Energy and environment play a key role in modern society. In 2009, EU pledged a 20-20-20 pack to attain by 2020. A GHG emissions reduction goal of 20% below 1990 levels was set, but by 2050, a drop aim of 80-95% is envisioned. Thus, new low-carbon hi-tech solutions, emission policies and a sustainable waste management are top priorities to meet these goals. Upon this scenario, this proposal seeks novel approaches to current gas adsorption processes, Adsorption technology is very promising due to its benefits (low cost, simple operation, versatile processes, etc) when compared with others like aqueous amine-based chemical absorption offered commercially, highly energy intensive and with equipment rust and absorbent degradation hitches. The proposal aims to contribute to a sustainable low-carbon economy and technology by pursuing 2 goals: i)GHG mitigation and ii)the newest strategies on renewable energy sources, still barely explored, such as biogas to biomethane. Adsorbents with high performance and capable of capture CO2 or separate it from a biogas or flue gas are vital for the efficiency and reduction of energy consumption of any adsorption separation/capture processes. Thus, the focus in the development of advanced adsorbents is the core of this proposal. The strong link between materials science, physical-chemistry and chemical engineering is quite exciting and feasible due to the synergies and complementarities gathered in the proposal. Porous solid materials have been emerging as potential adsorbents for CO2 separation and capture applications; the most common are zeolites and carbon materials, but MOFs have arisen as outstanding adsorbents and ideal candidates for these applications. Very currently, carbon-based composites derived from MOFs have drawn increasing attention in the application of gas adsorption and separation. On the other hand, alternative green solvents for these applications have been used in a variety of industrial requests, due to their nonovolatile, high thermal stability and solvation properties. A fresh new concept considers them as carbon precursors due to their unique features and carbon-rich nature. The structures and properties of the final carbons can be controlled at the molecular level by rational design of those precursors. At the industrial scale, CO2 separation from gas mixtures by adsorption is highly attractive if the adsorbents available have high capacity and selectivity for CO2 adsorption. Another option that has been deeply explored is the absorption capacity of green solvents. In this proposal, a plan was built to merge the best of these 2 worlds and obtain an advanced hybrid carbon as sorption media that can surpass the performance of the offered adsorbents in industrial processes. Hence, this project will contribute to the sustainable energy production strategies of the 21st century to reduce GHG emissions, namely CO2, which is one of the key aspects of the future energy and environmental policies. Energia e ambiente são áreas vitais na sociedade atual. Em 2009, a UE definiu o pacote 20-20-20 a atingir até 2020. A redução das emissões de gases de estufa(GE) em 20%(alusivos a 1990) foi especificada, mas até 2050 essa mitigação tem de ser minorada para 80-95% do valor de 1990. Logo, soluções tecnológicas, políticas de emissão e gestão sustentável de resíduos são prioridades vitais para atingir este propósito. Perante este cenário, esta proposta procura novas estratégias para os atuais processos de adsorção. A tecnologia de adsorção é muito promissora devido aos benefícios que exibe (baixo custo, simplicidade, versatilidade, etc) quando comparada com outras como a absorção química à base de aminas, energeticamente muito mais intensa e com problemas de corrosão no equipamento e degradação dos absorventes. O projeto irá contribuir para o avanço da economia e tecnologias de baixo-carbono, respondendo a 2 objetivos: i) mitigação dos GE e ii) prática de novas estratégias para uso de fontes de energia renováveis ainda pouco exploradas, como é o caso do upgrade de biogás a biometano. Adsorventes com alto desempenho para separar/capturar CO2 de biogás ou gás de combustão são vitais para a eficiência de qualquer processo por adsorção. Assim, o foco no desenvolvimento de adsorventes avançados é a essência deste projeto. A forte ligação entre ciência dos materiais, química-física e engenharia química é bastante estimulante e capaz devido às sinergias e complementaridades reunidas nesta proposta. Sólidos porosos são adsorventes eficientes para aplicações de separação/captura de CO2; os mais comuns são zeólitos e carvões, mas os MOFs tem surgido como adsorventes excecionais e ideais para estas aplicações. Muito recentemente, surgiram compósitos de base-carbono derivados de MOFs que se creem ter um elevado potencial para as aplicações citadas. Por outro lado, existem solventes alternativos para estas aplicações considerados em inúmeras indústrias, pelas suas propriedades de baixa volatilidade, elevada estabilidade térmica e solvatação. Muito recentemente, surgiu um conceito novo de os usar como percursores de carvões pela sua natureza e características. As estruturas e propriedades dos carvões finais são controladas a nível molecular através de um desenho racional dos seus percursores. À escala industrial, a separação de CO2 de misturas é atrativa se os adsorventes disponíveis tiverem elevada capacidade e seletividade de adsorção para esse gás. Outra opção também muito estudada é a sua absorção nos solventes alternativos. Nesta proposta, um plano foi delineado para unir o melhor destes dois mundos e obter um novo material híbrido, como meio adsorvente capaz de exceder a performance dos materiais hoje disponíveis nos processos industriais. Assim, o projeto contribuirá para as estratégias de produção de energia sustentáveis do século 21, de modo a reduzir as emissões gasosas (sobretudo o CO2), um dos aspetos cruciais das políticas energética e ambiental.

In this project we plan to continue our former successful studies on negative ion formation, through electron transfer in neutral potassium(K)-biomolecule collision experiments [1], but now with a novel approach to investigate the nature of specific low-lying excited states of some modified DNA/RNA subunits and simple side chain aminoacids. To achieve this, we have equipped the crossed molecular beam apparatus with a commercial reflectron time-of-flight (TOF) mass spectrometer (mass resolution better than 3000) and installed a K+ energy loss analyser. Such a combination allows us to explore for the first time negative ion formation, in particular to distinguish those with > 0.1 amu difference, and their related anionic states through the energy transferred in the collision process, i.e. through the K+ energy loss profiles. As such, we are focusing our interest in exploring molecular negative ion states that lead to the formation of simple radical units, e.g. those yielding the dehydrogenated parent anion + H?, the double dehydrogenated parent anion + H. + H. or + H2, parent anion with loss of OH., and infer on the role of the neutrals? formation. Such studies will certainly give detailed information on the underlying molecular decomposition routes, which will also be relevant in order to assess the risk of damage of biological structures and therefore to develop a more detailed model of electron induced (transfer) damage in DNA/RNA and other biological molecular units. Such detailed information is relevant within the molecular scale picture, where low energy particle track simulation codes (e.g. Monte Carlo, PENELOPE, GEANT4) need to incorporate this data in order to quantitatively assess radiation dose and any radiation-induced damage for describing the primary charged-particle interactions within living tissue. These studies will be performed in the low/intermediate energy range (~20-1k eV in the lab frame), in K-molecule collision experiments, where an electron is transferred from K (very low ionisation energy, 4.34 eV) to the target molecule. In such an ion-pair formation mechanism, a K+ ion and a temporary negative molecular ion (TNI) are formed, the latter with an excess of internal energy that may lead to dissociation. In such collision induced dissociative processes, an anion is formed together with a neutral species. Moreover, the experimental results of the K+ energy loss measurements can give information on equilibrium distances, vertical electron affinities and vibrational frequencies of the anionic states, as well as other intramolecular parameters related to the collision processes. Neste projecto damos continuidade aos estudos anteriormente bem-sucedidos na formação de iões negativos por transferência de electrão em colisões de átomos de potássio (K) com alvos moleculares [1], mas agora com uma abordagem totalmente inovadora para aferir da natureza de determinados estados electrónicos excitados de mais baixa energia de alguns derivados de constituintes de DNA/RNA e aminoácidos com modificação das cadeias laterais. Para alcançar estes objectivos, equipámos o aparelho de feixes moleculares cruzados com um espectrómetro de massa comercial do tipo reflectrão (resolução em massa superior a 3000) e instalámos um analisador de perda de energia de K+. Esta configuração permite pela primeira vez explorar a formação de iões negativos, em particular aqueles formados com uma separação em massa > 0,1 unidade, e seus estados aniónicos a partir da obtenção da energia transferida no processo da colisão pelos perfis de perda de energia de K+. Desta forma, focamos o interesse no estudo de estados moleculares aniónicos que conduzem à formação de unidades radicalares simples, e.g. formação do ião progenitor desidrogenado + H?, do ião progenitor duplamente desidrogenado + H. + H. ou H2, ião progenitor negativo com perda de OH?, e aferir quanto ao papel da formação de espécies neutras. Estes estudos darão uma informação detalhada dos mecanismos de decomposição a nível molecular, de modo a avaliar o risco de degradação de estruturas moleculares biológicas e assim desenvolver modelos mais detalhados do processo de transferência de electrão na degradação de DNA/RNA e outras unidades moleculares. Tal descrição detalhada à escala molecular é de extrema importância para inclusão em códigos de simulação (e.g. Monte Carlo, PENELOPE, GEANT4) baseados no percurso de partículas de baixa energia, para desta forma fornecerem uma avaliação quantitativa do efeito de dose e degradação induzida por radiação resultantes da interacção da radiação primária com material biológico. Os estudos centram-se na gama das energias baixas/intermédias (20-1k eV no ref. de lab.) onde um electrão é transferido de K (energia de ionização baixa, 4.34 eV) para um alvo molecular. Este mecanismo de formação de pares de iões resulta num ião de K+ e num ião molecular negativo temporário (TNI). Neste processo dissociativo há formação de aniões acompanhados da produção de espécies neutras. Dos perfis de perda de energia de K+ após a colisão é possível obter valores das electroafinidades dos estados electrónicos acedidos no processo de transferência de electrão, bem como estimar valores dos comprimentos das ligações químicas e suas energias de vibração, bem como outros parâmetros intramoleculares resultantes da colisão e que são importantes na descrição do processo de transferência de electrão.

As in nature as in diverse anthropogenic processes, the multiple substances present in a specific system have a pattern of distribution among the diverse phases, regions with the same composition, delimited by interfaces. This pattern of distribution is ruled by conditions of pressure P, temperature T, global composition and characteristics of the intervening substances. In this project is proposed a method, based on the concept of artificial intelligence, as is the case of neural networks, to establish a relationship between the patterns of distribution and conditions/characteristics ruling the system. The neural network learns with examples (objects), systematically submitted to the network. Each object is constituted by two different parts, the input and the output, represented by conditions/characteristics ruling the system and the pattern of distribution, respectively. Previously to the learning process (train), the input is coded in a fixed length vector, in order to have generalizable models, independently of the number of components in the system. After training the network, the predictive ability is evaluated, comparing the experimental and predicted values of distribution pattern, for a set of objects that was not used during the training period (test set). In the next step, new systems/conditions are designed and submitted to the trained models to obtain predictions. The systems/conditions with higher potential of applicability in real life are tested experimentally in order to validate the trained networks. The models built include Ionic Liquids (ILs), and other compounds. The structuration of the project is modular, with progressively more generalizable models built, based on objects previously used in the construction of more specific trained networks. The construction of a database of objects will be initiated at the beginning of the project, being incorporated more data along the time. To construct this database will be used data from specialized literature on phase behaviour, where, usually is defined the composition of the phases in equilibrium at certain conditions of P and T. However the global composition usually is not explicit. This can be accessed by the definition of tie-lines and polygons, zones of equivalence where the global compositions will correspond to a constant pattern of distribution of the different components among the different phases in equilibrium. The characterization of the compounds of the mixture will be carried out using Chemoinformatic and Computational Chemistry methodology. The concretization of this generalizable methodology permits the interpretation of the results of phase behaviour and constitutes a novel tool with applicability on the screening of innovative systems/conditions in the field of unit operations at laboratorial, pilot and industrial scales. Tanto na natureza como em inúmeros processos antropogénicos, as múltiplas substâncias presentes em determinado sistema distribuem-se pelas diversas fases, ou seja, regiões do sistema com a mesma composição, sendo delimitadas por zonas de interface. Essa distribuição é regida por condições de pressão P, temperatura T, composição global e características de determinado componente do sistema. Neste projecto é proposto um método, utilizando o conceito de inteligência artificial, como é o caso das redes neuronais, para estabelecer uma relação entre a distribuição dos componentes pelas diversas fases em equilíbrio, e as condições/características que regem o sistema. A rede neuronal aprende com exemplos (objectos), sistematicamente submetidos à rede. Cada objecto está constituído por duas parcelas, o input e o output, ou seja, as condições/características que regem o sistema e a distribuição dos componentes pelas diversas fases, respectivamente. Para ter modelos generalizáveis, independentemente do número de componentes, o input é codificado num vector de dimensão fixa. Findo o treino da rede neuronal, a capacidade de previsão é avaliada, comparando os valores experimentais e as previsões de distribuição, para um conjunto de objectos que não foi utilizado durante o treino. Na fase seguinte, são concebidos novos sistemas/condições, que são submetidos aos modelos treinados de onde resultam previsões. Os sistemas/condições mais adequados para determinada aplicação serão testados experimentalmente de forma a validar as redes treinadas. Os modelos construídos envolvem líquidos iónicos (LIs), e outros compostos no geral. O desenvolver do projecto tem um cariz modular, ou seja, serão inicialmente construídos modelos específicos para determinadas famílias de compostos. Em fases seguintes os objectos usados no treino de modelos específicos são agrupados e usados no treino de modelos mais abrangentes. Na fase inicial do projecto será iniciada a construção de uma base de dados, que será actualizada ao longo do tempo, e onde aparecem representados os objectos. Para a construção dessa base de dados serão usados dados de literatura especializada, onde normalmente aparece definida a composição das fases em equilíbrio a condições de P e T determinadas. No entanto a composição global não aparece explicita. Esta pode ser acedida a partir da definição de tie-lines e poligonos, ou seja, zonas de equivalência em que as composições globais vão corresponder a uma constância na composição das fases em equilíbrio. A caracterização dos compostos de mistura será feita através de métodos de Químio-informática e Química Computacional. A concretização desta metodologia generalizável permite, interpretar os resultados de distribuição, podendo ser ferramentas úteis no screening de sistemas inovadores no campo de operações unitárias ao nível laboratorial, escalas piloto e industrial.

Whereas keeping data and knowledge has always been at the heart of Computer Science - notably in areas such as Databases, Artificial Intelligence, and the Semantic Web - the complementary problem of "forgetting" has become increasingly important. Forgetting is the operation that allows the elimination of information no longer deemed relevant, while preserving everything else. From a technical perspective, it can amount to the elimination of a tuple, an attribute, or even a relation from a database; a concept from an ontology; or a propositional variable from logic theory, to name a few. From a societal perspective, it is fundamental to properly deal with legal and privacy issues, for instance to implement court decisions ordering the elimination of illegally acquired or maintained information; or to comply with the right to be forgotten - the person's right to ask a corporation to eliminate private data - recently enacted in the EU General Data Protection Regulation (GDPR), which will soon be enforced. However, forgetting is not as easy as deleting the item to be forgotten. There may be the need for additional changes to comply with existing integrity constraints (e.g. foreign keys), or even change the database schema and ontology e.g. to keep the intensional meaning and maintain indirect relationships previously established by what is to be forgotten. Recent results show that forgetting in expressive formalisms can be very complex, and sometimes even impossible without losing more than wanted. Additionally, often computations are performed incrementally by keeping intermediate results that are modified when new data is processed, either because new data is being continuously produced or because they are too expensive to be completely redone when only part of the data is modified (e.g. Google's Page Rank). In these cases, compensation actions on these intermediate results may be needed to ensure that the data to be forgotten cannot be recovered. The FORGET project will develop principled theory, methods and tools to effectively and efficiently forget selected information from data and knowledge bases. The project is structured along two main research lines: one focusing on the declarative aspects of forgetting, investigating how the ontology, database schema and data should evolve as the result of a forgetting operation; the other focusing on dealing with incremental computations and compensations; all of which illustrated by a demonstrator that will serve as an experimental proof of concept. The expected results will constitute an advancement to the state of the art in the areas of Databases, Artificial Intelligence, and the Semantic Web, with a significant potential for impact beyond academia, given the increasing social concerns with privacy issues, as witnessed by the large number of requests for forgetting personal data, and the GDPR in particular, which will impose the right to be forgotten throughout the EU. Apesar da manutenção de dados e conhecimento ter estado no centro Informática - em áreas como Bases de Dados, Inteligência Artificial e Web Semântica - o problema complementar do "esquecimento" tem-se tornado cada vez mais importante. Esquecer é a operação que permite a eliminação de informação considerada irrelevante, preservando tudo o resto. Do ponto de vista técnico, pode equivaler à eliminação, por exemplo, de um tuplo, de um atributo, ou mesmo de uma relação de uma base de dados; um conceito de uma ontologia; ou uma variável proposicional de uma teoria lógica. Do ponto de vista societal, é fundamental para tratar adequadamente questões legais e de privacidade e.g., para implementar decisões judiciais que ordenem a eliminação de informações ilegalmente adquiridas ou mantidas, ou para cumprir com o direito ao esquecimento - o direito de uma pessoa a pedir que uma empresa elimine dados privados - recentemente promulgado no Regulamento Geral de Proteção de Dados da União Europeia (RGPD). No entanto, esquecer não é tão fácil quanto eliminar o item a ser esquecido. Pode haver a necessidade de alterações adicionais para cumprir restrições de integridade existentes (por exemplo, chaves externas), ou mesmo alterar o esquema da base de dados e ontologia, para manter o significado intensional e as relações indiretas previamente estabelecidas através da informação a esquecer. Resultados recentes mostram que esquecer em formalismos expressivos pode ser muito complexo, por vezes impossível sem se perder mais do que o pretendido. Além disso, há computações realizados de forma incremental que mantêm resultados intermédios que são modificados quando novos dados são processados, seja porque estes são produzidos continuamente ou porque é muito dispendioso re-computar do início quando apenas parte dos dados é modificada. Nestes casos, pode ser necessário operar sobre esses resultados intermédios para garantir que os dados a serem esquecidos não podem a partir deles ser recuperados. O projeto FORGET desenvolverá teoria, métodos e ferramentas para, de forma eficaz e eficiente, esquecer informação de bases de dados e conhecimento. O projeto está estruturado em duas linhas de investigação principais: uma focando nos aspectos declarativos do esquecimento, investigando como a ontologia, o esquema da base de dados e os dados devem evoluir como resultado de uma operação de esquecimento; a outra lidando com computações e compensações incrementais; tudo ilustrado por um demonstrador que servirá como prova experimental de conceito. Os resultados esperados constituirão um avanço no estado da arte nas áreas de Bases de Dados, Inteligência Artificial e Web Semântica, com um potencial significativo de impacto para além do mundo académico, dadas as crescentes preocupações sociais com questões de privacidade, testemunhado pelo elevado número de pedidos de esquecimento de dados pessoais, e pelo RGPD em particular que irá impor o direito ao esquecimento em toda a UE.