(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201911365884.X
(22)申请日 2019.12.26
(71)申请人 广州傲农生物科技有限公司
地址 511370 广东省广州市增城朱村街南
岗村（缸瓦冚）路
(72)发明人 吴海英 杨伟春 曾诚 周通
吴有林
(74)专利代理机构 上海科盛知识产权代理有限
公司 31225
代理人 吴文滨
(51)Int.Cl.
G01N 21/359(2014.01)
(54)发明名称
(57)摘要
本发明涉及一种发酵饲料中总酸含量的快
速测定方法，该方法包括以下步骤：1)筛选发酵
红外光谱分析数据计算得到发酵饲料样品中的
总酸含量。与现有技术相比，本发明能够对发酵
饲料中的总酸含量进行快速测定，测定步骤简
单，不破坏样品，且检测过程中不使用有毒有害
试剂，也不产生废水、废液、废气，适应性好，检测
数据准确，大大提高了饲料成分检测的效率和准
确度，有利于保证饲料的品质，同时对饲料品质
安全具有重要的意义。权利要求书1页 说明书7页 附图3页CN 111077104 A 2020.04.28
C N 111077104
A
1.一种发酵饲料中总酸含量的快速测定方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
1)筛选发酵饲料样品；
2)将筛选后发酵饲料样品粉碎后进行近红外光谱分析；
3)由筛选后发酵饲料样品的近红外光谱分析数据计算得到发酵饲料样品中的总酸含量。
2.根据权利要求1所述的一种发酵饲料中总酸含量的快速测定方法，其特征在于，所述的发酵饲料呈固体状。
3.根据权利要求1所述的一种发酵饲料中总酸含量的快速测定方法，其特征在于，步骤
1)中，所述的筛选过程为：
1-1)收集样品，并剔除外观有差异的样品，得到初筛后样品；
1-2)将初筛后样品粉碎后进行近红外光谱分析，得到初筛后样品的近红外光谱分析数据；
1-3)对初筛后样品的近红外光谱分析数据进行聚类分析，并剔除近红外光谱分析数据有显著区别的样品，即得到筛选后发酵饲料样品。
4.根据权利要求1所述的一种发酵饲料中总酸含量的快速测定方法，其特征在于，步骤
2)中，所述的粉碎过程为：将筛选后发酵饲料样品在粉碎机中粉碎后过20目。
5.根据权利要求1所述的一种发酵饲料中总酸含量的快速测定方法，其特征在于，步骤
2)中，所述的近红外光谱分析在全息光栅型近红外光谱仪中进行。
6.根据权利要求1所述的一种发酵饲料中总酸含量的快速测定方法，其特征在于，步骤
2)中，所述的近红外光谱分析过程中，近红外光的波长范围为850nm -2500nm，通过漫反射方式扫描样品取得光谱。
7.根据权利要求1所述的一种发酵饲料中总酸含量的快速测定方法，其特征在于，步骤
3)中，利用分析方程对筛选后发酵饲料样品的近红外光谱分析数据进行计算，得到发酵饲料样品中的总酸含量。
8.根据权利要求7所述的一种发酵饲料中总酸含量的快速测定方法，其特征在于，采用酸碱滴定法对筛选后发酵饲料样品进行检测，得到筛选后发酵饲料中总酸含量的经典化学方法数据，并结合筛选后发酵饲料中总酸含量的经典化学方法数据与筛选后发酵饲料样品的近红外光谱分析数据，建立分析方程。
权 利 要 求 书1/1页CN 111077104 A
一种发酵饲料中总酸含量的快速测定方法
技术领域
[0001]本发明属于饲料成分检测技术领域，涉及一种发酵饲料中总酸含量的快速测定方法。
背景技术
[0002]随着国家食品安全无抗要求已提上议程，代抗制剂相关技术也不断发展。其中，益生菌又称微生物活菌制剂或微生态制剂，是由许多有益微生物及其代谢产物构成的可以直接饲喂动物的活菌制剂。发酵饲料的实质可以看作是活菌制剂和发酵底物的复合物，是以植物性农副产品为主要原料(底物)，通过微生物的代谢作用，降解部分多糖、蛋白质和脂肪等大分子物质，生成有机酸、多肽等小分子物质，形成营养丰富、适口性好、活菌含量高的发酵饲料或饲料原料。可见，经过发酵后饲料的生物学价值得到提高。但是鉴于发酵菌种及发酵条件，发酵饲料的品质有很大的区别，如何快速鉴别其品质是目前品控工作的重点。[0003]现有发酵饲料中总酸含量的测定方法主要采用《GB/T 12456-2008食品中总酸的测定》。根据酸碱中和原理，用碱液滴定试液中的酸，以酚酞为指示剂，确定滴定终点，按碱液的消耗量计算食品中的总酸含量(结果以总酸计)。
[0004]上述方法存在以下几点不足：
[0005](1)需要配制较多的试剂，操作过程繁琐且不环保；
[0006](2)需要进行提取操作等大量的前处理过程，检测耗时；
[0007](3)需要对样本进行破坏。
发明内容
[0008]本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的检测周期冗长、实验安全环保问题等缺陷而提供一种发酵饲料中总酸含量的快速测定方法，可以在短时间内实现发酵饲料中总酸含量的快速检测，满足多样品快速检测的需求。
[0009]本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0010]一种发酵饲料中总酸含量的快速测定方法，该方法包括以下步骤：
[0011]1)筛选发酵饲料样品；
[0012]2)将筛选后发酵饲料样品粉碎后进行近红外光谱分析；
[0013]3)由筛选后发酵饲料样品的近红外光谱分析数据计算得到发酵饲料样品中的总酸含量。
[0014]进一步地，所述的发酵饲料呈固体状。
[0015]进一步地，步骤1)中，所述的筛选过程为：
[0016]1-1)收集样品，并剔除外观有差异的样品，得到初筛后样品；
[0017]1-2)将初筛后样品粉碎后进行近红外光谱分析，得到初筛后样品的近红外光谱分析数据；
[0018]1-3)对初筛后样品的近红外光谱分析数据进行聚类分析，并剔除近红外光谱分析
数据有显著区别的样品，即得到筛选后发酵饲料样品。
[0019]进一步地，步骤2)中，所述的粉碎过程为：将筛选后发酵饲料样品在粉碎机中粉碎后过20目。只需将样品进行粉碎，而无需其他溶液提取等前处理步骤，更方便快捷。[0020]进一步地，步骤2)中，所述的近红外光谱分析在全息光栅型近红外光谱仪中进行。目前饲料企业使用全息光栅型近红外光谱仪较为普遍，本发明选用全息光栅型近红外光谱仪更便于饲料企业利用已有的仪器进行快速检测。
[0021]进一步地，步骤2)中，所述的近红外光谱分析过程中，近红外光的波长范围为850nm-2500nm，通过漫反射方式扫描样品取得光谱。
[0022]进一步地，步骤3)中，利用分析方程对筛选后发酵饲料样品的近红外光谱分析数据进行计算，得到发酵饲料样品中的总酸含量。
[0023]进一步地，采用酸碱滴定法对筛选后发酵饲料样品进行检测，得到筛选后发酵饲料中总酸含量的经典化学方法数据，并结合筛选后发酵饲料中总酸含量的经典化学方法数据与筛选后发酵饲料样品的近红外光谱分析数据，建立分析方程。
[0024]与现有技术相比，本发明具有以下特点：
[0025]1)本发明能够对发酵饲料中的总酸含量进行快速测定，测定步骤简单，不破坏样品，且检测过程中不使用有毒有害试剂，也不产生废水、废液、废气，适应性好，检测数据准确，大大提高了饲料成分检测的效率和准确度，有利于保证饲料的品质；
[0026]2)采用近红外光谱仪进行检测，操作简单，能够快速准确测定发酵饲料中的总酸含量以监控发酵饲料品质，对其生产、采购和验收提供有效参考数据，同时对饲料品质安全具有重要的意义。
附图说明
[0027]图1为实施例1中初筛后样品的近红外光谱图；
[0028]图2为实施例1中筛选后发酵饲料样品的近红外光谱图；
[0029]图3为实施例1中筛选后发酵饲料样品的经数学处理后的近红外光谱图；[0030]图4为实施例1中发酵饲料样品中部分官能团的典型近红外光谱吸收位置图；[0031]图5为实施例1中定标集总酸浓度分布图。
具体实施方式
[0032]下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
[0033]实施例1：
[0034]一种发酵饲料中总酸含量的快速测定方法，包括以下步骤：
[0035]1、样品收集与选择：
[0036]收集来自不同国家、不同生产商的发酵饲料样品，并剔除外观有特异性差异的样品。
[0037]剔除原因：建模为了快速准确辨别正常样品并给出准确结果，如不剔除明显异常样品将影响整体方程预测效果。
[0038]2、获取初筛后发酵饲料样品的近红外光谱数据：
[0039] 2.1、将步骤1选择好的发酵饲料样品分别编号。
[0040] 2.2、为更好的获得均匀的样品数据，将样品用莱驰ZM200粉碎机粉碎过20目。[0041] 2.3、依次将样品装入大样品杯中，采用光栅型FOSS DS2500(F)近红外光谱仪(波长范围850nm-2500nm)硅检测器+硫化铅检测器，扫描次数8次，波长间隔2nm，通过漫反射方式扫描样品取得光谱文件，分析软件为WinISI定标处理软件，光谱原始图如图1。[0042]3、通过光谱数据第二次选择样品：
[0043] 3.1、利用WinISI软件对导出光谱文件进行聚类分析，确定哪些样品与文件中其他样品的扫描光谱在光谱统计上有显著区别。
[0044] 3.1.1、采用分析方式：PCA(主成分分析)及马氏距离(GH)。
[0045] 3.1.2、马氏距离计算方式：Mean(平均点)。
[0046] 3.1.3、将Global H(GH)数值设置为3.0，含义为得分的三维图中，每个样品距离中心样品点的距离为标准变异单位的3倍。
[0047] 3.1.4、去散射处理方式：SNV+Detrend(标准化+去散射)。
[0048] 3.1.5、数学处理：1阶导数、光谱间隔为4、平滑处理间隔点为4、二次平滑处理间隔点为1(即不做二次平滑处理)。
[0049]其中，3.1.4及3.1.5对光谱处理主要目的就是降低扫描环境对光谱的影响，将光谱间的差异以样品间成分差异的方式表征出来。
[0050] 3.1.6、通过以上处理计算得分并剔除差异样品得新的光谱文件。
[0051] 3.2、利用WinISI软件对3.1所得光谱文件进一步计算，去除过剩样品，确定具有变异性(代表性)的样品。(从文件中剔除没有被选中的样品，对新文件重新计算)。
[0052] 3.2.1、采用分析方式：PCA(主成分分析)及马氏距离(NH临近马氏距离)。[0053] 3.2.2、将Neighbor Hood(NH)数值设置为0.8，含义为以某一样品为中心，半径0.8以内的样品将被认为和此样品为相似样品，其光谱的性质不能增加定标样品集样品的变异范围，即为过剩样品将不参加定标。
[0054] 3.2.3、光谱处理方式：SNV+Detrend(标准正常化+去偏差)。
[0055] 3.2.4、数学处理：1阶导数、光谱间隔为4、平滑处理间隔点为4、二次平滑处理间隔点为1(即不做二次平滑处理)。
[0056] 3.3、通过3.1及3.2选中的样品为最大光谱变异即为代表性的样品，这些样品原始光谱图如图2，数学处理后光谱图如图3。
[0057]4、将3中选中的样品经典化学方法采用《GB/T 12456-2008食品中总酸的测定》检测选择样品并获得数据：
[0058] 4.1、原理
[0059]根据酸碱中和原理，用碱液滴定试液中的酸，以酚酞为指示剂确定滴定终点，按碱液的消耗量计算食品中的总酸含量(结果以总酸计)。
[0060] 4.2、仪器和设备
[0061] 4.2.1分析天平：感量0.0001g。
[0062] 4.2.2恒温水浴锅：可控温度100℃。
[0063] 4.2.3pH计：精度0.02。
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