Thèse Impact des Technologies Émergentes sur le Processus de Congélation des Fruits et Légumes Approches Expérimentales et de Modélisation H/F

Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Technologie de Compiègne École doctorale : Sciences pour l'ingénieur Laboratoire de recherche : Transformations intégrées de la matière renouvelable Direction de la thèse : Olivier BALS ORCID 0009000440791588 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-07-15T23:59:59 Le sujet concerne l'impact des technologies émergentes sur le processus de congélation des fruits et légumes. L'approche expérimentale sera combinée à une modélisation.
L'effet de prétraitements combinés, par champ électrique pulsé (CEP) et ultrasons (US), sera étudié. Une caractérisation multi-échelle de la cinétique de congélation sera réalisée pour déterminer les paramètres clés, notamment la température de nucléation, la vitesse de congélation, le temps passé dans la zone de formation maximale des cristaux de glace et la teneur en eau congelable. Ceci permettra de révéler l'influence du prétraitement combiné sur la formation et la croissance des cristaux de glace. Parallèlement, la qualité sensorielle des fruits et légumes congelés-décongelés sera évaluée, incluant les pertes par exsudation, les propriétés de texture, les paramètres colorimétriques, les composants nutritionnels et les modifications microstructurales. Cette évaluation permettra une analyse complète de l'effet de préservation de la qualité du prétraitement combiné. L'analyse de corrélation de Pearson sera utilisée pour corréler les paramètres cinétiques de congélation avec les indicateurs de qualité après décongélation, en identifiant les principaux paramètres de congélation qui influencent la qualité de la congélation-décongélation et en repérant les facteurs cinétiques de congélation (tels que le temps passé dans la zone de formation maximale de cristaux de glace, le taux de congélation, le degré de surfusion, etc.) qui sont fortement corrélés à la détérioration de la qualité.
Les effets des paramètres de prétraitement sur la structure cellulaire des fruits et légumes à différentes teneurs en eau seront étudiés de manière systématique. L'évolution de la microstructure cellulaire et la distribution morphologique des cristaux de glace lors de la congélation seront ensuite caractérisées. À l'aide de méthodes de plans d'expériences, telles que la méthodologie des surfaces de réponse, un modèle de relation quantitative reliant les paramètres de prétraitement aux modifications de la structure cellulaire sera construit. Ce modèle précisera l'influence de chaque paramètre sur la taille des cristaux de glace et l'indice de désintégration cellulaire (Z). Sur cette base, une analyse de régression multivariée et une analyse en composantes principales seront utilisées pour calculer les coefficients de pondération de chaque paramètre de prétraitement par rapport à la structure cellulaire. Ces résultats révéleront les facteurs clés affectant les modifications structurales et leurs interactions, fournissant ainsi une base théorique pour un contrôle précis du processus de congélation ultérieur.
Plusieurs modèles d'apprentissage automatique, incluant la régression des moindres carrés partiels (PLSR), la régression à vecteurs de support (SVR) et le réseau de neurones artificiels à rétropropagation (BP-ANN), seront construits pour établir des relations de correspondance non linéaires entre les paramètres de prétraitement, les changements de structure cellulaire et les indicateurs de qualité après congélation. En comparant la précision de prédiction, la capacité de généralisation et la robustesse des différents modèles, l'approche de modélisation optimale sera identifiée. Cela permettra de prédire avec précision la qualité des fruits et légumes surgelés et d'optimiser intelligemment les paramètres de processus, fournissant ainsi un soutien théorique et une voie technologique pour la production intelligente de fruits et légumes surgelés de haute qualité.
La congélation est une méthode essentielle pour prolonger la durée de conservation des aliments, principalement en inhibant l'activité microbienne et le métabolisme cellulaire des fruits et légumes, retardant ainsi leur altération (Zhang et al., 2024). Ces dernières années, la demande croissante des consommateurs pour des fruits et légumes surgelés de haute qualité a stimulé une croissance continue du marché mondial des produits surgelés, qui devrait atteindre 712,8 milliards de dollars américains d'ici 2030. La région Asie-Pacifique, et plus particulièrement la Chine, apparaît comme l'un des principaux moteurs de cette croissance. Cependant, les technologies conventionnelles de congélation sont limitées par les vitesses de transfert thermique, ce qui entraîne la formation de cristaux de glace irréguliers et de grande taille à l'intérieur et à l'extérieur des cellules. Ces cristaux provoquent des dommages mécaniques irréversibles aux parois et membranes cellulaires, entraînant des problèmes tels que la perte de jus à la décongélation, le ramollissement de la texture, le brunissement de la couleur et la perte de nutriments. Il devient ainsi difficile de répondre aux attentes du marché en matière de produits surgelés de haute qualité (Grover et al., 2023). Par conséquent, l'étude des mécanismes de formation des cristaux de glace lors de la congélation et le contrôle de leur croissance revêtent une importance majeure pour améliorer la qualité des fruits et légumes surgelés.
Afin de réduire les impacts environnementaux associés à l'utilisation de la chaîne du froid et de promouvoir des aliments sûrs présentant une qualité sensorielle et nutritionnelle élevée, des technologies innovantes sont désormais utilisées pour assister les procédés de congélation. La cavitation ultrasonore permet de fragmenter les gros cristaux de glace et de favoriser la nucléation secondaire, conduisant ainsi à la formation de cristaux plus fins (Bhargava et al., 2021). Les champs électriques pulsés à haute tension (PEF) améliorent les transferts de masse et de chaleur par électroporation, optimisant ainsi la formation des cristaux de glace pendant la congélation (Rondineli et al., 2024).
L'effet d'électroporation induit par les PEF augmente la perméabilité des membranes cellulaires, favorisant ainsi la migration de l'eau et la nucléation des cristaux de glace, ce qui réduit le temps de passage dans la zone de formation maximale des cristaux de glace (Liu et al., 2021). Par ailleurs, l'indice de désintégration par relaxation texturale (Z) a été identifié comme un paramètre clé pour quantifier l'intensité du traitement par PEF et prédire à la fois l'efficacité de la congélation et la qualité finale du produit (Huang et al., 2025).
Afin de combler les lacunes de recherche mentionnées ci-dessus, cette étude s'appuiera sur des technologies émergentes de traitement physique non thermique, telles que les champs électriques pulsés (PEF) et les ultrasons, afin d'examiner de manière systématique leurs effets sur la structure cellulaire des fruits et légumes et de construire un modèle multi-échelle reliant les paramètres de procédé, la structure cellulaire et la qualité des produits congelés.
-Étudier les mécanismes de formation des cristaux de glace lors de la congélation de fruits et légumes représentatifs à l'aide de technologies combinées de champs physiques émergents, et explorer de manière systématique les effets de la croissance des cristaux de glace ainsi que des techniques de prétraitement sur la structure cellulaire des tissus végétaux.
-Développer un modèle multi-échelle reliant les paramètres de procédé, la structure cellulaire et la qualité des produits surgelés, en intégrant des approches d'apprentissage automatique afin d'améliorer la compréhension des mécanismes sous-jacents et la prédiction de la qualité finale des produits.
Afin de combler les lacunes de recherche mentionnées ci-dessus, cette étude s'appuiera sur des technologies émergentes de traitement physique non thermique, telles que les champs électriques pulsés (PEF) et les ultrasons, afin d'examiner de manière systématique leurs effets sur la structure cellulaire des fruits et légumes et de construire un modèle multi-échelle reliant les paramètres de procédé, la structure cellulaire et la qualité des produits congelés. En outre, des méthodes d'apprentissage automatique seront intégrées afin d'établir un modèle prédictif reliant les paramètres de procédé à la qualité des produits surgelés.