông thường, NIR được dùng để định lượng chất béo, đạm và chất ẩm trong các loại thức ăn, nhưng can xi là càng ngày càng trở nên quan trọng với chúng,. Điều thấy rõ là các loại gia cầm không đẻ cần ít can xi hơn so với gia cầm không đẻ để đảm bảo sức khỏe cho nó và cấp can xi cho vỏ trứng.”  Vì thế hàm lượng can xi cần được xá định nhanh hơn để những người sản xuất bột thức ăn có thể điều chỉnh nhanh hơn.  Ông ta nói: “Đó là thắng lợi kép – người chăn nuôi gà trứng không phải chịu nạn trứng vỡ nhiều mà sức khỏe con vật cũng được tốt hơn”.

Rời phòng phân tích …

Ngày nay các nhà sáng chế đang tìm cách rời phòng phân tích thức ăn và mang các công cụ di động cho các nhà sản xuất thức ăn.  

 Magnus Lindgren, quản lý công cụ chế biến Perteb Instrument AB, nói rằng công nghệ NIR trực tuyến (on line) và di động (portable)  mới có không lâu cho các nhà sản xuất nhưng đã được dụ định để thay đổi.  “Tôi đảm bảo rằng  các thiết bị đã trở nên sẵn có với giá cả phù hợp,  lúc đó nó sẽ được dùng nhiều hơn và lợi sẽ đến khi việc xác định hàm lượng dinh dưỡng thức ăn ngay tại chố”.

Phần lớn các cuộc thảo luận đều nói về sự tiết kiệm mà NIR có thể tạo nên cho việc sản xuất thức ăn. Thí dụ như trong giai đoạn sấy khô thức ăn, nếu chúng ta có thể liên tục xác định % độ ẩm liên tục thì chúng ta có thể tiết kiệm được và tạo sản phẩm có % độ ẩm chính xác.

Ngày 11 tháng 3, 2016 hội thảo về “Cơ hội để cải tiên mức độ chính xác chế độ ăn và giảm giá thành qua công nghệ NIR mới nhất” được tổ chức tại Bang koc – Thái lan.

Các ưu thế đã được nêu lên đó là “NIR không những cho phép chúng ta mua thứa ăn thô chính xác hơn mà còn giúp điều chỉnh thành phần thức ăn chính xác hơn trong thời gian thực dụa trên việc phân tích cả lô thức ăn thực tế thay vì dựa vào giá trị của sách vở.. 

TS Graham, Giám đốc AB Vista’s Global Technical – trong cuộc hộ thảo này đã phát biểu như sau:

Một chương trình nghiên cứu lớn đã được tiến hành trong 20 năm qua để xác định các phương trình dự đoán cụ thể (calibrations) cho NIR để xác định chính xác hàm lượng dinh dưỡng của các loại thức ăn phổ thông cho các loài vật, trong đó có lợn. Các nghiên cứu cho thấy có sự biến động rất lớn về giá trị dinh dưỡng của đa phần các nguyên liệu thức ăn.      
“ Năng lượng của ngũ cốc giao động đến 4% MJ DE/kg vật chất khố ở lúa mạch (barley), còn hàm lượng lysine của cây canola giao động từ 16 đến 23 mh/kg DM. Tỉ lệ lysine hoạt hóa (reactive) của cây này cho lợn cũng dao động lớn: 66-100%”.

Đang các phương trình dự đoán (calibrations) NIR  cho phép ước tính thời gian thực hàm lượng phytate trong thức ăn của lợn tạo điều kiện tiết kiệm tối đa    từ  việc thải phốt pho.

Công ty FOSS (http://www.foss.dk/) chuyên sản xuất phương tiện đo lường sản phẩm nông nghiệp nói về hệ thống NIRS DS 2500  (http://www.foss.dk/industry-solution/products/nirs-ds2500-feed-analyzer/) mới nhất của họ như sau:

Máy móc  và phần mềm phục vụ NIR dễ cài đặt và sử dụng.

Sử dụng NIR ở đâu trong quá trình sản xuất thức ăn:

  • Giám sát các thành phần thức ăn
  • Giám sát quá trình sản xuất thức ăn
  • Giám sát thức ăn tổng hợp cuối cùng

Thức ăn cứ để thế đưa vào khay và sau đó là việc của máy.

Phương trình dự đoán (calibration) cho thức ăn và các thành phần sẵn có để sử dụng. Kết quả chính xác có ngay trong vòng 1 phút.

Các loại nguyên liệu có thể phân tích:

  • Ngũ cốc
  • Phụ phẩm rau quả
  • Dầu thực vật
  • Cỏ thô – xanh - khô  -  ủ
  • Phụ phẩm động vật

Các chỉ số thông thường được xác định:

  • Protein thô
  • Mỡ thô
  • Độ ẩm
  • Xơ thô
  • Tinh bột (starch)
  • Khoáng chất

Các loại chỉ số khác được xác định:

  • Axit amin
  • NSP, ADF, Lignin
  • AME
  • Plylic P

Mức độ chính xác của kết quả phụ thuộc vào

  • Năng lực của máy NIR
  • Năng lực của mô hình ước tính

Mối liên hệ giữa kết quả phân tích bằng NIR và hóa chất truyền thống:

Thí dụ: Protein thô (được phân tích bằng phương pháp Kjeldahl) của đậu tương (soybean meal):

  • Trung bình  48%
  • Sai số chuẩn (standard error) x 2 = 95% độ tin cậy

Độ lệch chuẩn thep phương pháp Kjeldahl: 47,36 – 48,64

Độ lệch chuẩn thep phương pháp NIR         : 47,24 – 48,76

 

Một loại cây

Các phòng phân tích mạng quốc tế* (inter – lab): 46,82 – 49,18

Các NIR mạng quốc tế (inter – NIR):                          47,52 - 48,48

Đa loại cây

    * 40 trung tâm, tất cả được cấp ISO 17025, ** Cùng kiểu NIR (là NIRR DS2500 và mô hình  dự tính).

 

Có thể tăng độ chính xác bằng cách tăng tần suất:

Nếu  phân tích 1 (một) mẫu bằng phương pháp Kjelhdal, thì hàm lượng protein thô của bột đậu tương sẽ là: 48 ±0,32  = 47,36 – 48,64 (với 95% độ tin cậy)

Nếu phân tích 4 (bốn) mẫu bằng phương phápNIR, thì sẽ giảm sai số do mẫu (sampling error 50%), lúc đó hàm lượng protein thô của bột đậu tương sẽ là: 48 ±0,19  = 47,65 – 48,38 (với 95% độ tin cậy).

NIR vì sao cần cho thức ăn:

  • Dễ sử dụng và tin cậy
  • Cho nhiều chỉ số trên cùng một mẫu
  • Có thể tham khảo với hệ thống quốc tế
  • Có thể phân tích nhiều mẫu mà không cần thêm kinh phí

Hỗ trợ trên mạng .

Ngày nay NIR cũng có mạng quốc tế chung. Nó hỗ trợ chúng ta

  • Giám sát năng lực của máy
  • Cài đặt cấu hình máy tập trung hóa
  • Có thể tiếp cận ngay những cập nhật và mô hình dự đoán mới
  • Nhiều người sử dụng có thể truy cập dữ liệu của các đơn viji NIR trong thời gian thực tại một nơi
  • FOSS có thể hỗ trợ trực tuyến và bảo trì

Tổng hợp: Võ Văn Sự - vovansu.vcn@gmail.com

Nguồn: (1). Theo Kacey Culliney (13/jun/2016). Field to fork: NIR technology has ‘real future’ in feed. (2).   http://www.foss.dk

In trang này
Họ tên*
Email*
Bình luận*

dx5b1

DQgSm
4/1/2017 6:17:40 AM
Đơn vị trực thuộc
Trung tâm gia súc lớn Trung ương
Trung tâm nghiên cứu và huấn luyện chăn nuôi
Trung tâm nghiên cứu gia cầm Thụy Phương
Phân Viện Chăn Nuôi Nam Bộ
Trung tâm nghiên cứu bò và đồng cỏ Ba Vì
Trung tâm nghiên cứu vịt Đại Xuyên
Trung tâm Thực nghiệm và Bảo tồn vật nuôi
Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển chăn nuôi miền Núi
Trung tâm Nghiên cứu dê và thỏ Sơn Tây
Trung tâm Nghiên cứu Lợn Thụy Phương
Trung tâm Nghiên cứu vịt Đại Xuyên
 
 
 
 
Thiết kế website