CN110628499A - 一种鲜茶果皮智能处理工艺 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种鲜茶果皮智能处理工艺,由分级处理系统、智能加压破壳处理系统、剥壳处理系统、籽皮初级分选系统、籽皮次级分选系统、籽皮回选分离系统、籽皮精细分离系统七大系统组成;其明显特征:所述的全套工艺采用智能探头获取终端数字信号,通过中央数字信号处理器,将接收的终端信号进行分析后,输送到功能执行终端;从而达到智能化的控制效果;通过机械设备输送过来的鲜茶果,经过大、中、小果型分级。分级后通过自动智能机械加压破壳处理,经过柔性剥壳装置使籽皮分离,净籽率达98%,使双螺杆榨油机达到最大出油率。
Description
技术领域:
本项目涉及的工艺,应用于食用油脂工程茶籽压榨取油前的鲜茶果的籽、壳分离的专用技术领域。
背景技术:
山茶油的脂肪酸的组成成分素有“油中之王、黄金液体”的美称。油茶品种较多,果实成熟期一般在10-11月上旬,茶果色泽鲜艳、发红或发黄、呈现油光,果皮茸毛脱尽,果基毛硬而粗,果壳微裂,籽壳变黑发亮,籽仁现油。茶果成熟即应及时采收。不同品种的茶果应先熟先采,后熟后采,随熟随采;采回的茶果放在室内堆沤6-7天,让茶籽起后熟作用,增加油分。然后抓紧晴天,摊开翻晒,晒3-4天后,茶果自然开裂,多数果的茶籽能分离,未分离的用人工剥离,然后过筛扬净,断续晒干,一般要晒12天,才能使淀粉和可溶性糖等有机物充分转化为油脂。晒茶籽用土坪或竹席比水泥晒坪好,可以提高出油率和茶油质量;然后进行油茶果去壳,为避免脱壳困难与种仁破碎过多,控制茶籽的含水率在5%-6%以内。脱壳后通过粉碎机加工成粉状,无粗粒,得到较高的出油率。山茶通过这种自然干燥法去壳时,还含有30%左右的茶果尚未裂开;通过人工剥离耗时特别大,少批量的茶果籽壳分离,采用人工处理尚可;但市场经济的今天,劳动者的工资日益增高,其经济效益很低;很难达到大批量生产的需求。
目前市场上大部分油脂加工企业开始采用的剥壳机进行果皮分离处理,但基本上是小产量剥壳机;没有配套的设备,致使产量上不去。在剥壳的效果上,由于茶果颗粒粗细不一致,由于没有成套工艺,致使茶果籽壳分离效果得不到控制,山茶籽含仁率偏高或偏低。当油料中含壳率偏高造成油料的出油率降低,生产成本升高;当油料中含壳率偏低时,油料进入榨油机的榨膛,由于榨膛温度很高很容易卡死榨油机的榨螺,造成必须停机处理才能继续生产。榨油机的榨螺拆装耗时长,从而生产效率降低。
发明内容:
本发明所涉及的工艺,针对目前市场上大部分油脂加工企业开始采用的剥壳机进行果皮分离处理,但基本上是小产量剥壳机;没有配套的设备,致使产量上不去。在剥壳的效果上,由于茶果颗粒粗细不一致,由于没有成套工艺,致使茶果籽壳分离效果得不到控制,山茶籽含仁率偏高或偏低;通过对鲜茶果规范性的成套工艺处理,一种鲜茶果皮智能处理工艺可解决上述问题。
一种鲜茶果皮智能处理工艺,由茶果分级处理系统、智能加压破壳处理系统、剥壳处理系统、籽皮初级分选系统、籽皮次级分选系统、籽皮回选分离系统、籽皮精细分离系统七大系统组成;全套工艺采用智能探头获取终端数字信号,通过中央数字信号处理器,将接收的终端信号进行分析后,输送到功能执行终端;从而达到智能化的控制效果。通过机械设备输送过来的鲜茶果,经过大、中、小果型分级。分级后通过自动智能机械加压破壳处理,经过柔性剥壳装置使籽皮分离;通过籽皮初级分选、次级分选、籽皮回选分离、籽皮精细分离系统处理后,净籽率达98%以上;使双螺杆榨油机达到最大出油率。
一种鲜茶果皮智能处理工艺,所述的茶果分级处理系统采用回旋式的滚筒,使大小不一致鲜茶果,分成大、中、小三种型号的茶果。
一种鲜茶果皮智能处理工艺,所述的智能加压破壳处理系统采用独立机械加压装置,通过智能自动控制系统,使鲜茶果破壳率达到99%以上。
一种鲜茶果皮智能处理工艺,所述的剥壳处理系统采用柔性橡胶研磨块,在系统360°旋转时使破壳后的鲜茶果进行籽皮分离;在籽皮分离过程中,由于采用柔性橡胶研磨块使茶籽在处理过程中不会受到机械损伤;使碎籽率控制在2.5%以内。
一种鲜茶果皮智能处理工艺,将粗细不同的茶果分级进行大、中、小颗粒分级;改善了粗细颗粒茶果混合而导致剥壳不彻底。通过双级分离系统进行茶果籽、壳、小杂精细分离,从而达到控制油茶籽中的含壳率,从而达到降低生产成本、提高茶籽油料出油率。
附图说明:
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明,图1一种鲜茶果皮智能处理工艺流程示意图。
如图1所示:
1.鲜茶果 2.分级处理系统 3.智能加压破壳处理系统 4.剥壳处理系统 5.籽皮初级分选系统 6.籽皮次级分选系统 7.籽皮回选分离系统 8.籽皮精细分离系统 9.茶籽储存库
具体实施方式:
一种鲜茶果皮智能处理工艺,由分级处理系统2、智能加压破壳处理系统3、剥壳处理系统4、籽皮初级分选系统5、籽皮次级分选系统6、籽皮回选分离系统7、籽皮精细分离系统8七大系统组成;全套工艺采用智能探头获取终端数字信号,通过中央数字信号处理器,将接收的终端信号进行分析后,输送到功能执行终端;从而达到智能化的控制效果。通过机械设备输送过来的鲜茶果,经过大、中、小果型分级。分级后通过自动智能机械加压破壳处理,经过柔性剥壳装置使籽皮分离;通过籽皮初级分选、次级分选、籽皮回选分离、籽皮精细分离系统处理后,净籽率达98%以上;使双螺杆榨油机达到最大出油率。
如图1所示,鲜茶果1通过平板输送带输送到分级处理系统2,进行大、中、小颗粒分级;分级后输送智能加压破壳处理系统3的机械压台上进行破壳处理。大颗粒茶果进入大果压台,小颗粒茶果进入小果压台;大、中、小颗粒茶果分三级破壳处理。经破壳处理的鲜茶果,汇总后输送到剥壳处理系统4进行剥壳处理;由于剥壳处理系统4设有橡胶软剥头,在鲜茶果剥壳过程中油茶籽不会受到机械损伤。经剥壳处理后的油茶果籽皮混合物,输送到籽皮初级分选系统5进行初级籽皮分离;经初级分离后进入籽皮次级分选系统6进行重复籽皮分离;分离后油茶籽含皮率在20-25%。籽皮初级分选系统5和皮次级分选系统6的茶果皮中含有油茶籽达到35-40%,经输送带输送到籽皮回选分离系统7进行茶籽回收;经两级分离后的茶果籽皮混合物输送到籽皮精细分离系统8,进行精细化籽皮分离处理;精细化分离后的茶籽,含有的水分较高;需要经过常规太阳照射或烘干机进行水分调节,水分达到合适的标准后进入茶籽储存库9进行保存,待下一工序榨油程序,进行压榨取油。
Claims (4)
1.一种鲜茶果皮智能处理工艺,由分级处理系统(2)、智能加压破壳处理系统(3)、剥壳处理系统(4)、籽皮初级分选系统(5)、籽皮次级分选系统(6)、籽皮回选分离系统(7)、籽皮精细分离系统(8)七大系统组成;其明显特征:所述的全套工艺采用智能探头获取终端数字信号,通过中央数字信号处理器,将接收的终端信号进行分析后,输送到功能执行终端;从而达到智能化的控制效果;通过机械设备输送过来的鲜茶果,经过大、中、小果型分级;分级后通过自动智能机械加压破壳处理,经过柔性剥壳装置使籽皮分离,净籽率达98%,使双螺杆榨油机达到最大出油率。
2.根据权利要求1所述的一种鲜茶果皮智能处理工艺,所述的茶果分级处理系统(2)采用回旋式的滚筒,使大小不一致鲜茶果,分成大、中、小三种型号的茶果。
3.根据权利要求1所述的一种鲜茶果皮智能处理工艺,所述的智能加压破壳处理系统采用独立机械加压装置,通过智能自动控制系统,使鲜茶果破壳率达到99%以上。
4.根据权利要求1所述的一种鲜茶果皮智能处理工艺,所述的剥壳处理系统采用柔性橡胶研磨块,在系统360°旋转时使破壳后的鲜茶果进行籽皮分离;在籽皮分离过程中,由于采用柔性橡胶研磨块使茶籽在处理过程中不会受到机械损伤;使碎籽率控制在2.5%以内。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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CN201810702612.3A CN110628499A (zh) | 2018-06-25 | 2018-06-25 | 一种鲜茶果皮智能处理工艺 |
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CN201810702612.3A Pending CN110628499A (zh) | 2018-06-25 | 2018-06-25 | 一种鲜茶果皮智能处理工艺 |
Country Status (1)
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CN (1) | CN110628499A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112006244A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-01 | 湖南一代伟仁科技有限公司 | 一种大规模处理油茶鲜果的方法 |
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2018
- 2018-06-25 CN CN201810702612.3A patent/CN110628499A/zh active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN112006244A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-01 | 湖南一代伟仁科技有限公司 | 一种大规模处理油茶鲜果的方法 |
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PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
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WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20191231 |