Modeling of the Kinetics of Higher Alcohol and Ester Production Based on CO 2 Emission with a View to Control of Beer Flavor by Temperature and Top Pressure

International audienceThis article presents a model of beer fermentation in terms of flavor component content. It describes the production of two higher alcohols (isoamyl alcohol and phenyl ethanol) and three esters (isoamyl acetate, ethyl acetate, and ethyl hexanoate) selected according to their organolep-tic threshold values in beer, as well as the effects of operating conditions on their formation. A step-by-step modeling approach was used, which exploited prior biological information coupled with analysis of experimental data. These data resulted from a two-level full-factorial experimental design for three factors: temperature (10–16°C), top pressure (50– 800 mbar), and yeast inoculum (0.5 × 10 7 –2 × 10 7 cells per milliliter). Experiments were carried out in a 15-L reactor. Because CO 2 emission, which represented the only on-line measurement in this process, is directly associated with primary yeast activity, the aroma dynamics were predicted from those for CO 2 , with yield coefficients depending only on operating conditions (temperature, dissolved CO 2 , yeast inoculum size). Model parameters were identified from experimental data. An initial experimental validation gives a successful prediction of most of the aroma compounds when compared with their measured values. The model quantifies the effects of operating conditions on the production kinetics and final concentrations of aroma compounds. These results suggest that this model could be successfully used for both prediction and co ntrol of some aroma compounds under industrial conditions.Este artículo presenta un modelo de la fermentación de cerveza basado en el contenido de determinados compuestos que contribuyen a su sabor. Describe la producción de dos alcoholes superiores (alcohol isoamílico y fenil-etanol) y de tres ésteres (acetato de isoamilo, acetato de etilo y hexanoato de etilo) seleccionados en función de los valores umbrales de su percepción organoléptica, así como de los efectos que las condiciones operativas tienen sobre su formación. Hemos utilizado un modelo por pasos que hace uso de la información biológica disponible a priori, junto con el análisis de los datos experimentales. Dichos datos dieron lugar a un diseño experimental en el que se consideraron tres factores a dos niveles y en todas las combinaciones posibles: temperatura (10-16°C), máxima presión (50-800 mbar) e inóculo de levadura (0,5 x 10 7-2 x 10 7 células por mililitro). Los experimentos se llevaron a cabo en un reactor de 15 litros. Debido a que las medidas de producción de CO 2 (que suponen las únicas medidas del proceso efectuadas en línea) están directamente relacionadas con la actividad primaria de la levadura, la dinámica de la formación de aromas se predijo a partir de la de CO 2 , aplicando coeficientes de rendimiento que dependían exclusivamente de las condiciones de operación del proceso (temperatura, CO 2 disuelto, tamaño del inóculo de levadura). Los parámetros del modelo se identificaron a partir de los datos experimentales. Un experimento inicial de validación predijo correctamente muchos de los compuestos aromáticos en comparación con los valores medidos para los mismos. El modelo proporciona valores cuantitativos de los efectos de las condiciones de operación del proceso sobre las cinéticas de producción y las concentraciones finales de los compuestos aromáticos. Estos resultados sugieren que este modelo puede ser utilizado con éxito en condiciones industriales, tanto para la predicción como para el control de determinados compuestos aromáticos