← العودة إلى جميع المدونات والمقالات تقييم نماذج التنبؤ بمردود الجبن

تقييم نماذج التنبؤ بمردود الجبن

كيف يُتنبأ بغلة الجبن من تركيب الحليب، وأين تقصّر صيغ الغلة الكلاسيكية، وما الذي تضيفه مطيافية الأشعة تحت الحمراء القريبة والمتوسطة عند استلام الحليب وأثناء التخثر وانفصال المصل في الحوض، وكيف ينبغي بناء نموذج الغلة والتحقق منه — مع الأدبيات المحكَّمة الداعمة لكل نقطة.

لماذا تهم غلة الجبن

الجبن سلعة تجارية بالغة الأهمية في صناعة الألبان؛ ويقدّره Fox وآخرون بنحو 35 % من إجمالي استخدام الحليب [1]. وتُعبَّر الغلة بكيلوغرامات الجبن لكل 100 kg من الحليب عند مستويات موحدة من الدهن والبروتين، وتتابع المصانع كفاءة الغلة، أي الغلة الفعلية كنسبة مئوية من الغلة المتنبأ بها من تركيب الحليب [1]. والعوامل التي تحركها مفهرسة جيداً — تركيب الحليب وجودته، والتوحيد، والمعالجة الحرارية، وصلابة الهلام عند التقطيع، ونظام التقطيع والتحريك، وحجم جسيمات الخثرة، وتصميم الحوض — وتعمل من خلال التأثير في تركيب هلام الحليب وفي مقدار الرطوبة المطرودة ومقدار الدهن المفقود من جسيمات الخثرة [1].

التنبؤ بالغلة من تركيب الحليب

تنحدر صيغ التنبؤ بالغلة من صيغة نُشرت عام 1895 تعتمد على الكازين والدهن فقط؛ وصيغة Van Slyke هي الأشهر في هذه السلسلة، وأضافت التحسينات اللاحقة رطوبة الجبن وملحه والمواد الصلبة لمصل اللبن والباراكازين بدلاً من الكازين [2]. واختبر Emmons وModler صيغ General وBarbano وVan Slyke على 22 حوض شيدر ووجدا أن الصيغ غير المعدلة لم تتنبأ بالغلة بدقة: فكان متوسط الغلة المتنبأ بها 99.17 % من الفعلية، ومجموع مكونات الجبن المقاسة أقل من 100 % [2]. وأدى التعديل وفق مجموع المكونات الملاحظ إلى رفع المتوسط إلى 99.99 % من الفعلية، ولذلك يوصى بالصيغ المعدلة للغلات المستهدفة وكفاءة الغلة؛ واللافت أن بروتين الحليب الكلي أعطى عندئذ الغلات المتنبأ بها نفسها التي أعطاها الكازين، فقد لا يكون تحديد الكازين ضرورياً دائماً [2].

المدخلات هي دهن حليب الحوض وبروتينه، وهذه القيم لا تكون أفضل من الطرائق المرجعية التي تقف وراءها: فالمرجع الوزني للدهن هو ISO 23318 | IDF 249 التي حلت محل ISO 1211 [3]، وتحدد ISO 8968-1 | IDF 20-1 النيتروجين بمبدأ كلداهل وتحسب منه البروتين الخام [4].

ما تضيفه مطيافية الأشعة تحت الحمراء عند استلام الحليب

الطرائق المرجعية بطيئة قياساً بوتيرة صناعة الجبن، ولذلك توفر المعايرات المطيافية المبنية إزاءها الأرقام اليومية. حدد Laporte وPaquin الدهن والبروتين الخام والبروتين الحقيقي والكازين في حليب الأبقار بالنفاذ في الأشعة تحت الحمراء القريبة بمعايرات PLS على 96 عينة؛ وأعطى التحقق المستقل أخطاء تنبؤ معيارية قدرها 0.07 % للدهن و0.06 % للبروتين الخام والكازين و0.05 % للبروتين الحقيقي، ووُجد أن التجانس يؤثر في تحديد الدهن [5].

ثمة طريق أكثر مباشرة هو معايرة الطيف إزاء الغلة نفسها. صنع Ferragina وآخرون 1,264 جبناً نموذجياً من حليب أبقار فردية وفق بروتوكول مخبري ثابت وربطوا أطياف الأشعة تحت الحمراء المتوسطة (FTIR) للحليب غير المعالج بسمات الغلة المقاسة؛ وأعطى التحقق المتقاطع معاملات تحديد قدرها 0.95 لغلة الجبن بالمواد الصلبة الكلية و0.83 لغلة الجبن الطازج، لكن 0.65 فقط للماء المحتجز في الخثرة و0.41 لاسترداد الدهن [6]. فالطيف يحمل المعلومات التركيبية التي تحرك غلة المواد الصلبة؛ أما احتجاز الماء وفقد الدهن فيتقرران في الحوض ولا يظهران في طيف الحليب. وهذا هو الجزء من المشكلة الذي تعالجه المراقبة داخل الحوض.

مراقبة التخثر وانفصال المصل في الحوض

استعرض O'Callaghan وآخرون التقنيات على الخط لمراقبة تكوّن الخثرة — مسابير السلك الساخن والمسابير الاهتزازية والبصرية — وخلصوا من تجارب مصنعية امتدت عبر التباين الموسمي للحليب إلى أن المراقبة على الخط يمكن أن تحسّن اتساق الخثرة عند التقطيع [7]. ويعتمد النهج البصري على ارتفاع تشتت الضوء مع تجمع مذيلات الكازين. راقب Castillo وآخرون تخثر حليب الماعز بمستشعر انعكاس منتشر عند 880 nm؛ وارتبطت مَعلَمة الانعكاس Tmax بزمن التخثر وفق Berridge (R² = 0.9913)، وتنبأت معادلة لزمن التقطيع قائمة على Tmax بزمن التقطيع بخطأ معياري قدره 84.5 s (R² = 0.9785) عبر قيم متباينة من pH ودرجة الحرارة وتركيز الإنزيم [8]. ووسّع Lyndgaard وآخرون ذلك إلى أطياف NIR كاملة (1,000–2,500 nm) مسجلة داخل الخط، مضغوطة بتحليل المكونات الرئيسية ومطابقة بنموذج حركي يفصل التحلل البروتيني لكازين κ عن تجمع المذيلات وتكوّن الشبكة؛ وطابق النموذج 12 دفعة بـ R² أعلى من 0.99 وأتاح التقدير في الوقت الحقيقي للتحديد الآلي لزمن التقطيع [9].

وتحمل الإشارة نفسها معلومات بعد التقطيع. بيّن Fagan وآخرون بمنهجية سطح الاستجابة أن احتجاز الدهن دالة لزمن التقطيع ودرجة الحرارة، وأن غلة الخثرة تعتمد أيضاً على إضافة كلوريد الكالسيوم، وأن هناك صلابة هلام مثلى عند التقطيع ينبغي تعظيمها مع تجنب الخشونة السريعة للهلام والانفصال المجهري للمصل [10]. وفي دراسة لاحقة، تنبأت معادلات تجمع بين تركيب الحليب ومعلمات التشتت الخلفي بفقد الدهن بخطأ تنبؤ معياري قدره ±2.65 g/100 g (R² = 0.93)، وبغلة الخثرة بـ ±0.95 % (R² = 0.90)، وبرطوبة الخثرة بـ ±1.43 % (R² = 0.94) [11]. وكانت هذه دراسات في أحواض تجريبية عبر ظروف متنوعة عمداً؛ فهي تبيّن أن الإشارة تحتوي على المعلومات، لا ما سيحققه حوض إنتاجي.

بناء نموذج غلة يصمد

نموذج غلة الجبن هو في الحقيقة نموذجان: تنبؤ مبني على التركيب بالغلة التي ينبغي أن يعطيها الحليب، ونموذج داخل الحوض لمقدار ما يتحقق من تلك الإمكانية. وثلاث ممارسات تبقي كليهما قابلاً للدفاع عنه:

  • حدد الغلة التي تتنبأ بها. يميز Ferragina وآخرون بين الغلة الطازجة وغلة المواد الصلبة الكلية والماء المحتجز في الخثرة، إضافة إلى استرداد الدهن والبروتين والمواد الصلبة الكلية [6]؛ ولا يمكن قراءة نموذج معاير على إحداها على أنه الأخرى.
  • اربط المعايرة بالطرائق المرجعية. ينبغي أن تأتي قيم الدهن والبروتين من ISO 23318 وISO 8968-1 [3][4]، وتتبع معايرة NIR والتحقق منها على منتجات الحليب ISO 21543 | IDF 201 [12].
  • تحقق عبر الفصول. يعتمد زمن التقطيع واستجابة انفصال المصل على pH ودرجة الحرارة والكالسيوم ومستوى الإنزيم [8][10]، وتشدد المراجعة المصنعية على التباين الموسمي [7]؛ فأعد التحقق قبل الوثوق بنموذج على حليب الموسم التالي.

كيف تتعامل USTECH مع ذلك

محلل العمليات ProLine2550 مخصص للسوائل والملاط في خطوط الأنابيب والأوعية، وهو ما يغطي قياس حليب الحوض الذي يغذي تنبؤاً بالغلة مبنياً على التركيب، وتوفر حزمة caliX أدوات انحدار PLS وPCA المستخدمة في الدراسات المذكورة أعلاه [5][6][9]. وعبر ProChem يمكن تمرير القيم المتنبأ بها إلى نظام PLC أو SCADA في المصنع للوحات المتابعة والإنذارات. أما ما إذا كان يمكن التنبؤ بسمات الغلة التي يهتم بها المصنع بالدقة التي يحتاجها، فيُحدَّد في دراسة جدوى بعيناتكم الخاصة وفق ISO 21543 [12]، لا يُفترض من الأرقام المنشورة.

المراجع

  • [1] Fox, P.F., Guinee, T.P., Cogan, T.M., McSweeney, P.L.H. (2017). Cheese Yield. In: Fundamentals of Cheese Science, 2nd ed. Springer, Boston, pp. 279–331. doi:10.1007/978-1-4899-7681-9_10
  • [2] Emmons, D.B., Modler, H.W. (2010). Invited review: A commentary on predictive cheese yield formulas. Journal of Dairy Science, 93(12), 5517–5537. doi:10.3168/jds.2010-3262
  • [3] ISO 23318 | IDF 249:2022. Milk, dried milk products and cream — Determination of fat content — Gravimetric method. ISO, Geneva. iso.org/standard/75226.html
  • [4] ISO 8968-1 | IDF 20-1:2014. Milk and milk products — Determination of nitrogen content — Part 1: Kjeldahl principle and crude protein calculation. ISO, Geneva. iso.org/standard/61020.html
  • [5] Laporte, M.-F., Paquin, P. (1999). Near-infrared analysis of fat, protein, and casein in cow's milk. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 47(7), 2600–2605. doi:10.1021/jf980929r
  • [6] Ferragina, A., Cipolat-Gotet, C., Cecchinato, A., Bittante, G. (2013). The use of Fourier-transform infrared spectroscopy to predict cheese yield and nutrient recovery or whey loss traits from unprocessed bovine milk samples. Journal of Dairy Science, 96(12), 7980–7990. doi:10.3168/jds.2013-7036
  • [7] O'Callaghan, D.J., O'Donnell, C.P., Payne, F.A. (2002). Review of systems for monitoring curd setting during cheesemaking. International Journal of Dairy Technology, 55(2), 65–74. doi:10.1046/j.1471-0307.2002.00043.x
  • [8] Castillo, M., Payne, F.A., Hicks, C.L., López, M.B. (2000). Predicting cutting and clotting time of coagulating goat's milk using diffuse reflectance: effect of pH, temperature and enzyme concentration. International Dairy Journal, 10(8), 551–562. doi:10.1016/S0958-6946(00)00086-8
  • [9] Lyndgaard, C.B., Engelsen, S.B., van den Berg, F.W.J. (2012). Real-time modeling of milk coagulation using in-line near infrared spectroscopy. Journal of Food Engineering, 108(2), 345–352. doi:10.1016/j.jfoodeng.2011.07.029
  • [10] Fagan, C.C., Castillo, M., Payne, F.A., O'Donnell, C.P., O'Callaghan, D.J. (2007). Effect of cutting time, temperature, and calcium on curd moisture, whey fat losses, and curd yield by response surface methodology. Journal of Dairy Science, 90(10), 4499–4512. doi:10.3168/jds.2007-0329
  • [11] Fagan, C.C., Castillo, M., O'Donnell, C.P., O'Callaghan, D.J., Payne, F.A. (2008). On-line prediction of cheese making indices using backscatter of near infrared light. International Dairy Journal, 18(2), 120–128. doi:10.1016/j.idairyj.2007.09.007
  • [12] ISO 21543 | IDF 201:2020. Milk and milk products — Guidelines for the application of near infrared spectrometry. ISO, Geneva. iso.org/standard/77606.html
USTECH Innovations Logo

قيّم هذا التطبيق لعمليتك الإنتاجية

يمكن لفريق التطبيقات لدينا شرح الطريقة ومشاركة المراجع العلمية الداعمة ومناقشة كيفية تطبيقها على عمليتكم.

اتصل بنا

اقرأ التالي