Grupo de Pesquisa em Química de Colóides

Universidade Federal de Alfenas

Linhas de Pesquisa

Área de Pesquisa – Inovações em Sistemas Coloidais e Nanotecnologia: Soluções Sustentáveis em Extração, Detecção, Catálise e Aplicações Biomédicas

Línha de Pesquisa 1: Descoberta, caracterização e aplicação de sistemas aquosos bifásicos para extração de analitos de interesse comercial ou remediação ambiental

Nos sistemas aquosos bifásicos, os projetos buscam otimizar a extração de compostos de interesse, visando eficiência e sustentabilidade. A caracterização detalhada permite entender os mecanismos de separação e aplicar as melhores condições para remediação ambiental.

Línha de Pesquisa 2: Síntese, caracterização e aplicação de nanomateriais para desenvolvimento de sistemas extratores, sensores ou nanocatalisadores;

A síntese de nanomateriais, obtidos principalmente por métodos de síntese coloidal, envolve caracterização quanto ao tamanho, morfologia, composição e propriedades diversas. As aplicações incluem catalisadores, nanobiocatalisadores, sensores e sistemas nanoextratores, avaliados para degradação de resíduos orgânicos e síntese fotoquímica.

A interação entre nanopartículas e analitos é estudada utilizando técnicas diversas como UV-Vis, Fluorescência, DLS, SPR, QCM, calorimétricas entre outras, visando entender os mecanismos de formação, estabilidade e toxicidade.

Línha de Pesquisa 3: Desenvolvimento e aplicação de fotoreatores em estudos de fotocatálise e síntese fotoquímica coloidal;

O desenvolvimento de fotoreatores foca em equipamentos de baixo custo e alta eficiência operacional para estudos de fotocatálise, inovando na degradação de poluentes e síntese de compostos químicos.

Línha de Pesquisa 4: Estudos de nanotoxicidade de nanomateriais.

O estudo da nanotoxicidade é essencial para garantir a segurança dos nanomateriais, avaliando impactos ambientais e biológicos através de modelos específicos. Esses testes asseguram a aplicação segura dos nanomateriais em diversas áreas, desde remediação ambiental até dispositivos médicos.

Área de Pesquisa – Química-Matemática

Linha de Pesquisa 1: Aplicação do Cálculo de Ordem Generalizada no contexto da Química.

Descrição: As equações diferenciais que descrevem as taxas de muitos processos químicos e físicos têm sido o assunto de uma vasta reformulação atualmente, denominada Cálculo Fracionário. O cálculo de ordem generalizada (Cálculo Fracionário) é o nome que se dá a teoria que unifica e generaliza a noção de derivada de ordem inteira e de integral de n-ésima ordem, com n inteiro, para ordens não-inteiras. Apesar de uma história que remonta ao ano de 1695, apenas recentemente houve interesse significativo pelo tema. Mesmo com todo o interesse recente na área ainda permanece em aberto diversas questões fundamentais, como a interpretação Matemática, Física ou geométrica de uma derivada ou integral de ordem generalizada. Nesta linha de trabalho exploramos a aplicação desta ferramenta em diferentes problemas e técnicas pertinentes ao contexto da química, na tentativa de alcançar um insight sobre estas questões fundamentais. 

Trabalhos de recentes nesta linha:

  • A Fractional Variational Approach to Spectral Filtering Using the Fourier Transform, Nelson H. T. Lemes, José Claudinei Ferreira, Higor V. M. Ferreira, https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.20675 (link)
  • Fractional kinetic modelling of the adsorption and desorption process from experimental SPR curves. Higor V. M. Ferreira, Nelson H. T. Lemes, Yara L. Coelho, Luciano S. Virtuoso, Ana C. dos Santos Pires, Luis H. M. da Silva. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.00003 (link). Parte deste trabalho foi apresentado no III Simpósio Brasileiro de Cálculo Fracionário. Modelagem, usando Cálculo Fracionário, do Processo Cinético de Adsorção e Dessorção a partir de Curvas Experimentais de QCM. (link)
  • An overview of the fractional-order gradient descent method and its applications. Higor V. M. Ferreira, Camila A. Tavares, Nelson H. T. Lemes and José P. C. dos Santos. (Submetido). Parte deste trabalho foi apresentado no canal do YouTube Semnonário de Cálculo Fracionário com o título Uma visão geral do Método de Descida Fracionária. (link)
  • CARVALHO DOS SANTOS, JOSÉ PAULO; MONTEIRO, EVANDRO; FERREIRA, JOSÉ CLAUDINEI; TEIXEIRA LEMES, NELSON HENRIQUE; RODRIGUES, DIEGO SAMUEL . Well-posedness and qualitative analysis of a SEIR model with spatial diffusion for COVID-19 spreading. BIOMATH, v. 12, p. 2307207, 2023. (link)
  • Smoothing and diffrentiation of data by Tikhonov and fractional derivative tools, applied to surface-enhanced Raman scattering (SERS) spectra of cristal violet dye (preprint,link) JOURNAL OF CHEMOMETRICS, v. e3507, p. e3507, 2023, link.
  • Solving ill-posed problems faster using fractional-order Hopfield neural network, Journal of Computational and Applied Mathematics, Volume 381, 1 January 2021, 112984 (link).
  • Improving a Tikhonov regularization method with a fractional-order differential operator for the inverse black body radiation problem, Inverse Problems in Science and Engineering (link).

Linha de Pesquisa 2: Modelagem Matemática, Otimização, Problemas inversos e Inteligência Artificial no contexto da Química.

Descrição: Problemas inversos são problemas de otimização que lidam com parâmetros pouco sensíveis de um modelo matemático e dados de entrada contendo erros de natureza experimental, deixando o problema mal-colocado. Neste caso métodos usuais de otimização não são em geral adequados. Para contornar o problema são usados métodos de regularização, entre eles regularização de Tikhonov e Decomposição truncada em valor singular. Técnicas envolvendo Inteligência Artificial como redes neurais de Hopfield são ferramentas importantes neste contexto. 

Trabalhos recentes nesta linha:

  • Functional sensitivity analysis approach to retrieve the potential energy function from the quantum second virial coefficient. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 536, p. 122539, 2019 (link).
  • Accurate potential energy curve for helium dimer retrieved from viscosity coefficient data at very low temperatures. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 487, p. 32-39, 2017 (link).

Linha de Pesquisa 3: Desenvolvimento de dispositivos eletrônicos usando a placa Arduíno(c) e softwares educativos para celular Android(c) como app Inventor(c).

Descrição: Nesta linha temos o interesse de explorar a placa Arduíno(c) para o desenvolvimento de dispositivos eletrônicos (controladores e sensores) para o ensino de conceitos de química ou para o uso de aquisição de dados no laboratório de fenômenos físico-químicos. O software app Inventor(c) tem sido usado como recurso para o ensino de lógica e linguagem de programação ou como ferramenta para o desenvolvimento de softwares didáticos para celulares Android(c) que abordem o conteúdo de química de forma lúdica e interativa.

Trabalhos recentes nesta linha: 

  • Estudo da lei de resfriamento de Newton utilizando a derivada fracionária de caputo. Higor Vinicius Monteiro Ferreira. Trabalho de Conclusão de Curso (Química Bacharelado). 2021. (link)
  • Construção de sistema eletrônico com Arduino para aquisição de dados de condução de calor em uma barra de metal e modelagem com Cálculo Fracionário. Ivan Assunção Murad Ramos. Iniciação Científica. 2021. (link)