Predicción del color de carnes durante la cocción

D.F. OLIVERA.; S.M. GOÑI; L.I,SEGURA; V.O. SALVADORI; MARÍA M. URETA

Bahía Blanca

Congreso; IX Congreso Argentino de Ingeniería Química CAIQ2017; 2017

Asociación argentina de ingenieros químicos AAIQ

El color de los alimentos en general, y de los productos cárneos en particular, es uno de los atributos de calidad más importantes, ya que suele ser uno de los primeros que el consumidor percibe. Asimismo, luego de la compra de un corte cárneo, el consumidor usa el color, por ejemplo, como un indicador de frescura. También en general, el color es usado como un indicador de grado de cocción. Esta práctica crea riesgos de seguridad, principalmente para carnes picadas o trituradas, ya que el color que el consumidor asocia a ?cocido?, no necesariamente se corresponde con el hecho de alcanzar la temperatura mínima requerida para destruir microorganismos patógenos. Técnicamente, durante la cocción de este tipo de alimento diferentes grupos de proteínas se desnaturalizan, a distintas temperaturas, lo cual produce cambios en las propiedades ópticas de la carne. Un aumento en la dispersión de la luz de la matriz produce aumentos en la luminosidad durante el calentamiento, para diferentes tipos de carnes (bovina, porcina, aviar, etc.). Usando el espacio de color CIELAB, estos cambios se reflejan concretamente en un aumento del parámetro de color L*. La mioglobina, responsable del color rojo característico de la carne, también se desnaturaliza durante el calentamiento, y esos cambios se ven reflejados en los valores del parámetro de color a*. De esta manera, el objetivo de este trabajo fue desarrollar un modelo cinético simple para predecir los cambios de color de productos cárneos durante el calentamiento. En este sentido, cortes frescos de músculo semitendinoso bovino de 6 mm de espesor fueron envasados en bolsas plásticas y sometidos a un tratamiento térmico por inmersión en agua con temperatura constante, en el rango de 40 a 100 ºC (variando de a 10 ºC). El color se midió a 2, 4, 6, 8, 10, 15, 20, 30 y 60 minutos. A cada tiempo, la muestra fue retirada de la bolsa, y sumergida en una mezcla hielo-agua por 30 segundos. Luego, se secó con papel absorbente y se midió el color con un colorímetro MINOLTA, en 4 puntos diferentes. Adicionalmente, el color se determinó usando un sistema de visión computacional, el cual está formado por un gabinete de adquisición de imágenes, un sistema de iluminación, una cámara digital, y un programa para realizar el procesamiento de las imágenes.En todos los casos se registró un aumento de la luminosidad. Particularmente, en el caso de los tratamientos a 40 y 50 ºC el aumento de L* fue lento, y su valor se estabilizó a tiempos largos. A temperaturas más altas, el aumento de luminosidad fue mucho más rápido, y luego de alcanzar un máximo desciende gradualmente, pero sin alcanzar los valores de la muestra cruda. El valor de a* disminuyó en todos los tratamientos, hasta alcanzar valores estables; a mayor temperatura, mayor fue la velocidad de cambio. Para el parámetro de color b*, se encontró que se incrementa levemente durante el tratamiento, hasta alcanzar valores estables. A partir del comportamiento observado, se desarrolló un modelo cinético que involucra la suma de dos mecanismos independientes de primer orden. Este modelo permite describir diferentes comportamientos, entre ellos el aumento y la disminución de L* observado experimentalmente. El modelo cinético fue ajustado satisfactoriamente a todo el conjunto de datos experimentales, dando una diferencia absoluta promedio de 1.85, 1.17 y 0.55 para L*, a* y b*, respectivamente. En base a estos valores, la diferencia de color total promedio E fue de 2.31, indicando que la misma no es perceptible por el ojo humano. Asimismo, se encontró una dependencia de tipo Arrhenius de los parámetros cinéticos con la temperatura. Los resultados del presente trabajo son promisorios a los efectos de adaptar el modelo a condiciones reales (muestras de mayor tamaño y condiciones no isotérmicas)