Escuela de Ingeniería, Ciencia y Tecnología

URI permanente para esta comunidad

https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/31542

Examinar

Examinando Escuela de Ingeniería, Ciencia y Tecnología por Título

Mostrando1 - 20 de 46
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Análisis de datos en el consumo energético como parte de una metodología de gestión energética
    (2023-01-17) Zorrilla Ramírez, Daniel Sebastián; Rivera Buitrago, Iván Mauricio; Celeita Rodríguez, David Felipe
    El incremento registrado y la proyección exponencial al alza de demanda energética a nivel mundial ha sido la causa de desarrollo de estudios e investigaciones para mejorar la eficiencia energética en los sectores productivos a todos los niveles, acompañadas de regulaciones, normatividad e incentivos por parte de entidades gubernamentales en busca de un bien común, el máximo aprovechamiento de dicho recurso y la reducción de emisión de gases de efecto invernadero. Este documento tiene como base un marco teórico y estado del arte en gestión energética proponiendo como objetivo principal formular una metodología de análisis enfocada al incremento de la eficiencia energética en procesos industriales como medida previa a un desarrollo de gestión de la energía, donde, los sectores productivos aceleren e impulsen el desarrollo y mejoras encaminadas en buenas prácticas y mecanismos de medición, monitoreo y control que permitan implementar acciones efectivas de reducción de consumo y eficiencia energética. Además, se desarrolla un método donde el análisis numérico permita establecer una guía de cómo obtener información, analizar los procesos, identificar etapas de mayor consumo e implementar herramientas y mecanismos de control de ajuste rutinario que logren un impacto positivo en el consumo energético. Finalmente, la contribución de este trabajo presentará un caso de estudio y una reducción estimada de consumo energético y de emisiones en una planta de producción de alimentos con información real de consumo en el año 2021.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Análisis de la incidencia de reflexión solar sobre un sistema fotovoltaico
    (2023-02-01) Gutiérrez Mejía, Gerardo; Herrera González, Edgar Armando; Vega Uribe, Jesús Antonio; Tecnología, Ingeniería, Ciencia y Matemáticas TICMA
    En esta tesis de Maestría, se propone mediante el emplazamiento de arreglos fotovoltaicos y superficies reflectantes de prueba, identificar aspectos que puedan mejorar la eficiencia energética de los sistemas solares. Aprovechar la radiación solar y convertirla en energía eléctrica es una aplicación que ha demostrado tener ventajas en cuanto a la disminución de gases de efecto invernadero y ser una alternativa a la creciente demanda de energía eléctrica. El uso de dispositivos aplicados para aumentar la eficiencia de los sistemas fotovoltaicos, está a la par de las investigaciones para mejorar el aprovechamiento de estos. La disposición de los parques solares actuales, construidos sobre amplias extensiones de terreno, para lograr capacidades de generación económicamente explotables, hace que el uso de la tierra se destine de manera extensiva a generar energía. La técnica propuesta para aplicar en este estudio es aumentar la irradiancia sobre el panel solar mediante un sistema de concentración de irradiancia y desarrollar un prototipo en una nueva disposición de paneles que, aprovechando la concentración de la misma sobre estos, logre medir el impacto sobre la reducción del área de terreno ocupada por el arreglo solar. Los paneles solares comerciales que se encuentran actualmente, presentan una eficiencia alrededor del 20% (Atersa Grupo Elecnor, 2022) (SUNPOWER, 2020) (E4e, 2022) (Mengual, 2022), en generación de energía; adicionalmente la distribución de los parques solares cuyos paneles son instalados horizontalmente, ocupan grandes extensiones de terreno, que podrían ser destinadas en otras labores como agrícolas o paisajísticas o ser objeto de futuras reclamaciones por parte de ambientalistas por la desviación del uso del suelo antes utilizado como hábitat de fauna y flora ampliamente protegidos. Dada la extensión del terreno, la construcción de grandes parques solares, representa una mayor complejidad y suman a los ya altos costos en paneles, montajes, equipos, terrenos y mantenimientos. A futuro debe contribuirse con el mejoramiento de la eficiencia de estos sistemas y la búsqueda de diseños en la distribución de paneles y parques solares que disminuyan las áreas de terreno ocupadas. El proyecto plantea un estudio de la incidencia de un concentrador de irradiancia sobre un arreglo solar y el diseño de una nueva configuración en la distribución de paneles solares buscando con los resultados, aplicarlo en la reducción de áreas de terreno ocupados por estos
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Análisis del impacto de la integración de las energías renovables no convencionales en la modernización del mercado de energía mayorista de Colombia
    (2023-08-01) Castellanos Blanco, Carlos Hernán; Díaz Durán, Cristian Andrés
    La Comisión de Regulación de Energía y Gas (CREG), a través de la resolución 143 de 2021 plantea la modernización del Mercado de Energía Mayorista (MEM) , en donde entre varios cambios, propone la implementación de un mercado vinculante y sesiones intradiarias, que busca que los generadores en cada sesión puedan ajustar sus compromisos de energía. Con base en esto, el presente trabajo por medio de una metodología estructurada en un modelo de evaluación computacional implementado en RStudio, simuló con base en mediciones de series históricas de fuentes secundarias los pronósticos de GHI y Velocidad del viento, en donde se evaluó como varían estos pronósticos para la estimación de los compromisos de energía en los proyectos solares y eólicos para cada sesión en el modelo propuesto por la CREG con una sesión del mercado del día anterior y 3 sesiones intradiarias, y paralelamente en un modelo propuesto en el presente trabajo, con 1 sesión del mercado del día anterior y 5 sesiones intradiarias. Con esto, se determinó para ambos modelos cuales sesiones representan la mejor oportunidad para que los generadores renovables puedan corregir sus compromisos de energía y así poder contribuir al mejoramiento en la eficiencia del despacho con la futura entrada a gran escala de los proyectos de fuentes de energía renovables no convencionales.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Análisis técnico económico para la electrificación de una flota de transporte público en la ciudad de Bogotá mediante celdas de combustible
    (2023-08-29) Meneses Zambrano, Cesar Julian; Rojas Ramos, Rafael Hernan; Jaimes Lizarazo, Cristian Leonardo; Parra Raffán, Luis Carlos; Gómez Galindo, María Fernanda
    El documento presenta el desarrollo de un análisis técnico económico para la implementación de buses de celda de combustible “Fuell Cell Electric Buses” (FCEB) por sus siglas en ingles aplicada en un caso de estudio en la ciudad de Bogotá como reemplazo de una flota de buses trocales de Transmilenio escogida. Uno de los resultados de este proyecto de grado fue la realización de una herramienta de cálculo para la estimación del valor de cada uno de los componentes de la cadena de valor de energía, que en este caso fueron el LCEO, LCOH y el TCO, obteniendo como resultado del estudio de viabilidad técnico-económica para la implementación de todos los componentes que conforman esta cadena. Como primera instancia se presenta el estado del arte de los argumentos generales a tratar en cada una de las etapas, con la finalidad de presentar y describir los sistemas de generación de hidrógeno verde, el cuál es generado a partir de la electrólisis mediante el uso de una fuente de energía renovable (sistema fotovoltaico), que garantiza la mitigación en la generación de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) al medio ambiente. Adicional se describe el funcionamiento de los FCEB en donde el funcionamiento del bus se presenta a partir de la conversión electroquímica del hidrógeno en electricidad, la cual se utiliza para alimentar el motor eléctrico del vehiculo. De acuerdo con lo anterior, se define el sistema fotovoltaico de acuerdo con el requerimiento en la demanda de energía eléctrica para el proceso de generación de hidrógeno mediante el sistema de electrólisis, servicios auxiliares y sistema de carga en tanques para el traslado hacia la hidrolinera, también conocido como “Hydrogen Recharge Station” HRS por sus siglas en ingles. Una vez se haya generado y almacenado el H2, este será transportado en camiones hasta la HRS en la cual se abastecerán los buses determinados con celda de combustible para la operación de las rutas escogidas, realizando el recambio de los tanques en la HRS de acuerdo con la logística definida para el almacenamiento de H2 en esta. Con base en el Plan de Acción Climática (PAC) 2020-2050, el cual presenta una ambiciosa hoja de ruta para los próximos 30 años con el objetivo de cumplir metas de mitigación y adaptación al cambio climático en la ciudad de Bogotá, este plan busca reducir las emisiones de GEI en un 15% para 2024 y hasta un 50% para 2030, lograr la neutralidad de carbono en 2050 y aumentar la resiliencia frente a cambios climáticos presentes y futuros. El PAC incluye 30 desafíos que involucran al sector público, empresas y ciudadanos para transformar la ciudad hacia un modelo más sostenible y contribuir a los objetivos globales del Acuerdo de París de 2015, que busca limitar el aumento de la temperatura global por debajo de 2°C con respecto a los niveles preindustriales.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Aplicación de máquinas de soporte vectorial para la predicción del volumen de fluido desplazado por una bomba electrosumergible
    (2023-01-10) Murcia Navas, Jose Alberto; Andrade Lotero, Edgar Jose; Caicedo, Alexander
    La explotación y producción de crudo en los campos petroleros en Colombia presenta varios retos, entre estos, la confiabilidad en la medición de los fluidos producidos y la capacidad de respuesta frente a caídas de producción. La determinación del volumen de fluido que es desplazado por un equipo de levantamiento artificial (Bomba BES) es fundamental para realizar un control de producción adecuado. Ya que, con estos valores es posible proyectar la producción diaria del campo e identificar pérdidas de eficiencia en los equipos de levantamiento artificial, lo cual tiene asociada una caída de la producción debido a que llegan menos volúmenes de crudo y agua a las estaciones de recolección y tratamiento, y un incumplimiento con el pronóstico de producción del día. Con el desarrollo de este proyecto es posible estimar el volumen de fluido que aporta o desplaza un equipo BES en función a sus variables y condiciones operativas. El modelo de aprendizaje de máquina entrenado corresponde a máquinas de soporte vectorial (SVM) y puede ser usado en sistemas multifásicos agua-crudo con poca producción de gas. Para el entrenamiento del modelo se tuvo en cuenta los registros de los 11 sensores instalados en los equipos BES tanto en fondo como en superficie, y se lograron resultados confiables para aquellos que desplazan fluidos con poca o nula presencia de gas.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Aprendizaje de máquina aplicado al control
    (2023-02-17) Rambaut Lemus, Daniel Felipe; Obando Bravo, Germán Dario
    El objetivo de este trabajo es emular la acción de un controlador utilizando modelos de inteligencia artificial (IA). Para ello, se empleó como planta un sistema de segundo orden que describe la temperatura en un cuarto. Sobre dicha planta, se diseña un controlador predictivo basado en modelo (MPC, por sus siglas en inglés) como referencia para entrenar los algoritmos de IA. MPC es un método que utiliza modelos matemáticos para predecir el comportamiento futuro del sistema y tomar acciones de control óptimas en función de ciertos objetivos preestablecidos. La emulación del controlador puede plantearse como un problema de regresión, por lo tanto se emplearon tres de los modelos más populares de IA para efectuar regresiones: regresión lineal, vectores de soporte y redes neuronales. Para el entrenamiento de los modelos de IA, se utilizó una base de datos generada al simular el comportamiento del controlador MPC sobre la planta de temperatura. Se realizaron diferentes pruebas para evaluar el desempeño de los modelos de IA comparándolos con el controlador MPC. Los resultados mostraron que los modelos de IA pueden ser utilizados con éxito para emular dicho controlador con la ventaja de tener un menor costo computacional. En este sentido, cabe resaltar que MPC necesita resolver iterativamente un problema de optimización, mientras que los algoritmos de IA usados sólo requieren evaluar cierta función (que se obtiene al entrenar los modelos) en cada iteración de control. En conclusión, esta investigación es un primer paso exitoso en un camino prometedor: el uso de IA para el control de procesos dinámicos.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Automatic determination of the learning rate for multivariate and multinomial regression models
    (2022-11-25) Acosta Fajardo, Manuela; Caicedo Dorado, Alexander
    A lo largo de los años, la inteligencia artificial se ha convertido en un campo ampliamente investigado y aplicado, como resultado de los importantes avances tecnológicos y la expansión de los recursos informáticos. La inteligencia artificial intenta no solo comprender cómo funciona la mente humana, sino también desarrollar sistemas que puedan imitar el comportamiento humano. El aprendizaje automático es una de las principales ramas de la inteligencia artificial y su objetivo es construir y mejorar modelos que puedan aprender de un conjunto de datos y de la experiencia, a través de métodos computacionales, sin necesidad de ser programados explícitamente. Los algoritmos de aprendizaje automático construyen modelos basados en datos de muestra, con el fin de hacer predicciones o decisiones, y se utilizan en diferentes aplicaciones, como medicina, visión artificial, clasificación de imágenes, entre otras. Un algoritmo de aprendizaje automático es un programa que encuentra patrones o hace predicciones a partir de datos nunca antes vistos. Dependiendo de los objetivos del algoritmo, así como de los datos utilizados, existen diferentes tipos de modelos de aprendizaje: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. Uno de los algoritmos de aprendizaje más comunes es Gradient Descent, que se utiliza para encontrar un mínimo local de una función diferenciable. Funciona dando pasos repetidos en la dirección opuesta al gradiente de la función. El tamaño de los pasos tomados por el algoritmo de descenso de gradiente está determinado por un hiperparámetro conocido como Tasa de aprendizaje. Este parámetro indica qué tan rápido o lento es el movimiento hacia los parámetros óptimos del algoritmo. Por lo general, se configura manualmente. Sin embargo, para alcanzar los mínimos de función es necesario establecer una tasa de aprendizaje adecuada, es decir, ni demasiado grande ni demasiado pequeña. En el primer caso, los pasos dados son demasiado grandes y, en consecuencia, el algoritmo puede divergir. Por el contrario, si la tasa de aprendizaje es demasiado pequeña, resulta en un aprendizaje lento y el algoritmo tampoco podría converger nunca. La mayoría de las veces se desea un aprendizaje rápido, por lo que se pueden seleccionar altas tasas de aprendizaje. Sin embargo, es importante seleccionar el valor adecuado para este parámetro, de modo que se pueda garantizar la convergencia del algoritmo. En (2021, Ruiz) se presentó un método para determinar un límite superior para la tasa de aprendizaje de modelos basados en modelos de regresión lineal, haciendo un análisis del algoritmo de gradiente descendente como un sistema dinámico discreto. Este trabajo de tesis pretende extender estos resultados a modelos basados en clasificación y regresión multinomial. También buscamos encontrar un valor óptimo para la tasa de aprendizaje para estos métodos. A lo largo de esta tesis se desarrolla un algoritmo que determina automáticamente un valor óptimo para la tasa de aprendizaje de los modelos de clasificación y regresión. En primer lugar, los resultados obtenidos para los modelos de regresión lineal se generalizan a otras funciones de activación. Como resultado, se encuentran un límite superior y un valor óptimo para la tasa de aprendizaje para los modelos que usan regresión y clasificación. Luego, los resultados obtenidos se extienden a un modelo de regresión multinomial. Proponemos un análisis del descenso de gradiente como un sistema dinámico discreto, donde la cota superior surge como criterio para determinar la estabilidad de este sistema. Además, presentamos un valor óptimo para la tasa de aprendizaje, que minimiza la suma de las distancias de los polos extremos del sistema dinámico estudiado. Este análisis se realiza linealizando el algoritmo de descenso de gradiente y aplicándolo a la regresión lineal, logística y multinomial. El límite superior y el valor óptimo de la tasa de aprendizaje son aproximaciones al valor óptimo que garantizan la convergencia más rápida del algoritmo. Presentamos simulaciones y experimentos para comprobar los resultados obtenidos. Primero los probamos con ejemplos de juguetes, creando manualmente los datos para estudiar el comportamiento del algoritmo para el modelo de regresión lineal y logística. Luego, validamos nuestro enfoque en conjuntos de datos reales. Los resultados muestran que, aunque la tasa de aprendizaje máxima, que viene dada por la cota superior, parece hacer que el algoritmo converja más rápido que la tasa de aprendizaje óptima para el caso logístico y multinomial, es mejor utilizar este último valor, ya que garantiza una convergencia suave y relativamente rápida al mínimo en todos los casos
  • Miniatura
    Ítem
    Embargo
    Beyond Perfection: About learning from errors, NAO, and the World of Virtual Reality
    (2023-07-04) Acosta Castillo, Dana Isabella; Jiménez Hernández, Mario Fernando
    La realidad virtual (VR) ha experimentado avances significativos en los últimos años gracias a los avances tecnológicos. Se ha convertido en un factor clave en varios campos, incluida la interacción humano-robot (HRI, por sus siglas en inglés). En los estudios de HRI, se observó que las pruebas requerían muchos recursos y protocolos largos y consumidores de tiempo. La VR se utiliza cada vez más para probar robots, ya que permite crear entornos sin consumir tantos recursos. Esto es especialmente evidente en la educación, donde la tecnología de VR se utiliza para crear experiencias de aprendizaje inmersivas, como viajes virtuales que permiten a los estudiantes explorar sitios históricos y fenómenos científicos sin salir del aula. Además, la VR ofrece beneficios económicos al optimizar el tiempo, el espacio y los recursos. La telepresencia es una aplicación crítica de la VR en la relación HRI, permitiendo a los usuarios controlar y interactuar con robots de forma remota, mejorando la calidad y efectividad de la comunicación y la interacción entre humanos y robots. Se mencionan avances significativos en la historia de la robótica, desde Leonardo Da Vinci hasta robots modernos utilizados en tareas de asistencia, fabricación y más. La interacción natural entre humanos y robots es esencial, especialmente en tareas colaborativas, como la fabricación. Para lograr una interacción natural, es necesario comprender cómo los humanos se comunican entre sí, así como cómo perciben y responden a los robots. Esta información se utiliza para desarrollar protocolos de comunicación efectiva entre humanos y robots y para diseñar robots que puedan transmitir información y responder a las señales humanas de manera efectiva. La colaboración entre humanos y robots (HRC) se centra en estudiar y mejorar la relación entre humanos y robots que trabajan juntos en tareas comunes. La implementación de HRC suele ser costosa debido a los altos costos de robots, sensores y espacios controlados. La VR se presenta como una alternativa para reducir costos y facilitar este tipo de estudios. La investigación sugiere que las experiencias de VR son más cercanas a las interacciones con un robot real y que las pruebas en VR son más confiables y transferibles a las habilidades de un robot real. El estudio propone un taller de HRC basado en la VR para evaluar su viabilidad en comparación con las pruebas físicas en términos de eficiencia, costo y estrategia. También busca comparar los resultados y comportamientos de los participantes en entornos físicos y virtuales. La investigación se enfoca en el efecto Pratfall en humanos y robots y sus implicaciones para el desarrollo y uso de robots en entornos que requieren empatía e interacción social. Se llevan a cabo encuestas en dos grupos: uno en un entorno físico y otro en VR, recopilando datos para analizar resultados y discutir posibles influencias de género en las percepciones y respuestas de los participantes. El estudio se organiza en varias secciones que cubren antecedentes, métodos, resultados y discusiones, y concluye con reflexiones sobre futuros trabajos basados en los hallazgos del estudio.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Caracterización energética de paneles fotovoltaicos bifaciales bajo efecto albedo en superficies de agua en un prototipo de aireador solar flotante
    (2022-12-19) González Castaño, Santiago; González Quintero, Reinaldo; Obando Bravo, Germán Darío
    Este proyecto estudia en qué medida la radiación por efecto albedo en espejos de agua aumenta la eficiencia de los sistemas fotovoltaicos flotantes con módulos bifaciales. Para ello, se diseñó e implementó un sistema fotovoltaico bifacial sobre un cuerpo acuático. La caracterización de este sistema se hizo a través del desarrollo de un sistema de adquisición de datos capaz de tomar medidas de voltaje, corriente, potencia y energía. Los datos obtenidos fueron luego contrastados con los datos técnicos nominales suministrados por el fabricante de los paneles bifaciales empleados.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    ChaosXploit: A Security Chaos Engineering framework based on Attack Trees
    (2022-05-27) Palacios Chavarro, Sara; Díaz López, Daniel Orlando
    Los incidentes de seguridad pueden tener varios orígenes. Sin embargo, muchas veces son causados por componentes que se supone que están correctamente configurados o desplegados. Es decir, los métodos tradicionales pueden no detectar esos supuestos de seguridad, y es necesario probar nuevas alternativas. La Ingeniería del Caos de la Seguridad (SCE) representa una nueva forma de detectar esos componentes que fallan para proteger los activos en escenarios de riesgo cibernético. Para demostrar la aplicación de la SCE en la seguridad, este proyecto de grado presenta, en primer lugar, una introducción a los fundamentos de la Ingeniería del Caos (CE), ya que la SCE hereda sus principios y metodología. Para ello, se realiza un análisis de los Frameworks y herramientas propuestos para la implementación de la CE y se comprueba su funcionalidad con cuatro experimentos. En segundo lugar, este proyecto de grado propone ChaosXploit, un framework de ingeniería del caos de la seguridad basado en árboles de ataque, que aprovecha la metodología de CE junto con una base de datos de conocimiento compuesta por árboles de ataque para detectar y explotar vulnerabilidades en diferentes objetivos como parte de un ejercicio de seguridad ofensiva. Una vez detallados los componentes teóricos y conceptuales de SCE y explicada la propuesta de ChaosXploit, se realiza un conjunto de experimentos para validar la viabilidad de ChaosXploit y así validar la seguridad de los servicios gestionados en la nube, es decir, los buckets de Amazon, que pueden ser propensos a la desconfiguración.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Competitividad de Colombia como productor y exportador de hidrógeno verde y su derivado amoniaco verde
    (2023-01-05) Rozo Mendieta, Claudia Patricia; Hernández Corredor, Omar Javier; González Martínez, Julián Eduardo; Gómez Galindo, María Fernanda
    El sistema energético mundial se encuentra en una transición en sus modelos de producción, distribución y consumo. Tradicionalmente la mayoría de las fuentes de energía están basadas en combustibles fósiles, responsables de emisiones de gases efecto invernadero, propiciando de manera significativa el calentamiento global. Es aquí donde los sistemas de energías renovables demuestran ser útiles para cumplir con los objetivos de una economía global de bajas emisiones que consigan la neutralidad climática. Dada su versatilidad como vector de energía de cero emisiones, el amoniaco verde derivado del hidrógeno verde producido por medio de electrólisis del agua usando energías renovables los posicionan como una alternativa real para la industria energética y la sustentabilidad del planeta; debe indicarse, sin embargo, que en la actualidad su costo de producción es alto si se compara contra el hidrógeno y el amoniaco producidos y transportados por rutas convencionales basadas en combustibles fósiles. Colombia cuenta con una ubicación geográfica privilegiada, su potencial de generación de energías renovables ya la posicionan como líder de la región; destacan de sobremanera la capacidad eólica y solar, elementos esenciales para minimizar los costos asociados a la producción de hidrógeno y amoniaco verde. Este trabajo evalúa los costos del proceso de producir un kilo de amoniaco verde a partir del hidrógeno verde mediante la modelación técnica y económica de un proyecto tipo para analizar la competitividad efectiva como productor y exportador de amoniaco verde en aras de posicionarle como un motor de desarrollo y crecimiento social y económico del país
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Competitividad de Colombia como productor y exportador de hidrógeno verde y su derivado amoniaco verde
    (2023-01-05) Rozo Mendieta, Claudia Patricia; Hernández Corredor, Omar Javier; González Martínez, Julián Eduardo; Gómez Galindo, María Fernanda
    El sistema energético mundial se encuentra en una transición en sus modelos de producción, distribución y consumo. Tradicionalmente la mayoría de las fuentes de energía están basadas en combustibles fósiles, responsables de emisiones de gases efecto invernadero, propiciando de manera significativa el calentamiento global. Es aquí donde los sistemas de energías renovables demuestran ser útiles para cumplir con los objetivos de una economía global de bajas emisiones que consigan la neutralidad climática. Dada su versatilidad como vector de energía de cero emisiones, el amoniaco verde derivado del hidrógeno verde producido por medio de electrólisis del agua usando energías renovables los posicionan como una alternativa real para la industria energética y la sustentabilidad del planeta; debe indicarse, sin embargo, que en la actualidad su costo de producción es alto si se compara contra el hidrógeno y el amoniaco producidos y transportados por rutas convencionales basadas en combustibles fósiles. Colombia cuenta con una ubicación geográfica privilegiada, su potencial de generación de energías renovables ya la posicionan como líder de la región; destacan de sobremanera la capacidad eólica y solar, elementos esenciales para minimizar los costos asociados a la producción de hidrógeno y amoniaco verde. Este trabajo evalúa los costos del proceso de producir un kilo de amoniaco verde a partir del hidrógeno verde mediante la modelación técnica y económica de un proyecto tipo para analizar la competitividad efectiva como productor y exportador de amoniaco verde en aras de posicionarle como un motor de desarrollo y crecimiento social y económico del país.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Data driven initialization for machine learning classification models
    (2022-05-08) López Jaimes, David Santiago; Caicedo Dorado, Alexander
    El principal objetivo de este proyecto de grado es desarrollar una estrategia para la inicialización de los parámetros θ tanto para la regresión logística (clasificador lineal) como para la regresión multinomial, y las redes neuronales clásicas (fully connected feed-forward). Esta inicialización se basó en las propiedades de la distribución estadística de los datos con los que se entrenan los modelos. Esto con el fin de inicializar el modelo en una región de la función de costo más adecuada y así, pueda llegar a una mejorar su tasa de convergencia, y producir mejores resultados en menores tiempos de entrenamiento. La tesis presenta una explicación intuitiva y matemática de los modelos de inicialización propuestos, y contrasta el desarrollo teórico con un benchmark donde se utilizaron diferentes datasets, incluyendo toy examples. Así mismo, también se presenta un análisis de estos resultados, se discuten las limitaciones de las propuestas y el trabajo futuro que se puede derivar a partir de este trabajo.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Detección de anomalías en tráfico de red de Sistemas de Control Industrial soportada en algoritmos de machine learning
    (2023-02-07) Tristancho Muñoz, Miguel Angel; Díaz López, Daniel Orlando
    Establecer un sistema de análisis de tráfico de red basado en algoritmos de machine learning (ML), orientado a sistemas de control industrial que permita: la identificación de comportamientos anormales para evitar la explotación de vulnerabilidades que afecten la seguridad de procesos industriales reduciendo riesgos de disponibilidad y soporte la continuidad del negocio.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Detección de anomalías transaccionales usando técnicas de machine learning con grafos
    (2023-09-02) Cortés Sánchez, Juan Sebastián; Romero Ramírez, Juan Felipe
    Este documento propone una metodología para la identificación de transacciones anómalas realizadas a través de un servicio de depósito electrónico de una entidad financiera con el objetivo de prevenir y detractar el lavado de activos y de financiación del terrorismo, esta metodología consiste en la implementación de múltiples técnicas de Machine Learning, especificamente de aprendizaje no supervisado.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Diseño de un proyecto comunitario de generación de energía eólica para el desarrollo sostenible del territorio Wayuu
    (2023-08-09) Muñoz Iguaran, Aisama; Matíz Chicacausa, Andrea
    Actualmente, el territorio Wayuu ha sido objeto de consultas previas para la implementación de 16 proyectos eólicos que producirán 2.5 GW que serán integrados al Sistema Interconectado Nacional (SIN), los que podrían dar solución a algunas de estas necesidades. Sin embargo, en el desarrollo de los proyectos energéticos se han presentado múltiples conflictos con las comunidades Wayuu de las áreas de afectación, los que han hecho que algunas empresas piensen en la inviabilidad de sus proyectos en La Guajira. En este sentido, gran parte de las dificultades que afrontan las empresas en estos momentos tienen que ver con la forma de intervención en los territorios, por ello, es necesario cambiar el enfoque y pensar de forma creativa para involucrar al pueblo Wayuu, proactivamente, en estos proyectos. Una de las opciones para esto es a través de asociaciones Estado-Comunidad, Empresas-Comunidad o cualquier otra alternativa que involucre al pueblo Wayuu como socios empresariales. Por lo anterior, el presente estudio pretende diseñar un parque eólico que satisfaga las necesidades de la comunidad y permita proveer energía eléctrica al sistema de conexión nacional. Adicionalmente, se busca analizar la viabilidad técnica, económica y social de un proyecto de generación de energía eólica con participación comunitaria en las territorialidades Wayuu de la Alta y Media Guajira, específicamente, en el corregimiento de Bahía Honda. De esta forma, la comunidad sería socia y beneficiaría del Proyecto de Energía Eólica Comunitario (PEEC), asimismo, disminuirían los problemas entre empresas privadas de generación, Estado y comunidad.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Diseño y construcción de un prototipo de álabe para un generador horizontal de baja potencia con aplicación en zonas no interconectadas de Colombia
    (2023-09-07) Olaya Jiménez, David Felipe; Rueda Orrego, Oscar Orlando; Pérez Gordillo, Andrés Mauricio
    Este documento se centra en el diseño y construcción de un prototipo de álabe para aerogeneradores de baja potencia, ya que los álabes desempeñan un papel fundamental en la eficiencia y rendimiento de las turbinas eólicas. Uno de los desafíos abordados en este estudio es el problema de desprendimiento en la capa límite que afecta a los aerogeneradores de eje horizontal de baja potencia disponibles en el mercado. Mediante el análisis de los coeficientes de desempeño aerodinámico y el modelamiento en software especializado, se logró desarrollar un perfil aerodinámico optimizado de álabe que minimiza los problemas de desprendimiento y maximiza la generación de energía. El presente estudio busca contribuir al avance de la tecnología eólica en zonas no interconectadas de Colombia, donde la falta de cobertura de la red eléctrica convencional ha impulsado la búsqueda de soluciones energéticas autónomas y sostenibles. La implementación de aerogeneradores de baja potencia con álabes optimizados podría ofrecer una alternativa viable para satisfacer las necesidades energéticas de estas comunidades. En este trabajo de investigación, se realizó una revisión exhaustiva de referencias bibliográficas relevantes y se establecieron criterios de desempeño para la selección de los perfiles alares. Se identificaron perfiles como el Wortmann FX60-126, SG6043, SG6042, NACA 4415, NACA 0018, AF300, NACA 4412 y CLARK Y, los cuales demostraron un rendimiento destacado en términos de eficiencia aerodinámica, generación de sustentación y bajo arrastre. Estos perfiles fueron modelados en el software XFOIL/XFLR5, donde se evaluaron diferentes parámetros como el número de Reynolds, ángulo de ataque, número de paneles del perfil, enmallado y extrusión. Los resultados obtenidos permitieron seleccionar dos perfiles aerodinámicos optimizados (SG6043 20% / GOE300 80%), y crear a partir de ellos el perfil mixto denominado UR001 usando el módulo “Interpolate Foils”, Este nuevo perfil fue optimizado con el módulo “XFOIL Inverse Design”. Para el nuevo perfil alar UR001 el coeficiente de sustentación Cl se vuelve positivo para un ángulo de ataque α negativo de -3°, y aumenta con pendiente constante hasta un α = 7°, Cl=1,4 (Cl aumenta en 0,14, por cada grado de aumento en el ángulo de ataque). Luego ésta pendiente baja en el rango de α entre 7° y 15° para luego disminuir (Cl aumenta desde 1,4 a 1,6 en 8°, aumento de 0.025 por grado). Este perfil, se determina como optimizado para la construcción del prototipo de turbina eólica de baja potencia, y se realiza su impresión en impresora 3D. A partir de los resultados obtenidos con los perfiles alares, (ángulo de ataque fijo de 7°, Cl/Cd = 56,293, Clmax = 1,6253), se calculó el coeficiente de potencia Cpot para un aerogenerador tipo de 3 álabes, con tip speed ratio \lambda de 3, radio de rotor R de 1 metro, asumiendo una velocidad promedio de viento de 5 m/s. Para estas condiciones, se obtuvo Cpot = 0,533, lo que nos da una potencia nominal de 125W, lo cual cubre el 50% de las necesidades de un hogar promedio ZNI, definidas en 208W. Los álabes se diseñaron con una longitud de 1 metro, divididos en 18 secciones con tamaños de cuerda que varían entre los 22 y 38 cms, y ángulos de torsión, entre los 12,3° y 43,8°. Finalmente se realiza una Simulación en SolidWorks CFD para estudiar el comportamiento del perfil en su exposición al viento (5 m/s). Se realiza una comparación con los datos obtenidos en XFLR5, teniendo una similitud alta, lo cual nos permite inferir que los resultados obtenidos inicialmente en XFLR5 son acordes a lo modelado.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Enhancing performance in special teams within the NFL through reinforcement learning: A data-driven approach
    (2023-07-25) Alvarez Barbosa, Santiago; Caicedo Dorado, Alexander
    La tesis exploró la integración de la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial en los equipos especiales de fútbol americano. Se utilizó el conjunto de datos NFL Big Data Bowl 2022 y la API de OpenAI Gym para crear un entorno de entrenamiento dinámico. Se entrenaron dos conjuntos de agentes que representaban diferentes posiciones dentro de los equipos especiales con el objetivo de aprender estrategias óptimas para alcanzar sus objetivos. El propósito era proporcionar información a los entrenadores, mejorar los procesos de toma de decisiones y aumentar el rendimiento en jugadas específicas.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Estudio de la red de coautores del proyecto Alianza EFI usando aprendizaje automático con grafos
    (2022-08-29) Garavito Cárdenas, Carlos Stivert; García Suaza, Andrés Felipe
    El presente trabajo muestra el uso de técnicas de aprendizaje automático basado en grafos para analizar la red de coautoría entre autores afiliados al Proyecto Alianza EFI. El documento se divide en tres capítulos: el primero ofrece una visión general completa del contexto global y local de la Inteligencia Artificial (IA) de manera que justifica la importancia de trabajar con temas de IA en el mundo actual. El segundo capítulo está dedicado a construir el marco teórico para trabajar con grafos y aprendizaje automático. El capítulo final muestra los resultados de la implementación del aprendizaje automático basado en grafos para tareas predictivas a nivel de nodos, enlaces y comunidades. Específicamente, este capítulo revela que el proyecto Alianza EFI involucra contribuciones de 390 autores únicos, asociados con 112 instituciones distintas, lo que resulta en 274 productos únicos. También demuestra que la Universidad del Rosario desempeña un papel central en las colaboraciones institucionales, en contraste con las demás instituciones dentro de la alianza. Finalmente, después de aplicar técnicas de aprendizaje automático basado en grafos, se observó que estas estrategias permiten a la alianza identificar nuevos temas de investigación para los autores, establecer nuevas conexiones entre autores aislados y descubrir nuevas comunidades de intereses de investigación.
  • Miniatura
    Ítem
    Acceso Abierto
    Estudio de viabilidad técnica para la implementación de un sistema de almacenamiento térmico en un centro poblado de las zonas no interconectadas de la Región Caribe
    (2023-08-29) Pinzón Agredo, Genny Carolina; González Gómez, John Harvey; Pérez Gordillo, Andrés Mauricio
    Los centros poblados de la región Caribe colombiana en su mayoría hacen parte de las Zonas No Interconectadas (ZNI) del país, es decir, no cuentan con conexión a la red de distribución eléctrica, por lo que no se tiene acceso continuo a la electricidad e incluso en muchos lugares no se cuenta con este servicio. Una de las soluciones a este problema es la puesta en marcha de proyectos de generación eléctrica a partir del uso de fuentes renovables no convencionales como el sol o el viento, aprovechando el potencial que tiene la región de estos recursos, sin embargo, existe una limitante en cuanto al tiempo de disponibilidad de la generación de energía eléctrica, por lo que es necesario para garantizar un suministro continuo de electricidad la incorporación de un sistema de almacenamiento. A través de este proyecto se busca analizar la viabilidad técnica de la implementación de un sistema de almacenamiento térmico de energía (TES) que garantice a los usuarios del centro poblado Nazareth el acceso continuo a la electricidad. Para el desarrollo de este análisis es necesario (i) definir la demanda de energía de la zona, (ii) identificar los tipos de TES con sus principales parámetros de operación, los avances que se tiene a nivel mundial de esta tecnología de almacenamiento a mediana y pequeña escala, (iii) seleccionar la mejor opción a ser usada en el sistema de generación de electricidad en este centro poblado, (iv) a partir de estas definiciones realizar el dimensionamiento del sistema de almacenamiento térmico