Remoção de ibuprofeno de águas por oxidação catalítica

A ocorrência e destino de fármacos no ambiente aquático tem vindo a ser reconhecido como um problema emergente em química ambiental. Alguns compostos são resistentes à degradação nas estações de tratamento de águas residuais, ETARs, enquanto que outros, ainda que sofram degradação parcial, continuam a ser lançados nos meios aquáticos em quantidades apreciáveis. O Ibuprofeno, IB, um dos anti­ inflamatórios mais consumidos por todo o mundo, é um dos fármacos mais detectados no meio hídrico. Apesar dos sistemas de tratamento convencionais utilizados nas ETARs removerem até 90% do IB das águas residuais, é frequente o efluente descarregado conter ainda quantidades significativas deste poluente. A presença destes compostos no ambiente deve ser avaliada dado que possuem actividade biológica, mesmo a baixas concentrações. Os processos avançados de oxidação com peróxido de hidrogénio, na presença de catalisadores heterogéneos, permitem melhorar significativamente a remoção deste tipo de compostos em águas. Assim, foi objectivo deste trabalho o estudo da utilização de peróxido de hidrogénio como agente oxidante na remoção de IB em soluções aquosas, na presença de complexo de acetilacetonato de Ni (II) disperso em PDMS ou encapsulado em zeólitos NaY. Para o doseamento do fármaco em solução foi necessário desenvolver um método analítico consistindo de separação cromatográfica por HPLC e detecção e quantificação por UV-Vis. Não houve necessidade de recorrer a um passo de pré­ concentração de amostras por extracção em fase sólida (SPE) devido ao facto das concentrações de IB medidas ao longo do trabalho se terem sempre encontrado acima do LOQ (811 g L-1) do método analítico por injecção directa. Deste estudo pode concluir-se que o catalisador que apresentou melhor actividade catalítica e consequentemente maior remoção do IB em solução, foi o complexo de acetilacetonato de Ni (II), disperso em PDMS. Foi avaliada a influência, na conversão do IB, de diferentes parâmetros como a concentração inicial de peróxido de hidrogénio adicionada, quantidade de catalisador utilizada na mistura reaccional e temperatura. Os resultados permitiram concluir que os aumentos destes parâmetros conduzem a um aumento da actividade catalítica da reacção. A estabilidade catalítica do acetilacetonato de Ni (II)/PDMS, foi avaliada em ensaios consecutivos com a mesma amostra e nas mesmas condições, tendo-se observado que, após 8 utilizações, o catalisador perde ligeiramente a actividade (cerca de 11% do seu valor inicial). ABSTRACT: The presence and fate of pharmaceuticals in the aquatic environment is an emergent issue in environmental chemistry. Some compounds are poorly removed in wastewater treatment plants (WWTPs) while others, in spite of being partially removed, are still present in the WWTPs effluents and discharged in the receiving water bodies. Ibuprofen, IB, a non-steroid anti-inflammatory drug, is one of the most used and also one of the most frequently detected pharmaceutical contaminants in aquifers worldwide. Its removal by conventional wastewater treatment processes used in most WWTPs is usually high (up to 90% of incoming IB may be removed), but duet the high loads present in the influents, still significant amounts of IB usually leave the WWTPs in the treated effluents. The presence of these compounds in the environment must be evaluated considering that they may have some biological activity even at low concentrations. Advanced oxidation processes using hydrogen peroxide, in the presence of heterogeneous catalysts, provide a significantly improved removal of this type of substances from waters. Therefore, it was the aim of this work to study the use of hydrogen peroxide as an oxidizing agent in the removal of IB from aqueous solutions, in the presence of the catalyst nickel (II) acetylacetonate dispersed in PDMS or encapsulated in the NaY zeolite. For the quantification of the pharmaceutical in aqueous solution it was necessary to develop an analytical methodology based in chromatographic separation by HPLC and with UV-Vis detection and quantification. There was no need for a pre­concentration step of the samples by solid phase extraction (SPE) as the IB concentrations measured were always above the limit of quantification (811 bL1 of) the analytical method. The results from this study have shown that the catalyst which presented the best catalytic activity and the highest IB removal in solution was nickel (II) acetylacetonate dispersed in PDMS.

Modelos estocásticos de crescimento individual e desenvolvimento de software de estimação e previsão

Os modelos de crescimento individual são geralmente adaptações de modelos de crescimento de populações. Inicialmente estes modelos eram apenas determinísticos, isto é, não incorporavam as flutuações aleatórias do ambiente. Com o desenvolvimento da teoria do cálculo estocástico podemos adicionar um termo estocástico, que representa a aleatoriedade ambiental que influencia o processo em estudo. Actualmente, o estudo do crescimento individual em ambiente aleatório é cada vez mais importante, não apenas pela vertente financeira, mas também devido às suas aplicações nas áreas da saúde e da pecuária, entre outras. Problemas como o ajustamento de modelos de crescimento individual, estimação de parâmetros e previsão de tamanhos futuros são tratados neste trabalho. São apresentadas novas aplicações do modelo estocástico monomolecular generalizado e um novo software de aplicação deste e de outros modelos. ABSTRACT: Individual growth models are usually adaptations of growth population models. Initially these models were only deterministic, that is, they did not incorporate the random fluctuations of the environment. With the development of the theory of stochastic calculus, we can add a stochastic term that represents the random environmental influences in the process under study. Currently, the study of individual growth in a random environment is increasingly important, not only by the financial scope but also because of its applications in health care and livestock production, among others. Problems such as adjustment of an individual growth model, estimation of parameters and prediction of future sizes are treated in this work. New applications of the generalized stochastic monomolecular model and a new software applied to this and other models are presented.

Evolutionary algorithms for the modeling of bioreactors

This work aims to study the application of Genetic Algorithms in anaerobic digestion modeling, in particular when using dynamical models. Along the work, different types of bioreactors are shown, such as batch, semi-batch and continuous, as well as their mathematical modeling. The work intendeds to estimate the parameter values of two biological reaction model. For that, simulated results, where only one output variable, the produced biogas, is known, are fitted to the model results. For this reason, the problems associated with reverse optimization are studied, using some graphics that provide clues to the sensitivity and identifiability associated with the problem. Particular solutions obtained by the identifiability analysis using GENSSI and DAISY softwares are also presented. Finally, the optimization is performed using genetic algorithms. During this optimization the need to improve the convergence of genetic algorithms was felt. This need has led to the development of an adaptation of the genetic algorithms, which we called Neighbored Genetic Algorithms (NGA1 and NGA2). In order to understand if this new approach overcomes the Basic Genetic Algorithms (BGA) and achieves the proposed goals, a study of 100 full optimization runs for each situation was further developed. Results show that NGA1 and NGA2 are statistically better than BGA. However, because it was not possible to obtain consistent results, the Nealder-Mead method was used, where the initial guesses were the estimated results from GA; Algoritmos Evolucionários para a Modelação de Bioreactores Resumo: Neste trabalho procura-se estudar os algoritmos genéticos com aplicação na modelação da digestão anaeróbia e, em particular, quando se utilizam modelos dinâmicos. Ao longo do mesmo, são apresentados diferentes tipos de bioreactores, como os batch, semi-batch e contínuos, bem como a modelação matemática dos mesmos. Neste trabalho procurou-se estimar o valor dos parâmetros que constam num modelo de digestão anaeróbia para o ajustar a uma situação simulada onde apenas se conhece uma variável de output, o biogas produzido. São ainda estudados os problemas associados à optimização inversa com recurso a alguns gráficos que fornecem pistas sobre a sensibilidade e identifiacabilidade associadas ao problema da modelação da digestão anaeróbia. São ainda apresentadas soluções particulares de idenficabilidade obtidas através dos softwares GENSSI e DAISY. Finalmente é realizada a optimização do modelo com recurso aos algoritmos genéticos. No decorrer dessa optimização sentiu-se a necessidade de melhorar a convergência e, portanto, desenvolveu-se ainda uma adaptação dos algoritmos genéticos a que se deu o nome de Neighboured Genetic Algorithms (NGA1 e NGA2). No sentido de se compreender se as adaptações permitiam superar os algoritmos genéticos básicos e atingir as metas propostas, foi ainda desenvolvido um estudo em que o processo de optimização foi realizado 100 vezes para cada um dos métodos, o que permitiu concluir, estatisticamente, que os BGA foram superados pelos NGA1 e NGA2. Ainda assim, porque não foi possivel obter consistência nos resultados, foi usado o método de Nealder-Mead utilizado como estimativa inicial os resultados obtidos pelos algoritmos genéticos.