Digital Imaging, monitoraggio della densità di impasti durante la lievitazione

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La lievitazione è una delle fasi più importanti e critiche durante la produzione del pane e di tutti gli altri prodotti da forno lievitati. Quando la miscela di acqua e farina diviene un impasto lievitato per mezzo dell’azione dei lieviti, le maglie viscoelastiche del glutine sono in grado di intrappolare e trattenere le bolle di gas che si generano dal metabolismo dei lieviti stessi (trasformazione dei carboidrati dei cereali in alcol etilico, anidride carbonica e altri prodotti). L’ultima parte della lievitazione (anche detta proofing) è una specifica fase di riposo dell’impasto nella quale avviene la sua massima espansione; è fondamentale raggiungere, in tale fase, uno specifico volume dell’impasto al fine di avere un prodotto finito con le caratteristiche desiderate (dimensioni, leggerezza, sofficità della mollica, texture alla masticazione etc.). Il volume finale dell’impasto è determinato dal numero e dalle dimensioni delle bolle di gas che costituiscono la sua alveolatura. Ecco alcuni tra i fattori che determinano la facilità di formazione delle bolle, il loro ingrandimento e la loro stabilità:

• il tipo di farina, e in particolare la sua “forza”, ha una importanza cruciale nel consentire una lievitazione spinta: solo farine in cui il glutine è abbondante e di buona qualità (dette per l’appunto farine “forti”) saranno in grado di intrappolare un abbondante sviluppo gassoso all’interno della maglia glutinica senza che le bolle rompano la struttura, fatto che causa perdita di volume e scadimento qualitativo del prodotto (1), (2).

• Alcuni ingredienti o additivi dell’impasto, quali acido ascorbico, cisteina e alcuni enzimi, hanno effetto stabilizzante sulle bolle di gas dell’impasto(3).

• L’incorporazione di aria durante l’impastamento è un fattore, noto da tempo, in grado di favorire l’abbondanza di siti iniziali di nucleazione delle bolle, che durante la lievitazione saranno poi in grado di espandersi (4).

• Due parametri fisici che hanno enorme importanza nel determinare l’output della lievitazione sono poi ovviamente la temperatura (T) e l’umidità relativa (RH); tali parametri devono pertanto essere accuratamente impostati all’interno delle celle di lievitazione per poter raggiungere il volume finale desiderato.

• Infine, altri fattori di minore importanza possono essere la quantità di grasso presente nell’impasto, la composizione minerale dell’acqua utilizzata, la pressione applicata dalle macchine impastatrici, l’eventuale vuoto applicato durante la lievitazione, etc.

Monitorare la densità degli impasti durante la lievitazione costituisce un buon approccio per comprendere appieno e controllare la produzione degli alimenti lievitati. La densità dell’impasto ovviamente diminuisce nel corso della lievitazione, di pari passo con il suo aumento di volume;le misurazioni di questi parametri, però, non sono assolute ma variano a seconda del metodo utilizzato per rilevarli (5). La densità dell’impasto alla fine della lievitazione è anche correlato alle dimensioni totali della pagnotta (6). Monitorare la densità dell’impasto durante la lievitazione non è così semplice come potrebbe sembrare, soprattutto a causa della forma e della superficie irregolare delle pagnotte. In passato il calcolo dell’area superficiale era effettuato il metodo FEM (Finite Element Method), basato su un software per computer (7). Più di recente sono stati utilizzati sistemi di visione compiuterizzata (CVS: Computer Vision System) per stimare in modo più accurato l’area superficiale e il volume di vari alimenti (8), (9), (10). Entrambe le tecniche sono non distruttive. Un metodo di digital imaging è stato sviluppato di recente per seguire l’espansione dell’impasto durante tutta la lievitazione (11): rispetto ai metodi precedenti ha il vantaggio di essere molto economico e di poter misurare la densità dell’impasto in modo dinamico nelle reali condizioni di temperatura e umidità relativa. L’acquisizione delle immagini è avvenuta ogni 5 minuti, utilizzando un CVS costituito da un PC abbinato ad una fotocamera digitale. I campioni di impasto per pane sono stati preparati miscelando farina (100%), acqua (62.5%), zucchero (1.5%), sale (1.5%) e lievito (1.5%). L’impasto così ottenuto è poi stato suddiviso in pezzi da 85 g ciascuno. La lievitazione è durata 90 minuti ed è stata effettuata a 3 diverse temperature (25, 30 e 35°C) e 3 diverse umidità relative (65, 75 e 85%), dando così origine a molte combinazioni diverse di tali parametri. In tutte le varie combinazioni di T e RH è avvenuta una diminuzione della densità dell’impasto in concomitanza con la lievitazione e con l’aumento di volume; nei primi minuti di lievitazione non si sono verificate modificazioni significative dell’altezza degli impasti; dopo i primi 10 minuti, si è invece verificato un costante e significativo aumento di tale altezza, fino ai 50-60 minuti di lievitazione (a seconda delle condizioni di T e RH); successivamente, l’altezza degli impasti è ancora aumentata ma ad una minore velocità, fino alla fine della lievitazione (90 minuti). La densità iniziale degli impasti andava da 1.025 a 1.097 g/cm3, mentre quella finale era caratterizzata ovviamente da una forbice maggiore, a causa dell’incidenza delle diverse condizioni sperimentali, e andava da 0.417 a 0.521 g/cm3. Con temperature ed umidità relative più alte, la velocità nella riduzione della densità degli impasti è risultata maggiore, in particolare nella prima parte della lievitazione: ciò significa che il volume desiderato è raggiunto più rapidamente settando temperatura e umidità relativa elevate all’interno della cella di lievitazione. In effetti temperature maggiori durante la lievitazione aumentano il metabolismo microbico e di conseguenza la produzione di anidride carbonica, che va a formare l’alveolatura; temperature più elevate diminuiscono inoltre la solubilità di tale gas nell’impasto, rendendo più facile la formazione di bolle e il loro ingrandimento. Oltre la temperatura di 40°C, però, non si hanno ulteriori effetti positivi sul volume dell’impasto e sulla sua velocità di aumento, a causa dello stress termico che si inizia a verificare sui lieviti. Per quanto riguarda invece l’umidità relativa, il suo effetto è secondario rispetto a quello della temperatura, ma RH ha un’influenza importante nell’ammorbidire la superficie dell’impasto, riducendone la tensione e quindi facilitando l’espansione dell’impasto stesso; per questo motivo con valori maggiori di RH all’interno delle celle di lievitazione l’espansione degli impasti avviene in modo più semplice e si riesce a raggiungere un maggior volume finale. In conclusione, il digital imaging si può considerare un metodo di monitoraggio semplice ed efficace per seguire e comprendere le caratteristiche degli impasti durante la lievitazione, comparando non solo l’effetto di condizioni quali temperatura e umidità relativa, ma anche quello della scelta di diversi ingredienti, o della loro quantità all’interno dell’impasto.

Bibliografia

1) Gan Z. et al., The microstructure and gas retention of bread dough. Journal of Cereal Science, 12-1 (1990) 15-24

2) Campbell G. et al., Measurement of dynamic dough density and effect of surfactants and flour type on aeration during mixing and gas retention during proofing. Cereal Chemistry, 78 (3) (2001) 272-277

3) Gan Z. et al., Gas cell stabilization and gas retention in wheat bread dough. Journal of Cereal Science, 21 (1995) 215 -230

4) Baker J.C. and Mize M.D., The origin of the gas cell in bread dough. Cereal chemistry, 18 (1941) 19-34

5) Elmehdi H.M. et al., Evaluating dough density changes during fermentation by different techniques. Cereal Chemistry, 84-3 (2007) 250-252

6) Ktenioudaki A. et al., Monitoring the dynamic density of wheat dough during fermentation. Journal of Food Engineering, 95 (2009) 332-338

7) Cleland et al., Prediction of rates of freezing, thawing or cooling in solids of arbitrary shape using the finite element method. International Journal of Refrigeration, 7-1 (1984) 6-13

8) Zheng et al., Estimating shrinkage of large cooked beef joints during air-blast cooling by computer vision. Journal of Food Engineering, 72-1 (2006) 56-62

9) Du C.J. and Sun D.W., Estimating the surface area and volume of ellipsoidal ham using computer vision. Journal of Food Engineering, 73-3 (2006) 260-268

10) Stabilov et al., Image processing method to determine surface area and volume of axisymmetric agricultural products. International Journal of Food Properties, 5-3 (2002) 641-653

11) Soleimani Pour-Damanab A.R. et al., Monitoring the dynamic density of dough during fermentation using digital imaging method. Journal of Food Engineering, 107 (2011) 8-13

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