Воскресенье, 31 августа в 21:38 UTC+3
Загрузка...

Ученые раскрыли секрет густой и стабильной пивной пены.


13Опубликовано 28.08.2025 в 23:31Категория: НаукаИсточник
Изображение статьи

Швейцарские исследователи выяснили, что степень ферментации контролирует стабильность пены в пиве после семи лет исследований, результаты которых опубликованы в журнале Physics of Fluids. Бельгийские пива, прошедшие тройную ферментацию, демонстрировали наиболее устойчивую пену, в то время как лагеры с одинарной ферментацией показали наименьшую продолжительность ее сохранения.

Команда протестировала шесть сортов коммерческого пива, включая Westmalle Tripel, Tripel Karmeliet, а также швейцарские лагеры Feldschlosschen и Chopfab.

В пиве с одинарной ферментацией стабильность пены определялась поверхностной вязкостью. В пиве, прошедшем двойную и тройную ферментацию, стабилизирующим фактором выступали напряжения Марангони, возникающие из-за разницы в поверхностном натяжении. Белок LTP1 (липид-трансферный белок 1) подвергался прогрессирующему денатурированию в процессе последовательных ферментаций. Одинарная ферментация производила небольшие круглые частицы белка. Двойная ферментация создавала белковые структуры, напоминающие сеть. Тройная ферментация расщепляла белки на гидрофобные и гидрофильные фрагменты, которые функционируют как поверхностно-активные вещества (ПАВ). Ян Вермант (Jan Vermant) из ETH Zurich отметил, что пивоварни теперь могут улучшить стабильность пены, используя эти конкретные механизмы, а не корректируя одновременно множество факторов.

Загрузка предыдущей публикации...

Загрузка следующей публикации...

Предыдущие новости в категории

Загрузка предыдущих новостей...

Следующие новости в категории

Загрузка следующих новостей...

Мы отбираем новости из проверенных источников, обрабатываем их с помощью современных AI-технологий и публикуем на сайте, созданном с использованием искусственного интеллекта. Все материалы принадлежат их авторам, а контент проходит дополнительную проверку на достоверность. Возможны ошибки в тексте, так как нейросеть тоже имеет свойство ошибаться. Все изображения являются фантазией нейросети, совпадение с реальными предметами и личностями маловероятно.

© 2025 NOTid . QAter . AI service.