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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.97.2020.tde-18012022-111812
Documento
Autor
Nome completo
Julio de Góes Soares
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
Lorena, 2020
Orientador
Banca examinadora
Silva, João Batista de Almeida e (Presidente)
Moraes, Elisângela de Jesus Cândido
Osto, Marite Carlin Dal
Rodrigues, Rita de Cássia Lacerda Brambilla
Título em português
Desenvolvimento e avaliação sensorial de cerveja utilizando castanha portuguesa (Castanea sativa Mill) como adjunto
Palavras-chave em português
Análise sensorial
Castanha portuguesa
Cerveja
Metodologia de superfície de resposta
Resumo em português
No Brasil a cerveja pode ser produzida com água, malte, lúpulo, fermentada pela ação de leveduras e com a adição de outras matérias-primas, denominadas adjuntos. Os adjuntos, em especial os não convencionais, podem contribuir com novos sabores e trazer regionalidade a bebida, desta forma agregando valor tanto à bebida quanto a própria matéria-prima e a comunidade produtora. A Castanha Portuguesa (Castanea sativa Mill) no Brasil não têm todo o seu potencial aproveitado e atualmente cerca de 60% da produção é destinada ao consumo animal. Este trabalho teve como objetivo desenvolver cervejas utilizando a castanha portuguesa como adjunto de malte em até 45% do extrato primitivo do mosto. A castanha teve a temperatura de gelificação do seu amido (69,8ºC) e seu rendimento em extrato (61% em massa seca) determinados. Foram selecionados os níveis baixos, médios e altos dos fatores experimentais do delineamento composto central rotacional. As condições ótimas para o pré-tratamento da castanha portuguesa para maximizar a resposta atenuação limite do mosto (74,1 %) foram temperatura de 90ºC, tempo igual a 20 min, proporção de malte de 40% m/m e proporção de água 1:1 m/m, utilizando a Metodologia de Superfície de Resposta. Após a validação do ponto ótimo experimentalmente, duas formulações de cerveja do tipo ale foram elaboradas em escala laboratorial contendo 30% e 45% do extrato primitivo proveniente da castanha portuguesa. A cerveja 45% de castanha foi produzida em escala piloto (100L). A análise sensorial, tanto das cervejas elaboradas em escala laboratorial quanto piloto, demonstrou elevada aceitabilidade das cervejas inclusive quando comparada com uma amostra comercial.
Título em inglês
Development and sensory analysis of beer using Sweet Chestnut (Castanea sativa Mill) as adjunct
Palavras-chave em inglês
Beer
Response Surface Methodology
Sensory analysis
Sweet chestnut
Resumo em inglês
In Brazil, beer can be produced with water, barley malt, hops, fermented by the action of yeasts and with the addition of other raw materials, named adjuncts. Adjuncts, especially the unconventional ones, can contribute to new flavors and bring regionality to beverages, thereby adding value to the beverage, to the raw material itself and to the productors community. Sweet chestnut (Castanea sativa Mill) does not have its full potential explored in Brazil and about 60% of its production is destined to animal food nowadays. This work aimed to develop beers using sweet chestnut as adjunct in up to 45% of the primitive wort extract. The sweet chestnut starch gelatinization temperature (69,8ºC) and its extract yield (61% m/m dry basis) were determined. The lower, middle and upper of the experimental factors of the central composite design were selected. The optimum conditions for the sweet chestnut pretreatment to maximize the limit attenuation response (74,1%) were 90ºC, 20 min, malt ratio 40% w/w and 1:1 water ratio m/m using Response Surface Methodology. The optimum conditions were experimentally confirmed. Two laboratory-grade ale beers were formulated containing 30% and 45% of the primitive extract from sweet chestnut. The beer with the highest sweet chestnut ratio (45%) was produced on a pilot scale (100L). Sensory analysis of both laboratory and pilotscale beers demonstrated its high acceptability even when compared to a commercial sample.
 
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BID19011_ON.pdf (1.41 Mbytes)
BID19011_RN.pdf (74.32 Kbytes)
Data de Publicação
2022-01-18
 
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