加圧加熱殺菌（レトルト殺菌）に使われるＦ値について

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質問者：asuka99
質問日時：2001/01/31 10:11
回答数：2件

微生物の加圧加熱殺菌に指標に使用されるＤ値、Ｚ値、Ｆ値について教えてください。
また、詳しい解説のでているような書籍やWEBサイトがありましたら教えてください。

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回答 (2件)

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No.2ベストアンサー

回答者： zarastro21
回答日時：2001/01/31 17:54

不十分かもしれませんが簡単に

Ｄ値：ある一定温度で目的の細菌数を１／１０に殺菌する時間。単位は通常（分）、９０％致死時間のこと。通常、縦軸に細菌の生存数の対数、横軸に加熱（殺菌）時間をプロットした生存曲線（直線）の傾きから求める。一定温度でのＤ値を比較すると、その温度での細菌の熱耐性を評価できる。
Ｚ値：細菌のＤ値は温度によって変化するので、Ｄ値では不十分、Ｚ値は死滅速度がどの程度温度に依存するかを示す値。細菌のＤ値と温度をプロットしたとき、Ｄ値が１／１０になるときの温度幅。単位は（℃）、縦軸にＤ値の対数、横軸に加熱温度をプロットした耐熱性曲線（ＴＤＴ曲線と呼び通常直線）の傾きから求める。一般に栄養細胞と芽胞等を比較した場合、前者が熱に対する感受性が高く、Ｚ値は小さい傾向にある。
Ｆ値：実際の殺菌は一定温度で行われるわけではなく、加熱、冷却に伴って温度が変化するためトータルの殺菌効率、致死率を表すものが必要。これがＦ値、各プロセスの致死率Ｌを積分したもの。通常、基準温度２５０゜Ｆ（＝１２１℃）における殺菌時間に相当する。
　　　ちなみに　Ｌ＝１０＾｛（Ｔ－Ｔｒ）／Ｚ｝　
　　　Ｔ：殺菌温度　　Ｔｒ：基準温度
Ｆ0値はＺ値を１０℃に固定して求めたＦ値。細菌の耐熱性のデーターが含まれなくなるため、殺菌プロセスの評価によく利用されます。
また、缶詰製品のように常温長期保存する食品ではボツリヌス菌芽胞の完全殺菌が要求され、この耐熱性芽胞のＤ値の１２倍の熱処理が要求されています。１２Ｄの概念と呼ばれています。食品衛生法にある「１２０℃、４分間の加熱」はこれを想定してのことと思われます。

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No.1

回答者： MiJun
回答日時：2001/01/31 12:04

以下のサイトは参考URLサイトは如何でしょうか？

そのページから、
１．http://debye.ch.a.u-tokyo.ac.jp/jikken/theory.html
（加熱殺菌機構）
-----------------------
２．http://www12.freeweb.ne.jp/business/ktakao/retor …
(レトルト殺菌について)
F値の解説があります。

成書では(内容未確認！)、
----------------------------
食品工学基礎講座／５／光琳／１９９１．８　
食品のマイクロ波加熱／露木英男，首藤厚／建帛社／１９７４
新殺菌工学実用ハンドブック／サイエンスフォーラム…／１９９１．９　
HACCP必須技術 : 殺菌からモニタリングまで / 横山理雄, 里見弘治, 矢野俊博編. -- 幸書房, 1999
わかりやすい殺菌・抗菌の基礎知識 / 高麗寛紀, 河野雅弘, 野原一子共著. -- オーム社, 2000
最新殺菌技術とその利用 / 堀込広明編. -- 工業技術会, 1990
殺菌・抗菌技術の新展開 / 東レリサーチセンター調査研究部門編. -- 東レリサーチセンター, 1994. -- (TRC R&D library)
-----------------------------
ご参考まで。

参考URL：http://debye.ch.a.u-tokyo.ac.jp/jikken/sakkin.html

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> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
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　ある集団からランダムに集めたデータが15,12,18,12,22,13,21,12,17,15,19、もう一方のデータが22,21,25,24,24,18,18,26,21,27,25としましょう。一見すると後者のほうが値が大きく、前者と差があるように見えます。そこで、差を検定するために、t検定を行います。結果として計算上差があり、前者と後者は計算上差がないのにあると間違えて判断する可能性の許容値(有意確率)何%の確率で差があるといえます。常識的に考えても、これだけのサンプル数で差があると計算されたのだから、差があると判断しても差し支えないだろうと判断できます。
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> どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断・・・
　例えば、工場で作られるネジの直径などは、まったくばらつきなくぴったり想定した直径のネジを作ることはきわめて困難です。多少の大きさのばらつきが生じてしまいます。1mm違っても規格外品となります。工場では企画外品をなるべく出さないように、統計を取って、ネジの直径のばらつき具合を調べ、製造工程をチェックして、不良品の出る確率を下げようとします。しかし、製品をすべて調べるわけにはいきません。そこで、調べるのに最低限必要なサンプル数を調査と計算を重ねてチェックしていきます。
　一方、農場で生産されたネギの直径は、1mmくらいの差ならほぼ同じロットとして扱われます。また、農産物は年や品種の違いにより生育に差が出やすく、そもそも規格はネジに比べて相当ばらつき具合の許容範囲が広くなっています。ネジに対してネギのような検査を行っていたのでは信頼性が損なわれます。
　そもそも、統計学的検定は客観的判断基準の一指針ではあっても絶対的な評価になりません。あくまでも最終的に判断するのは人間であって、それも、サンプルの質や検証する精度によって、必要サンプルは変わるのです。

　あと、お礼の欄にあった専門家：統計学者とありましたが、統計学者が指摘できるのはあくまでもそのサンプルに対して適切な検定を使って正しい計算を行ったかだけで、たとえ適切な検定手法で導き出された結果であっても、それが妥当か否か判断することは難しいと思います。そのサンプルが、何を示し、何を解き明かし、何に利用されるかで信頼度は変化するからです。
　ただ、経験則上指標的なものはあります。正規分布を示すサンプルなら、20～30のサンプル数があれば検定上差し支えない(それ以下でも問題ない場合もある)とか、正規分布でないサンプルは最低６～８のサンプル数が必要とか、厳密さを要求される調査であれば50くらいのサンプル数が必要であろうとかです。でも、あくまでも指標です。