Повышение класса зерна фотосепарированием

0 358

Текст: С. В. Зверев, д-р техн. наук, проф., ФГБНУ «ВНИИ зерна и продуктов его переработки»; В. Б. Зайцев, д-р физ.-мат. наук, ФГОУ ВПО «Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова»; Е. В. Галкин, Д. А. Капустин, ООО «СиСорт»

Качество — одна из значимых характеристик зерна, влияющая на его стоимость, а также мукомольные, хлебопекарные и другие важные свойства. В этой связи актуальным для многих сельхозпроизводителей становится внедрение практических методов разделения сырья по различным качественным признакам в условиях промышленного производства.

Особенностью ряда мукомольно-крупяных культур, например пшеницы, полбы, тритикале, ржи, ячменя, кукурузы, риса, является присутствие в сырьевой массе стекловидных и мучнистых зерен. Стекловидность обусловлена строением зерновки, то есть спецификой упаковки крахмальных гранул и белка. Данная характеристика зерна играет большую роль в оценке его технологических свойств, поскольку из сырья с высоким значением стекловидности удается получать муку высокого качества.

Табл. 1. Влияние стекловидности на содержание белка

Зерно

Состояние зерна

Влажность, %

Общее содержание белка, % на с. в.

Тритикале

Мучнистое

11,5

6,88

Частично стекловидное

11,2

7,29

Стекловидное

12,4

8,7

Пшеница

Мучнистое

10,1

9,42

Стекловидное

12,27

 

УСТАНОВИТЬ СВЯЗЬ

Корреляция стекловидности и содержания белка оценивается специалистами неоднозначно. Одни эксперты считают, что подобное соотношение отсутствует, а другие признают его. В любом случае оба показателя являются сортовыми признаками, которые существенно зависят от почвенно-климатических и других условий выращивания той или иной зерновой культуры. Однако проведенный анализдля выявления значимой связи между стекловидностью и содержанием белка более чем на 40 образцах тритикале различных сортов, районов возделывания и года урожая не привел к положительным результатам: коэффициент парной корреляции равнялся 0,15. Несмотря на это, эксперимент по сравнению стекловидных и мучнистых зерен тритикале и пшеницы по содержанию белка в пределах одной партии показал их существенное различие. Так, мучнистые зерна первой культуры содержали 6,88 процента белка, а стекловидные — 8,7 процента. На пшенице данные показатели составили 9,42 и 12,27 процента соответственно.

ВОПРОС ЦЕНЫ

Стекловидность и содержание белка входят в комплекс показателей качества пшеницы и нормируются в соответствии с ГОСТ Р 52554-2006 «Пшеница. Технические условия» в зависимости от класса зерна. Оценка первого свойства зерновки проводится в лаборатории в соответствии с ГОСТ 10987-76 «Методы определения стекловидности» с помощью диафаноскопа и визуальной оценки. Данный способ трудоемкий и субъективный, поэтому нередко используется спектрофотометрический метод, хотя при его применении тарировка прибора также осуществляется все тем же визуальным образом.

Рис. 1. Требования к классу зерна пшеницы по стекловидности и содержанию белка в соответствии с ГОСТ Р 52554-2006

1

Качество зерна во многом определяет его класс, от которого зависит цена на эту продукцию. По данным экспертно-аналитических центров, в январе 2017 года стоимость пшеницы в Центральном ФО в среднем составляла 10750 руб/т — III класс, 8950 руб/т — IV класс, 7500 руб/т — V класс. Очевидно, что разница в цене сырья различных категорий достаточно существенна. Поэтому подсортировка зерна по стекловидности с соответствующим повышением содержания белка позволяет перевести часть партии в более высокий класс и ценовую нишу, хотя при этом другая часть попадает в более низкую категорию с потерей в цене, однако во многих случаях подобное решение может принести дополнительную прибыль. Например, если в результате подсортировки одной тонны зерна IV класса получается 0,75 т сырья III класса и 0,25 т зерна V категории, то в соответствии с приведенными ценами на данную продукцию в январе 2017 года можно получить прирост общей стоимости товара в 987,5 руб/т. Однако для реализации такого подхода необходим высокопроизводительный метод классификации отдельных зерновок по какому-либо диагностическому признаку.

СПЕКТР ОТРАЖЕНИЯ

В последние годы для очистки зернового сырья от примесей широко и достаточно успешно применяются фотосепараторы, работающие на принципах анализа спектров отражения или пропускания отдельных зерен. В связи с этим для оценки возможности идентификации зерновок тритикале и пшеницы по признаку стекловидности и мучнистости специалистами нескольких научных учреждений был проведен сравнительный анализ их видимой части спектров отражения. Наибольшее различие в интенсивности диффузно отраженного света отмечалось в красной области спектра. Контроль спектральных свойств зерновок производился в ФГОУ ВПО «Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова» с использованием оригинальной измерительной методики на спектрофлуориметре PerkinElmer, работающем в диапазоне волн от 0,2 до 0,8 мкм. Полученные экспериментальные данные на доминантной длине волны, равной 0,63 мкм, были графически обобщены и статистически обработаны. Анализ результатов показал, что несмотря на небольшое множество данных и их значительный разброс, при соответствующем выборе уровня отсечки сигнала удается отделить существенную часть мучнистых зерен без потери стекловидных.

Рис. 2. Уровни сигнала спектрофотометра на доминантной длине волны 0,6 мкм: ● — тритикале, ▲ — пшеница

2

 

ОПЫТ РАЗДЕЛЕНИЯ

Осуществленное учеными исследование стало основой для проведения сотрудниками одной из компаний по производству фотосепараторов эксперимента по подсортировке навесок сырья тритикале и пшеницы. В результате опыта удалось достаточно эффективно реализовать разделение зерен. Так, на тритикале после сортировки условно стекловидного сырья было выделено 94,3 процента стекловидных зерен, на пшенице — 73 процента. Производительность оборудования, на котором осуществлялся эксперимент, составляла 1,5 т/ч на одной секции. При этом в аппарате можно установить до трех секций, то есть повысить его эффективность до 4,5 т/ч при относительно невысокой стоимости самого прибора.

Табл. 2. Результаты анализа на диафаноскопе образца зерна, рассортированного на фотосепараторе

Зерно

Образец

Содержание зерен, %

Стекловидные

Частично стекловидные

Мучнистые

Тритикале

Исходное зерно (до разделения)

33,3

33,4

33,3

Условно стекловидное (после разделения)

94,3

5,3

0,4

Условно мучнистое (после разделения)

22,5

35,5

42

Пшеница

Исходное зерно (до разделения)

56,8

34,8

8,4

Условно стекловидное (после разделения)

73

26,8

0,2

Условно мучнистое (после разделения)

13,4

69,6

17

Таким образом, предлагаемая технология классификации зерен тритикале и пшеницы на стекловидные и мучнистые при простоте диагностического признака — разность уровней сигнала спектра отражения в красной области — позволяет в условиях реального производства достаточно эффективно и с высокой результативностью подсортировывать зерно, тем самым повышая его ценность, что в ряде случаев может оказаться экономически целесообразным. При этом отсутствует необходимость приобретать дорогостоящее зарубежное оборудование, поскольку некоторые российские компании могут для этих целей предоставить сельхозпроизводителям отечественные аппараты. Дальнейшее исследование спектральных характеристик зерна позволит выявить более информативные отличительные признаки стекловидных и мучнистых зерновок и усовершенствовать методику сепарации.

 

Подписаться на статьи

Наши новости
Cпециальные предложения
Cобытия и конференции

баннер на сайт 2

© 2013 Агробизнес. Ежедневное интернет-издание о новом поколении предпринимателей. Использование материалов Агробизнеса разрешено только с предварительного согласия правообладателей. Все права на картинки и тексты в разделе Новости принадлежат их авторам. Сайт может содержать контент, не предназначенный для лиц младше 18-ти лет.