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国内饲料加工工艺研究基础薄,“无人工厂”并非空想

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-12-16
核心提示:饲料企业真实的生产数据几乎为空白,尤其缺与配方和产品质量关联的数据,国内的主导饲料企业、设备企业还是有义务来做些原创性的
饲料企业真实的生产数据几乎为空白,尤其缺与配方和产品质量关联的数据,国内的主导饲料企业、设备企业还是有义务来做些原创性的基础研究
  文/图 水产前沿 唐东东
  饲料生产工厂“无人化”的场景设想,一直萦绕在薛敏的脑海中。2014年,还在美国进修分子生物学的薛敏研究员偶然机会成为中国农业科学院饲料研究所饲料加工创新团队首席科学家,一脚迈进了饲料加工领域,发现国内对饲料加工工艺的基础研究非常匮乏,但饲料企业又有实实在在的需求,于是从2016年开始每年邀请国内外知名饲料加工与营养领域理论和实践专家进行相关交流与研讨,以提升国内饲料加工质量及效率。

  中国农业科学院饲料研究所饲料加工创新团队首席专家 薛敏研究员
  12月3日-6日,第四届国际饲料加工技术研讨会(水产饲料专题)暨第四期水产膨化饲料加工培训班上,智能化饲料生产工厂被国内外的设备企业屡次提及,薛敏直言对此非常憧憬。而智能化的基础是大数据,目前薛敏及团队正尝试与饲料企业、设备企业合作共建关联模型,为未来的智能化打好基础。
  国内饲料加工工艺研究基础薄
  水产前沿:饲料企业对加工工艺应该是有实际需求的,而且那么多相关企业愿意提供资金赞助,但听说您多次想放弃筹办加工论坛,我很好奇原因是什么?
  薛敏:办这样的会议真的太难了。首先,国内做传统饲料加工研究的主要是一些老先生,现在他们也慢慢面临退休,而高校基本上没有开设饲料加工相关的专业,甚至只是作为选修课程,这样就导致科研进程与行业发展需求极度不匹配。
  我们团队也是2015年才切入,进来后发现完全是一片蓝海。最初我们是研究欧洲做三文鱼料加工工艺方面的论文,但国内的配方设计非常多样化,原料来源也是各式各样,结果发现很多参数和研究的成果很难直接嫁接到中国的养殖品种上。其实国外搞饲料加工工艺研究的专家也很少,我们大概估了一下,国内外真正做相关研究的人就20来个。
  企业很多是没有这个实力来做研究,而又的的确确有需求,所以每年逼着自己办下去。我这人做事从来不想应付大家,因为这样就把自己的名声搞坏了。但是办下去的前提是要不断有新东西,就需要我满世界去找专家沟通。特别是邀请的国外专家,由于国外研究的领域比较窄,我们还要确定他们的报告内容要有区别,且不能太理论化。所以,难就难在要找那么多的专家来给大家讲新东西,真的特别难!每次办完会议我都说明年不办了,但是一到三四月份就有企业问今年的会议什么时候办,结果又推着往前走。

  饲料加工创新团队
  水产前沿:您是怎么找到这些国外的专家?
  薛敏:我们团队成立之初就聘请了丹麦的膨化加工专家程宏远博士加入团队,他是我们和欧洲相关专家沟通认识的重要纽带。另外,饲料机械装备企业如丰尚、布勒在美国、欧洲研究院的外籍专家给了非常大的支持。通过关注文献,我们也联系到了一些行业专家。2015年时跟挪威生命科学大学签了合作协议,我们团队也通过前三届会议的人脉积累、参加国际相关会议,和相关论文发表,引起国外专家的关注。这些国外的专家其实对中国市场也非常好奇,毕竟中国是世界第一水产养殖大国,而且中国很多配方设计或加工工艺上的关注点是他们不知道的,比如说我们要对原料进行超微粉碎,关注饲料的软化时间,各种针对市场竞争的配方模式等等,也是他们从来没有考虑过的,对于丰富他们的研究领域也非常有帮助。
  水产前沿:既然国外的研究领域比较窄,那么他们过来交流能带给国内的研究者或产业界哪些值得学习的东西?
  薛敏:研究方法、理论,比如挪威Nofima研究集团食品、渔业和水产养殖研究所Dr.TorA.Samuelsen在报告中谈到饲料高聚物玻璃化转变后,实际上还有橡胶态和液体熔融态两个阶段,而我们之前只关注到玻璃化转变阶段。所以,他的研究对我们后续工作特别有启发。饲料企业尤其是有实力的企业,不能光知道一些研究结果,也要学习方法,从理论到实践,优秀的企业应该是具有理论研究能力的企业。
  “无人工厂”不会是空想
  水产前沿:设备企业也会给饲料企业提供很多操作指导,您认为这种能解决行业面临的工艺短板吗?
  薛敏:现在我们还能看到很多饲料企业老板需要看熟练膨化操作工的脸色。我有时候跟饲料企业生产部的人开玩笑,说我们做的所有工作都是让你们失业,但希望你们能通过不断学习,武装自己,将来才能不被淘汰。
  中国的膨化料生产线从设计到生产初期是以模仿国外的设备起步,相对来说很多机理理解得不是那么透彻。近几年来,国内饲料装备龙头企业,已经逐步走出了模仿期,拥有了多项自主知识产权的原创性装备发明。甚至在欧美发达国家地区建立了研发中心,智能化饲料工厂设计已经基本成型。我个人认为,未来智能化工厂对人的依赖会越来越少,但中国的水产饲料市场较为复杂。欧美饲料产品种类相对简单,原料和配方较为稳定,也更容易实现智能化,而中国的水产饲料的需求多元化,不确定性因素多,且真实的生产数据几乎为空白,尤其缺乏与配方和产品质量关联的数据。数据化是智能化的前提,没有真实的数据支撑,智能化还只能是空谈。
  不同设备企业所能提供的服务水平不一样,设备企业的工程师大多是机械专业背景,不懂饲料配方,或者说饲料企业也不愿意把配方结构泄露,导致做服务的时候很盲目,往往来回跑几趟都没能解决问题。我们现在有机会跟饲料企业建立深度的合作,拿到原料组成及相匹配的生产数据,在这个基础上我们再去建立模型,搞清楚不同原料和生产参数之间有什么关联。有了这些大数据,饲料设备未来才可能真正实现智能化。尤其是进入5G时代后,智能化的饲料生产工厂运行将不会依赖任何人,我非常憧憬这样的场景。这是趋势,可能会一夜变天,也可能会走得慢一点,但大家还是要做好准备。
  水产前沿:您以前是搞营养研究,现在重心是全部转到加工领域了吗?
  薛敏:今年发表了8篇SCI论文,只有两篇是加工的,其余都是营养方面。我其实特别不愿意放下营养研究,但现在又不得不往加工方向去倾斜。有时候我跟麦(康森)院士说不想做这个方向,他说那不行,一定要承担起来。真的是上了这条船,就下不去了。
  现在我们团队可以说是开创性地将饲料原料加工特性、加工参数模型构建和动物营养学有机结合,形成独具特色的饲料加工-营养代谢调控学科组。加工方向的学生要懂原料特性,懂配方,营养方向的同学也要了解基本加工特性,将来进入企业能更快融入。
  水产前沿:您及团队目前重点在做哪些方面的研究?
  薛敏:主要还是围绕国家重点研发计划“蓝色粮仓科技创新”项目在开展工作,确定高效利用新型蛋白源生产高难度水产饲料加工工艺,其一是研究新型原料和传统蛋白质原料的加工特性,要建立流变特性、热特性、质构特性、吸水及粘性等加工特性数据库;其二是建立低淀粉浮性料、低鱼粉沉性料、高稳硬颗粒料、微颗粒饲料等高难度水产饲料生产的工艺参数模型。最核心工作是新型蛋白源的利用,要把单细胞蛋白、优质植物蛋白、昆虫蛋白等在配方系统里边科学地用起来。  

  【关键字】:饲料论坛研究工艺水产养殖
 
 
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