《饲料配方设计》PPT课件.ppt

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1、饲料配方设计FEED FORMULATION,刘 强南京农业大学 动物科技学院College of Animal Science&Technology,Nanjing Agri.Univ.,内容提要,饲料配方在饲料生产中的作用饲料配方设计原则全价配合饲料的配方设计方法示差法(方法介绍与练习)线性规划法(方法介绍与练习)浓缩饲料的配方设计添加剂预混料的配方设计配方分析和评价常见配方软件介绍,饲料配方(Feed Formula),反映配合饲料中各种原料组成比例和关键制作工艺参数的配套技术资料。指导饲料生产的依据,直接关系到饲料产品的质量和成本;饲料厂和养殖场制定原料采购计划的依据;进行生产性能估测

2、的重要参考资料;技术交流的形式;新知识和新技术应用的起点。,配方种类-以表现形式划分,典型配方:由典型原料组成,或为典型饲养方式设计的配方;为反映某地区的饲养方式,或为科学研究提供简化的营养模型;适用范围小,灵活性差。经验配方:总结实际饲养经验获得的量化表达;能维持动物健康和一定的生产能力,但不能保证营养供应和饲养成本的优化;多见于尚无饲养标准的非常规畜禽品种,或野生动物的养殖。,配方种类-以表现形式划分,试验配方:为科学研究专门设计的饲料配方;需要剔除饲料中研究因素对动物的干扰,对原料选择和用量等有特殊规定;强调结果的可靠性,较少考虑经济性。生产配方:实际生产中使用的配方;兼顾营养需要、采食

3、量(饲料的色、香和味等物理性状)、饲料转化效率和经济可行性等多方面的因素,集中体现饲料与营养学科的最新知识和经验,灵活多变。,配方种类-以表现形式划分,操作配方:根据生产配方制定的指导具体车间实际操作的配方;随饲料厂机械设备和工艺流程而变。宣传配方:饲料厂对外宣传所用的配方;隐秘了核心技术参数,参考时应注意;,配方种类-以产品形式划分,全价配合饲料配方:浓缩饲料配方:添加剂预混合饲料配方:饲料添加剂配方:推荐配方:厂家为指导用户正确使用该公司浓缩料、预混料和添加剂等产品而提供的针对性配方;生产性能基本能够保证,但经济性往往不能保证,谨防部分厂家借此转嫁成本或责任。,配方技术在饲料企业中的重要性

4、,原料采购,质量检验,配方设计,配方验证,车间生产,外部数据库,内部数据库,用户反馈信息,配方设计原则,满足目标动物的营养需要:既要保证养分的绝对含量,又要考虑其实际可消化量(消化率);保持养分间合适的比例关系;特殊养分的附加效应;与动物所处的生理阶段相适应:消化道发育状况(消化酶系统、容积和反刍动物瘤胃的微生物区系等);处于断奶、妊娠、分娩、免疫和疾病等应激阶段动物营养需要和采食行为等方面的特殊需要。,配方设计原则,尽量减少对动物的毒害:原料自身含有的有毒有害物质;贮存过程中产生的微生物次生代谢产物污染;饲料添加剂的不合理使用;保证新鲜、合理加工、适量使用。经济可行:,产品质量定位,养分含量

5、,原料选用,生产性能,饲料成本,制作饲料配方的依据,动物营养需要参数(饲养标准):确定关键营养指标及其容许变动范围,作在数学规划中作为营养约束条件;饲料营养价值资料:关键营养指标的化学含量或可利用量;各种饲料用量的适宜范围;添加剂使用说明:有效成分含量、用量、配伍禁忌和特殊使用方法等;原料价格:-设计最低成本配方时必备。,全价配合料配方的计算方法,试差法:最基本的计算方法,通过练习加深对配方过程的理解;适用于有一定生产经验和专业知识的人员;数学规划法:以线性规划为主,个别采用目标规划等方法;通用软件(如EXCEL),简单直观,基本满足一般配方的需要;专用配方软件,界面友好,多具有配方分析功能和

6、本专业知识库,但一般价格昂贵,不易普及。,试差法计算饲料配方的步骤,确定营养参数:参照标准的选择,关键指标的确定,养分浓度的调整;获取原料的营养价值数据:初拟配方及计算:人为分配用量比例,预留空间,计算各种原料的养分提供量,并汇总;配方调整:平衡次要营养指标:限制性氨基酸,钙磷等报告配方结果:,影响营养需要量的因素,营养需要量,品种,生理阶段,性别,生产性能,健康状况,应激强度,采食量,养分可利用性,养分平衡程度,饲养管理,选择合适的饲养标准,饲养标准的种类:政府标准(GB,NRC,CSIRO,及地方标准等),育种公司(Avin,Aber Acer,etc),学术团体或行业组织(Feedstu

7、ffs,)。选择原则:畜禽品种、生产性能和饲养方式尽可能与本地接近。参考示例:猪:本地土种我国肉脂兼用型标准;国内育成品种和二元杂交种我国瘦肉型标准;土三元杂交种台湾和美国(1988)标准;引进纯种和洋三元杂交种美国(1998)标准。,确定营养参数1,选择合适的饲养标准,参考示例:肉鸡:种鸡育种公司推荐标准,白羽肉鸡NRC,GB,黄鸡地方标准/企业自定;产蛋鸡:种鸡育种公司推荐标准/NRC,产蛋率90%NRC/AEC,产蛋率7090%GB/AEC;肉牛:GB/NRC(2001)奶牛:GB/NRC(2000)经济动物或水产动物:地方标准/企业自定。,确定营养参数2,关键指标的选择与调整,选择关键

8、营养指标:禽ME,Met,Lys,Arg,Try,M+C,Ca,aP,Cp;猪DE,Lys,M+C,Thr,Try,Ca,aP,Cp;鱼虾Cp,真蛋白,Lys,M+C,Arg,Try,Ca,aP;牛DMI,NE,Cp,精粗比/NDF,UDP,RDP,MP;营养指标调整的原则:在一定范围内,可将动物的生产性能看作是可利用养分供应量的反应;养分总摄入量=采食量*养分浓度;兼顾养分绝对含量与相对比例。,确定营养参数3,营养指标的调整以蛋鸡为例,确定营养参数4,我国仔猪饲养标准与生产采用值比较,选择原料,谷物的质量成熟饱满度、杂质含量、霉变和虫害、收获年代和水分含量等。主要养分含量与可利用性与其他原料

9、间是否存在养分互作氨基酸互补、维生素或矿物质间的颉抗等。加工方法和程度是否适当是否有附加效果或特殊作用价格合理供应是否稳定,饲料营养价值数据,直接引用饲料营养价值数据库:CFDB,NRC,Feedstuff,etc;选用样本描述与实际原料最接近的数据。实际测定结果:适时抽样检测,结果最可靠,但往往指标不全;根据常规成分分析结果预测:对有效能值的预测对氨基酸含量的预测,常用原料Cp和HAA含量,From:The AmiPig database released by the following organizations:French Feed Database,Ajinomoto Euroly

10、sine,Aventis Animal Nutrition,INRA,Technical Institute for Cereals and Forage(ITCF),常用原料Cp和HAA消化率,From:The AmiPig database released by the following organizations:French Feed Database,Ajinomoto Eurolysine,Aventis Animal Nutrition,INRA,Technical Institute for Cereals and Forage(ITCF),常用原料Cp和HAA可消化量,F

11、rom:The AmiPig database released by the following organizations:French Feed Database,Ajinomoto Eurolysine,Aventis Animal Nutrition,INRA,Technical Institute for Cereals and Forage(ITCF),用常规成分预测饲料代谢能的公式,用常规成分预测赖氨酸含量的公式,X1粗蛋白;X2水分;X3粗脂肪;X4粗纤维;X5粗灰分,数值为各种成分的百分比。,用常规成分预测含硫氨酸的公式,X1粗蛋白;X2水分;X3粗脂肪;X4粗纤维;X5粗

12、灰分,数值为各种成分的百分比。,原料及其营养价值数据,主原料参加全部计算过程,辅原料不参加前期计算,重点平衡的指标,可能平衡的指标,拟定初始配方,预定各主原料的用量比例,预留补充矿物质、维生素和添加剂的比例空间。全价配合料的原料构成(%),预留空间:,58%,24%,810%,非常规原料的参考用量,分析初拟配方,调整配方,判别标准:D0能量和蛋白同高或同低于需要量,D0与需要量相比,两指标一高一低。,检验数:取 Cij 中与 D 符号相同,数值最接近的原料可能组合进行替换。,取代量:能量优先的取代量:蛋白优先的取代量:,常见问题及解决方案,某种原料的取代量大于其原有用量:全部取代该原料,重新分

13、析配方,进行二次调整。RCp与RDE的差值很大:一次不能平衡,可按RCp和RDE的中间量进行取代,重新分析配方,进行二次调整。,常见问题及解决方案,始终不能平衡:检查选用的原料与需要量是否匹配,若每种原料的能量和蛋白含量均大于或小于对应需要量 重新选择原料,重拟初始配方,再计算。建议能量饲料和蛋白饲料各选择23种,其中能量饲料的有效能、蛋白饲料的粗蛋白分别大于对应的需要量。预留比例空间过大或过小:空比例差额1%,重新拟定配方,进行计算。,配方结果报告,原料种类及其主要质量指标或描述:例如:黄玉米GB二级,水分43%,均匀的淡黄色等。配合比例:关键营养指标的计算值:特殊原料使用或加工注意事项:例

14、如:用量1.0kg/T的添加剂应先与10倍载体混合后再用;植物油先用58倍的豆粕粉吸附后再用,等。,作业一,利用试差法为两种动物分别计算一个全价配合饲料配方要求:按照写出每个步骤的详细计算过程和完整的最终配方结果;总结每个配方计算过程的体会,并对最终配方进行分析;字迹清晰,书写要有条理;不得抄袭同学或其他文献中的配方,如被发现,本课程成绩以零分计。,试差法的缺点,能兼顾的指标少,一般只能平衡两个指标;需要有一定的实际生产经验和专业知识;计算的数学方法不严密,过程繁琐,需要多次反复;不能优化配方成本进行。,线性求解问题的提出,配方过程的数学含义:用m种原料,配制成能满足n个营养需要量指标的饲料,

15、求各种原料的配合比例。设m种原料的用量为x1,x2,xm,n个营养指标为b1,b2,bn;第 i 种原料的第 j 个指标含量为aij,则可建立以下方程组,求解即可得配方比例。,方程组求解存在的问题,原料或指标多时,方程过大,计算不便;mn,可能有多个解;m=0。未考虑价格因素。,现有玉米、鱼粉、豆粕和米糠四种原料,已知其消化能、粗蛋白和赖氨酸含量、价格,以及仔猪的营养需要量(见下表),请问四种原料如何搭配才能既满足仔猪营养需要,成本又最低?其中鱼粉用量不能少于3%,米糠用量不能大于5%。,线性规划法,假设:玉米、鱼粉、豆粕和米糠四种原料的用量百分比分别为X1,X2,X3和X4。配方需要满足的条

16、件:满足仔猪营养需要:消化能3.41X1+3.10X2+3.15X3+3.02X4=3.30;粗蛋白8.6X1+62.5X2+43.0X3+12.8X4=21.0;赖氨酸0.24X1+5.12X2+2.45X3+0.74X4=1.35;原料用量限制:鱼粉用量不能少于3%X2=3.0%;米糠用量不能大于5%X4=5.0%;,建立配方数学模型(一),总量控制:四种原料搭配X1+X2+X3+X4=100%;解的属性限制:X1、X2、X3、X4=0求解目标:配成的饲料成本最低Min(1.10X1+2.30X2+5.80X3+0.92X4),建立配方数学模型(二),配方数学模型总结,求满足方程组X2=3

17、.0%;X4=3.30;8.6X1+62.5X2+43.0X3+12.8X4=21.0;0.24X1+5.12X2+2.45X3+0.74X4=1.35;X1,X2,X3,X4=0而且能使:1.10X1+2.30X2+5.80X3+0.92X4之和最小则:X1,X2,X3和X4=?,决策变量:X1,X2,Xn约束方程:a11*X1+a12*X2+a1n*Xn=b1a21*X1+a22*X2+a2n*Xn=bmX1,X2,Xn=0目标函数:Min/Max(C1*X1+C2*X2+Cn*Xn),aij技术系数;bi资源存量 或边界;Cj贡献系数,线性规划的一般模式,L.V.Kantorovich,

18、1939,Noticed its practical importance and gave the first algorithm solution G.B.Dantzig,1947,invented the Simplex Method and applied in the U.S.Air Force.T.C.Koopmans,1947,Applied in classical Economic Analysis Model.L.V.Kantorovich and T.C.Koopmans,1975 Nobel Prize for Economy.,模型的转化-标准型:a11*X1+a12

19、*X2+a1n*Xn-X(n+1)=b1a21*X1+a22*X2+a2n*Xn+X(n+2)=b2 am1*X1+am2*X2+amn*Xn-X(n+m)=bmX1,X2,Xn=0即:AX=b;X=0目标函数 Min(C1*X1+C2*X2+Cn*Xn),松弛变量,线性规划问题的求解过程,假定:约束方程组系数矩阵Am*(n+m)的秩为m(即m个方程是线性无关的),则一定存在一个m*m阶非奇异子矩阵B(即|B|0),称B为方程组的一个基。原约束方程组可写为:若令Xm+1,Xm+2,Xn=0,即可得在此基下的唯一解(基本解)若该解为基本可行解,则代入目标函数得:可见,只有CBB-1N-CN0时,

20、目标函数才有最小值,Smin=CBB-1b,解集:线性规划的解域为一凸集;基本解:满足约束方程 AX=b 的解A(m*n)的秩为m,且有m个线性无关的列向量(nm);基本可行解:既满足AX=b,且Xij=0的解,即可行解域的顶点,顶点个数是有限的;最优解:使得目标函数取最小值的可行解,一定在可行解域的顶点上。,线性规划解的类型,(0,30),(40,0),(34.4824,12.4138),(20,24),(0,0),线性规划的图解法,目标函数S=Max(7X1+12X2)在各顶点的取值分别为:(0,0)0;(0,30)360;(20,24)428;(40,0)280;(34.4824,12.

21、4138)390.3424,创建基本数据表:输入原料养分含量(技术系数,aij)、营养参数和原料用量的上下限(资源存量或边界,bj),以及原料单价(贡献系数,Ci);指定存放原料实际用量(决策变量,Xij)、实际养分浓度和配方成本(目标函数)计算结果所在的单元格;在实际养分浓度和配方成本单元格中,用公式正确反映aij和Xij,以及Xij和Ci间的数量关系;计算原料实际用量总和,放入指定单元格中。,用EXCEL设计配方的步骤,调用“线性求解”功能,填写各对话框:目标单元格配方成本所在单元格,选择“最小值”选项;可变单元格原料实际用量所在单元格;约束条件逐项添加各种养分实际浓度与对应营养参数上下限

22、,各原料实际用量与用量上下限间的关系(=,=,=or int/bin),即各单元格间的关系;令实际用量总和为100%;选择“采用线性模型”和“假定非负”条件。求解:,用EXCEL设计配方的步骤,无解:可行解域为空集,即存在不相容的约束条件;如某种原料用量或营养参数的下限大于上限;各原料用量下限之和大于100%,或上限之和小于100%;某些营养指标定得太高,而选择的饲料质量差或用量限制太低。无穷解:解域开放,非闭合的凸集,即约束条件不完善;如原料用量未约束xi=100%;目标函数与约束条件之一存在线性相关。,常见问题及解决办法,EXCEL配方表的功能扩展,多配方表:在一张工作表上一次计算多个配方

23、;显著降低工作量,且便于比较;建模过程:分别建立多个配方模型;累加各模型的配方成本汇总为总成本,放入另一单元格中;在对话框中将总成本框设定为目标单元格;可变单元格中分别列举各模型的原料实际用量;约束条件框中分别添加各模型的5项约束条件。,EXCEL配方表的功能扩展,原料分配或分摊:在多配方表单中,解决库存量不足或剩余时的现有原料合理分配和分摊问题;模型修改:累加各模型中该原料的实际用量,放入总用量单元格中;在对话框的约束条件中添加相应的约束条件。,浓缩料和预混料,应用方法:与养殖户自有饲料(多为谷物及其加工副产品以能量饲料为主)按一定比例配合,构成近似全价配合饲料。构成原料:浓缩料蛋白质饲料和

24、氨基酸、矿物质、维生素和饲料添加剂。预混料氨基酸、矿物质、维生素、饲料添加剂和少量蛋白质饲料。设计思路:以当地养殖户的自有饲料为基础,分析多个典型配方的养分盈亏规律,平衡使用范围和成本。,浓缩料和预混料配方,模型修改:在全价料配方模型上:选择组成浓缩料或预混料的原料种类,并计算其用量总和,放入指定的单元格中;计算预混料的配方成本,放入指定的单元格中;在另外两个单元格中,分别输入预混料的价格上、下限;调用“工具”“规划求解”,在“约束条件”框中添加“预混料用量总和”单元格=实际用量比例,“预混料成本”单元格=“价格下限”和=“价格上限”单元格;求解。,添加剂预混剂配方,种类和成分:维生素预混剂:

25、又称“多维”,畜禽用产品一般含脂溶性维生素4种,B族维生素68种;水产用产品还应有维生素C、肌醇和肉碱等成分。都不包括胆碱,添加量0.01%0.05%。微量元素预混剂:单胃动物用产品一般含68种微量元素,反刍动物用产品还应有硫、镁和钼等元素,添加量0.05%0.5%。复合预混剂:除上述两种产品的复合物外,有时也包括胆碱,添加量0.1%1.0%。,添加剂预混剂配方,设计思路:原料中的维生素和微量矿物的实际含量受品种、产地、储藏时间和加工方式等影响,生产中一般不予考虑,全部依赖外源添加满足动物的相应需要;多数维生素和矿物质除常规营养功能外,还具有促进生长、增强免疫或改善产品品质等附加功能,实际添加

26、往往高于推荐的营养需要量;需要区分所用原料的有效成分、含量/活性、生物学价值、原料的加工工艺、最终产品的包装方式和用户的使用方式等。鉴于上述原因,各种维生素和微量元素的实际添加量高于推荐营养需要量110倍;,0.13,0.25,0.05,0.11,生物素mg,400,1200,500,-,胆碱 mg,0.95,0.80,0.3,0.68,叶酸 mg,22.0,20.0,10.0,13.4,泛酸 mg,42.0,25.0,15.0,23.0,烟酸 mg,32.0,60.0,17.5,23.0,VB12 g,8.0,6.0,3.50,3.10,VB2 mg,0.9,3.0,1.0,1.30,VB1

27、 mg,3.3,2.0,0.50,2.20,VK mg,33,30,16,12,VE mg,2200,2000,220,240,VD IU,12000,20000,2200,2400,VA IU,Conti(5610),Roche,NRC(1998),GB(1986),Per kg ration,510kg仔猪的维生素需要量,0.12,0.15,0.15,0.09,生物素mg,470,1500,1300,1300,胆碱 mg,1.00,1.50,0.55,0.55,叶酸 mg,13.0,20.0,10.0,9.3,泛酸 mg,81.0,50.0,35.0,37.0,烟酸 mg,15.0,30.

28、0,10.0,9.0,VB12 g,7.9,8.0,3.6,7.2,VB2 mg,2.0,3.0,1.8,2.0,VB1 mg,3.0,3.0,0.50,0.53,VK mg,28,30,10,10,VE mg,2750,1500,200,200,VD IU,10500,15000,1500,2700,VA IU,Conti(3610),Roche,NRC(1994),GB(1986),Per kg ration,04wk肉仔鸡的维生素需要量,0.72,0.14,0.17,I(mg/kg As Fed),0.36,0.30,0.15,Se(mg/kg As Fed),1.2,-,-,Co(mg

29、/kg As Fed),120,100,104,Zn(mg/kg As Fed),48,4.0,4.1,Mn(mg/kg As Fed),200,6.0,6.3,Cu(mg/kg As Fed),150,100,146,Fe(mg/kg As Fed),Conti(5610),NRC(1998),GB(1986),510kg仔猪的微量元素需要量,作业二,每人在一个工作表内建立两个配方模型,并尝试多配方、原料分配或浓缩料配制等扩展功能。模型中的各类数据排列要有规律,结构清晰明了、美观大方,增强模型的可读性。实习结束后,在11月15日前,通过电子邮件发到;文件用以下格式命名:“学号+姓名”,如“1

30、517101 马万俊.xls”,并在邮件主题中务必标明您的姓名。,作业评分标准,数据引用是否正确(20%)营养标准、原料的养分含量应相互对应,数值必须准确。模型结构完整性(60%)能否顺利求解。营养指标选择、原料用量上下限设置;配方实际营养浓度、配方成本和原料总和的计算公式;目标单元格、可变单元格和约束条件设置;实用性(20%)营养指标的选用和原料用量上下限的设置应尽量接近生产实际;(实际营养浓度-需要量)/需要量1%;整体评价,国内专业配方介绍-三新,国内专业配方介绍-Refs 3.0,配方系统比较,数据库子系统系统数据的获取、更新和调用,软件的关键。建模子系统表述营养需要、饲料营养价值、用

31、量限制和原料价格间的数量关系。规划计算子系统以线性规划为核心,辅以目标规划和概率配方等。结果诊断分析子系统使结果直观、形象、易于理解。结果输出子系统知识库子系统软件自身管理系统,影响饲料配方的因素,饲料配方是饲料工业的核心技术之一,需要综合应用动物营养学、饲料学、畜禽养殖技术、饲料加工技术、化学、统计学和计算机等多学科的知识;饲料配方又是一项严谨的工作,配方人员需要切实考虑目标动物的品种与生理阶段、原料的变异性、饲料加工工艺参数、饲养管理方法和期望生产性能等,设计出能综合体现营养供应的全面、平衡、性价比最高的原料组合配比。,Scientific information regarding da

32、iry cattle feeding is accumulating constantly and nutritionists use this information to refine their recommendations.Genetic progress and technological advances force us to constantly review these formulations and recommendations.However,there are many aspects of feeding cows such as maximising ener

33、gy intake that may still be considered an art.Interactions among feedstuffs,rumen microbes,animal physiology and feeding behaviour make it difficult to simplify our feeding guidelines.Science will continue to replace the art of feeding dairy cows,but there will always be differences in expected results which will be attributed to the art of feeding L J Erasmus,(Agricultural Research Council,2002),理论与实际经验的结合,学习的方式与阶段,课堂,讨论,验证,针对问题的学习实践,自学围绕学生的学习,灌输依靠教师的学习,理想的学习环境,

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