UT 376a-E GJR2308200R0001 ABB模拟内存模块

　　在榨油厂中，有许多点可以通过及时的分析值来支持过程控制、提高产量和节省资金，包括：

　　传入种子测试以验证供应商的完整性并在不符合规范的情况下生成索赔证据

　　监测提取油质量的 FFA 和碘值

　　监测干燥后的一餐的蛋白质、油和水分

　　监测薄片的含油量

　　监控加工中的残油

　　监测其他副产品，如大豆壳的营养成分

　　NIR 分析是一种众所周知的成熟技术，可在一分钟内同时提供水分、蛋白质、脂肪、纤维、灰分和其他参数的结果。分析速度有助于 100% 测量传入的油籽、加工中的粗粉和其他最终产品。

　　可以验证原材料供应商，以确保他们提供材料并识别任何不合规格的负载以进行索赔。NIR 的应用可以通过确保膳食质量的一致性来化原料的回报。

　　对于石油产品，几乎每个步骤和成分都必须具有特定的质量和成分，才能创造出一致的最终产品。对进料的严格控制优化了昂贵成分的生产。

　　价值主张

　　在油籽加工厂的许多领域，高速分析可以提高效率并显着节省成本，下面描述了一些示例。

　　优化石油提取工艺

　　根据生长条件、季节变化和遗传背景，油籽的成分可能会有很大差异。

　　仅在一片农作物中，豆粕的含油量就可能高达 10%。蛋白质、纤维和其他参数表现出类似的变化。了解进料或薄片的成分意味着工厂操作员能够控制过程并优化提取效率。

　　此外，可以分析已提取的滤饼或粗粉中的残留油，以监测和控制提取过程。在中型加工厂使用豆粕时，石油开采量增加 0.3% 可以产生足够的利润，在短短几个月内支付一台 NIR 仪器的费用。

　　膳食分析

　　油籽粕作为富含蛋白质的饲料成分提供，通常在保证蛋白质的基础上销售。通过仔细监控控制膳食的成分有助于满足规范，因为工厂操作员可以调整操作以防止赠送更高价值的高蛋白产品并限制任何索赔。

　　实验室质量控制成本

　　油籽加工厂必须准备好处理最少数量的样品，以跟踪操作和验证发货的产品。每个样本的基本营养分析费用为 25 美元，该工厂每年将花费超过 35,000 美元来分析 8-24 小时内的质量数据，每天分析五个样本。

　　在线 NIR 分析能够每天分析数百个在制品和成品样品，并在一分钟内显示结果；这为工厂运营商提供了根据结果采取行动并实现增值的能力。

　　KPM Analytics 针对该行业的解决方案

　　KPM Analytics 提供广泛的即用型解决方案，专为油籽加工厂解决方案和油籽行业量身定制，包括用于分析液体、粉末和浆液的模型。

　　以下是我司【主营产品】，有需要可以发来帮您对比下价格哦!

　　主营：世界品牌的plc 、dcs 系统备件 模块

　　①allen-bradley(美国ab)系列产品》

　　②schneider(施耐德电气)系列产品》

　　③general electric(通用电气)系列产品》

　　④westinghouse(美国西屋)系列产品》

　　⑤siemens(西门子系列产品)》

　　⑥销售abb robots. fanuc robots、yaskawa robots、kuka robots、mitsubishi robots、otc robots、panasonic robots、motoman robots。

　　⑦estinghouse(西屋)： ovation系统、wdpf系统、max1000系统备件。

　　⑧invensys foxboro(福克斯波罗)：i/a series系统，fbm(现场输入/输出模块)顺序控制、梯形逻辑控制、事故追忆处理、数模转换、输入/输出信号处理、数据通信及处理等。invensys triconex: 冗余容错控制系统、基于三重模件冗余(tmr)结构的现代化的容错控制器。

　　⑨siemens(西门子)：siemens moore， siemens simatic c1，siemens数控系统等。

　　⑩bosch rexroth(博世力士乐)：indramat，i/o模块,plc控制器,驱动模块等。

　　◆motorola(摩托)：mvme 162、mvme 167、mvme1772、mvme177等系列。

　　plc模块，可编程控制器，cpu模块，io模块，do模块，ai模块，di模块，网通信模块，

　　以太网模块，运动控制模块，模拟量输入模块，模拟量输出模块，数字输入模块，数字输出

　　模块，冗余模块，电源模块，继电器输出模块，继电器输入模块，处理器模块。

　　我们的优势是：全新原装，，供给一年质保!本公司所有产品都经过严格检测，欢迎询价，收购。只需您有诚心，本公司将会给你供给一个比同行优势的价格，共同拿下单子。

　　There are numerous points in an oil crushing plant where precise and timely analytical values can support the control of the process, improving yield and saving money, including:

　　Incoming seed testing to validate supplier integrity and generate claim evidence if out of specification

　　Monitoring extracted oil quality for FFA and iodine value

　　Monitoring final meal after dryer for protein, oil and moisture

　　Monitoring flake for oil content

　　Monitoring in-process meal for residual oil

　　Monitoring other by-products such as soy hulls for nutritional content

　　NIR analysis is a well-known, established technique that offers simultaneous results in under a minute for moisture, protein, fat, fiber, ash and other parameters. The speed of analysis facilitates 100% measurement of incoming oilseeds, in-process meals and other final products.

　　Raw ingredients suppliers can be validated to make sure they are delivering quality materials and to identify any out-of-specification loads for claims. The application of NIR can maximize the return from the feedstock by ensuring consistent quality in meals.

　　For oil products, practically every step and ingredient must be of a specific quality and composition to create a consistent end product. Stringent control of the incoming materials optimizes the production from expensive ingredients.

　　Value Proposition

　　There are a number of areas in an oilseed processing plant where high-speed analysis can boost efficiencies and generate significant cost savings, and some examples are described below.

　　Optimizing Oil Extraction Process

　　Oilseeds can widely vary in composition depending on growing conditions, seasonal variations and genetic background.

　　In just one field’s crop, the oil content in soymeal can vary up to 10%. Protein, fiber and other parameters demonstrate similar variation. Understanding the composition of the incoming feedstock or flakes means that plant operators are able to control the process and optimize extraction efficiency.