Anna Carmela Ansalone

Anna Carmela Ansalone

   Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.
  IRIS Link

Progetto di Ricerca
Esoscheletri dissipativi, sostenibili e ricentranti per edifici in zona sismica

Tutor: Ferraioli Massimiliano
Co-tutor: Nastri Elide

Scopo del progetto: Il progetto mira allo sviluppo e alla validazione di esoscheletri metallici dotati di dispositivi ibridi dissipativi e ricentranti per l’adeguamento sismico di edifici esistenti. L’obiettivo è coniugare dissipazione dell’energia e capacità di ricentraggio, riducendo gli spostamenti residui e i danni permanenti, attraverso soluzioni sostenibili, reversibili e a basso impatto architettonico. L’attività prevede la progettazione e ottimizzazione di dispositivi innovativi, seguita dalla loro caratterizzazione sperimentale a partire da prove monotone e cicliche per definirne il comportamento meccanico. I risultati sperimentali saranno utilizzati per sviluppare e calibrare modelli numerici avanzati (FEM), finalizzati alla simulazione del comportamento degli esoscheletri sotto azioni sismiche. I sistemi sviluppati saranno applicati a casi studio rappresentativi del patrimonio edilizio esistente, valutandone le prestazioni sismiche, la compatibilità architettonica e la sostenibilità economica e ambientale. Il progetto si propone infine di definire criteri progettuali e linee guida per l’integrazione di tali soluzioni nelle pratiche di riqualificazione strutturale e nei futuri sviluppi normativi, anche in un’ottica di economia circolare.

Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 01/12/2025
Data fine: 30/11/2028

Fernando Mateo Crespo Beltran

Fernando Mateo Crespo Beltran

   Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.
  IRIS Link

Progetto di Ricerca
Soluzioni innovative con pannelli metallici dissipativi per l’adeguamento sismico di strutture esistenti

Tutor: Ferraioli Massimiliano
Co-tutor: Mandara Alberto

Scopo del progetto: La ricerca si propone di sviluppare e valutare pannelli in metallo forato come soluzione innovativa per il rinforzo sismico di edifici esistenti. L’obiettivo è incrementare la resistenza a taglio, la dissipazione di energia e la resilienza complessiva delle strutture, riducendo al contempo l’invasività degli interventi di retrofit. Il progetto combina un approccio numerico e sperimentale: test su larga scala saranno impiegati per caratterizzare il comportamento non lineare delle connessioni dei pannelli sotto sollecitazioni sismiche, fornendo dati per la calibrazione di modelli agli elementi finiti. Verranno esplorate diverse configurazioni di materiali e geometrie, considerando fattori quali il pattern di perforazione dei pannelli e le caratteristiche dei materiali impiegati. Sarà inoltre studiata l’interazione dei pannelli con gli elementi strutturali circostanti, come travi, colonne e sistemi di controventamento, al fine di ottimizzare l’efficacia degli interventi. I risultati attesi includono linee guida progettuali pratiche, strumenti per interventi di rinforzo più sicuri ed economici, e il potenziamento dell’adozione di soluzioni innovative e sostenibili in contesti ad alta esposizione sismica, contribuendo allo sviluppo di edifici più resilienti e duraturi.

Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 01/12/2025
Data fine: 30/11/2028

Giovanni Falco

Giovanni Falco

   Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.
  IRIS Link

Progetto di Ricerca
Microplastiche e contaminanti emergenti: analisi chimica, impatti ambientali e rischi per l’esposizione umana

Tutor: Iovino Pasquale
Co-tutor: Chianese Simeone

Scopo del progetto: Il progetto di ricerca si concentra sullo studio delle micro- e nanoplastiche (MNPs) e dei contaminanti emergenti nei sistemi ambientali e biologici, con particolare attenzione alle implicazioni per la salute umana. Le microplastiche, derivanti dalla frammentazione dei materiali plastici, sono ormai diffuse in acqua, suolo e aria e possono agire come vettori di sostanze chimiche pericolose, tra cui additivi plastici e contaminanti organici persistenti. L’obiettivo principale è identificare, caratterizzare e quantificare queste particelle mediante tecniche analitiche avanzate, tra cui spettroscopia FTIR, SEM, Raman, LDIR e metodiche termoanalitiche accoppiate come la pirolisi-GC/MS (Py-GC/MS). Parallelamente, verrà studiata la presenza di contaminanti associati e il loro comportamento nei diversi comparti ambientali. Un aspetto rilevante riguarda anche lo studio delle tecniche di rimozione delle microplastiche, con particolare attenzione ai processi di ossidazione avanzata, tra cui ozonizzazione, fotocatalisi, Fenton ed elettrossidazione. Queste tecnologie, basate sulla generazione di specie altamente reattive, sono in grado non solo di rimuovere le particelle, ma anche di favorirne la degradazione in composti meno persistenti. Il confronto tra le diverse soluzioni, in termini di efficienza, costi, sostenibilità e applicabilità su larga scala, rappresenterà un elemento chiave del progetto. Nel complesso, il progetto mira a fornire dati affidabili, protocolli analitici standardizzati e strumenti utili per la gestione del rischio ambientale e sanitario.

Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 01/12/2025
Data fine: 30/11/2028

Iolanda Galante

Iolanda Galante

   Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.
  IRIS Link

Progetto di Ricerca
AGRivoltaico: Energia e Agricoltura + I.A. (Intelligenza Artificiale)

Tutor: Lubritto Carmine
Co-tutor: Scognamiglio Alessandra

Scopo del progetto: Il progetto di dottorato mira a sviluppare un sistema integrato che combini produzione agricola e generazione di energia fotovoltaica. Saranno analizzate diverse configurazioni agrivoltaiche per individuare la soluzione più efficiente, da validare attraverso sperimentazioni in campo. La ricerca si concentrerà anche sull’individuazione delle colture — incluse eventuali microalghe — più adatte all’integrazione nel sistema, con l’obiettivo di massimizzare la resa e ridurre l’uso del suolo.

Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 01/12/2025
Data fine: 30/11/2028

Michele Monaco

Michele Monaco

   Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.
  IRIS Link

Progetto di Ricerca
Identificazione di schemi di gestione sostenibili per alcuni challenging waste attraverso gli strumenti del Life Cycle Thinking.

Tutor: Arena Umberto
Co-tutor: Ardolino Filomena

Scopo del progetto: Il progetto è focalizzato sulla sostenibilità ambientale della gestione di alcuni rifiuti speciali, spesso definiti challenging waste per la loro complessità intrinseca e la difficoltà di individuare soluzioni gestionali adeguate alle loro caratteristiche. Di tali rifiuti fanno parte, in particolare, quelli sanitari (Health Care Waste, HCW) e molti rifiuti provenienti da lavorazioni della chimica fine, della farmaceutica oltre che da altri sistemi di gestione rifiuti.L’obiettivo del progetto è definire soluzioni gestionali ambientalmente sostenibili e tecnologicamente affidabili, mirate a massimizzare l’efficienza dei trattamenti, la sicurezza delle operazioni e, quando possibile, il recupero di risorse. Si opererà attraverso l’analisi tecnica ed economica di processi e tecnologie già disponibili sul mercato e di quelli ancora a livello di alternative potenziali. Le attività prevedono l’impiego di diversi strumenti del Life Cycle Thinking (LCT) - quali l’analisi del ciclo di vita (Life Cycle Assessment, LCA), l’analisi del ciclo dei costi (Life Cycle Costing, LCC) e l’analisi dei flussi di materia e di sostanze (Material/Substance Flow Analysis, MFA/SFA) - per ottenere una tool box che fornisca informazioni affidabili per definire schemi gestionali sostenibili per queste tipologie di rifiuti.

Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 01/12/2025
Data fine: 30/11/2028

Antonio Sarracino

Antonio Sarracino

   Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.
  IRIS Link

Progetto di Ricerca
Assessing the Influence of Vegetation on Groundwater Recharge Using Satellite Data and Spatial Geostatistical Modelling

Tutor: Battipaglia Giovanna
Co-tutor: Busico Gianluigi, Massari Christian, Massari Christian

Scopo del progetto: This PhD research examines the influence of vegetation dynamics on groundwater recharge by integrating remotely sensed environmental indicators with advanced spatial modeling approaches. In the first phase, satellite-derived variables—such as vegetation vigor, land surface temperature, and moisture-related indices—are processed within the R environment to derive quantitative metrics that characterize ecosystem functioning and their potential role in regulating infiltration processes. In the second phase, these metrics are incorporated into a Geographic Information System (GIS) framework and modeled using Sequential Gaussian Simulation (SGS) to produce continuous, spatially explicit probabilistic maps of groundwater recharge variability. This geostatistical approach allows for the quantification of spatial uncertainty and the representation of heterogeneity across the study area. The integration of remote sensing and stochastic spatial modeling provides a robust methodological framework for identifying zones where vegetation either enhances or constrains groundwater recharge. Overall, this approach supports ecohydrological assessments at the landscape scale and contributes to a more comprehensive understanding of vegetation–water interactions under varying environmental conditions

Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 01/12/2025
Data fine: 30/11/2028

Hasan Tohidi

Hasan Tohidi

   Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.
  IRIS Link

Progetto di Ricerca
Metodi numerici e deep learning per l’analisi di vibrazioni, buckling e danneggiamento nelle strutture

Tutor: Ruocco Eugenio
Co-tutor: Zona Renato

Scopo del progetto: Il progetto di ricerca si concentra sull’applicazione di metodologie numeriche avanzate e di tecniche di deep learning, in particolare delle Physics-Informed Neural Networks (PINNs) e delle Inverse PINNs, per l’analisi di fenomeni strutturali quali la formazione e propagazione di cricche, il danneggiamento, le vibrazioni e l’instabilità per buckling in diversi componenti strutturali, tra cui piastre, gusci, travi, pannelli e settori.Tali strutture trovano ampia applicazione in ambito ingegneristico e sono spesso soggette a carichi dinamici e ad azioni ambientali che possono comprometterne la stabilità e l’integrità. I metodi numerici tradizionali, come ad esempio il Generalized Differential Quadrature Method (GDQM), sono stati largamente impiegati per lo studio di questi fenomeni; tuttavia, le PINNs stanno emergendo come un’alternativa particolarmente promettente, grazie alla loro capacità di affrontare in modo efficace problemi complessi e fortemente non lineari.

Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 01/12/2025
Data fine: 30/11/2028

Isidora Andrea Zirotti

Isidora Andrea Zirotti

   Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.
  IRIS Link

Progetto di Ricerca
Biorefinery of cheese industry effluents as a feasible and environmentally friendly strategy to produce added-value compounds

Tutor: Panico Antonio
Co-tutor: Morrone Biagio

Scopo del progetto: the study is focused on developing carbon-based catalysts from the valorization of whey derived from cheese industry wastewater, aiming to obtain added-value compounds through cost-efficient catalytic processes that contribute to the circular economy and environmental sustainability

Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 01/12/2025
Data fine: 30/11/2028

Ahmed Sareer

Ahmed Sareer

   
  IRIS Link

Progetto di Ricerca
Geohydrologic hazard assessment with physically informed machine learning models

Tutor: Roberto Greco

Scopo del progetto: Satellite and reanalysis products have strongly increased the available information about hydrometeorological forcing that induce geohazards. Investigating the complex interactions of this forcing with the landscape involves handling large data amounts, and data-driven approaches are becoming increasingly attractive in this respect. However, understanding the physical processes behind the occurrence of geohydrologic hazards is still mandatory, so building reliable and reproducible models that avoid overfitting. The project investigates the applicability of various supervised machine learning models to improved hazard assessment at various scales.

Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 01/12/2025
Data fine: 30/11/2028

Nimra Yaseen

Nimra Yaseen

   Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo.

Progetto di Ricerca
Development of a Hybrid Biophotocatalytic System for the Sustainable Remediation of Lake Averno

Tutor: Domenico Pirozzi
Co-tutor: Anna De Marco

Scopo del progetto: 

The aim of this PhD project is to develop and validate a hybrid biophotocatalytic system for the sustainable remediation of Lake Averno. This closed volcanic ecosystem is in the Campi Flegrei and is characterized by long water residence times, significant vertical stratification, and consequently, high sensitivity to anthropogenic stresses, such as agricultural runoff and urban discharges. These stresses have caused eutrophication, algal blooms, and the accumulation of contaminants. Traditional remediation methods are often too invasive for such fragile environments, and scientific literature lacks specific, integrated solutions. This research project will address this issue by developing a three-component system involving:

1) Sustainable adsorbent materials (e.g. modified biochar) to remove organic and inorganic pollutants.

2) The extremophilic microalga Galdieria daedala to biosorb heavy metals and biotransform organic compounds.

3) Advanced photocatalytic processes to degrade persistent and recalcitrant contaminants. Experimental activities will be conducted on real lake samples and will include chemical-physical and ecotoxicological characterization of the water, batch adsorption experiments, cultivation and optimization of the algae under controlled conditions and, finally, integration and validation of the hybrid system. The expected results are a reduction in metals, organic pollutants, COD and toxicity. This will lead to the development of an innovative, synergistic remediation framework that can be transferred to other European volcanic lakes. This innovation lies in the synergistic integration of sustainable adsorption, extremophilic microorganisms, and photocatalysis, which is expected to improve environmental management strategies and policies for conserving vulnerable lake ecosystems.

Durata del progetto: 3 anni
Data inizio: 01/12/2025
Data fine: 30/11/2028