Petrolchimico. Alimentare. Alimentare

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1 Petrolchimico Alimentare Alimentare

2 Controllo e ottimizzazione dei marker della qualità alimentare mediante l utilizzo di cinetiche chimiche e di fluodinamica computazionale Davide Papasidero, Sauro Pierucci, Flavio Manenti Dipartimento di Chimica, Materiali e Ingegneria Chimica «Giulio Natta» Bologna, 12 Giugno 2014

3 OUTLINE Introduzione: la QUALITA nel cibo Qualità soggettiva e oggettiva: I MARKERS Primo caso applicativo: il PANE Secondo caso applicativo: arrosto di CARNE Possibili VANTAGGI INDUSTRIALI Prospettive future

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5 Introduzione: la QUALITA nel cibo 4 Per me c è qualità nel cibo è quando si può dire che sia BUONO e GIUSTO E importante che il cibo sia anche SANO Francesco Gnocchi Studente di Filosofia, Attore

6 Introduzione: la QUALITA nel cibo 5 Il buon cibo deve avere INGREDIENTI NATURALI Il cibo deve essere BEN COTTO Sergei Mikhalevic Ingegnere Nucleare, Studente di Dottorato in visita al Politecnico di Milano

7 Introduzione: la QUALITA nel cibo 6 Da consumatrice a cui piace quasi tutto, il cibo deve essere BUONO per il palato e SANO Deve provenire da una FILIERA CONTROLLATA Elena Iannicelli Zubiani Studente di Dottorato in Ingegneria Chimica

8 Introduzione: la QUALITA nel cibo 7 Il cibo per essere buono deve aiutarmi a VIVERE BENE Deve darmi ENERGIA Salman Nazir, PhD Esperto di Human Factor

9 8 SOGGETTIVA OGGETTIVA

10 MARKERs 9

11 10 Food Quality, 2012 Edited by Kostas Kapiris

12 11 Food Quality, 2012 Edited by Kostas Kapiris

13 12 Le TECNOLOGIE ALIMENTARI permettono di preservare la qualità del cibo controllare le modificazioni strutturali proteggere e valorizzare il profilo sensoriale conservare il valore nutrizionale e migliorare l assimilazione

14 Primo caso applicativo: il PANE 13

15 Primo caso applicativo: il PANE 14 Sapore Contenuto di Umidità Odore MODELLO CHIMICO Sviluppo di Sapori Scambio di Calore MODELLO FISICO Trasporto di acqua e gas Colore Pane Volume Imbrunimento Cottura Pane Espansione volumica Texture Crosta Gelatinizzazione amido Formazion e di mollica e crosta

16 Primo caso applicativo: il PANE 15 Processo dinamico Transizione da Pasta a Mollica/Crosta Perdita di acqua e di peso Sviluppo di odori e colori Espansione volumica

17 Primo caso applicativo: il PANE 16 Sperimentazione Modello

18 Risultati 17 Trend Temperatura Previsione composti sviluppati nella crosta

19 Secondo caso applicativo: CARNE ARROSTO 18

20 Secondo caso applicativo: CARNE ARROSTO 19 Sperimentazione Risultati

21 Risultati: dinamica del colore 16 tempo=0 tempo=17 min tempo=33 min tempo=50 min tempo=67 min tempo=88 min

22 Risultati: influenza del ph 17 T centro = 65 C ph 0 = 5.9 T centro = 65 C ph 0 = 5.3

23 Vantaggi della Modellazione 22 Monitoraggio delle reazioni Prevenzione dei composti indesiderati Ottimizzazione di Odori/Sapori Ottimizzazione dei colori e della cottura Controllo del sistema Diminuzione degli esperimenti

24 23

25 Possibili VANTAGGI INDUSTRIALI 24 RISPARMIO DI DENARO E CIBO PER SPERIMENTAZIONI

26 Possibili VANTAGGI INDUSTRIALI 25 PERMETTE DI OTTIMIZZARE L IMPATTO ENERGETICO DEI PROCESSI

27 Possibili VANTAGGI INDUSTRIALI 26 AIUTA A FORNIRE UNA RISPOSTA OGGETTIVA ALLA DOMANDA DI QUALITà

28 Possibili VANTAGGI INDUSTRIALI 27 PERMETTE DI RENDERE UN PRODOTtO Più ATTRAENTE PER IL CONSUMATORE

29 28 MODELLAZIONE PER L INNOVAZIONE

30 Programmi di cottura ottimizzati Sistemi di controllo all avanguardia Utilizzo di tecnologie innovative 29

31 30 IMPIANTI PIù PERFORMANTI Uniformità dei lotti di produzione Controllo del colore Controllo di umidità e degradabilità

32 Riepilogo 31 Qualità del cibo Markers Utilità della modellazione Applicazioni accademiche, industriali e per il consumatore

33 Sustainable Process Engineering Research team Steady-state and Dynamic Process Simulation Biomass Multiscale Simulation Food CFD Modeling GRAZIE PER LA VOSTRA CORTESE ATTENZIONE Kinetic and Thermodynamic Parameters Estimation Numerical Methods Supply-Chain Optimization Processes Optimal Control