Soya Fasulyesi Ezme Tesislerinde Yağ ve Protein Ekstraksiyonunun Optimize Edilmesi

Kırma tesisinde yağ geri kazanımını ve küspe kalitesini belirleyenler

Soya kırma, gıda ve yem sektöründe aynı taneden iki satılabilir akış üretir: ham yağ ve küspe. Solvent ekstraksiyonu bugün yağ geri kazanımında en yaygın kullanılan prosestir ve tohum hazırlama ile flake haline getirmenin ardından yağ ekstraksiyonu, küspenin desolventizasyonu, küspenin kurutulması ve soğutulması, miselanın distilasyonu ve solventin geri kazanımı adımlarından oluşur [1]. Baskın ekstraksiyon solventi hekzandır; literatürde tanımlanmış 70'ten fazla solventi ele alan kapsamlı bir derleme, solvent seçiminin hangi birincil son ürünün, yağın mı yoksa küspenin mi, optimize edileceğine bağlı olduğunu belirtir [2].

Küspe bileşimine göre alınıp satılır. NOPA ticaret kuralları tipik spesifikasyon olarak %44,0–49,0 protein, %0,5 yağ, en fazla %3,5 lif ve en fazla %12,0 nem verir; bunların tümü alıcı ile satıcı arasındaki anlaşmayla değiştirilebilir [3]. Aynı kurallara göre protein spesifikasyonunun en çok %0,5 altında kalan bir partiye ceza uygulanmaz; daha büyük protein eksiklikleri ise protein birimi başına teslim fatura fiyatının iki katı üzerinden hesaplaşılır [3]. Dolayısıyla her partinin ticari değerini protein ve nem belirler.

Desolventizer-tostlayıcı: tek kap, birden çok hedef

Ekstraksiyondan sonra solventle ıslanmış flakeler desolventizer-tostlayıcıya (DT) geçer. DT'nin ana amacı hekzanı küspeden ayırmaktır; mümkün olduğunca çok hekzanı geri kazanmalı ve düşük enerji tüketimiyle besleyici kalitesi iyi bir küspe üretmelidir [4]. Bu hedefler birbirine bağlıdır: Paraíso ve ark., endüstriyel bir DT'nin kademeli modelinde, giren kekin hekzan içeriğinin küspe nemini ve canlı buhar tüketimini nasıl etkilediğini incelemiştir [4]. Hekzanla ekstrakte edilmiş flakeler üzerinde yapılan 48 pilot tesis denemesinde Mustakas ve ark., küspe kalitesinin ısıtma süresi, ceket buhar basıncı ve nem içeriğiyle iyileştiğini ve tostlama sırasındaki nem düzeyinin tostlayıcıya beslenen malzemedeki hekzan düzeyinden doğrudan etkilendiğini bulmuştur [5]. Mustakas ve ark. ayrıca hem yetersiz hem de aşırı ısıl işlem görmüş küspelerin besleme değerinin düşük olduğunu belirtir [5].

Referans yöntemler ve proses göstergeleri

Bileşim, aşağıdaki tabloda özetlenen AOCS yöntemleriyle tanımlanır; NOPA bileşenleri geldiği haliyle ve %12 nem bazına dönüştürülmüş olarak raporlar [3], öğütülmemiş soya küspesi için AOCS yeterlilik programı ise üreaz aktivitesi için Ba 9-58'i ekler [6].

DT'deki ısıl işlem dolaylı olarak değerlendirilir. Üreaz aktivitesi (AOCS Ba 9-58) ve %0,2 KOH'ta protein çözünürlüğü uzun süredir kullanılmaktadır; protein dağılabilirlik indeksi (PDI) ise alternatif olarak önerilmiştir [7]. Batal ve ark., solventle ekstrakte edilmiş soya flakelerini artan sürelerle otoklavlayıp civcivlere yedirmiştir: üreaz indeksi kısa ısıtma sürelerinde yüksek kalmış (1,65 ila 2,4 pH artışı), ardından aniden 0,3 veya altına düşmüş; KOH çözünürlüğü azalmış, ancak çoğu zaman tutarsız biçimde; PDI ise %70'in üzerinden genellikle %30'un altına düzenli olarak inmiştir. Yazarlar buradan PDI'nın asgari yeterli ısıl işlemin daha tutarlı ve daha duyarlı göstergesi olduğu sonucuna varmıştır [7]. PDI sonuçları yönteme bağlıdır: yavaş karıştırmalı AOCS Ba 10b-09, hızlı karıştırmalı Ba 10-65'e göre genellikle daha düşük değerler verir; bu nedenle sonuçla birlikte yöntem de belirtilmelidir [8].

Parametre	Tipik NOPA spesifikasyonu [3]	AOCS referans yöntemi
Protein	%44,0–49,0 [3]	Ba 4f-00 (NOPA) [3]; Ba 4d-90 veya Ba 4e-93 azot (AOCS LPP) [6]
Yağ	%0,5 [3]	Ba 3-38 [3][6]
Lif	en fazla %3,5 [3]	Ba 6-84 [3][6]
Nem	en fazla %12,0 [3]	Ba 2a-38 [3][6]
Üreaz aktivitesi	—	Ba 9-58 [6]

Yakın kızılötesi ölçüm nereye oturur

NIR'ın prosesin başında resmi bir rolü vardır. AOCS Am 1-92, yağlı tohumlarda yağ, nem ve uçucu madde ile proteinin yakın kızılötesi yansımayla eş zamanlı tayinini kapsar; temizlenmiş tohumda ya da safsızlıkların kütlece %2,0'yi aşmaması koşuluyla geldiği haliyle numunede uygulanır ve yalnızca analiz cihazının kalibrasyon aralıkları içinde geçerlidir [9]. Bu bir tohum yöntemidir; NIR'ı küspeye uygulamak, küspe üzerinde geliştirilmiş kalibrasyonlar gerektirir. Proteince zengin yem hammaddeleri için Fontaine ve ark., 1.000'den fazla numune üzerinde amino asitler, protein ve nem için NIRS kalibrasyonları kurmuş ve bağımsız soya ve et unu numuneleriyle doğrulama yaparak, birkaç istisna dışında amino asit varyansının %85–98'inin açıklandığını bulmuştur [10]. ISO 12099, hayvan yemleri için bu tür kalibrasyonların nasıl geliştirilip doğrulanması gerektiğini ortaya koyar [11].

Proses göstergeleri daha zor bir hedeftir. Kansas State'in 0 ila 60 dakika otoklavlanmış soya flakeleri üzerine bir araştırma raporunda NIRS regresyon modelleri, resmi sonuçlardan hareketle toplam lizini (r² 0,969) ve reaktif lizini (r² 0,988) tahmin etmiştir; üreaz aktivitesi, tripsin inhibitörü aktivitesi ve KOH çözünürlüğü yalnızca resmi yöntemlerle ölçülmüş ve bunlar için herhangi bir NIRS modeli raporlanmamıştır [12]. Buradan iki pratik sonuç çıkar:

• Bileşimi proses kalitesinden ayırın. Küspede nem ve protein için NIR modelleri geniş bir literatüre dayanır [10][11]; üreaz, PDI ve KOH çözünürlüğü ise tesise özgü bir NIR kalibrasyonu Ba 9-58 veya Ba 10b-09'a karşı doğrulanmadıkça referans tayinler olarak kalmalıdır [6][8][12].
• Tesisin kendi referans verileriyle kalibre edin. Kalıntı yağ, nem ve protein modelleri ticarette kullanılan AOCS yöntemlerinin sonuçları üzerine kurulmalı [3] ve doğrulukları, ISO 12099'un tarif ettiği gibi aynı tesisten alınan bağımsız numunelerle belirlenmelidir [11].

USTECH'in yaklaşımı

USTECH bu iş akışını; gelen tane ve küspe numuneleri için MasterLine17EC hat yanı analiz cihazı, kurutucu-soğutucudan sonraki oluk konveyörlerine monte edilebilen ProLine17EC hat içi NIR analiz cihazı ve yukarıda anlatılan PLS kalibrasyonlarını ISO 12099 doğrultusunda geliştirip doğrulamaya yarayan caliX yazılım paketiyle destekler [11]. Hangi küspe parametrelerinin bir tesisin gereksindiği doğruluğa ulaştığı ve herhangi bir proses göstergesinin güvenilir biçimde tahmin edilip edilemeyeceği, kendi numuneleriniz ve AOCS referans analizleriyle yürütülen bir fizibilite çalışmasında belirlenir.