Bayesian inference for the estimation of thermophysical properties of filamentous fungal colonies

Les champignons jouent un rôle important dans diverses applications industrielles et médicales. La détection de la contamination par ces micro-organismes est essentielle pour prévenir les intoxications alimentaires chez l'homme et les mammifères domestiques. Ces intoxications surviennent en présence de mycotoxines, métabolites secondaires produits par les champignons lors de leur métabolisation. Dans certains cas, la détection des mycotoxines est plus coûteuse et plus longue que l'identification des champignons eux-mêmes. Le développement d'une méthodologie de détection précoce des champignons par thermographie est l'une des approches possibles pour atteindre cet objectif. Cette communication présente une estimation des propriétés thermophysiques d'Aspergillus brasiliensis, un champignon filamenteux fréquemment rencontré dans divers environnements. Un cadre bayésien de modélisation inverse est utilisé pour déterminer la capacité thermique volumique et la conductivité thermique, en tenant compte des incertitudes de mesure et de modélisation. Le champignon est chauffé dans un incubateur à 38 degC, puis refroidi à température ambiante (20 degC). La température de surface du champignon est mesurée à l'aide d'une caméra thermographique. La conduction thermique unidimensionnelle multicouche est modélisée pour le problème direct lors de la phase de refroidissement de l'échantillon. À partir de ces mesures de température et de la méthode bayésienne du problème inverse, tous les paramètres sont modélisés comme des variables aléatoires. La solution du problème direct est validée par une méthode de résolution alternative. Les paramètres d'intérêt sont estimés par la méthode de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC). Une analyse statistique est réalisée afin d'évaluer la qualité des estimations, d'examiner l'influence des facteurs expérimentaux et d'évaluer la cohérence des résultats obtenus dans différentes zones de mesure.

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