◎ 魏永锋,杨 敏,杜宣利,李永生,唐佳芮,张羽霄,娄艳坤
(1.西安莱克油脂工程技术有限公司,陕西 西安 710082;2.西安中粮工程研究设计院有限公司,陕西 西安 710082)
油脂关乎国计民生,是国民营养健康的安全保障。20世纪80年代以来,我国油脂加工业迅猛发展。尤其是最近一二十年,新建的油脂生产线的规模日趋扩大,各企业之间的市场竞争日益激烈。
目前,节能减排是企业的共同目标,逐步淘汰高能耗企业是市场经济发展的规律,也是社会发展的必然趋势。据统计,国内目前已有2 000多家较具规模的油脂加工企业。油脂加工过程的损耗和能耗贯穿整个产业链。不同的生产企业,因工艺流程不同,设备配置不同,原料经过预处理、压榨、浸出后,吨料的汽耗、电耗、水耗等能耗水平也存在较大差异。节能降耗已成为衡量油脂加工企业技术水平和管理水平的一项重要指标。为更好地降低能耗水平、提高油脂行业生产效率,有必要对油脂企业的能耗组成及能耗影响因素进行分析研究。
本文通过调研国内典型的菜籽油加工生产线的企业规模状况及工艺指标,分析各相关因素对能耗的影响,并在此基础上建立能耗模型,以期实现对国内制油企业节能水平的评估,并对督促油脂企业进行技术升级改造提供理论依据,为我国粮油工业的持续发展和企业产业结构的调整及规模化发展提供技术支持。
以国内多家菜籽加工生产线为研究对象,涉及中粮、中纺、中储粮、益海嘉里和九三等油脂加工企业。选取不同规模、工艺、设备配置水平(国产和进口设备)、原料产地(国产和进口原料)、物料消耗和能耗情况等进行调研及数据分析,分析各因素对能耗的影响,并建立能耗预测模型。
在统计和分析方面,采用组合纬度模型分析法分析了各因素对菜籽油压榨能耗的影响,利用多元统计分析中逐步回归的分析方法,剔除不显著变量,有效减少影响因素之间的多重共线性,建立能耗预测模型。
①电耗。菜籽油制取过程中,加工1 t原料菜籽所耗用电的度数。②汽耗。菜籽油制取过程中,加工1 t原料菜籽所耗用汽的千克数。③水耗。菜籽油制取过程中,加工1 t原料菜籽所耗用水的千克数。④溶耗。菜籽饼浸出过程中,加工1 t菜籽饼所消耗溶剂的千克数。⑤出品率。出品率%=(粕质量+毛油质量)/原料质量×100%。
菜籽油制取工艺流程如图1所示。
(1)调质工序。将菜籽的水分和温度调整到适宜的条件后通过输送设备送至轧坯工序。
(2)轧坯工序。轧坯的目的在于破坏油料细胞组织,增加油料的表面积,缩短油脂流出的路程,有利于油脂的提取。轧坯后的菜籽坯片进入蒸炒工序。
(3)蒸炒工序。将轧胚后的生胚经湿润、蒸炒而制成熟胚,以满足后序压榨或浸出的工艺要求,进而提高出油率,改善毛油质量。
(4)预榨工序。进入预榨机的菜籽物料经过榨机处理后,得到的预榨毛油经过滤后去精炼车间;而预榨菜籽饼经冷干机冷却后由刮板送至浸出车间。
在菜籽油的制取过程中,每吨料的电耗、汽耗、水耗和溶耗等能源消耗存在一定差异,是因为不同的生产企业,工艺流程不同,设备配置不同造成的。比如:预榨前的调质工序,有的采用软化锅,有的采用调质塔;浸出时的浸出器有履带式浸出器、平转式浸出器、环形浸出器、拖链式浸出器等多种;混合油汽提过程选择的汽提塔有层蝶式汽提塔、填料式汽提塔等;根据调研信息显示,能耗指标数据中有些企业含有四级油工艺,有些企业不含四级油工艺。以上这些因素都影响菜籽预榨浸出工段每吨料的能源消耗。
以图2、3、4、5、6为菜籽油制取的电耗、汽耗、水耗、溶耗和出品率分别与加工规模之间的关系,图中虚线为趋势线。结果显示:菜籽油制取的电耗、汽耗、水耗和溶耗均随着加工规模的增大,单位消耗量逐渐减小,而出品率变化不明显。原因可能是由于加工规模越大,工艺设备相对来说更先进完善,能耗损失越小,相对的制取油的消耗(电耗、汽耗、水耗、溶耗)越小。
图2 菜籽油制取的电耗与加工规模关系图
图3 菜籽油制取的汽耗与加工规模关系图
图4 菜籽油制取的水耗与加工规模关系图
图5 菜籽油制取的溶耗与加工规模关系图
图6 菜籽油制取的出品率与加工规模关系图
设备配置与电耗、水耗、汽耗、溶耗和出品率关系分析如图7所示。
图7 菜籽油制取的电耗、汽耗、水耗、溶耗、出品率与设备配置关系图
本次调研的菜籽油加工企业均是采用预榨浸出工艺制油,企业规模不同,采用的设备也存在很大差异。由图7可以看出,采用进口设备制油的生产线,电耗、汽耗、水耗和溶耗均低于国产设备,其中汽耗和水耗差异较为明显,出品率差异不明显。
企业的工艺水平、设备档次及操作管理水平均与油脂加工过程中的能耗息息相关,原料菜籽经过清理、计量、调质、轧坯、蒸炒等步骤,然后压榨取油,对于不同的油脂加工企业,其生产规模、工艺流程亦不同。图8选择菜籽压榨工序中的调质为考察对象,对比软化锅和调质塔两种工艺对电耗、汽耗、水耗、溶耗、出品率的影响。
图8 菜籽油制取的电耗、汽耗、水耗、溶耗、出品率与调质工艺关系图
本次调查共涉及国内大中型菜籽油加工企业近30家,多采用预榨浸出法提取菜籽油,从对菜籽预处理阶段主要工段的调研结果显示,菜籽加工企业的软化设备可分为调质塔、软化锅、软化滚筒三类,日加工大于500 t规模的菜籽加工厂家的软化设备以调质塔为主,设备多为进口;日加工小于500 t的中小型规模的菜籽加工厂家的软化设备以软化锅和软化滚筒为主,设备多为国产。
由图8结果显示:采用软化锅的汽耗低于调质塔,水耗高于调质塔,而采用软化锅和调质塔的电耗、溶耗及出品率差异不显著。
菜籽加工企业的原料分为国产菜籽与进口菜籽,国产菜籽含油率在33%~45%,蛋白含量21%~27%,水分含量7%~12%,杂质含量1%~3%,由于地域、气候的差异,青海、陕西等地的菜籽含油普遍较高;进口菜籽的含油率略高于国产菜籽,水分及杂质低于国产菜籽。调研数据的差异在于:原料经过清理杂质含量低、未经清理杂质含量高,以及取样方式的不同,同时,由于原料产地不同,以及菜籽品质有差异。
由原料品质与电耗、汽耗、水耗、溶耗、出品率关系图(图9)可以看出:进口菜籽压榨过程中的汽耗、水耗低于国产菜籽原料,而电耗、溶耗和出品率差异不显著。说明原料品质是影响菜籽油制取能耗的重要因素。
图9 电耗、汽耗、水耗、溶耗、出品率与原料品质关系图
由于在菜籽油制取过程中影响电耗、汽耗、水耗、溶耗和出品率的因素较多,且每个因素的影响效果存在差异,因此需要对这些影响因素进行分析和筛选,判断出各个因素对电耗、汽耗、水耗、溶耗和出品率的影响程度。
利用多元统计分析中逐步回归的分析方法,把电耗、汽耗、水耗、溶耗和出品率作为因变量,对应的影响因素作为自变量,首先把所有的数据标准化,然后将这些数据逐个加入到函数中进行拟合,若相应的统计量是检验显著的,则保留该变量,检验不显著则剔除该变量,再对保留的变量进行分析排序,判断其影响程度。
对于菜籽油的制取过程,令y为标准化处理后的电耗、汽耗、水耗、溶耗、出品率,含水率x1、含油率x2、原料出产地x3、加工规模x4、软化设备x5、含杂率x6、设备产地x7、是否有浸出四级油x8分别对应8个影响因素,建立如下形式的函数:
其中,A0,A1,A2,...,A7,A8为待估参数。
3.2.1 电耗多元线性回归分析
电耗y1模型系数分析见表1。
表1 电耗y1模型系数分析表
通过多元回归统计分析,可以得到菜籽压榨电耗R2=0.623,
通过R2可知拟合程度较好,说明筛选因素是影响电耗的主要因素,对电耗的影响大小为:原料出产地x3>含油率x2>含水率x1>含杂率x6>软化设备x5>设备产地x7>加工规模x4,剔除的影响因素为是否有浸出四级油x8。
3.2.2 汽耗多元线性回归分析
汽耗y2模型系数分析见表2。
表2 汽耗y2模型系数分析表
通过多元回归统计分析,可以得到菜籽压榨汽耗 R2=0.624,y2=1.013×10-13+0.322x1+0.605x2-0.991x3+0.360x4-0.068x5-0.490x8
通过R2可知拟合程度较好,说明筛选因素是影响汽耗的主要因素,对汽耗的影响大小为:原料出产地x3>含油率x2>是否浸出四级x8>加工规模x4>含水率x1>软化设备x5,剔除的影响因素为含杂率x6、设备产地x7。
3.2.3 水耗多元线性回归分析
水耗y3模型系数分析见表3。
表3 水耗y3模型系数分析表
通过多元回归统计分析,可以得到菜籽压榨水耗R2=0.698,
通过R2可知拟合程度较好,说明筛选因素是影响水耗的主要因素,对水耗的影响大小为:原料出产地x3>含水率x1>含油率x2>软化设备x5>是否浸出四级x8>含杂率x6>加工规模x4,剔除的影响因素为设备产地x7。
3.2.4 溶耗多元线性回归分析
溶耗y4模型系数分析见表4。
表4 溶耗y4模型系数分析表
通过多元回归统计分析,可以得到:菜籽压榨溶耗 R2=0.682,y4=1.001×10-13+0.240x1-0.359x2-0.208x3+0.010x4+0.161x5+0.028x6-0.177x7
通过R2可知拟合程度较好,说明筛选因素是影响溶耗的主要因素,对溶耗的影响大小为含油率x2>含水率x1>原料出产地x3>设备产地x7>软化设备x5>含杂率x6>加工规模x4,剔除的影响因素为:是否浸出四级x8。
3.2.5 出品率多元线性回归分析
出品率y5模型系数分析见表5。
表5 出品率y5模型系数分析表
通过多元回归统计分析,可以得到菜籽压榨出品率
通过R2可知拟合程度较好,说明筛选因素是影响出品率的主要因素,对出品率的影响大小为:软化设备x5>加工规模x4>含杂率x6>是否浸出四级x8>含水率x1>原料出产地x3>含油率x2,剔除的影响因素为:设备产地x7。
本文的数据分析是以调研数据为基础,而调研数据源自于具有代表性的不同规模的菜籽制油企业出品率和能耗状况(包括溶耗、汽耗、电耗、水耗等)调查,由于企业的生产规模、设备配置、工艺技术、生产线运行时间、生产管理水平及人员操作水平等的差异,调研数据可能会存在一定的误差。结合生产实际,菜籽油制取工段的影响因素非常复杂,导致在模型建立过程中的分析可能会存在一定的偏差。本文通过剔除非主要因素,建立主要因素函数关系的数学模型,为分析预测菜籽油制取规模、工艺、设备对油脂加工企业损耗和能耗的水平及趋势、实现菜籽制油企业节粮和节能水平评估、促进企业技术升级和行业的节粮减损、节能降耗提供理论参考。