杨 洁 王 璐 孔丹丹 陈 啸 王红英

(中国农业大学工学院，北京 100083)

基于主成分分析的豆粕物理特性评价

杨 洁 王 璐 孔丹丹 陈 啸 王红英

(中国农业大学工学院，北京 100083)

为对豆粕的物理特性进行分析及量化评价，本文以42个豆粕样品为试验材料，测定分析其水分、容重、热物理特性、摩擦特性及粉碎特性指标参数，并运用主成分分析法简化物理特性指标，构架评价体系，得到每种样品的综合得分。结果表明，样品各物理特性指标之间存在不同程度的相关性，其中比热与水分和热传导系数呈显著正相关，与热扩散系数、休止角和摩擦系数呈极显著负相关；热传导系数与热扩散系数呈显著正相关，与休止角和摩擦系数呈极显著负相关；热扩散系数与容重呈显著负相关；摩擦系数与水分呈显著正相关，与容重和休止角呈极显著正相关；平均粒径与水分呈显著正相关，与休止角呈显著负相关。通过主成分分析提取了前4个主成分，累积方差贡献率达到88.898%(>85%)，能够代表原来8个物理特性指标中的绝大部分的信息，并得到评价公式Z=0.363Z1+0.234Z2+0.150Z3+0.142Z4，计算出豆粕物理特性指标综合得分。

豆粕 热物理特性 摩擦特性 粉碎特性 主成分分析

豆粕是指大豆经过浸提脱油后的呈碎片状或者粗粉状的副产品，是饲料蛋白原料中使用最多的植物性蛋白原料[1]。对全球豆粕质量调查表明，不同加工方法以及不同国家生产的豆粕，其营养价值差别很大。不同的加工方法，特别是溶剂油浸出后豆粕的脱溶热处理，会导致豆粕质量有较大差异[2]。

目前，国内外对豆粕的研究主要集中在营养价值、粉碎粒度及其对动物生长性能的影响上[3-7]，而对其在饲料加工方面相关的物理特性研究较少。事实上，饲料原料的物理特性不仅对饲料加工及颗粒质量等有很大影响，也会对饲料运输及动物采食产生影响。在饲料加工中，粉碎、混合、调质、制粒、冷却都是重要的加工工序[8]。因此，与此相关的热物理特性、摩擦特性、粉碎特性就显得尤为重要。热物理特性参数是饲料调质、制粒、冷却过程中传热计算的重要参数，如果可以掌握饲料原料的热物理特性参数，就可以有效地控制调质过程中热量的供给及冷却参数的确定。摩擦特性包含摩擦系数和休止角，摩擦系数决定了饲料原料的流动性，而休止角则是计算筒仓贮料压力的重要参数，这些特性影响其在饲料加工过程中的输送方式等作业参数[9]。粉碎特性包含平均粒径，对饲料后续加工过程、饲料产品质量和动物生产性能均有重要影响[10]。一般来说，饲料粉碎粒度越小越有利于调质，制粒的质量也越高。但是，并不是粉碎粒度越小越好，粉碎粒度减小会增加粉碎能耗，增加饲料成本[11]。综上所述，研究饲料原料的物理特性对饲料加工过程有重要的指导作用。

本研究在测定豆粕样品水分、容重、热物理特性、摩擦特性及粉碎特性的基础上，运用主成分分析法简化物理特性指标，构架科学的评价体系，以此来初步判定每种豆粕的综合得分，为饲料加工提供借鉴。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

1.1.1 主要材料

2015年5月采集国内豆粕样本42个，其中43%蛋白的豆粕样品18个，45%蛋白的豆粕样品6个，46%蛋白的豆粕样品10个，膨化豆粕样品8个，将样品粉碎过2.0 mm的筛片，备用。

1.1.2 主要仪器

电热恒温鼓风干燥箱：上海精宏实验设备有限公司；DSC-60型差示扫描量热仪：日本岛津公司；热特性分析仪KD2 Pro：美国Decagon公司；PJZ-5A拍击式振筛机：新乡市同心机械有限责任公司；JFSD-100小型粉碎机：上海嘉定粮油仪器有限公司。

1.2 试验方法

豆粕的水分按照GB/T 10358—2008方法进行测定；豆粕的容重按照ASAE S269.4 DEC1991方法进行测定。

1.2.1 豆粕热物理特性参数的测定

比热用差示扫描量热仪进行测定，原理是采用参比法测量样品的比热容，即用一种已知比热容的标准样品(蓝宝石)作为标准，将样品的热量信号与之进行比对，从而确定样品的比热值，试验原理如图1所示。

图1 标准样品与试验样品的DSC曲线

通过公式(1)即可计算出样品在任意测定温度下的比热：

(1)

式中：CP、Cp..std分别为试验样品和标准样品在温度T时的比热/kg-1K-1；ms、mstd分别为试验样品和标准样品的质量/mg；DSCs、DSCstd、DSCb1分别为试验样品曲线、标准样品曲线和基线在温度T时的DSC信号值/mW。

具体方法是先用2个空白坩埚在25 ℃保持5 min，然后以10 ℃/min的速度升温到120 ℃，在此温度条件下保持10 min获得基线，然后放入标准物蓝宝石样品，在同样的条件下获得标准样品曲线，最后在同样的条件下测定豆粕样品的DSC曲线，豆粕的取样量为8 mg。每个样品至少进行3次试验，取3次试验平均值作为最终结果。

热导率和导温系数利用KD2 pro热特性分析仪进行测定，具体做法是将豆粕样品置于直径25 mm，高35 mm 的小烧杯内，装满后压实。并用封口膜和保鲜膜将烧杯口密封。将长30 mm，直径1.28 mm，间距6 mm的SH-1 探针垂直插入样品中，加热丝提供一定的热量，热电偶不断测量温度的变化。经过2 min后，读取仪器显示屏上的热导率与导温系数数值。每个样品至少进行3次试验，取3次试验平均值作为最终结果。

1.2.2 豆粕摩擦特性参数的测定

休止角用基于Kansas State University推荐方法，由自主研制的休止角测定装置进行测定，测定装置见图2(专利号：201320101172.9)。将豆粕放置于漏斗中，使样品自然下落至长方体容器内形成截面接近三角形的堆积体，待堆积体形状稳定后停止添加，然后在截面的轮廓线上找到斜率最大的点，以该点为切点做直线与轮廓线相切，此切线与水平线的夹角即为物料的休止角。

注：1底梁，2测梁，3前透明板，4上梁，5调节螺母，6漏斗，7后透明板。图2 休止角测定装置

摩擦系数用基于斜面仪法，由自主研制的斜面仪装置进行测定，测定装置见图3(专利号：20120413462.7)。将豆粕均匀铺在安放好的板件上，并不断增加板件与水平面的夹角直至板件上的物料滑落至接料盘中，然后通过测量装置得出摩擦角或摩擦系数。

注：1摇杆，2棘轮，3牵引绳缠绕轴，4直尺，5操作端侧板，6操作端测梁，7接料盘，8斜板转轴，9限位立柱，10非操作端测梁，11非操作端侧板，12支撑杆，13圆弧尺，14散粒体物料，15被测板件，16可调斜板，17牵引绳，18顶板。图3 斜面仪装置

1.2.3 豆粕粉碎特性参数的测定

平均粒径按照ANSI/ASAE S319.4 方法进行测定。将100 g样品放在筛组最上层，用拍击式振筛机振动10 min。然后分别称量并记录各层筛上物料的质量，并按式(2)计算物料的对数几何平均粒度。

(2)

1.3 数据处理

使用 Excel 2007 对数据进行统计分析，利用SPSS 16.0 统计软件进行方差分析，标记字母法表示组间差异显著性，然后进行主成分分析。

2 结果与讨论

2.1 豆粕物理特性分析

豆粕物理特性参数分析结果见表1。可以看出豆粕的平均含水量为11.49%，中等变幅，变化范围为10.58%～13.32%。不同蛋白含量的豆粕及膨化豆粕的水分含量差异显著，其中膨化豆粕的水分显著低于其他豆粕，这可能是膨化的热加工使豆粕的水分减少，导致膨化豆粕的水分含量较低。

容重反映单位体积豆粕的重量，是确定储存容量的一个重要因素，同时豆粕的容重与蛋白含量的高低有关，一般蛋白含量越高，容重越大[12]。由表1可以看出，豆粕的平均容重为613.95 g/L，变幅较小，变化范围为556.00～687.80 g/L，可以看出随着蛋白含量的增加，豆粕的平均容重也随着增加，蛋白含量差异越大，容重的差异越显著。同时可以看出，膨化豆粕的容重显著小于其他豆粕，这是因为膨化使其体积增大，因此容重降低。任守国等[12]研究了超微粉碎豆粕的理化特性，结果显示豆粕的平均粒径为383.26 μm时，其容重为562.8 g/L，在豆粕的平均粒径一致的条件下，与本研究结果中部分豆粕的容重结果相一致。

2.1.1 豆粕热物理特性参数分析

在表1中可以看出，在25 ℃时，豆粕的比热平均值为1.959 J/(g·K)，中等变幅，变化范围为1.672～2.167 J/(g·K)。热传导系数的平均值为0.081 W·m-1K-1，中等变幅，变化范围为0.073～0.090 W/(m·K)。热扩散系数的平均值为0.067×10-6m2/S，中等变幅，变化范围为(0.058～0.080)×10-6m2/S，同时可以看出膨化豆粕的热物理特性参数都显著大于其他豆粕。Alam等[13]研究了豆粕比热与水分之间的关系式，计算得出含水量为10.58%～13.32%的豆粕的比热值为1.881～1.928 J/(g·K)，变化范围在本研究的结果之间。王红英等[14]测定了含水量为11.5%，蛋白质量分数为42%，粒度为0.5 mm豆粕的比热，结果显示25 ℃时，豆粕的比热约为1.5 J/(g·K)，与本研究中豆粕比热的最小值比较接近。刘情超等[15]研究了豆粕的热传导系数，但没有标注豆粕的粒度和水分，结果显示豆粕的热传导系数为0.104 W/(g·K)，与本研究的结果相近似。Deshpande等[16]测定了含水量为10.15%和12.03%的豆粕的热扩散系数，结果显示豆粕的热扩散系数分别为0.082×10-6、0.083×10-6m2/s，与本研究中豆粕热扩散系数最大的结果一致。

2.1.2 豆粕摩擦特性参数分析

在表1中可以看出，豆粕休止角的平均值为39.66°，变幅较大，变化范围为33.00°～48.50°。豆粕摩擦系数的平均值为0.80，变幅较大，变化范围为0.58～1.05。赵小忠等[5]研究发现豆粕的平均粒径为300 μm时，其休止角为33°～34°，摩擦系数为0.75。任守国等[12]研究了超微粉碎豆粕的理化特性，结果显示豆粕的平均粒径为383.26 μm时，其休止角为32.9°，摩擦系数为0.71，在豆粕的平均粒径一致的条件下，以上研究结果与本研究结果中部分豆粕的摩擦特性一致。

2.1.3 豆粕粉碎特性分析

在表1中可以看出，粉碎后豆粕的平均粒径为377.57 μm，中等变幅，变化范围为307.15～483.01 μm。王卫国等[17]的研究表明，仔猪谷物饲料的粉碎粒度以300～500 μm为最适合。李清晓等[18]考察了日粮中不同粉碎粒度(529、449、334、210 μm)豆粕对肉鸡生产性能和消化机能的影响，结果表明在饲养试验后期及全期，粒度小于449 μm组的肉鸡的生产性能优于其他组，且334 μm组的饲料转化率较好。王卫国等[19]测定玉米、豆柏、棉粕、麸皮和鱼粉在5种筛板孔径(4、2.5、1.5、1.0、0.6 mm)下粉碎后的蛋白质溶解度，结果表明蛋白质溶解度与饲料平均粒度有极显著的相关性，粒度越小蛋白质的溶解度越高。

表1 豆粕物理特性参数

注：同列肩标不包含相同字母表示差异显著(P<0.05)。变异系数>10%为强变异，变异系数在5%～10%为中等变异，变异系数<5%为弱变异。

2.2 豆粕物理特性主成分分析

主成分分析法的原理是利用降维的思想，通过研究指标体系的内在结构关系，把多指标转化成少数几个相互独立而且包含原有指标大部分信息的综合指标。其优点是确定的权数是基于数据分析而得到的指标之间的内在结构关系，不受主观因素的影响，而得到的综合指标(主成分)之间彼此独立，减少信息的交叉，使得分析评价结果具有客观性和准确性。

采用SPSS16.0 分析工具，通过主成分分析得到相关系数矩阵、方差贡献分析表、主成分荷载矩阵和相应的特征向量，如表2～表4 所示。

由表2可知，各物理特性指标之间存在不同程度的相关性，说明其反映的信息有一定重叠。

每个主成分的方差即特征值，表示对应成分能够描述原有信息的多少，主成分特征值越大，其变量包含的信息就越多。由表3可知，前4个主成分的特征值大于1，累计贡献率为88.898%(>85%)，说明前4个主成分能够代表原来8个指标的信息。因此，可以将豆粕的8个物理特性指标综合成4个主成分。

表2 豆粕物理特性参数间的相关系数矩阵

注：*和**分别表示0.05和0.01水平上差异显著。

表3 方差贡献分析表

根据表4，构建豆粕各主成分与物理特性指标之间的线性关系式，如式：

第一主成分Z1=0.214X1+0.193X2-0.326X3-0.443X4-0.144X5+0.526X6+0.552X7-0.116X8

第二主成分Z2=0.419X1-0.279X2-0.486X3+0.024X4+0.609X5-0.106X6+0.004X7+0.357X8

第三主成分Z3=0.416X1-0.254X2+0.392X3-0.284X4-0.433X5-0.133X6+0.063X7+0.564X8

第四主成分Z4=0.199X1+0.753X2-0.044X3+0.466X4-0.073X5-0.116X6+0.174X7+0.354X8

表4 各主成分的载荷矩阵和特征向量

通过表4所示的主成分载荷矩阵，得到以每个载荷量来表示的主成分与对应变量的相关关系，通过计算得到主成分的表达式。第一主成分的方差贡献率为36.311%，包含的信息量较大，主要提取了热传导系数、休止角和摩擦系数；第二主成分的方差贡献率为23.411%，主要提取了水分、比热和热扩散系数；第三主成分的方差贡献率为14.989%，主要提取了平均粒径；第四主成分的方差贡献率为14.188%，主要提取了容重。

综合主成分的系数及其对应的方差贡献率，可以得到评价公式Z=0.363Z1+0.234Z2+0.150Z3+0.142Z4，通过评价公式计算出豆粕的物理特性指标综合得分。通过主成分分析法可以筛选出综合品质较高的豆粕样品，还可以根据综合得分的差异对每种豆粕样品做出适当的评价，为饲料加工中原料的采购、生产设备和工艺参数的确定提供参考。

3 结论

本研究测定了42个豆粕样本的水分、容重、热物理特性、摩擦特性及粉碎特性指标，并对这8个指标进行了主成分分析。

3.1 各物理特性指标之间存在不同程度的相关性，其中比热与水分和热传导系数呈显著正相关，与热扩散系数、休止角和摩擦系数呈极显著负相关；热传导系数与热扩散系数呈显著正相关，与休止角和摩擦系数呈极显著负相关；热扩散系数与容重呈显著负相关；摩擦系数与水分呈显著正相关，与容重呈极显著正相关，与休止角呈极显著正相关；平均粒径与水分呈显著正相关，与休止角呈显著负相关。

3.2 通过主成分分析提取前4个主成分，累积方差贡献率达到88.898%(>85%)，并综合主成分系数及其对应的方差贡献率，得到评价公式Z=0.363Z1+0.234Z2+0.150Z3+0.142Z4，计算出豆粕物理特性指标综合得分，为饲料加工提供借鉴。

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Evaluation on Physical Properties of Soybean Meal Based on Principal Component Analysis

Yang Jie Wang Lu Kong Dandan Chen Xiao Wang Hongying

(College of Engineering，China Agricultural University，Beijing 100083)

In order to analyze and quantify the physical properties of soybean meal，42 samples were taken as materials to evaluate water content，volume weight，thermophysical property，frictional characteristics and rushing characteristics. Principal component analysis(PCA)was used to simply physical characteristic indicators，establish a comprehensive evaluation system and get the comprehensive score of each sample.The results showed that there were correlations between different indexes.The specific heat had a strong positive correlation with the moisture content and the thermal conductivity，and it was significantly negative correlation with the thermal diffusivity，the angle of repose and the friction coefficient.The thermal conductivity had a strong positive correlation with the thermal diffusivity，and it was significantly negative correlation with the angle of repose and the friction coefficient.The thermal diffusivity had a strong negative correlation with the density.The friction coefficient had a strong positive correlation with the moisture content，and it was significant positive correlation with the density and the angle of repose.The geometric mean particle size had a strong positive correlation with the moisture content，and it was strong negative correlation with the angle of repose.The first four principal components，which contained 88.898% accumulative variance contribution rate(>85%)that standed for most information in 8 physical characteristic indicators，and the comprehensive evaluation modelZ=0.363Z1+0.234Z2+0.150Z3+0.142Z4was established.Score of each sample can be obtained by this model.

soybean meal，thermal physical properties，friction characteristics，crushing characteristics，principal component analysis

公益性行业(农业)科研专项(201203015)

2015-11-15

杨洁，女，1983年出生，博士，饲料原料加工特性

王红英，女，1966年出生，教授，饲料加工技术与装备

TS210.9

A

1003-0174(2017)06-0027-07