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大豆壓榨品率測算模型的構建

發布日期:2019-07-09 中國油脂網

 魏 巍
(九三集團 哈爾濱惠康食品有限公司,哈爾濱 150060)
 
 
摘要:以干物質質量守恒和蛋白守恒為基礎,結合生產實際操作,考慮各影響因素,構建了基于原料質量和產品質量控制目標的大豆壓榨品率測算模型。實現了不同蛋白含量豆粕品率的精確測算,為大豆壓榨企業的經營決策和生產管理提供有效幫助。
關鍵詞:大豆壓榨;品率;測算模型 
中圖分類號:TS207.7;F406.3   文獻標識碼:A
文章編號:1003-7969(2019)06-0158-03
 
Establishment of calculation model for yields of soybean pressing
WEI Wei
(Harbin Huikang Food Co., Ltd., Jiusan Group, Harbin 150060, China)

 
Abstract:In order to predict the yield of soybean meal with different protein contents, the calculation model for yields of soybean pressing was established based on conservations of dry mass and protein. Combining production practice, some other factors were considered to optimize the model. The accurate calculation for yields of soybean meal with different protein contents was realized, so as to provide effective help for soybean pressing enterprise in operation decisions and production management.
Key words:soybean pressing; yield; calculation model

浸出制油是大豆壓榨業獲得大豆油和豆粕的根本方法。由于原料(大豆)和產品(大豆油、豆粕)價格受期貨行情影響,因此行業在期貨市場上的套保、現貨市場上的基差銷售成為一種常態,生產經營實體則需要嚴格按計劃進行大豆的采購、加工和產品的銷售,以獲得預期的收益。所以,在大豆加工甚至采購前有效預測油、粕品率對大豆壓榨企業的經營決策意義重大。傳統上,大豆壓榨產品只考慮大豆油、豆粕,生產經營決策者一般按進口大豆油率19%~22%,粕率78%~79%,國產大豆油率16%~17%,粕率79%~80%進行粗略計算\[1\]。但實際上,由于受原料大豆質量指標的差異,這種測算結果與實際生產存在顯著差異,且隨加工規模的增大而在實際產量上放大\[2-3\]。目前,不少業內企業集團在品率管控中使用基于干基甚至無油干基守恒測算的粕率、油率,盡管解決了綜合品率監管的問題,但是由于未考慮蛋白質的影響,無法細分不同蛋白規格粕產品的品率,不僅無法進行榨利的精準測算,也無法考核生產工廠的原料蛋白利用率。隨著豆粕市場主體從眾多養殖散戶向大型飼料企業集中轉移,對豆粕產品提出了更多差異化的需求,而近紅外快速檢測技術,特別是在線檢測技術在大豆壓榨業的迅速普及\[4\],使壓榨企業根據客戶需求在生產過程中調整大豆脫皮量以精確控制豆粕蛋白、纖維等具體指標成為現實,傳統的品率測算遠不能滿足生產經營的實際需要。
     筆者結合工作實際,以干物質質量守恒計算為基礎,發展了蛋白守恒計算與之配合,綜合考慮各項影響因素,構建了大豆壓榨品率測算模型,以期輔助生產經營決策,同時為生產過程控制的監管問效提供相對客觀的標尺。
1 品率測算建模
     從工藝角度分析,大豆浸出制油過程包含清選除雜、調質、破碎、脫皮、制坯、浸提、蒸餾和蒸脫,整體工藝處理過程未發生化學反應,僅存在結構和水分含量的變化,理論上,存在著干物質守恒。同時,考慮到蛋白質測量也僅為基于凱氏定氮法的氮元素測量并按固定系數還原蛋白質的量,因此無需考慮在加工過程中的蛋白質變化,可以近似地視為存在著粗蛋白質的質量守恒。
     考慮生產過程各產品和清選出雜,得出等式如下:
     大豆原料無油干物質=出雜無油干物質+產豆皮無油干物質+產豆粕無油干物質
(1)
     大豆原料粗蛋白=出雜質粗蛋白+產豆皮粗蛋白+產豆粕粗蛋白
 
(2)
     其中,大豆原料的無油干物質既包括原料中大豆本身的,也包括大豆雜質的,考慮到實際原料檢測過程中,大豆水分、含油的檢測都是基于檢雜后凈糧的,因此需要對大豆雜質的水分和含油進行單獨的取樣檢測\[5-6\]。即:
     大豆原料無油干物質=(1-大豆雜質)×(1-大豆水分-大豆含油)+大豆雜質×(1-雜質水分-雜質含油)
 
(3)
     出雜無油干物質=清選出雜率×(1-出雜水分-出雜含油)
 
(4)
     產豆皮無油干物質=凈脫皮率×(1-豆皮水分-豆皮含油)
 
(5)
     產豆粕無油干物質=粕率×(1-豆粕水分-豆粕含油)
 
(6)
     基于等式(1)和(3)~(6),得到如下等式關系:
     (1-大豆雜質)×(1-大豆水分-大豆含油)+大豆雜質×(1-雜質水分-雜質含油)=清選出雜率×(1-出雜水分-出雜含油)+凈脫皮率×(1-豆皮水分-豆皮含油)+粕率×(1-豆粕水分-豆粕含油)
 
(7)
     同樣,大豆原料的粗蛋白,既包括原料中大豆本身的,也包括大豆雜質的,考慮到實際原料檢測過程中,大豆蛋白的檢測也是基于檢雜后凈糧的,因此也需要對大豆雜質的蛋白進行單獨的取樣檢測\[7\]。即:
     大豆原料粗蛋白=(1-大豆雜質)×大豆蛋白+大豆雜質×雜質蛋白
 
(8)
     出雜質粗蛋白=清選出雜率×出雜蛋白
 
(9)
     產豆皮粗蛋白=凈脫皮率×豆皮蛋白
 
(10)
     產豆粕粗蛋白=粕率×豆粕蛋白
 
(11)
     基于等式(2)和(8)~(11),得到如下等式關系:
     (1-大豆雜質)×大豆蛋白+大豆雜質×雜質蛋白=清選出雜率×出雜蛋白+凈脫皮率×豆皮蛋白+粕率×豆粕蛋白
 
(12)
     在實際生產中,為減少品率損失,油廠的原糧清選工段一般僅保留上層篩網,篩出影響產品感官的大雜,對小雜則不再篩出,而是隨大豆經過整個加工過程最終進入豆粕中。由于篩出的大雜以豆梗豆莢為主,粗纖維含量高,蛋白、脂肪含量低;而未篩出的小雜,相對大雜蛋白、脂肪含量略高,而粗纖維含量略低。為簡化計算,可將清選出雜率視為大雜含量,出雜各項指標視為大雜各項指標,由于有如下等式關系:
     大豆雜質×(1-雜質水分-雜質含油)=大雜含量×(1-大雜水分-大雜含油)+小雜含量×(1-小雜水分-小雜含油)
 
(13)
     大豆雜質×雜質蛋白=大雜含量×大雜蛋白+小雜含量×小雜蛋白
 
(14)
     可將等式(7)和(12)簡化如下:
     (1-大豆雜質)×(1-大豆水分-大豆含油)+小雜含量×(1-小雜水分-小雜含油)=凈脫皮率×(1-豆皮水分-豆皮含油)+粕率×(1-豆粕水分-豆粕含油)
 
(15)
     (1-大豆雜質)×大豆蛋白+小雜含量×小雜蛋白=凈脫皮率×豆皮蛋白+粕率×豆粕蛋白
 
(16)
     根據等式(15)和(16),能夠得到粕率計算公式如下:
     粕率=
 
 
\[(1-大豆雜質)×(1-大豆水分-大豆含油)+小雜含量×(1-小雜水分-小雜含油)\]×豆皮蛋白-\[(1-大豆雜質)×大豆蛋白+小雜含量×小雜蛋白\]×(1-豆皮水分-豆皮含油)
 
 
/\[(1-豆粕水分-豆粕含油)×豆皮蛋白-豆粕蛋白×(1-豆皮水分-豆皮含油)\]
 
(17)
     根據等式(16),能夠得到凈脫皮率計算公式:
     凈脫皮率=\[(1-大豆雜質)×大豆蛋白+小雜含量×小雜蛋白-粕率×豆粕蛋白\]/豆皮蛋白
 
(18)
     在上述測算公式的基礎上,基于粗脂肪在加工前后的質量守恒,可以進一步得到毛油(未脫膠汽提油,水分含量忽略不計)品率計算公式:
     毛油品率=(1-大豆雜質)×大豆含油+小雜含量×小雜含油-凈脫皮率×豆皮含油-粕率×豆粕含油
 
(19)
2 影響品率的因素分析
     通過等式(17)可以發現,影響粕率的變量有大豆雜質、水分、蛋白、含油、小雜含量,小雜水分、蛋白、含油,豆皮水分、蛋白、含油和豆粕的水分、蛋白、含油共計14個質量指標。根據可控度,這14個變量又可以分為原料因素、生產可控因素兩類。
     原料因素包含大豆雜質、水分、蛋白、含油和小雜含量、水分、蛋白、含油共計8個質量檢測指標。上述變量均取決于到廠原料質量,為生產不可控因素,且對計算結果影響重大,需要合理設定取樣頻次和方法、嚴格按照檢測標準進行檢測,確保樣品代表性強、結果準確真實。
     生產可控因素包含豆粕水分、蛋白、含油和豆皮水分、蛋白、含油共計6項產品質量控制目標。需要說明的是,這里提到的豆皮不是單純意義上的大豆種皮,而是在大豆脫皮工段脫出(或者在豆皮回填工段回填)的物質,其中以大豆種皮為主,伴有少量的豆雜、胚芽甚至碎豆瓣。就生產控制而言,豆皮中的碎豆瓣應盡可能的少,以減少蛋白和脂肪的損失,但實際生產中,受設備工藝制約,隨著脫皮量的增大,豆皮中碎豆瓣的含量會逐步提高,需要皮仁分離篩進行二次篩分。因此,在品率測算時,應結合具體生產設備實際條件,設定其豆皮的目標質量指標,在生產過程中不定期的抽檢,避免脫皮工藝控制偏離,影響產品質量和品率,造成經濟損失。而豆粕質量控制目標需要在生產過程中根據在線監測情況實時調整,盡管個別時點實際與目標存在偏離,但從長期平均看,只要在線監測不存在系統性偏差,實際值應該無限接近于目標值。
3 結 論
     大豆壓榨品率測算模型充分考慮了原料、產品各量化質量指標對油、粕、皮品率的影響,通過將原料質量指標、粕產品質量控制目標和豆皮質量控制目標3方面共計14個因素變量帶入大豆壓榨品率模型進行測算,能夠得出相對更為精準的油、粕、皮品率,可以為生產經營決策提供更為精準的數據支持。
     但該品率模型尚存個別細節不足,亟待在后期的工作實踐中予以完善:①未考慮粕纖維的制約因素和粕感官導致的豆皮回填量不足的情況。前者可以通過另行設置粗纖維平衡測算等式,給定粕纖維上限進行修訂;但由于粕感官質量缺乏量化標準,其對豆皮回填量的影響暫時無法通過建模進行量化。②受質量指標檢測代表性影響較大。特別是皮率,為簡化計算,實際為脫出與回兌豆皮抵消后的凈皮率,本身就小,且受質檢指標的影響大,因此測算準確度相對較差。需要通過更科學的取樣檢測方法確保質量指標檢測的代表性和準確性,有條件的可以考慮對原料配備在線監測設施,從根本上解決取樣代表性不足的問題。③油率僅計算了未脫膠的汽提毛油,未進一步測算脫膠油乃至成品油的品率。
     脫膠油乃至成品油的品率測算由于涉及物理化學反應,需要以毛油含磷、酸價等質量指標為基礎,因此摸索毛油質量指標與大豆原料質量指標的量化對應關系是下一步進一步測算脫膠油乃至成品油品率的關鍵。

參考文獻:
\[1\] 羅江華, 丁攀. 大豆壓榨套利投資策略分析\[J\]. 糧食科技與經濟, 2010, 35(3):20-21. 
\[2\] 左青. 加工巴西大豆和美國大豆的綜合效益評估\[J\]. 中國油脂, 2006, 31(2):7-8. 
\[3\] 張曉青. 大豆雜質成分對脫皮量的影響\[J\]. 中小企業管理與科技旬刊, 2014(2):285-286. 
\[4\] 王樂, 史永革, 李勇, 等. 在線近紅外過程分析技術在豆粕工業生產上的應用\[J\]. 中國油脂, 2015, 40(1):91-94. 
\[5\] 中華人民共和國國家質量監督檢驗檢疫總局 中國國家標準化管理委員會. 糧油檢驗 糧食、油料的雜質、不完善粒檢驗:GB/T 5494—2008\[S\]. 北京:中國標準出版社,2009. 
\[6\] 國家標準局. 糧食、油料檢驗 水分測定法:GB/T 5497—1985\[S\]. 北京:中國標準出版社,1986. 
\[7\] 中華人民共和國國家質量監督檢驗檢疫總局 中國國家標準化管理委員會. 谷物和豆類 氮含量測定和粗蛋白質含量計算 凱氏法:GB/T 5511—2008\[S\]. 北京:中國標準出版社,2008. 
 
 

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