Monitoraggio in tempo reale del grado di cottura delle caramelle gommose con Visum Raman In-Line

Per ottenere la gelatinizzazione della massa gommosa, si utilizza spesso l’amido, di cui l’amido di patate e di mais sono i più diffusi e sono disponibili in un’ampia gamma di modifiche.

La gelatinizzazione, o “cottura”, è il processo mediante il quale i granuli di amido vengono sottoposti all’azione dell’acqua e della temperatura, che rompe i legami idrogeno e scioglie i granuli nella massa gommosa. Dopo essere stata sottoposta a un successivo processo di deposito e asciugatura, si ottiene la consistenza finale della caramella.

Nell’industria dolciaria, la gelatinizzazione avviene solitamente in sistemi di cottura continua

Attualmente non esiste un metodo in linea per monitorare il grado di cottura in modo continuo durante la produzione. Sebbene esistano diversi metodi per determinare il grado di cottura, tutti si basano sul prelievo di campioni e sulla loro analisi off-line. Questa tecnica richiede molta manodopera e personale qualificato, oltre alla difficoltà di prendere decisioni e di poter correggere i parametri di processo in tempo reale, evitando così gommosi morbidi, con una consistenza non corretta o successivi problemi nel processo di sformatura.

Uno dei metodi utilizzati per controllare il punto finale del processo di cottura viene effettuato in laboratorio con la tecnica del conteggio dei granuli di amido al microscopio a luce polarizzata.

Questa tecnica consiste nel conteggio visivo delle particelle di amido e, in base alla quantità di particelle presenti nel campione, l’analista può stabilire se la cottura è stata soddisfacente o se è necessario modificare i parametri di processo (temperatura) o prolungare il tempo di cottura. Se il numero di granuli di amido nel campione è inferiore o uguale a 10, il grado di cottura è considerato adeguato, mentre se il numero è superiore, il grado di cottura è considerato insufficiente.

_{Granuli di amido al microscopio a luce polarizzata con l’area contrassegnata in rosso per il conteggio.}

IRIS Technology Solutions SL, azienda spagnola leader nella produzione di soluzioni basate sulla spettroscopia per il controllo e il monitoraggio dei processi industriali, in collaborazione con l’azienda olandese Tanis Confectionery B.V., produttrice a livello mondiale di macchinari per la produzione di gummies, si sono unite per sviluppare un metodo in tempo reale per il monitoraggio della gelatinizzazione dell’amido e offrire così una soluzione alternativa e a valore aggiunto all’intero settore.

Nell’ambito di questa collaborazione, i test sono stati condotti per mesi nelle strutture del Tanis Innovation Center (Paesi Bassi) utilizzando l’analizzatore Visum Raman In-Line™ di IRIS Technology Solutions SL.

La spettroscopia Raman è una tecnica analitica utilizzata per osservare modi vibrazionali, rotazionali e altri modi a bassa frequenza in un sistema. Si basa sulla diffusione anelastica di luce monocromatica, un laser, per fornire informazioni dettagliate sulle vibrazioni molecolari e sulla composizione chimica. A differenza della spettroscopia NIR, è particolarmente adatta per il monitoraggio di matrici acquose o per determinare la concentrazione di un analita disciolto in acqua.

Questa tecnologia è una tecnica analitica non invasiva che analizza in tempo reale il flusso del prodotto, in questo caso l’impasto gommoso, inserendo una sonda a immersione di grado alimentare, in grado di fornire risultati in tempo reale di ciò che sta accadendo nel processo con l’opportuna calibrazione.

Durante la fase di test, sono state realizzate e monitorate diverse ricette a base di fecola di patate, amido di mais e con una combinazione di gelatina e amido, cotte a diverse temperature per ottenere diversi gradi di gelatinizzazione dell’amido durante il processo di cottura, al fine di sviluppare l’algoritmo di previsione del livello di cottura (adeguatamente cotto/sottocotto).

Mentre l’analizzatore Visum Raman In-Line™ acquisiva gli spettri durante il processo di cottura dei diversi lotti o ricette, i campioni venivano estratti e analizzati con il metodo di riferimento del conteggio visivo utilizzando la microscopia a luce polarizzata.

Per il monitoraggio del processo continuo, il modello è stato sviluppato per determinare due classificazioni finali, “Adeguatamente cotto” (≤10 granuli di amido) e “Sottocotto” (>10 granuli di amido). Il risultato ottenuto è il frutto di 3 analisi consecutive per confermare il grado di gelatinizzazione ed evitare errori di classificazione.

_{A sinistra: confronto dello spettro Raman medio pre-elaborato delle diverse ricette utilizzate. A destra: risultati della classificazione del modello per cinque ricette. I punti al di sopra della linea rossa tratteggiata corrispondono a misure classificate come adeguatamente cotte.}

Dai test effettuati, si è potuto concludere che lo stesso modello predittivo può essere utilizzato per fare previsioni sul livello di cottura di ricette a base di amido di mais e di patate.

Per tutti i lotti realizzati con amido di patate e di mais, Visum Raman In-Line™ha classificato correttamente il livello di cottura.

Oltre ai modelli sviluppati, con questo metodo in linea è possibile creare modelli unici per ricette di caramelle e ingredienti particolari.

Per le ricette con gelatina o amido modificato che sono state analizzate, sono state osservate differenze spettrali più significative, quindi sono stati eseguiti modelli predittivi classificatori specifici per queste formulazioni con risultati di convalida simili.

È quindi possibile prevedere con successo il livello di cottura di impasti di gelatine a base di amido di mais e di patate e di diverse gelatine modificate con l’analizzatore di processo raman in tempo reale, un’alternativa davvero più efficiente al metodo di analisi tradizionale e attuale.

• Sensore pronto all’uso dopo l’accensione (non richiede riscaldamento).
• Analizzatore progettato per operare in ambienti industriali.
• Computer e sistema operativo incorporato.
• Sorgente di eccitazione laser a 785 nm.
• Sistema di raffreddamento interno stabile a -40°C.
• IP 65-68.
• Connessione al processo tramite una sonda a immersione per alimenti.
• Compatibile con diversi driver di comunicazione con PLC o SCADA dell’impianto.
• Può essere facilmente integrato in qualsiasi posizione della tubazione.
• Dispositivo a bassa manutenzione.
• Con il software Visum Master™ versione SMART, l’utente dispone di un Model Builder supportato da AI per sviluppare, regolare o aggiornare modelli predittivi per diverse ricette o formulazioni.

^{Analizzatore di processo Visum Raman In-Line™}