← Tüm Bloglara ve Yayınlara Dön NIR Spektroskopisi ile Yem Rasyonlarında Ham Lif ve Kül Tayini

NIR Spektroskopisi ile Yem Rasyonlarında Ham Lif ve Kül Tayini

Ham lif ve ham kül referans yöntemlerle nasıl belirlenir, yakın kızılötesi spektroskopi karma yemde bu iki parametre için neyi yapabilir ve neyi yapamaz, hat yanı bir NIR adımı yem fabrikasının kalite rutinine nasıl oturur.

Lif ve kül fabrika için neden önemli

Gıda ve yem sektöründeki karma yem fabrikaları tahılları, protein küspelerini ve yan ürünleri türe özgü rasyonlar hâlinde harmanlar. Avrupa Birliği'nde etikette beyan edilen analitik bileşenler, ham lif ve ham kül dâhil, resmî kontrole tabidir ve bu kontrolün referans yöntemleri Komisyon Tüzüğü (EC) No 152/2009 ile belirlenmiştir [1]. Yakın kızılötesi spektroskopi, karma yemlerin zorunlu etiket beyanının denetlenmesinde bir araç olarak özel olarak incelenmiştir [2].

Referans yöntemler neyi içerir

Ham lif işlevsel olarak, seyreltik asit ve alkalide çözünmeyen yağsız organik kalıntı diye tanımlanır. Standart işlem (ISO 6865; Tüzük 152/2009, Ek III, Bölüm I) numuneyi önce 0,13 mol/L sülfürik asitte 30 dakika, ardından 0,23 mol/L potasyum hidroksitte 30 dakika kaynatır; kalıntıyı süzüp yıkar, 130 °C'de sabit tartıma kadar kurutur ve 475–500 °C'de yakar; ham lif, yakmadaki kütle kaybıdır [1][3]. Ham kül (ISO 5984; Bölüm M) numunenin 550 °C'de yaklaşık üç saat yakılmasından sonra kalan, sabit tartıma kadar yeniden yakılan kalıntıdır [1][4]. Kül protokolü bile basit değildir: Quirino ve ark., ISO 5984'ün benimsediği 550 °C işleminin yem türleri arasında tam anlamıyla sağlam olmadığını ve bazı matrislerde külü olduğundan yüksek verebildiğini göstermektedir [5].

Her iki işlem de parti başına saatlerce tezgâh ve fırın süresi gerektirir; bu da sonuçların, numunenin alındığı parti hâlâ üretilirken genellikle elde olmaması demektir.

NIR bu parametreler için neyi yapabilir

Yakın kızılötesi kalibrasyon, yemlerin hızlı bileşim analizinde yerleşik bir yoldur ve ISO 12099 bu yöntemin hayvan yemlerine uygulanmasına ilişkin kılavuzdur [6]. Karma yemler için Pérez-Marín ve ark., ticari yemler üzerinde ham lif için R² 0,98, ham protein için 0,97 olan ve çapraz doğrulama standart hataları sırasıyla 5,2 ve 5,5 g/kg olan kalibrasyonlar elde etmiş, nem için ise R² 0,87 (4,9 g/kg) bulmuştur [2]. Aynı grubun 287 öğütülmemiş İspanyol karma yemi üzerindeki bir kongre çalışması, ham lif için R² 0,97 (SECV %0,63) bildirirken kül için yalnızca 0,86 (SECV %0,83) bildirmiştir [7].

Kül sonucunun daha zayıf olması beklenen bir durumdur. Minerallerin kendine ait yakın kızılötesi soğurması yoktur; Clark ve ark. kaba yemlerde mineral kalibrasyonlarının dolaylı yoldan, minerallerin klorofil ve organik asit tuzları gibi organik bileşenlerle ilişkisi üzerinden çalıştığını ve esas olarak majör mineraller için kullanılabilir olduğunu göstermiştir [8]. Kül kalibrasyonları yine de yararlı olabilir: Pojić ve ark. baklagillerde kül için R² 0,94–0,97'ye ulaşmıştır [9]; kanatlı yemi ve yem hammaddeleri üzerinde bir MEMS mikro-NIR cihazını inceleyen, 1.437 referans numunesiyle 30 PLS modeli kuran 2025 tarihli bir çalışma ise protein, yağ ve nem modellerinin çoğunda dışarıda tutulan test setinde RPD'nin 3'ün üzerinde, lif ve kül modellerinin çoğunluğunda ise 2'nin üzerinde olduğunu bulmuştur [10]. Pratik yorum şudur: NIR lif ve kül değerleri, doğruluğu her yem türü için referans yöntemlere karşı ayrı ayrı ortaya konması gereken tarama değerleridir; referans analizlerin yerini almaz, onları tamamlar.

Kalibrasyonu kurmak ve sürdürmek

Kemometrik iş akışı standarttır. Standart normal değişken dönüşümü gibi saçılma düzeltmeleri, tanecik boyutu ve sıkıştırmanın difüz yansıma spektrumları üzerindeki çarpımsal etkilerini azaltır [11]; Savitzky-Golay türev süzgeci taban çizgisi kaymalarını giderir [12]; kısmi en küçük kareler regresyonu ise ön işlenmiş spektrumları referans değerlerle ilişkilendirir [13]. Simmler ve ark. her modelin ön işlemesini sabit bir reçeteyle değil, çapraz doğrulamayla seçmiştir [10]. Fabrikada iki nokta önem taşır:

  • Referans veri kalitesi kalibrasyonun sınırını çizer. Bir NIR modeli, eğitildiği ISO 6865 ve ISO 5984 sonuçlarından daha doğru olamaz; bu yüzden referans analizler standart işlemleri izlemeli [3][4] ve kül protokolü sabitlenip belgelenmelidir [5].
  • Yan ürünlerin kendi popülasyonlarına ihtiyacı vardır. DDGS gibi malzemelerin bileşimi geniş aralıkta değişir ve model performansı bu heterojenlikle birlikte belirlenir [10]; kalibrasyonlar aktarılabileceği varsayılmak yerine her hammadde sınıfı için ayrı ayrı doğrulanmalıdır.

USTECH bu tabloda nerede

USTECH MasterLine17EC hat yanı analiz cihazı bitmiş yemler ve ham küspeler için kullanılır; caliX paketi ise yukarıda anlatılan SNV, türev ve PLS araçlarını sunar [11][12][13]. Hangi parametrelerin fabrikanın gereksindiği doğruluğa ulaştığı — ve belirli bir yem türünde külün bunlar arasında olup olmadığı — ISO 12099 doğrultusunda, o fabrikanın kendi numuneleri ve referans analizleriyle yürütülen bir fizibilite çalışmasında ortaya konur [6].

Kaynaklar

  • [1] Commission Regulation (EC) No 152/2009 of 27 January 2009 laying down the methods of sampling and analysis for the official control of feed, Annex III, Divisions I (crude fibre) and M (crude ash). Official Journal of the European Union, L 54, 26.2.2009 (as amended). eur-lex.europa.eu/eli/reg/2009/152/oj
  • [2] Pérez-Marín, D.C., Garrido-Varo, A., Guerrero-Ginel, J.E., Gómez-Cabrera, A. (2004). Near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS) for the mandatory labelling of compound feedingstuffs: chemical composition and open-declaration. Animal Feed Science and Technology, 116(3–4), 333–349. doi:10.1016/j.anifeedsci.2004.05.002
  • [3] ISO 6865:2000. Animal feeding stuffs — Determination of crude fibre content — Method with intermediate filtration. ISO, Geneva. iso.org/standard/13377.html
  • [4] ISO 5984:2022. Animal feeding stuffs — Determination of crude ash. ISO, Geneva. iso.org/standard/77807.html
  • [5] Quirino, D.F., Palma, M.N.N., Franco, M.O., Detmann, E. (2022). Variations in methods for quantification of crude ash in animal feeds. Journal of AOAC International, 106(1), 6–13. doi:10.1093/jaoacint/qsac100
  • [6] 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
  • [7] Garrido-Varo, A., Pérez-Marín, M.D., Gómez-Cabrera, A., Guerrero-Ginel, J.E., de Paz, F., Delgado, N. (2001). NIRS as an essential tool in food safety programs: feed ingredients prediction in commercial compound feeding stuffs. Proceedings of the Korean Society of Near Infrared Spectroscopy Conference, 1153. koreascience.or.kr/article/CFKO200111922080727.page
  • [8] Clark, D.H., Mayland, H.F., Lamb, R.C. (1987). Mineral analysis of forages with near infrared reflectance spectroscopy. Agronomy Journal, 79(3), 485–490. doi:10.2134/agronj1987.00021962007900030016x
  • [9] Pojić, M., Mastilović, J., Palić, D., Pestorić, M. (2010). The development of NIRS calibration for prediction of ash content in legumes on the basis of two different reference methods. Food Chemistry, 123(3), 800–805. doi:10.1016/j.foodchem.2010.05.013
  • [10] 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
  • [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
  • [12] Savitzky, A., Golay, M.J.E. (1964). Smoothing and Differentiation of Data by Simplified Least Squares Procedures. Analytical Chemistry, 36(8), 1627–1639. doi:10.1021/ac60214a047
  • [13] Wold, S., Sjöström, M., Eriksson, L. (2001). PLS-regression: a basic tool of chemometrics. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 58(2), 109–130. doi:10.1016/S0169-7439(01)00155-1
USTECH Innovations Logo

Bu uygulamayı kendi prosesiniz için değerlendirin

Uygulama ekibimiz yöntemi anlatabilir, destekleyici literatürü paylaşabilir ve prosesinize nasıl uygulanabileceğini sizinle görüşebilir.

Bize Ulaşın

Sonrakini Oku

Sığır Yemi Üretiminde Hammadde İsrafının Azaltılması
MAKALE

Sığır Yemi Üretiminde Hammadde İsrafının Azaltılması

Sığır yeminin neden hammadde değişkenliğine karşı fazla formüle edildiği, literatürün bu değişkenliğin kaynakları hakkında ne söylediği ve kabulde ve mikserde NIR ölçümünün güvenlik payını nasıl daralttığı.

Makaleyi Okuyun
Kıyma İşlemesinde Gerçek Zamanlı Yağ Analizi
MAKALE

Kıyma İşlemesinde Gerçek Zamanlı Yağ Analizi

Yağ içeriği sığır kıyması için neden belirleyici spesifikasyondur, referans yöntemler neleri içerir ve kıyma makinesi çıkışlarında ve konveyörlerde yapılan hakemli çevrim içi NIR çalışmaları gerçekte neler bildirir.

Makaleyi Okuyun