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アイテム
模擬搾乳装置を用いた搾乳システムの搾乳能力評価に関する研究
https://az.repo.nii.ac.jp/records/5437
https://az.repo.nii.ac.jp/records/543781b5275a-d6ca-4b44-b816-97606e41469c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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diss_dv_otsu0440 (5.6 MB)
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diss_dv_otsu0440_jab&rev.pdf (211.2 kB)
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| Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-01-19 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 模擬搾乳装置を用いた搾乳システムの搾乳能力評価に関する研究 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Study on the evaluation of milking system performance using a flow-simulated milking device | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_db06 | |||||
| 資源タイプ | doctoral thesis | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | open access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||
| 著者 |
榎谷, 雅文
× 榎谷, 雅文 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 乳牛の泌乳能力は、毎日搾乳システム（ミルカー）で搾乳されて､その後乳量として記録される。しかし、搾乳システムの搾乳能力が乳牛の持つ泌乳能力よりも低ければ、乳牛の持つ遺伝的泌乳能力は充分に発揮できないばかりか、乳房炎発生のリスクが高まる。例えば手搾りでは現在の乳牛が持つ一般的な泌乳能力の日量30kgを搾乳することは困難である。これは手搾りという搾乳システムの搾乳能力が低いことを意味する。一方、乳牛の泌乳能力は､遺伝的改良や飼養管理法の改善により毎年伸びているが、搾乳システムの搾乳能力は設置当初が一番高く､その後は経年劣化と共に低下する。このため、乳牛の泌乳能力と搾乳システムの搾乳能力は年々乖離し、搾乳システムが原因となる乳房炎の発生リスクを助長していると考える。 搾乳システムは一般的な酪農場では1日朝夜2回の搾乳回数で年間730回も使用され、酪農場で最も使用頻度が高い機器であり、乳房炎原因菌の侵入経路である乳頭に唯一直接接触して使用される機器である。したがって搾乳システムの不備は他の乳房炎発生要因よりも直接的に乳牛に影響を与え、その影響は全ての搾乳牛に及ぶ。 全米乳房炎協議会（National Mastitis Council: NMC）では、搾乳システム点検法として4つの点検を推奨している。1つ目は目視点検（Observation test）で、搾乳システム稼働時と停止時に五感で評価する保守点検である。2つ目は静止時点検（Dry test）と呼ばれる点検で、搾乳システムを稼働させるが実際には搾乳していない時の機能検査である。3つ目は動態時点検（Wet test/Dynamic test）で、搾乳システムで実際に搾乳をしている時の機能検査である。4つ目は特別な点検で、模擬搾乳装置を用いた搾乳システム設置直後の設定真空圧の決定時に実施される試験である。本研究は、この4つ目の模擬搾乳装置を搾乳システムの搾乳能力診断に応用し、乳牛の遺伝的泌乳能力を発揮させる観点から搾乳システムの搾乳能力を評価する搾乳システム点検法を開発することを試みた。模擬搾乳装置を使用し、乳量（水量）を段階的に変化させた時の搾乳システムの応答状況を調査することにより、搾乳システムの搾乳能力を可視化して評価し、搾乳能力を低下させている原因を究明することで搾乳システムの搾乳能力向上に繋げることができる点検法を確立することを目的とした。 第1章 乳牛の搾乳能力の解析 本章は、現在の乳牛が持つ泌乳能力を調査し、搾乳システムが備えるべき搾乳能力の基準を明らかにすることを目的として行った。 搾乳形態の異なる4戸の酪農家の搾乳情報を調査した。2回搾乳酪農家で搾乳毎のバルク乳生産データを246日間、2回搾乳酪農家のある1日の個体データ249頭分、3回搾乳酪農家のある1日の個体データ137頭分、ロボット搾乳酪農家のある1日の搾乳毎の62頭延べ132分房を調査した。調査項目は、搾乳量、搾乳時間（ライナーが付いている時間）、ピーク乳量（またはライナー装着後1-2分間乳量）、平均搾乳量（搾乳量/搾乳時間）とした。 搾乳形態に関わらず朝搾乳時の乳量が最も高かった。2回搾乳及び3回搾乳でもピーク乳量と平均乳量の間で強い正の相関 （r2＞0.8）が見られた。ピーク乳量の最高値は8.0kg/分以上で､3.2％の頭数割合であった。2回搾乳、3回搾乳共に搾乳量と搾乳時間に相関関係は見られなかった。2回搾乳時の搾乳時間の平均値＋2倍標準偏差は6分から7分であった。ロボット搾乳では、搾乳量は両前分房より両後分房が有意（P＜0.05）に多く、4分房共に平均分房乳量とピーク分房乳量に強い正の相関（r2＞0.9）が見られた。ピーク分房乳量の平均値＋2倍標準偏差は2.4kg/分であった。 平均乳量とピーク乳量には搾乳形態に関わらず強い正の相関が見られたことから、総乳量は搾乳時間ではなく、ピーク乳量に相関することが明らかになった。従って、高泌乳を達成するためには、ピーク乳量8kg/分以上で6分から7分/頭以内で搾乳可能な能力を備える搾乳システムが必要であると考えられた。 第2章 日本の酪農家における搾乳システム問題点の解析 過去21年間、日本全国のハイラインシステムでは66戸、153台とローラインシステムでは124戸、205台の搾乳システム点検結果より、両者間の相違を明らかして搾乳システム点検法を再検討する情報を得ることを目的として行った。 搾乳システム点検結果をハイラインシステムとローラインシステムに分け、更に点検結果の問題点を設置当初からの問題点と維持管理不良に関する問題点に分け、4区分で比較した。次に検査年代と設置後経過年数別でも同様に区分して比較検討した。ハイラインシステムとローラインシステムを問わず、設置当初問題と維持管理問題は多く存在し、その内容は検査年代と経過年数により変化した。設置当初問題はハイラインシステムでは古いものに多く、ローラインシステムでは新しいものでも多かった。維持管理問題では共に6年以上を経るものに問題が多く発生していた。設置当初の搾乳システム点検の必要性はもちろんのこと、定期点検の頻度は搾乳頭数の増加を考慮した搾乳システムの稼働時間を基準とした方法に変更すべきと考えられた。 第3章 模擬搾乳装置を用いたクロー内圧に影響する搾乳システムの要因解析 乳房炎は乳房内への微生物感染によって引き起こされるが、その発生要因は多岐にわたる。発生要因の一つである搾乳システム点検方法の詳細は報告されているが、搾乳ユニット部分の評価には触れられていない。そこで模擬搾乳装置を利用して、流量試験を5段階に変えてクロー内圧を測定し、クロー内圧に影響する各種要因を解析した。解析要因は、搾乳システム別設定真空圧、ミルクチューブの長さ、口径、絞り口径、配管の仕様、リフト形成、クローの型とミルクサンプラーの有無、エフェクティブリザーブ量、パルセーター設定とした。その結果、ミルクチューブの長さと口径とリフトの形成、ミルクメーターや離脱装置による圧力の損失が大きくクロー内圧低下に影響を与えていることが明らかとなった。一般的な搾乳システム点検でこれらの解析要因は評価できないことから、現在の搾乳システムの点検法に模擬搾乳装置を利用した診断法を追加し、クロー内圧に影響する搾乳システムの要因解析を行うべきであると考えられた。 第4章 模擬搾乳装置を用いたクロー内圧を指標とした搾乳システムの性能評価 乳牛の泌乳能力に応じた搾乳システムの搾乳能力は、特に高泌乳牛の乳房炎リスク低減に対して重要である。そこで搾乳システムの搾乳能力診断を目的として、模擬搾乳装置を利用して酪農家73戸のローライン搾乳システムの搾乳能力診断を実施し、搾乳能力に影響する要因解析を試みた。3段階 （5.7, 7.6, 8.7kg/分）の流量における平均クロー内圧とその変動幅を測定したところ、最高流量時の平均クロー内圧35kPa以上と変動幅7kPa以下の両基準値（全米乳房炎協議会推奨値）を満たしていたのはわずか16戸（21.9%）であり、ローライン搾乳システムの搾乳能力に問題があることが明らかになった。平均クロー内圧に影響する要因はクロータイプとミルクメーター、真空圧遮断装置であり、変動幅に影響する要因はクロータイプであった。模擬搾乳装置を利用した搾乳システムの搾乳能力診断は、高泌乳牛に対応できるか否かの能力診断が可能であり、不適切なクロー内圧に起因する乳房炎リスクを減らすことができる可能性を示した。 第5章 搾乳システム導入会社と搾乳形式別によるミルキングパーラーの搾乳能力評価 乳牛の泌乳能力を決める重要な要因の一つに搾乳機器の搾乳能力がある。乳牛の遺伝的泌乳能力は年々向上するのに対して、搾乳機器の搾乳能力は経年劣化していく。これらの差が、乳房炎の原因となったり、乳牛の泌乳能力の損失につながったりする。日本国内の酪農家75戸において、搾乳機器導入会社別及びミルキングパーラー型式別による搾乳能力を評価した。 模擬搾乳装置を搾乳機器の1ユニットに装着して検査を行い、流量5段階（1.9, 3.8, 5.7, 7.6, 8.7kg/分）での平均クロー内圧を測定し、全米乳房炎協議会の推奨クロー内圧（35-42kPa）と比較した。クロー内圧は、主たる4型の搾乳形式と7社の搾乳機器導入会社別に比較した。その結果クロー内圧は搾乳形式により様々であり、多くのミルキングパーラーが流量5.7kg/分を超えると、クロー内圧が全米乳房炎協議会の推奨値下限値（35.0kpa）を下回る台数が多いことが分かった。ロータリー型は他の形式と比較してクロー内圧は高く維持でき、変動幅が有意（P<0.05）に小さかった。同じ搾乳機器導入会社､同じ搾乳形式であってもクロー内圧は様々であった。 クロー内圧低下に影響する因子としては、ミルクチューブの長さ、ミルクメーター本体、ミルクメーターの配線、真空圧遮断装置、クローの形式などがミルキングパーラーの搾乳能力低下の原因と診断された。ヘリーボーン形式やパラレル形式では同じ導入会社であっても、異なる装置が取り付けられていたり、異なる場所に設置されていたりした。一方ロータリー形式の場合、円形のために現場での施工自由度が少ないことがクロー内圧の安定化に繋がっているものと考えられた。 第6章 模擬搾乳装置を用いた搾乳システムの搾乳性能診断法の一応用事例 乳牛の泌乳量は飼養管理法の改善や遺伝的能力向上により年々伸びているが、搾乳システムの搾乳性能は経年劣化により低下するのみで、乳牛が持つ遺伝的泌乳能力と搾乳システムの搾乳性能は年毎に乖離する可能性が高い。この両者の性能の乖離が乳房炎の発症リスクを高めていると考えられる。 8頭シングルスイング式パーラー搾乳システムに対して、従来の搾乳システム点検法に加えて模擬搾乳装置にて搾乳性能診断を実施したところ、搾乳性能が低いことが判明した。搾乳システムの搾乳性能診断により、従来の点検法では得られないローラインシステムとハイラインシステムの搾乳性能の相違や各種搾乳装置の搾乳性能を診断して可視化し、ミルキングパーラー改良案の提言を行った。その結果酪農家の搾乳システムに対する理解が容易となり8頭ダブルローラインシステムへの改良に繋がった。改良前後1年間の比較で、牛群平均乳量が有意（P<0.01）に上昇し、バルク乳リニアスコア、検定時の個体別リニアスコアは、それぞれ有意（P<0.01）に低下した。 総括 本研究は、全米乳房炎協議会の推奨する一般的に実施されている搾乳システム点検（目視検査、静止時検査、動態検査）に、搾乳システムの搾乳能力診断という新たな概念を導入し、その有用性を評価した。従来の搾乳システム点検法に加え､模擬搾乳装置を利用して5段階の流水試験を実施し、流量を段階的に増やすことで高泌乳牛を模し、その時に反応するクロー内圧を測定して搾乳システムの搾乳能力を評価することで、今まで明確になっていなかった搾乳能力低下の原因を明らかにし、搾乳機器の部品や設置の仕方の良否を評価可能とした。また、搾乳能力改善事例では、条件設定を変更しながら何度も同じ流水試験を繰り返すことにより、改良後の機器の設置方法や他の酪農場との搾乳能力比較が可視化可能となり、酪農家の搾乳システムの搾乳能力に対する理解を容易にした。更に本研究により、日本における搾乳システムには多くの問題点があることが明らかとなったが、全米乳房炎協議会の推奨する通常の搾乳システム点検による問題点の指摘だけでは、搾乳システムが原因となる乳房炎発生リスクについての根本的な解決は困難であることが示唆され、解決のためには搾乳能力診断を考慮した点検法の応用が必要であることが明らかとなった。 以上のことから、模擬搾乳装置を用いた新たな搾乳システムの搾乳能力診断は、乳牛の遺伝的泌乳能力を十分に発揮させつつ、乳房炎リスクを低減することを可能とする搾乳システム診断法であることが明らかとなった。今後、本研究で開発した搾乳能力診断を考慮した搾乳システム点検法が普及されていくことを期待する。 |
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| Abstract | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | Bovine mastitis is the most economically important dairy cow disease. Given that mastitis can be caused by a variety of factors, numerous potential causes need to be considered and mitigation measures need to be implemented. In particular, milking systems come into direct contact with the teat canal and many of the factors that affect the incidence and infection of mastitis in milking cows are directly related to these systems. Indeed, the presence of mastitis-causing pathogens combined with the poor performance of milking systems are considered to be the most important factors affecting the incidence of mastitis. This study introduces a novel method for assessing milking machine performance using a flow-simulated milking device. In Chapter 1, the optimal milking machine performance was inferred based on the analysis of milking data collected on three dairy farms; one employed a robotic milking system and milked the cows about 2-4 times/day, and the other two farms milked their cows twice and three times a day. Analysis of milking data revealed that the maximum milking cow performance, i.e., peak milk yield, exceeded 8.0 kg/min and milking time was completed in 6-7 min. These findings appear to be suitable for use as benchmarks for milking system performance. In Chapter 2, the problems associated with milking system performance were analyzed based on observations and dry tests conducted at 190 dairy farms in Japan. In particular, this chapter focused on initial installation problems and maintenance problems. Initial installation problems occurred within one year of installation, and it was found that inspections at the time of milking system installation were not carried out. To address maintenance issues, periodic inspections of the milking system should be undertaken using methods that consider the milking system operating time, not just inspections conducted on an annual basis. In Chapter 3, an analysis of factors affecting milking system performance was performed using a flow-simulated milking device. It was revealed that problems with vacuum loss due to milk tube length, tube diameter, tube lift, milk-meter and vacuum-cutting device could not be clarified using conventional milking system evaluation test methods. In Chapter 4, changes in the factors affecting milking system performance were analyzed using a flow-simulated milking device. The findings showed that these factors changed as the flow rate increased. At a maximum flow rate of 8.7 kg/min that simulates high milk yield, differences in claw types and vacuum-cutting devices affected milking system performance. In Chapter 5, differences in the performance of different milking system configurations and different system manufacturers were clarified or inferred. Of the different milking system configurations examined, rotary parlors had the highest milking performance, and no significant difference was observed in the equipment produced by different system manufacturers. It was speculated that the differences observed in milking performance could be attributed to differences among installation specifications and the degree of freedom permitted for the different milking devices and locations at the time of installation. In Chapter 6, in addition to the milking system evaluation tests conducted at a commercial dairy farm, milking performance tests using a flow-simulated milking device were also conducted. By using a flow-simulated milking device, it was possible to visualize and compare differences in milking system performance that could not be detected by standard milking system evaluation tests. In addition, using the flow-simulated test format made it easier for dairy farmers to understand the dynamics of milking system performance. When milking system improvements were implemented based on the results of the flow simulation tests, the milk yield increased and somatic cell counts were reduced in the herd. The new milking system performance tests using the flow-simulated milking device showed the potential for assessing milking performance based on flow rate, reducing the risk of mastitis attributed to abnormal claw vacuums and improving dairy farm economics at the same time. When assessing milking system performance, it is advantageous to measure the efficacy of milking systems using a high flow rate in order to reduce mastitis risk due to improper claw vacuums. To reduce the risk of mastitis in the future, it is important to ensure that the performance of the milking system exceeds the maximum milking cow performance. It also became possible to compare the current milking system performance and the modelled milking system performance before implementing any improvements using visualizations. Milking system performance tests (i.e., flow simulation tests) are a novel and important method for comprehensively assessing genetic milking cow performance. To prevent mastitis associated with milking systems, flow simulator tests need to be incorporated into milking system evaluation tests at the time of initial installation as well as during regular inspections. It is important to ensure that the frequency of periodic milking system evaluation tests, which are based on the uptime of the milking system, are the same as the timing estimated by the flow simulation tests. It was demonstrated that the assessment of milking system performance using a flow-simulated milking device is a novel and potentially powerful milking-system diagnostic method that facilitates cow’s genetic milking performance and reduces the risk of mastitis. |
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| 学位名 | ||||||
| 学位名 | 博士(獣医学) | |||||
| 学位授与機関 | ||||||
| 学位授与機関識別子Scheme | kakenhi | |||||
| 学位授与機関識別子 | 32701 | |||||
| 学位授与機関名 | 麻布大学 | |||||
| 学位授与年月日 | ||||||
| 学位授与年月日 | 2021-11-22 | |||||
| 学位授与番号 | ||||||
| 学位授与番号 | 乙第440号 | |||||
| Rights | ||||||
| 値 | Part of this dissertation has been published as follows. This is the peer reviewed version of the following article: Enokidani M, Kuruhara K., Kawai K. 2016. Analysis of factors affecting milking claw vacuum levels using a simulated milking device. Animal Science Journal, 87, 848-854.; Enokidani M, Kawai K, Shinozuka Y, Watanabe A. 2017. Milking performance evaluation and factors affecting milking claw vacuum levels with flow simulator. Animal Science Journal, 88, 1134-1140.; Enokidani M, Kawai K, Shinozuka Y. 2020. Analysis of results from 21 years of milking system inspections in Japanese dairy farms. Animal Science Journal, 91(1): e13315.; Enokidani M, Kawai K, Shinozuka Y. 2020. A Case Study of Improving Milking Cow Performance and Milking System Performance with Using a Flow Simulator. Animal Science Journal. 91(1): e13389.; which has been published in final form at Link to final article using the DOI: 10.1111/asj.12489, DOI: 10.1111/asj.12741, DOI: 10.1111/asj.13315, DOI: 10.1111/asj.13389. This article may be used for non-commercial purposes in accordance with Wiley Terms and Conditions for Use of Self-Archived Versions. This article may not be enhanced, enriched or otherwise transformed into a derivative work, without express permission from Wiley or by statutory rights under applicable legislation. Copyright notices must not be removed, obscured or modified. The article must be linked to Wiley’s version of record on Wiley Online Library and any embedding, framing or otherwise making available the article or pages thereof by third parties from platforms, services and websites other than Wiley Online Library must be prohibited. |
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| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
