"이 논문의 요점은 사람들에게 그들이 좋아하는 에스프레소 음료를 만들고 100 번 연속으로 만들 수있는지도를 제공하는 것이 었습니다."(Credit : Dustin Whitaker / U. Oregon)
새로운 접근법은 에스프레소를 완벽하게 촬영할 수 있도록 도와줍니다.
접근의 열쇠? 오레곤 대학교 (University of Oregon)의 화학 및 생화학 부서의 계산 화학자 인 크리스토퍼 헨돈 (Christopher Hendon)은 기존의 지혜가 제시 한 것보다 더 굵은 분쇄기에 커피를 덜 사용한다고 말합니다. 또한이 공식은 에스프레소를 평소보다 적은 물로 더 빠르게 만듭니다.
"우리는 돈을 절약하고 지속 가능하기 위해 커피에서 더 많은 것을 추출하기를 원하지만, 또한 태워 지거나 쓴 맛이 아닌 맛을 내기를 원합니다." "우리의 방법으로이를 달성 할 수 있습니다."
연구팀은이 방법을 통해 미국 커피 숍에서 매일 생산하는 1.1 억 13 만 에스프레소 음료에서 124 센트를 절약 할 수있어 연간 18 억 달러의 비용을 절약 할 수 있다고 결론 지었다. 새로운 접근법은 또한 현재의 22 % 내지 XNUMX % 이상의 커피 원두 봉지의 추출 수율을 증가시킬 것이다.
Hendon은“지역 상점 소유자에게는 품질을 희생하지 않으면 서 많은 돈을 절약 할 수있는 기회입니다. “로스터에게는 로스팅에 대한 접근 방식과 사람들이 커피를 양조하는 방법을 반영 할 수있는 기회입니다. 생산자에게는 이것이 가장 많은 돈을 벌 수있는 고품질 커피를 계속 생산해야한다는 것을 의미합니다.”
XNUMX 개국의 화학자, 수학자 및 커피 전문가들이이 프로젝트에 협력했습니다. 그들은 최적의 추출 수율 또는 음료에 들어가는 커피의 비율을 찾기 위해 분쇄 크기, 수압, 유량, 커피 양 및 추출 동역학을 분석했습니다.
그들의 연구는 전기 화학에 관한 것으로 카페인 다른 분자는 커피 찌꺼기에서 리튬 이온이 배터리 전극을 통해 어떻게 움직이는 지에 녹습니다. 배터리 작업에서 모델링 방법론을 차용하면 강력하고 테스트 가능한 예측을 할 수있는 엄격한 커피 추출 모델이 탄생했습니다.
"… 당신이 할 수있는 가장 재현 가능한 일은 적은 커피를 사용하는 것입니다."
연구원들은 호주 브리즈번에서 초기 실험을 수행했으며 오리건 주 유진에있는 Tailored Coffee Roasters에서 최종 구현을 완료했습니다.
헨돈은“이 논문의 실제 영향은 가장 재현 가능한 것은 커피를 적게 사용한다는 것입니다. “15 그램 (20 온스)의 커피 대신 0.7 그램 (약 25 온스)을 사용하고 콩을 더 굵게 갈아 내면 정말 빠르게 달리지 만 맛은 좋습니다. 7 초가 걸리지 않고 14 초에서 XNUMX 초 안에 실행될 수 있습니다. 그러나 콩에서 더 긍정적 인 맛을 추출하게되므로 컵의 강도가 크게 떨어지지 않습니다. 쓴, 시음하지 않은 맛은 컵에 들어갈 수있는 기회가 없습니다.”
물이 올바르게 흐를 수있는 올바른 거친 분쇄를 찾으려면 팀의 공식이 작동하도록 개별 실험이 필요합니다. 더 거친 것은 분쇄기 설정을 미세에서 물론으로 변경하는 것을 의미하지는 않는다고 Hendon은 말합니다. 거친 분쇄 연구자들은 다양한 크기의 입자를 생산하는 연구에서 효과적인 것으로 선택했지만 여전히 미세 분쇄로 간주되는 것에 적합합니다. 버 분쇄기는 가공 가능한 미세 분쇄를 미세 조정하는 가장 좋은 방법을 제공한다고 덧붙였다.
"좋은 에스프레소 음료는 다양한 방법으로 만들어 질 수 있습니다." "이 논문의 요점은 사람들에게 에스프레소 음료를 좋아하고 100 회 연속으로 만들 수있는지도를 제공하는 것이 었습니다."
저자에 관하여
크리스토퍼 헨돈 (Christopher Hendon)은 오레곤 대학교 (University of Oregon)의 화학 및 생화학 부서의 계산 화학자입니다.
새로운 연구 결과가 문제.
Barista Technology와 Acaia Corp.는이 프로젝트를위한 장비를 기증했습니다. 연구원들은 National Science Foundation이 지원하는 공유 컴퓨팅 리소스, 데이터 및 전문 기술의 가상 시스템 인 Extreme Science and Engineering Discovery Environment를 통해 공동으로 계산을 수행했습니다.
출처: 오레곤 대학
