Coagusens Flex / Connect

ヨーグルト、チーズのカード等の食品半固体物質は流動性がほとんどなく、せん断によりその構造が壊れてしまいレオメーターでは機械的特性をうまく行えないことが多々あります。　CoaguSens Flex(コアギュセンス　フレックス）は構造を壊さずチーズ等の乳製品の固さを評価できる食品に特化した機械的特性評価装置です。

＊メーカーHP Rheolution アプリケーション等ご確認できます。

特徴

振動による非破壊　非接触測定　解放系　少量

食品用に特化した仕様

粘弾性解析　G’, G”, G*, tanΘ

同サンプルを再測定可、長期間の観察へ

温度制御　4 ºC ~70 ºC 

1つのタブレット端末で最大5装置稼働可能

原理

振動を利用して、非破壊かつ非接触で柔らかい材料の粘弾性を測定します。特許取得済みのサンプル ホルダーにサンプルを分取し装置にセットします。装置内でホルダーを通じて材料に穏やかな振動が伝わりサンプルの振動応答をレーザーで検知します。
内蔵の高さプローブによりサンプルの高さを同時にリアルタイムで測定します。これらデータを基に、ソフトウェアが独自アルゴリズムでサンプルの粘弾性特性を解析しリアルタイムで表示します。

サンプルホルダー

マクロボリュームサンプルホルダー（~7mL）

評価事例

・処方によるミルクの凝固挙動評価

温度、pH、凝固剤の投与量、タンパク質含有量、塩化カルシウムなどのパラメータは、ミルクの凝固過程に影響を与えるため乳製品レシピでは管理すべき重要なパラメーターとして挙げられます。CoaguSens Flex　が提供するリアルタイムデータは、凝固速度、収量に対するパラメーターの影響を理解し制御するのに役立ちます。　下記はミルクに対して温度、塩化カルシウムの量を変えた際のCurd Filmness (＝G’)、Curd Fiming rate(G’の1秒当たりの変化)の時間変化を示したものです。条件違いを感度良く凝固強度、凝固速度を評価できています。

・実践的な事例　チーズカード形成評価による生産の最適化

この技術の生産工程への代表的な事例として、チーズカード形成の評価があります。従来、目視や経験に依存することが多いカード形成の進行を当装置によりリアルタイムで数値化することで最適なカード切断タイミングを把握し生産条件による収量への影響を比較評価できます。そして工程条件の最適化により生産効率向上、コスト削減につながります。

工場内のバット収量最適化のアプローチ

高濃度乳を使用している北米のチェダーチーズ工場 の例です。

フェーズ 1 – 学習
この段階では、CoaguSensを用いて、40種類の異なるバットでカッティング工程におけるミルクゲルの硬さを測定しました。カッティング時間は、チーズ製造者がカードの質感を評価するために、手作業による触診法に基づいて決定しました。

フェーズ 2 – 安定化
学習フェーズで試験した40個のバットの平均カット硬度（235 Pa）を計算し、これを次の40個のバットの目標カット硬度として使用しました。この変更により、ミルクゲルのカット硬度が安定し、固形分保持率は平均60.0%となりました。

フェーズ 3 – 最適化
フェーズ1（学習フェーズ）の実行により、興味深い結果が得られました。実際、ミルクゲルを低い硬度でカットしたバットでは、固形物保持率がより高くなりました。そこで、目標カット硬度を235Paから170Paに変更しました。その結果、平均固形物保持率は60.0%から63.3%に上昇しました。

16,000Lの牛乳を収容できるバットで、固形分保持率60%で2,324kgのチーズを生産していました。目標カット硬度を変更し、固形分保持率を63.3%に高めたところ、同じバットで2,452kgのチーズを生産することができました。つまり、水分含有量39%でバット1台あたり128kgのチーズ生産量が増加したことになります。

*サンプルのせん断複素動的弾性率、貯蔵弾性率 G’、損失弾性率 G’’、複素弾性率 G*、および損失正接 Tan(d) の非接触粘弾性測定。せん断貯蔵弾性率 (G’) が 500 Pa を超えるサンプルについては、せん断複素弾性率が測定されます。せん断貯蔵弾性率 (G’) が 500 Pa 未満のサンプルについては、せん断貯蔵弾性率 (G’) のみが測定されます。

チーズの生産工程の固さ評価

チーズ処方開発における最適条件、添加剤の選択、量の決定　

ヨーグルトの固さ評価　等

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