Repositorio de Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
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Effectiveness of deep natural sand filter for finishing of a secondary treatment plant effluent
No full textCuando se construyó la depuradora de Lake George en 1939, se describió como una depuradora completa. Esto se debía a que el efluente tratado se vertía en lechos naturales de filtración de arena que tenían "al menos 25 pies de profundidad". En los últimos años se ha observado un aumento de la concentración de nutrientes en el extremo sur del lago George, cerca de Lake George Village. El objetivo de este estudio era determinar si el efluente de la planta de tratamiento tenía algún efecto en este aumento de la concentración de nutrientes. El plan original era localizar el nivel freático cerca de la planta de tratamiento y, mediante el uso de un colorante, rastrear el flujo a través del suelo. Se descubrió que la capa freática estaba a más de 1,5 metros de profundidad y que los lechos de arena naturales también tenían más de 1,5 metros de profundidad. -Debido a la escasez de fondos para la perforación de pozos, se revisó el alcance del proyecto.
El nuevo objetivo era determinar la eficacia de eliminación de los lechos de arena con respecto a los coliformes, la DBO, los cloruros y los compuestos de nitrógeno y fósforo.
Se comprobó que cuando se dosificaban los lechos, dejaban de estar saturados a los 15 pies. Se comprobó que tres metros de arena eliminaban los coliformes en un 99% y la DBO en un 96%. Sin embargo, los nitratos, fosfatos y cloruros permanecieron en concentraciones significativas después de la filtración a través de 10 pies de arena.When the Lake George Sewage Treatment Plant was constructed in 1939 it was described as a complete treatment plant. This was because the treated effluent was discharged onto natural sand seepage beds which were "at least 25 feet deep". In recent years, an increase in nutrient concentration has been noted at the south end of Lake George near Lake George Village. The object of this study was to determine if the treatment plant effluent had any effect on this increased nutrient concentration. The original plan was to locate the ground-water table near the treatment plant and by use of a dye. trace the flow through the ground. It was found that te ground-water table was deeper than 56 feet and the natural sand beds were also greater than 56 feet in depth. ·Due to limited funds for well drilling exploration,the project scope was revised. The new objective was to determine the removal efficiency of the sand beds with respect to coliforms, BOD, chlorides, and the nitrogen and phosphorus compounds. It was found that when beds were dosed, they were no longer saturated at 15 feet. Ten feet of sand was found to remove coliforms by 99% and BOD by 96%. However, nitrates, phosphates, and chlorides remained in significant concentrations after filtration through 10 feet of sand
Estudio de las propiedades filtrantes de una arena natural
No full textEl presente proyecto tiene como objetivo primordial, continuar los estudios iniciados en el año de 1967, sobre una Planta Piloto de tipo convencional. La primera etapa tuvo como fin esencial la elaboración de las bases, en cuanto a diseño se refería; más tarde, en el primer semestre de 1970, fueron completados los estudios realizados en el año de 1967.The main objective of the present project is to continue the studies initiated in 1967 on a conventional Pilot Plant. The first stage had as an essential aim the elaboration of the bases, as far as design was concerned; later, in the first semester of 1970, the studies carried out in 1967 were completed.PregradoIngeniero(a) Civi
Diseño, construcción e implementación de un visualizador basado en modelos de clasificación y predicción relacionado con las siniestralidades viales para algunas ciudades de Colombia
No full textLa accidentalidad vial es una constante de todas las ciudades del mundo. En Colombia, por ejemplo,
se registraron 618 accidentes en el primer mes del año 2023, lo que agrava la tasa de mortalidad en
el país, una tendencia que según la agencia nacional de seguridad vial va en aumento año tras año.
Adicionalmente cada accidente genera repercusiones en la movilidad de la ciudad, y repercusiones
económicas para el gobierno, los accidentados y las aseguradoras. Dada la situación se vuelve
necesario analizar todas las variables sobre los accidentes para así encontrar los patrones más
comunes y determinar las mejores acciones a seguir.
El proyecto aborda esta problemática mediante el tratamiento de datos utilizando la metodología
KDD. A través de un dashboard se hace un seguimiento detallado de las causas de los accidentes
viales, tanto los actores, características de los accidentes y dando así también un panorama general
de las tendencias de los accidentes en las ciudades analizadas.
Adicionalmente, mediante técnicas de clusterización y análisis de minería de datos se obtienen
resultados sobre las hipótesis sobre cómo se comportan los accidentes, para así hacer uso de
modelos de aprendizaje automático para obtener las proyecciones de cuantos accidentes ocurren en
cada una de las zonas. Esto genera herramientas con las que se podrían generar procesos de toma
de decisiones sobre las zonas más accidentadas.Road accidents are a constant in all cities of the world, in Colombia for example, 618 accidents were
generated in the first month of the year 2023, this becomes one more cause of mortality in the
country since it increases year by year according to the national road safety agency, additionally
each accident generates repercussions in the mobility of the city, and economic repercussions for the
government, the injured and insurers. Given the situation, it becomes necessary to analyze all the
variables on accidents in order to find the most common patterns and follow up on the best actions.
The project uses KDD methodology for data processing, and thus, through a dashboard, a detailed
follow-up of the causes of road accidents, the actors, the characteristics of the accidents and also
giving a general overview of where accidents occur in the cities analyzed.
Additionally, through clustering and data mining analysis techniques, results are obtained on the
hypotheses about how accidents behave, in order to make use of machine learning models to obtain
projections of how many accidents occur in each of the areas. This generates tools that could be
used to generate decision-making processes on the most accident-prone areas.MaestríaMagíster en Ciencia de Dato