Bilgisayarla mükemmel mayonez nasıl yapılır?

Mayonez üretiminizde istikrarlı kalite elde etmenin sırrı nedir? Bileşenler, parçalama kuvveti ve karıştırma süresini içeren o hassas dengeyi her seferinde nasıl elde edebilirsiniz? İşte yanıtı:

Öncelikle, soğuk emülsiyon üretimine ilişkin üç yıllık bir araştırma projesinde elde edilen bilgilere dayanan bir yazılım programı olan öngörü aracımıza erişmelisiniz. İkincisi, soğuk emülsiyon ürünlerine yönelik yüksek parçalayıcı karıştırıcılarımızdan birine ihtiyacınız var. Bu ünite; görülmemiş esneklik, tutarlı kalite ve maksimum içerik verimini size mümkün olan en düşük maliyetle sağlamak üzere tasarlandı. Bu alet ve karıştırıcı bir araya gelerek mayonezinizin tam istediğiniz gibi olmasını sağlayacak.

Mayonez bileşenleri.

Tahmine gerek yok

Öngörü aracı, karıştırma konfigürasyonunu ve işleme parametrelerinizi tariflerinize ve gereksinimlerinize göre hassas olarak ayarlamanıza olanak sağlar. Bu parametre yelpazesini farklılaştırarak istenen kıvam özelliklerini ve diğer kalite ölçütlerini sağlamanıza yardım edebiliriz. Bu sayede hem mayonez ve emülsifiye sos yapımında tahmine gerek kalmaz, hem de pahalı ve zaman alan fiziksel deneme işlemleri azaltılmış olur.

Ne için kullanabilirsiniz?

  1. Mevcut bir ürünü taklit etmek için
    İlk olarak ürününüzün kalitesini analiz ediyoruz ve kıvamını, aromasını, ağızda verdiği hissi ve görünüşünü taklit etmek için optimum karıştırma prosedürünü ve işlem parametrelerini seçiyoruz. Böylece, karıştırma prosesini istikrarlı ürün kalitesini üretim ölçeğinizden bağımsız olarak garanti edecek şekilde kontrol edebilirsiniz.
  2. Hızla ve maliyet etkili olarak yeni ürünler geliştirmek
    Öngörü aracı; seri boyutu, karıştırma süresi, bileşen türü ve miktarı gibi girdi parametrelerine bağlı olarak nihai sonuçları doğru şekilde öngörebilir. Simülasyon modeli kullanmak fiziksel deneme yapma ihtiyacını önemli ölçüde azaltır ve yeni ürünlerin piyasaya sürülmesinde pazara giriş süresinde iyileşme sağlar.

Denemek ister misiniz?

Bize türetmek istediğiniz ürünün bir numunesini gönderin ve kıvam ve parçacık boyutu gibi kalite parametrelerini ölçerek ürününüzü analiz edelim. Analizimize (ve sizin bileşenlere ilişkin girdinize) dayalı olarak, numunenizi yeniden üretmek için gereken en iyi karıştırma yöntemini ve doğru işlem parametrelerini belirlemek için öngörü aracımızı kullanalım.

Emülsiyon uzmanlarımızla temasa geçin. Lütfen yorumlar bölümüne öngörü aracını kullanarak ürün analiziyle ilgilendiğinizi yazın.

Araştırma projesi

Yapılan yüzlerce denemede, gıda teknolojisi uzmanlarımız emülsifikasyon işlemini moleküler düzeyde analiz etmiş, süreç mühendislerimiz ise Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği kullanarak akış biçimleri ve karıştırma performansı üzerinde çalışmıştır. Bu araştırmanın sonuçları çok sayıda meslektaşın değerlendirmesinden geçmiş makalede yayınlanmıştır:

  • Håkansson A., Mortensen H.-H., Andersson R.. Innings F.. (2017). Experimental investigations of turbulent fragmenting stresses in a Rotor-Stator Mixer. Part 1. Estimation of turbulent stresses and comparison to breakup visualizations. Accepted by Chemical Engineering Science.
  • Håkansson, A., Mortensen, H.-H., Andersson, R., Innings, F. (2017). Experimental investigations of turbulent fragmenting stresses in a Rotor-Stator Mixer. Part 2. Probability distributions of instantaneous stresses. Accepted by Chemical Engineering Science.
  • Håkansson A., Innings F., (2017) Türbülanslı kinetik enerjinin yayılma hızı ve sıralı rotorlu-statorlu karıştırıcılarda pompalama gücüyle ilişkisi, Advances in Engineering, https://advanceseng.com/chemical-engineering/dissipation-rate-turbulent-kinetic-energy-pumping-power-inline-rotor-stator-mixers/.
  • Håkansson A., Innings F., (2017). The dissipation rate of turbulent kinetic energy and its relation to pumping power in inline rotor-stator mixers. Chemical Engineering and Processing 115, s. 46–55
  • Mortensen H—H., Innings F., Håkansson A., (2017). The effect of stator design on flowrate and velocity fields in a rotor-stator mixer—An experimental investigation; Chemical engineering research and design 121, s. 245-254
  • Håkansson A., Arlov D., Carlsson F., and Innings F. (2016). Hydrodynamic Difference between Inline and Batch Operation of a Rotor-Stator Mixer Head - A CFD Approach. Can. J. Chem. Müh. 9999:1–11.
  • Håkansson A., Chaudhryb Z., Innings F. (2016). Model emulsions to study the mechanism of industrial mayonnaise emulsification; Food and bioproducts processing 98, s. 189–195;
  • Håkansson A., Askaner M,. Innings F. (2016). Extent and mechanism of coalescence in rotor-stator mixer food emulsion emulsification; Journal of Food Engineering 175, s. 127-135

Diğer ayrıntılar için "Mayonez labirentinde gezinti" ve "CFD ile karıştırma işleminizi ve gıda kalitesini ideal düzeye çıkarın" başlıklı resmi raporlarımıza göz atın.