Microbiological quality of bivalves: relevance to food safety

Os moluscos bivalves constituem um recurso haliêutico de elevada importância na economia (inter)nacional pelas suas características organolépticas, valor nutritivo e relevância na gastronomia tradicional. Não obstante, representam um produto alimentar de elevado risco para a saúde pública. A contaminação microbiológica (autóctone e antropogénica), sendo crónica nos bancos de bivalves das zonas estuarino-lagunares, constitui uma das principais preocupações associadas à segurança alimentar. Aquando da filtração inerente aos processos de respiração e alimentação, os bivalves bioacumulam passivamente microrganismos incluindo os patogénicos. A sua colocação no mercado impõe pois, prévia salubrização para níveis microbiológicos compatíveis com a legislação em vigor, salvaguardando a saúde pública. Apesar da monitorização das áreas de apanha e produção, das medidas de prevenção e da depuração, a ocorrência de surtos associados ao consumo de bivalves tem aumentado. Tal deve-se à insuficiente monitorização da contaminação microbiológica dos bivalves, contribuindo para uma gestão ineficaz do produto e consequente sub-valorização. O presente trabalho pretendeu caracterizar o estado de desenvolvimento do sector de exploração de bivalves em Portugal do ponto de vista da segurança alimentar, e analisar os aspectos cruciais da monitorização e da depuração do produto apresentando alternativas abrangentes e aplicáveis ao sector. Assim, desenvolveu-se uma metodologia de base molecular passível de adaptação à monitorização dos bivalves das zonas conquícolas, como alternativa ao método de referência vigente do Número Mais Provável que é baseado apenas na quantificação de Escherichia coli. O mexilhão (Mytilus edulis) da Ria de Aveiro, bivalve de interesse comercial a nível (inter)nacional serviu de modelo para a comparação de protocolos de extração de DNA. Esta metodologia foi desenvolvida de modo a que os métodos de extração de DNA sejam passíveis de aplicação a outras matrizes biológicas ou ambientais. Para além da detecção e quantificação directa de bactérias patogénicas, esta metodologia poderá ser aplicada à monitorização da transferência vertical microbiana nos bancos de bivalves bem como à caracterização da dinâmica espacio-temporal das populações microbianas no ambiente e à monitorização dos processos de depuração. Foi ainda abordado o potencial da aplicação de bacteriófagos ou de enzimas líticas para a optimização dos processos de purificação. O trabalho realizado e as perspectivas futuras propostas pretendem contribuir para a dinamização e requalificação do sector de exploração de bivalves através da melhoria do nível de segurança alimentar dos moluscos bivalves comercializados para alimentação humana, valorizando este recurso.

Optimisation of viscoelastic treatments using genetic algorithms

Viscoelastic treatments are one of the most efficient treatments, as far as passive damping is concerned, particularly in the case of thin and light structures. In this type of treatment, part of the strain energy generated in the viscoelastic material is dissipated to the surroundings, in the form of heat. A layer of viscoelastic material is applied to a structure in an unconstrained or constrained configuration, the latter proving to be the most efficient arrangement. This is due to the fact that the relative movement of both the host and constraining layers cause the viscoelastic material to be subjected to a relatively high strain energy. There are studies, however, that claim that the partial application of the viscoelastic material is just as efficient, in terms of economic costs or any other form of treatment application costs. The application of patches of material in specific and selected areas of the structure, thus minimising the extension of damping material, results in an equally efficient treatment. Since the damping mechanism of a viscoelastic material is based on the dissipation of part of the strain energy, the efficiency of the partial treatment can be correlated to the modal strain energy of the structure. Even though the results obtained with this approach in various studies are considered very satisfactory, an optimisation procedure is deemed necessary. In order to obtain optimum solutions, however, time consuming numerical simulations are required. The optimisation process to use the minimum amount of viscoelastic material is based on an evolutionary geometry re-design and calculation of the modal damping, making this procedure computationally costly. To avert this disadvantage, this study uses adaptive layerwise finite elements and applies Genetic Algorithms in the optimisation process.

Channel modelling for MIMO systems

Systems equipped with multiple antennas at the transmitter and at the receiver, known as MIMO (Multiple Input Multiple Output) systems, offer higher capacities, allowing an efficient exploitation of the available spectrum and/or the employment of more demanding applications. It is well known that the radio channel is characterized by multipath propagation, a phenomenon deemed problematic and whose mitigation has been achieved through techniques such as diversity, beamforming or adaptive antennas. By exploring conveniently the spatial domain MIMO systems turn the characteristics of the multipath channel into an advantage and allow creating multiple parallel and independent virtual channels. However, the achievable benefits are constrained by the propagation channel’s characteristics, which may not always be ideal. This work focuses on the characterization of the MIMO radio channel. It begins with the presentation of the fundamental results from information theory that triggered the interest on these systems, including the discussion of some of their potential benefits and a review of the existing channel models for MIMO systems. The characterization of the MIMO channel developed in this work is based on experimental measurements of the double-directional channel. The measurement system is based on a vector network analyzer and a two-dimensional positioning platform, both controlled by a computer, allowing the measurement of the channel’s frequency response at the locations of a synthetic array. Data is then processed using the SAGE (Space-Alternating Expectation-Maximization) algorithm to obtain the parameters (delay, direction of arrival and complex amplitude) of the channel’s most relevant multipath components. Afterwards, using a clustering algorithm these data are grouped into clusters. Finally, statistical information is extracted allowing the characterization of the channel’s multipath components. The information about the multipath characteristics of the channel, induced by existing scatterers in the propagation scenario, enables the characterization of MIMO channel and thus to evaluate its performance. The method was finally validated using MIMO measurements.