基于營養組成的魚飼料比熱預測模型

陳計遠，王紅英，金 楠，常楚晨，方 鵬

（中國農業大學工學院，北京 100083）

0 引 言

水產養殖業的快速發展推動了水產飼料工業穩步增長，中國水產配合飼料的年均增量達到71 萬t，中國已成為世界最大的水產飼料生產國，占全球產量的60%[1]。其中膨化飼料總量接近250 萬t，約占普通淡水魚料總量的10%，擠壓膨化飼料的使用處于快速增長階段[2]。水產飼料生產過程中的調質及膨化工藝是影響產品質量的重要熱處理過程，而在上述工藝過程的深層次機理研究和工藝參數優化中，比熱作為基本熱特性之一是必不可少的參數[3-6]。

目前，一些學者分別對飼料原料和畜禽配合飼料的比熱進行了研究。楊潔等[7-8]分別對大麥和小麥的比熱隨溫度變化的規律進行了研究，結果表明12 個產地的大麥和小麥的比熱均隨著溫度的增加而線性增加。彭飛等[9]建立了豆粕比熱關于含水率（4.85%～20.87%）和溫度（30～90 ℃）的數學模型。王紅英等[10]研究了玉米（46%～70%）、豆粕（9%～18%）和乳清粉（2%～10%）在不同配比條件下比熱隨溫度（65～80 ℃）的變化規律，結果表明乳清粉作為熱敏性物質，其質量分數對比熱的影響最為顯著。孔丹丹等[3]探究了粉碎粒度、含水率（10%～18%）和溫度（25～100 ℃）對仔豬配合飼料比熱的影響規律，結果顯示含水率的影響最為顯著，溫度和粉碎粒度次之。宗力等[11]使用混合法探究了魚料、雞料和豬料的比熱變化規律，建立了顆粒飼料比熱關于含水率和溫度的二元線性回歸模型。孔丹丹等[12]研究了乳清粉在25～120 ℃變化范圍內的比熱變化規律，并建立了其關于溫度的三次回歸模型。以上研究主要探究比熱關于溫度、含水率等加工工藝參數的關系，且溫度和含水率水平的設置主要針對畜禽料的生產，未涉及到對溫度和含水率具有更高要求的水產膨化料。

配合飼料的目的是通過科學計算以控制粗蛋白和粗脂肪等化學組成的配比，從而獲得最優的飼喂效果[2,13]，同時研究表明蛋白質、脂肪等化學成分大多具有不同的熱特性[14]，而水產飼料相較于畜禽料具有更高的粗蛋白和粗脂肪含量[15-16]。故針對水產飼料，應嘗試將營養組成含量納入比熱預測模型中，以期提高預測模型的適應性和準確性。食品加工領域對比熱與化學組成含量的關系進行了一些研究。Siebel[17]提出對于不含脂肪的水果、蔬菜、水果原漿和植物源濃縮物，可通過計算固體比熱的加權平均值獲得比熱值。Heldman[18-19]分別針對果蔬和谷物提出了基于原料組分：碳水化合物、蛋白質、脂肪、灰分、水分質量分數的比熱預測模型。Choi[20]建立了熱導率和熱擴散系數關于蛋白、脂肪、碳水化合物和纖維的預測模型。Kaletunc[21]測量了小麥、玉米和大米粉的比熱，并建立其基于蛋白質含量、溫度和含水率的經驗方程。目前，飼料加工領域中基于化學組成的比熱預測模型的研究較少。孔丹丹等[3]建立了比熱關于3 種原料質量分數的預測模型，因飼料配方中原料種類繁多，而其未將原料占比的差異歸因于粗蛋白及粗脂肪等化學組成的差異，故模型的適應性并不理想。綜上所述，現有研究大多僅探究加工工藝參數（溫度、含水率等）或僅探究營養組成（蛋白質質量分數、脂肪質量分數等）對物料比熱的影響規律，而較少探究工藝參數及化學組成對比熱的綜合影響。

本研究選取魚飼料配方中的4 種主要原料魚粉、豆粕、小麥粉和豆油，配制粗蛋白及粗脂肪質量分數不同的9 種魚飼料。利用差式掃描量熱儀（Differential Scanning Calorimetry，DSC）研究9 種配合飼料在20～120 ℃溫度范圍及20%～26%含水率范圍內的比熱變化規律，并建立比熱關于粗蛋白質量分數、粗脂肪質量分數、含水率和溫度的預測模型，以期為魚飼料的調質、膨化等熱加工工藝的優化提供基礎數據和理論指導。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

魚粉：秘魯TASA 公司，粗蛋白質量分數為68%，粗脂肪質量分數為7%；豆粕：益海糧油工業有限公司，粗蛋白質量分數為43%，粗脂肪質量分數為2%；小麥：北京首農畜牧發展有限公司飼料分公司，粗蛋白質量分數為15%，粗脂肪質量分數為2%；豆油：益海糧油工業有限公司，粗蛋白質量分數為1%，粗脂肪質量分數為99%。使用配置1 mm 篩片孔徑的萬能粉碎機將豆粕和小麥粉碎，并將所有原料過40 目篩網。將粉狀原料用聚乙烯自封袋密封，置于4 ℃的冷藏柜中保存以備試驗。

1.2 試驗儀器

AL204 分析天平，梅特勒-托利多儀器有限公司；DHG-9240A 電熱恒溫鼓風干燥箱，上海精宏實驗設備有限公司；15B 萬能粉碎機，江陰市宏達粉體設備有限公司；ISO3310 不銹鋼標準篩，英國Endecotts（恩德）公司；Kjeltec 2300 凱氏定氮儀，丹麥FOSS 公司；Soxtec TM 2050 粗脂肪分析儀，丹麥FOSS 公司；Fibertec TM 2010 纖維含量測定系統，丹麥FOSS 公司；CWF 通用馬弗爐，英國Carbolite 公司；DK-8D 恒溫水浴鍋，上海精宏實驗設備有限公司；DSC-60 差示掃描量熱儀，日本島津公司。

1.3 試驗樣品制備

以魚粉和豆粕為蛋白源，豆油為脂肪源，配制成3個粗蛋白水平（30%、40%和50%）和3 個粗脂肪水平（5%、11%和17%）共9 組試驗飼料[22-26]，按照粗蛋白和粗脂肪質量分數將9 組飼料分別命名為30P/5L、30P/11L、30P/17L、40P/5L、40P/11L、40P/17L、50P/5L、50P/11L、50P/17L，并依次編號為配方1～9，飼料組成及營養水平見表1。飼料加工過程中，在混合及調質等工段人為添加液體以獲得適當的含水率，故本研究中將含水率作為加工工藝參數。將飼料廠采集到已粉碎的各飼料原料按照表1 中的質量分數取出并添加蒸餾水，然后置于混合機中充分混合15 min 后裝入密封袋，在4 ℃的冷藏柜靜置1 周，期間每隔6 h 晃動1 min，使各成分達到平衡。本試驗中，9 種配方飼料的實測濕基含水率值見表2。

表1 試驗飼料的配方及營養成分質量分數 Table 1 Diets and nutritional composition of the experimental feed %

為使最終獲得的模型更具適應性，故上述配方包括不同食性的魚飼料配方，其中50%蛋白質水平的飼料主要代表烏鱧、黃鱔等蛋白質需求量高的特種養殖對象用飼料；40%蛋白水平的飼料主要代表鯉魚、鯽魚等雜食性魚用飼料；30%蛋白水平的飼料主要代表草魚、團頭魴等草食性魚用飼料[27-28]。通過向粉料中噴灑蒸餾水的方法獲得上述各配方3 種含水率（20%、23%和26%）的樣品[3,9]。

表2 9 種配方的實測含水率（濕基） Table 2 Experimental moisture content (wet basis) of 9 diets

1.4 試驗方法

魚粉、豆粕和小麥的粗蛋白、粗脂肪含量分別按照GB/T 6432—1994、GB/T 6433—2006 進行測定。魚粉、豆粕和小麥的含水率按照GB 5009.3—2016 進行測定。本試驗采用DSC 測量物料在20～120 ℃范圍內的熱譜曲線，并計算其在不同溫度下的比熱值，具體測定方法與孔丹丹等[3]描述的一致。每個樣品進行3 次重復試驗，取3 次試驗的平均值作為最終結果。

本試驗為3 種粗蛋白水平（30%、40%和50%）和3種粗脂肪水平（5%、11%和17%）組成的共9 種配合料在6 個溫度水平（20、40、60、80、100 和120 ℃）以及3 個含水率水平（20%、23%和26%）下的完全隨機化全面試驗。

1.5 數據處理

使用SPSS17.0 軟件對試驗結果進行方差分析，使用Origin2017 軟件作圖。比熱關于溫度、含水率、粗蛋白質量分數和粗脂肪質量分數的最佳關系使用SPSS17.0 軟件的線性和非線性回歸確定，用決定系數（R2）評估模型。

2 結果與分析

2.1 溫度對魚飼料比熱的影響

9 種配方在3 種含水率下的比熱隨溫度變化規律如圖 1 所示。在20%～26%含水率范圍內，9 種配方的比熱均隨溫度的升高而增加，且呈現出先緩慢升高后快速升高的趨勢。當溫度由20 ℃增加至120 ℃時，9 種配方在20%、23%及26%含水率下的比熱分別在1.70～2.20、2.01～2.51、2.20～2.68 kJ/(kg·℃)范圍內變化。以20%含水率的配方1 為例，比熱（cp, kJ/(kg·℃)）與溫度（T, ℃）的關系可以用以下回歸方程表示

圖1 9 種配方在3 種含水率下比熱隨溫度的變化 Fig.1 Variation in specific heat of 9 diets with temperature at 3 moisture contents

上述規律產生的原因可能是隨著溫度升高，粉體物料分子的熱運動增強，同時粉體顆粒間隙中空氣的導熱作用隨之增強，故物料比熱增大[9,29]。在整個升溫過程中，其中60～80 ℃范圍內的比熱變化較緩慢，這可能是因為此過程伴隨著淀粉糊化和蛋白質變性，部分熱能用于相變吸熱。現有的部分研究表明農業物料的比熱與溫度呈非線性關系。孔丹丹等[12,30]的研究表明，在25～100 ℃溫度范圍內，小麥麩、木薯渣、米糠的比熱與溫度呈三次關系，甜菜渣、魚粉的比熱與溫度呈二次關系，豆粕比熱則呈對數關系。Yu 等[31]指出雙低油菜籽的比熱在40～90 ℃溫度范圍內與溫度呈二次關系。本研究中，比熱與溫度呈二次關系，與上述研究同為非線性關系。

2.2 含水率對魚飼料比熱的影響

20、80 和120 ℃下的9 種配方比熱隨含水率變化的規律如圖2 所示，在20～120 ℃溫度范圍內，各溫度梯度下的9 種配方比熱均呈現出相似的變化規律，即當含水率由20%增加至26%時，比熱均線性增加。這可能是因為水的比熱為4.20 kJ/(kg·℃)，而飼料比熱一般為1.2～2.7 kJ/(kg·℃)，故含水率的增加易導致飼料比熱的增加。另外，隨著物料含水率的增加，分布于粉體顆粒間隙中的水分隨之增加，而水的比熱值遠大于空氣的比熱值[32-33]，因而增加了整體物料的比熱。以20、80、120 ℃的比熱為例，9 種配方比熱的變化值分別為1.70～2.35、1.82～2.49、2.03～2.70 kJ/(kg·℃)。以20 ℃的配方1 為例，比熱關于含水率（M, %）的回歸方程如下

圖2 9 種配方在3 種溫度下比熱隨含水率的變化 Fig.2 Variation in specific heat of 9 diets with moisture content at 3 temperatures

現有的大多數研究均表明物料的比熱與含水率呈線性正相關。孔丹丹等[3]研究表明，在10%～18%含水率范圍內，仔豬配合粉料的比熱與含水率成線性回歸關系。楊洲等[34]的研究表明稻谷的比熱與含水率成線性正相關。本研究與上述研究結論一致。

2.3 粗蛋白及粗脂肪質量分數對比熱的影響

以20%含水率的9 種配方為例，其在3 個溫度梯度（20、80、120 ℃）下的比熱隨粗蛋白含量和粗脂肪含量變化的響應面如圖3 所示。以圖3a 為例，在30%～50%粗蛋白質量分數及5%～17%粗脂肪質量分數范圍內，比熱隨粗蛋白含量的增加而線性增加，隨粗脂肪含量的增加而線性減小。比熱關于粗蛋白質量分數（P, %）和粗脂肪質量分數（F, %）的回歸方程可分別用下式表示

圖3 9 種配方比熱隨化學組成的變化（20%含水率） Fig.3 Variation in specific heat of 9 diets with nutritional composition (moisture content is 20%)

食品加工領域中的一些研究結果與上述規律相同。Pongpichaiudom 等[35]探究了營養組成對面條比熱的影響規律，結果表明在 0.90%～16.80%蛋白質量分數及0.10%～4.00%脂肪質量分數變化范圍內，比熱與蛋白含量成線性正相關，與脂肪含量成線性負相關。Marcotte等[36]研究表明，豬肉制品的比熱隨蛋白質量分數（11.49%～15.46%）的增加而增大，隨脂肪質量分數（1.67%～21.72%）的增加而減小，但影響均不顯著。Zhang等[37]研究表明，當肉餡的脂肪質量分數由12.4%增加至29.7%時，其比熱顯著減小。Kaletunc[21]研究表明，在7.5%～16%蛋白質量分數范圍內，谷物面粉的比熱隨蛋白質量分數的增加而顯著增大。

上述研究得出的比熱隨營養組成變化規律，對于飼料加工過程中一些典型水熱處理過程工藝參數的調整具有指導意義。以魚飼料生產工藝過程中的調質過程為例，選取粗蛋白質量分數較大的3 個配方，通過對比熱隨溫度變化曲線進行積分計算，可得到每噸飼料從室溫25 ℃分別加熱至不同調質溫度（70、80、90 ℃）時所需吸收的熱量，而這一指標直接關系到調質過程中熱蒸汽的供給量。由表3 可知，溫度越高，所需吸收熱量越多，以配方1 為例，升至80 ℃和升至90 ℃所需吸收熱量分別較升至70 ℃增加22.79%和46.03%。以25～70 ℃升溫區間為例，隨著配方中粗蛋白質量分數的增加，配方4和配方7 所需吸熱量分別較配方1 增加3.06%和6.08%。因此，在更換營養組成差異較大的配方或調整加工溫度時，應根據上述吸熱規律，及時調整熱蒸汽添加量，以獲得預期的調質效果。

表3 不同配方升溫過程所需吸收熱量 Table 3 Quantity of heat absorption during temperature rise of different diets (kJ·t-1)

2.4 魚飼料比熱預測模型的建立

由表4 中的主效應分析可得，魚飼料比熱顯著（P<0.001）受含水率、溫度、粗蛋白質量分數和粗脂肪質量分數的影響，各因素的主次順序為含水率、溫度、粗蛋白含量、粗脂肪含量。孔丹丹等[3]針對畜禽配合飼料中的仔豬料，僅將加工工藝參數中的溫度及含水率納入比熱預測模型中，參照其方法對本試驗中的數據進行擬合得

表4 含水率、溫度、營養組成對魚配合料比熱的方差分析 Table 4 Analysis of variance for effect of moisture content, temperature and nutritional composition on specific heat of fish feeds

再次將粗蛋白質量分數及粗脂肪質量分數納入預測模型中，對比熱進行多元回歸擬合得

上述孔丹丹等[3]的研究中仔豬料的粗蛋白質量分數為20.82%，而本試驗中的魚飼料不同于仔豬料，粗蛋白及粗脂肪質量分數分別高達30%～50%、7%～17%，同時由主效應分析得營養組成對比熱影響顯著，故加入粗蛋白項及粗脂肪項后的式（6）較式（5）具有更大的R2，因此模型具有更好的預測效果。

為了驗證預測模型的準確性，另外取一種青魚飼料（粗蛋白質量分數為30.11%，粗脂肪質量分數為4.71%），測定其在20～120 ℃溫度范圍和20%～26%含水率范圍的比熱。圖4 為用模型（6）得到的比熱預測值與實測值的對比結果。如圖4，預測值與實測值的關系可以很好地用一階方程式表示，R2=0.992，這表明預測模型可以對魚配合飼料比熱進行有效預測。

圖4 魚飼料比熱預測值與實測值對比圖 Fig.4 Predicted specific heat versus experimental specific heat value of fish feeds

3 結 論

1）魚飼料比熱顯著受含水率（20%～26%）、溫度（20～120 ℃）、粗蛋白質量分數（30%～50%）和粗脂肪質量分數（5%～17%）的影響，各因素的主次順序為含水率、溫度、粗蛋白質量分數、粗脂肪質量分數。

2）在20%～26%含水率范圍內，9 種配方的比熱均隨溫度的升高而增加，且符合二次回歸關系（R2=0.979）。當溫度由20 ℃增加至120 ℃時，9 種配方在20%、23%及26%含水率下的比熱分別在1.70～2.20、2.01～2.51、2.20～2.68 kJ/(kg·℃)范圍內變化。

3）當含水率由20%增加至26%時，各溫度下的9 種配方比熱均線性增加（R2=0.983）。在20、80、120 ℃溫度下，9 種配方比熱的變化范圍分別為：1.70～2.35、1.82～2.49 、2.03～2.70 kJ/(kg·℃)。

4）比熱隨粗蛋白質量分數的增加而線性增加，隨粗脂肪質量分數的增加而線性減小。以調質過程為例，分析了配方中營養組成差異對物料吸收熱量的影響規律，即當換用粗蛋白質量分數較大的飼料配方時，將導致物料吸收熱量增加，因此應在生產過程中及時調整熱蒸汽的添加量。

5）建立了比熱關于加工工藝參數（溫度及含水率）和營養組成（粗蛋白質量分數及粗脂肪質量分數）的預測模型（R2=0.991），較現有研究中僅考慮加工工藝參數的比熱預測模型具有更好的預測效果。