An Integrated Approach for Dynamic Charging of Electric Vehicles by Wireless Power Transfer - Lessons Learned from Real-Life Implementation

The aim of this paper is to introduce a complete fast dynamic inductive charging infrastructure from the back-office system (EV management system) up to the Electric Vehicle (EV) (inductive power transfer module, positioning mechanism, electric vehicle modifications) and the EV user (User interface). Moreover, in order to assess the impact of the additional demand of inductive charging on the grid operation, an estimation of the 24-hour power profile of dynamic inductive charging is presented considering, apart from the road traffic, the probability of the need for fast charging, as well as the specifications of the proposed solution. In addition, an energy management system is presented enabling the management of the operation of the inductive charging infrastructure, the interaction with the EV users and the provision of demand response services to different stakeholders. The proposed dynamic inductive charging approach has been demonstrated within a real urban environment in order to provide useful insights regarding the experience gained from a real-field trial. The relevant practical conclusions are also discussed in this paper. Finally, a cost/benefit analysis, according to the Discounted Cash Flow (DCF) principles, is performed in order to assess the economic viability of the proposed solution.This work was supported by the European Commission within the 7th Framework Programme, Project FastInCharge under the Grant Agreement: 31428

Synthesis of diphenoxyadamantane alkylamines with pharmacological interest.

In this work, the synthesis and the pharmacological evaluation of diphenoxyadamantane alkylamines Ia-f and IIa-f is described. The new diphenoxy-substituted adamantanes share structural features present in trypanocidal and antitubercular agents. 1-Methylpiperazine derivative Ia is the most potent against T. brucei compound, whilst its hexylamine congener IIf exhibits a significant antimycobacterial activity

Μία μεθοδολογία για την εκτίμηση πληθυσμιακών φαρμακοκινητικών παραμέτρων από συγκεντρωτικά δεδομένα συγκέντρωσης-χρόνου και η εφαρμογή αυτής στην γκεβοκιζουμάμπη

Ο σκοπός της συγκεκριμένης εργασίας ήταν η ανάπτυξη και η αξιολόγηση της απόδοσης μίας μεθοδολογίας για την εκτίμηση πληθυσμιακών φαρμακοκινητικών (PK) παραμέτρων μαζί με τις δι-ατομικές μεταβλητότητες (IIVs) από δημοσιευμένα συγκεντρωτικά δεδομένα συγκέντρωσης-χρόνου, συγκεκριμένα μέσες συγκεντρώσεις πλάσματος και τυπικές αποκλίσεις (SDs) αυτών ως προς το χρόνο, όπως εκείνα τα δεδομένα που συχνά βρίσκονται σε δημοσιευμένα γραφήματα. Αυτή η μέθοδος εφαρμόστηκε σε βιβλιογραφικά δεδομένα της γκεβοκιζουμάμπης, ενός καινοτόμου μονοκλωνικού αντισώματος που αποτελεί έναν αναστολέα της ιντερλευκίνης-1β, με σκοπό να εκτιμηθούν οι πληθυσμιακές φαρμακοκινητικές παράμετροι (PopPK) ενός ελάχιστου δυνατού φυσιολογικού φαρμακοκινητικού (mPBPK) μοντέλου. Μία συνάρτηση κατασκευάστηκε αρχικώς στη γλώσσα προγραμματισμού R βασισμένη σε ένα δεύτερης γενιάς mPBPK μοντέλο που προβλέπει (output) τις μέσες συγκεντρώσεις και τις τυπικές αποκλίσεις αυτών από μία Monte Carlo (MC) προσομοίωση από έναν αριθμό ασθενών που παράχθηκαν από τις κατανομές των παραμέτρων του mPBPK μοντέλου συμπεριλαμβανομένων των IIVs για κάποιες από αυτές (input). Το μοντέλο παραμετροποιήθηκε όσον αφορά τους συντελεστές ανάκλασης σ1 και σ2 για τους στεγανούς και τους διαρρέοντες ιστούς, αντίστοιχα, την κάθαρση του φαρμάκου από το πλάσμα CLp και τους όρους δι-ατομικής μεταβλητότητας ωCLp και ωV, για την τυπική απόκλιση των κανονικών κατανομών των λογαριθμοποιημένων τιμών της κάθαρσης από το πλάσμα και του όγκου του ανθρωπίνου σώματος αντιστοίχως. Αυτή η συνάρτηση εφαρμόστηκε σε δεδομένα μέσων συγκεντρώσεων και τυπικών αποκλίσεων με σκοπό να εκτιμηθούν οι παράμετροι του μοντέλου, μαζί με τις αντίστοιχες IIVs χρησιμοποιώντας τη μέθοδο της μεγίστης πιθανοφάνειας με ένα quasi-Newton αλγόριθμο. Οι ασθενείς στις προσομοιώσεις ήταν οι ίδιοι σε κάθε επανάληψη ώστε να αποφευχθούν ασυνέχειες στην αντικειμενική συνάρτηση, γεγονός που θα μπορούσε να προκαλέσει προβλήματα στη μέθοδο βελτιστοποίησης που χρησιμοποιήθηκε. Ακόμη, πραγματοποιήθηκε δειγματοληψία Latin Hypercube για το βήμα της MC προσομοίωσης για να αυξηθεί η ταχύτητα. Πιο συγκεκριμένα, η συνάρτηση που κατασκευάστηκε προέβλεψε τις μέσες συγκεντρώσεις και τις τυπικές αποκλίσεις αυτών από μία MC προσομοίωση 60 ασθενών, καθώς αυτός ο αριθμός βρέθηκε συγκρίσιμος με εκείνον (1000) που ήταν αρχικά επιθυμητό να χρησιμοποιηθεί ως input στην προσομοίωση. Επίσης, δύο ξεχωριστοί εκθετικοί όροι υπολειπόμενης μεταβλητότητας θεωρήθηκαν, ένας για τις μέσες τιμές και ένας για τα SDs. Για την αξιολόγηση της μεθόδου προσομοιώσεις και εκτιμήσεις πραγματοποιήθηκαν ώστε να εκτιμηθούν η ορθότητα και η ακρίβεια των εκτιμήσεων από 1000 προσομοιωμένα σετ δεδομένων. Επιπλέον, δημιουργήθηκαν αντιπροσωπευτικά διαγράμματα VPCs από αυτά τα προσομοιωμένα σετ. Τελικώς, σκαναρισμένα βιβλιογραφικά δεδομένα της γκεβοκιζουμάμπης χρησιμοποιήθηκαν για να εκτιμηθούν οι πληθυσμιακοί παράμετροι του mPBPK μοντέλου για το φάρμακο και η καλή προσαρμογή του μοντέλου αξιολογήθηκε χρησιμοποιώντας διαγνωστικά διαγράμματα. Ολόκληρη η ανάλυση πραγματοποιήθηκε χρησιμοποιώντας το λογισμικό της γλώσσας R (Rstudio). Το επί τις εκατό μέσο σχετικό συστηματικό σφάλμα στις πληθυσμιακές παραμέτρους σ1, σ2, CLp, ωCLp και ωV ήταν -0.11, -0.06, 0.07, -7.24 και 5.68 αντιστοίχως, ενώ η αντίστοιχη επί τις εκατό σχετική ρίζα του μέσου τετραγωνισμένου σφάλματος ήταν 2.0, 2.9, 7.3, 12.2 και 12.0. Τα αποτελέσματα δείχνουν πως η μέθοδος είναι ικανή να εκτιμά όλες τις παραμέτρους με ικανοποιητική ορθότητα και πιστότητα. Επίσης, η εσωτερική επικύρωση με τα διαγράμματα VPC έδειξε πως το μοντέλο είναι ισχυρό και περιγράφει καλά τα δεδομένα συμπεριλαμβανομένης της παρατηρούμενης μεταβλητότητας. Ακόμη, η χρήση διαγνωστικών διαγραμμάτων έδειξε πως υπάρχει καλή προσαρμογή του μοντέλου στα βιβλιογραφικά δεδομένα της γκεβοκιζουμάμπης. Οι εκτιμήσεις των ΦΚ παραμέτρων της γκεβοκιζουμάμπης έλαβαν τις ακόλουθες τιμές (τα Τυπικά Σφάλματα φαίνονται στις παρενθέσεις) στο τελικό μοντέλο: σ1=0.973 (3.37%), σ2=0.750 (3.10%), CLp=0.00652 L/hr (0.0168%), ωCLp=0.0974 (1.36%), ωV=0.102 (1.08%) και οι παράμετροι για την υπολειπόμενη μεταβλητότητα ήταν sigma1=0.112 και sigma2=0.461. Καταλήγοντας, μία μεθοδολογία παρουσιάζεται για την εκτίμηση των πληθυσμιακών παραμέτρων χρησιμοποιώντας μόνο τις μέσες συγκεντρώσεις πλάσματος και τα SDs ως προς το χρόνο. Η μεθοδολογία περιγράφει ικανοποιητικά τα προσομοιωμένα δεδομένα, υποδεικνύοντας ότι η απώλεια της πληροφορίας από τη συγκεντροποίηση των δεδομένων μπορεί να ανακτηθεί. Η συγκεκριμένη μέθοδος θα μπορούσε να εφαρμοστεί σε οποιοδήποτε ΦΚ μοντέλο ώστε να εκτιμηθούν οι PopPK παράμετροι όταν είναι διαθέσιμο μόνο ένα δημοσιευμένο γράφημα με συγκεντρωτικά ΦΚ προφίλ και SDs.The aim of the present study was to develop and assess the performance of a methodology to estimate the population pharmacokinetic (PK) parameters along with the Inter-Individual Variabilities (IIVs) from reported aggregate concentration-time data, in particular mean plasma concentrations and their standard deviations (SDs) versus time, such as those often found in published graphs. This method was applied to published data of gevokizumab, a novel monoclonal anti-interleukin-1β antibody, in order to estimate population pharmacokinetic (PopPK) parameters of a minimal physiological pharmacokinetic (mPBPK) model. Firstly, a function was constructed in R based on a second generation mPBPK model that predicts (output) the mean concentrations and their standard deviations from a Monte Carlo (MC) simulation of a number of patients generated from the distributions of the mPBPK model parameters including IIV for some of them (input). The model was parametrized in terms of the vascular reflection coefficients σ1 and σ2 for tight and leaky tissues, respectively, drug plasma clearance CLp, and the IIV terms ωCLp and ωV, for the standard deviation of the lognormal distributions of plasma clearance and volume of human body respectively. This function was fitted to data of mean concentrations and SDs in order to estimate the model parameters and their corresponding IIV using Maximum likelihood method with a quasi-Newton optimiser. The patients in the simulations were the same ones at each iteration to avoid discontinuities in the objective function that could cause problems in the gradient based optimization method. Latin Hypercube sampling was used for the MC step to improve speed. More particularly, the function constructed in R predicted the mean concentrations and their SDs from a MC simulation of 60 patients, since this number was found to be comparable to the one (1000) that was initially desirable to be used as input for the MC step. Also, two separate exponential residual error terms were assumed, one for the means and one for the SDs. To evaluate the performance of the method simulations and estimations were carried out calculating the bias and precision of the estimates, from 1000 simulated datasets. Furthermore representative VPCs from the simulated datasets were plotted. Ultimately, scanned data from literature of gevokizumab were used to estimate the population parameters of an mPBPK model of the drug and the goodness of fit was assessed using diagnostic plots. The entire analysis was performed using R software (Rstudio). The per cent relative bias in the population parameters σ1, σ2, CLp, ωCLp and ωV was -0.11, -0.06, 0.07, -7.24 and 5.68 respectively, while the respective per cent relative root mean squared error was 2.0, 2.9, 7.3, 12.2 and 12.0. The results show that the method is capable of estimating all the parameters with satisfactory bias and precision. Also, internal validation of VPC resulted that the model is robust and describes well the data including the observed variability. Moreover, the use of diagnostic plots in the goodness of fit assessment showed that the model fits well the published data of gevokizumab. The estimates of the pharmacokinetic parameters of gevokizumab took the following values (Standard Errors in parentheses) in the final model: σ1=0.973 (3.37%), σ2=0.750 (3.10%), CLp=0.00652 L/hr (0.0168%), ωCLp=0.0974 (1.36%), ωV=0.102 (1.08%) and residual error parameters were sigma1=0.112 and sigma2=0.461. Conclusively, a methodology is presented to estimate population pharmacokinetic parameters using only patients’ mean plasma concentrations and their SDs versus time. The methodology describes adequately simulated data, indicating that the loss of information from averaging can be recovered. This method could be applied to any PK model in order to estimate PopPK parameters when only a published graph with aggregate PK profile and SDs is available

Monitoring of air pollution levels related to Charilaos Trikoupis Bridge

Charilaos Trikoupis bridge is the longest cable bridge in Europe that connects Western Greece with the rest of the country. In this study, six air pollution monitoring campaigns (including major regulated air pollutants) were carried out from 2013 to 2015 at both sides of the bridge, located in the urban areas of Rio and Antirrio respectively. Pollution data were statistically analyzed and air quality was characterized using US and European air quality indices. From the overall campaign, it was found that air pollution levels were below the respective regulatory thresholds, but once at the site of Antirrio (26.4 and 52.2 μg/m 3 for PM 2.5 and ΡΜ 10 , respectively) during the 2nd winter period. Daily average PM 10 and PM 2.5 levels from two monitoring sites were well correlated to gaseous pollutant (CO, NO, NO 2 , NO x and SO 2 ) levels, meteorological parameters and factor scores from Positive Matrix Factorization during the 3-year period. Moreover, the elemental composition of PM 10 and PM 2.5 was used for source apportionment. That analysis revealed that major emission sources were sulfates, mineral dust, biomass burning, sea salt, traffic and shipping emissions for PM 10 and PM 2.5 , for both Rio and Antirrio. Seasonal variation indicates that sulfates, mineral dust and traffic emissions increased during the warm season of the year, while biomass burning become the dominant during the cold season. Overall, the contribution of the Charilaos Trikoupis bridge to the vicinity air pollution is very low. This is the result of the relatively low daily traffic volume (~ 10,000 vehicles per day), the respective traffic fleet composition (~ 81% of the traffic fleet are private vehicles) and the speed limit (80 km/h) which does not favor traffic emissions. In addition, the strong and frequent winds further contribute to the rapid dispersion of the emitted pollutants