Enología – Estudio de un modelo experimental multidisciplinar para caracterizar el sistema de «fermentación

Introducción – Paolo Capra, Ever Srl

Presentación del modelo experimental, desde la caracterización del mosto (química, oligoelementos, precursores aromáticos), a la caracterización del vino (química y aromática), pasando por el seguimiento de la fermentación en tiempo real – Paolo Antoniali, Italiana Biotecnologie Srl

THiOLS: UPLC-MS – Estudio e implementación del método para la determinación y cuantificación de tioles en vinos – Sara Bogialli / Marco Roverso, Universidad de Padua

MASUT DA RIVE: estudio de caso – Presentación de los resultados tras tres años de cosecha predictiva – Nicola Biasi, Nicola Biasi Consulting

Aprender del vino» significa innovar e investigar junto con enólogos y productores; colaborar y compartir conocimientos para preservar y mejorar cada día la calidad del vino.

Tras diez años del programa Y-TEAM para el desarrollo de la calidad de las levaduras y sus derivados para la fermentación enológica, Ever presenta WINE-LEARNING: un modelo experimental innovador y multidisciplinar para la caracterización del sistema «uva-fermentación-vino».

Predecir el progreso de una fermentación es extremadamente útil y permite tomar medidas correctoras, en caso necesario, para garantizar el éxito de la vinificación, tanto si se trata de una fermentación primaria como de una refermentación para vino espumoso.
Para desarrollar un modelo predictivo sólido, flexible y fiable de la fermentación del vino, es necesario disponer de una amplia base de datos que incluya datos sobre las fermentaciones de distintas variedades de uva, zonas y añadas; información sobre el tratamiento de los mostos o bases, la cepa de levadura utilizada y la nutrición empleada y, por último, pero no por ello menos importante, las condiciones de funcionamiento adoptadas.
Se han propuesto varios modelos matemáticos centrados en la composición del mosto y la fisiología de las levaduras para predecir la cinética de la fermentación alcohólica. Estos modelos requieren la estimación de un gran número de parámetros, lo que puede dificultar su aplicación en una situación de bodega industrial y, en particular, durante la vendimia.
El proyecto WINE LEARNING, más que definir un modelo predictivo de la fermentación del vino, esboza un sistema de diagnóstico empírico que contribuye, mediante un enfoque práctico y la observación experimental, a caracterizar el estado del sistema «uva-fermentación-vino» y a definir opciones operativas bien meditadas antes de las fermentaciones.