क्रॉक पॉट ग्रेट उत्तरी बीन्स

ये क्रॉक पॉट महान उत्तरी सेम शुष्क सेम और सब्जियों के वर्गीकरण के साथ बने होते हैं। यह एक बहुमुखी नुस्खा है, और आप आसानी से मसालेदार सब्जियों को बदल सकते हैं। या सेम के लिए कुछ हैम या बेकन जोड़ें।

चित्रित बीन्स को धीमी कुकर में पकाया जाता था, बिना किसी पूर्व-भिगोने या खाना पकाने के, और वे पूरी तरह से पकाया जाता था। यदि आपको नियमित रूप से बीन्स बनने में परेशानी होती है, तो आगे बढ़ें और रात भर उन्हें भिगो दें। या एक त्वरित-सोख (सेम के पैकेज पर) करें और धीमी कुकर में जोड़ने से पहले थोड़ा सा उबाल लें। हालांकि कई कहते हैं कि नमक का सेम की कोमलता पर असर नहीं पड़ता है, इसे खाना पकाने के समय के अंत में जोड़ें और बीन्स निविदा बनने के बाद।

इन महान उत्तरी सेम में जड़ी बूटी और सब्जी मिश्रण उन्हें पूरी तरह से मौसम देते हैं, और धीमी कुकर इसे बहुत आसान बनाता है।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. सेम कुल्ला कुल्ला और उन्हें उठाओ। किसी भी विकृत बीन्स या किसी भी छोटे पत्थरों को छोड़ दें जिन्हें आप पा सकते हैं। मुझे वास्तव में शुष्क सेम में छोटे पत्थरों को मिला है, इसलिए जब आप कुल्लाते हैं तो उन्हें हमेशा देखो।
  2. धीमी कुकर में सेम को स्थानांतरित करें। बर्तन में 1 1/2 क्वार्ट पानी जोड़ें।
  3. प्याज, गाजर, अजवाइन, बे पत्तियों, लहसुन, अजवाइन के गुच्छे, अजमोद sprigs, और ताजा जमीन काली मिर्च जोड़ें।
  4. 5 1/2 से 6 1/2 घंटे के लिए कम करें और कम करें। 6 घंटे के बाद चित्रित बीन्स काफी नरम थे, लेकिन सेम की उम्र, आपके पानी की कठोरता इत्यादि एक अंतर डाल सकती है।
  1. स्वाद के लिए कोशेर नमक जोड़ें।
  2. चावल पर, सलाद में, मिर्च और स्टूज़ में सूप में सेम, या उन्हें डुबकी में या क्रॉस्टिनी एपेटाइज़र के लिए फैलाने के लिए मैश की सेवा करें। वे किसी भी नुस्खा में उपयोग के लिए बिल्कुल सही हैं जो डिब्बाबंद महान उत्तरी सेम के लिए कहते हैं।
  3. रेफ्रिजरेटर में 4 से 5 दिनों तक स्टोर बचाएं या उन्हें फ्रीज करें (नीचे देखें)।

पकाया बीन्स कैसे फ्रीज करें

बदलाव

पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 317
कुल वसा 1 जी
संतृप्त वसा 0 जी
असंतृप्त वसा 0 जी
कोलेस्ट्रॉल 0 मिलीग्राम
सोडियम 49 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 60 ग्राम
फाइबर आहार 16 ग्राम
प्रोटीन 1 9 जी
(हमारे व्यंजनों पर पोषण संबंधी जानकारी को एक घटक डेटाबेस का उपयोग करके गणना की जाती है और इसे अनुमान माना जाना चाहिए। व्यक्तिगत परिणाम भिन्न हो सकते हैं।)