Repositorio Yachay Tech (Univ. Yachay Tech)
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In vitro sugarcane (Saccharum spp.) Micropropagation
No full textLa caña de azúcar (Saccharum spp.) es el insumo principal del “Ingenio Azucarero del Norte”, empresa productora de azúcar en Ecuador. Con el objetivo de resolver los inconvenientes de calidad, patógenos y decadencia genética de la variedad CCC 01-1940, debido al cultivo convencional, se buscó desarrollar e implementar un protocolo para su micropropagación, en el Ingenio Azucarero del Norte. La desinfección evaluó 6 tratamientos con concentraciones de hipoclorito de sodio (0.5%, 0.75% y 1%) y tiempos de inmersión (5 y 10 minutos). En 3 semanas, se registró el porcentaje de supervivencia, contaminación, oxidación y viabilidad. El mejor tratamiento se usó en la Brotación, que evaluó 6 tratamientos con diferentes concentraciones de 6-Benzyladenina (6-BAP) y Kinetina, (0.5mg/L y 1mg/L). En un mes se registraron los mismos parámetros de la desinfección y el número de brotes. El Enraizamiento evaluó 16 tratamientos con diferentes concentraciones de Medio Murashige and Skoog (media y completo), 6-BAP (0.5mg/L) y ácido naftalenacético (0, 1, 2 y 3 mg/L). En 3 semanas se registró el porcentaje de supervivencia, contaminación, oxidación, apariencia, altura aérea, número y longitud de raíces. Finalmente, en Aclimatación se analizaron 3 tratamientos: T_vp(turba de vermiculita y perlita (1:1), T_CP(turba de fibra de coco y perlita (1:1)) y T_PM (Peat moss, turba de vermiculita y vermiculita (2:1:1)). En 35 días se registró la supervivencia, contaminación, longitud aérea y raíz, área foliar, número y distancia entre nudos, masa fresca y masa seca de la planta, hojas, tallo y raíz. Los resultados indicaron que los tratamientos adecuados para desinfección usan 0.5% o 0.75% NaClO por 10 min; tratamientos con 0.5mg/L 6-BAP + 1 mg/L KIN favorece la brotación; tratamientos con ½ MS + 1mg/L NAA o 3mg/L NAA favorecen el enraizamiento y las plantas mejores aclimatadas estuvieron en un sustrato de turba de vermiculita y perlita (1:1, v/v%).Sugarcane (Saccharum spp.) is fundamental to the "Ingenio Azucarero del Norte," a sugar production company in Ecuador. To solve drawbacks in quality, susceptibility to pathogens, and genetics due to overuse of variety CC 01-1940, this study worked to develop and implement a protocol for micropropagation at the Ingenio Azucarero del Norte. The Disinfection phase evaluated 6 treatments with different sodium hypochlorite concentrations (0.5%, 0.75% and 1%) and immersion times (5 and 10 minutes). After 3 weeks, survival, contamination, oxidation, and viability percentages were recorded. The plants with best results were used to test the sprouting stage, where 6 treatments were evaluated, with concentrations of 6-Benzyladenine (6-BAP) and Kinetin, between 0.5mg/L and 1mg/L. In 1 month, the same parameters than of disinfection phase were recorder, and the number of sprouts. The rooting phase analyzed 16 treatments, with two concentrations of Murashige and Skoog medium (half strength and complete), 6-BAP 0.5mg/L, and α-naphthaleneacetic acid (0, 1, 2, and 3 mg/L) varied. In 3 weeks, we recorded survival, contamination, and oxidation percentages, likewise, appearance, aerial height, number, and roots length. Finally, the acclimatization stage examined 3 treatments: T_vp(vermiculite peat and perlite (1:1), T_CP(coconut fiber peat and perlite (1:1)) and T_PM(Peat moss, vermiculite peat and vermiculite (2:1:1:1)). Survival and contamination were recorded until 35 days. In addition, aerial, root length, leaf area, number and distance between nodes, fresh and dry mass of the plant, leaves, stem, and root were measured at the final. The results indicated that suitable treatments for disinfection used 0.5%NaClO or 0.75% for 10 min; treatment with 0.5mg/L 6-BAP + 1 mg/L KIN favored sprouting; treatments with ½ MS + 1mg/L NAA or 3mg/L NAA favored rooting and the best-acclimatized plants were in a peat substrate of vermiculite and perlite (1:1, v/v%).Biólogo/
Structure of shocked gas in interstellar cloud-cloud collisions
No full textThe interstellar medium (ISM) has been extensively studied over the years due to its importance in galaxy evolution. It comprises dust and gas at different densities and temperatures, making it multiphase and highly turbulent. Our Galaxy has several star formation regions, some of which are thought to originate in cloud-cloud collisions. Cloud-cloud collisions produce shock waves that can change the physical and chemical structure of the gas. Studying shocks and how they form and evolve is essential to understanding star formation and galaxy evolution. We present and use our new Python-based shock-finding algorithm to study the gas properties and distribution of shocks in interstellar cloud-cloud collisions. Such interactions are studied via 3D numerical simulations with different initial conditions, consistent with the Larson laws. We identify three stages in the evolution of cloud-cloud collisions, namely, the compression, pass-through, and dissipation stages. We also vary the size of one of the colliding clouds and the collision velocities.
Larger clouds facilitate cloud erosion and the formation of more and stronger shocks at early stages, while higher collision velocities promote the emergence of higher shock Mack numbers. Shock distributions are also time-dependent, as strong shocks are only produced during the early stages. As the collisions evolve, turbulent kinetic energy is rapidly dissipated, so the majority of perturbations become subsonic waves at late times. Our study implies that shocks with Mach numbers < 10 are intrinsic to interstellar collisions.El medio interestelar (ISM, por sus siglas en inglés) ha sido objeto de numerosos estudios a lo largo de los años debido a su relevancia en la evolución de las galaxias. Está compuesto por polvo y gas a diferentes densidades y temperaturas, lo que lo hace multifásico y altamente turbulento. Nuestra Galaxia tiene varias regiones de formación estelar, y se cree que algunas de ellas surgen de colisiones entre nubes. Estas colisiones generan ondas de choque que pueden alterar la estructura física y química del gas. Estudiar la formación y evolución de estas ondas es fundamental para comprender la formación de estrellas y la evolución de las galaxias. Desarollamos y utilizamos un nuevo algoritmo basado en Python para detectar ondas de choque y estudiar las propiedades y distribución del gas en colisiones entre nubes interestelares. Estas interacciones se estudian mediante simulaciones numéricas 3D con diferentes condiciones iniciales, acorde con las leyes de Larson. Identificamos tres etapas en la evolución de las colisiones entre nubes: etapa de compresión, etapa de atravesar la nube y la etapa de disipación. También variamos el tamaño de una de las nubes y las velocidades de colisión. Las nubes más grandes facilitan la erosión de la nube y la formación de ondas de choque más numerosas y potentes en las etapas iniciales, mientras que velocidades de colisión más altas favorecen la aparición de números de Mach más elevados. La distribución de las ondas de choque también varía con el tiempo, ya que los choques fuertes solo se producen en las primeras etapas. A medida que evolucionan las colisiones, la energía cinética turbulenta se disipa rápidamente, por lo que la mayoría de las perturbaciones se convierten en ondas subsónicas en etapas avanzadas. Nuestro estudio sugiere que las ondas de choque con números de Mach inferiores a 10 son intrínsecas a las colisiones interestelares.Físico/
Detection of brain pathologies by machine learning using EEG signals (1D) and EEG surface images (3D): comparative analysis
No full textThe electroencephalogram (EEG) is the non-invasive method used today to detect abnormalities in the brain's functioning. However, a great deal of knowledge is required from the doctors in charge of the arrest of pathologies. In order to facilitate the recognition of diseases and streamline research processes around the brain, it is proposed the following project, which consists of two stages. In first, data sets of electroencephalographic (EEG) in one-dimension(1D) signals will be searched in medical science research repositories such as PhysioNet, Zenodo, and, RepOD. It will then use artificial intelligence to create a neural network to know the percentage of success in detecting pathologies through EEG signals in one dimension (1D). Once these results are obtained in the second stage, the EEG signals will be subjected to signal processing with mathematical and computational tools to transform them into surface signals sEEG signals in three dimensions (3D). Then, signals will be evaluated through another neural network to determine the degree of success in pathological detections. Finally, a statistical comparison will be made between the EEG signal (1D) and the EEG surface signals (3D).El electroencefalograma es el método no invasivo utilizado en la actualidad para detectar anomalías en el funcionamiento del cerebro. Sin embargo, se requiere un gran conocimiento por parte de los médicos encargados de la detención de patologías. Con el fin de facilitar el reconocimiento de enfermedades y agilizar los procesos de investigación en torno al cerebro, se propone el siguiente proyecto, que consta de dos etapas. En el primero, se buscarán conjuntos de datos de señales electroencefalográficas (EEG) en una dimensión (1D) en repositorios de investigación de ciencias médicas como PhysioNet, Zenodo and RepOD. Luego utilizará inteligencia artificial para crear una red neuronal para conocer el porcentaje de éxito en la detección de patologías a través de señales EEG en una dimensión (1D). Una vez obtenidos estos resultados en la segunda etapa, las señales EEG se someterán a un procesamiento de señales con herramientas matemáticas y computacionales para transformarlas en señales de superficie sEEG en tres dimensiones (3D). Luego, las señales serán evaluadas a través de otra red neuronal para determinar el grado de éxito en las detecciones patológicas.Ingeniero/a Biomédico/
Synthesis and characterization of Chitosan-Avocado seed starch hydrogels as electrolytes for zinc-air batteries
No full textThe application of innovative batteries is considered aplausible option to overcome the need to store energy. Current investigations focus on improving electrolytes in solid or gel states. Biopolymers are an excellent choice for gel electrolytes. In addition, polymer blends offer a high amorphous system compared to a single polymer so it has been widely used to improve the properties of polymer electrolytes. Zinc-air batteries (ZAB) have the potential to be viable options for energy storage, offering advantages such as Good theoretical specific energy density of 1084W·h·kg−1, low cost, environmentally friendly, and a high level of safety. The choice of a good electrolyte system is critical to their Good performance. Biopolymer gel electrolytes provide advantages due to their high flexibility, high performance, cost- ffectiveness, and high solvent compatibility.La aplicación de baterías innovadoras se considera una opción plausible para superar la necesidad de almacenar energía. Las investigaciones actuales se centran en mejorar los electrolitos en estado sólido o gel. Los biopolímeros representan una opción excelente para la elaboración de los electrolitos en gel. Además, las mezclas de polímeros ofrecen un sistema altamente amorfo en comparación con un solo polímero por lo que se ha utilizado ampliamente para mejorar las propiedades de los electrolitos poliméricos. Las baterías de Zinc-aire (ZAB) tienen un gran potencial como opción para almacenar energía debido a su buena densidad de energía teórica de 1084W·h·kg−1, bajos costos de producción, bajo impacto ambiental y alto nivel de seguridad. La selección adecuada de un sistema electrolítico es esencial para un rendimiento optimo. Los electrolitos en geles biopoliméricos presentan ventajas debido a su flexibilidad, alto rendimiento, costo efectivo y compatibilidad con disolventes.Químico/
Numerical study of the natural inflation (NI) model
No full textThe anisotropies of the cosmic microwave background (CMB) allow us to probe the primordial power spectrum generated in an epoch of cosmological inflation. We derive numerically the scalar and tensor power spectra in the Natural Inflation model (NI), which was originally proposed to solve the Big Bang problems such as the flatness problem, the horizon problem, and the CMB anisotropies. In this work, we perform a numerical study using the slow-roll approximation to the Friedmann equations to show the behavior of the Power Spectrum,PS , and its value obtained with the observational data from the Planck Collaboration in the NI model which is PS ∼ 3.51 × 10-9 , and compare it with the results obtained with this model PS ∼ 2.0 × 10-9 which is in good agreement with the observational results at 2σ confidence level.Las anisotropías del fondo cósmico de microondas (CMB) nos permiten sondear el espectro de energía primordial generado en una época de inflación cosmológica. Derivamos numéricamente los espectros de potencia escalar y tensorial en el modelo de Inflación Natural (NI), que se propuso originalmente para resolver los problemas del Big-Bang tales como el problema de planitud, el problema del horizonte y las anisotropías del CMB. En este trabajo realizaremos un estudio numérico utilizando la aproximación de rodamiento lento a las ecuaciones de Friedmann, para mostrar el comportamiento del espectro de potencia, PS, y su valor obtenido de los datos observacionales de la Colaboración Planck en el modelo Inflación Natural el cual PS ∼ 3.51×10-9, y compararlo con los resultados obtenidos con este modelo PS ∼ 2.0 × 10-9, el cual concuerda con los resultados observacionales a un nivel de confianza de 2σ.Físico/
AI eye-tracking algorithm: a neuromarketing tool for website Ad placement
No full textNowadays, digital business and publicity through websites have grown significantly. In neuroscience, there is a branch related to marketing and advertisement strategies that focuses on the cognitive demand of users, known as neuromarketing. One of the most common tools used for neuromarketing analysis is human eye-tracking. This technique aims to track eye movement and its position over a specific point to study the user's visual attention on a screen, object, or scene. This research presents a neuromarketing approach to improve website advertisement placement using an artificial intelligence-based eye-tracking algorithm. To build the whole system, a two-stage methodology is proposed.
The first stage involves a gaze estimation algorithm based on a customized convolutional neural network model. The proposed system is capable of predicting the gaze location of a user on the screen of a laptop by using the default built-in webcam. The implementation of this computer vision task uses bottleneck blocks of a ResNet-50 model pre-trained on ImageNet along with customized convolutional blocks. The input for this proposed model is facial and eye images from the MPIIFaceGaze publicly available dataset. On the other hand, the output of this neural network is the pitch (vertical) and yaw (horizontal) gaze angles that are subsequently converted to screen coordinates in pixels. By testing the performance of this implementation, the proposed model outperforms the benchmark paper results by up to 33% in terms of mean angular error of the pitch and yaw predicted angles. Moreover, different experiments demonstrated that a monocular system performed better than considering both eyes for the tracking system.
In the second stage, a visual attention experiment is conducted with a total of 14 sample students from Yachay Tech University in Ecuador. For this purpose, two forms are used to obtain a quantitative analysis of all participants' ad perception, interest, and recall. As part of the experiment, students are asked to look at different websites. At the same time, the eye-tracking system records all gaze information to then generate different heatmaps for each stimulus presented. These results help to interpret and understand the user's perception based on the independent variable: ad placement; and dependent variables: attention, emotions, and interest. Additionally, a scanpath plot is used to complement the analysis, which uses the user's gaze data on the screen to generate the path observed by the participants in an ordered manner. Both heatmaps and scanpaths results suggest that participants are likely to be attracted to ads placed at the top side of a website. Furthermore, form responses support the relation between interest and recall based on the observed ad placement. It was shown that participant tends to recall most ads at the bottom of a website.
Finally, the research project contributes to finding the optimal ad placement within a website. Results obtained after the implementation of the two stages have demonstrated that ads placed on the top side of a website mostly catch more attention from visitors than other positions. This finding allows the development of new marketing strategies on websites and social media marketplaces, which will increase the visual attention captured by users on ads within a website.Hoy en día, los negocios digitales y la publicidad a través de sitios web han crecido de forma significativa. En neurociencia existe una rama relacionada con la publicidad y las estrategias de marketing que se centran en la demanda cognitiva de los usuarios, conocida como neuromarketing. Una de las herramientas más utilizadas para el análisis del neuromarketing es el eye-tracking o seguimiento ocular en español. Esta técnica tiene como objetivo rastrear el movimiento ocular y su posición sobre un punto concreto en el espacio para estudiar la atención visual del usuario sobre una pantalla, objeto o escena. Esta investigación presenta un enfoque de neuromarketing para mejorar la ubicación de anuncios en sitios web mediante el uso de un algoritmo de eye-tracking basado en inteligencia artificial. Para construir todo el sistema se propone una metodología en dos etapas.
En la primera etapa se utiliza un algoritmo de estimación de la mirada basado en un modelo de red neuronal convolucional personalizado. El sistema propuesto es capaz de predecir la ubicación de la mirada de un usuario en la pantalla de un ordenador portátil utilizando la cámara web incorporada por defecto. Para esta tarea de visión por computador se utilizan bloques de cuello de botella de un modelo ResNet-50 pre-entrenado en ImageNet junto a bloques convolucionales personalizados. La entrada para el modelo propuesto son imágenes faciales y oculares del conjunto de datos de acceso abierto MPIIFaceGaze. Por otro lado, la salida de esta red neuronal son los ángulos de mirada pitch (eje vertical) y yaw (eje horizontal) que posteriormente serán convertidos a coordenadas de pantalla en píxeles. Al realizar las pruebas necesarias considerando el error de ángulo medio, se encontró que el modelo propuesto supera en un 33% los resultados obtenidos por el trabajo guía usado para el desarrollo de esta etapa. Más aun, distintos experimentos demostraron que un sistema basado en el seguimiento de un solo ojo tiene mayor precisión que el sistema inicial considerando los dos ojos.
En la segunda etapa, se realiza un experimento de atención visual con un total de 14 estudiantes de muestra de la universidad Yachay Tech en Ecuador. Para ello, se utilizan dos formularios para obtener un análisis cuantitativo de percepción, interés y memoria de anuncios de todos los participantes. Como parte del experimento, se pide a los estudiantes que observen diferentes sitios web mientras el sistema de seguimiento ocular registra toda la información de la mirada para luego generar diferentes mapas de calor para cada estímulo presentado. Estos resultados ayudan a interpretar y comprender la percepción del usuario en función de la variable independiente: ubicación del anuncio; y las variables dependientes: atención, emociones e interés. Además, para complementar el análisis se utiliza un gráfico de escaneo de ruta de la mirada, el cual usa los datos de mirada sobre la pantalla para generar de forma ordenada la trayectoria observada por los participantes. Ambos resultados obtenidos de las herramientas usadas, el mapa de calor y el escaneo de ruta de la mirada, apoyan que los participantes se sienten mayormente atraídos por anuncios ubicados en la parte superior de un sitio web. Así mismo, las respuestas a las 2 encuestas nos permiten observar una relación entre el interés y el nivel de memoria en relación a la ubicación y diseño del anuncio, indicando que los participantes encuentran mayor interés y recuerdan de mejor manera los anuncios observados en la parte inferior de un sitio web.
Por último, todo el proyecto de investigación contribuye en encontrar la ubicación óptima de un anuncio dentro de un sitio web. Los resultados obtenidos tras la aplicación de las dos etapas han demostrado que aquellos anuncios ubicados en la parte superior de un sitio web son los más óptimos captando la atención de los usuarios. Esto a su vez permite desarrollar nuevas estrategias de marketing en sitios web y redes sociales, lo que generará un aumento de la atención visual captada de los usuarios sobre los anuncios dentro de un sitio web.Ingeniero/a en Tecnologías de la Informació
Griffiths phase and nontrivial collective behavior in dynamical networks
No full textWe investigate the occurrence of the novel phenomenon of chaotic Griffiths phase in coupled map networks. In this phase, the distribution of sizes of synchronized clusters follows a power law, not just at a critical value of a parameter, but on a broad range of parameters. We search for the underlying mechanisms that can give rise to a chaotic Griffiths phase in a coupled chaotic map networks by using different map dynamics. We find that a chaotic Griffiths phase appears in networks possessing neuron-based dynamics; thus supporting the view that this phase can play a relevant role in the critical behavior observed in neural systems and brain dynamics. We introduce a statistical quantity that measures the dispersion of clusters in order to characterize the chaotic Griffith phase in dynamical networks. We employ a heterogeneity measure to characterize the dispersion of the parameters of the local maps. We unveil that heterogeneity in either the network topology or in the parameters of the dynamical elements are crucial ingredients for the emergence of the chaotic Griffiths phase.Investigamos la aparición del novedoso fenómeno de la fase caótica de Griffiths en redes de mapas acoplados. En esta fase, la distribución de tamaños de clusters dinámicos sincronizados sigue una ley de potencia, no sólo en un valor crítico de un parámetro, sino en un amplio intervalo de parámetros. Buscamos los mecanismos subyacentes que pueden dar lugar a una fase caótica de Griffiths en redes de mapas caóticos mediante el uso de diferentes funciones dinámicas. Encontramos que surge una fase caótica de Griffiths en redes que poseen dinámicas basadas en neuronas; apoyando así el punto de vista de que esta fase puede jugar un papel relevante en el comportamiento crítico observado en los sistemas neuronales y en la dinámica del cerebro. Introducimos una cantidad estadística que mide la dispersión de clusters para caracterizar la fase caótica de Griffith en redes dinámicas. Empleamos una medida de heterogeneidad para caracterizar la dispersión de los parámetros de los mapas locales. Descubrimos que la heterogeneidad, ya sea en la topología de la red o los parámetros de los elementos dinámicos, es un ingrediente esencial para la emergencia de la fase caótica de Griffiths.Físico/
Machine learning applied to the analysis of glacier masses
No full textGlaciers play a vital role as climate change indicators, offering valuable insights into global climate evolution and the wide-ranging impacts of glacier melting on nearby cities, including water supply and ecosystems. The hydrology of Antisana glacier, which provides high-quality drinking water to Quito and its surrounding region, is of critical research importance. In this context, this work aims to explore the potential of machine learning in predicting the mass balance of glaciers in Ecuador, specifically in Antisana Glacier 12. To achieve this, a comprehensive dataset of climatic variables from a region of Antisana was collected and processed using TerraClimate and ERA5 datasets. Multiple linear regression and many ARIMA models were developed and compared. The ARIMA(0,0,1) configuration provided reliable predictions. On the other hand, the assumptions of the multiple linear regression model were invalidated due to autocorrelation, leading to overestimated results. Precipitation and surface pressure were identified as significant variables, with precipitation having a substantial effect on glacier mass balance, as confirmed by the forecast results. This study emphasizes the importance of machine learning to improve our understanding of glacier dynamics and support informed decision-making in the fase of climate change. Collecting additional specific data to enhance accuracy and comprehensive experience of volcano dynamics is recommended. Incorporating these additional data into the analysis will allow for model refinement and more accurate forecasts. Furthermore, considering alternative machine learning techniques alongside traditional statistical approaches can capture complex interactions, reveal non-linear relationships, and further improve prediction accuracy.Los glaciares desempeñan un papel vital como indicadores del cambio climático, ofreciendo información valiosa sobre la evolución del clima global y los amplios impactos del derretimiento de los glaciares en las ciudades cercanas, incluyendo el suministro de agua y los ecosistemas. La hidrología del glaciar Antisana, que proporciona agua potable de alta calidad a Quito y su región circundante, es de suma importancia para la investigación. En este contexto, este trabajo tiene como objetivo explorar el potencial del aprendizaje automático en la predicción del balance de masas de los glaciares en Ecuador, específicamente en el glaciar Antisana 12. Para lograrlo, se recopiló y procesó un conjunto completo de datos de variables climáticas de una región de Antisana utilizando los conjuntos de datos TerraClimate y ERA5. Se desarrollaron y compararon varios modelos de regresión lineal múltiple y ARIMA. La configuración ARIMA(0,0,1) proporcionó predicciones fiables. Por otro lado, las suposiciones del modelo de regresión lineal múltiple fueron invalidadas debido a la autocorrelación, lo que llevó a resultados sobreestimados. Se identificaron la precipitación y la presión en la superficie como variables significativas, siendo la precipitación la que tiene un efecto sustancial en el balance de masas del glaciar, como se confirmó con los resultados de pronóstico. Este estudio enfatiza la importancia del aprendizaje automático para mejorar nuestra comprensión de la dinámica de los glaciares y respaldar la toma de decisiones informadas frente al cambio climático. Se recomienda recopilar datos específicos adicionales para mejorar la precisión y la experiencia integral de la dinámica de los volcanes. La incorporación de estos datos adicionales en el análisis permitirá refinar el modelo y realizar pronósticos más precisos. Además, considerar técnicas alternativas de aprendizaje automático junto con enfoques estadísticos tradicionales puede capturar interacciones complejas, revelar relaciones no lineales y mejorar aún más la precisión de las predicciones.Ingeniero/a en Tecnologías de la Informació
Is the deterioration of civil constructions related to using not adequate volcanic materials? case study: Ibarra City
No full textWalking down the city streets of Ibarra you would be amiss to notice the tell-tale signs of deterioration. This deterioration is often associated with using volcanic materials such as basalt, andesite, rhyolite, volcanic ash, or tuff, primarily in residential, commercial, and government buildings. It is common to observe deterioration even in important constructions in the city's historic center. As a result, a wave of concern has arisen among the population regarding risks and remediation expenses. The main observed case of deterioration is material loss. Additionally, 83% of the population has reported cases of deterioration due to salt growth in their homes (efflorescence). The latter is related to the low quality of construction materials used, which contain significant amounts of fine pyroclastic material and primary salts. Several authors have identified salt deterioration as one of the main mechanisms in the wear of bricks and concrete. However, fractures, material separation, and the growth of organic matter are also among the main types of deterioration found. In this study, data on deterioration in the historic center of Ibarra was collected. It has been demonstrated that material loss is the most common form of deterioration in old constructions, while fractures and efflorescence are mostly observed in modern constructions. Where possible, samples of secondary salts were collected, and the salt analysis was conducted to characterize the types of minerals present in the samples, their origin, and their potential effect on constructions. The mineralogical characterization was carried out using X-ray Diffraction Powder Analysis (DRX-P). As a result, groups of sulfates, carbonates, nitrates, silicates, and borates originating from volcanic components used in cement were identified. The most common mineral in these samples was found to be thenardite (Na2SO4), belonging to the sulfate group, present in 79% of the samples.El deterioro progresivo de las construcciones en la ciudad de Ibarra, Ecuador es evidente. Frecuentemente se ha asociado a este con el uso de materiales de origen volcánico como el basalto, la andesita, riolita, ceniza volcánica, o toba; principalmente en construcciones de uso residencial, comercial y estatal. Este deterioro se extiende incluso a construcciones importantes en el centro histórico de la ciudad. Esto ha desatado una gran ola de preocupación en la población en cuanto al tema de riesgos y gastos en remediación. El principal caso de deterioro que se puede observar es el deterioro por pérdida de material. Además, un 83% de la población ha afirmado presentar casos de deterioro por crecimiento de sales en sus hogares (eflorescencia). Este último, relacionado con la calidad de los materiales de construcción empleados, los cuales cuentan con grandes cantidades de material piroclástico fino y de sales primarias. Varios autores han catalogado el deterioro por sales como uno de los principales mecanismos en el desgaste de ladrillos y concreto. Sin embargos, las fracturas, la separación de materiales y el crecimiento de material orgánico son también de los principales tipos de deterioro encontrados. En el presente estudio, se han recolectado datos de deterioro en el centro histórico de Ibarra. Se ha podido demostrar que el deterioro por pérdida de material es el más común en construcciones antiguas, mientras que, en construcciones modernas se pueden observar mayormente casos de fracturas y eflorescencia. Donde fue posible, se tomaron muestras de sales secundarias y a partir de esto, se realizó el análisis de sales que permitió caracterizar los tipos de minerales presentes en las muestras, el origen de estos, y su posible efecto en las construcciones. Para la caracterización el método utilizado fue el análisis de fases minerales con ayuda del difractómetro de Rayos X de Polvo (DRX-P). Como resultado, se obtuvieron grupos de Sulfatos, Carbonatos, Nitratos, Silicatos y Boratos provenientes de componentes volcánicos utilizados en cementos. El mineral más común en estas muestras resultó ser la thenardita (Na2SO4), perteneciente al grupo de los sulfatos, presentes en el 79% de las muestras.Geólogo/
Molecular surface interaction modeling of Poly(vinyl pyrrolidone) on Multi-walled carbon nanotubes
No full textIn recent years, the potential of multi-walled carbon nanotubes (MWCNT) for use in biomedical applications has been highlighted due to their unique chemical and physical properties. However, the development of new MWCNT devices faces significant challenges, such as biocompatibility, dispersion capability, and dissolution in polar solvents. One of the most commonly used strategies is coating the carbon nanotubes with molecules capable of interacting with them and providing properties suitable for a biological environment. Polyvinylpyrrolidone (PVP) is a biocompatible polymer that exhibits complex affinity for hydrophilic and hydrophobic drugs, making it an ideal candidate for coating MWCNTs.
Therefore, in this thesis project, a study of the interaction between PVP and carbon nanotube surfaces was carried out to determine PVP behavior on the surface through computational tools. Two models of carbon nanotubes were developed to understand the influence of the tubular structure and multiple layers on interaction with PVP polymers. The study identified a wrapping phenomenon and a closer distance to PVP with the SWCNT model than the layer model. The article concludes that the amount of PVP polymer used with CNT should be estimated based on the intended application, as the properties of the nanotube and polymer may be affected depending on the amount. This study highlights the potential use of PVP as a coating material for MWCNTs and provides information on the interaction between PVP and CNT surfaces, which could contribute to the development of safer and more effective biomedical devices.En los últimos años se ha destacado el potencial de los nanotubos de carbono multipared (MWCNT) para su uso en aplicaciones biomédicas debido a sus propiedades químicas y físicas únicas. Sin embargo, el desarrollo de nuevos dispositivos con MWCNT se enfrenta a importantes retos, como la biocompatibilidad, la capacidad de dispersión y la disolución en disolventes polares de los CNTS. Entre las estrategias más utilizadas se encuentra el recubrimiento del nanotubo de carbono con moléculas capaces de interactuar con él y proporcionarle propiedades que lo hagan apto para un entorno biológico. La polivinilpirrolidona (PVP) es un polímero biocompatible que muestra una afinidad compleja por fármacos hidrofílicos e hidrofóbicos, lo que lo convierte en un candidato ideal para el recubrimiento de MWCNTs. Así, en el presente proyecto de tesis se realizó un estudio de la interacción del PVP con superficies de nanotubos de carbono para determinar el comportamiento del PVP con la superficie a través de herramientas computacionales. Se desarrollaron dos modelos de nanotubos de carbono para comprender la influencia de la estructura tubular y las múltiples capas en la interacción con los polímeros de PVP. El estudio identificó con el modelo SWCNT un fenómeno de envoltura y una distancia más cercana al PVP que el modelo de capas. El artículo concluye que la cantidad de polímero PVP utilizada con el CNT debe estimarse en función de la aplicación prevista, ya que las propiedades del nanotubo y del polímero pueden verse afectadas en función de su cantidad. Este estudio pone de relieve el uso potencial del PVP como material de recubrimiento de los MWCNT y proporciona información sobre la interacción entre el PVP y las superficies de los CNT, lo que podría contribuir al desarrollo de dispositivos biomédicos más seguros y eficaces.Ingeniero/a Biomédico/