玉米平衡水分测定及等温线方程确定

王双林郭道林李兴军陈 兰栾 霞

(国家粮食储备局成都粮食储藏研究所1，成都 610031)

(国家粮食局科学研究院2，北京 100037)

玉米平衡水分测定及等温线方程确定

王双林1郭道林1李兴军2陈 兰1栾 霞2

(国家粮食储备局成都粮食储藏研究所1，成都 610031)

(国家粮食局科学研究院2，北京 100037)

采用静态称重法对6个玉米品种的吸附/解吸等温线进行测定，并用6个非线性回归方程描述吸附/解吸等温线，修正Chung－Pfost方程(MCPE)、修正Henderson方程(MHE)、修正Oswin方程(MOE)及Strohman－Yoerger方程(STYE)均在ERH 11.3%～96%范围内适合描述玉米等温线，其中最佳数学模型是MCPE，以M=f(ERH，t)形式表达的M=－1/C3×ln［－1/C1×(t+C2)ln(ERH)］，C1、C2及C3参数对吸附数据分别是863.159、108.443及0.216，对解吸数据分别是581.393、35.840、0.235，平均数据是655.792、59.035、0.225。分析MCPE方程预测的6个玉米品种解吸或吸附等温线之间的差异，6个品种解吸等温线之间有差异，但是6个品种吸附等温线之间没有差异。解吸与吸附等温线之间存在滞后现象。

平衡水分 玉米 吸附 解吸 等温线

玉米是世界上重要的谷物之一，我国玉米年产量约1.5亿吨。玉米储藏中，通过控制水分含量和温度来保持品质。研究平衡水分含量(EMC)和平衡相对湿度(ERH)之间的关系对于玉米干燥、通风、确定储藏安全水分及改进储藏物理调控措施很重要。玉米籽粒较大，平衡水分测定需要时间较长，获得数据有限。Pfost等［1］用修正Henderson、修正Chung－Pfost、Day－Nelson、Chen－Clayton及 Strohman－Yoerger 5个方程分析黄色马齿玉米的吸附与解吸等温线，发现含有4个常数的方程残差平方和，不是显著地小于含有3个常数的方程残差平方和。他们认为，修正Henderson和修正Chung－Pfost方程不仅适用于玉米等温线数据，还有其他谷物的数据。Chen等［2］报道，对不同程度低初始含水量的玉米，采用加蒸馏水加湿的方法测得的吸附等温线没有差别，采用暴露于高相对湿度环境加湿的方法也得到相似的结果。这两种加湿方法制得的25℃和45℃吸附等温线也没有显著的差别，而5℃的吸附等温线之间平衡水分含量差别小于0.5%。我国曾开展过玉米平衡水分的测定，但是对获得的有限数据未进行数学模型分析。研究采用静态称重法，对全国玉米主产区6个品种的吸附/解吸平衡水分进行测定，并对吸附与解吸等温线进行拟合分析，以期为我国粮食储藏与加工提供基础数据。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

ZRX－1000ESW智能人工气候培养箱:杭州钱江仪器设备有限公司;JSFM粮食水分测试磨:国家粮食储备局成都粮食储藏科学研究所。

氯化锂、醋酸钾、氯化镁、碳酸钾、硝酸镁、氯化铜、氯化钠、氯化钾、硝酸钾:均为优级纯，天津市科密欧化学试剂有限公司;五氧化二磷:天津市科密欧化学试剂有限公司。

采用的6个玉米品种收获时间及籽粒特性见表1。

表1 试验样品参数

1.2 试验方法

玉米样品加水到湿基21%，在冰箱平衡2周，用于测定解吸曲线。对于吸附曲线测定，6种样品在40.5℃保温箱降到湿基7%～8%，然后在干燥器中用P2O5固体脱水到干基5%以下。

表2 9种饱和盐产生的平衡相对湿度/%

采用静态称重法测定平衡水分含量，即利用表2的饱和盐溶液在一定温度(10、15 20、25、30及35℃)下产生恒定的蒸汽压。称取5.0 g的玉米籽粒倒入不锈钢网桶，悬挂在橡胶塞下方挂钩上，然后置于盛100 mL过饱和盐溶液的广口瓶，塞紧橡胶塞，并保持不锈钢网桶底部距离盐溶液上部2～3 cm。进样14 d开始称量，每隔1 d称量1次(低湿度下进样21 d开始，每隔1 d称量1次，高湿度下进样3 d开始，每天称量1次)，两次连续称重偏差不超过5 mg时，此时样品中含水量就是该温度和ERH下的平衡水分(EMC)。玉米含水量采用水分磨粉碎样品按GB 5497—1985 105℃恒重法和两次烘干法测定。

1.3 数据分析

表3 研究采用的水分吸附等温线数学模型

2 结果分析与讨论

2.1 玉米平衡水分测定

采用静态称重法测定6个玉米品种的吸附与解吸等温线。图1是“川玉68”玉米品种的实测平衡水分等温线。平衡水分等温线呈现“S”型曲线。平衡水分在一定相对湿度下随温度的增加而减少。相同温度的解吸与吸附等温线之间存在滞后现象。

图1 采用静态称重法实测的“川玉68”玉米不同温度下平衡水分解吸与吸附等温线

2.2 玉米平衡水分等温线数学模型分析

为了最小化玉米品种、测定技术及准确性的影响，有必要寻找测定数据的最佳拟合方程，以便在粮食通风、干燥和储藏中使用。采用国际上常见的Chen－Clayton方程、修正 Chung－Pfost方程(MCPE)、修正 Halsey方程、修正 Henderson方程(MHE)、修正Oswin方程(MOE)及Strohman－Yoerger方程(STYE)，对6个玉米品种测定的平衡水分等温线进行拟合分析，拟合方程的好坏采用决定系数(R2)、平均相对百分率误差(MRE)、残差平方和(RSS)、标准差(SE)及残差分布进行评价。首先排除了Chen－Clayton方程和修正Halsey方程，理由是对Chen－Clayton方程不能计算残差平方和(RSS)与标准差(SE);采用修正Halsey方程时，平均相对百分率误差(MRE)大于10%。MCPE、MHE、MOE及STYE这四个方程均适合测定的玉米平衡水分等温线，表4、表5分别是6个玉米品种解吸与吸附MCPE、MHE、MOE及STYE方程的参数，根据这些方程的参数可以推算一定温度、湿度下的玉米籽粒平衡水分数值。

表4 玉米品种EMC－ERH关系解吸等温线模型ERH=f(M，t)参数估算

表5 玉米品种EMC－ERH关系吸附等温线模型ERH=f(M，t)参数估算

2.3 玉米吸附等温线最佳拟合方程的确定

为了从4个适合的数学方程中确定最佳的方程，比较表4、表5中各个方程的R2、RSS、SEE及MRE的均值(表6)。方程的优劣次序是STYE＞MCPE＞MOE＞MHE。考虑到STYE是4个参数、不易逆转到M=f(ERH，t)形式，而MCPE是3个参数、易于转化的方程。因此本项研究确定MCPE是玉米平衡水分等温线的最佳拟合方程。

表6 6组玉米吸附数据适合的数学模型统计参数平均值

表7是玉米吸附数据最佳拟合方程的参数及统计参数，MCPE方程分别以ERH=f(M，t)和M= f(ERH，t)形式表达。由于6个玉米品种来自全国主产区，因此MCPE方程参数可以被广泛地使用。

表7 玉米吸附数据最佳拟合方程的参数及统计参数比较

2.4 玉米品种之间吸附行为的比较

图2是利用修正MCPE方程预测的6个玉米品种20℃解吸与吸附等温线。6个品种解吸等温线之间略有差异，相同湿度下平衡水分值由大到小是，辽单565＞东单4243＞郑单958＞澄海11＞东单8＞川玉68，但是6个品种吸附等温线之间没有差异。图3显示了玉米20℃解吸与吸附等温线之间存在滞后现象，随着相对湿度增大，解吸值与吸附值之间变小。对谷物吸附滞后现象，目前国际上还没有科学合理的理论解释［4－5］。表1分析的6个玉米品种的千粒重、粗蛋白、粗脂肪及粗淀粉含量，并不能解释它们的解吸曲线的差异。

图2 利用MCPE方程预测的6个玉米品种20℃解吸与吸附等温线

图3 采用MCPE方程预测的玉米20℃的吸附、解吸及平均等温线

3 结论

采用静态称重法对来自全国主产区具有较强代表性的6个玉米品种的吸附/解吸平衡水分进行测定，对测试数据的拟合分析表明MHE、MCPE及MOE方程均在ERH 11.3%～96%范围内适合描述玉米等温线，其中最佳数学模型是MCPE，以M=f(ERH，t)形式表达为M=－1/C3×ln［－1/C1×(t+C2)ln(ERH)］，C1、C2及C3参数对吸附数据分别是863.159、108.443及0.216，对解吸数据分别是581.393、35.840、0.235，平均数据是655.792、59.035、0.225。

志谢:本项研究工作在国家粮食局科学研究院的统一协调下进行，国家粮食储备局成都粮食储藏科学研究所提供了必要的资金、人力及精神支持。

［1］Pfost HB，Maurer SG，Chung DS，et al.Summarizing and reporting equilibrium moisture data for grains［R］.USA:American Society of Agricultural Engineers，1976

［2］Chen CC，Morey RV.Equilibrium relativity(ERH)relationships for yellow－dent corn［J］.Transactions of ASAE，1989，32:999－1006

［3］Jayas DS，Mazza G.Equilibrium moisture characteristics of sunflower seeds，hulls and kernels［J］.ASAE，1991，34:534－538

［4］李兴军，王双林，王金水.谷物平衡水分研究概况［J］.中国粮油学报，2009，24(11):137－145

［5］李兴军，王双林，王金水，等.小麦的平衡水分与吸附热研究［J］.河南工业大学学报，2009，30(3)1－7.

Fitted Parameters of EMC/ERH Model for Chinese Shelled Corn

Wang Shuanglin1Guo Daolin1Li Xingjun2Chen Lan1Luan Xia2
(Institute of Grain Storage，The State Administration of grains1，Chendu 610031)
(Academy of the State Administration of Grains2，Beijing 100037)

Equilibrium moisture content(EMC)data for the shelled corn of six cultivars were obtained by the gravimetric method at 11%to 96%relative humidity(ERH)and 10，15，20，25，30，and 35℃ above nine saturated salt solutions.Six non－linearity regression equations were used to describe desorption/adsorption isotherms.Results:Four commonly used mathematic models，modified－Chung－Pfost(MCPE)，modified－Henerson (MHE)，modified－Oswin(MOE)，and Strohman－Yoerger(STYE)，are fitted to the data with evaluating the coefficient of determination，residue sum－of－squares，standard error of estimate，mean relative percent error，and residual plots.The best－fitted equations to the EMC/ERH data are STYE and MCPE;as MCPE is three－parameter and readily transformed equation，so is adopted in this study.The three parameters，C1，C2，and C3 of MCPE in a form of M=f(ERH，t)are 863.159，108.443，and 0.216 for adsorption isotherm of shelled corn，and 581.393，35.840，and 0.235 for desorption isotherm of shelled corn，respectively.The three parameters，C1，C2，and C3 for average values of desorption and adsorption data are 655.792，59.035，and 0.225，respectively.At a constant relative humidity，equilibrium moisture content decreases with increasing temperature.There is hysteresis between desorption isotherms and adsorption isotherms.

equilibrium moisture content，adsorption，desorption，isotherms，shelled corn，ventilation

S11+4 文献标识码:A 文章编号:1003－0174(2010)11－0033－05

国家粮食局科学研究院科研业务费专项(ZX0708－1)

2009－10－27

王双林，男，1969年出生，副研究员，农产品储藏