การทำนายคุณค่าทางโภชนะของพืชอาหารสัตว์ วัสดุเหลือใช้และผลพลอยได้ทางการเกษตรและอุตสาหกรรมด้วยเทคนิค Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS)

บทคัดย่อ

การวิจัยในครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างสมการสำหรับเครื่อง Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) ในทำนายคุณค่าทางโภชนะ ได้แก่ ค่า Dry matter (DM) Crude protein (CP) Ether extract (EE) Ash Neutral detergent fiber (NDF) Acid detergent fiber (ADF) Acid detergent lignin (ADL) Neutral detergent fiber digestibility (NDFD) และ In vitro dry matter digestibility (IVTDMD) ในพืชอาหารสัตว์ 4 ชนิด ได้แก่ หญ้ากินี (Megathyrsus maximus) หญ้าเนเปียร์ (Cenchrus purpureus) หญ้าแพงโกลา (Digitaria eriantha) กระถิน (Leucaena leucocephala) และสมการทำนายค่า DM CP EE Ash NDF ADF และ ADL ในต้นข้าวโพดพร้อมฝักก่อนหมัก ต้นข้าวโพดพร้อมฝักหมัก รวมทั้งวัสดุเหลือใช้และผลพลอยได้จากการเกษตรและอุตสาหกรรม จำนวน 12 ชนิด ได้แก่ กากเบียร์ กากเนื้อในปาล์มสกัดน้ำมัน กากเนื้อในปาล์มอัดน้ำมัน ต้นข้าวโพดหวานหลังเก็บฝัก ต้นข้าวโพดหลังเก็บฝักอ่อน เปลือกฝักข้าวโพดอ่อน เปลือกฝักข้าวโพดแห้ง ซังข้าวโพด เปลือกสับปะรดป่น เปลือกสับปะรดแผ่น กากเหง้าสับปะรด และฟางข้าว ด้วยวิธีเชิงสถิต คือ PLS (Partial least squares regression) และ MPLS (Modified Partial least squares regression) ที่มีการปรับแต่งสเปกตรัมเบื้องต้นแบบใช้และไม่ใช้ SNV(Standard normal variate)-detrend ร่วมกับderivative, gap, smoothing, second smoothing 10 ชด ได้แก่ (1,4,4,1) (2,4,4,1) (1,8,4,1) (2,8,4,1) (1,8,8,1) (2,8,8,1) (1,5,5,1) (2,5,5,1) (1,10,10,1) (2,10,10,1) ตัวอย่างในวัตถุดิบอาหารสัตว์แต่ละชนิดจะถูกแบ่งออกเป็น 2 กลุ่ม ด้วย odd-even selection เพื่อเป็นกลุ่ม calibration set และกลุ่ม validation set เมื่อสร้างสมการเทียบมาตรฐานแล้วจะคัดเลือกสมการที่เหมาะสมที่สุดมาทำการตรวจสอบความถูกต้อง โดยพิจารณาเลือกสมการจาก ค่า Coefficient of determination (R2) และค่า Ratio of Performance to Deviation (RPD) ผลการทดลอง พบว่า ได้สมการเทียบมาตรฐานสำหรับทำนายค่า DM CP EE Ash NDF ADF และ ADL จำนวน 161 และสมการทำนายค่า NDFD และ IVTDMD จำนวน 10 สมการ รวมทั้งสิ้น 171 สมการ โดยสมการที่ได้มีค่า R2 SEP อยู่ในช่วง 0.37-1.00 และ 0.03-4.27% ตามลำดับ และมีค่า RPD อยู่ในช่วง 1.27-26.72 ซึ่งสามารถใช้ทำนายค่า DM CP EE Ash NDF ADF และ ADL ได้ในระดับดีถึงยอดเยี่ยม (RPD ?3) คิดเป็น 15 (65.21%) 20 (83.96%) 15 (65.22%) 19 (82.60%) 18 (78.26%) 14 (60.87%) และ 14 (60.87%) สมการ จากจำนวนรายการละ 23 สมการ ตามลำดับ และเป็นสมการที่ยังต้องมีการพัฒนาต่อไป (RPD <3) สำหรับทำนายค่า DM CP EE Ash NDF ADF และ ADLจำนวน 8 3 8 4 5 5 และ 9 สมการ ตามลำดับ ขณะที่สมการทำนายค่า NDFD และ IVTDMD พบว่า สมการที่ทำนายค่า NDFD ในหญ้ากินี สามารถใช้ทำนายได้ในระดับดี (3? RPD ?3.4) และสมการรวมหญ้า 3 ชนิด คือ หญ้ากินี หญ้าเนเปียร์และหญ้าแพงโกลา สามารถทำนายได้ในระดับพอใช้ (2.5? RPD ?2.9) ส่วนสมการทำนายค่า IVTDMD ในหญ้ากินี หญ้า 3 ชนิด และกระถิน พบว่า ทำนายได้ระดับดีมาก ดี และพอใช้ ตามลำดับ เมื่อประเมินศักยภาพตามมาตรฐาน ISO12099:2017 พบว่า ค่า bias SEP และ slope ผ่านมาตรฐานดังกล่าว แสดงว่า สมการเทียบมาตรฐานที่สร้างขึ้นมีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพเพียงพอที่จะนำไปวิเคราะห์ประจำวันเพื่อทำนายคุณค่าทางโภชนะของวัตถุดิบอาหารสัตว์