Espectroscopía en el infrarrojo cercano por transmitancia y reflectancia para la predicción de la composición química de cereales en grano y molidos

• Alba Vigo ^[1] ; María Ángeles Latorre ^[1] ; Guillermo Ripoll ^[2]
  1. [1] Universidad de Zaragoza

     Universidad de Zaragoza

     Zaragoza, España

     
  2. [2] Centro de Investigación y Tecnología de Aragón
• Localización: ITEA, información técnica económica agraria: revista de la Asociación Interprofesional para el Desarrollo Agrario ( AIDA ), ISSN 1699-6887, Vol. 118, Nº. 4, 2022, págs. 565-579
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Transmission and reflectance near-infrared spectroscopy for predicting the chemical composition of ground and grain cereals
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    Para una correcta formulación de piensos compuestos, es esencial un adecuado análisis del valor nutritivo de las materias primas empleadas. Dicho análisis debe ser lo más exacto posible, pero a la vez rápido, económico y sostenible. El objetivo de este trabajo fue estudiar la aptitud de la espectroscopía del infrarrojo cercano, comparando dos modos de medida, transmitancia y reflectancia, para estimar la composición química de trigo, maíz y cebada, bajo dos formas de presentación (molida o en grano). Para ello, se utilizaron un total de 45 muestras (15 de cada materia prima) procedentes de distintas fábricas de pienso compuesto de la zona noreste de España. En primer lugar, se determinó por vía húmeda la composición química de dichos cereales. Una vez obtenidos los espectros NIR de las muestras, se aplicaron diversos pretratamientos matemáticos: derivadas, suavizado espectral, variable normal estándar y corrección del efecto multiplicativo de la dispersión. Con los espectros y los datos de referencia, y con el fin de elegir el mejor modelo de predicción, se realizó un análisis de regresión de mínimos cuadrados parciales utilizando el programa informático The Unscrambler X. En general, el uso de reflectancia con grano entero se muestra preferible a la de grano molido por el ahorro de trabajo y la rapidez debida a no tener que moler la muestra, y está más indicada para la estimación del contenido de fibras. La reflectancia usando el grano molido destacó por la predicción de la proteína bruta, teniendo calibraciones de calidad no muy inferiores a las otras combinaciones en materia seca, cenizas y materia orgánica. Tanto la reflectancia como la transmitancia usando grano entero dan buenos modelos para la materia seca, pero la reflectancia con grano entero lo hizo en la estimación de fibras y almidón, mientras que la transmitancia destacó en la estimación del extracto etéreo y la materia orgánica. Estos resultados se pueden considerar preliminares por usar un reducido número de muestras, aunque son indicativos de las posibilidades y limitaciones del uso de reflectancia y transmitancia en función del parámetro químico a estimar y el estado de molienda de la muestra

  • English

    Analyzing the nutritional value of the raw materials is essential for a correct feedstuff formulation. This analysis has to be as accurate as possible, but at the same time, it has to be fast, inexpensive and sustainable. The aim of this trial was to study the aptitude of near infrared spectroscopy, by comparing transmittance with reflectance mode, to estimate the chemical composition of wheat, maize and barley in two forms of presentation (ground and whole grain samples). For this, a total of 45 samples (15 of each raw material) from different feed factories in the northeast of Spain were used. Firstly, wet processing analysis was carried out in the laboratory to determine the chemical composition of the cereals.

    Once the NIR spectra were collected, they were modified with several mathematical pretreatments: derivatives, smooths, standard normal variate and multiplicative scatter correction. A partial least square regression with The Unscrambler X was made with spectra and reference data, choosing the best prediction model. In general terms, the use of reflectance together the whole grain is preferable to grinded grain avoiding work and being faster and it was more indicated to prediction of fibers. Reflectance with grinded grain provided good calibrations for crude protein, and adequate calibrations for dry matter, ashes and organic matter. Both grinded and whole grain with reflectance provided accurate predictions for dry matter but reflectance with whole grain provided best calibrations for fibers and starch while transmittance was better to predict fat and organic matter. These were preliminary results but provide an insight to the possibilities and limitations of NIRS