Modélisation de la variabilité des transferts thermiques dans la chaîne du froid pour la maîtrise de la qualité et de la sécurité des aliments - INRAE - Institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement Access content directly
Theses Year : 2014

(trad auto)Modeling the variability of heat transfer in the cold chain for food quality and safety control

Modélisation de la variabilité des transferts thermiques dans la chaîne du froid pour la maîtrise de la qualité et de la sécurité des aliments

Steven Duret

Abstract

The objective of this work is to develop a methodology which allows the prediction of temperature and quality evolution of food products from the operating conditions of the cold chain. This methodology uses stochastic models to account for the random aspect of operating conditions in cold chain (i.e. ambient temperature, thermostat setting, air flow rate in display cabinet, thermal insulation of domestic refrigerator...), the biological variability of micro-organisms (i.e. initial contamination, growth rate, minimum growth temperature...) and the variability of food properties (i.e. pH, aw, nitrite content...). These stochastic models were then coupled to deterministic models to predict product temperature and quality evolution. A simplified model was developed from experimental and numerical (CFD) studies to describe the evolution of product temperature in cold rooms in stores. This model was then coupled to the simplified models previously developed for refrigerated vehicle, display cabinet and domestic refrigerator to properly predict the product time-temperature profiles. The methodology was applied to the cold chain of cooked ham. The thermal model was then coupled to a predictive microbial model to predict consumers' exposure to Listeria monocytogenes. The growth competition with the lactic flora was also taken into account. It was found that 0.63 % of products contain L. monocytogenes above 100 CFU g-1 at the consumption time. These products are considered as "unsafe" products relatively to the European regulation. A variance based sensitivity analysis highlighted the impact of time-temperature profiles on consumers' exposure. A refined analysis by accept and reject algorithm revealed the significant impact of residence time and temperature in the domestic refrigerator. Finally, energy consumption simplified models were coupled to the thermal model to evaluate the impact of operating conditions on energy consumption and on the microbial contamination. This study showed that although consumers' exposure could be divided by two if the temperature in the domestic refrigerator was decreased by 2°C, it would slightly increase energy consumption.
L'objectif de ce travail est de développer une méthodologie permettant de prédire l'évolution de la température et des qualités organoleptique et sanitaire des aliments à partir des conditions opératoires de la chaîne du froid. Cette méthodologie utilise des modèles stochastiques pour prendre en compte les paramètres aléatoires liés aux conditions opératoires de la chaîne du froid (i.e. température ambiante, réglage du thermostat, débit d'air dans le meuble de vente, isolation du réfrigérateur...), de la variabilité biologique des micro-organismes (i.e. contamination initiale, taux de croissance, température minimale de croissance) et des propriétés des aliments (pH, aw, teneur en nitrite...). Ces modèles stochastiques sont ensuite associés à des modèles déterministes pour décrire l'évolution de la température et de la qualité des produits. Un modèle simplifié permettant de décrire les transferts thermiques dans une chambre froide a été développé à partir des études expérimentale et numérique (CFD). Ce modèle a été associé à ceux précédemment développés pour le véhicule frigorifique, le meuble frigorifique de vente et le réfrigérateur domestique pour prédire de manière réaliste les profils temps-température de produits. Cette méthodologie a été appliquée à la chaîne du froid du jambon. Les modèles thermiques ont été couplés à un modèle de microbiologie prévisionnelle pour prendre en compte, dans un premier temps, l'évolution de la charge de L. monocytogenes, puis, la compétition de cette croissance avec les bactéries lactiques. Les résultats de simulation permettent d'évaluer l'exposition des consommateurs à L. monocytogenes et ils montrent que 0,63 % des produits sont consommés avec un niveau de L. monocytogenes supérieur à 100 UFC g-1. Ces produits sont considérés comme « à risque » d'après la norme européenne. Une première analyse globale de sensibilité basée sur la décomposition de la variance met en évidence l'impact des profils temps-température du produit sur l'exposition des consommateurs à L. monocytogenes. Une analyse détaillée basée sur l'acceptation / rejet montre l'importance du temps de séjour et de la température dans le réfrigérateur domestique. Des modèles simplifiés de consommation énergétique des équipements ont ensuite été intégrés au modèle thermique afin d'évaluer l'impact du changement des conditions opératoires sur la consommation d'énergie et sur la contamination de L. monocytogenes. Cette étude montre que l'exposition pourrait être réduite de moitié si tous les consommateurs diminuaient de 2°C la température de leur réfrigérateur. Cette diminution entrainerait une légère augmentation de la consommation énergétique.

Keywords

No file

Dates and versions

tel-02600249 , version 1 (16-05-2020)

Identifiers

Cite

Steven Duret. Modélisation de la variabilité des transferts thermiques dans la chaîne du froid pour la maîtrise de la qualité et de la sécurité des aliments. Sciences de l'environnement. Doctorat, Génie des procédés, Institut des Sciences et Industries du Vivant et de l'Environnement (AgroParisTech), 2014. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-02600249⟩

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