Crescita e analisi strutturale di film nanoparticellari di titania

Il lavoro di questa tesi è incentrato sulla crescita e lo studio delle proprietà strutturali di sistemi nanostrutturati di titanio e ossido di titanio, prodotti mediante la tecnica della condensazione in gas inerte. Lo studio è finalizzato in particolare ad ottenere un materiale idoneo per la produzione di idrogeno tramite la foto-elettrolisi. Nel primo capitolo viene descritto a livello teorico il processo di scissione dell’acqua all’interno di celle foto-elettrochimiche, in cui viene impiegato il TiO2 (titania) come foto-anodo. Nel secondo capitolo viene introdotta la tecnica di crescita, viene descritta la macchina utilizzata illustrandone vantaggi e limitazioni. Inoltre viene fornita una descrizione teorica del tipo di crescita che avviene all’interno della camera di evaporazione. Allo scopo di comprendere meglio questi processi, vengono riportati nel capitolo 3 alcuni studi, basati su principi primi, riguardanti la stabilità di fase e le trasformazioni di fase per i tre principali polimorfi del TiO2. Nel capitolo 4 sono illustrate le tecniche impiegate per l’indagine strutturale: diffrazione e assorbimento di raggi X con relativa analisi dati, microscopia elettronica a scansione. Prima di misurare l’attività fotocatalitica dei campioni di nanoparticelle di titania, è necessario condurre delle misure di fotocorrente in una cella foto-elettrochimica, i risultati di queste analisi di tipo funzionale sono presentati nel capitolo 5. Nel capitolo 6 sono riportate le conclusioni del lavoro di tesi.

Multiphase flow in porous media: meta-modeling techniques for sensitivity analysis and risk assessment

One of the biggest challenges that contaminant hydrogeology is facing, is how to adequately address the uncertainty associated with model predictions. Uncertainty arise from multiple sources, such as: interpretative error, calibration accuracy, parameter sensitivity and variability. This critical issue needs to be properly addressed in order to support environmental decision-making processes. In this study, we perform Global Sensitivity Analysis (GSA) on a contaminant transport model for the assessment of hydrocarbon concentration in groundwater. We provide a quantification of the environmental impact and, given the incomplete knowledge of hydrogeological parameters, we evaluate which are the most influential, requiring greater accuracy in the calibration process. Parameters are treated as random variables and a variance-based GSA is performed in a optimized numerical Monte Carlo framework. The Sobol indices are adopted as sensitivity measures and they are computed by employing meta-models to characterize the migration process, while reducing the computational cost of the analysis. The proposed methodology allows us to: extend the number of Monte Carlo iterations, identify the influence of uncertain parameters and lead to considerable saving computational time obtaining an acceptable accuracy.