DC Field | Value | Language |
dc.contributor.advisor | Silva, Valter Henrique Carvalho | - |
dc.contributor.author | Sanches Neto, Flávio Olimpio | - |
dc.date.accessioned | 2022-12-21T22:29:37Z | - |
dc.date.available | 2022-12-21T22:29:37Z | - |
dc.date.issued | 2022-12-21 | - |
dc.date.submitted | 2022-10-05 | - |
dc.identifier.citation | SANCHES NETO, Flávio Olimpio. Kinetics of environmental biocomplexity: experiments, quantum chemistry and machine learning. 2022. 81 f., il. Tese (Doutorado em Química) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unb.br/handle/10482/45359 | - |
dc.description | Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Instituto de Química, Programa de Pós-Graduação em Química, 2022. | pt_BR |
dc.description.abstract | Micro poluentes de preocupação emergente têm imposto um grande desafio tecnológico:
pesticidas, drogas e outras substâncias antropogênicas são cada vez mais encontrados em
ambientes aquáticos e atmosféricos e até mesmo no abastecimento de água, estando
relacionados a efeitos adversos sobre a biota e a saúde humana. Superar esse desafio requer
a compreensão do comportamento dessas espécies no meio ambiente e o desenvolvimento de
tecnologias que permitam minimizar sua disseminação. Alternativas viáveis aplicadas nesta
tese incluem o uso de processos de oxidação baseado em radicais utilizando tanto o método
experimental – através do método cinético de competição – quanto os protocolos teóricos – um
conjunto de cálculos cinéticos, quânticos e aprendizado de máquina. Em um primeiro estudo,
os mecanismos, cinéticas e uma avaliação da toxicidade da degradação do picloram – pesticida
amplamente utilizado no mundo – iniciados por radicais OH indicam que: i) duas vias favoráveis
ocorrem por adição ao anel de piridina, ii) picloram e a maioria dos produtos de degradação
são estimados como prejudiciais; no entanto, ii) esses compostos podem sofrer fotólise pela luz
solar. No entanto, o método cinético da competição e a descrição da química quântica fazem
da degradação uma empreendimento formidável, considerando os custos de equipamentos
instrumentais ad hoc e esforços computacionais dedicados. Para superar os exigentes
procedimentos convencionais, desenvolvemos uma aplicação web gratuita e de fácil acesso
(www.pysirc.com.br) baseada no aprendizado de máquina holístico combinado com modelos
de impressões digitais moleculares que permitem a compilação de parâmetros cinéticos e
interpretação mecanicista de ataques de oxidação baseado em radicais de acordo com os
princípios da OCDE. Algoritmos de aprendizagem de máquina foram implementados, e todos
os modelos forneceram alto desempenho de ajuste para a degradação baseado em radical no
ambiente aquático e atmosférico. Os modelos foram interpretados utilizando o método SHAP
(Explicações Aditivas de SHapley): os resultados mostraram que o modelo desenvolvido fez a
previsão com base em uma compreensão razoável de como grupos de retirada/doação de
elétrons interferem na reatividade dos radicais. Argumentamos que nossos modelos e interface
web podem estimular e expandir a aplicação e interpretação de pesquisas cinéticas sobre
contaminantes em unidades de tratamento de água e ar com base em tecnologias oxidativas
avançadas. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES); Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAP/DF) e Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás (FAPEG). | pt_BR |
dc.language.iso | Inglês | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.title | Kinetics of environmental biocomplexity : experiments, quantum chemistry and machine learning | pt_BR |
dc.type | Tese | pt_BR |
dc.subject.keyword | Aprendizado de máquina | pt_BR |
dc.subject.keyword | Constante cinética | pt_BR |
dc.subject.keyword | Teoria do estado de transição | pt_BR |
dc.subject.keyword | Aplicação web | pt_BR |
dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | pt_BR |
dc.contributor.advisorco | Mundim, Kleber Carlos | - |
dc.description.abstract1 | Micro-pollutants of emerging concern have imposed a major technological challenge: pesticides,
drugs and other anthropogenic substances are increasingly found in aquatic and atmospheric
environments and even in water supplies, being related to adverse effects on biota and human
health. Overcoming this challenge requires understanding the behavior of these species in the
environment and the development of technologies that allows for minimizing their dissemination.
Viable alternatives applied in this thesis include the use of radical-based oxidation processes
using both experimental – via the competition kinetics method – and theoretical protocols –
blend of kinetic, quantum chemistry and machine learning calculations. In a first study, the
mechanisms, kinetics, and an evaluation of the toxicity of picloram degradation – a pesticide
widely used in the world - initiated by OH radicals indicate that: i) two favorable pathways occur
by addition to the pyridine ring, ii) picloram and the majority of degradation products are
estimated as harmful; however, ii) these compounds can suffer photolysis by sunlight. However,
the competition kinetic method and the quantum chemistry description make the degradation
analyses a formidable enterprise, considering the costs of ad hoc instrumental equipment’s and
dedicated computational efforts. To overcome the demanding conventional procedures, we
developed a free and user-friendly web application (www.pysirc.com.br) based on holistic
machine learning combined with molecular fingerprints models that permits compilation of
kinetic parameters and mechanistic interpretation of radical-based oxidation attacks according
to the OECD principles. Machine learning algorithms were implemented, and all models
provided high goodness-of-fit for radical-based degradation in aquatic and atmospheric
environment. The models were interpreted using the SHAP (SHapley Additive exPlanations)
method: the results showed that the model developed made the prediction based on a
reasonable understanding of how electron-withdrawing/donating groups interfere in the
reactivity of the radicals. We argue that our models and web interface can stimulate and expand
the application and interpretation of kinetic research on contaminants in water and air treatment
units based on advanced oxidative technologies. | pt_BR |
dc.description.unidade | Instituto de Química (IQ) | pt_BR |
dc.description.ppg | Programa de Pós-Graduação em Química | pt_BR |
Appears in Collections: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado
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