Экспресс-диагностика комбикорма и его составляющих методом видимой и ближней инфракрасной спектроскопии

Экспресс-диагностика комбикорма на соответствие фактическому и заявленному составу весьма актуальна на рынке производства концентрированных комбикормов. Исследования проведены с целью анализа эффективности диагностики концентрированного комбикорма методом спектроскопии видимого и ближнего инфракрасного излучения и определения информативных спектральных диапазонов экспресс-диагностики комбикорма. Измерение спектров отражения и поглощения в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне проводили на приборе Foss NIRS2500. Измеряли спектральные характеристики поглощения в диапазоне от 0,4 до 2,5 мкм 4-компонентного комбикорма и его составляющих: барды кукурузной, шрота рапсового, жома свекловичного, кукурузы молотой. Установлено, что рассчитанные интегральные коэффициенты поглощения комбикорма и его компонентов в диапазоне 0,4…2,5 мкм различаются и статистически достоверны. Выявлено влияние фракционного состава компонентов на точность измерения оптических параметров. Несоответствие комбикормов рецептуре можно выявить при сравнении спектральных характеристик комбикормов и клетчатки. Сравнение спектров поглощения клетчатки, 4-компонентного комбикорма и 2-компонентного комбикорма из кукурузы и ячменя показало, что наибольшее отличие поглощательных свойств отдельных составляющих комбикорма наблюдается либо в коротковолновом диапазоне 0,4…1,2 мкм, либо в диапазоне свыше 1,65 мкм. При этом характеристики α(λ) в коротковолновом диапазоне менее системны, что требует выделения более узких спектральных интервалов, например: 0,40…0,54 или 1,13…1,22 мкм. Отличие спектральных поглощающих свойств комбикормов наиболее проявляется в коротковолновой области (λ < 1,36 мкм). Для клетчатки наибольшее различие в области – менее 800 нм. Представленные результаты послужат теоретической основой для разработки и производства оптической приборной базы для диагностики качества (соответствие заявленной рецептуре и компонентному составу) концентрированных комбикормов для животноводства.

1. Дорохов А.С., Белышкина М.Е. Концепция формирования инновационного агропромышленного соевого кластера в Дальневосточном регионе // Аграрная Россия. 2020. № 3. С. 41-48. https://doi.org/10.30906/1999-5636-2020-3-41-48

2. Дорохов А.С., Белышкина М.Е., Большева К.К. Производство сои в Российской Федерации: основные тенденции и перспективы развития // Вестник Ульяновской государственной сельскохозяйственной академии. 2019. № 3 (47). С. 25-33. EDN: DXORYI

3. Морозов Н.М., Кирсанов В.В., Ценч Ю.С. Историко-аналитическая оценка развития процессов автоматизации и роботизации в молочном животноводстве // Сельскохозяйственные машины и технологии. 2023. Т. 17, № 1. С. 11-18. https://doi.org/10.22314/2073-7599-2023-17-1-11-18

4. Nikitin E.A., Belyakov M.V., Efremenkov I.Yu., Blagov D.А., Mamedova R.A., Sviridov A.S., Alipichev A.Y. Non-contact assessment of the nutritional value of feed with optical technologies. Agricultural Engineering (Moscow). 2024;26(3):51-57. https://doi.org/10.26897/2687-1149-2024-3-51-57

5. Pavkin D.Yu., Belyakov M.V., Nikitin E.A., Efremenkov I.Yu., Golyshkov I.A. Determination of the dependences of the nutritional value of corn silage and photoluminescent properties. Applied Sciences (Switzerland). 2023;13(18):10444. https://doi.org/10.3390/app131810444

6. Grabska J., Beć K.B., Huck C.W. Miniaturized Near-Infrared Spectroscopy – The Ultimate Analytical Tool in Food and Agriculture. Infrared Spectroscopy. 2022. https://doi.org/10.1002/9780470027318.a9790

7. Yang Z., Han L., Wang C., Li J., Fernandez P., Juan A., Dardenne P., Baeten V. Detection of melamine in soybean meal using near-infrared microscopy imaging with pure component spectra as the evaluation criteria. Journal of Spectroscopy. 2016;2016(6). https://doi.org/10.1155/2016/5868170

8. Liu X., Han L., Veys P., Baeten V., Jiang X., Dardenne P. An overview of the legislation and light microscopy for detection of processed animal proteins in feeds. Microscopy Research and Technique. 2011;74(8):735-743. https://doi.org/10.1002/jemt.20951

9. Bec K.B., Grabska J., Huck C.W. Near-infrared spectroscopy in bio-applications. Molecules. 2020;25(12):2948. https://doi.org/10.3390/molecules25122948

10. Chalmers J.M. Spectroscopy in process analysis (Sheffield Analytical Chemistry), England: Sheffield Academic Press; Boca Raton, FL: CRC Press, 2000. 380 p.

11. Badaro A.T., Morimitsu F.L., Ferreira A.R., Clerici M.T.P.S., Barbin D.F. Identification of fiber added to semolina by near infrared (NIR) spectral techniques. Food Chemistry. 2019;289:195-203. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2019.03.057

12. Du Z., Tian W., Tilley M., Wang D., Zhang G., Li Y. Quantitative assessment of wheat quality using near-infrared spectroscopy: A comprehensive review. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety. 2022;21:2956-3009. https://doi.org/10.1111/1541-4337.12958

13. Bao J., Shen Y., Jin L. Determination of thermal and retrogradation properties of rice starch using near-infrared spectroscopy. Journal of Cereal Science. 2007;46(1):75-81. https://doi.org/10.1016/j.jcs.2006.12.002