Petrolchimico Alimentare Alimentare
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
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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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
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
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
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
8 SOGGETTIVA OGGETTIVA
MARKERs 9
10 Food Quality, 2012 Edited by Kostas Kapiris
11 Food Quality, 2012 Edited by Kostas Kapiris
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
Primo caso applicativo: il PANE 13
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
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
Primo caso applicativo: il PANE 16 Sperimentazione Modello
Risultati 17 Trend Temperatura Previsione composti sviluppati nella crosta
Secondo caso applicativo: CARNE ARROSTO 18
Secondo caso applicativo: CARNE ARROSTO 19 Sperimentazione Risultati
Risultati: dinamica del colore 16 tempo=0 tempo=17 min tempo=33 min tempo=50 min tempo=67 min tempo=88 min
Risultati: influenza del ph 17 T centro = 65 C ph 0 = 5.9 T centro = 65 C ph 0 = 5.3
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
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Possibili VANTAGGI INDUSTRIALI 24 RISPARMIO DI DENARO E CIBO PER SPERIMENTAZIONI
Possibili VANTAGGI INDUSTRIALI 25 PERMETTE DI OTTIMIZZARE L IMPATTO ENERGETICO DEI PROCESSI
Possibili VANTAGGI INDUSTRIALI 26 AIUTA A FORNIRE UNA RISPOSTA OGGETTIVA ALLA DOMANDA DI QUALITà
Possibili VANTAGGI INDUSTRIALI 27 PERMETTE DI RENDERE UN PRODOTtO Più ATTRAENTE PER IL CONSUMATORE
28 MODELLAZIONE PER L INNOVAZIONE
Programmi di cottura ottimizzati Sistemi di controllo all avanguardia Utilizzo di tecnologie innovative 29
30 IMPIANTI PIù PERFORMANTI Uniformità dei lotti di produzione Controllo del colore Controllo di umidità e degradabilità
Riepilogo 31 Qualità del cibo Markers Utilità della modellazione Applicazioni accademiche, industriali e per il consumatore
Sustainable Process Engineering Research team Steady-state and Dynamic Process Simulation Biomass Multiscale Simulation Food CFD Modeling GRAZIE PER LA VOSTRA CORTESE ATTENZIONE http://super.chem.polimi.it/ davide.papasidero@polimi.it Kinetic and Thermodynamic Parameters Estimation Numerical Methods Supply-Chain Optimization Processes Optimal Control