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为探究不同加工工艺参数和黄粉虫蛋白替代鱼粉不同比例对低淀粉缓沉性水产膨化颗粒饲料加工质量的影响,并优化得出最适操作参数。该研究采用Box-Behnken试验设计,以黄粉虫蛋白替代比例、调质后物料含水率和膨化机模头温度3个因素为自变量,变化范围分别在0～50%、25%～29%、110～140 ℃之间,以膨化颗粒饲料容重、沉降速度、10 min沉水率、能耗为因变量,对3个自变量参数进行优化。试验结果表明：低淀粉缓沉性膨化饲料的容重随着黄粉虫替代比例的升高逐渐升高,随含水率的升高而升高,随着模头温度的升高略微升高;沉降速度随着黄粉虫替代比例的升高逐渐升高,随着模头温度的升高呈现先升高后降低的趋势;当黄粉虫替代比例在0～25%时,沉降速度随着含水率的升高逐渐增大,当黄粉虫替代比例为50%时,沉降速度随含水率的升高呈现先升高后降低的趋势;10 min沉水率随着黄粉虫替代比例的升高逐渐升高,随着含水率的升高而升高;10 min沉水率随着模头温度的升高呈现先升高后降低的趋势;能耗随着黄粉虫替代比例的升高逐渐升高,随着调质后物料含水率的升高总体呈降低的趋势,随着模头温度的升高逐渐降低。方差分析结果显示各因素对低淀粉缓沉性水产膨化颗粒饲料加工质量的影响由大到小顺序为：黄粉虫蛋白替代比例、调质后物料含水率、膨化机模头温度。优化得到加工低淀粉缓沉性水产膨化颗粒饲料的最优工艺参数为和最适替代比例：调质后物料含水率为27.6%,模头温度为108 ℃,黄粉虫蛋白替代比例为15.0%,在此条件下加工出的膨化颗粒饲料沉降速度为7.73 cm/s、10 min沉水率为95%、能耗为34.39 (kw·h)/t。验证试验相对误差均小于4%,模型优化结果可靠,研究结果可为饲料企业生产低淀粉缓沉性水产膨化颗粒饲料提供参考依据。 相似文献
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本试验旨在研究饲料不同加工工艺对复合微生态制剂菌种存活率和饲料颗粒质量的影响,并探索饲料加工工艺和复合微生态制剂对肉鸡生长性能和免疫功能的影响。试验选用864只1日龄白羽爱拔益加(AA)肉仔鸡,按照性别比例一致原则随机分为8组,每组6个重复,每个重复18只鸡,进行为期42 d的饲养试验。肉鸡饲粮加工采用普通调质制粒(OT)和大料高温调质低温制粒(ET)2种加工工艺,每种加工工艺按金霉素和复合微生态制剂的添加量不同设4个处理,金霉素和复合微生态制剂的添加量分别为0和0 mg/kg(0/0组)、600和0 mg/kg(600/0组)、300和200 mg/kg(300/200组)以及0和200 mg/kg(0/200组)。结果表明:1)在颗粒饲料加工质量方面,ET工艺对肉鸡饲粮中复合微生态制剂菌种存活率与饲料颗粒质量的影响效果显著优于OT工艺(P0.05)。2)在肉鸡生长性能方面,在OT工艺条件下,金霉素和复合微生态制剂的添加量对肉鸡生长性能影响不显著(P0.05);在ET工艺条件下,0/0组肉鸡生长前期末重与平均日增重显著高于300/200组和0/200组(P0.05);不考虑金霉素和复合微生态制剂添加量,OT组肉鸡生长性能显著高于ET组(P0.05)。3)在肉鸡免疫功能方面,各组肉鸡免疫器官指数和肠道微生物数量差异不显著(P0.05)。4)在肉鸡血浆生化指标方面,在同一工艺条件下,金霉素和复合微生态制剂的添加量对血浆生化指标的影响差异不显著(P0.05);不考虑金霉素和复合微生态制剂添加量,2种加工工艺对肉鸡血浆生化指标影响差异不显著(P0.05)。结果提示:ET工艺与OT工艺相比显著提高了饲料中枯草芽孢杆菌、地衣芽孢杆菌和包被乳酸菌的存活率,显著提高了颗粒饲料的淀粉糊化度;ET工艺与OT工艺相比,肉鸡生长性能有所降低,饲料淀粉糊化度升高不能使生长性能有所提升;相同加工工艺条件下,金霉素和复合微生态制剂的添加量对肉鸡生长性能、免疫器官指数、肠道微生物数量以及血浆生化指标的影响差异不显著。 相似文献
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文章旨在研究双低菜粕在挤压膨化中水分对其营养成分、抗营养成分的影响。采用TSE 65型双螺杆干法挤压膨化机,分别膨化水分含量为14.52%、16.10%、17.62%、19.10%、21.21%的菜粕,检测膨化菜粕的常规指标、抗营养因子含量及蛋白质体外消化率变化,并采用电子显微镜对挤压膨化前后的菜粕进行结构分析。结果表明,随菜粕水分含量的升高,蛋白溶解度逐渐降低,蛋白体外消化率先升高后降低,单宁、芥子碱随水分含量的变化不明显(P0.05),异硫氰酸酯、恶唑烷硫酮经膨化处理破坏严重。通过电镜观察发现膨化后菜粕表面疏松多孔,有助于消化酶的进一步作用,有利于提高菜粕的消化率。膨化处理能提高蛋白的体外消化率,降低抗营养成分含量。 相似文献
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本试验旨在应用并比较近红外和中红外光谱技术结合模式识别方法对掺假的豆粕进行快速鉴别。试验收集了不同批次145个纯豆粕样品,随机选取部分纯豆粕样品,掺入0.08%~5.00%的尿素聚合物,利用傅立叶变换近红外和中红外光谱技术及偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)分类方法,对掺假豆粕进行识别。结果表明:近红外光谱经变量标准化后建立的SVM分类模型训练集识别率为99.8%,测试集识别率为99.2%,检测限为1.0%;中红外光谱数据经变量标准化和一阶导数7点平滑处理后,建立的PLS-DA和SVM分类模型对样品的识别率均达到100.0%,检测限为0.08%。因此,近红外和中红外光谱技术均可对掺入尿素聚合物的豆粕快速鉴别,后者的灵敏度高于前者。 相似文献
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