Warum die Trenneffizienz wichtig ist
Die Maisnassvermahlung, einer der anspruchsvollsten Getreideprozesse der Lebensmittel- und Futtermittelindustrie, zerlegt das Korn in Stärke, Keim, Faser und Protein (Kleber). Stärke ist das Hauptprodukt und der Rohstoff für Süßungsmittel, Ethanol und modifizierte Stärken, während die Nebenprodukte sehr unterschiedliche Werte haben: Maiskleber (Corn Gluten Meal) ist in Geflügel-, Schweine- und Heimtierrationen sehr geschätzt, wogegen Maiskleberfutter (Corn Gluten Feed) etwa so viel wie der eingesetzte Mais oder weniger wert ist [1]. Stärke, die den Prozess mit der Faser verlässt, landet daher im Strom mit dem geringsten Wert.
Die Trennkette
Die Quellung ist der Schritt, von dem eine wirksame Fraktionierung abhängt [1]. Gereinigte Körner werden in schwach saurem Wasser bei etwa 50 °C eingeweicht, üblicherweise 20–36 Stunden lang; längere Quellzeiten erfordern mehr Kapital und Energie, aber weniger Schwefeldioxid [2]. Die Quellchemie wirkt sich unmittelbar auf die Ausbeute aus: In Laborarbeiten von Haros und Suárez erhöhte Milchsäure im Quellwasser die Stärkeausbeute von Zahn- und Hartmais, und eine wirksame Freisetzung der Stärkekörner wurde innerhalb von 24 Stunden erreicht [3].
Nach dem Grobmahlen wird der Keim geringer Dichte in Hydrozyklonen abgeschieden und auf Sieben gewaschen, um lose Stärke und Kleber in den Hauptstrom zurückzuführen [2]. Der Hydrozyklonunterlauf wird fein gemahlen und gesiebt; die Siebe halten die Faser zurück, und das Faserwaschwasser gewinnt so viel Stärke und Kleber wie möglich zurück, bevor die Faser in einer Siebzentrifuge auf 65–75 % Feuchte entwässert wird [2]. Das verbleibende Stärke–Kleber-Gemisch wird unter Ausnutzung der geringeren Dichte des Klebers durch Zentrifugation getrennt, und die Stärke wird anschließend im Gegenstrom gewaschen, meist in 9 bis 15 Hydrozyklonstufen, auf typischerweise mehr als 99,5 % Reinheit [2]. Frischwasser tritt nur bei der Stärkewäsche ein und fließt durch den Prozess zurück bis zur Quellung, was Wasserverbrauch und Verdampferlast minimiert [2].
Wohin die Stärke geht
Trennverluste zeigen sich an zwei Stellen. Beim Vergleich von Labor- und Technikumsverfahren an vier Hybriden fanden Singh et al. im Technikumsmaßstab geringere Stärkeausbeuten und -wiederfindungen, während die Kleber- und Faserausbeuten höher lagen, weil diese Fraktionen mehr nicht zurückgewonnene Stärke enthielten; je härter das Korn, desto geringer Stärkeausbeute und -wiederfindung [4]. Dieselbe Studie setzte als handelsüblich akzeptable Proteingehalte der Stärke weniger als 0,50 % (Trockenmasse) für normalen Zahnmais und weniger als 0,30 % für Wachsmais an [4]. Auf der Faserseite identifizierten Ozturk et al. die Strukturen, die in der Nassmahlfaser Stärke zurückhalten, schrieben 54 % der zurückgehaltenen Stärke der Proteinmatrix zu und folgerten, dass ein Aufbrechen des Proteins die größte Steigerung der Stärkeextraktion bewirken würde [5]. Verluste in die Faser sind daher teilweise eine Frage der Kornstruktur und der Quellung, nicht nur der Sieb- und Zentrifugeneinstellungen.
Daraus ergeben sich die Größen, die eine Mühle verfolgt: Protein in der gewaschenen Stärke, Stärke in den Kleber- und Faserströmen sowie Feststoffe in den Suspensionen. Protein in Stärke wird aus dem Stickstoff berechnet; ISO 3188 legt das titrimetrische Kjeldahl-Verfahren für Stärken und Stärkeerzeugnisse mit Stickstoffgehalten über 0,01 % fest [6]. Solche Laborergebnisse liegen erst vor, wenn der Strom bereits weitergeflossen ist — das ist der Anlass für schnellere Messungen.
Was Spektroskopie überwachen kann
Die Nahinfrarotspektroskopie hat einen etablierten Platz vorgelagert, am Korn. Dijkhuizen et al. verglichen NIR mit einem 100-g-Labornassmahlverfahren an 200 Maisfamilien und fanden eine Korrelation von r = 0,80 zwischen NIR-Stärke und Nassmahlstärke sowie von r = 0,72 zwischen NIR-Protein und nass gemahlenem Kleber; sie beurteilten NIR für Zuchtmaterial mit breiter Variabilität als zufriedenstellend [7]. Das ist ein Rangfolgewerkzeug für Getreide, keine Vorhersage der Trennleistung einer bestimmten Anlage.
Im Prozess selbst kann NIR Echtzeitinformationen aus einem Prozessstrom mit wenig oder ohne Probenvorbereitung liefern [8], und die Prozessrechnersteuerung der Nassvermahlung wird seit den späten 1970er Jahren diskutiert [9]. Eine veröffentlichte, begutachtete NIR-Kalibrierung für Suspensionen der Nassmühle wie Zentrifugenüberlauf, Unterlauf der Stärkewäsche oder Faserwaschwasser wurde bei der Vorbereitung dieses Artikels nicht gefunden; die erreichbare Genauigkeit in diesen Strömen muss daher im Einzelfall ermittelt werden. Zwei physikalische Effekte dominieren solche Messungen. Die Temperatur verändert die Form von Schwingungsspektren nichtlinear, und Wülfert et al. zeigten, dass über mehrere Temperaturen erstellte Modelle besser vorhersagen, aber an Empfindlichkeit verlieren, sofern die Temperatur nicht explizit modelliert wird [10]. Schwebeteilchen verursachen Streuung; Transformationen wie die Standard-Normal-Variate entfernen multiplikative Streu- und Partikelgrößeneffekte aus Spektren der diffusen Reflexion [11].
Praxishinweise zur Überwachung von Suspensionen
- Dort beginnen, wo der Strom klar definiert ist. Gewaschene Stärkesuspension, Zentrifugenüberlauf und Faserwaschwasser unterscheiden sich in Feststoffgehalt, Partikelgröße und Temperatur; jeder Strom braucht eine eigene Kalibrierpopulation, bezogen auf Labormethoden wie die Kjeldahl-Stickstoffbestimmung [6].
- Die Temperatur in die Kalibrierung einbauen. Die Prozesstemperatur driftet; sie gehört in das Kalibrierdesign, statt anzunehmen, dass ein Modell für eine feste Temperatur Bestand hat [10].
- Struktur von Einstellungen trennen. Stärke, die von der Proteinmatrix in der Faser zurückgehalten wird [5] oder wegen der Kornhärte verloren geht [4], reagiert nicht auf Zentrifugeneinstellungen; verfolgen Sie den Trend des eingehenden Getreides ebenso wie den der Ströme [7].
Wie USTECH vorgeht
Für Flüssigkeits- und Suspensionsströme setzt USTECH den Prozess-FT-NIR-Analysator ProLine2550 ein, wobei ProChem die Ergebnisse an die SPS oder das SCADA-System der Anlage weitergibt, und für eingehendes Getreide den At-line-Analysator MasterLine17EC. Kalibrierungen werden in caliX mit der oben beschriebenen Behandlung von Temperatur und Streuung erstellt [10][11]. Welche Ströme und Parameter die Genauigkeit erreichen, die eine Mühle benötigt, 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] Haros, M., Suárez, C. (1999). Effect of chemical pretreatments and lactic acid on the rate of water absorption and starch yield in corn wet-milling. Cereal Chemistry, 76(5), 783–787. doi:10.1094/CCHEM.1999.76.5.783
- [4] Singh, S.K., Johnson, L.A., Pollak, L.M., Fox, S.R., Bailey, T.B. (1997). Comparison of laboratory and pilot-plant corn wet-milling procedures. Cereal Chemistry, 74(1), 40–48. doi:10.1094/CCHEM.1997.74.1.40
- [5] Ozturk, O.K., Kaasgaard, S.G., Palmén, L.G., Vidal, B., Hamaker, B.R. (2021). Protein matrix retains most starch granules within corn fiber from corn wet-milling process. Industrial Crops and Products, 165, 113429. doi:10.1016/j.indcrop.2021.113429
- [6] ISO 3188:1978. Starches and derived products — Determination of nitrogen content by the Kjeldahl method — Titrimetric method. ISO, Geneva. iso.org/standard/8379.html
- [7] Dijkhuizen, A., Dudley, J.W., Rocheford, T.R., Haken, A.E., Eckhoff, S.R. (1998). Near-infrared reflectance correlated to 100-g wet-milling analysis in maize. Cereal Chemistry, 75(2), 266–270. doi:10.1094/CCHEM.1998.75.2.266
- [8] Woodcock, T., Downey, G., O’Donnell, C.P. (2008). Better quality food and beverages: the role of near infrared spectroscopy. Journal of Near Infrared Spectroscopy, 16(1), 1–29. doi:10.1255/jnirs.758
- [9] Simms, R.L. (1979). Process computer control for corn wet milling. Starch/Stärke, 31(4), 109–111. doi:10.1002/star.19790310403
- [10] Wülfert, F., Kok, W.Th., Smilde, A.K. (1998). Influence of temperature on vibrational spectra and consequences for the predictive ability of multivariate models. Analytical Chemistry, 70(9), 1761–1767. doi:10.1021/ac9709920
- [11] Barnes, R.J., Dhanoa, M.S., Lister, S.J. (1989). Standard Normal Variate Transformation and De-trending of Near-Infrared Diffuse Reflectance Spectra. Applied Spectroscopy, 43(5), 772–777. doi:10.1366/0003702894202201