#Araşdırmalar və Tədqiqatlar #Xəbərlər

Yeni bir tənlik baristalara hər dəfə mükəmməl espresso hazırlamağa kömək edə bilər

Paul Arnold tərəfindən , Phys.org

redaktə edən: Gaby Clark , rəy verən: Robert Egan

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin


Burada eksperimental material kimi istifadə edilən qəhvə ya (a və b) Ruandadan olan Tumba qəhvəsi, ya da (c və d) Kolumbiyadan olan Guayacan qəhvəsidir. (a) və (c)-də şəkildə göstərilən üyütmə parametrindən istifadə edərək istehsal olunan toz qəhvəni göstəririk. (b) və (d)-də isə eyni üyüdülmüş qəhvənin optik mikroskop şəkillərini 1 × zumla göstəririk; şəklin əsas hissəsinin eni 14 mm-dir. Müəllif: Royal Society Open Science (2026). DOI: 10.1098/rsos.252031

Hər kəsin mükəmməl bir fincan qəhvə haqqında təsəvvürü fərqlidir. İstər qara, istər bir az südlü, istərsə də daha şirin olsun, onu özünüz bəyənirsiniz. Bəs bu dadın fincanınıza necə daxil olmasını tənzimləyən universal bir qanun varmı? Royal Society Open Science jurnalında dərc olunan yeni bir araşdırmaya görə , cavabın bir hissəsi suyun yüksək təzyiq altında keçdiyi sıx şəkildə yığılmış qəhvə dənələrinin yatağının adı olan pakın keçiriciliyindədir.

Həqiqətən yaxşı bir espresso hazırlamaq, əsasən sınaq və səhv yolu ilə mümkündür. Qəhvə növündən asılı olmayaraq, baristalar düzgün axın sürətinə nail olmaq üçün qəhvənin nə qədər incə üyüdüldüyünü və pakda nə qədər qablaşdırıldığını daim tənzimləməlidirlər. Bu, müəyyən bir müddət ərzində pakdan keçən mayenin həcmidir və suyun üyüdülmüş qəhvə ilə nə qədər təmasda qaldığını müəyyən edir. Bu yeni tədqiqat, prosesin bəzi təxminlərini aradan qaldırmağa kömək edir.

Şaybaya

Ötürücülüyün üyüdülmə ölçüsü və qablaşdırma şərtləri ilə necə dəyişdiyini etibarlı şəkildə proqnozlaşdıra bilən ümumiləşdirilmiş bir model yox idi, buna görə də tədqiqatçılar şaybanı mikroskopik səviyyədə araşdıraraq birini qurmağa başladılar.

Onlar iki qovrulmuş qəhvə növünü (Ruandadan Tumba və Kolumbiyadan Guayacán) çox incədən iriyə qədər 11 fərqli ölçüdə üyütdülər. Dənələri kiçik plastik borulara yığdılar və qəhvənin daxili quruluşunun 3D rəqəmsal xəritələrini yaratmaq üçün rentgen kompüterli mikrotomoqrafiyadan (XCT) istifadə etdilər. Bu, onlara normalda çılpaq gözlə görünməyən dənəciklər arasındakı tunelləri və boşluqları görməyə imkan verdi.

Daha sonra, komanda suyun harada sərbəst axdığını və harada ilişib qaldığını müəyyən etmək üçün bu 3D xəritələr vasitəsilə rəqəmsal axın testləri apardı.

Onların işlərinin mərkəzində mayelərin bir-birinə bağlı məkanlar şəbəkələrindən (məsamə boşluqları, qəhvə dənələri arasındakı kiçik boşluqlar və tunellər kimi tanınır) necə hərəkət etdiyini öyrənən fizikanın bir qolu olan perkolasiya nəzəriyyəsi dayanırdı. Komanda bundan istifadə edərək, bu məsamə boşluğunun nə qədərinin çıxılmaz nöqtələr əvəzinə şaybadan keçən davamlı yollar əmələ gətirdiyini müəyyən etdi.

Keçiriciliyin proqnozlaşdırılması

Bütün bunları bir yerə toplayaraq, onlar qəhvənin keçiriciliyinin əsasən birləşmiş məsamə sahəsinin miqdarından, dənələrin ümumi səth sahəsindən, onların orta ölçüsündən və bir-birinə nə qədər sıx yerləşməsindən asılı olduğunu göstərən bir tənlik yaratdılar. Bu keçiricilik suyun qəhvə ilə nə qədər təmasda qalmasını müəyyən edir və bu da fincanda nə qədər dadın əmələ gəlməsinə güclü təsir göstərir.

Tədqiqatçılar məqalələrində qeyd ediblər ki, “Biz süzülmə nəzəriyyəmizlə əla uyğunluq tapırıq və qəhvənin keçiriciliyini proqnozlaşdırmaq üçün üyüdülmə ölçüsünü və qablaşdırma fraksiyasını spesifik səth sahəsi ilə əlaqələndirməyin praktik bir yolunu təklif edirik”.

Onların tənliyi bizi mükəmməl fincana yaxınlaşdırsa da, tədqiqatçılar dənələrin islandıqdan sonra necə dəyişdiyi barədə hələ çox şey öyrənilməli olduğunu etiraf edirlər. “Modelimiz göstərir ki, hissəciklərin şişməsi və potensialı diqqətli araşdırma tələb edir.”

Bu tədqiqatın baristaların qəhvəni bir gecədə necə hazırladıqlarını dəyişdirməsi ehtimalı azdır, lakin bu, onlara üyüdülmüş qəhvənin ölçüsünün və qablaşdırmanın axına necə təsir etdiyini daha yaxşı təxmin etməyə kömək edə bilər. Bu, həmçinin mühəndislərə müxtəlif qəhvələrə avtomatik uyğunlaşan ağıllı maşınlar dizayn etməyə kömək edə bilər.

Müəllifimiz Paul Arnold tərəfindən sizin üçün yazılmış, Qeb Klark tərəfindən redaktə edilmiş və Robert Eqan tərəfindən faktlar yoxlanılmış və nəzərdən keçirilmiş bu məqalə diqqətli insan əməyinin nəticəsidir. Müstəqil elmi jurnalistikanı yaşatmaq üçün sizin kimi oxuculara güvənirik. Bu reportaj sizin üçün vacibdirsə, xahiş edirik ianə etməyi düşünün (xüsusilə aylıq). Təşəkkür olaraq reklamsız hesab əldə edəcəksiniz .

Leave a comment

Sizin e-poçt ünvanınız dərc edilməyəcəkdir. Gərəkli sahələr * ilə işarələnmişdir