В сельскохозяйственной и пищевой промышленности определение химического состава сырья важно для эффективности производства, применения и определения закупочной цены. Традиционные лабораторные испытания отнимают много времени, сложны и дороги. В новом исследовании ученые демонстрируют, что спектроскопия в ближнем инфракрасном диапазоне (БИК) и машинное обучение могут обеспечить быстрый, точный и экономически эффективный анализ продукта.
Новое исследование Иллинойсского университета в Урбане-Шампейне показывает, что спектроскопия в ближнем инфракрасном диапазоне (БИК, англ. near-infrared spectroscopy, NIR) и машинное обучение могут обеспечить быстрый, точный и экономически эффективный анализ продукта, пишет Марианна Штайн в релизе университета.
В двух исследованиях эксперты изучают использование спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона для анализа характеристик зерен кукурузы и биомассы сорго.
«БИК-спектроскопия имеет много преимуществ по сравнению с традиционными методами. Она быстрая, точная и недорогая. В отличие от лабораторного анализа, она не требует использования химикатов, поэтому более экологична. Она не разрушает образцы, и вы можете анализировать несколько характеристик одновременно. После настройки системы любой желающий может ею управлять с минимальной подготовкой», - сказал Мохаммед Камруззаман, доцент кафедры сельскохозяйственной и биологической инженерии (ABE), входящей в Колледж сельскохозяйственных, потребительских и экологических наук и Инженерный колледж Грейнджера в Университете Иллинойса. Он является соавтором обеих статей.
В первом исследовании ученые создали глобальную модель для анализа кукурузного зерна. Содержание влаги и белка влияет на пищевую ценность, эффективность обработки и цену кукурузы, поэтому эта информация имеет решающее значение для отрасли переработки зерна. Исследование опубликовано в журнале Food Chemistry.
Кукуруза является важной сельскохозяйственной культурой и мировым товаром, который широко используется в пищу человеку, в качестве корма для скота и для производства биотоплива.
Мировое производство кукурузы оценивается в 1,157 млрд метрических тонн в 2022/23 маркетинговом году и, как ожидается, увеличится в 2023/24 году. Кукуруза активно торгуется на международном сельскохозяйственном рынке. В 2022/23 году США произвели 348,4 млн тонн и экспортировали 42,8 млн тонн кукурузы, что составляет 30,1% и 23,7% мирового производства и экспорта кукурузы соответственно, согласно данным МСХ США.
Экспорт кукурузы из США оценивается в 18,57 млрд долларов, что составляет примерно половину от общей стоимости экспорта зерна, кормов и фуража США. Стоимость экспорта кукурузы из США выросла в среднем на 11,3% с 2013 года. Помимо США, Бразилия и Аргентина также являются крупными экспортерами кукурузы, на долю которых в 2022/23 торговом году пришлось 29,5% и 14,3% мирового экспорта кукурузы соответственно.
Физические свойства и химический состав кукурузы будут различаться из-за генетики выращиваемого гибрида кукурузы, а также условий окружающей среды и агрономических параметров управления в месте ее производства. Все три набора факторов, генетика, окружающая среда и управление будут различаться среди образцов кукурузы, произведенных в разных частях мира.
Различия в физических и химических свойствах кукурузы могут изменить ценность зерна. Высоковлажная кукуруза, определяемая как кукуруза с процентом влажности 24% или выше при сборе урожая, как правило, покупается по более низким ценам, поскольку для сушки зерна требуется значительная энергия, а кукуруза с высоким содержанием влаги подвержена плесени и другим источникам ухудшения при хранении. Содержание влаги в кукурузе также играет ключевую роль в определении эффективности различных методов обработки.
Высокое содержание белка увеличивает выход и ценность сухой барды, ценного побочного продукта производства кукурузного этанола, и может снизить стоимость производства полноценных кормовых рационов для скота. Таким образом, быстрый, точный и неразрушающий метод определения содержания влаги и белка в зернах кукурузы, который, как было продемонстрировано, обеспечивает точность для зерна кукурузы, произведенного в разных странах в разных условиях и с разными управленческими решениями, представляет большой интерес для ряда заинтересованных сторон в промышленности.
БИК и другие спектроскопические методы являются косвенными методами. Они измеряют, как материал поглощает или испускает свет на разных длинах волн, затем создают уникальный спектр, который преобразуется в характеристики продукта с помощью моделей машинного обучения. Многие предприятия по переработке продуктов питания и сельскохозяйственной продукции уже имеют оборудование БИК, но модели необходимо обучить для определенных целей.
«Кукуруза, выращенная в разных местах, различается из-за почвы, окружающей среды, управления и других факторов. Проблема была в том, что если вы обучаете модель на кукурузе из одного места, она не будет точной в другом месте», - рассказал Камруззаман.
Чтобы решить эту проблему и разработать модель, применимую в самых разных местах, исследователи собрали образцы кукурузы из семи стран - Аргентины, Бразилии, Индии, Индонезии, Сербии, Туниса и США.
«Для анализа влажности и белка в зернах кукурузы мы объединили градиентно-бустерные машины с частичной регрессией наименьших квадратов. Это новый подход, который дает точные и надежные результаты», — сказал Руньюй Чжэн, докторант ABE и ведущий автор первого исследования.
Хотя модель не является на 100% глобальной, она обеспечивает значительную изменчивость данных и будет работать во многих местах. При необходимости ее можно обновить дополнительными образцами из новых мест, отметил Камруззаман.
Во втором исследовании ученые сосредоточились на биомассе сорго, которая может служить возобновляемым, экономически эффективным и высокопродуктивным сырьем для биотоплива. Исследование опубликовано в журнале Biomass and Bioenergy .
Исследователи объяснили, что преобразование биомассы в биотопливо зависит от химического состава, поэтому быстрый и эффективный метод характеристики биомассы сорго может помочь в производстве биотоплива, селекции и других соответствующих отраслях.
Используя сорго с энергетической фермы Иллинойсского университета, они смогли точно и надежно предсказать влажность, зольность, лигнин и другие характеристики.
«Сначала мы отсканировали образцы и получили спектры ближнего инфракрасного диапазона в качестве выходных данных. Это своего рода отпечаток пальца, уникальный для различных химических составов и структурных свойств. Затем мы использовали хемометрику — математико-статистический подход — для разработки моделей прогнозирования и приложений», — сказал докторант ABE и ведущий автор второй статьи Мд Вадуд Ахмед.
Камруззаман отметил, что, хотя метод ближней ИК-спектроскопии не так точен, как лабораторный анализ, его более чем достаточно для практических целей, и он может обеспечить быстрые и эффективные методы скрининга для промышленного использования.
«Главным преимуществом этой технологии является то, что вам не нужно удалять и уничтожать продукцию. Вы можете просто взять образцы для измерения, отсканировать их, а затем вернуть в производственный поток. В некоторых случаях вы даже можете сканировать образцы непосредственно на производственной линии. БИК-спектроскопия обеспечивает большую гибкость для промышленного использования», - заключил он.