HAL Id: hal-02740248
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Submitted on 2 Jun 2020
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Intérêt d’une approche de modélisation pour prédire la qualité des produits carnés transformés - Exemple des
produits salés.
Alain Kondjoyan, Stéphane Portanguen, Jean-Dominique Daudin, Jason Sicard, Pascal Tournayre, Jean-Michel Auberger, Raphael Favier,
Pierre-Sylvain Mirade
To cite this version:
Alain Kondjoyan, Stéphane Portanguen, Jean-Dominique Daudin, Jason Sicard, Pascal Tournayre, et al.. Intérêt d’une approche de modélisation pour prédire la qualité des produits carnés transformés - Exemple des produits salés.. 16. Journées Sciences du Muscle et Technologies des Viandes, Nov 2016, Paris, France. �hal-02740248�
INTERET D’UNE APPROCHE DE MODELISATION POUR PREDIRE LA QUALITE DES PRODUITS CARNES TRANSFORMES – EXEMPLE DES PRODUITS SALES
KONDJOYAN, A., PORTANGUEN, S., DAUDIN, J-D., SICARD, J., TOURNAYRE, P., AUBERGER, J-M, FAVIER, R., MIRADE, P-S.*
INRA UR370 QuaPA, Equipe Imagerie & Transferts, F-63122 St-Genès-Champanelle, France.
*Corresponding author: pierre-sylvain.mirade@clermont.inra.fr
Abstract: interest of the modelling approach to predict the quality of processed foods - the example of salted products
Results of literature on the evolution of food quality are very difficult to use. Existing data are often contradictory, and always difficult to transpose from one case to another due to the difference in the type of equipment and in the process conditions. Combined transfer to reaction modelling is appropriate to respond to this situation. This paper illustrates how the transfer-reaction modelling has been applied to predict the final quality of two products: the cooked meat and the dry-cured ham. The approach developed in this paper can be generalized to other foods and other processes to find what are the best scenarios to obtain a targeted quality for different food materials and types of industrial equipment.
INTRODUCTION
Améliorer la qualité et la sécurité des aliments transformés a été l'objectif des industriels et des scientifiques depuis de nombreuses années. Cependant, les technologies, l'équipement et le savoir-faire varient beaucoup d'une entreprise à une autre. La qualité initiale des produits agricoles et de la pêche est également variable en fonction du génotype des animaux et de la façon dont ils ont été nourris et élevés. De plus, la qualité est, la plupart du temps, analysée de façon globale alors que son évolution est locale au sein des tissus et est fortement dépendantes des conditions environnementales. Cela peut expliquer pourquoi les résultats quantitatifs de la littérature sont souvent contradictoires, et toujours difficiles à transposer d'un cas à l'autre. Cela conduit les scientifiques et les ingénieurs à répéter les expériences dès que le type de produits, leur taille, le type d'équipement, ou les conditions de traitement sont modifiés.
L'approche par la modélisation combinée des transferts et des réactions est appropriée pour répondre à cette situation.
L'article illustre comment cette approche a été utilisée dans le cas des produits à base de viande. Il traite successivement de la modélisation des transferts, des réactions et, enfin, des prédictions obtenues en combinant les deux types de modèles.
MODELISATION DES TRANSFERTS
Les procédés alimentaires impliquent des échanges d'énergie, d'eau et de composés chimiques. La température et la concentration en composés chimiques ne sont pas uniformes dans les aliments solides. Les valeurs de température et de concentration locale déterminent la vitesse des réactions responsables du développement de la qualité du produit. La modélisation des transferts vise à calculer les gradients de température et de concentration dans les aliments, tout au long du traitement. Dans nos exemples, les transferts de chaleur et de masse sont modélisés au cours de deux procédés : (1) la cuisson des produits à base de viande, (2) la fabrication d’un jambon sec.
Transferts de chaleur/matière pendant la cuisson de la viande
La modélisation a été divisée en deux phases. Dans la première, la cinétique de température est calculée à l'intérieur de l'échantillon (Masseter entier, steaks 5x7x7 cm et rôtis 6x6x11 cm, température finale : 55°C à cœur). Le transfert de chaleur interne au produit peut être considéré comme purement conductif, et les échanges d’énergie aux interfaces peuvent être déterminés par une loi de Newton. Dans la seconde étape, la concentration en eau est calculée à partir de modèles cinétiques du premier ordre. La vitesse de réaction dépend de la température et peut être déterminée par une loi d’Arrhenius, la température locale étant calculée à partir du modèle de transfert de chaleur. La constante réactionnelle des modèles cinétiques doit également dépendre de la distance entre le point, pris localement, et la surface du solide pour simuler la migration du jus engendrée par la contraction/dénaturation protéique. Bombrun (2014) a montré que les résultats obtenus sur de la viande non salée pouvaient être transposés à de la viande légèrement salée dans des conditions de laboratoire.
Transferts pendant le processus de fabrication d’un jambon sec.
La géométrie 3D du jambon obtenue a été lissée à plusieurs reprises. Sur cette géométrie, un maillage tétraédrique volumique a été appliqué. Au final, le modèle 3D de jambon, consistant en 202000 mailles et contenant 5 groupes différents de muscles, a été importé dans le logiciel Comsol® Multiphysics. La résolution des équations de transferts d’eau et de sel, couplée à une équation de prédiction de la protéolyse, a nécessité environ 3,5 h sur un PC doté d’un processeur Xeon 3 GHz et 48 Go de RAM, pour modéliser les étapes de salage et de repos (pas de temps de 0,1 jour).
MODELISATION DES REACTIONS
Deux qualités différentes ont été analysées en fonction du type de procédé : la teneur en micronutriments dans le cas de la cuisson des viandes, et la texture du produit qui est liée à la protéolyse dans le cas de la fabrication d’un jambon sec.
La texture est, non seulement, une caractéristique sensorielle majeure, mais elle peut aussi conduire à des problèmes de tranchage en conditions industrielles, si le produit est trop mou ou pâteux. L'indice de protéolyse (IP) peut être mesuré rapidement par fluorescence en utilisant une méthode de marquage spécifiques à la fluorescamine (Harkouss, 2014, 2015). L'évolution de l'indice de protéolyse avec le temps a été mesurée, au laboratoire, et modélisée dans différentes conditions précises de température et d'activité de l'eau (teneurs en sel et en eau).
MODELES COMBINES DE TRANSFERTS ET DE REACTIONS
Des expériences sur les vitamines B ont confirmé les données de la littérature : la thermorésistance de la vitamine B3 et la thermosensibilité de la B6. Ainsi, la perte de vitamine B3 a été prédite directement à partir de la quantité calculée de jus expulsé (ex. : 40,0% pour du Masseter cuit 60 min, 17,2% pour du steak cuit 4,37 min, et 29,4% pour du rôti cuit 76 min, le tout pour une température à cœur de 55°C), alors que la dégradation thermique de la vitamine B6 a été ajoutée à la quantité de B6 expulsée dans le jus pour déterminer sa perte totale. Le modèle combiné a été validé lors d’expériences de cuisson-rôtissage en four sur des morceaux de dimensions différentes, puis utilisé pour prédire la perte en vitamines. Les résultats de simulation montrent que, pendant la cuisson de steaks, la perte en vitamines B, est seulement due à l’expulsion du jus, et, est comprise entre 4 et 23% selon le degré de cuisson. Au cours du rôtissage, la perte de vitamine B3 dans la viande de bœuf se situe entre 25 et 32%, en fonction principalement de la température finale à cœur de la viande (50-70°C), alors qu'elle est comprise entre 32 et 41% pendant le «mijotage» (75-85°C à cœur). Le modèle combiné a été utilisé pour calculer la perte de vitamines B dans beaucoup de conditions pratiques de cuisson. Les données calculées ont été synthétisées afin d’être utilisées par les professionnels.
La qualité du jambon sec a été déterminée à partir des indices de protéolyse (IP) calculés, dont les valeurs ont été comparées, à la fin de l'étape de repos, aux valeurs d’IP mesurées dans des échantillons extraits de vrais jambons de Bayonne. L’évolution de l’IP a été déterminée en utilisant les valeurs calculées de concentrations en eau et en sel au moyen du modèle phénoménologique de protéolyse qui a été construit (Harkouss, 2015). La figure 1 montre que les valeurs prédites d’IP sont logiquement plus faibles dans les zones très sèches et très salées, i.e. près de la surface de salage, que dans les zones plus humides et plus faiblement salées (intérieur). Pendant les deux premières semaines du procédé, les valeurs d’IP à l'intérieur du jambon augmentent, jusqu'à atteindre 3-4% (Fig. 1). A la fin de la phase de repos, après 11 semaines de procédé, les valeurs prédites d’IP atteignent 7 à 9%, les valeurs les plus faibles étant toujours prédites dans le groupe de muscles le plus sec et le plus salé, à savoir la "grosse noix". La différence entre les valeurs d’IP atteint 3% entre la "sous-noix" proche de la surface de salage et la "grosse noix" située en profondeur; la valeur d’IP moyenne sur l'ensemble du jambon étant intermédiaire. Ces valeurs d’IP calculées sont globalement en accord avec celles mesurées sur les échantillons extraits de 2 types de muscles (BF et SM) de jambons de Bayonne, à la fin de la phase de repos. Une analyse précise des résultats révèle que la différence en termes d’évolution temporelle de l’IP entre les 3 groupes de muscles apparaît précocement, dès le 2ème ou 3ème jour de salage.
Mid-salting End of salting
(%) PI 12
9
6
3 Salt (%TM)
0 2 4 6 8 10
Water (%TM) 50 60 75
65
55 70
PI
Salt
Water
(After 1 week) (After 2 weeks)
CONCLUSION
La façon dont les modèles de transferts et de réactions peuvent être développés, puis utilisés, a été illustrée dans deux cas : la viande cuite et le jambon sec. Dans le premier cas, les modèles sont simples et rapides et ont été utilisés pour simuler le rendement de cuisson et la perte en micronutriments solubles dans l'eau dans de très nombreuses conditions.
Dans le cas du jambon sec, une géométrie 3D complexe du produit, y compris un emplacement précis des différents muscles, a été construite et maillée. Les transferts d'eau et de sel ont été prédits et utilisés pour calculer l'évolution de la protéolyse dans le produit au cours des différentes étapes du traitement. L'approche peut être complétée pour prendre en compte la sécurité sanitaire des produits, en introduisant des modèles de microbiologie prévisionnelle. Plus généralement, l'approche développée dans cet article peut être généralisée à d'autres aliments et d’autres procédés afin d’identifier les scénarios qui permettent d’optimiser la qualité du produit en fonction de l’équipement utilisé.
REFERENCES
Bombrun et al. (2014). Meat Sci, 96(1), 5-13.
Harkouss et al. (2012). Meat Sci, 92(2), 84-88.
Harkouss et al. (2015). Food Chem, 166, 522-530.
Kondjoyan et al. (2013). Meat Sci, 95(2), 336–344.
Figure 1: Exemple de représentation de la distribution de l’IP, des teneurs en sel et en eau prédites durant l’étape de salage (moitié et fin).
