CN109563553A - 糖生产过程 - Google Patents

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CN109563553A CN201780046958.6A CN201780046958A CN109563553A CN 109563553 A CN109563553 A CN 109563553A CN 201780046958 A CN201780046958 A CN 201780046958A CN 109563553 A CN109563553 A CN 109563553A
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Abstract

本申请涉及用于生产糖产品的方法和系统。该方法包括：在控制系统中接收代表预处理糖组合物特征的第一输入；在控制系统中接收代表处理后糖产品目标规格(target specification)的第二输入；使用所述控制系统确定离心机的至少一个操作参数，并根据所述至少一个确定的操作参数操作离心机，其中所述至少一个确定的操作参数至少从第一输入，第二输入，以及涉及至少第一输入和第二输入与至少一个操作参数的相关性确定；并且在离心机中处理所述预处理糖组合物以产生具有与预处理糖组合物的特征相比达到或接近目标规格的特征的处理后糖产品。

Description

糖生产过程
发明领域
本发明涉及一种生产糖产品的改进方法。
背景技术
糖以许多不同的形式呈现，从未精制的红砂糖(panela)到精制的白糖。精制至99.9wt％的白糖有效去除了所有维生素，矿物质和植物化学物质，留下“空心营养”。已经证明保留糖中的维生素，矿物质和植物化学物质可以改善健康并降低血糖指数(GI)。
食品级原糖和红糖可以通过将糖蜜喷洒回白色精制或其他食品级糖来生产，但这增加了还原糖含量，使得产品吸湿，并且比白色精制糖更昂贵。
如果可以找到一种方法来解决以下至少一个目标：质量稳定，成本低，不会产生明显的负面味道或风味，食品公司将使用原糖。
本发明的一个目的是解决现有技术中的至少一个上述问题。
在说明书中对任何现有技术的引用并不是承认或暗示：该现有技术构成任何管辖区域中的公知常识的一部分，或者该现有技术可以被本领域技术人员合理地预期理解，认为是相关，和/或与本领域其他现有技术结合。
发明概述
在本发明的第一方面，提供了一种生产糖产品的方法，包括：
在控制系统中接收代表预处理糖组合物特征的第一输入；
在控制系统中接收代表处理后糖产品目标规格的第二输入；
使用控制系统确定离心机的至少一个操作参数并根据至少一个确定的操作参数操作离心机，其中所述至少一个确定的操作参数至少从以下方面确定：
第一输入，
第二输入，和
涉及至少第一输入和第二输入与所述至少一个操作参数的相关性；和
处理离心机中的预处理糖组合物以产生处理后糖产品，其具有与预处理糖组合物的特征相比达到或接近目标规格的特征。
如本文所用，术语“预处理糖组合物”意指定义在离心机中处理该糖组合物之前的糖组合物。类似地，术语“处理后糖产品”是指在离心机中处理所述预处理糖组合物之后得到的糖产品。可以根据上述方法处理一系列不同的预处理糖组合物。所述预处理糖组合物可以是类似红砂糖的结晶糖，糖膏，精制糖，未精制糖或原糖等。所述处理后糖产品可以是红糖产品，原糖产品，白糖产品，低GI糖产品或一些其他形式的精制糖产品。优选地，所述处理后糖产品具有食品级质量。因此，在某些形式中，本发明有利地提供了一种生产糖产品的方法，该方法比传统的糖加工需要更少的处理步骤或单元过程。
可以从各种来源接收代表糖组成特征的输入；例如，它可以从一个或多个传感器接收，它可以通过来自另一个系统的数据传输接收，例如存储或处理诸如规格、传感器数据等操作数据的远程系统，它可被输入到控制系统中或通过与控制系统相关联的用户界面或输入设备由用户输入。可以在单个实施例中使用源的组合。
在一个或多个实施方案中，该方法有利地允许生产具有比预处理糖组合物更接近目标规格的特征的处理后糖产品。这部分地通过使用数据库来实现，该数据库包括关于先前处理的预处理糖组合物到处理后糖产品的表征的历史信息，以及加工方式。关于预处理糖组合物的表征和处理后糖组合物的目标规格的信息被送入控制系统；所述控制系统考虑该信息结合历史信息，以为离心机确定适当的操作策略以生产理想的具有目标规格的糖产品。因此，在优选形式中，相关性是从历史第一输入和相应的历史输出表征数据和相关操作参数的数据库导出的。
应当理解，由于预处理糖组合物的性质可能存在很大差异，因此处理后糖产品特性与目标规格可能存在一定程度的偏差。为此，在一个实施方案中，在将预处理糖组合物进行离心处理过程的步骤之后，该过程还包括从处理后的糖产品获得相应的输出特征数据，并用第一输入，相应的输出特征数据，和过程中使用的操作参数更新数据库。以这种方式，控制系统是闭环控制系统，其能够应用试探法以改善未来的过程控制并且缩小处理后糖产品与目标规格间的差异。
应当理解，可以根据糖的任何可测量的物理化学性质来定义特征或规格。例如，性质可以是粘度；吸湿性；水分含量；植物化学物质的类型和浓度，如单宁，焦糖，类黄酮，单酚和/或多酚，和还原糖；和电导率。可通过确定ICUMSA评级，测量电导率或进行光谱分析来获得预处理糖的初始特征和/或输出表征。类似地，目标规格可以作为ICUMSA评级，电导率值或光谱提供。通常，优选的是，目标规格以与初始表征相对应的形式提供，例如，如果初始表征被测量为光谱，则目标规格也可以以光谱的形式提供。尽管如此，目标规格可以根据与在处理前和/或处理后糖产品中测量的不同的物理化学性质、特征以及用于确定系统控制参数的规格域和特征域之间的相关性来提供。因此，在一个或多个实施方案中，所述数据库包括关于糖组合物和产品的信息，其以R2值形式关联两种糖性质。这允许控制系统基于作为这两种糖性质中的另一种的预处理糖特性来预测或确定离心机的至少一个操作参数以针对(target)那些糖性质中的一种。在一个实例中，预处理糖组合物的特征是NIR光谱，并且目标规格是ICUMSA值。在该实例中，所述数据库包括NIR光谱数据与ICUMSA值的相关性，然后使用该相关性选择离心机的适当操作参数。
在另一个实例中，预处理糖组合物特征是导电性或ICUMSA，并且目标规格是另外的糖特征(其可以是任何其他性质)。在该实例中，所述数据库包括电导率或ICUMSA与糖特征值的相关性，然后使用该相关性选择离心机的适当操作参数。还应理解，处理后糖产品特征是导电性或ICUMSA，并且预处理前规格是另外的糖特征。
在一个实施方案中，预处理糖组合物特征是预处理光谱，并且处理后糖产品目标规格是处理后光谱。这些光谱优选选自下组：色谱，近红外(NIR)光谱和/或紫外-可见光谱。更优选地，所述光谱是NIR光谱，并且优选使用NIR或microNIR单元确定。在预处理糖组合物具有高ICUMSA的情况下，使用NIR光谱(例如来自NIR或microNIR单元)特别有用。通常，最佳色度/UV-vis测量限制在3至10,000IU的范围内。然而，当ICUMSA高于10,000IU时，NIR允许进行精确测量，例如通常用于糖膏的情况。
优选每个光谱指示选自下组的性质：类黄酮类型和/或浓度，酚类型和/或浓度，多酚类型和/或浓度，单宁类型和/或浓度，焦糖化合物类型和/或浓度，还原糖类型和/或浓度，以及水分，糖度(pol)，粒度，蔗糖浓度，还原糖浓度，灰分含量和粒度。在本发明的一种形式中，光谱是指示麦黄酮(tricin)浓度的NIR光谱。发明人发现麦黄酮(tricin)能够通过NIR检测，并且测定麦黄酮比广泛测量多酚类提供了更好和更直接的测量。因此，使用麦黄酮浓度作为预处理糖组合物特征和/或处理后糖产品目标规格提供了对该方法更重大的控制和特异性，导致糖产品具有更接近地匹配目标规格的特征。
在一个实施方案中，目标规格为约0至约0.5g/100g还原糖。更优选地，目标规格为约0.05g/100g至约0.25g还原糖。最优选地，目标规格为约0.12g/100g至约0.16g还原糖。
在一个实施方案中，目标规格为约15mg/100g至约45mg/100g总多酚。更优选地，目标规格为约20mg/100g至约40mg/100g总多酚。最优选地，目标规格为约25mg/100g至约35mg/100g总多酚。
在一个实施方案中，目标规格是0.02％至0.6％的水分含量。优选地，水分含量为0.10至0.20％。最优选地，水分含量为0.13至0.17％。
在一个实施方案中，目标规格是基于葡萄糖的血糖指数小于55。
在一个实施方案中，目标规格是约500至2000ICUMSA的色度。更优选地，目标规格是约800至1800ICUMSA的色度。最优选地，目标规格是约1150至1450ICUMSA的色度。
在一个实施方案中，目标是100至300μS/cm的电导率。
在一个实施方案中，处理后糖产品的特征在目标规格的20％以内。优选地，该特征在目标规格的18％之内。更优选地，该特性在目标规格的15％以内。甚至更优选地，该特性在目标规格的12％之内。仍更优选地，该特性在目标规格的10％以内。最优选地，该特性在目标规格的5％以内。
如上面一般性讨论的，控制系统确定操作策略，以便产生具有与目标规格一致(或接近)的分布(profile)的处理后糖产品。虽然操作策略可以是与离心机操作相关的任何参数，但优选操作策略是控制选自下组的一个或多个参数：洗涤时间，洗涤液体积，离心力g力(这可以通过选择离心机速度实现)，洗涤喷嘴形状，角度，位置和温度，一个或多个离心进料参数例如批量大小(即洗涤的糖产品的体积)，进料速率。优选的参数包括离心洗涤时间和洗涤溶液的体积。在某些情况下，例如在控制离心进料参数的情况下，应该注意的是，这种控制可以应用于与离心机不同的装置，使得与离心机的操作相关的参数被控制，例如，可以控制离心机上游的阀门以确定进料速率或批量大小。
以这种方式控制该过程提供了许多优于已知的糖生产方法的优点。在一个实例中，该方法可用于制备低血糖指数(GI)糖。低GI糖通常包括一定量的天然植物化学物质。在现有技术方法中，这些植物化学物质通常从预处理糖组合物中洗掉以产生白糖。其原因是为了在食品中实现感官目的的一致性和均匀性，以及还除去除草剂残留物和农药残留物等杂质。此外，在一些现有技术方法中，颜色，多酚，植物化学复合物也被认为是杂质，因此希望被除去。然后随后用糖蜜或甘蔗提取物处理白糖以用植物化学物质涂覆白糖，从而产生涂有植物化学物质的低GI白糖。
与此相反，本方法的一些实施方案能够通过控制离心机直接产生低GI糖产品，而不将糖彻底加工成精制白糖并且然后将糖蜜重新喷雾到精制白糖上以形成低GI糖。然而，虽然这是这些实施方式的优点，但是本发明不应限于排除该特征。本发明的其他形式考虑随后将提取物(例如糖蜜)重新喷雾回到所得糖上。
在另一个实例中，该方法可用于制备原糖或红糖，而不将糖蜜重新喷雾到精制白糖上。更一般地，这种方法可以允许糖精炼厂和/或工厂生产更一致的产品。作为替代或补充，这样的方法可以降低生产成本，就操作成本(通过减少洗涤时间和/或用水)和资本成本(通过减少设备执行再喷涂或其他后洗涤步骤的需要)而言中的二者或任一。探索法允许控制系统改进离心机的操作参数以容纳和适应各种预处理糖组合物输入。
在一个实施方案中，该方法还包括向控制系统提供代表预处理糖组合物特征的第一输入。
在一个实施方案中，该方法还包括向控制系统提供代表处理后糖产品目标规格的第二输入。
在本发明的第二方面，提供了一种用于生产糖产品的系统，包括：
至少一个离心机，用于处理预处理糖组合物以产生处理后糖产品；
至少一个传感器，用于确定预处理糖组合物特征和处理后糖产品特征中的一个或两个；
控制系统，被配置为基于以下内容确定用于至少一个离心机的至少一个操作参数：
预处理糖组成特征，
处理后糖产品的目标规格，和
至少涉及预处理糖组合物特征和目标规格与至少一个操作参数的相关性；
其中所述控制系统还配置成根据操作参数操作至少一个离心机。
在一个实施方案中，该系统还包括历史的预处理糖组合物特征，相应的历史的处理后糖产品特征，和来自至少一个离心机的相应操作参数的数据库；并且其中，相关性是从数据库中的历史信息导出的。
在一个实施方案中，所述至少一个传感器用于确定预处理糖组合物特征和处理后糖产品特征。优选地，其中该系统进一步包括数据库，所述至少一个传感器配置成用预处理糖组合物特征，处理后糖产品特征和操作参数更新数据库。
在一个实施方案中，该系统包括至少两个传感器，用于确定预处理糖组合物特征的第一传感器，以及用于确定处理后糖产品特征的第二传感器。优选地，第一传感器位于离心机的上游，例如邻近离心机的入口；第二传感器位于离心机的下游，例如邻近离心机的出口或更下游，例如在糖干燥之后。
在一个实施方案中，所述离心机是分批式离心机。在另一个替代实施方案中，离心机是连续离心机。
在本发明的另一方面，提供了一种糖生产设备，其包括上述用于生产糖的系统。
在优选形式中，本文所述的方法和系统可用于生产糖产品，如由同一申请人在2016年7月27日提交的澳大利亚临时专利申请号为2016902954中所述，其标题为“糖组合物”，与本申请要求优先权的临时申请同日。这些文献中的每一篇的全部公开内容通过引用并入本文。
从以下通过示例并参考附图给出的描述中，本发明的其他方面和前面段落中描述的方面的其他实施例将变得显而易见。
附图的简要说明
图1是显示现有技术的初级研磨糖工艺的工艺流程图。
图2是显示现有技术的糖精制工艺的工艺流程图。
图3是显示根据本发明的较小目的建造糖精炼设备的工艺流程图。
图4至7是表示可以实现本发明实施方式的糖处理系统的一部分的示意框图。
图8是总酚类校准得分图，表示样品群的二维分布。
图9是总酚类校准回归图。
图10是解释方差的总酚类校准图。
图11是总酚含量校准预测与参考图，显示了参考数据值和NIR预测值之间的关系。
图12是ICUMSA糖色度校准得分图，其指示样品群的二维分布。
图13是ICUMSA糖色度校准回归图。
图14是解释方差的ICUMSA糖色度校准图。
图15是ICUMSA糖色度校准预测与参考图，显示了参考数据值和NIR预测值之间的关系。
图16是麦黄酮校准得分图，表示样品群的二维分布。
图17是麦黄酮校准回归图。
图18是解释方差的麦黄酮校准图。
图19是麦黄酮校准预测与比参考图，显示了参考数据值和NIR预测值之间的关系。
图20是表示糖处理系统的一部分的示意性框图，该糖处理系统使用麦黄酮测量来实现反馈系统，从而控制处理。
图21是显示相对于ICUMSA的第一次洗涤时间的图。
图22是显示相对于ICUMSA的第二次洗涤时间的图。
具体实施方式
图1是显示标准初级研磨糖工艺100的工艺流程图。简言之，在该工艺100中，甘蔗101在通过破碎辊106之前，从自卸车102进入粉碎机104。其目的是提取来自甘蔗101的含糖果汁。然后将含糖果汁进一步处理，例如在澄清器107中，以从果汁中除去悬浮固体。然后将澄清的果汁通入真空锅108，在那里蒸发水以将果汁浓缩成包括糖晶体的浓糖浆。在离心洗涤过程中使用离心机110(在本领域通常称为“分离机”或“离心(fugal)”)将糖晶体与母液分离。然后将糖在干燥器112中干燥并以深色非食品级糖的形式储存在散装糖终端114中，其为约96-99wt％的蔗糖。需要进一步加工这种非食品级糖以将糖转化为精制白糖，其为99.9wt％蔗糖。
这种形成精制白糖的进一步加工需要昂贵的加工步骤，通常包括：重熔，碳酸化，脱色和过滤。需要这些步骤来去除颜色组分以形成高质量的精制白糖产品。目前，这种额外的处理通常每吨价值增加约250澳元，或约占最终成品成本的33％。
图2是显示现有糖精制工艺200的工艺流程图。将大量糖晶体从散装糖终端202输送到混合器/洗涤器204，其中糖与浓糖浆混合。其目的是溶解糖晶体的外层，其通常包含比晶体内更高水平的杂质。然后将该混合物加入离心机206中，进行离心洗涤过程，以进一步从洗涤过的糖晶体中除去杂质。在一些方法中，然后在进料到碳酸化单元210中之前使用熔化器208处理糖，在碳酸化单元210中进行碳酸化过程，从而将石灰水引入糖浆组合物中，该石灰水有助于杂质的沉淀并且随后使用过滤除单元212除去，一旦固体被移除，然后可以通过活性炭床过滤或使用离子交换树脂将糖浆脱色214。然后将糖在真空锅216中干燥，并且如果需要，可以在另一个离心机218中进一步洗涤。然后将干燥产品分级220并包装在工业袋222中用于运输。
上述方法是用于生产精制白糖的一般方法。低GI，原糖和红糖需要额外的后处理步骤。通常，为了生产低GI或红糖，精制白糖进一步用糖蜜和/或其他提取物或添加剂处理以涂覆白糖晶体的表面。由于这种进一步加工，这些糖的生产比精制白糖更昂贵。因此，本发明的一些实施方案还提供了通过优化离心洗涤方法而不是通过用糖蜜进一步加工精制白糖来形成红糖或原糖的方法。由于不存在糖蜜涂层，用一些实施方案生产的红糖或原糖产品吸湿性较低，因此可以在标准散装处理设备中处理并用于工业食品生产。这可以降低生产成本。
发明人开发了一种新方法，可以制造一致性的糖产品。该糖产品可以定制用于工业，批发，食品服务和零售用途。目标糖产品之一是具有低GI等级的原糖。然而，应当理解，可以生产一系列不同规格的不同糖产品。该糖生产方法通常是比传统方法更低成本的方法，并且通常导致改进的产品质量(例如更一致的规格)并且还可以导致更低的能量(其还具有减少碳排放的益处)和水的使用。
在典型的分批离心洗涤方法中，该方法至少包括以下步骤：用预处理糖组合物装载离心机的篮子；旋转离心机并喷洒洗涤糖晶体，并从离心机中卸下洗涤过的处理后糖产品。这些一般步骤是技术人员所熟知的。然而，发明人已经发现，在离心洗涤步骤中控制和优化工艺条件可以提供更高质量的糖产品，或者与传统工艺相比具有定制特性的糖产品。这些定制的特性包括，诸如：定制的血糖指数(GI)曲线，例如低GI糖；定制的风味特征，这允许生产特定糖类用于特定目的(例如食品或饮料中的成分)，或定制的物理化学特性。此外，该方法允许更少的处理步骤，因此降低了资本和运营费用。
在离心洗涤步骤期间，离心机以恒定的旋转速度上升到稳定状态。所得的g力使糖晶体在离心机篮的垂直壁上形成一层。引入洗涤水，例如以喷雾水的形式，其接触糖晶体的暴露表面并溶解糖晶体的外层，其具有比糖晶体内更高水平的杂质。离心机内产生的g力使洗涤水渗透通过糖晶体层并从层内的糖晶体中溶解出更多的表面杂质。在洗涤步骤结束时，离心机的旋转速度从稳定状态下降直至旋转停止。然后可以移除所得的处理后糖产品。
在离心机的操作期间可以控制许多参数，并且这些参数中的每一个都可以影响处理后糖产品的性质和组成。这些参数包括：用于离心洗涤的水体积；离心洗涤的持续时间；洗涤水的温度；控制输水机制，持续时间和速度；离心机的稳态转速或g力；离心机转速上升或下降的速率；使离心机的速度上升，下降和稳定运行的持续时间。
尽管离心机的控制对处理后糖产品的质量具有显著影响，但迄今为止，该控制通常采用基本的手动反馈型系统的形式。该反馈系统通常涉及检查处理后糖产品的质量，并且如果质量低于设定值，则手动调整离心洗涤过程的某些方面(通常增加或减少洗涤循环持续时间)以改善产品质量。这种控制形式非常粗糙，并且基本上依赖于操作员的经验来进行正确的手动调节。鉴于控制的粗略性质，不能始终如一地生产具有严格定义的规格的特种糖。
这种控制形式还导致与自动化系统相比效率非常低的方法，并且不能监测某些不太精制的糖所需的特定组分，例如某些类黄酮或焦糖等。该控制策略未考虑进入的预处理糖组合物的性质及其与离心处理步骤的相关性。因此，这种粗略控制通常需要处理后产品进行进一步处理，或导致产品损失。例如，如果进料到离心机中的预处理糖组合物的批次之间存在显著的质量差异，但是应用相同的操作条件，这可能导致(i)低质量批次被处理不足并因此需要进一步处理步骤，或(ii)高质量批次处理过度，在这种情况下，由于过度洗涤，糖晶体中的蔗糖显著损失。也就是说，用于洗涤的水的体积取决于预处理糖组合物在粘度，晶体尺寸分布和其他物理化学性质方面的质量。此外，对于给定的水体积，处理后糖产品的质量可以根据洗涤周期内的阶段而变化。
鉴于上述情况，发明人发现，通过评估预处理糖组合物的质量，可以以一组离心操作参数的形式确定洗涤策略，以提供具有所需特性的处理后糖产品。因此，在某些形式中，不需要提取物或添加剂来生产原糖或红糖产品。取而代之，这些产品可以通过测量预处理糖组合物(例如糖膏)和处理后糖产品(可以是原糖)中的各种参数来制备。该闭环系统能够更严格地控制洗涤，从而显著降低粗产品的可变性，因此可以实现一致的规格。重要的是，当用于生产原糖(或通常通过将糖蜜或其他提取物喷洒回加工糖上而生产的任何糖)时，该系统降低了最终产品中还原糖的水平并生产更一致的糖产品。
如上所述，这些特征可以是特定GI，色度或风味特征的形式。举例来说，可能需要具有特定GI曲线，色度和风味特征的特种糖。为了生产该产品，可以使用诸如NIR的分析方法来获得指示预处理糖组合物中苯酚或类黄酮类型和浓度的光谱。在另一个实例中，植物化学物质从预处理糖组合物(例如糖膏)直接(或间接)标准化为处理后糖产品。在每种情况下，然后可以采用适当的离心机过程操作参数来生产特种产品。这些过程操作参数可以通过结合包括历史生产数据(例如具有相应输出特性的输入特性和离心机操作参数)的数据库评估输入特性和期望输出特性来确定。因此，该系统实际上是前馈控制系统，其评估输入质量并确定离心机的过程操作参数部分地基于历史经验导出的数据。通过进一步包括下游的某些形式的分析，例如进一步的NIR光谱仪，可以评估处理后产品的质量。然后可以使用来自该迭代的输入，输出和离心过程操作参数来更新数据库。
数据库中的输入特性，输出特性和处理参数的相关性在处理早期分批的批量负载(bulk load)的预处理糖产品的过程中是特别有利的。可以理解，预处理糖产品的每个批量负载将与最后一个不同。在现有技术系统中，第一批新的大容量负载所使用的离心机参数完全基于操作员技能或一些标准操作程序。然而，在本发明的实施方式中，第一批的测量输入特性可用于选择更可靠的操作参数，其在随后的批次中可随时间改进。
鉴于上述情况，该技术的一个要素是使用包含控制算法的新型闭环NIR糖分析系统。在优选的实施方案中，该方法使用探索式算法来产生具有所需组成的糖产品。该算法能够基于进料到离心机中的糖组合物的组成和在离心机中处理后的糖产品的所需或目标组成，确定并实施用于在离心机中处理糖组合物的操作策略。所述操作策略将包括用于离心机的至少一个操作参数，并且从包括关于输入组成、相应的输出组成和相应的工艺条件的历史信息的数据库确定。通过继续测量和记录相应的输入，输出和工艺条件，算法所利用的数据库通过附加数据进行扩展，这进一步提高了工艺控制系统的可靠性。
如上所述，这种增加的工艺控制水平的一个优点是生产糖产品需要更少的加工步骤。图3是用于处理原糖的专用设备的一个实施方案的工艺流程图，其包括上述工艺控制系统。可以看出，在该工艺中，散装糖晶体从散装糖终端302输送到混合器/洗涤器304，在那里糖与浓糖浆混合；然后将其送入离心机306中以处理糖晶体。一旦离心机306中的处理完成，就将糖晶体从液体中分离出来并送入干燥器308，在干燥器308中干燥晶体。然后将糖晶体分级310并包装312以便运输。
传感器可以包括在整个工艺的各个阶段以影响所需的控制。
在一个示例中，该系统可包括至少两个传感器，位于离心机上游的第一传感器和位于离心机下游的第二传感器。第一传感器优选地位于离心机入口附近，以便它可以在预处理糖组合物进入离心机之前或进入离心机时确定其特性。第二传感器优选地位于离心机出口附近，以便它可以在处理糖后产品离开离心机时确定其特性。
图4显示了该示例的实施方式。在图4中，系统400包括离心机402，离心机402具有预处理糖组合物进料管线404和用于取出处理后糖产品的出料管线406。进料管线404包括用于测量预处理糖组合物的特征的传感器408。如前所述，可以使用一系列不同的传感器。然而，在该示例中，传感器408是用于检测麦黄酮(tricin)的存在的NIR光谱仪。来自传感器408的数据被送入到控制系统410，并且控制系统410确定用于操作离心机402的适当操作参数，以便获得具有期望特征或期望分布(profile)的处理后糖产品。该操作参数可以根据存储的历史输入，输出和操作参数的数据库凭经验确定；或者操作参数可以基于根据输入特征数据确定操作参数的方程。例如，这样的方程可以根据经验从历史数据导出。在任何情况下，然后将预处理糖组合物送入到离心机402中，在那里根据操作参数(例如控制系统410所确定的洗涤时间)对其进行处理，以获得所需的特征或分布(profile)。一旦离心机402中的处理完成，处理后糖产品就从离心机402中流出。出料管线406上的传感器412测量处理后糖产品的实际特征或分布(profile)，并将该信息传回控制系统410。控制系统410可以将处理后糖产品的实际特征或分布与期望的特征或分布进行比较，并且可选地执行许多任务以改进工艺控制。控制系统410可以用输入，期望输出，实际输出和离心机操作参数更新数据库，以向系统提供附加的历史数据，根据其确定未来的操作参数。替代地或另外地，控制系统410可以改变用于确定操作参数的方程的形式；例如，如果出料管线406上的传感器412确定麦黄酮(tricin)的浓度太高，则控制系统410可以调整方程，使得未来的洗涤循环延长(和/或以适当的方式调整其他操作参数)。替代地或另外地，控制系统410可以用于对操作参数应用改变以便改善输出。举例来说，如果出料管线406上的传感器412确定麦黄酮(tricin)的浓度太高，则控制系统可以简单地增加洗涤时间(或以适当的方式改变另一个操作参数)。例如通过将预先确定的洗涤时间乘以预定方式或其他数值调整方法，将固定值加到洗涤时间(例如0.1秒)。
在图4的系统400中，在入料管线404上的传感器408和离心机402之间没有单元处理，并且类似地在离心机402和出料管线406上的传感器412之间没有单元处理。但是，应当理解，在某些实施方式中，可以在传感器408或412与离心机402之间执行一个或多个单元处理。举例来说，处理后的糖产品可以在离心机402中处理之后，但是在通过传感器412之前进行干燥处理。
如上所述，目标规格可以直接表示处理前和/或处理后糖产品的任何可测量特征，或者可替代地表示可以与测量特征相关的物理化学性质。图7-图18显示了使用糖样品的NIR分析获得的示例数据，以说明NIR测量可用于进行糖产品的表征(在处理前或处理后或二者)，并且这可用于针对处理后糖产品目标规格。在这些实施例中，证明了NIR测量与多酚，麦黄酮(tricin)和颜色之间的相关性，表明，NIR可用于实时直接评估产品组成，与以这些参数表达的规格对比。因此，可以使用这种NIR测量技术来执行工艺控制。
实施例
样品采集
通过Mill 1 Mill 2生产27个糖样品。使用来自成品输送机的螺旋盖塑料瓶对约100g原糖进行取样。通过湿化学或传统方法获得参考数据，并且进行这些结果与测量的NIR光谱的关联。
参考数据
多酚分析
将40g原糖样品称入100ml容量瓶中。加入约40ml蒸馏水，搅拌溶液直至糖完全溶解，然后用蒸馏水将溶液补足至最终体积。多酚分析基于福林酚方法。
简言之，将50μL等份的适当稀释的原糖溶液加入试管中。加入650μL超纯水并混合。加入50μL福林酚试剂并混合。5分钟后，在混合(mixing)下加入500μL的7％Na2CO3溶液。在室温下90分钟后，在750nm处读取吸光度。
使用儿茶素(catechin)标准溶液(0-250mg/L)制备总酚类的标准曲线。糖分析结果表示为每100g原糖的儿茶素当量(CE)毫克数。
色度分析
根据澳大利亚糖研究标准分析方法33(2001)(Sugar Research AustraliaStandard Analytical Method 33(2001))分析色度。
简言之，将20g原糖精确称入到100ml容量瓶中；加入约50ml蒸馏水并搅拌直至糖溶解。将10ml 0.2M MOPS(3-(N-吗啉代)丙磺酸)缓冲溶液(pH 7)加入瓶中，用蒸馏水使溶液定容。通过向100ml容量瓶中加入10ml MOPS缓冲液制备参考溶液，并用蒸馏水调至标记。使用连接至0.45μm膜过滤器(Millipore，Millex HA)的0.8μm预滤器过滤每种样品溶液和参比溶液。使用参比溶液作为空白，在420nm下测量过滤的糖溶液的吸光度。计算ICUMSA色度。
ICUMSA色度＝(A420/浓度，以g/ml计×1,000
结果
与NIR读数的比较
使用ProFOSS Direct Light NIR分光光度计进行NIR分析。仪器读头安装在减振装置上，并安装在安装外壳内，用于连续分析移动的糖过程流。
图8至19显示了每个模型的校准参数，并指出了验证性能。偏最小二乘(PLS)回归计算多变量空间中的新平面，其描述数据中的最大(残差)方差。这些被称为因子或主要成分。解释方差的图(参见图10，14和18)显示了由模型解释的Y中总方差的百分比，其中包含连续因子。校准数据集以蓝色显示，验证数据集以红色显示。
得分图(见图8，12和17表示样本总体的二维分布。在这种情况下，因子1和因子2相互作图并各自代表样本集中97％和2％的(残差)的变异性。在得分图中彼此接近的样本被认为是相似的，并且那些相距很远的样本彼此不同。
回归系数(参见图9，13和18)也称为b向量或特征向量，并表示模型的方程。将作为新样本的光谱数据的X矩阵乘以b向量产生预测Y值的矩阵(感兴趣的分析，例如总酚类)。将回归系数与得分图进行比较有助于识别哪些波长(X-变量)对得分图中的样本分布最负责。具有高回归系数的波长区域代表对得分图中的分布最负责的变量。
预测的vs参考图(参见图11，15和19)显示了特定分析物的参考数据(湿化学或传统方法)值与NIR预测值之间的关系。蓝点表示校准集中的样本，红色样本表示验证集中的样本。黑线表示参考值和预测值之间的理想1：1关系，蓝线表示校准集中预测值对参考值的回归，红线表示验证数据集中预测值对参考值的回归。表1说明了用本设置取得的相关性。
表1
该实施例证明了NIR，色度和多酚(包括麦黄酮)之间存在统计学上显著的相关性。因此，该方法可用于快速在线测量工具，用于处理糖的前馈和反馈目的。
如上所述，传感器408和412可以测量任何合适的处理前或处理后糖组分特征。下面的表2列出了可以在一些实施方式中使用的若干示例性传感器配置。
表2
示例性配置 传感器408 传感器412
A. 色度 NIR光谱
B. 色度 UV-vis
C. 色度 色度
D. 色度 电导率
E. NIR光谱 NIR光谱
F. NIR光谱 UV-vis
G. NIR光谱 色度
H. NIR光谱 电导率
I. UV-vis NIR光谱
J. UV-vis UV-vis
K. UV-vis 色度
L. UV-vis 电导率
M. 电导率 NIR光谱
N. 电导率 UV-vis
O. 电导率 色度
P. 电导率 电导率
在一个替代实例中，该系统可以包括单个传感器，该传感器布置成使得其能够在离心机中处理之前确定预处理糖组合物的特征。
在一个这样的实施方案中，如图5所示，系统500包括离心机502，离心机502具有预处理糖组合物进料管线504和用于处理后糖产品的取出的出料管线506。进料管线504包括用于测量预处理糖组合物的特征的传感器508。与图4的实施例一样，来自传感器508的数据被送入到控制系统510，并且控制系统510确定用于操作离心机502的适当操作参数，以便获得具有期望特征或期望分布(profile)的处理后糖产品。该系统500在出料管线506上不包括传感器。因此，该系统500没有直接的质量评估或质量控制手段。该系统500可以适用于控制系统510包括用于借鉴的强大的历史数据存储库，和/或用于确定离心机502的操作参数的强大方程(公式)的情况。
在这样的系统中，可以不时地在出料管线上放置另一个传感器(未示出)以测试处理后糖产品，从而测试用于确定离心机的操作参数的相关性仍然准确。批量测试也可用于此工艺。
在另一个这样的实施方式中，如图6所示，系统600包括位于离心机602内的传感器(未示出)。当预处理糖组合物流入离心机602时，该传感器可以位于离心机602的入口上的预处理糖组合物下方。NIR传感器适用于该应用。或者，传感器可以放置在离心机602上方，以在洗涤糖组合物时监测参数，例如实时糖的色度。UV-vis传感器适用于此应用。
该传感器与控制系统610通信以确定离心机602的操作参数。一旦糖组合物在离心机602中(而不是来自进料管线604)，传感器可用于确定预处理糖组合物的特征和/或离心机内的处理后(而不是从出料管线606)处理后糖产品的特征。另外，传感器可以在糖的处理期间提供特征数据。因此，该实施方式还提供了以下优点：传感器可用于在离心机606的操作期间提供实时传感和报告。控制系统610可以使用由传感器提供的数据以类似于在图4的实施方式中讨论过的方式改进工艺控制。
在另一个实施方案中，如图7所示，系统700包括离心机702，离心机702具有预处理糖组合物进料管线704和用于处理后糖产品的取出的出料管线706。在该实施方式中，该工艺不一定包括用于向控制系统710提供代表预处理糖组分特征的第一输入的前馈传感器。相反，控制系统710通过替代路线接收第一输入。举例来说，可以在场外位置测量预处理糖特性，例如在收获甘蔗或其他未精制进料的设施处并且可能进行初始处理以形成本发明方法的预处理糖组合物进料。在这种情况下，可以在场外测量预处理糖特性并从该场外位置传输到控制系统710(例如通过互联网或其他电信网络)，当递送预处理糖组合物用于本发明的处理时，控制系统710已经接收到第一输入。
在另一个实施方案中，根据本发明的工艺并行进行。在这种情况下，大批预处理糖组合物被细分为较小批次。然后在不同的并联离心机工艺系列中处理这些较小批次。这可能发生在预处理糖组合物的堆料明显大于离心机可容纳的批量大小的情况下。在该实施方案中，第一离心机工艺系列具有用于测量预处理糖组合物的特征的传感器(例如图4，5中的传感器408，508，或如关于图6所述)和其他不包括这种传感器的工艺序列。相反，这些其他工艺序列上的控制系统从第一个工艺序列上的传感器接收预处理糖特征。
不管控制系统710接收预处理糖特征的机制如何，在该实施方式中，一旦离心机702中的处理完成，处理后糖产品就从离心机702中流出。出料管线706上的传感器712测量处理后糖产品的实际特征或分布(profile)，并将该信息传递回控制系统710。控制系统710可以将处理后糖产品的实际特征或分布(profile)与期望的特征或分布(profile)进行比较，并可选地执行许多任务以改进工艺控制。如关于图4的实施方式所讨论的，控制系统710可以用输入，期望输出，实际输出和离心机操作参数来更新数据库，以向系统提供附加的历史数据，在其基础上确定未来的操作参数。替代地或另外地，控制系统710可以改变用于确定操作参数的方程的形式。
可以理解，糖厂可包括多个离心机。在本发明的一些实施方案中，所有离心机可以以相同的方式处理，并且每个离心机使用相同的操作特征。这不太准确，但需要更少的传感器。然而，在其他实施方案中，每个离心机可以提供有传感器系统，以测量预处理糖组合物的至少一种特征和处理后糖组合物的相应特征。这导致准确性提高。这些传感器可以是那些先前描述的传感器，例如色度，NIR或UV-vis传感器。在进一步的实施方式中，输入或输出传感可以是多于一个离心机公共的(例如，在混合器/集管箱处使用公共输入传感器)，但是另一个具有(输出或输入传感)专用传感器执行)，如果离心机具有对其处理后糖产品的专用输出传感，以及其自己的相应操作参数的数据库(或子数据库)，则本系统能够容纳每个离心机的异质行为以实现更一致的总产出。专用输入传感的使用更好地使实施方式能够容纳预处理糖组合物中的逐批变化。
近红外光谱已被确立为分析加工甘蔗的可靠方法。这个例子令人信服地证明了NIR，色度和多酚(包括麦黄酮)之间存在统计学上显著的相关性。因此，该方法可用于快速在线和/或离线测量工具，在制备低GI糖中用于前馈和反馈QA/QC。
如本领域技术人员所理解的，糖厂或工厂可以根据所生产的糖的规格获得不同的费率。例如，生产符合第一规格的糖可以吸引生产的第二规格的糖不同价格。例如，首先，规格可以由买方(例如，客户或国家糖业局等)定义，其设定目标ICUMSA值小于1800，其中第一价格是每吨支付的，但是第二规格可以是定义为ICUMSA值小于2500，但吸引更低的价格。合规程度也可能改变处理后糖产品支付的价格，例如，批量生产的糖具有围绕规格更紧密地分组的性质可能会吸引更高的价格或奖金支付，例如第一规格可以支付奖金，例如，ICUMSA在1700到1800之间的每批糖，或者每天生产的所有批次的平均ICUMSA都在1700到1800之间。发明人之前已经观察到，即使有这样的支付流程，来自在同一工厂连续20天生产的样品的ICUMSA值可以变化几乎50％。因此，这种生产方法可被视为生产具有低批次间一致性和广泛的糖特征统计分布的糖。
本发明的某些实施方案试图提供能够在糖生产过程中使用的系统或方法，以改善生产中批次间的一致性，这可以帮助糖精炼厂和工厂达到这样的规格。在某些情况下，这种改进可以导致加工后的糖特征的统计分布在期望的目标规格附近收紧。这可以允许精炼厂和工厂以更优的价格更一致地销售他们的产品，和/或使规格内的某些加工后糖产品的生产最小化(例如通过避免不必要的洗涤等)。此外，利用本文描述的方法和系统的一些实例，可以实现生产由用户的目标规格定义的特种糖的可能性。例如，食品制造商可能需要一种糖产品成分，其平均ICUMSA色度在设定范围内-比如说1900-2000，并且在更宽的范围内有一定比例的糖-比如60％的糖的ICUMSA在1750-2150。如上所述，特种糖可以根据其他可测量的物理化学性质来定义，例如，麦黄酮，多酚，电导率等，或用这些可测量性质相关的某些特征来定义。
基于麦黄酮的工艺控制
如上所述，发明人已经发现麦黄酮能够通过NIR检测，并且麦黄酮的测量提供了比广泛测量多酚类更合适的，可能更好和更直接的测量。因此，本发明的另一方面广泛涉及使用麦黄酮浓度作为处理前和/或处理后糖产品或目标规格的测量特征来控制糖生产过程的至少一个方面的方法。用于执行这些方法的系统也被认为是本发明的方面。因此，在本发明的另一个方面，提供了一种生产糖产品的方法，包括：
在控制系统中接收代表处理后糖产品目标麦黄酮规格的输入；
接受至少一个输入，其代表直接或间接测量预处理糖组合物或处理后糖组合物之一或二者中的麦黄酮，
使用所述控制系统确定离心机的至少一个操作参数并根据所述至少一个确定的操作参数操作所述离心机，其中所述至少一个确定的操作参数至少从以下确定：
目标麦黄酮规格，
代表直接或间接测量麦黄酮的输入，和
涉及至少目标麦黄酮规格和代表直接或间接测量麦黄酮的输入与至少一个操作参数的相关性；
和
在离心机中处理预处理糖组合物以生产具有与预处理糖组合物相比达到或接近目标麦黄酮规格的特征的处理后糖产品。
优选地，表示针对麦黄酮的直接或间接测量的输入源自近红外光谱。
该方法可以包括执行根据本发明第一方面的实施方案的方法，其测量麦黄酮。在这样的实施方案中，代表处理后糖产品目标麦黄酮规格的控制系统中的输入包括本发明第一方面的第二输入，并且代表直接或间接测量麦黄酮的输入包括本发明第一方面的第一输入。
如将理解的，广泛地说，这些实施方式表示使用至少部分前馈控制的控制过程。然而，与本发明的第一和第二方面不同，本方面可以另外以主要是反馈控制系统的方式执行。
因此，一些实施方案可包括，接收至少一个输入，其代表在处理后糖组合物中直接或间接测量麦黄酮，使用控制系统确定离心机的至少一个操作参数并根据所述至少一个确定的操作参数操作离心机。其中至少一个确定的操作参数至少从以下确定：
目标麦黄酮规格，
代表直接或间接测量处理后糖组合物中麦黄酮的输入，和
涉及至少目标麦黄酮规格和代表直接或间接测量处理后糖组合物中麦黄酮的输入与至少一个操作参数的相关性；和
该方法包括使用确定的操作参数处理随后的预处理糖组合物。
如上面一般性讨论的，控制系统确定操作策略，以便产生具有与目标规格一致(或接近)的分布的处理后糖产品。如上所述，操作策略可以是与离心机操作相关的任何参数。
本发明的另一方面提供了一种用于生产糖产品的系统，包括：
至少一个离心机，用于处理预处理糖组合物以生产处理后糖产品；
至少一个传感器，用于确定预处理糖组合物特征和代表麦黄酮水平的处理后糖产品特征中的一个或两个；和
控制系统，被配置为执行根据本发明的前一方面的方法。
如将理解的，广泛地说，上面描述的本发明的第一和第二方面的实施方式表示使用至少部分前馈控制的控制过程。在上面结合图1至19的详细描述中包含了方法和系统的其他细节和示例。然而，如上所述，可以在反馈型系统中另外执行基于麦黄酮的工艺控制。因此，图20是表示糖处理系统的一部分的示意性框图，该糖处理系统使用麦黄酮测量来实现反馈系统，从而来控制过程。
系统2000包括离心机2002，其具有预处理糖组合物进料管线2004和用于取出处理后糖产品的出料管线2006。该过程不包括用于向控制系统2010提供表示预处理糖组成特征的输入的前馈传感器。相反，控制系统2010使用预定的操作参数开始处理，例如，设定的初始操作参数，平均历史操作参数，最后使用的操作参数，或通过某些其他算法或系统确定的操作参数。一旦离心机2002中的处理完成，处理后糖产品就从离心机2002中排出。在出料管线2006上的传感器2012，在这种情况下是NIR传感器，测量处理后糖的实际特征或分布(profile)。控制系统2010可以使用NIR数据将处理后糖产品的实际麦黄酮特征与所需的麦黄酮特征进行比较，并且如果需要，可以执行许多任务以改进过程控制，例如改变离心机的运行参数。
如关于先前实施方式所讨论的，控制系统2010可以用实际输出和离心机操作参数更新数据库，以向系统提供附加的历史数据，在其基础上确定未来的操作参数。替代地或另外地，控制系统2010可以改变用于确定操作参数的方程的形式。
通过调整离心机洗涤循环来控制输出质量
以下实施例说明控制洗涤时间对ICUMSA和糖组合物的总酚含量的影响。在该实施例中，根据下表3中概述的离心洗涤方法洗涤10个糖膏样品以产生原糖。
可以看出，对于不同的糖膏样品采用不同的洗涤策略。举例来说，对于样品M1，将糖膏暴露于700RPM的第一次洗涤2秒，然后以900RPM进行第二次洗涤2秒，然后在1100RPM下进行最终旋转5秒。样品M2至M10类似地进行表3中概述的各种洗涤策略。这些样品的不同第一和第二洗涤时间的目的是基于原糖结果建立模型。
表3
表4列出了样品M1至M10的糖膏的初始总酚含量和原糖的最终总酚含量。
图21是第一次洗涤时间对ICUMSA的图，图22是显示第二次洗涤时间对ICUMSA的图。从图21和22中可以看出，洗涤时间与原糖的ICUMSA之间存在相关性。这可用于为特定的糖膏选择合适的第一和第二洗涤时间，以生产总酚浓度在所需范围内的原糖。通过向相关性添加其他数据集，可以改善相关性的稳健性以及离心机的操作。因此，在操作期间，该过程可以继续维持和更新与数据集的相关性，所述数据集包括洗涤循环时间和原糖的ICUMSA/总酚。
本文所述的方法和系统可用于生产糖产品，如在2016年7月27日提交的题为“糖组合物”的澳大利亚临时专利申请号为2016902954中所述。
应当理解，在本说明书中公开和限定的本发明扩展到所提到的或从文本或附图中显而易见的两个或更多个单独特征的所有可选组合。所有这些不同的组合构成了本发明的各种替代方面。

Claims (19)

1.一种生产糖产品的方法，包括：
接收代表预处理糖组合物特征的控制系统中的第一输入；
接收代表处理后糖产品目标规格控制系统中的第二输入；
使用所述控制系统确定离心机的至少一个操作参数并根据所述至少一个确定的操作参数操作所述离心机，其中所述至少一个确定的操作参数至少从以下确定：
第一输入，
第二输入，和
涉及至少第一输入和第二输入与至少一个操作参数的相关性；和
在离心机中处理预处理糖组合物以生产处理后糖产品，其具有与预处理糖组合物的特征相比达到或接近目标规格的特征。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述相关性从历史第一输入和对应的历史输出表征数据以及相关联的操作参数的数据库导出。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，在将所述预处理糖组合物进行所述离心处理过程的步骤之后，所述方法还包括：
从处理后的糖产品中获得相应的输出特征数据；和
使用第一输入，相应的输出特征数据和操作参数更新数据库。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述预处理糖组合物特征是预处理光谱，并且所述处理后糖产品目标规格是处理后光谱。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，每个光谱选自下组：色谱，近红外(NIR)光谱和/或紫外-可见光谱。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，每个光谱是NIR光谱。
7.根据权利要求4至6中任一项的方法，其中，每个光谱指示选自下组的性质：类黄酮类型和/或浓度、酚类型和/或浓度、多酚类型和/或浓度、单宁类型和/或浓度、焦糖化合物类型和/或浓度、还原糖类型和/或浓度、水分、糖度(pol)、或粒度。
8.根据权利要求4至6中任一项的方法，其中，每个光谱指示麦黄酮浓度。
9.根据前述权利要求中任一项的方法，其中，所述预处理糖组合物是糖膏。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述操作参数包括确定选自下组的操作参数：离心机洗涤时间或离心机洗涤体积。
11.一种用于生产糖产品的系统，包括：
至少一个离心机，用于处理预处理糖组合物以产生处理后糖产品；
至少一个传感器，用于确定预处理糖组合物特征和处理后糖产品特征中的一个或两个；
控制系统，被配置为基于以下内容确定用于所述至少一个离心机的至少一个操作参数：
预处理糖组合物特征，
处理后糖产品的目标规格，和
涉及至少处理前糖组合物特征和目标规格与至少一个操作参数的相关性；
其中控制系统还被配置成根据操作参数操作至少一个离心机。
12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述系统还包括历史预处理糖组合物特征，相应的历史处理后糖产品特征和来自所述至少一个离心机的相应操作参数的数据库；并且其中，相关性是从所述数据库中的历史信息导出的。
13.根据权利要求11或12所述的系统，其中，所述至少一个传感器用于确定预处理糖组合物特征和处理后糖产品特征。
14.根据权利要求13所述的系统，其中，所述至少一个传感器被配置为利用所述预处理组合物特征，所述处理后糖产品特征和所述操作参数来更新所述数据库。
15.根据权利要求11至14中任一项所述的系统，其中，所述系统包括至少两个传感器，用于确定所述预处理糖组合物特征的第一传感器，以及用于确定所述处理后糖产品特征的第二传感器。
16.根据权利要求17所述的系统，其中，所述第一传感器位于所述离心机的上游，并且所述第二传感器位于所述离心机的下游。
17.根据权利要求11-16中任一项所述的系统，其中，所述离心机是批量离心机。
18.根据权利要求11-16中任一项所述的系统，其中，所述离心机是连续离心机。
19.一种糖生产设备，包括权利要求11-18中任一项的系统。
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