Estudo de receptores sintéticos no reconhecimento molecular de substratos aniónicos e iões metálicos

O trabalho descrito insere-se no âmbito da Química Supramolecular e consistiu no desenvolvimento de receptores artificiais, na forma protonada ou complexada, para o reconhecimento molecular de substratos aniónicos derivados de ácidos carboxílicos incluindo os herbicidas PMG2-, ATCP- e 2,4-D-. Foram investigadas duas séries de aniões, uma alifática (ox2-, mal2-, suc2-, glu2-, adip2-, cit3- e cta3-) e outra aromática (bzc-, naphc-, anthc-, pyrc-, ph2-, iph2-, tph2-, btc3-, dihyac2-, 4,4-dibzc2-, 3-nitrobzc- e 4-nitrobzc-). Foram sintetizados sete novos ligandos macrocíclicos simétricos constituídos por anéis aromáticos piridina ou fenantrolina ligados por cadeias de poliaminas saturadas. O comportamento ácido-base destes macrociclos foi investigado em solução aquosa e as constantes de protonação correspondentes determinadas por métodos potenciométricos e de RMN de 1H. As propriedades de complexação destes ligandos com os iões metálicos Ni2+, Cu2+, Zn2+, Cd2+ e Pb2+ foram também estudadas por métodos potenciométricos nas mesmas condições experimentais, tendo revelado que os macrociclos de dimensão média são capazes de acomodar um ou dois iões metálicos. O complexo dinuclear de Cu(II) derivado do macrociclo com dois grupos piridina foi utilizado como receptor de aniões carboxilato originando complexos ternários. Todos os complexos foram caracterizados em solução por espectroscopias de UV/vis/IVpróx e de RMN. As espécies paramagnéticas foram também caracterizadas por espectroscopia de RPE. A formação de espécies ternárias foi ainda investigada por espectrometria de massa ESI-MS e ESI-MS/MS. As estruturas cristalinas de alguns dos complexos foram determinadas por difracção de raios-X. As formas protonadas dos macrociclos foram utilizadas como receptores de uma grande variedade de aniões carboxilato. O reconhecimento molecular entre os receptores e os substratos aniónicos foi investigado em solução por métodos potenciométricos e de espectroscopia de RMN com determinação das constantes de associação. Os agregados supramoleculares foram caracterizados no estado sólido por difracção de raios-X. Finalmente as associações supramoleculares foram estudadas em solução por métodos de dinâmica molecular com determinação dos termos entrópicos e entálpicos das energias livres de ligação. Em resumo, nesta tese apresentam-se os resultados de estudos realizados com duas famílias de macrociclos: desde a síntese dos compostos, passando por estudos em solução e finalizando com simulação molecular. Este estudo sistemático através da conjugação de metodologias complementares permitiu caracterizar ao nível macroscópico e microscópico as associações moleculares.

Effect of vehicle characteristics on safety, fuel use and emissions

Nos últimos anos, o número de vítimas de acidentes de tráfego por milhões de habitantes em Portugal tem sido mais elevado do que a média da União Europeia. Ao nível nacional torna-se premente uma melhor compreensão dos dados de acidentes e sobre o efeito do veículo na gravidade do mesmo. O objetivo principal desta investigação consistiu no desenvolvimento de modelos de previsão da gravidade do acidente, para o caso de um único veículo envolvido e para caso de uma colisão, envolvendo dois veículos. Além disso, esta investigação compreendeu o desenvolvimento de uma análise integrada para avaliar o desempenho do veículo em termos de segurança, eficiência energética e emissões de poluentes. Os dados de acidentes foram recolhidos junto da Guarda Nacional Republicana Portuguesa, na área metropolitana do Porto para o período de 2006-2010. Um total de 1,374 acidentes foram recolhidos, 500 acidentes envolvendo um único veículo e 874 colisões. Para a análise da segurança, foram utilizados modelos de regressão logística. Para os acidentes envolvendo um único veículo, o efeito das características do veículo no risco de feridos graves e/ou mortos (variável resposta definida como binária) foi explorado. Para as colisões envolvendo dois veículos foram criadas duas variáveis binárias adicionais: uma para prever a probabilidade de feridos graves e/ou mortos num dos veículos (designado como veículo V1) e outra para prever a probabilidade de feridos graves e/ou mortos no outro veículo envolvido (designado como veículo V2). Para ultrapassar o desafio e limitações relativas ao tamanho da amostra e desigualdade entre os casos analisados (apenas 5.1% de acidentes graves), foi desenvolvida uma metodologia com base numa estratégia de reamostragem e foram utilizadas 10 amostras geradas de forma aleatória e estratificada para a validação dos modelos. Durante a fase de modelação, foi analisado o efeito das características do veículo, como o peso, a cilindrada, a distância entre eixos e a idade do veículo. Para a análise do consumo de combustível e das emissões, foi aplicada a metodologia CORINAIR. Posteriormente, os dados das emissões foram modelados de forma a serem ajustados a regressões lineares. Finalmente, foi desenvolvido um indicador de análise integrada (denominado “SEG”) que proporciona um método de classificação para avaliar o desempenho do veículo ao nível da segurança rodoviária, consumos e emissões de poluentes.Face aos resultados obtidos, para os acidentes envolvendo um único veículo, o modelo de previsão do risco de gravidade identificou a idade e a cilindrada do veículo como estatisticamente significativas para a previsão de ocorrência de feridos graves e/ou mortos, ao nível de significância de 5%. A exatidão do modelo foi de 58.0% (desvio padrão (D.P.) 3.1). Para as colisões envolvendo dois veículos, ao prever a probabilidade de feridos graves e/ou mortos no veículo V1, a cilindrada do veículo oposto (veículo V2) aumentou o risco para os ocupantes do veículo V1, ao nível de significância de 10%. O modelo para prever o risco de gravidade no veículo V1 revelou um bom desempenho, com uma exatidão de 61.2% (D.P. 2.4). Ao prever a probabilidade de feridos graves e/ou mortos no veículo V2, a cilindrada do veículo V1 aumentou o risco para os ocupantes do veículo V2, ao nível de significância de 5%. O modelo para prever o risco de gravidade no veículo V2 também revelou um desempenho satisfatório, com uma exatidão de 40.5% (D.P. 2.1). Os resultados do indicador integrado SEG revelaram que os veículos mais recentes apresentam uma melhor classificação para os três domínios: segurança, consumo e emissões. Esta investigação demonstra que não existe conflito entre a componente da segurança, a eficiência energética e emissões relativamente ao desempenho dos veículos.