Thèse en cours

Étude du devenir des glucosinolates de Brassica lors des procédés de trituration industrielle et de lavage des matières protéiques pour la production d'ingrédients de haute qualité en alimentation animale

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Auteur / Autrice : Apolline Tollitte
Direction : Romain KapelFabrice Mutelet
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Génie des Procédés, des Produits et des Molécules
Date : Inscription en doctorat le 01/04/2025
Etablissement(s) : Université de Lorraine
Ecole(s) doctorale(s) : SIMPPÉ - SCIENCES ET INGENIERIES DES MOLECULES, DES PRODUITS, DES PROCEDES ET DE L'ÉNERGIE
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LRGP - Laboratoire Réactions et Génie des Procédés
Equipe de recherche : Axe 5 - GENIE DES PRODUITS

Résumé

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Le colza, deuxième plante oléagineuse la plus cultivée au monde, a atteint une production mondiale de plus de 70 millions de tonnes en 2022. La France est l'un des plus importants producteurs de colza à l'échelle mondiale. L'huile de colza, représentant 40 à 50% de la matière sèche des graines, est principalement destinée à la production de biocarburants (80%) et à l'industrie agroalimentaire (20%). Le tourteau de colza, résidu solide riche en protéines (30 à 40%) issu de l'extraction industrielle de l'huile, appelée « la trituration », est utilisé dans l'alimentation animale, constituant une alternative au tourteau de soja majoritairement importé à cet effet. Les graines de colza contiennent une famille de métabolites spécifiques du genre Brassica, appelés « les glucosinolates » (10−30 μmol.g-1). Ces molécules, impliquées dans la défense de la plante, se décomposent par hydrolyse ou par voie thermique en produits de dégradation soufrés. Ces produits se répartissent ensuite dans les flux sortants du procédé de la trituration industrielle et sont délétères pour leur qualité. En effet, ces composés sont amers et piquants et entrainent donc des problèmes d'appétence. D'autre part, ils sont soupçonnés être à l'origine de la présence de souffre dans les biocarburants à l'origine de problèmes moteurs. Actuellement, les conditions de la trituration industrielle sont établies pour maximiser le rendement d'extraction de l'huile, ce qui implique des traitements thermiques importants favorisant la libération de produits de dégradation des glucosinolates. En outre, ces traitements thermiques peuvent aussi dégrader des acides aminés thermolabiles tels que la lysine ainsi que la digestibilité des protéines. L'impact précis des conditions industrielles sur la dégradation des glucosinolates est peu compris, ce qui complique la maîtrise de la qualité des produits par le procédé. Pour améliorer la qualité de l'huile et du tourteau de Brassica, il est essentiel de comprendre et quantifier l'effet des conditions du procédé sur la dégradation des glucosinolates afin d'envisager une adaptation rationnelle de celui-ci. Ceci devient d'autant plus important avec l'introduction en France de nouvelles espèces d'interculture à vocation énergétique, comme la carinata, qui contiennent des teneurs beaucoup plus élevées en glucosinolates que les graines de colza. Le projet de thèse visera à cartographier le devenir des glucosinolates au cours des étapes du procédé conventionnel d'extraction chimique d'huile par hexane et de désolvantation par entraînement à la vapeur. Les deux ressources de Brassica seront utilisées – les graines de colza (référence industrielle actuelle) et les graines de carinata (nouvelle variété d'interculture). Ensuite, une méthodologie originale de modélisation de l'effet des conditions clés du procédé sur les cinétiques de transformation des glucosinolates, la qualité nutritionnelle du tourteau et les rendements d'extraction en huile seront développés. Ceci sera accompli à l'aide des algorithmes génético-évolutionnaires. Les procédés de lavage hydroalcoolique seront également étudiés pour l'élimination des glucosinolates résiduels du tourteau. L'effet des conditions opératoires du lavage (titre en éthanol, ratio S/L, nombre de lavages) sur l'abattement des glucosinolates et la qualité nutritionnelle des protéines sera étudié et modélisé par plan d'expériences. Les modèles générés permettront d'établir la séquence optimale de lavage.