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Early Sterile Keratolysis Complication with Decellularized Porcine Corneal Inlay Implant: A Case Report and Cautionary Tale
No full textPurpose:To describe an early sterile keratolysis associated with a decellularized porcine corneal inlay implant for keratoconus.Methods:This is a case report of a 23-year-old man with keratoconus who underwent lenticular intrastromal keratoplasty in his OD. Within 4 weeks, the patient presented with anterior sterile keratolysis and partial inlay extrusion, leading to surgical inlay removal.Results:After inlay removal, despite aggressive topical treatment including steroid drops, antibiotic ointment, and bandage contact lenses, the patient developed severe anterior scarring and corneal flattening, resulting in decreased visual acuity. Over a period of 4 months, the cornea underwent long-term remodeling, with vision improving to a best-corrected distance visual acuity of 0.1 logarithm of the minimum angle of resolution.Conclusions:The removal of the porcine corneal inlay because of severe keratolysis highlights the potential risks of this procedure. In addition, the spontaneous improvement in visual acuity over 4 months emphasizes the need for adequate healing time before further surgeries, such as keratoplasty
EXPLORING THE EXTRACELLULAR VESICLE-NANOSTRUCTURED SECRETOME INTERFACE TOWARD CLINICAL TRANSLATION
Get PDFLe vescicole extracellulari (EVs), in quanto nanoparticelle biogeniche, offrono un grande potenziale diagnostico e terapeutico grazie alla loro biocompatibilità, alla capacità di trasportare molecole bioattive e alla possibilità di fornire un rilascio mirato di farmaci. Tuttavia, la loro traslazione clinica incontra sfide legate alle loro proprietà chimico-fisiche, ai fenomeni interfacciali e alle loro interazioni dinamiche nei fluidi biologici, che alterano la loro identità biologica e funzione. Pertanto, questa tesi di dottorato ha avuto l’obiettivo di studiare le interazioni all’interfaccia tra le EVs e il secretoma nanostrutturato, con l'intento di favorire la traslazione delle EV in medicina di precisione colmando il divario tra i risultati sperimentali e l’applicazione clinica. Questa tesi fornisce nuovi dati ed evidenze sui fenomeni di interfaccia delle EVs e sulle loro applicazioni come sistemi di rilascio di farmaci, introducendo nuovi concetti e tecniche originali.
Nello specifico, il Capitolo 1 offre una panoramica completa delle EVs nella nanomedicina, delineando le loro applicazioni nella diagnostica, nel rilascio di farmaci e nelle terapie, evidenziando al contempo le attuali limitazioni per la loro applicazione clinica. Il Capitolo 2 introduce i fenomeni all'interfaccia tra EVs e secretoma nanostrutturato, concentrandosi sulla formazione della corona biomolecolare (BC) e le sue implicazioni sull'identità, la funzione e la biodistribuzione delle EVs.
Nel Capitolo 3, lo studio indaga l'effetto del fisisorbimento di proteine durante la funzionalizzazione superficiale delle EVs con anticorpi, sottolineando l'importanza di controllare tutte le fasi del processo, poiché questo adsorbimento può andare ad influenzare significativamente l'efficacia del targeting per cui la formulazione di EVs è stata progettata.
Il Capitolo 4 presenta un approccio innovativo basato sulla spettroscopia di correlazione di fluorescenza (FCS) per studiare la dinamica di formazione della BC su due diverse sottopopolazioni di EVs in condizioni fisiologiche, fornendo nuovi dati su come la composizione e le proprietà superficiali delle EVs influenzano il loro comportamento biologico.
Nel Capitolo 5, vengono esaminate le interazioni tra EVs e lipoproteine (HDL, LDL, VLDL) utilizzando la spettroscopia di correlazione incrociata di fluorescenza (FCCS). I risultati rivelano modelli di interazione distinti, potenzialmente rilevanti dal punto di vista biologico a causa del ruolo degli aggregati EV-lipoproteine in condizioni patologiche come, per esempio, la metastasi tumorale.
Infine, il Capitolo 6 descrive lo sviluppo di una piattaforma multimodale per il rilascio di farmaci basata su EVs, mirata al trattamento del carcinoma mammario triplo negativo (TNBC). Ingegnerizzando le EVs per trasportare cetuximab e cisplatino, questo approccio migliora l'efficienza del rilascio dei farmaci, riduce la chemioresistenza e attiva meccanismi di morte cellulare come la ferroptosi, offrendo una promettente soluzione per il trattamento del TNBC.
Complessivamente, questa tesi rappresenta un avanzamento significativo nella comprensione dei fenomeni interfacciali delle EVs e delle loro applicazioni nei sistemi di trasporto di farmaci. I risultati forniscono una solida base per studi futuri che potrebbero portare alla traslazione clinica di terapie basate su EVs, specialmente nel contesto della medicina di precisione, aprendo nuove strade per lo sviluppo di farmaci nanotecnologici specifici per patologie complicate da trattare, come il TNBC.Extracellular Vesicles (EVs), as biogenic nanoparticles, hold great potential for disease diagnosis and treatment due to their biocompatibility, ability to transport bioactive molecules, and capacity for targeted delivery. However, their clinical translation faces challenges related to their physicochemical properties, interfacial phenomena, and dynamic interactions within biological fluids that alter their biological identity and function. Thus, this PhD thesis investigates the interface between EVs and nanostructured secretomes, aiming to advance precision medicine by bridging experimental findings with clinical applications. Furthermore, this thesis provides new insights into EV-interface phenomena and EV applications such as drug delivery systems, advancing state-of-the-art with new original concepts and techniques.
Specifically, Chapter 1 provides a comprehensive overview of EVs in nanomedicine, outlining their applications in diagnostics, drug delivery, and therapy, while also discussing current limitations in their clinical application. Chapter 2 explores the EV-nanostructured secretome interface, focusing on the formation of the biomolecular corona (BC) on the EV surface and its implications for EV identity, function, and biodistribution.
In Chapter 3, the study investigates the effect of protein physisorption during EV surface functionalization with targeting antibodies, emphasizing the importance of controlling all steps in the functionalization process, as protein adsorption can significantly affect the efficacy of EV-based therapies.
Chapter 4 presents a novel fluorescence correlation spectroscopy (FCS)-based approach to study BC dynamic formation on two distinct EV subpopulations in physiological conditions, providing insights into how EV composition and surface properties influence their biological behavior.
Chapter 5 examines the interactions between EVs and lipoproteins (HDL, LDL, VLDL) using fluorescence cross-correlation spectroscopy (FCCS). The results reveal distinct interaction patterns, which may be biologically relevant due to the role of EV-lipoprotein aggregates in pathological conditions, such as cancer metastasis.
Finally, Chapter 6 details the development of a multimodal EV-based drug delivery (nano)platform for triple-negative breast cancer (TNBC). By engineering EVs to carry cetuximab and cisplatin, this approach enhances drug delivery efficiency, reduces chemoresistance, and activates cell-death pathways such as ferroptosis, offering a promising solution for TNBC treatment.
Overall, this thesis presents significant advancements in understanding the interfacial phenomena of EVs and their application in therapeutic delivery systems. The results provide a solid foundation for future studies which may finally lead to clinical translation of EV-based therapies, particularly in the context of precision medicine, and open up new avenues for the development of targeted treatments for challenging diseases such as TNBC
Lieb–Thirring Inequality for the 2D Pauli Operator
No full textBy the Aharonov–Casher theorem, the Pauli operator P has no zero eigenvalue when the normalized magnetic flux α satisfies |α|0. Besides the usual semiclassical integral, the right side of our inequality involves an integral where the zero energy resonance state appears explicitly. Our inequality improves earlier works that were restricted to moments of order γ≥1
Specific molecular modelling and dynamics to study the structure/function relationship in clonogenic HIV-1 p17 protein variants: preliminary set up of a computational drug repositioning pipeline
Get PDFNel mio progetto di ricerca ho studiato le varianti della proteina di matrice p17 di HIV-1 (vp17s), caratterizzate da inserzioni di amminoacidi nella regione C-terminale della proteina virale. A differenza della p17 wild-type (refp17), queste varianti mostrano una forte capacità di promuovere la crescita delle cellule B e sono prevalentemente riscontrate nei pazienti affetti da linfoma rispetto ai pazienti HIV-1 positivi senza linfoma, suggerendo un loro ruolo chiave nella linfomagenesi nei pazienti HIV-1+. Attraverso l’analisi genomica, abbiamo identificato hot spots di mutazione nel gene Gag, concentrandoci in particolare sulla porzione della matrice (MA), che sembrano originarsi da un arresto della trascrittasi inversa (RT) durante la replicazione virale. Questo fenomeno è probabilmente guidato da sequenze palindromiche e ripetitive, oltre a un elevato contenuto di adenina, creando instabilità genomica che favorisce eventi di ricombinazione e la generazione di vp17s.
Il progetto ha incluso anche un approccio sperimentale per validare le analisi bioinformatiche: i miei colleghi hanno misurato la frequenza degli eventi di ricombinazione associati agli hot spots mutazionali identificati. I risultati hanno confermato un ampio spettro di eventi di ricombinazione che si verificano in queste regioni instabili, contribuendo alla generazione di vp17s con attività clonogenica.
Per approfondire i meccanismi molecolari alla base del potenziale clonogenico delle vp17s, ho condotto studi computazionali, come le simulazioni di dinamica molecolare (MDs). Le MDs hanno rivelato che le vp17s subiscono cambiamenti conformazionali significativi, alterando notevolmente la loro struttura secondaria ed il network di legami idrogeno. In particolare, i residui idrofobici Trp16 e Tyr29 si dissociano dal loro nucleo idrofobico, cruciale per la stabilità di refp17. Questo distacco espone epitopi funzionali, in grado ipoteticamente di attivare vie di segnalazione proliferativa nelle cellule B. Mutazioni sito-specifiche di Trp16 e Tyr29 in refp17 hanno prodotto una proteina con attività clonogenica, confermando l'importanza di questi residui nella regolazione della crescita cellulare. Inoltre, ho esplorato approcci di riposizionamento farmacologico per identificare farmaci esistenti in grado di contrastare le vp17s e inibire la loro attività clonogenica.
Le MDs e gli studi di docking hanno identificato alcune molecole che potrebbero interagire con specifici residui delle vp17, suggerendo nuovi potenziali trattamenti per prevenire lo sviluppo di linfomi nei pazienti HIV-1+.
Infine, ho trascorso sei mesi nel laboratorio di Pietro Liò presso il Computer Laboratory dell'Università di Cambridge, focalizzandomi sull'integrazione dei metodi di simulazione di dinamica molecolare con metodologie di intelligenza artificiale e sviluppando strategie di validazione robuste per i modelli generativi. Le conoscenze acquisite da questa esperienza saranno applicate per approfondire i miei futuri studi su target terapeutici sia virali che non virali.
In conclusione, il mio lavoro ha contribuito a chiarire i meccanismi molecolari alla base dell’evoluzione e della funzione delle vp17s, identificando vulnerabilità strutturali che potrebbero essere sfruttate per lo sviluppo di nuove strategie terapeutiche. Questo studio non solo avanza la comprensione delle vp17s nella patogenesi dell'HIV, ma apre anche nuove prospettive per interventi farmacologici mirati a prevenire i linfomi associati.In my research project, I studied HIV-1 matrix protein p17 variants (vp17s), characterized by insertions of amino acid at the COOH-terminal region of the viral protein. Unlike the wild-type p17 (refp17), these variants show potent B-cell growth and clonogenic activity and are prevalently found in lymphoma patients than in HIV-1 infected patients without lymphoma, suggesting their key role in lymphomagenesis in HIV-1+ patients. Through genomic analysis, we identified mutation hotspots in Gag, focusing particularly to the matrix (MA) portion, which likely arise from reverse transcriptase (RT) stalling during viral replication. These appear to be driven by palindromic and repetitive sequences, as well as a high adenine content, creating genomic instability that favors recombination events and the generation of vp17s. The project also included an experimental approach to validate these computational observations: my colleagues measured the frequency of recombination events associated with the identified mutational hotspots. The results confirmed a broad range of recombination events occurring in these unstable regions, contributing to the generation of vp17s with oncogenic activity.
To further investigate the molecular mechanisms underlying the clonogenic potential of vp17s, I performed computational studies, such as molecular dynamics (MDs). MDs revealed that vp17s undergo dramatic conformational changes, significantly altering their secondary structure and hydrogen bond networks. Notably, the hydrophobic residues Trp16 and Tyr29 detach from their hydrophobic core, which is crucial for refp17 stability. This detachment exposes functional epitopes, capable of activating proliferative signaling pathways in B cells. Site-specific mutations of Trp16 and Tyr29 in refp17 resulted in a protein with clonogenic activity, confirming the importance of these residues in regulating cell growth. Moreover, I explored drug repositioning approaches to identify existing drugs capable of counteracting vp17s and inhibiting their B-cell clonogenic activity.
Molecular dynamics simulations (MDs) and docking studies revealed that certain molecules could target specific residues of vp17s, suggesting new potential treatments to prevent lymphoma development in HIV-1+ patients.
Finally, I spent six months in Pietro Liò’s laboratory at the Computer Laboratory of the University of Cambridge, focusing my studies on integrating molecular dynamics simulation methods with artificial intelligence methodologies and developing robust validation strategies for generative models. The knowledge gained from this experience will be applied to further deepen my future studies on both viral and non-viral therapeutic targets.
In conclusion, my work contributed to elucidating the molecular mechanisms behind vp17 evolution and function, identifying structural vulnerabilities that could be exploited for the development of new therapeutic strategies. This study not only advances the understanding of vp17s in HIV pathogenesis but also opens new avenues for targeted pharmacological interventions to prevent HIV-associated lymphomas
Online Sex Work and Subscription-Based Digital Platforms: A Scoping Review
No full textThe rise of adult content creation platforms is triggering a deep revision of the social acceptability of new habits and the relations between the human body and marketing practices. However, academic research on this phenomenon is still scarce. This scoping review aimed to summarize and discuss the studies about content creators sharing adult content on subscription-based digital platforms. Based on the protocol established a priori, we selected 17 studies. Of these, we reported the field of academic research, the definition used for the content creators, the topic of interest, the results and the suggestions for future research. The current literature is mainly qualitative and focuses on the experiences of the creators of OnlyFans. While most authors used the label of content creator when referring to them, participants mainly defined themselves as sex workers. Some of the recurrent themes in the interviews were those that characterize traditional sex workers
Machine Learning Techniques for Ensuring the Health of Citizens and the Environmental Sustainability of Buildings
Get PDFQuesta tesi esplora il potenziale trasformativo della data science nell'ottimizzazione dei consumi energetici degli edifici, con l’obiettivo di migliorare il comfort degli occupanti e la qualità ambientale. Con l'evolversi degli ambienti urbani, l'integrazione di soluzioni avanzate basate sui dati negli edifici pubblici e privati sta diventando sempre più cruciale. Tali tecnologie sono fondamentali per ottimizzare il comfort termico, la qualità dell'aria e l'illuminazione, contribuendo così a creare ambienti interni che promuovono il benessere degli occupanti.
La ricerca inizia con l’implementazione di sistemi intelligenti per gli edifici, che utilizzano una varietà di sensori e meccanismi di controllo per mantenere condizioni ottimali all’interno. Questi sistemi non solo supportano il comfort degli occupanti, ma migliorano anche l’efficienza energetica, un approccio essenziale per la creazione di spazi sostenibili che bilanciano gli obiettivi ambientali e il benessere umano.
Un aspetto centrale di questo studio riguarda l'analisi delle tendenze di consumo energetico in Italia, in particolare nel settore residenziale, che riflette i dati utilizzati nella ricerca. Tale analisi sottolinea l'importanza della previsione del carico energetico, fondamentale per comprendere i consumi e orientare le pratiche sostenibili. Il consumo di energia elettrica influisce profondamente sia sugli stili di vita individuali che sullo sviluppo economico. Utilizzando i dati dell’Agenzia Internazionale per l'Energia, questo studio evidenzia i modelli di consumo energetico in Italia, con particolare attenzione al ruolo del settore residenziale nella formazione della domanda energetica nazionale. L’accurata previsione di queste tendenze è cruciale per misurare i progressi verso gli obiettivi di sostenibilità. Analizzando i consumi per settore e le tipologie di energia utilizzata, la ricerca fornisce una visione dettagliata delle dinamiche energetiche, supportando una gestione ottimale del carico che risponda alle esigenze degli occupanti.
Su questa base, la tesi esplora la relazione dinamica tra gestione dell’energia e comfort degli occupanti, focalizzandosi sul miglioramento delle capacità previsionali dei carichi energetici. È stato sviluppato un modello di simulazione per prevedere i pattern di consumo elettrico, che costituisce il nucleo di un sistema avanzato di previsione. Questo modello permette di ottimizzare l’uso dell’energia negli edifici residenziali e commerciali, bilanciando la gestione energetica con il comfort degli occupanti. Analizzando metodi esistenti, la tesi ne evidenzia punti di forza e limiti, fornendo le basi per progettare un sistema di previsione del carico più preciso e adattivo, rispondente alla variabilità dell’uso dell’energia nel mondo reale. Questo approccio non solo promuove l’efficienza energetica, ma crea anche un ambiente interno confortevole, allineando l’ottimizzazione energetica con obiettivi centrati sugli occupanti.
Il passo successivo della ricerca si concentra sull’implementazione pratica, con l’analisi dei dati provenienti dal cloud per studiare i modelli di domanda di energia in contesti reali. Una delle sfide principali è stata sviluppare un’interfaccia software sicura ed efficiente per l'accesso ai dati nel cloud, riuscendo a garantire il trasferimento dei dati per previsioni accurate della domanda di energia.This thesis explores the transformative potential of data science in optimizing building energy consumption and enhancing occupant comfort and environmental quality. As urban environments evolve, the integration of advanced data-driven solutions in public and private buildings becomes increasingly crucial. These technologies are pivotal for achieving thermal comfort, air quality, and lighting optimization, which contribute to a supportive indoor environment aligned with the well-being of occupants.
The research begins with the deployment of smart building systems incorporating a variety of sensors and control mechanisms. These systems are designed to maintain optimal indoor conditions, directly supporting occupant comfort while enhancing energy efficiency—a vital approach for creating sustainable spaces that prioritize both environmental and human-centered outcomes.
A fundamental aspect of this study involves a detailed analysis of energy consumption trends in Italy, especially within the residential sector, reflecting the data used in this research. This analysis underscores the importance of load forecasting in understanding energy consumption and its implications for sustainable energy practices. Electricity consumption significantly influences both individual lifestyles and broader economic development. Using data from the International Energy Agency, the study identifies patterns in Italy’s electricity usage, particularly highlighting the residential sector's role in shaping national demand. As energy systems undergo significant transformations, accurately forecasting and assessing these trends is essential for measuring progress toward sustainability goals. By analyzing metrics such as sector-specific consumption and energy types, the research offers a comprehensive view of energy dynamics, supporting efficient load management in alignment with occupant needs.
Building on this foundation, the thesis explores the dynamic relationship between energy management and occupant comfort across clusters of buildings, with a focus on enhancing load forecasting capabilities. A simulation model is developed to predict electricity consumption patterns, serving as the core of a comprehensive forecasting system. This model enables optimized energy usage across residential and commercial buildings, balancing efficient energy management with occupant comfort. Through a detailed analysis of existing methods and techniques, the thesis identifies strengths and limitations, providing a foundation for designing a more accurate and adaptive load forecasting system tailored to real-world energy use variability. This approach contributes not only to energy efficiency but also supports a comfortable indoor environment, aligning energy optimization with occupant-centric goals.
The next phase of this research centers on practical implementation, beginning with data retrieval from the cloud to analyze power demand patterns in real-world settings. A primary challenge was developing a secure and efficient software interface to access and process cloud-based data, which was successfully achieved, enabling seamless data transfer for advanced power demand forecasting. Given the frequent issue of missing data in time series, this research prioritizes data imputation methods to ensure data reliability—essential for data-driven applications. Instead of relying on computationally intensive machine learning methods, this study enhances standard approaches by including temporal features, which enriches imputation accuracy while keeping the methods straightforward. Specifically, two innovative methods—Historical Data Informed Regression Technique (H-DIRT) and Seasonal K-Nearest Neighbors (SKNN)—are introduced as adaptations of established imputation techniques (linear regression and KNN) that incorporate temporal insights to better capture seasonal and time-dependent patterns
Prioritizing Circular Economy actions for the decarbonization of manufacturing companies: the C-Readiness tool
Get PDFClimate change is pushing manufacturing companies to adopt sustainable solutions for reducing their carbon emissions. Circular Economy emerged as a suitable strategy for the decarbonization of industrial organizations, offering the potential to decouple economic growth from natural resource extraction and waste generation. However, achieving circularity requires significant transformation in several areas, and some Circular Economy actions may be more effective than others in reducing carbon emissions, depending on the product and company carbon footprint structure. Facing low awareness and limited resources, manufacturing companies frequently fail in understanding where to start in approaching such a systemic transition. Despite these challenges, the literature overlooks the linkages between Circular Economy initiatives and their potential for reducing carbon emissions, and in particular how Circular Economy actions can be prioritized for decarbonization purposes. To fill these gaps, this paper develops an original and systemic tool (C-Readiness) for assessing the readiness of manufacturing companies for the Circular Economy, and for prioritizing Circular Economy actions for decarbonization. The tool is developed based on a literature review and critical comparison of existing tools for assessing circularity readiness at the micro level. The tool has been applied to four manufacturing companies, to showcase its potential in designing Circular Economy-based decarbonization paths. This paper contributes to the literature on strategic Circular Economy implementation in manufacturing companies by integrating circularity readiness evaluations with quantitative carbon footprint assessments. It provides a structured approach and a simple yet effective tool to help industrial organizations reduce their environmental impact through Circular Economy practices
OPTIMISATION OF THE MULTI-PURPOSE HOA BINH RESERVOIR DURING THE DRY SEASON USING GENETIC ALGORITHMS
No full textQuesto studio utilizza l'Algoritmo Genetico di Ordinamento Non Dominato II (NSGA II) per migliorare le strategie operative del bacino di Hoa Binh, situato sul fiume Da in Vietnam. Il bacino rappresenta un progetto cruciale per la generazione di energia, la regolazione delle inondazioni e la fornitura di acqua a valle del Delta del Fiume Rosso (RRD). Sono stati condotti diversi studi; tuttavia, la maggior parte di essi si è basata su dati precedenti al 2010, prima dell’entrata in funzione di serbatoi a monte.
Considerando le modifiche nel sistema di bacino superiore, i cambiamenti nella domanda di uso dell'acqua e le alterazioni nella morfologia del Fiume Rosso a valle, diventa imperativo aggiornare la ricerca sull'operatività del bacino di Hoa Binh.
Questo studio mira innanzitutto ad identificare i cambiamenti significativi verificatesi nel sistema fluviale e come questi cambiamenti hanno influenzato le operazioni del bacino. In particolare, la costruzione di diversi bacini a monte, ha influenzato il regime di flusso e la dinamica del trasporto di sedimenti del Fiume Da. Tra questi, il bacino di Son La ha gli effetti più diretti sulle strategie operative del bacino di Hoa Binh. A valle nel RRD, sono state osservate significative alterazioni nella morfologia del fiume. La riduzione della sedimentazione ha causato, infatti, un approfondimento del letto del fiume, con una sostanziale diminuzione dei livelli idrici presso la stazione di monitoraggio chiave Ha Noi, a parità di portata. Di conseguenza, per raggiungere un certo livello dell'acqua a Ha Noi, è necessario rilasciare più acqua dai bacini a monte.
Dopo aver identificato il problema principale, il modello NSGA II è stato applicato per ottimizzare le strategie operative del bacino. Questo framework di ottimizzazione comprende molteplici obiettivi, tra cui la minimizzazione della deviazione del rilascio dell'acqua dalla domanda e la massimizzazione della generazione di energia idroelettrica durante la stagione secca. Contestualmente, il framework di ottimizzazione deve soddisfare vincoli operativi, tra cui la continuità dello stoccaggio, il livello minimo di invaso, il rilascio minimo medio giornaliero e il non superamento del livello di invaso massimo specificato dalle normative governative. I parametri di input chiave per il modello di ottimizzazione includono il flusso giornaliero nel bacino, la domanda di acqua all'interno del RRD e l'equazione di conservazione dei volumi idrici per il bacino. Le variabili decisionali sono il deflusso giornaliero da Hoa Binh. Il modello di ottimizzazione è stato eseguito per un periodo di 22 anni, suddiviso in due sottoperiodi (2001-2011 e 2012-2022) che riflettono l'inizio delle operazioni del bacino di Son La. I risultati mostrano notevoli incrementi nella produzione di energia e nei livelli dell'acqua del bacino, soddisfacendo contemporaneamente le domande a valle nel RRD e i vincoli operativo. Gli obiettivi di controllo delle inondazioni non sono stati ottimizzati all'interno di questo studio; tuttavia, le misure di sicurezza durante le stagioni delle piene sono state rispettate, garantendo i normali livelli dell'acqua del bacino e la soglia del terzo allarme per i livelli idrometrici a valle, ad Ha Noi. In media la regolazione ottimizzata ha garantito un aumento del 10% della produzione di energia nel periodo 2001-2011 e un aumento del 2% nel periodo 2012-2022, garantendo sempre la domanda irrigua, potabile e industriuale e la sicurezza della diga.
Infine, lo studio presenta un grafico comparativo con la traiettoria mediana dei livelli ottimali e storici del bacino corrispondenti ai periodi sopra menzionati. Mantenendo livelli di invaso ottimali, l’invaso alla fine della stagione secca può essere significativamente aumentato. Gli operatori possono utilizzare le rappresentazioni grafiche ottenute come supporto per prendere decisioni riguardanti la regolazione del bacino.This study employs the Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA II) to optimise the operational strategies of the Hoa Binh reservoir, situated on the Da River in Vietnam. Commencing operations with its first turbine activated in December 1989 and achieving full functionality in 1994, the reservoir serves as a crucial project for energy generation, flood regulation, and downstream water provisioning to the Red River Delta (RRD). Because of its pivotal role, there have been several scholarly investigations into the reservoir's operation, but their examinations were mostly implemented using data before 2010. Given the changes in the upper reservoirs system, shifts in water usage demands, and changes in the morphology of the Red River downstream, updating research on the operation of the Hoa Binh reservoir is necessary.
To better understand the problem, the study first identified the significant changes in the river system and how these changes have affected Hoa Binh reservoir operations. Notably, the construction of several major upstream reservoirs, including Lai Chau, Son La, Huoi Quang, and Ban Chat since 2011, has influenced on the flow regime and sediment transport dynamics of the Da River. Among these, we verified how the Son La reservoir has affected the Hoa Binh reservoir inflow regime and operational strategies. Downstream in the RRD, pronounced alterations in river morphology have been observed. The sedimentation reduction due to the deposition in the upstream reservoir, has resulted in riverbed scouring, culminating in a substantial decrease in water levels, for a given discharge, at the key monitoring station Ha Noi. Consequently, to reach a certain water level in Ha Noi, more water release from reservoirs is required.
After identifying these main issues, the NSGA II model was applied to optimise the operational strategies of the Hoa Binh reservoir. This optimization framework encompasses multiple objectives: focusing on the dry season the minimization of water release deviation from the demand and the maximization of hydropower generation . Concurrently, the optimisation framework must satisfy operational constraints, including storage continuity, minimum reservoir elevation, and the daily average minimum release specified by governmental regulations. Key input parameters for the optimisation model include daily reservoir inflow, water demand within the Red River Delta, and the reservoir's storage-water level equation. The decision variables are the daily outflow from Hoa Binh. The optimisation model was run for a 22-year period, segmented into two sub-periods (2001-2011 and 2012–2022), mirroring the commencement of Son La reservoir operations. Results show notable increments in energy production and reservoir water levels, while simultaneously satisfying downstream demands in the RRD. Flood control objectives were not optimized within this study; however, safety measures during flood seasons were upheld, ensuring the normal water levels of the reservoir and the third alarm water level threshold downstream in Ha Noi. On average the optimised regulation ensured a 10% increase of energy generation over the 2001-2011 period and a 2% increase in the 2012-2022, ensuring always the consumptive water demand and the dam safety.
Finally, the study presents a comparative graph depicting the median trajectory of optimal and historical reservoir water levels across the aforementioned periods. In the present contexts, operators of the Hoa Binh reservoir face end-of-dry-season water shortages, sometimes causing the reservoir to operate at its dead level, risking electrical network stability and causing load shedding in the northern region. Derived from optimal water levels, the maximum reservoir water level at the end of the dry season can be increased. Moreover, operators may utilize these graphical representations as support while making decisions regarding reservoir operation
Rapidity dependence of antideuteron coalescence in pp collisions at s=13 TeV with ALICE
No full textThe production yields of antideuterons and antiprotons are measured in pp collisions at a center-of-mass energy of s=13 TeV, as a function of transverse momentum (pT) and rapidity (y), for the first time rapidity-differentially up to |y|=0.7. The measured spectra are used to study the pT and rapidity dependence of the coalescence parameter B2, which quantifies the coalescence probability of antideuterons. The pT and rapidity dependence of the obtained B2 is extrapolated for pT>1.7 GeV/c and |y|>0.7 using the phenomenological antideuteron production model implemented in PYTHIA 8.3 as well as a baryon coalescence afterburner model based on EPOS 3. Such measurements are of interest to the astrophysics community, since they can be used for the calculation of the flux of antinuclei from cosmic rays, in combination with coalescence models
Production, characterization, and toxicology of environmentally relevant nanoplastics: a review
No full textNanoplastic pollution is poorly known, in particular because research is actually mainly done using synthetic polymeric nanospheres that are not representative of environmental nanoplastics, which are very diverse in their composition, size, and shape. Here we review environmentally relevant nanoplastics with focus on their production, characterization, quantification, stability, aggregation, and toxicity. Production of environmentally relevant nanoplastics can be done by mechanical and physicochemical methods. Toxicological studies focus on internalization and toxicity on human cell lines, and bioaccumulation and systemic effects on model organisms