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HOW TO

Calcolare l’attività dell’acqua

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L’attività dell’acqua è un parametro che ha molte implicazioni nello sviluppo di nuovi alimenti, dalla stabilità microbiologica alla formazione di composti aromatici. Alcuni cenni sul suo calcolo matematico sono disponibili ai seguenti link:

Utilizzando come riferimento l’equazione di Grover e l’equazione di Norrish, in questo post riportiamo il foglio di calcolo esemplificativo per la stima dell’aw in sistemi alimentari semplici.

  • Grover: originariamente proposto come modello per il calcolo dell’attività dell’acqua delle caramelle, è basato sul concetto di “saccarosio equivalenza“. Presenta diversi limiti e non si adatta bene alle soluzioni diluite. Nel nostro esempio, viene considerata una miscela di acqua, saccarosio, destrosio e glicerolo. Nelle celle sono presenti diversi campi e nello specifico, i due più importanti sono “mi“, che indica il rapporto tra contenuto di acqua e soluto, ed “Ei” che è un valore specifico dell’elemento considerato, tabulato e disponibile in bibliografia (ad esempio, vale 1,3 per glucosio e fruttosio, 1,0 per il lattosio, 4,0 per il glicerolo).

 

  • Norrish: anche questo modello ha dei limiti di calcolo ma riveste un ruolo molto importante, in quanto costituisce la base di quelli successivamente sviluppati. Nato come modello previsionale dell’aw per soluzioni non elettrolitiche, è stato successivamente adattato introducento un fattore correttivo per gli elettroliti, quale il cloruro di sodio. La miscela dell’esempio è la stessa presentata precedentemente e, nelle celle di calcolo, la voce “PM” indica il peso molecolare del componente considerato, “Xs” la frazione molare del soluto e “Xw” la frazione molare dell’acqua. “k” è un coefficente caratteristico dell’elemento.

In entrambi i fogli di calcolo, le celle colorate contengono dati numerici, mentre nelle altre, sono visibili le formule adottate per i calcoli.

Nota
Il file ed il suo contenuto sono solo esemplificativi, ad uso didattico e non professionale. I calcoli possono essere soggetti ad errori impliciti o espliciti. Anche se i modelli proposti ed adattati hanno buona validità nei sistemi alimentari semplici (nell’esempio, sciroppi a base acqua e soluti semplici come gli zuccheri), i risultati derivanti da questi calcoli si possono discostare da quelli reali tanto più i sistemi alimentari diventano complessi, o con valori estremi di aw. Prima di prendere qualsiasi decisione quindi, soprattutto nel caso della definizione della shelf-life o della stabilità microbiologica, è sempre necessario verificare i dati in maniera più approfondita con analisi di tipo analitico e strumentale.

Valutare la dolcezza relativa

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Il tema dello zucchero e della sua riduzione e/o sostituzione nei prodotti alimentari, soprattutto in quelli dolciari, è forse quello di maggiore attualità. Durante lo sviluppo di un nuovo prodotto alimentare pertanto, può essere anche utile valutare la dolcezza (relativa) di una formulazione rispetto ad una di riferimento o, di valutare la stessa rispetto ad altre considerate alternative. Come spesso accade però, avere a disposizone uno o pochi parametri chimico-fisici, può non essere sufficiente a prevedere il profilo sensoriale di un prodotto o spiegare in modo dettagliato la complessità di un alimento. Nello specifico, molti sono i fattori che entrano in gioco nella percezione del gusto dolce: la temperatura, il contenuto acidico e il contenuto lipidico, solo per citarne alcuni.

Ammettendo alcune semplificazioni però, è possibile procedere matematicamente al calcolo della dolcezza relativa utilizzando i numerosi dati presenti in bibliogafia. Con il file “Relative Sweetness” disponibile a seguire, possono essere comparate tra loro 3 formulazioni: 1 di riferimento e altre 2 per il confronto.

A titolo di esempio, è sopra riportato uno screenshot:

  • date, project name, project n., product name, notes: campi destinati all’inserimento di alcuni dati di base relativi al progetto e/o al prodotto;
  • code: corrisponde al codice, o ad una dicitura abbreviata, della materia prima da utilizzare nella formulazione. A seconda delle proprie esigenza, è possibile modificare, ridurre o ampliare il database degli ingredienti presenti nel foglio “Data”. Un “menù a tendina” dovrebbe facilitare la scelta tra le opzioni presenti;
  • ingredient: identifica il nome esteso dell’ingrediente utilizzato nella formulazione;
  • RS: corrisponde al valore tabulato della dolcezza relativa (Relative Sweetness). Lo zucchero di riferimento è il saccarosio, al quale, per convenzione, viene attribuito valore 1. Nel caso della frutta considerata, il calcolo della dolcezza realativa è stato effettuato ponderando il loro contenuto medio di glucosio, fruttosio e saccarosio;
  • CF: corrisponde al fattore di conversione in zucchero/i calcolato per lo specifico ingrediente (Conversion Factor) o al contenuto “secco” nella materia prima stessa. Ad esempio, per il saccarosio è stato considerato un fattore di conversione pari a 0,99 considerando che, mediamente e con alcune semplificazioni, lo zucchero ha un contenuto di umidità pari all’1%, corrispondente al 99% di disaccaride puro*. Nel caso della frutta, corrisponde al grado brix medio considerato;
  • main sugar(s): questo campo fornisce una indicazione di quali siano il principale zucchero o i principali zuccheri presenti nell’ingrediente impiegato;
  • Mix ref., Mix 1, Mix 2: sono rispettivamente le formulazioni da utilizzare come riferimento e il confronto. Le % di ogni singolo ingrediente sono da inserire nelle celle “colorate”;
  • %, ratio, RS ref., RS 1, RS 2: sono rispettivamente
    • le % dell’ingrediente o degli ingredienti presenti in ogni formulazione;
    • il rapporto esistente tra gli zuccheri presenti nella formulazione e la cui somma può anche identificare mediamente il residuo secco rifrattometrico;
    • il valore di dolcezza relativa (Relative Sweetness) della formulazione di riferimento e delle altre due poste a confronto.
*i dati riportati sono da considerarsi come medi ed indicativi, ricavati da analisi su materie prime normalmente presenti in commercio o indicati nelle schede tecniche fornite da alcuni produttori/distributori di ingredienti e materie prime destinate all’industria alimentare. 

Relative Sweetness

Per approfondire:

Calcolare le Unità Pastorizzanti

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Tra i molti processi alimentari che coinvolgono l’utilizzo del calore, la pastorizzazione e la sterilizzazione, hanno un ruolo molto importante nella stabilizzazione di un alimento, sia dal punto di vista nutrizionale che microbiologico. Per valutare l’efficacia di tali processi su determinati prodotti alimentari infatti, viene spesso valutato il livello di degradazione di specifici nutrienti (vitamine, enzimi, …) e/o la riduzione nel numero di microrganismi (lieviti, batteri, …) presi come riferimento target. Come abbiamo visto qui, una valutazione matematica previsionale è possibile considerando i parametri D, z, F. Con modalità simili, si può valutare anche un altro parametro, le UP (o PUs, Pasteurization Units). 1 PU equivale ad una unità pastorizzante ed indica l’effetto di pastorizzazione che si ottiene mantenendo la temperatura di 60 °C per 1 minuto.

Risalente all’inizio degli anni 50 (Del Vecchio, 1951), il concetto di Unità Pastorizzanti è talvolta ancora utilizzato nel settore delle bevande pastorizzate in “tunnel” o con modalità “flash” (ad esempio, birra e succhi di frutta) e può quindi essere utile conoscerne le modalità di calcolo.

Nella produzione su larga scala di birra, considerando essere un prodotto contenente CO2, luppolo e alcool, 20120 PUs sono generalmente sufficienti a coprire l’intero range di valori per un efficace trattamento termico. Nel caso di alcune tipologie di birra pastorizzata con metodo “flash”, possono venire applicati trattamenti termici di 60 °C per 15 minuti (15 PUs), 71,5 °C per 20 secondi (15 PUs) o 72 °C per 30 secondi (26 PUs).

Anche se ogni singolo caso deve essere valutato in modo specifico e puntuale, in termini generali, nella pratica produttiva industriale delle bevande tipo birra e succhi vegetali da bere, e considerando gli scostamenti che il modello matematico può avere, l’applicazione di 120300 PUs possono essere ritenute adeguate nella maggior parte dei casi.

Il file che segue, ha lo scopo di dare alcune indicazioni sul concetto alla base del calcolo delle unità pastorizzanti e, conisderata la complessità dei sistemi alimentari, è sempre consigliato procedere con valutazioni e analisi approfondite prima di prendere qualsiasi decisione, soprattutto nel caso delle definizione della shelf-life o della previsione sulla stabilità microbiologica dei prodotti alimentari.

Calcolo Unità Pastorizzanti PUs

Fonti bibliografiche:

Calcolare la densità di un alimento

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La densità di un ingrediente, un semilavorato o più in generale di alimento, è un parametro molto importante nel definire lo sviluppo o l’ottimizzazione di un prodotto o di un processo come può essere nelle operazioni di separazione, centrifugazione, miscelazione e sedimentazione.

In linea generale e con qualche approssimazione, la densità di un corpo può essere definita come il rapporto esistente tra la massa e il volume da essa occupato ad una dato valore di temperatura e di pressione. La densità viene identificata con la lettera greca ρ (rho) e nel sistema internazionale (SI), l’unità di misura è il kg/m3 (si utilizza spesso anche il g/cm3).

Riferendoci al calcolo della densità di sistemi complessi quali sono quelli alimentari, con la possibile presenza simultanea di componenti solide, liquide e aeriformi, la definizione riportata risulta essere limitante.

Come calcolare allora la densità di un alimento?

Si può fare riferimento al modello matematico proposto da Choi e Okos (1986), che, presentando comunque alcune limitazioni rispetto ai più sofisticati metodi analitici strumentali, ha il vantaggio di essere rapido, economico e di adattarsi bene a molti alimenti.

Con il foglio di calcolo allegato, è possibile stimare la true density di un prodotto alimentare ad una data temperatura, considerando la densità dei singoli componenti (acqua, proteine, grassi, carboidrati, fibre e ceneri), assumendo assenza di porosità e di acqua congelata, conservazione di massa e di volume. Per altri sistemi alimentari, quali ad esempio quelli congelati, sottoposti a diverse pressioni, per le polveri e i granulati, è necessario considerare altri modelli matematici che verranno presentati in altri post di questa sezione.


Nota
: i fogli “database” e “temperature” si possono integrare con i dati di proprio interesse.

Rappresentare un profilo sensoriale

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Sempre più spesso capita di vedere impresso sul packaging o sulla documentazione tecnica a supporto di un prodotto alimentare, dei grafici che evidenziano alcuni descrittori e il loro livello di intesità associati a tale materia prima, alimento o bevanda, al fine di valorizzarne alcune determinate caratteristiche. Questi grafici a “radar“, detti anche “spider plot” o “ragnatela“, oltre a dare informazioni aggiuntive, possono essere utili anche per finalizzare e rendere facilmente fruibili i dati derivanti da una sessione di assaggio effettuata tanto per il controllo qualità che per passione.

Senza entrare nei dettagli delle varie metodologie (confronto a coppie, duo-trio, ecc.) e dei modelli statistici applicati alla scienza sensoriale (ANOVA, LSD, ecc.), abbiamo reso disponibile un foglio di calcolo che, a fronte dell’inserimento di alcuni dati, genera uno spider plot utile per visualizzare, confrontare e valutare numericamente tra loro i descrittori caratteristici di uno o più prodotti.

Nel caso specifico, abbiamo riportato generali descrittori relativi ad un gelato base, tipo latte-crema-vaniglia. Il layout è stato sviluppato ipotizzando di voler sottopporre a 6 assaggiatori (“tester“) 3 prodotti al fine di poter valutare, ad esempio, formulazioni alternative per lo sviluppo di un prodotto me-too o il mantenimento di alcune caratteristiche durante la conservazione:

  • prodotto di iferimento (“reference“), del quale sono stati preventivamente definiti i descrittori e i valori ottimali ritenuti di riferimento per gli attributi sensoriali in esame;
  • campione 1 (“sample 1“), test di confronto numero uno
  • campione 2 (“sample 2“), test di confronto numento due

Oggetto della valutazione:

  • gusto-aroma (“flavour“);
  • struttura (“texture“);
  • aspetto visivo (“colour” e “appearence“);
  • preferenza globale (“preference“), non ripotata nel grafico.

Il file, essendo libero da vincoli, è comunque modificabile a proprio piacimento sia nella forma che nel contenuto, considerando con maggiore dettaglio il proprio prodotto e gli specifici descrittori indivuati.

Le sheets, che troverete precompilate con dati numerici casuali al solo fine esemplificativo, sono così suddivise:

  • 0: è il foglio di riferimento per il layout generale, per la creazione dei campi e per l’inserimento sia dei valori di riferimento che dei descrittori. Una volta definiti i parametri, questi si ripeteranno su tutti i fogli successivi. Nota 1: alle caselle di sfondo grigio sono associati i valori che, una volta inseriti, si ripeteranno nei fogli seccessivi. Nota 2: nell’esempio, l’intervallo di valutazione (“evaluation range“) va da 0 = intensità percepita come nulla, a 10 = intensità percepita come massima.
  • 16: ciascuno foglio è dedicato all’inserimento dei dati espressi dai giudici.
  • final_average: è il foglio che riassume, sotto forma di media numerica e grafica, i dati riportati nei 6 fogli precedenti. Ad ogni singolo descrittore è stata inoltre associata una linea di tendenza (“trend“) così da poter visualizzare graficamente il loro andamento medio. Qui potete vedere un’anteprima del risultato.

Lo spazio riservato alle note (“notes“) può essere utilizzato per dettagliare alcune valutazioni o appuntare considerazioni relative ai singoli prodotti.

Buon assaggio! 😉

Il file è disponibile qui e qualora fossero presenti delle imperfezioni, grazie in anticipo per ogni segnalazione utile ad apportare le modifiche necessarie.

Per chi volesse approfondire il complesso mondo della valutazione sensoriale applicata al mondo del food and beverage, a seguire può trovare i link ad alcuni articoli sull’argomento:

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