Vlees is geen gewone vaste stof. Bestaat uit complexe netwerken van met vocht verzadigde eiwitten, het vertoont enkele intrigerende fysieke eigenschappen wanneer het wordt gekookt. In het verleden hebben verschillende onderzoeken geprobeerd dit gedrag na te bootsen in computersimulaties, maar omdat dit zoveel rekenkracht vereist, ze hebben alleen vereenvoudigd, eendimensionale recreatie van het proces, die niet bijzonder nauwkeurig zijn. In nieuw onderzoek gepubliceerd in EPJ Plus , wiskundigen onder leiding van Dr. Hala Nelson van de James Madison University laten zien dat door vlees te modelleren als een met vloeistof verzadigde matrix van elastische eiwitten, die worden vervormd als de vloeistof beweegt, kookgedrag kan nauwkeuriger worden gesimuleerd.

De door het team verzamelde inzichten kunnen tal van voordelen hebben, zoals verbeteringen in de veiligheidsvoorschriften die gelden voor het vlees dat we consumeren; optimalisaties van de kwaliteit en smaak; en nieuwe manieren om de houdbaarheid te maximaliseren om minimale verspilling te garanderen. In het teammodel het kookproces verwarmde de vloeistof ongelijkmatig, waardoor het beweegt en de eiwitmatrix vervormt. Beurtelings, de beweging van de vloeistof wordt zelf veranderd door deze vervorming. Het resultaat toont een vrij sterke overeenkomst met echte waarnemingen - waar vocht gedeeltelijk verdampt maar ook naar binnen wordt geduwd van het vleesoppervlak tijdens het verwarmen, waardoor het midden opzwelt.

Nelson en collega's baseerden hun model op fundamentele principes van behoud van massa, energie en momentum. Ze hebben vergelijkingen afgeleid die beschrijven hoe polymeren zich zullen gedragen wanneer ze worden gemengd met vloeistofmoleculen, vervolgens de parameters van hun model verfijnd tot het zo realistisch mogelijk was. Vervolgens vergeleken ze de uitkomsten van hun simulaties met experimentele metingen van hoe dunne plakjes steak krimpen als ze in de oven worden gekookt. In toekomstige studies, het team hoopt hun simulaties uit te breiden naar 3D-modellen. Dit zou veel meer rekenkracht vergen, maar als het wordt bereikt, zou ons begrip over de belangrijke voedselbron kunnen verhogen.