多指标综合加权分析法优化固态发酵豆粕工艺

胡瑞萍，丁 贤，李俊伟，段亚飞，李育仁，伍文超，徐 宁

多指标综合加权分析法优化固态发酵豆粕工艺

胡瑞萍1,2，丁 贤1,2※，李俊伟1，段亚飞1，李育仁3，伍文超2，徐 宁2

（1. 中国水产科学研究院南海水产研究所，农业部水产品加工重点实验室，广州 510300；2. 广州市海威水产科技有限公司，广州 510300；3. 茂名市金阳热带海珍养殖有限公司 茂名 525442）

运用正交设计L9（34）与多指标综合加权分析方法优化3种益生复合菌发酵豆粕的工艺，采用接种量（）、环境温度（）、料水比（）、发酵菌种（）为处理因素，以还原糖、乳酸、氨基酸含量等作为综合评价指标，利用Minitab 17软件以及多指标试验公式法进行加权数据处理，优化豆粕的固体发酵工艺参数。结果显示，1）经过加权分析，中性蛋白酶权重系数最高，其次为还原糖（1.719）和乳酸（1.590），粗脂肪权重系数最低。说明本试验中性蛋白酶、还原糖以及乳酸对发酵豆粕的品质影响较大。2）通过综合评分公式对9个处理组数据分析得到：T9组综合评分最高（0.986 3），T1组（0.965 4）和T8组（0.962 6）次之，表明在T9组合（3321）条件下发酵豆粕，所选8项考察指标综合水平达到最高。因此拟选T9组合为最佳发酵工艺组合；3）均值回应表显示影响豆粕发酵工艺的因素依次为：发酵菌种>料水比>环境温度>接种量，其中发酵菌种和料水比为显著影响因素（<0.05），而接种量和环境温度对试验结果影响不显著。从资源节约以及生产实际角度考虑，将T9组发酵工艺3321优化为1221，即接种质量分数1%，环境温度30℃，料水比质量为2∶1，发酵菌种配比为1∶1∶1。4）Minitab17软件对优选工艺1221进行预测，结果显示优选工艺综合评分高于拟选工艺3321综合评分（0.986 3）。验证试验得出各指标产出与预期结果相符，表明该优化工艺合理、可行，各指标产出率较高，为豆粕发酵工艺的确定提供了参考依据。

饲料；农产品加工；发酵；综合加权分析法；正交试验；发酵豆粕

0 引 言

水产养殖业发展对鱼粉需求量逐年增大，加之饵料渔业资源捕捞过度，导致鱼粉价格不断升高，因此，用植物蛋白代替鱼粉等动物蛋白颇受关注[1-4]。豆粕是大豆加工后得到的一种副产品，含有丰富的蛋白质，是水产饲料行业应用最广泛的植物蛋白源[5-8]，但由于豆粕中的抗营养因子、氨基酸不平衡、结构致密造成的适口性差和消化率偏低等限制了其应用价值。许多研究表明，有益微生物发酵豆粕可以降低抗营养因子含量，提高动物生长速度，改善养殖动物肠道菌群，增强免疫功能[9]；大分子蛋白质也可以在微生物作用下降解为容易被养殖动物吸收的多肽、小肽及游离氨基酸[10]；微生物发酵也可以降解部分碳水化合物，使豆粕致密结构变得疏松，减少苦味的产生[11]，从而增加豆粕适口性，提高水产动物的饲料利用率[12-13]。毛银等[14]采用一株植物乳杆菌（）进行豆粕发酵研究，产物中含有6种有机酸，改善了豆粕的气味性和适口性，还可以防止豆粕变质。Li等[15-16]采用正交试验设计开展了枯草芽孢杆菌ZC1发酵豆粕的培养基以及培养条件优化研究，研究发现在搅拌速率150 r/min、通气量5 L/min、环境温度37 ℃时，中性蛋白酶酶活力和大豆肽转化率分别达到了852.5 U/mL和76.73%。

根据不同的生产目的，豆粕的发酵模式可以分为液体发酵和固体发酵。吴昱含等[17]采用液态发酵模式制备纳豆激酶，研究得出最佳组合为接菌量1%（质量分数）、豆粕含量2%（质量分数）、pH值为7.0、发酵时间为48 h，在该条件下纳豆激酶酶活力达到4 429.6 U/mL。吴胜华等[18]采用酵母菌进行豆粕的固态发酵研究发现，抗营养因子含量降解率达到56.2%，小肽含量提高了4.3倍。固态发酵相对于液态发酵具有投资少、能耗低、易操作、污染少等优点[19]，因此市场上各生产厂家多采用固体发酵模式生产发酵豆粕。由于各生产厂家发酵豆粕产品理化指标不完全一致，发酵豆粕质量缺乏综合评价指标。以往研究采用多肽转化率[20]、活菌数以及常规养分含量简单相加[21]作为评价指标，并且研究发酵豆粕工艺时一般只选取某一个参数指标进行优化评价。单一指标在一定程度上能够评价豆粕发酵工艺优劣，但作为饲料更要求营养成分的全面性，因此多指标综合加权分析法能够更加客观全面的评价豆粕发酵工艺。然而，目前采用多指标综合加权分析法评价豆粕发酵工艺的研究较少。

本研究中所用3种菌均具有净化水质，促进水产动物生长作用[22]。本文旨在从发酵菌种、接种量、环境温度、料水比等方面优化发酵豆粕生产工艺参数，并对发酵产物的基本营养组成和脂肪酸、氨基酸等多个生产指标进行综合分析评价，并分析发酵前后抗营养因子降解及氨基酸平衡情况，为指导实际生产提供更科学的理论依据。

1 材料与方法

1.1 材料

1.1.1 发酵菌种

枯草芽孢杆菌（）NHS1，1.5×109cfu/mL；乳酸菌NHS03（），2×109cfu/mL；海洋红酵母菌NHS05（），8×108cfu/mL，3种菌种均由中国水产科学研究院南海水产研究所分离，鉴定并保藏。

1.1.2 发酵底物

豆粕（东莞市富之源饲料蛋白开发有限公司）

1.2 方法

1.2.1 正交试验设计

以接种量（）、环境温度（）、料水比（）、发酵菌种（）为考察因素，其中接种量以质量分数计算，料水比和发酵菌种比例均以质量比值计算。参考以往研究者研究[18,20]以及实际生产条件设计各因素水平，发酵菌种水平选择枯草芽孢杆菌NHS1（）、乳酸菌NHS03（）、海洋红酵母菌NHS05（）三者不同比例（表 1）。以发酵后豆粕的粗脂肪、还原糖、乳酸、中性蛋白酶、总氨基酸、干物质回收率、不饱和脂肪酸、粗蛋白为综合指标。每个因素3个水平（见表1），按照L9（34）正交试验表（见表2）制作总量为3 kg的发酵豆粕，平均分成3份，分别装入发酵袋中，密封培养，发酵时间为48 h。各处理组以T1、T2、T3，…，T9表示。发酵完成后样品进行低温干燥（含水率为8.5%），进行指标测定。

表1 正交试验因素水平表

表2 正交试验设计表

1.2.2 指标测定方法

粗蛋白含量（GB/T 6432—1994）、粗脂肪（GB/T 6433—2006）、氨基酸含量（GB/T 18246—2000）、中性蛋白酶含量（GB/T 28715—2012）、脂肪酸含量（GB/T 21514—2008）按照相应国家标准进行测定。

还原糖含量测定采用3，5—二硝基水杨酸法（DNS）测定发酵样品中的还原糖[23]。样品还原糖的制备[24]：准确称取1.0 g发酵样品于100 mL三角瓶中，加入约50 mL蒸馏水，混匀，于50 ℃恒温水浴中保温20 min，不时搅拌，使还原糖浸出。过滤，将滤液全部收集在100 mL的容量瓶中，用蒸馏水定容，即为还原糖提取液。

乳酸含量测定[25]首先对0.1 mol/L的NaOH溶液进行标定。取发酵后的豆粕各10.0 g，加蒸馏水90 mL，置120 r/min摇床30 min，离心，取10 mL上清，如上清颜色较深，加入一定倍数的无CO2蒸馏水进行稀释。滴2滴1%酚酞指示剂，用标准NaOH溶液进行滴定，滴定至淡粉红色，到终点记录消耗标准NaOH的体积，重复3次，取平均值。计算公式为

式中NaOH为标定后标准NaOH的浓度，mol/L；NaOH为滴定时消耗标准NaOH液的体积，mL。

干物质回收率（dry material recovery, DMR）的测定[26]发酵饲料配制后立即采样，按饲料发酵前后质量和干物质（dry matter, DM）含量计算。

式中1为发酵后干物质质量，g；0为发酵前干物质质量，g。

脲酶活性测定方法依照GB/T 8622-2006《饲料用大豆制品中尿素酶活性的测定》。

单宁活性测定方法依照GB/T 27985-2011《饲料中单宁的测定——分光光度法》。

1.2.3 多指标综合加权分析

多指标综合评价是利用数学方法（包括数理统计方法）对一个复杂系统的多个指标信息进行分析处理，以求得其优劣等级的一种评价方法[27]。依据各指标试验数据进行综合加权分析，得到最终评分，根据评分高低，确定正交试验中最优发酵试验组。

1.2.4 工艺验证

依据正交试验中最佳发酵条件，进行验证试验，并测定发酵后豆粕的8项综合评价指标进行工艺验证，对发酵前后豆粕粗蛋白、粗纤维、粗灰分、脲酶等行业标准技术指标以及各种氨基酸含量进行测定，并以发酵豆粕行业标准为基准，对产品质量进行评价。

1.2.5 数据处理

首先对豆粕发酵工艺中多指标成分含量采用多指标试验公式法进行数据处理，得出正交试验组的综合评分。然后，利用Minitab 17的田口设计对正交设计进行分析，并利用ANOVA对多指标综合评分进行方差分析，<0.05为差异显著。

2 结果与分析

2.1 正交试验权重系数及综合评分的确定

选择L9(34）表，试验方案及结果见表3，表4。由于本次正交设计采用了多个指标成分进行分析，所以采用多指标试验公式法[28]进行数据处理。以X表示第次试验第个指标的测定值（即X表示正交试验的第次试验的第个指标的测定含量），首先以各指标的最大值作为参照，对同一指标各数据进行标准化处理，D表示第个指标下的第个测定值的标准化数据。D=X/(X)max，其中=1，2，...，9；=1,2，...，8。再按各指标的重要程度和各组数据的相对标准偏差确定权重系数，F=E×RSD/RSD（见表3），其中RSD为粗脂肪的相对标准偏差，RSD为第个指标的相对标准差，由于各营养指标的作用都比较重要，故重要程度E定为1。P=Σ( F×D）/ΣF，计算所得的兼顾各项指标综合评分公式P越大越好，数据处理结果见表5，表6。

表3 正交试验各指标含量及权重系数

表4 正交试验综合评分结果

表5 正交试验综合评分Pi均值回应表

表6 正交试验综合评分Pi方差分析表

2.2 豆粕发酵工艺综合评分结果与分析

本试验选择8种生产指标作为考察发酵豆粕综合品质指标，通过多指标试验公式法科学计算得出各指标的权重系数（见表3）。其中中性蛋白酶权重系数最高（1.773），说明中性蛋白酶对发酵豆粕品质影响较大，因此分配权重较大；而粗脂肪权重系数最低，说明粗脂肪对发酵豆粕品质影响较小，分配权重系数相对较小。再通过公式计算出各试验组的综合评分并对评分进行排序（见表4）。结果显示：T9组综合评分最高（0.986 3），T1组综合评分次之（0.965 4），T7组综合评分最低（0.826 0）；T9组直观排序为第1，因此在本试验中T9组（3321）在各试验组中发酵工艺最佳。综合评分P的均值回应表（表5）显示，正交试验中各因素水平的均值以及极差，通过极差排秩可以直观得出各因素对发酵豆粕综合品质影响程度各不相同，因素影响最大，因素影响次之，因素影响最小，因此各因素的影响程度依次为，即发酵菌种>料水比>环境温度>接种量。综合评分P方差分析结果（表6）表明：各因素对发酵豆粕综合品质影响显著程度不同，因素（发酵菌种）和因素（料水比）值分别为0.021和0.046，值均小于0.05，为显著影响因素；、因素的值大于0.05，说明、因素对试验结果没有显著影响，即接种量和环境温度对发酵豆粕综合品质的影响不大。因此，考虑节约试验资源，T9组合（3321）中因素选择较低水平，因素选择与外界环境相符温度。将发酵工艺3321最终优化为1221，即本试验最终发酵工艺为：接种量1%，环境温度30℃，料水比2∶1，发酵菌种枯草芽孢杆菌NHS1∶乳酸菌NHS03∶海洋红酵母菌NHS05=1∶1∶1。

本研究结果显示接种量及环境温度对多指标综合评分影响不显著。这一结果与以往文献报道不符[24]，分析主要原因可能是：1）单一指标和多指标综合分析对发酵工艺要求不同；2）试验设计中接种量和环境温度设置梯度不够大，均处于一个相对合适的水平。

以往研究表明，采用乳酸菌、枯草芽孢杆菌、海洋红酵母菌单一菌株发酵豆粕，可明显降低脲酶、棉子糖[29]以及皂苷等抗营养因子含量[30]，并可以定植到目标动物肠道内，拮抗致病微生物[31-32]，促进动物生长、提高抗氧化能力和机体非特异性免疫能力的[32]。研究发现利用微生物之间的互补作用，把多种微生物有机结合在一起时，一般能产生优于单菌株发酵的效果。Yang等[33]利用干酪乳杆菌、酵母菌和枯草芽孢杆菌混合后进行固态发酵豆粕，大大降低了豆粕的过敏原性和变应原性。Alvarez-Martin等[34]通过研究混合培养酵母菌和乳酸菌的生长活动，发现混合发酵不仅可以促进各自菌种的增殖，还可以调控菌种代谢产物的变化，产生更多的乳酸。本试验中3种菌等比例混合发酵豆粕优于单一菌种和2种菌发酵，与付亭亭等[35]研究结果相似。可以看出，多种益生菌混合发酵更能有效提高豆粕品质，丰富豆粕营养成分，具有广阔的应用前景。

含水量是固态发酵成功与否的关键因素之一，不仅影响微生物的生长繁殖，而且对固体发酵氧气的供应以及气体的交换等活动起到关键性作用。含水量过高，导致基质多孔性降低，黏性增加，增加氧的传质阻力；含水量过低，则使基质膨胀程度较低，从而抑制菌体生长代谢[36]。本研究结果显示料水比为2∶1时，各项指标的综合评分高于料水比1∶1和3∶1时的综合评分，这一结论符合上述的理论。袁正武等[37]、宋春阳等[38]研究豆粕发酵工艺得出最佳发酵初始含水量分别为38%、35.3%，这些研究与本试验结果相近。而徐力等[39]、刘晓明等[40]研究结果料水比为1∶1时，复合菌发酵豆粕质量最佳。以上研究结果存在差异的原因可能与菌种、发酵工艺以及测定指标不同所致。因此，根据不同的发酵目的和条件一定要通过试验来确定合适的料水比。

2.3 结果预测与工艺验证

优选工艺1221在试验中没有这个组合，可以通过Minitab 17软件中“预测田口结果”进行预测，预测结果显示均值为0.993 3，略高于拟选工艺综合评分，所以优选工艺1221在理论上是可行的。

为验证上述优选发酵工艺的准确性，确保选取工艺的科学合理性，按以确定的优选发酵工艺条件1221进行重复性试验（=3）。结果显示（表7），按照优选工艺进行发酵，发酵后豆粕各营养指标中乳酸含量（质量分数为2.65%）略低于拟选工艺中乳酸含量（质量分数为2.76%），其他几项指标均高于拟选工艺，并且经过公式法分析得到综合评分P为0.992 0，与预测结果相符，正交试验所得结论符合实际发酵结果，且结果稳定可靠。

表7 最佳工艺验证试验各指标测定结果

利用最佳工艺发酵豆粕，并对发酵豆粕粗纤维、粗灰分、脲酶含量等各技术指标进行测定（方法依照NY/T 2218-2012），从而验证产品质量是否符合发酵豆粕行业标准（NY/T 2218-2012）。发酵后豆粕经低温干燥，松散无结块，呈浅棕色，醇香微酸。各技术指标测定结果显示（见表8），发酵后豆粕基础营养指标粗蛋白质、酸溶蛋白、赖氨酸含量均有大幅提高，同时，基础指标粗纤维、粗灰分含量较发酵前有所降低，抗营养因子脲酶、水苏糖、单宁去除效果明显，以上各技术指标均已达到发酵豆粕行业标准要求。另外，对发酵前后豆粕进行16种氨基酸分析测定，结果表明（表9），发酵后豆粕16种氨基酸均有不同程度增加。其中赖氨酸含量增加1.16%，精氨酸次之（增加0.87个百分点）；总氨基酸含量由发酵前的42.72%升至48.09%，提高了5.37个百分点。

表8 豆粕发酵发酵前后各技术指标的变化情况

表9 豆粕发酵前后必需氨基酸的含量变化

3 讨论

3.1 发酵豆粕对抗营养因子以及氨基酸平衡等豆粕品质的影响

豆粕虽然在植物蛋白含量高、原料充足中等多方面存在优势，但抗营养因子、氨基酸不平衡、适口性差和消化率偏低等因素限制了其应用。豆粕经过微生物发酵后，一方面能产生大量乳酸和芳香族化合物，改善饲料风味，适口性好，可增加动物食欲[41]。同时产生大量蛋白酶、脂肪酶、淀粉酶、糖化酶等消化酶，有助于提高豆粕的消化利用率[42]。何玉华等[43]研究发现乳酸菌发酵豆粕能够显著改善豆粕的风味和适口性，并在水貂日粮中添加23%发酵豆粕可有效提高有机物和粗脂肪的采食量。另一方面微生物发酵豆粕可去除多种抗营养因子[44]。刘媛媛[45]发现豆粕经发酵后胰蛋白酶抑制因子、大豆凝聚素、脂肪氧化酶、致甲状腺肿素等均被完全降解。脲酶虽然是一种热不稳定性的酶，但在某种特定条件下可以被激活，从而影响动物体内蛋白质的利用，甚至会危及动物生命[46]。豆粕中的胰蛋白酶抑制因子含量与其中的脲酶含量呈正相关关系，因此通过测定脲酶活性可间接评估豆粕中胰蛋白酶抑制因子含量[47]。本试验中经过最佳发酵工艺发酵豆粕，脲酶基本消除，从侧面说明胰蛋白酶抑制因子降解达到较高水平。另外，豆粕经微生物发酵后，使大分子蛋白分解为易吸收的小分子蛋白、小肽分子以及氨基酸分子。有学者利用枯草芽孢杆菌发酵豆粕后发现游离氨基酸差异显著，大部分必需氨基酸有所增加，其中异亮氨酸、赖氨酸、亮氨酸较发酵前增加2～7倍[48]。本试验中各氨基酸含量在发酵后均有不同程度增加，其中赖氨酸、精氨酸、苏氨酸增幅相对较大，与Dai研究结果不同，可能与发酵菌种以及发酵工艺不同有关。

3.2 多指标综合加权评分分析法

多指标综合评价是指人们根据不同的评价目的，选择相应的评价形式，据此选择多个因素或指标，并通过一定的评价形式，据此选择多个因素或指标，并通过一定的评价方法，将多个评价因素或指标转化为能反映评价对象总体特征的信息[49]。其中评价指标与权重系数的确定将直接影响综合评价的结果[50]。

在以往进行微生物发酵豆粕的工艺优化研究中，研究者一般只采取一个参考指标[42]，这样就造成了试验结果具有一定的片面性。本研究在指标的选取以及数据的处理等方面，引入了综合分析指标的概念，将具有不同考察范围的指标转化为一个可以量化的数值。因此这种多指标综合加权评分法可以较好的避免单一指标评价的片面性，从而使指标分析更加公正、全面，同时对关键性影响因素也给予了相应的侧重，使结果分析更为科学、客观。多指标综合加权评分法在中药提取研究中应用较广[51-52]，而在微生物发酵方面的应用鲜有报导。目前在豆粕发酵工艺研究方面多利用正交设计以及响应面分析[53]，并多采用单一指标评价分析结果，最终得到最佳发酵工艺。按照权数产生方法的不同，多指标综合评价方法可分为主观赋权评价法和客观赋权评价法两大类。刘晓明[24]在研究乳酸菌、枯草芽孢杆菌、酵母菌发酵不同饲料原料时采用了主观赋权评价法，依据各指标对发酵饲料质量影响的大小给予不同的权重系数，这种方法主观性比较强，易受人为因素的影响。而本研究中采用的是客观赋权评价法，该方法能够综合考虑各指标之间的相互关系，依据各指标所提供的初始数据信息来确定权重，从而使评价结果更加精确，客观性比较强，更具有说服力。

4 结 论

本试验通过正交设计进行试验，并检测各项指标，利用多指标试验公式法以及Minitab17软件进行数据分析，得出最高综合评分为0.986 3，正交试验第9组3321为拟选发酵工艺。由于、因素对试验结果没有显著性影响，考虑节约试验资源，因此选择1221为最佳发酵工艺条件，即接种量为1%，环境温度30℃，料水比为2∶1，发酵菌种为枯草芽孢杆菌NHS1∶乳酸菌NHS03∶海洋红酵母菌NHS05=1∶1∶1。本研究得出的最佳发酵工艺是在实验室条件下进行的，后续在产业化应用中进一步优化和微调，进一步改善发酵豆粕蛋白质品质，显著降低抗营养因子含量，提高发酵豆粕的利用率。

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Optimization of solid state fermentation of soybean meal by multi-index comprehensive weighted score evaluation

Hu Ruiping1,2, Ding Xian1,2※, Li Junwei1, Duan Yafei1, Li Yuren3, Wu Wenchao2, Xu Ning2

(1.,,,,510300,; 2..,,510300,; 3..,,525442,)

Three kinds of probiotics (NHS1,bacteria NHS03 andred yeast NHS05) were used to optimize the solid state fermentation of soybean meal process by orthogonal design method L9 (34) combined with the comprehensive weighted evaluation method. The effects of inoculum size (), environmental temperature (), water feed ratio () and fermentation strains () on the protein content, lactic acid content, reducing sugar content and some other indicators were detected. Taguchi design and analysis were carried out by using Minitab 17, and weighted data processing was conducted by using multi-index experimental formula method. The results as follows: 1) Based on the weighted analysis, the weight coefficient of neutral protease was the greatest, reaching 1.773, followed by reducing sugar (1.719), lactic acid (1.590) and crude fat (the lowest). The results showed that neutral protease, reducing sugar and lactic acid had great influence on the quality of fermented soybean meal. 2) The date of the processing groups were analyzed according to the indicators comprehensive score formula=Σ(×)/Σ, and T9 had the greaest overall score, followed by T1 group and T8 group. The results indicated that the comprehensive level of 8 selected indeices reached the highest in the fermentation process of soybean meal in the condition of T9 combination (3321). Therefore, T9 was chosen as the optimal fermentation process. 3) The order of the importance of fermentation parameters for soybean meal based on the mean response table was fermentation strains > water feed ratio > environmental temperature > inoculum size. Fermentation strains and the ratio of water to feed were the main impact factors (<0.05), while the mean response table for collogation score of the orthogonal test were not significant affected by environmental temperature and inoculum size. Considering the resource saving and production practice, the inoculation quantity of probiotics should be less collection and the environmental temperature should be lower (30℃). Therefore, the fermentation process3321was optimized to be1221in the present study, that means: the inoculum size of probiotics was 1%, environmental temperature was 30℃, the ratio of material to water was 2:1, and the optimal combination of Bacillus subtilis (NHS1), Lactic acid bacteria (NHS03) and Marine red yeast (NHS05) was 1:1:1. 4) Minitab17 was used to predict the optimal process1221, and the predicted results showed that the mean value was 0.993 3, and it was higher than the comprehensive score of the combination of3321(0.986 3). Through experimental verification, the output of each impact indicator was consistent with the expected results, and the comprehensive score is 0.992 0, which was consistent with the predicted results. Moreover, all the technical indexes of fermented soybean meal were superior to the industry standard. The content of antinutrient factors were reduced greatly in the present study, and the content of amino acid showed an increasing trendency. The optimized process is stable, reasonable and efficient based on the above results, and it can be recommended for the fermentation process of soybean meal.

feed；agriculture products processing；fermentation；comprehensive weighted scoring method；orthogonal test；fermented soybean meal

2019- 02-25

2019-05-14

国家自然科学基金项目(41606137)；广东省自然科学基金项目(2015A030313855、2015A030310260)；广州市科技计划项目(201707010439)；广东省渔港建设和渔业产业发展专项科技攻关与研发项目（A201701B09）；农业部水产品质量加工重点实验室(NYJG201308)联合资助。

胡瑞萍，工程师，主要从事应用微生物研究。Email：huruiping20022@126.com

丁 贤，博士，副研究员，主要从事分子海洋微生物及其代谢调控研究。Email：dxyb@hotmail.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.12.037

Q815

A

1002-6819(2019)-12-0304-09

胡瑞萍，丁 贤，李俊伟，段亚飞，李育仁，伍文超，徐 宁. 多指标综合加权分析法优化固态发酵豆粕工艺[J]. 农业工程学报，2019，35(12)：304－312. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.12.037 http://www.tcsae.org

Hu Ruiping, Ding Xian, Li Junwei, Duan Yafei, Li Yuren, Wu Wenchao, Xu Ning. Optimization of solid state fermentation of soybean meal by multi-index comprehensive weighted score evaluation[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(12): 304－312. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.12.037 http://www.tcsae.org