Espresso पेय के लिए Froth दूध के लिए एक भाप वंड का उपयोग कैसे करें

कई एस्प्रेसो पेय और अन्य गर्म पेय पदार्थों में फॉम्ड या फ्रोथेड दूध का उपयोग किया जाता है। कुछ अभ्यास के साथ, आप कैप्चिनोस , मैकचियाटोस , चाय लैट्स और अन्य पेय के लिए शानदार फोमयुक्त दूध बना सकते हैं।

एस्प्रेसो मशीन के साथ फ्राइंग दूध बहुत आसान है। अधिकांश मशीनों (कई स्वचालित मशीनों सहित) में एक भाप की छड़ी शामिल होती है जो पक्ष से लटकती है। यह संलग्न हाथ केवल आपके दूध में भाप को मजबूर करता है, धीरे-धीरे इसे दबाव से गर्म करता है। उसी समय, यह दूध को हवा में जोड़ता है, जो इसे फहराता है (या फोम)।

फ्राइंग के लिए आपको एक छोटे से धातु पिचर की भी आवश्यकता होगी। इन्हें दूध-सुखाने वाले पिचर्स कहा जाता है और वे कई दुकानों पर उपलब्ध हैं जो एस्प्रेसो मशीनों और सहायक उपकरण बेचते हैं। वे भाप की छड़ी के लिए एक आदर्श गहराई हैं और लंबे हैंडल को पकड़ना और नियंत्रण करना आसान है।

फ्राइंग दूध के लिए सही तरीके पेय के आधार पर थोड़ा भिन्न होते हैं, लेकिन इस तकनीक में बनावट वाले दूध की इस शैली के लिए मूल बातें शामिल हैं।

आपको किस चीज़ की ज़रूरत पड़ेगी

इसे कैसे करे

  1. ताजा, ठंडा दूध एक छोटे धातु पिचर में डालो।
  2. एस्प्रेसो मशीन पर स्टीम वंड संलग्न करें।
  3. सतह के नीचे, दूध में भाप की छड़ी डालें।
  4. पिचर के किनारे के पास छड़ी की नोक को रखते हुए, दूध में एक भंवर बनाते हैं।
  5. पिचर को ले जाएं ताकि दूध में हवा को शामिल करने और बड़े बुलबुले तोड़ने के लिए भाप की छड़ी किनारे के करीब या किनारे के करीब हो। बुलबुले धीरे-धीरे छोटे हो जाना चाहिए।
  1. एक बार मिश्रण में आकार में काफी वृद्धि हुई है (एक कैप्चिनो के लिए मात्रा के बारे में दोगुना या लेटे के लिए 1 1/2 गुना मात्रा), पिचर से छड़ी हटा दें।
  2. दूध की बनावट चिकनी (पिक्सलेटेड नहीं) होनी चाहिए और पिघला हुआ आइसक्रीम की उपस्थिति में समान होना चाहिए।
  3. अपने एस्प्रेसो या अन्य पेय में तुरंत फोमयुक्त दूध डालें, पिचर में कुछ छोड़ दें। वांछित होने पर, डालने के दौरान लेटे कला बनाएं।

फ्राइंग दूध के लिए टिप्स

पोषण संबंधी दिशानिर्देश (प्रति सेवा)
कैलोरी 74
कुल वसा 4 जी
संतृप्त वसा 2 जी
असंतृप्त वसा 1 जी
कोलेस्ट्रॉल 12 मिलीग्राम
सोडियम 52 मिलीग्राम
कार्बोहाइड्रेट 6 जी
फाइबर आहार 0 जी
प्रोटीन 4 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।)