Repositorio Yachay Tech (Univ. Yachay Tech)
Not a member yet
903 research outputs found
Sort by
Fabrication and characterization of alumina/graphenebased ceramics via sol-gel and reactive spark plasma sintering method
No full textThe fabrication of advanced ceramic matrix composites (CMCs) with low-dimensional carbón allotropes phases is currently an open research topic. One of the modern challenges still remains to overcome common experimental issues, regarding the homogeneity of the nanocarbon dispersion, their location within the ceramic matrix, and the type of bonding between the filler and the matrix. This work introduces the fabrication of fully-dense alumina/graphene ceramic matrix composites by the sol-gel route and reactive spark plasma sintering, as an alternative methodology to improve the dispersion of the graphene flakes within the composite, and to promote the formation of strong bonds between graphene flakes and the ceramic matrix such as Al-O-C oxygen bridges. The micro/nano structures are researched by: nitrogen physisorption,
Raman spectroscopy, electron microscopy and X-ray Photoelectron Spectroscopy (XPS). SEM observations revealed the absence of graphene agglomerations suggesting the efficacy of this abrication approach. Raman analyses have confirmed the integrity of the graphene along the abrication process. Mechanical features such as hardness, and indentation fracture toughness ere measured for different graphene contents. Our results are compared with those from conventional alumina/graphene CMCs, and suggest that the current approach would offer an appealing route to fabricate reinforced alumina/nanocarbon based ceramics.La fabricación de compuestos de matriz cerámica avanzada (CMC) con fases alótropas de carbono de baja dimensión es actualmente un tema de investigación abierto. Uno de los desafíos modernos permanentes para superar los problemas experimentales comunes, con respecto a la homogeneidad de la dispersión de nanocarbonos, su ubicación dentro de la matriz cerámica y el tipo de unión entre el relleno y la matriz. Este trabajo presenta la fabricación de compuestos de matriz cerámica de alúmina/grafeno completamente densos por la ruta sol-gel y sinterización de plasma de chispa reactiva, como una metodología alternativa para mejorar la dispersión de las capas de grafeno dentro del compuesto y promover la formación de enlaces de fuertes entre las capas de grafeno y la matriz cerámica, como los puentes de oxígeno Al-O-C. Las micro/nano estructuras son investigadas por: fisisorción de nitrógeno, espectroscopía Raman, microscopía electrónica y espectroscopía fotoelectrónica de rayos X (XPS). Las observaciones de SEM revelaron la ausencia de aglomeraciones de grafeno, lo que sugiere la eficacia de este método de fabricación. Los análisis Raman han confirmado la integridad del grafeno a lo largo del proceso de fabricación. Se midieron características mecánicas como la dureza y la tenacidad a la fractura por indentación para diferentes contenidos de grafeno. Nuestros resultados se comparan con los de las CMC convencionales de alúmina/grafeno y sugieren que el enfoque actual ofrecería una ruta atractiva para fabricar cerámicas reforzadas a base de alúmina/nanocarbono.Ingeniero en Nanotecnologí
Automatic high-resolution ananlysis of pap test cells
No full textAccording to the World Health Organization (WHO), the fourth most frequent cancer in women is cervix cancer. Specifically for Ecuador in 2018, there were 1612 cases of this disease and 838 deaths. A vital practice to avoid these losses is an early diagnosis of the disease, accomplished by the Papanicolaou or Pap test. One of the doctor or technician pathologists' labors is to check the so-called pap smear and determine if the corresponding patient has suspicious or evident cancer cells. In Ecuador, the doctor checks pap smear “manually,” that is, they have to check the digital microscope picture of the smear little by little until the whole picture is covered; this search may take up to 30 minutes for an experienced operator. By 2014, there were less than 389 pathologists in Ecuador, showing a lack of personnel and, in consequence, a severe difficulty for early diagnosis.
This thesis uses convolutional neural networks in the TensorFlow ambient to create a fast scanning abnormal cell recognition system. The proposed method employs a two-stage process. The first stage is a low-resolution high-speed scanning that detects cells, zooms into them, and then passes a high-resolution version to the next stage. The second stage is in charge of the high-resolution classification. The software was created using a set of 963 liquid-based pap smear images. These images corresponded to 460 patients and were taken with a 40x magnification using a Leica ICC50 HD microscope. The trained system classifies cells into normal and abnormal so that later, a highly trained pathologist can review suspicious pap smear samples doing a close-up analysis, helping pathologists achieve earlier diagnosis and improving medical service.Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cuarto tipo de cáncer más frecuente en mujeres es el de cuello uterino. En Ecuador en 2018, hubo 1612 casos de esta enfermedad y 838 muertes. Una práctica vital para evitar estas pérdidas es el diagnóstico temprano de la enfermedad, que se logra con la prueba de Papanicolaou. Una de las labores del médico o técnico patólogo es revisar la muestra de Papanicolaou y determinar si el paciente tiene células cancerosas sospechosas o evidentes. En Ecuador, el médico revisa el frotis de Papanicolaou “manualmente”, es decir, tiene que revisar la imagen del microscopio digital del frotis poco a poco hasta cubrir toda la imagen; esta búsqueda puede llevar hasta 30 minutos para un operador experimentado. En 2014, había menos de 389 patólogos en Ecuador, lo que muestra una falta de personal y, en consecuencia, una dificultad importante para el diagnóstico temprano.
Esta tesis utiliza redes neuronales convolucionales en el ambiente de TensorFlow para crear un sistema de escaneo rápido para el reconocimiento de células. El método propuesto emplea un proceso de dos etapas. La primera etapa es un escaneo de alta velocidad de baja resolución que detecta las células, las amplía y luego pasa una versión de alta resolución a la siguiente etapa. La segunda etapa se encarga de la clasificación de alta resolución. La máquina se creó utilizando un conjunto de 963 imágenes de frotis de Papanicolaou de base líquida. Estas imágenes corresponden a 460 pacientes y fueron tomadas con un aumento de 40x utilizando un microscopio Leica ICC50 HD. El software ya entrenado clasifica las células en normales y anormales para que luego, un patólogo altamente capacitado pueda revisar las muestras sospechosas de Papanicolaou haciendo un análisis de cerca, ayudando a los patólogos a lograr un diagnóstico más temprano y mejorando el servicio médico.Ingeniero/a en Tecnologías de la Informació
Electronic structure of nobel-graphene based superlattices
No full textGraphene has remarkable electronic and structural properties, and it stands out as exceptional material with potential applications in many emerging areas. However, it has limited nanoelectronic applications because it lacks a bandgap at the Fermi level, which defines the concept for semiconductor materials and is essential for controlling the conductivity in the material. Structural defects may change the lack of bandgap in graphene. Nevertheless, because experiments can be time-consuming and expensive, understanding the relationship between defects and structure-related properties is limited. Therefore, it is crucial to investigate the structure-related properties, including defects using DFT simulations and mathematical models.
Here it is investigated the atomic and electronic structure, formation energies of graphene-based patterned structures with two types of grain boundary loops, Stone-Wales defects (SWD) and Flower-like defects (FLD). It is investigated the structures through scanning tunneling microscopy, a perturbative mathematical model, and ab initio density-functional theory within the meta-GGA approximation calculations. The analysis shows a bandgap opening in defective graphene superlattice induced by the defects when arranged at certain distances. Then, tight-binding calculations derive a rule that predicts in which cases there may be a gap, and it is compared with DFT results.El grafeno es un material que tiene notables propiedades electrónicas y estructurales. Este material excepcional se destaca por sus aplicaciones potenciales en muchas áreas emergentes. Sin embargo, sus aplicaciones nanoelectrónicas son limitadas porque carece de un bandgap a nivel de Fermi, el cual define el concepto de un material semiconductor y es esencial para controlar la conductividad en el material. Los defectos estructurales pueden cambiar esta carencia de badgap en el grafeno. Sin embargo, debido a que los experimentos pueden llevar mucho tiempo y ser costosos, la comprensión de la relación entre los defectos y las propiedades relacionadas con la estructura es limitada. Es crucial investigar las propiedades relacionadas con la estructura y los defectos, utilizando simulaciones DFT y modelos matemáticos.
Aquí se investiga la estructura atómica, electrónica y las energías de formación de estructuras en patrones a base de grafeno con dos tipos de defectos, Stone-Wales (SWD) y defectos tipo flor (FLD). Se investigan las estructuras a través de microscopía de túnel de barrido, un modelo matemático perturbativo y la teoría funcional de la densidad (DFT) dentro de los cálculos de aproximación meta-GGA. El análisis muestra una apertura de bandgap en la estructura de grafeno con defectos cuando los mismos se disponen a ciertas distancias. Luego, los cálculos tight-binding derivan una regla que predice en qué casos puede haber un bandgap y se compara con los resultados de DFT.Físico/
Brain tumor segmentation based on 2D U-Net using MRI multi-modalities brain images
No full textA brain tumor is a mass of abnormal cells that grow uncontrollably in the brain or central spine. Glioblastoma is the most common malignant primary brain tumor, accounting for over 48.6 \% of all malignant primary brain tumors, and 14.5 \% of all primary brain tumors. Regardless of the diagnosis, the morbidity and mortality represented by a tumor located in the brain remain significant. They have a 5-year relative survival rate of about 7.2 \%, which means that only 7.2 \% of people diagnosed with glioblastoma will live 5 years after diagnosis; the median survival time is about 8 months. Detecting the presence of brain tumors using magnetic resonance images in a rapid, precise, and reproducible manner is a difficult but still necessary task. Brain tumor segmentation is a key factor for the analysis of gliomas, it involves the delineation of the different tumor regions including peritumoral edema, enhancing tumor, and tumor core. Currently, different methodologies in the literature implement the tumor segmentation technique to improve the diagnosis and treatment plan. The proposed methodology consists of an automated segmentation of brain tumors with the use of neural networks in particular U-Net and Attention U-Net, which are mainly used for fast and accurate segmentation of biomedical images. The BraTS 2020 dataset is used in this study to test the egmentation performance of the suggested technique. An accuracy of 0.9950 was obtained for both models, and a sensitivity of 0.9931 and 0.9891 for the U-Net and Attention U-Net models. A peritumoral edema, enhancing tumor, and tumor core dice similarity coefficient of 0.8453, 0.6950, and 0.7429 respectively has been achieved, for the U-Net model. For the Attention U-Net model, a dice score of 0.8829 0.7233, and 0.8090 were obtained. The study presents and discusses further quantitative and qualitative assessments. Results show that both approaches have considerable potential and can be employed in clinical practice in the segmentation of various sub-regions of brain tumors.Un tumor cerebral es una masa de células anormales que crece de forma incontrolada en el cerebro o en la columna vertebral. El glioblastoma es el tumor cerebral primario maligno más frecuente, ya que representa más del 48.6 \% de todos los tumores cerebrales primarios malignos, y el 14.5 \% de todos los tumores cerebrales primrios. Independientemente del diagnóstico, la morbilidad y la mortalidad que representa un tumor localizado en el cerebro siguen siendo importantes. La tasa de supervivencia relativa a los 5 años es de aproximadamente el 7,2 \%, lo que significa que sólo el 7,2 \% de las personas diagnosticadas con glioblastoma vivirán 5 años después del diagnóstico; la supervivencia media es de aproximadamente 8 meses. Detectar la presencia de tumores cerebrales mediante imágenes de resonancia magnética de forma rápida, precisa y reproducible es una tarea difícil pero necesaria. La segmentación de los tumores cerebrales es un factor clave para el análisis de los gliomas, implica la delineación de las diferentes regiones tumorales, incluyendo el edema peritumoral, el tumor realzante y el núcleo del tumor. Actualmente, existen diferentes metodologías en la literature que implementan la técnica de segmentación tumoral para mejorar el diagnóstico y el plan de tratamiento. La metodología propuesta consiste en una egmentación automatizada de tumores cerebrales con el uso de redes neuronales en particular U-Net y Attention U-Net, ambas arquitecturas son altamente empleadas para la segmentación rápida y precisa de imágenes biomédicas. Estos metodos se evaluarón en elconjunto de datos BraTS 2020. Se obtuvó una precisión de 0,9950 para ambos modelos, y una sensibilidad de 0,9931 y 0,9891 para los modelos U-Net y Attention U-Net, respectivamente. Asimismo se valoró el coeficiente de Sorensen, el modelo U-Net obtuvó valores para el edema peritumoral, tumor en aumento y núcleo del tumor de 0,8453, 0,695 y 0,7429 respectivamente. De igual manera, para el modelo de Attention U-Net, se alcanzó una un coeficiente de 0,8829, 0,7233 y 0,8090. El estudio presenta y analiza otras evaluaciones cuantitativas y cualitativas. Los resultados muestran que ambos enfoques tienen un potencial considerable y pueden emplearse en la práctica clínica en la segmentación de varias subregiones de tumores cerebrales.Ingeniero/a Biomédico/
Automatic classification of medical images
No full textLung cancer is a disease where abnormal cell multiplying and growing into a tumor. This type of cancer is diagnosed via analyzing Computed Tomography images (CT images) from patients. In this sense, for medical and diagnostic purposes, the quality of the images is a key factor in detecting any type of abnormality. Also, early diagnosis and treatment can save the life of the patient. Given improvements on both lung cancer tomography and regions-ofinterest identification techniques, it has been possible to produce clearer images to be subsequently analyzed. Additionally, through image processing techniques and machine learning, the regions of interest can be identified and classified between normal and pathological. This means that a computerassisted diagnosis is possible, which can support physicians in the process of accurately identifying cancer cells. At present, there exists a wide range of computer-aided diagnostic approaches for lung cancer. In this research, an exploratory study is carried out in order to evaluate basic image processing and machine learning techniques to identify and classify regions of interest in tomography images to diagnose lung cancer. Particularly, in this work, the use of basic techniques is preferred for the sake of lower computational complexity. For experiment purposes, several basic image processing techniques were implemented, such as: media filter, Gaussian blurring, Gabor filter, thresholding-based segmentation technique, the morphological erosion operator, and watershed segmentation. Subsequently, a feature extraction process was carried out, which produced a data set. Such a data set is used to train a binary classifier based on support vector machines. As an overall result, it was obtained that the performance of the automatic classification, in terms of confusion-matrix-based measurements, amounts to 91 % of precision, 98 % of sensitivity, and 85 % of specificity.El cáncer de pulmón es una enfermedad en la que las células se multiplican anormalmente y se convierten en un tumor maligno. Este tipo de cáncer se diagnostica mediante el análisis de imágenes de tomografía computarizada de los pacientes. En este sentido, para efectos médicos y diagnósticos, la calidad de las imágenes es un factor importante para detectar cualquier tipo de anomalía. Con la mejora de las tomografías de cáncer de pulmón y las técnicas de identificación de las regiones de interés, se ha logrado producir imágenes más claras para ser subsecuentemente analizadas. Adicionalmente, a través de técnicas de procesado de imágenes y aprendizaje automático, se puede identificar las regiones de interés y clasificarlas entre normales y patológicas. Es decir que es posible llevar a cabo un diagnóstico asistido por computadora, el cual puede apoyar a los médicos en el proceso de identificación de células cancerosas con precisión. En la actualidad, existen diversos enfoques de diagnóstico asistido por computador para cáncer pulmonar. En esta investigación, se realiza un estudio exploratorio con el fin de evaluar técnicas básicas de procesado de imágenes y aprendizaje automática para identificar y clasificar regiones de interés en imágenes de tomografía para diagnosticar cáncer de pulmón. Particularmente, en este trabajo, se prefiere el uso de técnicas básicas con el fin de reducir la complejidad computacional. Para efectos de experimentación, se implementaron varias técnicas básicas de procesado de imágenes, tales como: filtro de media, desenfoque Gaussiano, filtro de Gabor, técnica de segmentación por umbral, el operador morfológico de erosión, y segmentación de cuencas. Posteriormente, se llevó a cabo un proceso de extracción de características, el cual produjo un conjunto de datos. Dicho conjunto de datos se usó para entrenar un clasificador binario basado en máquinas de vectores de soporte. Como resultado general, se obtuvo que el desempeño de la clasificación automática, en términos de mediciones basadas en matriz de confusión, asciende a 91% de precisión, 98% de sensibilidad y 85% de especificidad.Ingeniero/a en Tecnologías de la Informació
Synthesis and characterization of an absorbent cellulose based hydrogel from different kinds of organic waste
No full textHydrogels present a wide range of unique properties such as a high swelling capacity,
very biocompatible, outstanding biodegradability, and biological functions. Several
applications have been found, such as biomedicine, the food industry, and cosmetics, due
to the characteristics mentioned before. Cellulose is the most common organic polymer,
and the demand for obtaining this raw material is increasing exponentially, but cellulose
commonly used is extracted in a significant amount of trees. Hence, it generates a high
level of deforestation. Depending on the source used to remove different cellulose types,
their properties will change; thus, not all of them will be the best option for creating
hydrogels. Also, there is a growing demand to replace the type of cellulose used; thus, an
alternative seems to be extracting it from organic waste and elaborate hydrogels supplying
a common one. Among the most abundant organic waste in Ecuador, we have cocoa,
potatoes, pineapples, borojo, bagasse, etc. These wastes usually burn or go to pits,
accumulating and causing adverse environmental impacts. In the other hand, hydrogels
can absorb either blood or urine in large amounts. Their application is also the production
for personal care products, agricultural and ecological, and wound dressings. However,
hydrogels using unsubstituted cellulose have been scarcely reported since cellulose
difficulty to soluble in aqueous solutions. This research aims to develop cellulose-based
hydrogels by extracting cellulose from organic waste and characterized the hydrogels to
achieve absorption. For this purpose, the cellulose was extracted and processed to form
different hydrogels. To understand hydrogel's structure and composition, they were
characterized using standard techniques such as X-ray diffraction (XRD), Fourier
transform infrared spectroscopy (FT-IR), Scanning electron microscopy (SEM). Finally,
absorption tests were carried out. Novel cellulose hydrogels were synthesized through a
‘‘one-step’’ method from cellulose, dissolved directly in NaOH/urea aqueous solution.
This work provides an efficient, fast, and direct way to prepare eco-friendly hydrogels
from unsubstituted cellulose.Los hidrogeles presentan una amplia gama de propiedades únicas, como una gran
capacidad de hinchamiento, una gran biocompatibilidad, una extraordinaria
biodegradabilidad y funciones biológicas. Debido a las características antes mencionadas,
se han encontrado varias aplicaciones, como la biomedicina, la industria alimentaria y la
cosmética. La celulosa es el polímero orgánico más común, y la demanda de obtención
de esta materia prima aumenta exponencialmente, pero la celulosa que se utiliza
habitualmente se extrae en una cantidad importante de los árboles. Por lo tanto, genera
un alto nivel de deforestación. Dependiendo de la fuente utilizada para extraer los
diferentes tipos de celulosa, sus propiedades cambiarán, por lo que no todas serán la mejor
opción para crear hidrogeles. Además, existe una demanda creciente para reemplazar el
tipo de celulosa utilizada; por lo tanto, una alternativa parece ser extraerla de residuos
orgánicos y elaborar hidrogeles suministrando uno común. Entre los residuos orgánicos
más abundantes en Ecuador, tenemos el cacao, la papa, la piña, el borojo, el bagazo, etc.
Estos desechos suelen quemarse o ir a parar a fosas, acumulándose y causando impactos
ambientales adversos. Por otro lado, los hidrogeles pueden absorber la sangre o la orina
en grandes cantidades y su aplicación es para la producción de productos de cuidado
personal, agrícolas y ecológicos, y apósitos para heridas. Sin embargo, los hidrogeles que
utilizan celulosa no sustituida han sido escasamente reportados ya que la celulosa es
difícilmente soluble en soluciones acuosas. El objetivo de esta investigación es desarrollar
hidrogeles a base de celulosa mediante la extracción de celulosa de residuos orgánicos y
la caracterización de los hidrogeles para lograr su absorción. Para ello, se extrajo la
celulosa y se procesó para formar diferentes hidrogeles. Para conocer la estructura y
composición de los hidrogeles, se caracterizaron mediante técnicas estándar como la
difracción de rayos X (XRD), la espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier
(FT-IR) y la microscopía electrónica de barrido (SEM). Por último, se llevaron a cabo
pruebas de absorción. Los nuevos hidrogeles de celulosa se sintetizaron mediante un
método de "un solo paso" a partir de celulosa, disuelta directamente en una solución
acuosa de NaOH/urea. Este trabajo proporciona una forma eficiente, rápida y directa de
preparar hidrogeles ecológicos a partir de celulosa no sustituida.Ingeniero/a Biomédico/
Digital Compasses Calibration in KM3NeT
No full textThe KM3NeT Collaboration is the largest team of scientists and engineers operating the largest deep-sea research infrastructure being built in the Mediterranean Sea, incorporating a network of next-generation neutrino telescopes and devices for multidisciplinary science. KM3NeT is scaling two underwater infrastructures housing large-scale neutrino detectors that share the same technology but with different layouts and scientific targets. These detectors are so-call ORCA (Oscillation Research with Cosmics in the Abyss) and ARCA (Astroparticle Research with Cosmics in the Abyss). ARCA is located at the KM3NeT-It site (Capo, Passero, Italy), and ORCA is in the KM3NeT-Fr site (Toulon, France). The detection principle is based on the recording of Cherenkov light when induced by relativistic charged particles produced in neutrino interactions while crossing the detectors. Each detector comprises a 3D array of Detection Units (DUs) in a modular design. Each DU comprises 18 Digital Optical Modules (DOM), and each DOM contains 31 3-inches PhotoMultiplier Tubes (PMT) responsible for recording the Cherenkov light. Each DOM collects information that allows the reconstruction of the direction, energy range, and timing of neutrino-like events. The detectors work in an all-data-to-shore data transfer mode for the subsequent analysis of
this information.
Knowing each DOM’s orientation is crucial to determine the directionality of the events of interest in KM3NeT. Within each DOM, specifically in the so-called CLB, a compass board is integrated with a 3D-accelerometer and a 3D-magnetometer, in charge of tilt and orientation readout (Yaw, Pitch, and Roll). In addition, an offline calibration procedure was defined for the compass positioning subsystem, identifying the necessary calibration parameters to mitigate uncertainties linked to the device. In this work, the uncertainties estimation for the KM3NeT compass positioning subsystem is studied, and a preliminary parameterization is proposed. As a result, it is verified that the orientation required to meet the KM3NeT physics goals is satisfied: orientation accuracy must be less than 3.5°, essential to guarantee the optimal reconstruction of neutrino-like events from the line-shape reconstruction. The data analysis in this work pointed to an improved orientation accuracy.La colaboración KM3NeT es el equipo mas grande de científicos e ingenieros operando la mas grande infraestructura de investigación multipropósito, multidisciplinar submarina en el fondo del Mar Mediterráneo, incorporando una red de telescopios de neutrinos de nueva generación y dispositivos dedicados a ciencias multidisciplinarias. KM3NeT está actualmente escalando dos detectores de neutrinos de gran volumen (~km^3), compartiendo la misma tecnología pero con diferentes diseños y objetivos científicos. Estos detectores son los llamados ORCA (investigación de oscilación con cósmicos en el abismo) y ARCA (investigación de astropartículas con cósmicos en el abismo). ARCA se encuentra en el sitio KM3NeT-It (Capo Passero, Italia) y ORCA está en el sitio KM3NeT-Fr (Toulon, Francia). El principio de detección se basa en el registro de la luz de Cherenkov, inducida por partículas cargadas relativistas producidas en interacciones de neutrinos al cruzar los detectores. Cada detector comprende una matriz tridimensional (3D) de unidades de detección (DU), en un diseño modular. Cada DU comprende 18 módulos ópticos digitales (DOMs), y cada DOM contiene 31 tubos fotomultiplicadores (PMT) de 3 pulgadas, responsables de registrar la luz Cherenkov. Cada DOM recopila información que permite la reconstrucción de la dirección, energía y tiempo relacionado a eventos de neutrinos. Los detectores funcionan en el modo all-data-to-shore de transferencia de datos para el análisis posterior de esta información.
Conocer la orientación de cada DOM es crucial para determinar la direccionalidad de los eventos de interés en KM3NeT. Dentro de cada DOM específicamente en la llamada CLB, se integra una brújula digital compuesta por un acelerómetro 3D y un magnetómetro 3D, a cargo de la lectura de inclinación y orientación (Yaw, Pitch y Roll). En el presente trabajo, se definió un procedimiento de calibración para el subsistema de posicionamiento de la brújula, identificando los parámetros de calibración necesarios para mitigar las incertidumbres vinculadas al dispositivo. Además, se realiza un estudio crudo acerca de la estimación de incertidumbres para el subsistema de posicionamiento de brújulas de KM3NeT y se propone una parametrización preliminar. Como resultado, se verifica que se cumple la orientación requerida para cumplir con los objetivos físicos de KM3NeT: la precisión de la orientación debe ser menor a 3.5°, esencial para garantizar la reconstrucción óptima de eventos tipo-neutrino a partir de la reconstrucción sus trayectorias. El análisis de datos en este trabajo apunta a una precisión de orientación mejorada.Físico/
Preliminary process design of magnetic separation and segregation from ferruginous and titaniferous sands
No full textThis work aims to develop a preliminary design of a magnetic separation process for the ferrotitaniferous sands of Ecuador, considering the importance of iron and titanium oxides, which are part of the composition of the minerals present in the sands. These have applicability within different industrial sectors, such as the oil, textile, and cement industries. It is beneficial to identify - based on engineering criteria - the stages that make up these sands' magnetic separation process.
Based on a market study, the plant's capacity where the magnetic separation process will be carried out is estimated, considering the following criteria: selection of raw material, location and description of the process, selection of technology, and economic analysis of the draft. The sampling and analysis of these sands in different areas of the country stands out, in which the semi-quantitative chemical composition expressed in oxides is detailed. As raw material for the magnetic separation process, the sand located in the Mompiche-Esmeraldas sector (SEM-205) was selected because it concentrates a large amount of ferrotitaniferous sands and it´s composed of significant iron and titanium oxides to make this an economically viable process.
It was determined that the process consists of 4 stages which are: collection, sieving, drying, and magnetic separation. The plant that would handle the process will have the capacity to treat 2,000 tons of sand per month to meet national and international demand. For every 100 tons of sand treated per day, 5.04 tons of metallic oxides are separated. Based on the economic study, it was determined that the plant would be profitable from the first year of operation. It is necessary to carry out a field study to validate the process design.El objetivo de este trabajo fue desarrollar el diseño preliminar de un proceso de separación magnética de las arenas ferrotitaníferas del Ecuador, considerando la importancia que tienen los óxidos de hierro y titanio, los cuales forman parte de la composición de los minerales presentes en las arenas. Estos tienen aplicabilidad dentro de diferentes sectores industriales, tales como: la industria petrolera, textil y cementera, por lo cual es de gran utilidad identificar - en base a criterios ingenieriles - las etapas que componen el proceso de separación magnética de estas arenas.
A partir de un estudio de mercado se estimó la capacidad de planta donde se llevará a cabo el proceso de separación magnética, tomando en consideración los siguientes criterios: selección de materia prima, localización y descripción del proceso, selección de tecnología, y análisis económico del proyecto. Destaca el muestreo y análisis de estas arenas en diferentes zonas del país en el que se detalla la composición química semicuantitativa expresada en óxidos. Como materia prima para el proceso de separación magnética se seleccionó una muestra de arena ubicada en el sector de Mompiche-Esmeraldas (SEM-205), debido a que esta ubicación concentra una gran cantidad de arenas ferrotitaniferas, con contenidos significativos de óxidos de hierro y titanio, que permitirán hacer este proceso económicamente viable.
Se determinó que el proceso consta de 4 etapas las cuales son: recolección, tamizado, secado y separación magnética. De lo cual, la planta que manejaría el proceso tendrá una capacidad para tratar 2000 toneladas de arenas mensuales para suplir la demanda nacional e internacional, por cada 100 toneladas de arena tratada al día se separan 5.04 toneladas de óxidos metálicos. En base al estudio económico se determinó que la planta será rentable desde el primer año de funcionamiento. Es necesario realizar un estudio de campo que valide el diseño del proceso.Petroquímo/
Design of an integral treatment system to reduce the impact of eutrophication in the Yahuarcocha lagoon
No full textLevels of eutrophication in the Yahuarcocha lagoon have increased drastically in the last few years because of anthropogenic action around the water body, this has taken the attention of citizens that live near to the lagoon and public entities. In this project will be propose a model of Water Treatment Plant to reduce the eutrophication level in the lagoon. The firsts steps of the plant are the common ones used in Waste Water Treatment Plants like preliminary treatment to remove solids that can damage the equipment of following treatments; primary treatment to settle solids with higher density that water; biological treatment using an aerated pool to reduce organic matter; secondary settler to remove activated sludge, and sludge treatment to obtain energy and reduce the volume of sludge generated. Additional steps will be a UV-C light treatment to disinfect water and kill the survival microalgae and cyanobacteria, implementation of an artificial wetland to reduce the amount of nutrients using two phases, the first one is a superficial wetland with Eichhornia crassipes which has a fast growth rate and the excess will be used as cattle food, the second phase is a sub superficial wetland with Typha latifolia to reduce heavy metals and avoid leaks of Eichhornia crassipes. Finally, the implementation of anti-eutrophication techno soils to remove the remaining nutrients from the water. This whole process will reduce the amount of nutrients and some contaminants from water reducing the available food for microalgae and cyanobacteria growth to restore the equilibrium into the lagoon ecosystem.Los niveles de eutrofización en la laguna de Yahuarcocha se han incrementado drásticamente en los últimos años debido a la acción antropogénica alrededor del cuerpo de agua, esto ha tomado la atención de los ciudadanos que viven cerca de la laguna y de las entidades públicas. En este proyecto se propondrá un modelo de Planta de Tratamiento de Agua para reducir el nivel de eutrofización en la laguna. Los primeros pasos de la planta son los habituales en las plantas de tratamiento de aguas residuales, como el tratamiento preliminar para eliminar los sólidos que pueden dañar el equipo en los siguientes tratamientos; el tratamiento primario para sedimentar los sólidos con mayor densidad que el agua; el tratamiento biológico mediante una piscina aireada para reducir la materia orgánica; el decantador secundario para recircular los lodos activados, y el tratamiento de lodos para obtener energía y reducir el volumen de lodos generados. Los pasos adicionales serán el tratamiento con luz UV-C para desinfectar el agua y matar las microalgas y cianobacterias sobrevivientes, implementación de un humedal artificial para reducir la cantidad de nutrientes utilizando dos fases, la primera es un humedal superficial con Eichhornia crassipes que tiene una tasa de crecimiento rápida y gran absorción de nutrientes, el exceso se utilizará como alimento para el ganado; la segunda fase es un humedal sub superficial con Typha latifolia para reducir los metales pesados y evitar las fugas de Eichhornia crassipes. Finalmente, el último paso es la implantación de tecnosuelos anti eutroficantes para eliminar los restos de nutrientes del agua. Todo este proceso reducirá la cantidad de nutrientes y algunos contaminantes del agua reduciendo el alimento disponible para el crecimiento de las microalgas y cianobacterias para restaurar el equilibrio en el ecosistema de la laguna.Biólogo/
Retrospective group study of risk factors for developing excessive erythrocytosis on the ecuadorian population living in the Sierra Region
No full textLiving at high altitude is related to the development of adaptive mechanisms in humans, high altitude (HA) diseases occur in areas greater than 2.500 m.a.s.l. where oxygen levels decrease to 75% in relation to sea level. This O2 deficiency causes an activation of chain mechanisms for adaptability to the environment. Millions of people around the world live at HA and can develop diseases due to a malfunction of the body, mainly caused by hypoxia, among these are chronic mountain disease (CMS) and excessive erythrocytosis (EE). The Andean population does not assimilate hypoxia induced by HA as do other mountaineers around the world (e.g. Tibetans). Appropriate medical information from EE is necessary to provide proper diagnosis and medical care for high-altitude people. The objective of this project is to investigate the risk factors for the development of EE based on the degree of HA. Taking this into consideration, two groups of patients will be examined, each of them inhabitants of different altitude regions (2.800 - 3.200 m medium HA (NA); and > 3.600 m HA) who will be scrutinized for the following selected variables: demography (sex, age and weight); health status variables (vital signs) and blood count variables (hematology). Cramer’s V statistical analysis, simple and multiple logistic regression will be carried out to reveal the presumed risk factors that sustain the EE.Vivir a gran altura, está relacionado con el desarrollo de mecanismos adaptativos en el ser humano, las enfermedades de gran altitud (GA) se producen en zonas mayores a 2.500 m.s.n.m donde los niveles de oxígeno disminuyen al 75% en relación a nivel del mar. Esta deficiencia de O2 ocasiona la activación de una serie de mecanismos para la adaptabilidad al medio. Millones de personas en todo el mundo viven a gran GA y pueden desarrollar enfermedades debido a un mal funcionamiento del organismo, principalmente ocasionados por la hipoxia, entre estas se presentan la enfermedad crónica de montaña (ECM) y la eritrocitosis excesiva (EE). La población Andina no asimila la hipoxia inducida por GA como lo hacen otros montañeses alrededor del mundo (ej.Tibetanos). La información médica apropiada de EE es necesaria para dar un diagnóstico y atención medica adecuados para las personas que habitan a GA. El objetivo de este proyecto es investigar los factores de riesgo para el desarrollo de EE en función del grado de GA. Tomando esto en consideración, se examinarán dos grupos de pacientes, cada uno de ellos habitantes de diferentes regiones de altitud (2.800–3.200m.s.n.m.) media GA (NA); y (> 3.600 m.s.n.m. GA) que serán escudriñados para las siguientes variables seleccionadas: demografía (sexo, edad y peso); variables de estatus de salud (signos vitales) y variables de conteo sanguíneo (hematología). Análisis estadístico por V de Cramer, regresión logística simple y múltiple se llevarán a cabo para revelar los supuestos factores de riesgo que sustenta el EE.Ingeniero/a Biomédico/