Monitoring quality attributes of apple puree in real-time during processing : physicochemical mechanisms and statistical modeling
Suivi en temps réel des attributs de qualité de la purée de pomme durant la transformation : mécanismes physicochimiques et modélisation statistique
Résumé
This thesis aimed to identify cooking markers of apples during their transformation into puree in order to understand and model in real time the physicochemical changes occurring in the product. Quality criteria—viscosity, particle size, volatile organic compounds (VOCs), color, and biochemical parameters—were characterized at four key stages of the cooking process, while VISNIR spectra were continuously recorded every 10 seconds. A full two-factor, two-level factorial design (temperature and grinding speed) was implemented to study the effects of these parameters on the composition and structure of purees made from Golden Delicious apples. Fifteen VOCs belonging to the families of alcohols, aldehydes, esters, and ketones were identified and quantified. Major changes occurred between 45 °C and 95 °C, with a significant loss of compounds at 95 °C. Regarding structure, particle size and viscosity also proved to be relevant markers of product evolution. Two modeling approaches were used: a phenomenological approach, based on Henry’s law and the ideal gas law, was applied to the VOCs and showed thatchemical reactions predominated over volatilization. A predictive modeling approach of quality criteria from VIS-NIR spectral data using the SO-PLS method enabled the prediction of four parameters: viscosity, particle size and acetaldehyde concentration. Then, using all data organized into six blocks, the SO-PLS method successfully predicted viscosity (RPD = 4.00; R² = 0.89). This thesis constitutes a preliminary study paving the way for online and continuous control of food processing. The acquisition of additional data on apples and other plant-based products over several years will contribute to developing new perspectives for real-time quality monitoring of food products.
Cette thèse visait à identifier des marqueurs de cuisson de la pomme lors de sa transformation en purée afin de comprendre et modéliser en temps réel les changements physico-chimiques du produit. Les critères de qualité, viscosité, taille des particules, COVs, couleur et paramètres biochimiques ont été caractérisés à quatre étape clés de la cuisson et des spectres VIS-NIR ont été acquis en continu toutes les 10 secondes. Un plan d’expérience factoriel complet à deux facteurs à deux niveaux (température et vitesse de broyage) a permis d’étudier les effets de ces paramètres sur la composition et la structure de la purée issue de pommes Golden Delicious. Quinze COVs de la famille des alcools, aldéhydes, esters et cétone ont été identifiés et quantifiés. Les changements surviennent de façon marquée entre 45 °C et 95 °C, avec une forte perte de composés à 95 °C. Concernant la structure, la taille des particules et la viscosité sont aussi des marqueurs pertinents de l’évolution du produit. Deux approches de modélisation ont été utilisées : une approche phénoménologique, fondée sur les lois de Henry et des gaz parfaits, a été appliqué aux COVs et a montré que les réactions chimiques prédominaient sur la volatilisation. L’approche prédictive des critères de qualité à partir des données spectrales VIS-NIR, en utilisant la méthode SO-PLS, a permis de prédire quatre paramètres : la viscosité, la taille des particules et la concentration en acétaldéhyde. Ensuite, en utilisant l’ensemble des données organisées en 6 blocs, la méthode SO-PLS a permis de prédire la viscosité (RPD=4,00 ; R²=0,89). Cette thèse est un travail préliminaire qui ouvre la voie vers un contrôle en ligne et en continu des procédés detransformation. L’acquisition de données supplémentaires sur pommes et d’autres produits végétaux et sur plusieurs années contribuera à réfléchir à de nouvelles perspectives pour une maîtrise en temps réel de la qualité des aliments.
Mots clés
Domaines
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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