О новых аспектах исследований в сфере инфракрасного анализа кормового сырья с позиции максимальной детализации качественных показателей и их влияния на стоимость кормов и эффективность выращивания животных и птицы рассказывают руководитель направления R&D компании «Эвоник» Алексей Японцев и руководитель лаборатории «Эвоник Химия» Анастасия Гущева-Митропольская.
Данный материал является конспектом программы «Исследования инфракрасного анализа кормового сырья», вышедшего в видеолекотории «Диалоги о технологиях» — цикла образовательных программ для специалистов АПК.
О важности ИК-анализа кормового сырья
Алексей Японцев. На рынке кормов и кормовых добавок все компании с именем предлагают те или иные решения с использованием технологии ближней инфракрасной спектрометрии. На отраслевых медиа, включая Sfera.fm, есть публикаций о важности и необходимости этой технологии. То есть все признают, что если необходимо быстро, качественно и безопасно проверить качество кормов, то ИК-анализ — самый привлекательный метод аналитики.
Анастасия Гущева-Митропольская. Многие комбикормовые предприятия использовали и используют ИК-анализаторы для оценки макропараметров питательности готовых кормов. Но если мы хотим иметь стабильное качество кормов и максимальную отдачу от них, то нам нужна детальная оценка фактического качества входящего сырья по всем ключевым параметрам питательности. Усреднение значения не подойдут.
Алексей: Фактическое качество сырья – это как большой регулятор макронастройки радиоволны. А то, что мы используем аминокислоты, и другие функциональные добавки — это уже тонкая настройка. То, что в английском языке называют словосочетанием fine tunning. Парадокс в том, что элементов тонкой настройки у нас более чем достаточно, а макронастройка — по сути фактический анализ сырья по качеству – это для многих ещё грубый механический регулятор. В результате хозяйства не достигают своих целей и максимальных результатов.
Почему предприятия редко используют ИК-анализ кормового сырья
Анастасия Гущева-Митропольская. Есть несколько причин. Одна из них — косность и консерватизм немолодых специалистов. Они не верят в эффективность таких решений и часто блокируют поступление нужной информации руководству либо предоставляют недостоверную информацию. Они слепо верят в сырой протеин, о ненадёжности которого Алексей говорил в прошлых интервью.
Таким людям сложно признать, что их взгляды сегодня расходятся с реальными надобностями производства, где современным породам и кроссам животных и птицы требуется намного большая детализация параметров питательности кормов, чем прежде.
Еще одна причина — страх. Руководители предприятий боятся, будут ли сотрудники это использовать? Какие есть гарантии положительного результата? Окупятся ли расходы?
Алексей Японцев. В нашей работе существует такое понятие «страховой запас». Похоже, многие руководители и специалисты до сих пор не понимают, что это такое и во сколько им обходится этот страховой запас. Так сложилось, что страховой запас относится, в первую очередь, к нашим любимым и всесторонне изученным аминокислотам. Они известно, вместе с показателем энергии, являются самым дорогами параметрами питательности.
Итак, специалист, который считает рецепты кормов, не имеет на руках фактического качества входящего сырья. Далее алгоритм таков: сырье анализируется по уровню сырого протеина и влажности, другим макропоказателям питательности и все это вносится в программу расчета рецептов. Если мы говорим о самой распространенной Воронежской программе, то будет два сценария развития событий. Полагаю, что всем известно, что в программе есть так называемые уравнения регрессии, которые позволяют пересчитывать аминокислотный профиль от фактического уровня протеина и влажности. Эти уравнения разработала компания «Дегусса» (Degussa), которая была переименована в «Эвоник» (полное название компании Evonik Industries, — прим. Sfera.fm). Эти уравнения являются частью глобальной базы данных по аминокислотной питательности сырья AMINODat.
Так вот, в лучшем случае, специалист использует эту функцию пересчёта, а в худшем – берёт из базы данных программы усреднённые табличные значения. Затем из опасений что «вдруг на самом деле, всё-таки, меньше» — фактических данных ведь нет — делает умышленное уменьшение на сотые доли значения ключевых аминокислот. Это составляет от 1 до 3% изменений. 0,01% каждой из аминокислот в пшенице – это от 2,5 до 3,3% того самого страхового запаса, у кукурузы – более 3%. Если это белковое сырьё с более высоким уровнем протеина, то и там страховой запас закладывается минимум в 1–2%.
Это не только российская проблема, а глобальная. В английском языке такой подход safety margin. Чем меньше достоверной информации о качестве сырья, тем выше это значение. Чем выше это значение, тем больше денег фактически теряет предприятие. Только оптимально посчитанный корм усваивается лучше и даёт максимальную отдачу.
Кроме того, у компаний отсутствует финансирования на эти цели или они откладывают его в долгий ящик. Вкладывать деньги в оборудование, в пользование калибровками нужно вкладывать сейчас, а результат будет позже. Как показывает мировая практика, результат есть всегда, но на его подтверждение объективно требуется какое-то время.
Об опыте «Эвоник» в области ИК-анализа
Анастасия Гущева-Митропольская. Наша лаборатория «Эвоник Химия» изучает ИК-анализ вот уже 26 лет. Причем речь идет об анализе кормового сырья по определению уровня аминокислот, а не только протеина, жира или клетчатка. Наша компания всегда была и остаётся лидером в этом отношении. Все, кто сегодня предлагает свои услуги по ИК-анализу, пришли существенно позже и у них нет такого опыта. Мы работаем не только напрямую с теми, кто имеет собственные ИК-анализаторы, и кто подключен к нашему серверу с калибровками, мы также проводим анализы по заявках всех тех предприятий, кто заинтересован в понимании того, с каким качеством сырья они работают.
Добавлю, что ежегодно мы оцениваем фактическое качество сырья нового урожая по основным компонентам кормов — это зерновые, жмыхи, шрота. Ценность этой информации состоит в том, что изменчивость всех показателей питательности может быть очень большой, что при сходных значениях по уровню протеина может быть разный аминокислотный профиль. Или даже наоборот: протеин разный, а профиль аминокислот почти совпадает. Это также лишний раз подтверждает опасность использования табличных (то есть усредненных) значений.
Мы призываем всех заинтересованных производителей присылать образцы основных видов сырья. Чем больше данных о сырье мы получим, тем более детальной и наглядной будет картина о питательности сырья в том или ином регионе. Все участники получают результаты своих присланных образцов помимо общего всероссийского отчета.
В целом основной вид аналитики нашей лаборатории определение уровня аминокислот в сырье, кормах, концентратах и премиксах методом высокоэффективной жидкостной хроматографии (ВЭЖХ). Благодаря этому сегодня весь мир, уже не одно десятилетие, пользуется нашей информационной базой данных об аминокислотной питательности кормового сырья из программы AMINODat.
Количество образцов, поступающих для анализов со всего мира, составляет от 1,5 до 2-х тысяч в месяц. Десятки и сотни тысяч образцов, имеющих самую точную оценку. Именно такой масштаб исследований обеспечивает специалистам лаборатории возможность создания самых актуальных и достоверных калибровок для максимально используемых в кормах компонентов.
Альтернативные предложения по ИК-анализам сырья
Анастасия Гущева-Митропольская. Они основываются на существенно меньшем количестве образцов и требуют немало времени на совершенствование. Чтобы калибровка на тот или иной вид сырья была «рабочей», недостаточно только сделать ВЭЖХ и провести расчёты. Количество образцов — это только часть работы. Нужно учитывать и географию культур, геоэндемические особенности, влияние сортового состава, сезоны, климат — всё это напрямую влияет на изменчивость показателей питательности и уровень незаменимых аминокислот в кормовом сырье. У нас нет задачи продать какие-то конкретные калибровки, ограниченные этим факторами. Поэтому для основных кормовых компонентов мы проводим обновление калибровок 3–4 раза в год.
Cегодня не сложно найти предложения, которые ориентированы на создание конкуренции нашим предложениям, и в целом ИК-анализ стал трендом для нашей сферы. Просто мы делаем в этом направлении существенно больше работы и существенно глубже. Да, она достаточно затратная, но в развитие нужно вкладываться. Именно такой детальный и профессиональный подход поддерживает наше лидерство.
Оценка качества соевого шрота, полножирной сои, соевого жмыха
Алексей Японцев. Исходя из проведённых за последние 2–3 года исследований в ведущих европейских университетах и научных центрах по оценке реальной усвояемости соевых продуктов в зависимости от различных условий обработки — и здесь речь идёт об исследованиях in vivo на свиньях и на птице — можно назвать новый метод аналитики и получаемую из него информацию критически важными и полезными для экономики кормления.
Давайте пойдем по порядку. Наш новый метод оценки реализован в сервисе AMINONIR Red. Он запатентован и не имеет аналогов, способных объективно конкурировать с ним. Да, это тоже подраздел ИК-анализа, который вобрал в себя практически все существующие методы оценки качества соевых продуктов после термообработки: определение активности ингибиторов трипсина, растворимость в КОН, индекс дисперсности протеина и отношение реактивного лизина к общему лизину. Описывать каждый из методов и приводить оптимальные показатели не буду, так как сейчас техническая часть не важна. Но необходимо вот на что обратить внимание.
- каждый из указанных методов является только информативным и не может дать одновременную оценку недостаточной и избыточной степени термообработки — либо то, либо другое.
- только грамотно объединив эти методы можно сделать соответствующее заключение.
- Про показатель активности уреазы можно спокойно забыть. Он самый неинформативный из всех существующих. Активность ингибиторов трипсина более точный показатель в сравнении с активность уреазы. Кому-то это покажется крамолой, но в сегодняшних реалиях это факт.
О едином показатели, характеризующем степень термообработки
Анастасия Гущева-Митропольская. В сервисе AMINONIR Red итоговым показателем является PCI – Precision Condition Indicator, то есть Индекс условий обработки. Он объединяет в себе результат четырех методов оценки. Для этого индекса существует специальная шкала, где значения от 0 до 10 указывают на чрезмерную термообработку, от 20 до 30 — на недостаточную, а интервал от 10 до 20 – оптимальный диапазон. Но внутри этого оптимума есть свой идеальный интервал, где каждая из незаменимых аминокислот имеет тот процент усвояемости, которым мы пользуемся и который есть в любой из программ расчета рецептов кормов. Неважно эта программа российская, бельгийская, французская или американская. Важно другое: и в случае избыточной, и при недостаточной термообработке эти проценты усвояемости снижаются.
Это и есть критически важная и полезная информация. Посмотрите на график, что мы получили на основании наших многочисленных экспериментов, о которых также было сказано прежде: есть зелёная зона для нашего индекса, где усвояемость аминокислот находится на максимуме и она практически сходна. Но и справа, и слева реальная усвояемость объективно понижается. И это влияет на результаты кормления животных.
В сервисе AMINONIR Red содержаться объективны данным по соевым продуктам.Насколько серьезными будут изменения усвояемости аминокислот в зависимости от показателя условия обработки?
Сервис AMINONIR Red позволяет не только получить индекс условий обработки соевых продуктов, но и провести корректировку коэффициентов усвояемости для всех незаменимых аминокислот, значения которых мы используем в расчетах. Ниже на слайдах представлена выходная документация касательно «классического» набора данных ИК-анализа.
Эти данные показывают настолько сильны различия между реальной усвояемостью аминокислот соевых продуктов после термообработки и их виртуально идеальными значениями. Специалистов и руководителей такая информация должна заставить задуматься о том, что корень возможных проблем именно в отсутствии объективных данных при составлении рецептов комбикормов.
Алексей Японцев. Я верю в здравый смысл руководителей предприятий, которые воспримут эту информацию и сделают соответствующие выводы. Я уже говорил о страховом запасе, который часто используют при расчете рецептов комбикормов, и называл цифру в 1-2% для кормового сырья с высоким уровнем протеина. Мы сейчас показали разницу, которая может составлять 10%, 15%, 20% и даже выше 30% — это, в частности, по валину и изолейцину. Это же очень большой дисбаланс по уровню незаменимых аминокислот. Если есть дисбаланс, значит часть важнейших незаменимых аминокислот не пойдёт на продуктивность, а вот в помет и в навоз пойдёт точно. Миллионы и десятки миллионов рублей уходят в навоз.
Так как мы имеем более тысячи инструментов по миру, подключенных к нашим калибровкам, то имеем и информацию, какой экономический эффект был получен нашими клиентами после начала использования наших сервисов ИК-анализа. Минимум 0,04. Если на это снова закрыть глаза, то откуда тогда взяться инвестициям в аналитику при таком подходе?
Демонстрацию портативного прибора для ИК-анализа кормов и сырья смотрите здесь
Алексей Японцев. Использование сервисов компании «Эвоник» имеет достаточно гибкую и удобную структуру. Применяемая ранее система по закупке кормовых добавок с возможностью подключения сервиса теперь неактуальна. Клиент может с легкостью приобрести необходимый пакет услуг, выбрав его из общего перечня сервисов. Условия подключения обговариваются с каждым клиентом индивидуально.
Расчеты вложение показывать, что затраты на прибор и калибровку достаточно быстро окупятся за счет снижения страхового запаса. Главное, чтобы полученные данные работали: фактические значения обрабатывались и включались в программы по расчету рационов, входящее сырье ранжировалось по питательности и по поставщикам. Кроме того, ИК-анализ часто является отличным оперативным помощником в выявлении фальсифицированных кормовых компонентов.
По всем вопросам, касающимся использования сервисов компании «Эвоник», обращайтесь напрямую к Анастасии Гущевой-Митропольской (+7 916 323-44-64, anastasia.gushcheva-mitropolskaya@evonik.com) или Алексею Японцеву (+7 916 315-46-14, alexey.yapontsev@evonik.com).
