[发明专利]一种快速预测大麦秸秆营养组成的方法

说明书

技术领域

本发明属于营养组成检测技术领域，特别涉及一种快速预测大麦秸秆营养组成的方法。

背景技术

大麦秸秆牛羊等家畜重要的粗饲料资源，但目前关于大麦秸秆资源基础研究较少，传统的营养成分测定速度较慢、缺少对大麦秸秆营养组成快速检测技术。大麦秸秆大麦秸秆灰分（Ash）、粗蛋白（CP）、中性洗涤纤维（NDF）、酸性洗涤纤维（ADF）变异较大，仅根据数据库的分析值难以实现反刍动物饲料的精准配制。本发明利用NIRS(近红外光谱)技术，对大麦秸秆样品中的营养成分建立NIRS定标模型，并对其进行相应的外部验证，确定模型预测大麦秸秆组成的可行性，为生产中快速预测大麦秸秆的营养组成提供方法。

NIRS技术是近年来各个行业均普遍应用的一种相对快捷、准确、高效的测定技术，目前在粗饲料营养成分分析及评定粗饲料营养价值上有良好的应用前景。目前尚未有对大麦秸秆营养成分进行NIRS定标及验证研究的报到。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种快速预测大麦秸秆营养组成的方法，利用NIRS技术，对大麦秸秆样品中的Ash、CP、NDF、ADF分别建立NIRS定标模型，并对其进行相应的外部验证，确定模型预测上述成分的可行性，为生产中提供快速、简单、成本较低预测大麦秸秆的营养组成的方法。

本发明是采用以下技术手段实现的，一种快速预测大麦秸秆营养组成的方法，包括以下步骤：

1）大麦秸秆营养组成的化学分析

2）大麦秸秆样品的近红外光谱数据采集；

3）原始光谱预处理；

4）建标样品筛选；

5）建立定标模型；

6）确定最优模型；

7）模型外部验证 。

优选地，所述步骤1）大麦秸秆营养组成的化学分析步骤为：

将采集回实验室的整株大麦秸秆样品铡至3～5 cm，利用粉碎机（切割碾磨仪SM 2000）粉碎样品，过40目的饲料分析筛后将样品混合均匀装入自封袋密封保存、备用。所述粗蛋白采用CB/T6432-94测定；粗灰分采用GB/T6438-1992测定；中性洗涤纤维采用GB/T20806-2006测定；酸性洗涤纤维采用ISO 13906-2008测定。

优选地，所述步骤2）大麦秸秆样品的近红外光谱数据采集步骤为：

将处理好的样品装入样品杯并压紧，样品杯内样品的体积大概要占样品杯容量的3/4，应用美国FOSS的DS2500近红外光谱分析仪，每个样品进行3次扫描，每次均需扫描其背景，将仪器对待测样品扫描出的平均光谱保存成最终该样品的光谱，最后通过ISIscan Nova软件对上述所得光谱进行采集、处理和存储。

优选地，所述步骤3）原始光谱预处理为，大麦秸秆样品按照4:1的比例，随机分成定标集和外部验证集，分别构建相应的模型；利用DS2500近红外光谱分析仪自带计量学软件WinISI III的无散射处理、标准正常化与去散射校正、标准正常化处理、去散射处理和 3 种导数处理相结合，对原始光谱进行预处理，提高信噪比和模型的预测性能。

优选地，所述步骤4）样品筛选为，根据软件建议值分别设置相应窗口，交叉验证分组数目窗口建议值为5，超常样品删除批次窗口建议值为2，缺省数据窗口默认建议值为0，T值超常样品窗口，确认显示的值为2.5，其表示当建立定标模型后，利用此模型预测定标样品集；如果某些预测结果与传统化学测定结果的差大于该定标误差的2.5倍，则这些样品将被认为是T指超常样品；H值超常样品窗口，确认显示的值为10，其定义为如果样品的GH值大于10或某样品的偏差大于定标样品集平均偏差10倍，则将被认为是光谱值超常样品，进行剔除。

优选地，所述步骤5）建立定标模型为，以MPLS（改进最小二乘法回归技术）与不同的光谱处理方法及参数进行搭配组合，进行大麦秸秆近红外模型的建立。