Enantiomeric fraction evaluation of pharmaceuticals in environmentalmatrices by liquid chromatography-tandem mass spectrometry

The interest for environmental fate assessment of chiral pharmaceuticals is increasing and enantioselective analytical methods are mandatory. This study presents an enantioselective analytical method for the quantification of seven pairs of enantiomers of pharmaceuticals and a pair of a metabolite. The selected chiral pharmaceuticals belong to three different therapeutic classes, namely selective serotonin reuptake inhibitors (venlafaxine, fluoxetine and its metabolite norfluoxetine), beta-blockers (alprenolol, bisoprolol, metoprolol, propranolol) and a beta2-adrenergic agonist (salbutamol). The analytical method was based on solid phase extraction followed by liquid chromatography tandem mass spectrometry with a triple quadrupole analyser. Briefly, Oasis® MCX cartridges were used to preconcentrate 250 mL of water samples and the reconstituted extracts were analysed with a Chirobiotic™ V under reversed mode. The effluent of a laboratory-scale aerobic granular sludge sequencing batch reactor (AGS-SBR) was used to validate the method. Linearity (r2 > 0.99), selectivity and sensitivity were achieved in the range of 20–400 ng L−1 for all enantiomers, except for norfluoxetine enantiomers which range covered 30–400 ng L−1. The method detection limits were between 0.65 and 11.5 ng L−1 and the method quantification limits were between 1.98 and 19.7 ng L−1. The identity of all enantiomers was confirmed using two MS/MS transitions and its ion ratios, according to European Commission Decision 2002/657/EC. This method was successfully applied to evaluate effluents of wastewater treatment plants (WWTP) in Portugal. Venlafaxine and fluoxetine were quantified as non-racemic mixtures (enantiomeric fraction ≠ 0.5). The enantioselective validated method was able to monitor chiral pharmaceuticals in WWTP effluents and has potential to assess the enantioselective biodegradation in bioreactors. Further application in environmental matrices as surface and estuarine waters can be exploited.

Redes Neuronais Artificiais na Otimização do Processo de Digestão Anaeróbia - Aplicação a uma ETAR da AdCL

Numa sociedade com elevado consumo energético, a dependência de combustíveis fósseis em evidente diminuição de disponibilidades é um tema cada vez mais preocupante, assim como a poluição atmosférica resultante da sua utilização. Existe, portanto, uma necessidade crescente de recorrer a energias renováveis e promover a otimização e utilização de recursos. A digestão anaeróbia (DA) de lamas é um processo de estabilização de lamas utilizado nas Estações de Tratamento de Águas Residuais (ETAR) e tem, como produtos finais, a lama digerida e o biogás. Maioritariamente constituído por gás metano, o biogás pode ser utilizado como fonte de energia, reduzindo, deste modo, a dependência energética da ETAR e a emissão de gases com efeito de estufa para a atmosfera. A otimização do processo de DA das lamas é essencial para o aumento da produção de biogás. No presente relatório de estágio, as Redes Neuronais Artificiais (RNA) foram aplicadas ao processo de DA de lamas de ETAR. As RNA são modelos simplificados inspirados no funcionamento das células neuronais humanas e que adquirem conhecimento através da experiência. Quando a RNA é criada e treinada, produz valores de output aproximadamente corretos para os inputs fornecidos. Uma vez que as DA são um processo bastante complexo, a sua otimização apresenta diversas dificuldades. Foi esse o motivo para recorrer a RNA na otimização da produção de biogás nos digestores das ETAR de Espinho e de Ílhavo da AdCL, utilizando o software NeuralToolsTM da PalisadeTM, contribuindo, desta forma, para a compreensão do processo e do impacto de algumas variáveis na produção de biogás.