{"id":35099,"date":"2023-12-13T09:39:02","date_gmt":"2023-12-13T09:39:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.donausoja.org\/?page_id=35099"},"modified":"2026-05-29T11:33:21","modified_gmt":"2026-05-29T11:33:21","slug":"sonia-proq","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.donausoja.org\/de\/sonia-proq\/","title":{"rendered":"Sonia-ProQ"},"content":{"rendered":"

[et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”Sektion page-HL” _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” background_color=”RGBA(255,255,255,0)” da_disable_devices=”off|off|off” locked=”off” collapsed=”on” global_colors_info=”{}” da_is_popup=”off” da_exit_intent=”off” da_has_close=”on” da_alt_close=”off” da_dark_close=”off” da_not_modal=”on” da_is_singular=”off” da_with_loader=”off” da_has_shadow=”on”][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” custom_padding=”130px|||||” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text admin_label=”headline” _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”77a7a6a5-6cba-4e24-a8d7-1992b0adbe08″ header_font=”Ubuntu|700|||||||” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

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Sonia-ProQ<\/h1>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n
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[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”Intro Project” _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”default” background_color=”#ffffff” custom_padding=”4px||3px|||” da_disable_devices=”off|off|off” locked=”off” collapsed=”on” global_colors_info=”{}” da_is_popup=”off” da_exit_intent=”off” da_has_close=”on” da_alt_close=”off” da_dark_close=”off” da_not_modal=”on” da_is_singular=”off” da_with_loader=”off” da_has_shadow=”on”][et_pb_row column_structure=”1_3,2_3″ _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”default” background_color=”#ffffff” custom_margin=”20px||20px||false|false” custom_padding=”20px|20px||20px|false|false” custom_padding_tablet=”20px|10px||10px|false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_3″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_image src=”https:\/\/www.donausoja.org\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/sonia_proq_logo.png” title_text=”sonia_proq_logo” align=”center” _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”default” custom_margin=”20px||||false|false” custom_padding=”20px|20px|20px|20px|false|false” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][\/et_pb_column][et_pb_column type=”2_3″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”77a7a6a5-6cba-4e24-a8d7-1992b0adbe08″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

SONIA-ProQ (Lang: Soybean Observation using NIRS for Attribute-Depending Prospective Quality Management) unterst\u00fctzt landwirtschaftliche Betriebe und Unternehmen in der Verarbeitungswirtschaft bei der Nutzung heimischer Sojabohnen f\u00fcr die Erzeugung von Futtermitteln. <\/span><\/p>\n

Das Projekt leistet Pionierarbeit im Bereich der Echtzeit-Prozesssteuerung in der Behandlung von Sojabohnen. Technische Optimierungen auf Basis der Nah-Infrarot-Spektroskopie und bildgebender Verfahren verbessern die Produktqualit\u00e4t von Sojaerzeugnissen und die Wirtschaftlichkeit der Verarbeitung. Gemeinsam mit begleitenden Ma\u00dfnahmen wie einem F\u00fctterungsversuch mit Mastschweinen und einem umfangreichen Schulungsangebot st\u00e4rkt das Projekt eine Vielzahl von Betrieben nachhaltig und tr\u00e4gt zur besseren Resilienz von entwaldungsfreien Lieferketten in \u00d6sterreich bei.
<\/span>Mehr Informationen finden Sie hier: https:\/\/www.legumehub.eu\/sonia-proq\/<\/a><\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”Consortium” _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”default” background_color=”#ffffff” custom_padding=”4px||3px|||” da_disable_devices=”off|off|off” locked=”off” collapsed=”off” global_colors_info=”{}” da_is_popup=”off” da_exit_intent=”off” da_has_close=”on” da_alt_close=”off” da_dark_close=”off” da_not_modal=”on” da_is_singular=”off” da_with_loader=”off” da_has_shadow=”on”][et_pb_row column_structure=”1_2,1_2″ _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”default” background_color=”rgba(246,241,232,0.8)” custom_margin=”20px||20px||false|false” custom_padding=”20px|20px||20px|false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

Projektkonsortium<\/strong><\/h3>\n

Das Projekt wird von Josephinum Research <\/b>in Wieselburg, \u00d6sterreich, koordiniert.<\/p>\n

Projektpartner sind:<\/p>\n

[\/et_pb_text][et_pb_blurb url_new_window=”on” use_icon=”on” font_icon=”||fa||900″ admin_label=”AGES” _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”591a8906-608e-4daf-b2d8-77bd187d9121″ header_font=”|700|||||||” link_option_url_new_window=”on” locked=”off” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

AGES \u2013 \u00d6sterreichische Argentur f\u00fcr Gesundheit und Ern\u00e4hrungssicherheit<\/a><\/p>\n

[\/et_pb_blurb][et_pb_blurb url_new_window=”on” use_icon=”on” font_icon=”||fa||900″ admin_label=”BOKU” _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”591a8906-608e-4daf-b2d8-77bd187d9121″ header_font=”|700|||||||” link_option_url_new_window=”on” locked=”off” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

BOKU \u2013 Universit\u00e4t f\u00fcr Bodenkultur<\/a><\/p>\n

[\/et_pb_blurb][et_pb_blurb url_new_window=”on” use_icon=”on” font_icon=”||fa||900″ admin_label=”DS” _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”591a8906-608e-4daf-b2d8-77bd187d9121″ header_font=”|700|||||||” link_option_url_new_window=”on” locked=”off” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

Donau Soja<\/a><\/p>\n

[\/et_pb_blurb][et_pb_blurb url_new_window=”on” use_icon=”on” font_icon=”||fa||900″ admin_label=”EST” _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”591a8906-608e-4daf-b2d8-77bd187d9121″ header_font=”|700|||||||” link_option_url_new_window=”on” locked=”off” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

EST GmbH<\/a><\/p>\n

[\/et_pb_blurb][et_pb_blurb url_new_window=”on” use_icon=”on” font_icon=”||fa||900″ admin_label=”HAUP” _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”591a8906-608e-4daf-b2d8-77bd187d9121″ header_font=”|700|||||||” link_option_url_new_window=”on” locked=”off” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

HAUP – Hochschule f\u00fcr Agrar- und Umweltp\u00e4dagogik<\/a><\/p>\n

[\/et_pb_blurb][\/et_pb_column][et_pb_column type=”1_2″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_blurb _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”default” custom_margin=”||123px|||” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_blurb][et_pb_blurb url_new_window=”on” use_icon=”on” font_icon=”||fa||900″ admin_label=”iRED” _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”591a8906-608e-4daf-b2d8-77bd187d9121″ header_font=”|700|||||||” link_option_url_new_window=”on” locked=”off” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

i-RED Infrarotsysteme GmbH<\/a><\/p>\n

[\/et_pb_blurb][et_pb_blurb url_new_window=”on” use_icon=”on” font_icon=”||fa||900″ admin_label=”Josephinum” _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”591a8906-608e-4daf-b2d8-77bd187d9121″ header_font=”|700|||||||” link_option_url_new_window=”on” locked=”off” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

Josephinum Research<\/a><\/p>\n

[\/et_pb_blurb][et_pb_blurb url_new_window=”on” use_icon=”on” font_icon=”||fa||900″ admin_label=”MH Agrar” _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”591a8906-608e-4daf-b2d8-77bd187d9121″ header_font=”|700|||||||” link_option_url_new_window=”on” locked=”off” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

MH Agrarhandel GmbH<\/a><\/p>\n

[\/et_pb_blurb][et_pb_blurb url_new_window=”on” use_icon=”on” font_icon=”||fa||900″ admin_label=”oilpress” _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”591a8906-608e-4daf-b2d8-77bd187d9121″ header_font=”|700|||||||” link_option_url_new_window=”on” locked=”off” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

oilpress GmbH & Co. KG<\/a><\/p>\n

[\/et_pb_blurb][et_pb_blurb url_new_window=”on” use_icon=”on” font_icon=”||fa||900″ admin_label=”Saatbau Linz” _builder_version=”4.21.0″ _module_preset=”591a8906-608e-4daf-b2d8-77bd187d9121″ header_font=”|700|||||||” link_option_url_new_window=”on” locked=”off” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

Saatbau Linz eGen<\/a><\/p>\n

[\/et_pb_blurb][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”Projekt Zusammenfassung” _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”default” background_color=”rgba(255,255,255,0.5)” custom_padding=”4px||3px|||” da_disable_devices=”off|off|off” locked=”off” collapsed=”on” global_colors_info=”{}” da_is_popup=”off” da_exit_intent=”off” da_has_close=”on” da_alt_close=”off” da_dark_close=”off” da_not_modal=”on” da_is_singular=”off” da_with_loader=”off” da_has_shadow=”on”][et_pb_row _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”default” background_color=”#ffffff” custom_margin=”20px||20px||false|false” custom_padding=”20px|20px||20px|false|false” custom_padding_tablet=”20px|10px||10px|false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”77a7a6a5-6cba-4e24-a8d7-1992b0adbe08″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

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Projektzusammenfassung<\/strong><\/h3>\n<\/div>\n<\/div>\n
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Der \u00f6sterreichische Bedarf an Soja bel\u00e4uft sich auf rund 600.000 Tonnen pro Jahr. Etwa 80% davon sind genetisch ver\u00e4nderte (GV) Sojaimporte aus \u00dcbersee. \u00d6sterreich hat sich zum Ziel gesetzt, seinen Sojaimportbedarf bis 2030 um 50% zu reduzieren. Daf\u00fcr braucht es einerseits eine Ausweitung der Anbaufl\u00e4che und den Ausbau der Verarbeitungskapazit\u00e4ten. Andererseits l\u00e4sst sich ein nachfragereduzierender Effekt durch eine h\u00f6here Verarbeitungsqualit\u00e4t erzielen.<\/div>\n<\/div>\n
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Die zentrale Aufgabe bei der Sojaverarbeitung ist der Abbau antinutritiver Substanzen (Trypsininhibitoren, Saponine, Lektine) bei gleichzeitiger m\u00f6glichst weitgehender Erhaltung wertvoller Inhaltsstoffe wie Proteine. Diese an sich schon komplexe Prozesssteuerung wird dadurch erschwert, dass notwendige Prozessanpassungen erst am verarbeiteten Produkt sichtbar werden (Post-processing). Besonders die regionale, dezentrale Sojaverarbeitung bietet gro\u00dfes Potenzial, um dem steigenden Bedarf an Verarbeitungskapazit\u00e4ten zu begegnen. Zudem k\u00f6nnen kleinere Anlagen qualitative Schwankungen des Rohstoffs ausgleichen \u2013 und so die Verarbeitungsqualit\u00e4t steigern, was wiederum die Nachfrage verringert.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Ziel von SONIAproQ ist es, eine praxistaugliche L\u00f6sung zur Erfassung relevanter Eigenschaften im Aufbereitungsprozess zu entwickeln. Diese Datenerfassung bildet die Grundlage f\u00fcr das im Projekt \u201eModel-S” entwickelte Modell. Die Erfassung soll mithilfe von NIR-basierter Sensorik in Kombination mit bildgebenden Verfahren realisiert werden. Der entscheidende Vorteil liegt in der ber\u00fchrungs- und substanzschonenden Echtzeiterfassung der Sojabohne.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Die Herausforderung bei SONIAproQ besteht darin, definierte Eigenschaften der unbehandelten Bohne durch NIRS (Nahinfrarotspektroskopie) und bildgebende Verfahren quantitativ erfassbar zu machen und f\u00fcr die anschlie\u00dfende Modellierung verf\u00fcgbar zu machen. Der innovative Ansatz und die einzigartige M\u00f6glichkeit einer vorausschauenden Prozesssteuerung f\u00f6rdern eine ressourcenschonende und nachhaltige Produktion hochwertiger \u00f6sterreichischer Sojaprodukte. Eine erfolgreiche Umsetzung von SONIAproQ leistet damit einen wertvollen Beitrag zum \u00f6sterreichischen Ziel der Sojaimportreduktion und erm\u00f6glicht gleichzeitig eine Steigerung der \u00f6sterreichischen Wertsch\u00f6pfung.<\/div>\n<\/div>\n
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Projektlaufzeit:<\/strong> Oktober 2023 \u2013 September 2025 F\u00fcr weitere Informationen folgen Sie bitte diesem Link.<\/a><\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”Zusammenfassung In-Line- NIRS Sensorik” _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”default” background_color=”rgba(255,255,255,0.5)” custom_padding=”4px||3px|||” da_disable_devices=”off|off|off” locked=”off” collapsed=”off” global_colors_info=”{}” da_is_popup=”off” da_exit_intent=”off” da_has_close=”on” da_alt_close=”off” da_dark_close=”off” da_not_modal=”on” da_is_singular=”off” da_with_loader=”off” da_has_shadow=”on”][et_pb_row _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”default” background_color=”#ffffff” custom_margin=”20px||20px||false|false” custom_padding=”20px|20px|19px|20px|false|false” locked=”off” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text admin_label=”Text” _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”77a7a6a5-6cba-4e24-a8d7-1992b0adbe08″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

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Langzeit-Monitoring dezentraler Sojaaufbereitungsanlagen mittels In-Line NIRS Sensorik<\/strong><\/h3>\n

Sojabohnen stellen aufgrund ihres hohen Gehalts an essentiellen Aminos\u00e4uren und ihrer hohen biologischen Wertigkeit eine wichtige Proteinquelle in der Tierern\u00e4hrung dar. F\u00fcr die Verf\u00fctterung an monogastrische Tiere wie Schweine oder Gefl\u00fcgel ist jedoch eine thermische Behandlung erforderlich, um antinutritive Faktoren, insbesondere Trypsin-Inhibitoren, zu reduzieren. Ziel der Aufbereitung ist eine ausreichende Senkung der Trypsin-Inhibitor-Aktivit\u00e4t (TIA) bei gleichzeitig m\u00f6glichst geringer Sch\u00e4digung wertvoller Inhaltsstoffe wie Proteine und Aminos\u00e4uren [1, 2, 3].<\/p>\n

In dezentralen Aufbereitungsanlagen erfolgt die W\u00e4rmebehandlung meist durch R\u00f6sten. Die Prozesskontrolle basiert derzeit \u00fcberwiegend auf nasschemischen Analysen oder Laboruntersuchungen mittels Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) [4, 5, 6]. Diese Methoden liefern zwar wichtige Informationen \u00fcber Produktparameter wie TIA, Proteinl\u00f6slichkeit in Kalilauge (KOH-PS), Rohprotein- und Restfettgehalt, weisen jedoch einen entscheidenden Nachteil auf: Zwischen Probennahme und Analyseergebnis liegt eine erhebliche zeitliche Verz\u00f6gerung. Dadurch k\u00f6nnen Prozessabweichungen oft erst versp\u00e4tet erkannt und korrigiert werden. Suboptimal aufbereitetes Eiwei\u00dffuttermittel kann zu Defiziten in der tierischen Leistung f\u00fchren. F\u00fcr ein optimales Eiwei\u00dffuttermittel braucht es einerseits schnelle Messergebnisse und andererseits das richtige Know-How um diese Ergebnisse optimal im Prozess umzusetzen. Im Forschungsprojekt \u201eSonia-ProQ\u201c wurden diese zentralen Aspekte aufgenommen und umgesetzt. Die Ergebnisse werden folgend vorgestellt.<\/p>\n

Zur Beschleunigung der Datenerfassung wurde ein neuartiges System zur Echtzeit\u00fcberwachung von Sojaaufbereitungsprozessen entwickelt. Kernst\u00fcck ist eine In-Line-NIRS-Messeinheit, die direkt im Produktstrom integriert wird und kontinuierlich relevante Kenngr\u00f6\u00dfen wie TIA, KOH-PS, XP und XL erfasst. Diese Messeinheit wurde bei Aufbereitungsanlagen \u00fcber mehrere Monate getestet und optimiert. Zur Erstellung entsprechender chemometrischer Modelle dienten nasschemische Referenzdaten von regelm\u00e4\u00dfig gezogenen Proben an der Anlage.<\/p>\n<\/div>\n

[\/et_pb_text][et_pb_image src=”https:\/\/www.donausoja.org\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/SONIAproQ_Image.png” title_text=”SONIAproQ_Image” _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=”4.27.6″ _module_preset=”default” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” sticky_enabled=”0″]<\/p>\n

Abbildung 1: Ergebnis der Auswertung von Restfett in Sojakuchen. a) Ergebnisvergleich zwischen nasschemischer Analyse einzelner Proben (gelb) und der In-Line NIR Datenerfassung (blau). Die hohe Dichte an Messpunkten mittels NIR liefert ein detailliertes Bild zu Schwankungen im Prozess. Zudem k\u00f6nnen diese Daten in Echtzeit bereitgestellt werden. b) Ergebnis des chemometrischen Modells f\u00fcr den Restfettgehalt. Ein R\u00b2CV von 0,926 wurde innerhalb des Projektzeitraum erreicht.<\/em><\/p>\n

Ein Ergebnis der In-Line-NIRS-Messtechnik wird am Beispiel der Analyse des Restfettgehalts gezeigt, siehe Abbildung 1a. W\u00e4hrend Laboranalysen nur einzelne Messpunkte liefern (gelbe Punkte), erm\u00f6glicht die kontinuierliche Echtzeitmessung (blau) eine wesentlich detailliertere Darstellung von Prozessschwankungen. Das entwickelte Modell f\u00fcr den Restfettgehalt, wie in Abbildung 1b ersichtlich, erreichte dabei eine Vorhersagegenauigkeit mit einem Bestimmtheitsma\u00df von R\u00b2cv = 0,93.<\/p>\n

Die Ergebnisse zeigen, dass eine hohe Analysefrequenz entscheidend f\u00fcr eine optimale Prozessf\u00fchrung ist. Die In-Line-NIRS-Technologie erm\u00f6glicht eine kontinuierliche Qualit\u00e4ts\u00fcberwachung in Echtzeit und bietet damit gro\u00dfes Potenzial zur Verbesserung der Produktqualit\u00e4t sowie zur wirtschaftlichen Optimierung dezentraler Sojaaufbereitungsanlagen.<\/p>\n

Um die tierische Leistungsf\u00e4higkeit im Einsatz von optimal und suboptimal aufbereitetem Soja-Eiwei\u00dffutter zu evaluieren wurde im Rahmen des Projektes ein F\u00fctterungsversuch mit Mastschweinen durchgef\u00fchrt. Die Tiere wurden in drei Gruppen aufgeteilt, wobei eine Gruppe eine Ration mit optimal aufbereitetem Eiwei\u00dffuttermittel, eine Gruppe suboptimales Eiwei\u00dffuttermittel und eine Gruppe freie Wahl zwischen Rationen mit beiden Eiwei\u00dffuttermitteln zur Verf\u00fcgung hatten.
Es wurde festgestellt, dass jene Gruppe mit optimalem Eiwei\u00dffuttermittel bessere Mastleistungen erreichen konnte. Die Gruppe mit freier Futterwahl konnte diesen Effekt jedoch teilweise kompensieren.<\/p>\n

Eine weitere Kernaufgabe des Forschungsprojektes ist die Aufbereitung und Weitergabe von fundamentalen Wissen zur Sojaaufbereitung. Um die Analyseergebnisse richtig interpretieren und den Prozess produktoptimierend anpassen zu k\u00f6nnen, ist f\u00fcr den Anlagenbetreiber ein umfangreiches Know-How essentiell. Hierf\u00fcr wurde f\u00fcr die Zielgruppe der Anlagenbetreiber ein berufsbegleitender Hochschul-Lehrgang erarbeitet und durchgef\u00fchrt. Zus\u00e4tzlich wurden Online-Webinare angeboten, in welchen teilnehmeroffen grundliegende Informationen rund um die Sojaverarbeitung vermittelt wurden. Zudem wurden Merkbl\u00e4tter mit den wichtigsten Hintergrundinformationen sowie auch Kurzvideos hierzu erstellt.<\/p>\n

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Literatur<\/strong><\/h3>\n

1 Nassir, O.A.; Untersuchung zur ern\u00e4hrungsphysiologischen Bewertung unterschiedlich behandelter Sojabohnen in der Broilerern\u00e4hrung; Georg-August-Universit\u00e4t zu G\u00f6ttingen; Dissertation; M\u00e4rz 2001
2 Freitag, M., Ludwig, E., S\u00fcdekum K.H.; Verfahren zur Reduktion des Proteinabbaus im Pansen. Heimische K\u00f6rnerleguminosen mit gesch\u00fctztem Protein in der Milchviehf\u00fctterung; UFOP-Schriften; Heft 33; S. 2-14; 2007
3 Trimmel, M.,\u00a0 Eder, E., Riegler-Nurscher, P., Schedle, K. (2022). Prospective Thermal Processing of Soybeans Using a Bean Characteristic Model. In book: AgEng LAND.TECHNIK 2022. pp541-548. DOI: 10.51202\/9783181024065-541.
4 Araba, M., Dale, N.M.; Evaluation of Protein Solubility as an Indicator of Underprocessing of Soybean Meal; Poultry Science; Vol. 69; S.1749-1752; 1990
5 Parson C, Hashimoto K, Wedekind K, Baker D, 1991: Soybean protein solubility in potassium hydroxide: An in vitro test of in vivo protein quality. Journal of animal science. Vol. 69 (7), S. 2918-24
6 Hoffmann, D., Brugger, D., Windisch, W., Thurner, S.; Calibration Model for a Near Infrared Spectroscopy (NIRS) System to Control Feed Quality of Soy Cake Based on Feed Value Assessments In-Vitro; Chemical Engineering Transactions; Vol. 58; S.379-384; 2017<\/p>\n

 <\/p>\n

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Hochschullehrgang zum Thema Sojaproduktion und -verarbeitung<\/strong><\/h3>\n

F\u00fcr Sojaverarbeiter:innen, Lehrer:innen an landwirtschaftlichen Schulen, Berater:innen und interessierte Landwirt:innen hat Sonia-ProQ mit seinen Projektpartnern einen berufsbegleitenden Hochschullehrgang entwickelt.<\/p>\n

In sieben Bl\u00f6cken, gemischt aus Online- und Pr\u00e4senzkursen, erhalten Teilnehmer:innen umfassende Informationen \u00fcber die Sojaproduktion und -verarbeitung und tauchen tiefer in die Grundlagen der Tierern\u00e4hrung ein.<\/p>\n

An den beiden Praxistagen werden kleine Verarbeitungsbetriebe besucht und demonstriert, wie die NIRS-Technologie zur Bestimmung der Eigenschaften von Sojabohnen eingesetzt wird.<\/p>\n

Weitere Informationen zum Lehrgang gibt es hier<\/a>.<\/p>\n

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\n
\n

Danksagung<\/strong><\/h3>\n<\/div>\n<\/div>\n
\n
\n

Sonia Pro-Q (Soybean Observation using NIRS for Attribute-Depending Prospective Quality Management) wird von FFG \u2013 COIN KMU-Innovationsnetzwerke 2022 gef\u00f6rdert.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

 <\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Sonia-ProQ \u00a0 \u00a0 \u00a0 SONIA-ProQ (Lang: Soybean Observation using NIRS for Attribute-Depending Prospective Quality Management) unterst\u00fctzt landwirtschaftliche Betriebe und Unternehmen in der Verarbeitungswirtschaft bei der Nutzung heimischer Sojabohnen f\u00fcr die Erzeugung von Futtermitteln. Das Projekt leistet Pionierarbeit im Bereich der Echtzeit-Prozesssteuerung in der Behandlung von Sojabohnen. 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