Second order Monte Carlo and Bayesian inference methods for assessing microbiological risks and nutritional benefits in transformation of vegetable - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2013

Second order Monte Carlo and Bayesian inference methods for assessing microbiological risks and nutritional benefits in transformation of vegetable

Méthodes de Monte Carlo du second ordre et d’inférence bayésienne pour l’évaluation des risques microbiologiques et des bénéfices nutritionnels dans la transformation des légumes

(1)
1
Clémence Rigaux
  • Function : Author
  • PersonId : 771162
  • IdRef : 17721533X

Abstract

The aim of this work is to set up microbiological risk and nutritional benefit assessment methods in the transformation of vegetables, in view of a risk-benefit analysis. The considered (industrial) risk is the alteration of green bean cans due to thermophilic bacteria Geobacillus stearothermophilus, and the nutritional benefit is the vitamin C content in appertized green beans. Reference parameters have first been acquired, by a meta-analysis using Bayesian inference for the risk part. Thermal resistance parameters D at 121.1°C and pH 7, zT and zpH of G.stearothermophilus have been respectively estimated at 3.3 min, 9.1°C and 4.3 pH units on average in aqueous media. The risk and benefit models have then been analyzed by a two-dimensional Monte Carlo simulation method, allowing a separated propagation of uncertainty and variability. The vitamin C losses between fresh and appertized green beans predicted by the model are of 86% on average, and the predicted non-stability at 55°C rate is of 0.5% on average, in good accordance with reality. A risk-benefit analysis has then been carried out to optimize benefit while keeping risk at an acceptable level, by exploring possible intervention scenarios based on some sensibility analysis results. Finally, a risk analysis model involving pathogenic bacteria Bacillus cereus in a courgette puree has been confronted to incubated product contamination data, by means of a Bayesian inference.
L'objectif du travail est de mettre en place des méthodes d'évaluation des risques microbiologiques et des bénéfices nutritionnels lors de la transformation des légumes, en vue d'une analyse risque-bénéfice. Le risque (industriel) considéré est l'altération des conserves de haricots verts due à la bactérie thermophile Geobacillus stearothermophilus, et le bénéfice nutritionnel est la teneur en vitamine C des haricots verts appertisés. Des paramètres de référence ont d'abord été acquis, par une méta-analyse par approche bayésienne pour la partie risque. Les paramètres de résistance thermique D à 121.1°C et pH 7, zT et zpH de G.stearothermophilus ont ainsi été estimés respectivement à 3.3 min, 9.1°C et 4.3 unités pH en moyenne en milieu aqueux. Les modèles risque et bénéfice ont ensuite été analysés par la méthode de simulation de Monte Carlo à deux dimensions, permettant une propagation séparée de la variabilité et de l'incertitude. Les pertes en vitamine C prédites par le modèle entre la matière première et les légumes appertisés sont de 86% en moyenne, et le taux de non-stabilité à 55°C prédit est de 0.5% en moyenne, globalement en accord avec la réalité. Une analyse risque-bénéfice a ensuite visé à optimiser le bénéfice tout en gardant le risque à un niveau acceptable, par exploration de scénarios d'interventions possibles basés sur les résultats d'analyses de sensibilité. Enfin, un modèle d'évaluation des risques dus à la bactérie pathogène Bacillus cereus dans une purée de courgettes a été confronté à des données de contamination dans des produits incubés, par le biais d'une inférence bayésienne.
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Dates and versions

pastel-00967496 , version 1 (28-03-2014)

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  • HAL Id : pastel-00967496 , version 1

Cite

Clémence Rigaux. Méthodes de Monte Carlo du second ordre et d’inférence bayésienne pour l’évaluation des risques microbiologiques et des bénéfices nutritionnels dans la transformation des légumes. Sociologie. AgroParisTech, 2013. Français. ⟨NNT : 2013AGPT0015⟩. ⟨pastel-00967496⟩
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