Numero 06/2021

11 Febbraio 2021

Un algoritmo per raggiungere con precisione le temperature degli step di mash

Un algoritmo per raggiungere con precisione le temperature degli step di mash

Tweet


In questo articolo mostreremo una procedura per raggiungere con precisione le temperature di mash.

Come sappiamo, l’ammostamento è un processo molto delicato, in cui le condizioni di operatività dei diversi enzimi sono fortemente influenzate sia dalla temperatura che dal pH.

E’ quindi molto importante raggiungere con precisione la temperatura desiderata per ogni singolo step.

 

 

Gli step di mash che possono essere tipicamente utilizzati sono i seguenti:

  • “acid rest”: il range di temperatura è tra i 35 e i 45°C. Durante questo step si attivano gli enzimi “fitasi” che consentono, tramite la produzione di “acido fitico”, di abbassare il pH del mosto;
  • “beta-glucan rest”: avviene tra i 40 e i 45°C. Qui entrano in azione gli enzimi “beta-glucanasi” che aiutano a scomporre i beta-glucani (polisaccaridi di grandi dimensioni, soprattutto nei cereali non maltati);
  • “ferulic rest”: tra i 43 e i 45°C avviene l’idrolisi dell’acido ferulico, processo importante per la produzione di fenoli durante la fermentazione;
  • “protein rest”: nel range di temperatura tra i 46 e i 52°C si attivano gli enzimi “proteasi”, grazie ai quali si ha un’efficace scomposizione delle catene proteiche dei grani. Questo step ha il duplice effetto di migliorare la limpidezza e la stabilità della schiuma e di produrre azoto, nutriente fondamentale per il lievito;
  • “beta-amilasi”: tra i 60 e i 65°C si ha il miglior range di temperatura per questi enzimi, che producono maltosio, rendendo il mosto più fermentabile;
  • “alfa-amilasi”: tra i 68 e i 70°C prevale invece il funzionamento di questi enzimi, che portano alla produzione di destrine, le quali aumentano il corpo della birra;
  • “mash-out”: questo step avviene a 78°C e completa l’ammostamento, “disattivando” gli enzimi.

 

Nell’immagine sotto è mostrato molto chiaramente quali sono i range ottimali di temperatura e pH necessari per ottenere la massima operatività dei diversi enzimi.

 

Per raggiungere in maniera accurata la temperatura di ciascuno step, occorre stabilire quando spegnere la fonte di riscaldamento, ovvero la classica “fiamma” per gli impianti a gas.

Il mosto ha infatti una sua inerzia termica, per cui, una volta spenta la fiamma, tenderà ad avere un aumento della temperatura di alcuni gradi, fino a portarsi ad un “valore di regime”.

Purtroppo tale valore di regime non è facilmente predicibile a priori e potrebbe verificarsi che, spegnendo la fiamma alcuni gradi prima della temperatura desiderata (ad es. 5°C prima), la temperatura finale potrebbe risultare leggermente più bassa o leggermente più alta, anche di qualche grado.

 

Assieme ad un team di ingegneri homebrewer (Ing. Francesco Casellato, proprietario del microbirrificio agrigolo romano MostoItaliano, Ing. Giulio Mollica e Ing. Alessio Timmoneri), abbiamo realizzato un algoritmo che consente di ricavare “real-time” il comportamento termico del sistema, così da saperequando spegnere la fiamma per raggiungere esattamente la temperatura dello step di mash, con precisione inferiore a 0.5°C.

 

L’algoritmo è stato implementato ed applicato all’impianto di MostoItaliano, microbirrificio agricolo romano situato nel cuore della magnifica Riserva Naturale di Decima Malafede.

Descriviamo il funzionamento del nostro algoritmo (chi è interessato ai dettagli può contattarmi in privato).

Nell’immagine sotto è graficato il tipico andamento della temperatura che si osserva quando si va da uno step di mash al successivo (la cosiddetta “rampa di riscaldamento”).

Per ricavare questo andamento è necessario inserire nel tino di ammostamento un sensore di temperatura (ad es. una termocoppia PT100) ed acquisire la temperatura del mosto ogni secondo.

 

 

Possiamo suddividere l’andamento della temperatura in due “fasi” di interesse.

 

“Fase a fiamma accesa”

Nell’istante iniziale, corrispondente alla fine dello step di mash di partenza, la fiamma viene accesa.

In questa fase si può identificare una prima “sotto-fase” di assestamento, che dura pochi minuti, in cui la temperatura rimane costante, a causa dell’inerzia termica del sistema.

Successivamente si ha una seconda “sotto-fase”, in cui la temperatura aumenta con rampa lineare.

 

 

“Fase a fiamma spenta”

Ad un preciso valore di temperatura, stabilito attraverso il nostro algoritmo, la fiamma viene spenta, lasciando evolvere liberamente il sistema. In questo momento effettuiamo delle elaborazioni matematiche che ci consentono di ricavare la cosiddetta “costante di tempo del sistema”. Questa costante è caratteristica dell’impianto e della ricetta e in pratica ci racconta vita, morte e miracoli del nostro sistema termodinamico.

Tramite la costante di tempo possiamo prevedere con precisione quando spegnere la fiamma ed essere così sicuri che la temperatura a regime raggiungerà il valore target richiesto per lo step di mash (errore < 0.7°C).

 

Nel caso in cui questa temperatura fosse uguale al valore target dello step successivo (intendiamo con differenza massima di 0.7°C) allora si può proseguire con fiamma spenta.

Altrimenti la fiamma viene riaccesa per 60s, così da ripetere la procedura descritta. Tipicamente abbiamo verificato che sono sufficienti massimo 3 ripetizioni per raggiungere con successo la temperatura obiettivo.

 

L’algoritmo che abbiamo descritto è stato sviluppato e validato eseguendo diversi test presso il microbirrificio MostoItaliano, ottenendo dei risultati molto soddisfacenti.

Nella tabella sotto sono riportati i risultati di 5 test effettuati utilizzando la stessa ricetta e le stesse condizioni. L’algoritmo è stato applicato per giungere con precisione alla temperatura di 72°C ed a quella di 78°C.

Si osserva che le temperature a regime differiscono di pochi decimi di grado rispetto ai valori target.

Inoltre i valori di regime calcolati si discostano di max 0.7°C dai valori realmente raggiunti, per cui si può affermare che 0.7°C sia l’errore massimo del nostro algoritmo.

 

Tweet


Info autore

Enrico Mollica

Romano di origine, vivo in Emilia da diversi anni.
Sono laureato in Ingegneria Aeronautica e lavoro in ambito R&D, coordinando un team di calcolo e simulazioni numeriche.
Nel tempo libero mi dedico alle mie due bimbe, allo studio del giapponese e del pianoforte (entrambi da autodidatta) e all’homebrewing, che cerco sempre di approcciare con metodo scientifico.
Mi hanno iniziato a questa arte mio fratello Giulio ed il Mastro Birrario Francesco Casellato, fondatore del microbirrificio romano MostoItaliano. Con loro e con l’amico Alessio Timmoneri, tutti ingegneri, abbiamo creato alcuni algoritmi di ottimizzazione per la fase di ammostamento.
Mi dedico principalmente alla realizzazione di birre ad alta fermentazione, utilizzando il luppolo raccolto dalle mie piante (ho un piccolo luppoleto con diverse varietà).
Oltre alla birra, faccio anche produzione casalinga di idromele, di nocino e di un amaro al luppolo.
Engineers Make the World a Better Place