Ingénierie de la sécurité sanitaire des emballages alimentaires
Phuong-Mai NGUYEN
Thèse pour obtenir le grade de docteur délivré par L’Institut des Sciences et Industries du Vivant et de l’Environnement (AgroParisTech)
Spécialité : Sciences et procédés des aliments
Directeurs de thèse : Marie-Laure Lameloise (Pr. AgroParisTech) et Olivier Vitrac (CR-INRA)
Encadrants LNE : Patrick Sauvegrain, Cédric Lyathaud
Thèse CIFRE (convention N° 45/2011) réalisée en collaboration entre UMR 1145 « Génie Industriel Alimentaire » (INRA/AgroParisTech) et pôle « Chimie et Physico-chime des Matériaux » (LNE)
Période : avril 2011 – avril 2014
Résumé
La sécurité sanitaire des matériaux au contact des aliments fait aujourd’hui l’objet de nombreuses controverses. Ces travaux de thèse s’inscrivent dans le projet de recherche collaboratif ANR intitulé « SafeFoodPack Design : conception raisonnée des emballages sûrs » et visent à développer des approches préventives pour la maîtrise de la contamination des aliments par les matériaux en contact direct ou non avec les aliments. Le paradigme initial est que la sécurité peut être construite grâce à des outils de prédiction des transferts, des outils d’aide à la déformulation des matériaux et de prévision de leurs propriétés barrières. Toutes ces méthodes existent déjà dans la littérature. Elles ont été améliorées pour certaines et intégrées dans une même approche de conception et d’évaluation de type FMECA (Failure Mode, Effects, and Criticality Analysis), qui utilise abondamment la modélisation multi-échelle. L’échelle moléculaire a pour but de produire des coefficients de transport utilisables dans des modèles issus de la mécanique des milieux continus. Dans le cadre d’une approximation de Flory-Huggins tout atome, les calculs des coefficients d’activité et des chaleurs de sorption ont été généralisés aux polymères polaires et blocs. La modélisation macroscopique est réalisée à l’aide d’une formulation de type volumes-finis, basées sur des solutions semi-analytiques optimisées pour les matériaux barrières et le chaînage de simulations. A l’échelle de la chaîne d’approvisionnement, un moteur d’inférence permet de gérer automatiquement les dépendances et les diagrammes bayésiens. L’approche complète a été testée avec succès sur son aptitude à prévoir les crises passées et à analyser de voies de contamination émergentes en phase gazeuse. Afin d’appuyer la création d’une base de données de la composition des emballages sur le marché français, une méthode semi-supervisée de déconvolution de spectres RMN par un algorithme de poursuite a été aussi développée. Elle permet de d’identifier et de quantifier des substances d’un grand dictionnaire (50 à 400 substances) à partir du spectre RMN 1H d’un extrait du polymère.
Mots clés : emballage, sécurité sanitaire, FMECA, diffusion, RMN, modélisation moléculaire
Summary
The safety of food contact materials is subjected to numerous controversies. This thesis work is part of the collaborative project ANR “SafeFoodPack Design: rational design off safe food packaging” and aims at developing preventive approaches for the control of the contamination of foodstuffs by materials directly in contact or not with food. The initial paradigm is that the safety can be enforced with the help of prediction tools: mass transfer simulations, decision tools for the deformulation and estimations of barrier properties. All methods already exist in the scientific literature. They were improved for some of them and integrated within a same approach for design and assessment based on multiscale modeling and using a FMECA (Failure Mode, Effects, and Criticality Analysis) type formulation. Molecular modeling produces transport coefficients to be used in continuum mechanics based models. Within one all atom Flory-Huggins approximation, calculation methods of activity coefficient and sorption heat have been generalized to polar and block polymers. Macroscopic modeling is carried out through a finite volume formulation relying on semi-analytical solutions and optimized for barrier materials and simulation chaining. At the scale of the supply chain, an inference engine enables to manage automatically the dependence and the Bayesian networks. The full approach has been tested with success upon its ability to guess past crises and to infer new emerging contamination pathways via gas phases. In order to support the creation of a large composition database of packaging materials on the French market, a semi-supervised deconvolution method of NMR spectra has been developed using a pursuit algorithm. It makes it possible to identity and to quantify substances of a large dictionary (including from 50 to 400 substances) starting from the 1H NMR spectrum of a polymer extract.