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Echtzeit-Feuchtigkeitskontrolle in Maisgluten-Futtertrocknern

Warum der Trockner für Maiskleberfutter zu den größten Energieverbrauchern einer Maisnassmühle gehört, was Über- und Untertrocknung an Energie und Produktqualität kosten und was die veröffentlichte Literatur über die Online-Feuchtemessung mit Nahinfrarotspektroskopie und ihren Einsatz zur Trocknerregelung sagt.

Warum die Trocknerfeuchte in einer Nassmühle zählt

Die Maisnassvermahlung zerlegt das Korn in Stärke, Keim, Faser und Kleber; Faser, Quellwasser und Kleber werden als Maiskleberfutter und Maiskleber an die Futtermittelindustrie verkauft [1]. Maiskleberfutter ist etwa gleich viel oder weniger wert als der angelieferte Mais, sodass seine Marge von den Herstellkosten abhängt [1]. Entwässerung, Eindampfung und Trocknung dominieren den Energieverbrauch einer Nassmühle, und Energie ist nach dem Mais selbst ihr zweitgrößter Betriebskostenposten [2]. Der Trockner für Maiskleberfutter steht damit zwischen der Brennstoffrechnung und der Feuchtespezifikation eines nach Gewicht verkauften Nebenprodukts.

Was getrocknet wird

Die Faser wird in einer Siebzentrifuge mechanisch auf etwa 65–75 % Feuchte und in einer Schneckenpresse um weitere rund zehn Prozentpunkte entwässert; anschließend wird Quellwasser zugegeben und die Mischung zu Maiskleberfutter getrocknet, meist in einem direkt befeuerten Gleichstrom-Drehrohrtrockner oder, wo Dampf günstiger ist, in Dampfröhrentrocknern [2]. Die Trocknerbeschickung ist nicht konstant: In einem 22-wöchigen Milchviehversuch schwankten die Nährstoffgehalte des gelieferten nassen und trockenen Maiskleberfutters durchgehend, und die Autoren empfahlen, jede neue Lieferung zu beproben [3]. Der Wasserentzug ist ein anerkanntes Kostenproblem von Mais-Nebenprodukten im Allgemeinen [4].

Beide Fehlerrichtungen haben ihren Preis. Nasses Maiskleberfutter ließ sich nur bei 6 °C ohne Verderb lagern; bei 17 oder 26,5 °C war ein Konservierungsmittel nötig, um es zwei bis drei Wochen zu halten [5], weshalb das Produkt vor dem Versand getrocknet wird [2]. In der anderen Richtung schädigt Hitze das Protein: Bei Trockenschlempe (DDGS), die bei 130 °C hitzebehandelt wurde, sank die standardisierte ileale Verdaulichkeit von Lysin beim Schwein von etwa 67 % auf 52–55 % [6]. Maiskleberfutter ist ein anderes Nebenprodukt, wird aber in Anlagen derselben Klasse getrocknet, und der ENERGY-STAR-Leitfaden weist darauf hin, dass Drehrohrtrockner das Produkt anbrennen können [2].

Energie, Übertrocknung und das Regelungsproblem

In der ENERGY-STAR-Energiebilanz für ein modernes Werk mit 100.000 Bushel pro Tag ist der Trockner für Maiskleberfutter mit 25.419 Btu Primärenergie pro Bushel von 115.777 für das gesamte Werk aufgeführt, also mit rund 22 % [2]. Jeder Feuchtepunkt, der unter den Sollwert entzogen wird, ist umsonst verdampftes Wasser und an der Waage verlorenes Produktgewicht. Die Abhilfe des Leitfadens ist eindeutig: Die Überwachung von Austrittstemperatur und -feuchte und die Regelung von Beschickungsbedingungen und Temperatur des Trockners können Energie sparen und die Streuung der Produkttrockenheit verringern, und modellprädiktive Regelung wurde bereits an Trocknern in der Maisnassvermahlung eingesetzt [2]. Übertrocknung ist ein allgemeines Problem von Drehrohrtrocknern: Ein intelligenter Regler an einem Drehrohrtrockner für Schnitttabak, ausgelegt, um die Austrittsfeuchte auf ihrem Optimum zu halten, verringerte den Anteil übertrockneten Produkts gegenüber konventioneller Regelung [7]. Der Regelkreis ist jedoch nur so gut wie seine Messung: Ein Fuzzy-Regler an einem Drehrohrtrockner für Düngemittel senkte den Biomasse-Brennstoffverbrauch um 9 %, indem er die Abgastemperatur auf ihrem Optimum hielt, doch die Anlage hatte kein Online-Feuchtemessgerät, sodass die Temperatur stellvertretend für die eigentlich maßgebliche Größe stand [8].

Feuchtemessung: Referenzmethode und NIR

Die Referenzmethode für die Feuchte in Futtermitteln ist das Trockenschrankverfahren (Trocknungsverlust) nach ISO 6496, ein Laborverfahren, dessen Ergebnis Stunden nach der Probenahme vorliegt, lange nachdem sich die Trocknerbedingungen geändert haben [9]. Die Nahinfrarotspektrometrie ist die schnelle Alternative, und ISO 12099 enthält die Leitlinien für Kalibrierung, Validierung und Überwachung von NIR-Geräten für Futtermittel [10]. Für Mais-Nebenprodukte berichtete eine Studie aus dem Jahr 2025 mit 30 PLS-Modellen an 1.437 Referenzproben einschließlich DDGS von Feuchtemodellen, die auf unabhängigen Daten in der Regel ein Verhältnis von Leistung zu Abweichung (RPD) über 3 erreichten, wobei die Heterogenität des Materials die Leistung mitbestimmte [11].

Die Verlagerung der Messung an den Trocknerausgang hat ihre eigene Literatur. Green et al. überwachten Wirbelschichttrockner in drei Maßstäben mit Inline-NIR und zeigten, dass die Prozessheterogenität eine wesentliche Rolle für die scheinbare Vorhersagegenauigkeit spielt und dass die Methode mit dem geringsten scheinbaren Fehler nicht immer die beste Wahl für die Regelung ist [12]. Bogomolov et al. stellten fest, dass turbulente Materialbewegung an der Sonde Intensitätsschwankungen erzeugt, die spektral wie Streuung aussehen, sodass eine konventionelle Streukorrektur auch Feuchteinformation entfernt; eine zeitliche Mittelung der Spektren brachte den mittleren quadratischen Inline-Fehler auf etwa 0,1 % Feuchte, während die Verschmutzung der Sonde nur geringen Einfluss hatte [13]. Es handelt sich um pharmazeutische Ergebnisse, doch die Mechanismen — ein bewegter, heterogener Feststoff vor einer Sonde und spärliche, verzögerte Referenzwerte — gelten auch für einen Nebenprodukttrockner.

Einen NIR-Analysator an einen Trockner setzen

  • Dort messen, wo das Produkt repräsentativ ist. Die scheinbare Genauigkeit hängt davon ab, wie das Material der Sonde präsentiert wird [12]; die Messstelle muss daher einen gut durchmischten Strom sehen, und Referenzproben für die Kalibrierung müssen dort zur selben Zeit entnommen werden.
  • Am eigenen Material des Werks kalibrieren und laufend validieren. Die Zusammensetzung von Maiskleberfutter verschiebt sich zwischen Lieferungen [3]; die Kalibrierpopulation muss diese Verschiebungen abdecken und gegen Ergebnisse nach ISO 6496 [9] geprüft werden, wie ISO 12099 es beschreibt [10].
  • Den NIR-Wert als Regelgröße behandeln, nicht als Anzeige. Der dokumentierte Energievorteil entsteht durch die Regelung des Trockners auf die Austrittsfeuchte [2]; ein Regler, der nur auf die Abgastemperatur wirkt, arbeitet mit einer Ersatzgröße [8].

Wie USTECH dies angeht

Am Trocknerausgang setzt USTECH die Inline-NIR-Analysatoren ProLine17EC und ProLine17ECS ein, robuste IP65-Geräte mit InGaAs-Array und Saphirfenster; ProChem übergibt den Feuchtewert an den PLC- oder SCADA-Regelkreis des Trockners. Kalibrierungen werden in caliX gegen Referenzwerte nach ISO 6496 [9] gemäß ISO 12099 [10] erstellt, ergänzt durch den At-line-Analysator MasterLine17EC für das Futterlabor. Ob ein bestimmter Trockner, ein bestimmtes Produkt und eine bestimmte Messstelle die vom Werk benötigte Genauigkeit erreichen, wird in einer Machbarkeitsstudie mit Ihren eigenen Proben und Referenzanalysen ermittelt.

Quellen

  • [1] Rausch, K.D., Hummel, D., Johnson, L.A., May, J.B. (2019). Wet milling: The basis for corn biorefineries. In: Corn: Chemistry and Technology, 3rd ed., pp. 501–535. Elsevier. doi:10.1016/B978-0-12-811971-6.00018-8
  • [2] Galitsky, C., Worrell, E., Ruth, M. (2003). Energy efficiency improvement and cost saving opportunities for the corn wet milling industry: An ENERGY STAR guide for energy and plant managers. Report LBNL-52307, Lawrence Berkeley National Laboratory. doi:10.2172/816536
  • [3] Bernard, J.K., Delost, R.C., Mueller, F.J., Miller, J.K., Miller, W.M. (1991). Effect of wet or dry corn gluten feed on nutrient digestibility and milk yield and composition. Journal of Dairy Science, 74(11), 3913–3919. doi:10.3168/jds.S0022-0302(91)78584-6
  • [4] Rausch, K.D., Belyea, R.L. (2006). The future of coproducts from corn processing. Applied Biochemistry and Biotechnology, 128(1), 47–86. doi:10.1385/ABAB:128:1:047
  • [5] Droppo, T.E., Macleod, G.K., Grieve, D.G. (1985). Composition and storage characteristics of wet corn gluten feed. Canadian Journal of Animal Science, 65(1), 265–268. doi:10.4141/cjas85-032
  • [6] Almeida, F.N., Htoo, J.K., Thomson, J., Stein, H.H. (2013). Amino acid digestibility of heat damaged distillers dried grains with solubles fed to pigs. Journal of Animal Science and Biotechnology, 4, 44. doi:10.1186/2049-1891-4-44
  • [7] Pang, S., Jia, J., Ding, X., Yu, S., Liu, Y. (2021). Intelligent control in the application of a rotary dryer for reduction in the over-drying of cut tobacco. Applied Sciences, 11(17), 8205. doi:10.3390/app11178205
  • [8] Pereira Júnior, M., da Silva, M.T., Guimarães, F.G., Euzébio, T.A.M. (2022). Energy savings in a rotary dryer due to a fuzzy multivariable control application. Drying Technology, 40(6), 1196–1209. doi:10.1080/07373937.2020.1861459
  • [9] ISO 6496:1999. Animal feeding stuffs — Determination of moisture and other volatile matter content. ISO, Geneva. iso.org/standard/12871.html
  • [10] ISO 12099:2017. Animal feeding stuffs, cereals and milled cereal products — Guidelines for the application of near infrared spectrometry. ISO, Geneva. iso.org/standard/67352.html
  • [11] Simmler, M., Ishizaki, K., Mulloni, A., Abbate, R., Juste, A., Sroka, A. (2025). Enabling precision feeding: A novel micro-NIRS system for rapid on-site analysis of the nutritional composition of poultry feed and feed ingredients. Smart Agricultural Technology, 12, 101220. doi:10.1016/j.atech.2025.101220
  • [12] Green, R.L., Thurau, G., Pixley, N.C., Mateos, A., Reed, R.A., Higgins, J.P. (2005). In-line monitoring of moisture content in fluid bed dryers using near-IR spectroscopy with consideration of sampling effects on method accuracy. Analytical Chemistry, 77(14), 4515–4522. doi:10.1021/ac050272q
  • [13] Bogomolov, A., Mannhardt, J., Heinzerling, O. (2018). Accuracy improvement of in-line near-infrared spectroscopic moisture monitoring in a fluidized bed drying process. Frontiers in Chemistry, 6, 388. doi:10.3389/fchem.2018.00388
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