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大豆压榨品率测算模型的构建

发布日期:2019-07-09 中国油脂网

 魏 巍
(九三集团 哈尔滨惠康食品有限公司,哈尔滨 150060)
 
 
摘要:以干物质质量守恒和蛋白守恒为基础,结合生产实际操作,考虑各影响因素,构建了基于原料质量和产品质量控制目标的大豆压榨品率测算模型。实现了不同蛋白含量豆粕品率的精确测算,为大豆压榨企业的经营决策和生产管理提供有效帮助。
关键词:大豆压榨;品率;测算模型 
中图分类号:TS207.7;F406.3   文献标识码:A
文章编号: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

浸出制油是大豆压榨业获得大豆油和豆粕的根本方法。由于原料(大豆)和产品(大豆油、豆粕)价格受期货行情影响,因此行业在期货市场上的套保、现货市场上的基差销售成为一种常态,生产经营实体则需要严格按计划进行大豆的采购、加工和产品的销售,以获得预期的收益。所以,在大豆加工甚至采购前有效预测油、粕品率对大豆压榨企业的经营决策意义重大。传统上,大豆压榨产品只考虑大豆油、豆粕,生产经营决策者一般按进口大豆油率19%~22%,粕率78%~79%,国产大豆油率16%~17%,粕率79%~80%进行粗略计算\[1\]。但实际上,由于受原料大豆质量指标的差异,这种测算结果与实际生产存在显著差异,且随加工规模的增大而在实际产量上放大\[2-3\]。目前,不少业内企业集团在品率管控中使用基于干基甚至无油干基守恒测算的粕率、油率,尽管解决了综合品率监管的问题,但是由于未考虑蛋白质的影响,无法细分不同蛋白规格粕产品的品率,不仅无法进行榨利的精准测算,也无法考核生产工厂的原料蛋白利用率。随着豆粕市场主体从众多养殖散户向大型饲料企业集中转移,对豆粕产品提出了更多差异化的需求,而近红外快速检测技术,特别是在线检测技术在大豆压榨业的迅速普及\[4\],使压榨企业根据客户需求在生产过程中调整大豆脱皮量以精确控制豆粕蛋白、纤维等具体指标成为现实,传统的品率测算远不能满足生产经营的实际需要。
     笔者结合工作实际,以干物质质量守恒计算为基础,发展了蛋白守恒计算与之配合,综合考虑各项影响因素,构建了大豆压榨品率测算模型,以期辅助生产经营决策,同时为生产过程控制的监管问效提供相对客观的标尺。
1 品率测算建模
     从工艺角度分析,大豆浸出制油过程包含清选除杂、调质、破碎、脱皮、制坯、浸提、蒸馏和蒸脱,整体工艺处理过程未发生化学反应,仅存在结构和水分含量的变化,理论上,存在着干物质守恒。同时,考虑到蛋白质测量也仅为基于凯氏定氮法的氮元素测量并按固定系数还原蛋白质的量,因此无需考虑在加工过程中的蛋白质变化,可以近似地视为存在着粗蛋白质的质量守恒。
     考虑生产过程各产品和清选出杂,得出等式如下:
     大豆原料无油干物质=出杂无油干物质+产豆皮无油干物质+产豆粕无油干物质
(1)
     大豆原料粗蛋白=出杂质粗蛋白+产豆皮粗蛋白+产豆粕粗蛋白
 
(2)
     其中,大豆原料的无油干物质既包括原料中大豆本身的,也包括大豆杂质的,考虑到实际原料检测过程中,大豆水分、含油的检测都是基于检杂后净粮的,因此需要对大豆杂质的水分和含油进行单独的取样检测\[5-6\]。即:
     大豆原料无油干物质=(1-大豆杂质)×(1-大豆水分-大豆含油)+大豆杂质×(1-杂质水分-杂质含油)
 
(3)
     出杂无油干物质=清选出杂率×(1-出杂水分-出杂含油)
 
(4)
     产豆皮无油干物质=净脱皮率×(1-豆皮水分-豆皮含油)
 
(5)
     产豆粕无油干物质=粕率×(1-豆粕水分-豆粕含油)
 
(6)
     基于等式(1)和(3)~(6),得到如下等式关系:
     (1-大豆杂质)×(1-大豆水分-大豆含油)+大豆杂质×(1-杂质水分-杂质含油)=清选出杂率×(1-出杂水分-出杂含油)+净脱皮率×(1-豆皮水分-豆皮含油)+粕率×(1-豆粕水分-豆粕含油)
 
(7)
     同样,大豆原料的粗蛋白,既包括原料中大豆本身的,也包括大豆杂质的,考虑到实际原料检测过程中,大豆蛋白的检测也是基于检杂后净粮的,因此也需要对大豆杂质的蛋白进行单独的取样检测\[7\]。即:
     大豆原料粗蛋白=(1-大豆杂质)×大豆蛋白+大豆杂质×杂质蛋白
 
(8)
     出杂质粗蛋白=清选出杂率×出杂蛋白
 
(9)
     产豆皮粗蛋白=净脱皮率×豆皮蛋白
 
(10)
     产豆粕粗蛋白=粕率×豆粕蛋白
 
(11)
     基于等式(2)和(8)~(11),得到如下等式关系:
     (1-大豆杂质)×大豆蛋白+大豆杂质×杂质蛋白=清选出杂率×出杂蛋白+净脱皮率×豆皮蛋白+粕率×豆粕蛋白
 
(12)
     在实际生产中,为减少品率损失,油厂的原粮清选工段一般仅保留上层筛网,筛出影响产品感官的大杂,对小杂则不再筛出,而是随大豆经过整个加工过程最终进入豆粕中。由于筛出的大杂以豆梗豆荚为主,粗纤维含量高,蛋白、脂肪含量低;而未筛出的小杂,相对大杂蛋白、脂肪含量略高,而粗纤维含量略低。为简化计算,可将清选出杂率视为大杂含量,出杂各项指标视为大杂各项指标,由于有如下等式关系:
     大豆杂质×(1-杂质水分-杂质含油)=大杂含量×(1-大杂水分-大杂含油)+小杂含量×(1-小杂水分-小杂含油)
 
(13)
     大豆杂质×杂质蛋白=大杂含量×大杂蛋白+小杂含量×小杂蛋白
 
(14)
     可将等式(7)和(12)简化如下:
     (1-大豆杂质)×(1-大豆水分-大豆含油)+小杂含量×(1-小杂水分-小杂含油)=净脱皮率×(1-豆皮水分-豆皮含油)+粕率×(1-豆粕水分-豆粕含油)
 
(15)
     (1-大豆杂质)×大豆蛋白+小杂含量×小杂蛋白=净脱皮率×豆皮蛋白+粕率×豆粕蛋白
 
(16)
     根据等式(15)和(16),能够得到粕率计算公式如下:
     粕率=
 
 
\[(1-大豆杂质)×(1-大豆水分-大豆含油)+小杂含量×(1-小杂水分-小杂含油)\]×豆皮蛋白-\[(1-大豆杂质)×大豆蛋白+小杂含量×小杂蛋白\]×(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)
     根据等式(16),能够得到净脱皮率计算公式:
     净脱皮率=\[(1-大豆杂质)×大豆蛋白+小杂含量×小杂蛋白-粕率×豆粕蛋白\]/豆皮蛋白
 
(18)
     在上述测算公式的基础上,基于粗脂肪在加工前后的质量守恒,可以进一步得到毛油(未脱胶汽提油,水分含量忽略不计)品率计算公式:
     毛油品率=(1-大豆杂质)×大豆含油+小杂含量×小杂含油-净脱皮率×豆皮含油-粕率×豆粕含油
 
(19)
2 影响品率的因素分析
     通过等式(17)可以发现,影响粕率的变量有大豆杂质、水分、蛋白、含油、小杂含量,小杂水分、蛋白、含油,豆皮水分、蛋白、含油和豆粕的水分、蛋白、含油共计14个质量指标。根据可控度,这14个变量又可以分为原料因素、生产可控因素两类。
     原料因素包含大豆杂质、水分、蛋白、含油和小杂含量、水分、蛋白、含油共计8个质量检测指标。上述变量均取决于到厂原料质量,为生产不可控因素,且对计算结果影响重大,需要合理设定取样频次和方法、严格按照检测标准进行检测,确保样品代表性强、结果准确真实。
     生产可控因素包含豆粕水分、蛋白、含油和豆皮水分、蛋白、含油共计6项产品质量控制目标。需要说明的是,这里提到的豆皮不是单纯意义上的大豆种皮,而是在大豆脱皮工段脱出(或者在豆皮回填工段回填)的物质,其中以大豆种皮为主,伴有少量的豆杂、胚芽甚至碎豆瓣。就生产控制而言,豆皮中的碎豆瓣应尽可能的少,以减少蛋白和脂肪的损失,但实际生产中,受设备工艺制约,随着脱皮量的增大,豆皮中碎豆瓣的含量会逐步提高,需要皮仁分离筛进行二次筛分。因此,在品率测算时,应结合具体生产设备实际条件,设定其豆皮的目标质量指标,在生产过程中不定期的抽检,避免脱皮工艺控制偏离,影响产品质量和品率,造成经济损失。而豆粕质量控制目标需要在生产过程中根据在线监测情况实时调整,尽管个别时点实际与目标存在偏离,但从长期平均看,只要在线监测不存在系统性偏差,实际值应该无限接近于目标值。
3 结 论
     大豆压榨品率测算模型充分考虑了原料、产品各量化质量指标对油、粕、皮品率的影响,通过将原料质量指标、粕产品质量控制目标和豆皮质量控制目标3方面共计14个因素变量带入大豆压榨品率模型进行测算,能够得出相对更为精准的油、粕、皮品率,可以为生产经营决策提供更为精准的数据支持。
     但该品率模型尚存个别细节不足,亟待在后期的工作实践中予以完善:①未考虑粕纤维的制约因素和粕感官导致的豆皮回填量不足的情况。前者可以通过另行设置粗纤维平衡测算等式,给定粕纤维上限进行修订;但由于粕感官质量缺乏量化标准,其对豆皮回填量的影响暂时无法通过建模进行量化。②受质量指标检测代表性影响较大。特别是皮率,为简化计算,实际为脱出与回兑豆皮抵消后的净皮率,本身就小,且受质检指标的影响大,因此测算准确度相对较差。需要通过更科学的取样检测方法确保质量指标检测的代表性和准确性,有条件的可以考虑对原料配备在线监测设施,从根本上解决取样代表性不足的问题。③油率仅计算了未脱胶的汽提毛油,未进一步测算脱胶油乃至成品油的品率。
     脱胶油乃至成品油的品率测算由于涉及物理化学反应,需要以毛油含磷、酸价等质量指标为基础,因此摸索毛油质量指标与大豆原料质量指标的量化对应关系是下一步进一步测算脱胶油乃至成品油品率的关键。

参考文献:
\[1\] 罗江华, 丁攀. 大豆压榨套利投资策略分析\[J\]. 粮食科技与经济, 2010, 35(3):20-21. 
\[2\] 左青. 加工巴西大豆和美国大豆的综合效益评估\[J\]. 中国油脂, 2006, 31(2):7-8. 
\[3\] 张晓青. 大豆杂质成分对脱皮量的影响\[J\]. 中小企业管理与科技旬刊, 2014(2):285-286. 
\[4\] 王乐, 史永革, 李勇, 等. 在线近红外过程分析技术在豆粕工业生产上的应用\[J\]. 中国油脂, 2015, 40(1):91-94. 
\[5\] 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局 中国国家标准化管理委员会. 粮油检验 粮食、油料的杂质、不完善粒检验:GB/T 5494—2008\[S\]. 北京:中国标准出版社,2009. 
\[6\] 国家标准局. 粮食、油料检验 水分测定法:GB/T 5497—1985\[S\]. 北京:中国标准出版社,1986. 
\[7\] 中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局 中国国家标准化管理委员会. 谷物和豆类 氮含量测定和粗蛋白质含量计算 凯氏法:GB/T 5511—2008\[S\]. 北京:中国标准出版社,2008. 
 
 

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