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My house, 1929. What could have been. Building from paper. Le Corbusier
Get PDF[SPA] En la periferia de la ciudad de París, con vistas hacia el Bois de Boulogne y la Torre Eiffel, Le Corbusier concibió en 1929 el boceto de la que un día imaginó como su propia vivienda, Ma Maison. Dividida en dos estancias principales. Una dedicada al atelier, iluminado cenitalmente por bóvedas, y la vivienda principal, unidas por una pieza que actuará como nexo de unión entre ambas. El proyecto integra partes fundamentales de su arquitectura como fue el concepto de la terraza-jardín, que, junto al pan de verre, refuerzan la conexión con la naturaleza y el entorno que el maestro buscó en sus proyectos y que darán forma a la expresión del movimiento moderno. La luz, las proporciones, la fluidez espacial, las circulaciones y la flexibilidad de los espacios serán elementos clave en la obra del arquitecto. Años más tarde, el proyecto encontraría inconscientemente su solución en las últimas plantas en el Inmueble Porte Molitor en París. [ENG] On the outskirts of Paris, with views of the Bois de Boulogne and the Eiffel Tower, Le Corbusier conceived the sketch in 1929 of what he once imagined as his own home, Ma Maison. Divided into two main rooms: one dedicated to the atelier, lit from above by vaults, and the main living space, connected by a piece that would act as a link between the two. The Project integrates fundamental elements of his architecture, such as the concept of the roof garden, which, along with the pan de verre, reinforces the connection with nature and the environment which the master sought in his projects and which would shape the expression of the modern movement. Light, proportions, spatial fluidity, circulation, and the flexibility of spaces would be key elements in the architect's work. Years later, the project would unconsciously find its solution in the upper floors of the Apartment Block 24 N.C in Paris.Escuela Técnica Superior de Arquitectura y EdificaciónUniversidad Politécnica de Cartagen
Structural design optimization of pressure hull using genetic algorithm and finite element analysis
Get PDFThe hull of a pressure vessel is a key factor in its operation, as it determines the vessel's resistance to hydrostatic pressure and, consequently, its maximum operating depth. It is also the heaviest component of the vessel, and it is composed of annularly reinforced cylinders and cones, ending in domes, typically made of steel. This study introduces an approach to optimize the structural weight of a pressure hull using readily accessible and well-known tools, such as Genetic Algorithms (GA) [1]. This methodology not only ensures adherence to DNV rules [2] but also enhances the design outcomes. The optimisation process results in a hull steel weight reduction of approximately 5 %; a substantial reduction of nearly 30 tonnes compared to conventional design. The proposed hull is then analysed using the Finite Element Method (FEM). The pressure at the nominal diving depth, and the safety margin required by the standards are proved. Furthermore, relevant failure modes of the pressure hull are identified, and the optimized structure is verified against these instabilities [3, 4]. This methodology offers a more efficient and compliant design solution. This study demonstrates that the application of Genetic Algorithms in design of pressure vessel allows designers to get larger reductions in structural weight without compromising structural integrity and safety. The obtained results could have significant implications for the future design and construction of this type of vessels
How did historical trends impact women’s involvement in financial markets? Evidence from women shareholders in Spain (1918-1948)
Get PDFWomen’s financial independence is essential for fostering equality. Despite recent progress in narrowing the gender gap in access to finance, a notable imbalance persists, even in advanced economies. Exploring the roots and persistence of the wealth gap demands a long-term perspective. However, limited access to historical data hampers such investigations. We have assembled a unique dataset encompassing over 34,000 shareholders from Spanish commercial banks (1918-1948) to scrutinize how women capitalized on investment opportunities. Our findings reinforce the theory that women’s involvement in financial markets reflects a deeper, long-term phenomenon linked with institutional evolution and modernization. The data provide evidence that women viewed investment in stocks as a means to attain wellbeing and that they embraced financial risk, guided by profitability. Family networks significantly enhanced women’s portfolios, empowering their financial agency. The paper underscores the significance of accounting for historical and cultural elements in understanding women’s investment practices.This publication was supported by: the Region of Murcia (Spain) through the Regional Program for the Promotion of Scientific and Technical Research of Excellence (Action Plan 2022) of the Seneca Foundation—Science and Technology Agency of the Region of Murcia under the grant [Project 21947/PI/22]; the European Union-Next Generation EU under the grant ‘Aid for requalification in the Spanish University System’ Visiting fellow at IDEGA-University of Santiago de Compostela (academic year 2023–2024); Ministry of Science, Innovation and Universities [PID2023-149319NB-I00]; the Project I+D+i PID2023-149319NB-I00 FINCH-Firms, Investors and Uncertainty in History, funded by MICIU/AEI/10.13039/501100011033/
Datos de investigación. Ciclo de vida
Get PDFEl ciclo de vida de los datos de investigación comprende desde el diseño y planificación inicial mediante un PGD hasta su recolección, almacenamiento seguro y gestión técnica. El proceso culmina con el intercambio y publicación de los datos bajo licencias apropiadas para garantizar su accesibilidad, reproducibilidad y preservación a largo plazo
10 pasos para elaborar un Plan de Gestión de Datos
Get PDFEl Plan de Gestión de Datos (PGD) es un documento dinámico que detalla el manejo, organización y preservación de los datos desde el inicio de la investigación. Su elaboración requiere definir aspectos técnicos, legales y éticos, así como asignar recursos y responsabilidades para asegurar la calidad y difusión del proyecto
Distillation anomaly and fault detection based on clustering algorithms
Get PDFAnomaly detection in production processes is essential for ensuring reliability and efficiency in the industrial sector. In this way, system optimization requires advanced monitoring strategies such as predictive maintenance and intelligent fault detection. Traditional diagnostic methods rely on retrospective data analysis and deterministic cause-effect models, while machine learning approaches enable real-time monitoring and data-driven modeling to detect deviations from normal operation. This study proposes a scalable anomaly detection framework based on clustering algorithms, specifically applied to batch distillation processes—critical operations in chemical manufacturing that remain underexplored in real-world applications, particularly in multiproduct plants. The methodology was validated through an industrial case study at a chemical facility in El Palmar, Murcia (Spain), operated by a multinational corporation. Over 300,000 data points were collected over three years, focusing on critical variables governing distillation unit performance. Clustering techniques including k-means, DBSCAN, and hierarchical clustering were applied to identify deviations from standard operating conditions. Results demonstrate the effectiveness, flexibility, and scalability of the proposed approach, detecting anomalies in real time due to equipment faults, unstable conditions, or operator error. Integration of this system reduces unplanned shutdowns, improves energy efficiency, safety, and product quality, and provides operators with a real-time dashboard for decision support. Statistical evaluation of algorithms ensures adaptability across product types, while the custom application enables graphical monitoring of process deviations. Future work includes integrating performance indicators and ERP/MES connectivity. This framework serves as a reference model for deploying scalable anomaly detection systems across diverse industrial environments.The work carried out and the results are part of the INNOTWIN project (Ref. 00134999/MIP-20201030), financed with European Union funds through the CDTI Misiones program (Spain)
Predicting seakeeping of conventional monohull vessels with forward speed using artificial neural networks
Get PDFThis work aims at obtaining Artificial Neural Networks (ANNs) to assess the seakeeping of ships navigating with forward speed. The targets of these ANNs are the Froude–Krylov and wave diffraction-radiation loads needed to compute the ship’s Response Amplitude Operators (RAOs). This research presents a methodology for obtaining the optimal ANN architecture, generating the ship database used for training, and data treatment to enable the prediction of the targets. The dataset is generated with a tridimensional potential code used to solve the wave diffraction-radiation problem using the Boundary Element Method (BEM) for different wave headings and a range of Froude numbers. To assess the developed tool, six assessment ships not included within the training database are used to compare the ANNs predictions against BEM results. The results show deviations of less than 3% compared to BEM for RAO curves. Moreover, RAO curves exhibit high adjustment compared with BEM results for different encounter wave frequencies. Furthermore, ANN’s computational times show a speedup of ×3750 respect to BEM computations
Retención de derechos de autor y acceso abierto
Get PDFLa cesión exclusiva de derechos de explotación al editor limita las posibilidades o, en ocasiones, impide la publicación en abierto por parte del investigador. Como solución a esta problemática se propone la estrategia de retención de derechos de autor y el uso de licencias abiertas, de manera que los investigadores puedan compartir y/o reutilizar su trabajo de la forma más abierta posible. Esto se consigue mediante un cambio en las políticas editoriales, las políticas institucionales y las políticas de financiación, así como animando a los autores a negarse a ceder sus derechos de autor
Design and optimization of a CO₂ capture and utilization system in an oil refinery using Matlab/Simulink
Get PDFEl crecimiento de la actividad industrial y del consumo energético a escala global ha provocado un aumento sostenido de las emisiones de gases de efecto invernadero, lo que ha intensificado el interés científico y tecnológico por la mitigación del cambio climático. Entre estos gases, el dióxido de carbono (CO₂) se identifica como el principal responsable del calentamiento global de origen antropogénico, debido fundamentalmente a su elevada concentración atmosférica, su larga vida media y el volumen total de emisiones asociado a las actividades humanas. Si bien existen otros gases de efecto invernadero con un mayor potencial de calentamiento global a nivel molecular, como el metano (CH₄) o el óxido nitroso (N₂O), la contribución total de un gas al calentamiento global depende no solo de su capacidad radiativa, sino también de su abundancia y persistencia en la atmósfera. En el caso del metano, su potencial de calentamiento global es aproximadamente 28–34 veces superior al del CO₂ en un horizonte temporal de 100 años. Sin embargo, su concentración atmosférica es varios órdenes de magnitud inferior y su vida media se limita a aproximadamente una década, frente a la persistencia del CO₂, cuya fracción permanece en la atmósfera durante siglos debido a la lentitud de los procesos naturales de absorción. Como consecuencia de estas diferencias, el CO₂ representa la mayor contribución al forzamiento radiativo total de origen antropogénico, siendo responsable de aproximadamente tres cuartas partes del mismo. Este hecho justifica que las principales estrategias de mitigación climática se centren prioritariamente en la reducción de emisiones de CO₂, especialmente en sectores industriales caracterizados por un uso intensivo de combustibles fósiles. Entre estos sectores, la industria de refino de petróleo ocupa una posición destacada debido a su elevada demanda energética y a la complejidad de los procesos implicados. Las emisiones de CO₂ en una refinería se originan principalmente en los procesos de combustión asociados a hornos y calderas, así como en unidades de producción de hidrógeno mediante reformado con vapor, además de otras reacciones químicas propias de los procesos de conversión y tratamiento de corrientes intermedia.Escuela Técnica Superior de Ingeniería IndustrialUniversidad Politécnica de Cartagen
Integration of an automatic palletizing system using artificial intelligence and robotics
Get PDF[SPA] El proyecto consiste en el diseño de un sistema robotizado automático de clasificación, distribución y paletizado de objetos, utilizando para logar dicho objetivo un sistema de clasificación en base a formas y tamaños a partir de algoritmos de inteligencia artificial, además del montaje de los objetos mencionados mediante los movimientos de un brazo robótico. El núcleo de este proceso, el dispositivo que controlará todo el sistema y hará posible su correcto funcionamiento es un PLC Siemens S7-1200, el cual estará al cargo de controlar y hacer trabajar conjuntamente el resto de dispositivos, entre los que destacan: un brazo robótico ABB IRB 1100, una maqueta de cinta transportadora para el traslado de piezas, y una cámara encargada de capturar imágenes que serán procesadas para la clasificación de piezas mediante formas y tamaños a partir de algoritmos de inteligencia artificial. Para hacer esto posible, se han utilizado diferentes métodos de comunicación entre los dispositivos, logrando finalmente un sistema donde el PLC mencionado anteriormente actúa como el maestro del proceso, mientras que el resto de los dispositivos serán los correspondientes esclavos, siguiendo las órdenes del autómata. El proceso constará en diferentes partes. En primer lugar, se realizará una comprobación de la plataforma de montaje, donde se verificará si una de las piezas contenidas en esta sección es apta para el montaje actual, y en caso de serlo, se montará en la plataforma de montaje. En caso de que ninguna de las piezas sea la adecuada o la plataforma de montaje se encuentre vacía, se recogerá la pieza que se encuentra ubicada al final de la cinta transportadora, detectada mediante un sensor inductivo ubicado al final de esta. Mientras la pieza se desplaza por la cinta, la cámara ubicada al inicio de ésta y en una posición cenital (necesario para distinguir la forma de la pieza que se ubica en la cinta) capta las imágenes para identificar el tipo de objeto y mandará dicha información al PLC. Cuando la pieza en cuestión llega al final de la cinta, el PLC mandará la información al brazo robótico, el cual puede actuar de dos formas diferenciables: • Si el almacén está vacío o las piezas incluidas no son las necesarias, se recoge el objeto al final de la cinta transportadora y se posiciona dicho objeto en la plataforma de montaje. • Si la plataforma de montaje tiene uno de los objetos, buscará el objeto complementario (por ejemplo, si hay un cubo montado, esperará al respectivo cilindro) y mientras este no llegue, almacenará las piezas en la sección de almacenaje. Todos estos procedimientos serán explicados con más detalle en la sección 5.1.4 - GRAFCETs. Tal como se ha mencionado, el proyecto está ideado para una identificación de piezas dependiendo de su forma y tamaño, basado en el proceso industrial de recoger piezas de una cinta transportadora y posterior distribución a una línea de montaje y comprobación. Este proceso contará con dos zonas principales, una zona de montaje donde las piezas irán siendo colocadas en un orden determinado, que simula una planta de montaje robotizada, y una zona de almacén, utilizada en casos en los que la pieza recibida no corresponda con la esperada. Las piezas almacenadas en dicha sección serán tomadas en cuenta para el momento en que la pieza sea requerida, logrando así un proceso totalmente eficiente y automático. [ENG] The project involves the design of an automatic robotic system for sorting, distributing, and palletizing objects. This system utilizes a shape- and sizebased sorting system using artificial intelligence algorithms and assembles the objects using the movements of a robotic arm. The core of this process, the device that controls the entire system and enables its proper operation, is a Siemens S7-1200 PLC. This PLC will be responsible for controlling and operating the rest of the devices, including an ABB IRB 1100 robotic arm, a model conveyor belt for moving parts, and a camera responsible for capturing images that will be processed to sort parts by shape and size using artificial intelligence algorithms. To achieve this, various communication methods between the devices were used, ultimately resulting in a system where the PLC acts as the master of the process, while the rest of the devices act as slaves, following the PLC's commands. The process consists of several parts. First, the assembly platform is checked to verify whether one of the parts in this section is suitable for the current assembly. If so, it will be mounted on the assembly platform. If none of the parts are suitable or the assembly platform is empty, the part located at the end of the conveyor belt will be picked up, detected by an inductive sensor at the end. As the part moves along the belt, the camera located at the beginning of the belt and in a zenithal position (necessary to distinguish the shape of the part located on the belt) captures images to identify the type of object and sends this information to the PLC. When the part in question reaches the end of the belt, the PLC will send the information to the robotic arm, which can act in two different ways: • If the warehouse is empty or the parts included are not the necessary ones, the object is picked up at the end of the conveyor belt and placed on the assembly platform. • If the assembly platform has one of the objects, it will search for the complementary object (for example, if a cube is mounted, it will wait for the corresponding cylinder) and, until it arrives, it will store the parts in the storage section. All these procedures will be explained in more detail in section 5.1.4 - GRAFCETs. As mentioned, the project is designed to identify parts based on their shape and size, based on the industrial process of picking parts from a conveyor belt and then distributing them to an assembly and testing line. This process will have two main areas: an assembly area where the parts will be placed in a specific order, simulating a robotic assembly plant, and a storage area, used in cases where the received part does not match the expected one. The parts stored in this section will be considered when the part is required, thus achieving a fully efficient and automatic process.Escuela Técnica Superior de Ingeniería IndustrialUniversidad Politécnica de Cartagen