UPCommons (Universitat Politècnica de Catalunya)
Not a member yet
281550 research outputs found
Sort by
Analytical study of the consumption of photovoltaic plants by means of Python programming
No full textSolar PV technology continues to evolve and is expected to become one of the leading sources of green energy in the future. To achieve this, it is crucial to analyse the current performance of photovoltaic (PV) plants and identify potential improvements. DNV's Solar Technology & Analytics department conducts analytical studies on both operational solar plants and projects in development, extracting key performance indicators (KPIs) and predictive insights. However, these studies are stored separately in individual reports, limiting the ability to perform large-scale comparative analysis and benchmarking. This Bachelor’s Degree Project aims to develop a centralised database to compile and compare the performance of solar plants across different regions, including Europe, the Middle East, Africa and America. Using Python and Pandas, the system will automate data integration from multiple projects, enabling a more efficient analysis of KPIs, degradation rates, and operational challenges. With this tool, the company DNV and its clients will be able to enhance decision-making, detect anomalies, and optimise PV plant performance. The final goal is to establish a data-driven methodology to support the development of future solar projects
Multi-level energy decomposition for polsar radiation information with 2D-C-VMD
No full textPolarimetric Synthetic Aperture Radar (PolSAR) imagery is widely used in land cover classification and target recognition due to its rich scattering information. However, the nonlinear, non-stationary nature of PolSAR data, along with its complex scattering characteristics, makes feature extraction a challenging task. To address this, we propose a novel feature extraction method for PolSAR data based on 2D Compact Variational Mode Decomposition (2D-C-VMD). This approach decomposes the original features into modes with narrow Fourier bandwidths and enhances feature representation by reconstructing each mode using a binary support function. Specifically, 2D-C-VMD is first applied to decompose the PolSAR data, extracting modal components from different frequency ranges. A binary support function is then used to reconstruct each mode, ensuring that each mode contributes to signal reconstruction only within its support region, thus preventing interference between modes.To validate the effectiveness of this method, classification experiments were conducted on Radarsat-2 Flevoland dataset and UAVSAR Yucatan Lake dataset, and the experimental results show that this method can significantly improve the classification accuracy.This work was supported by Yunnan Provincial Major Science and Technology Special Plan Projects under Grant 202302AD08008, by the National Natural Science Foundation of China under Grant 62302429, and by the Open Foundation of National Key Laboratory of Microwave Imaging Technology (AIRZB76-2023-000573).Peer ReviewedPostprint (author's final draft
Estudi de components d’un reactor electroquímic semi-industrial pel tractament d’aigües residuals amb producció simultània d’hidrogen
No full textAquest treball estudia l’escalat a nivell semi-industrial d’un prototip de laboratori pel tractament d’aigües residuals amb producció simultània d’hidrogen. Partint de resultats previs, es calculen les especificacions del nou pilot, s’avaluen els components que compleixen els requisits i es redacta un pressupost orientatiu del material. Es proposen escenaris pel cabal de producció d’hidrogen i s’estudia tant la viabilitat econòmica com els impactes ambientals i socials de la implementació real del sistema
From manifestos to laundries: gender and care in architecture of social housing from the modern movement to contemporary domestic realities
No full textThis thesis examines how laundry care, as a form of reproductive labor, reveals the spatial politics of collective housing from early modernist experiments to their present forms of use. Architecture has long claimed the power to reorganize everyday life, yet the work that sustains it, including laundry, cleaning and caregiving, has often remained invisible. Laundry becomes a lens to show how housing design reflects cultural hierarchies of gender, labor and domestic order. The research follows a comparative case-based approach, combining architectural analysis, archival study and spatial ethnography. Five housing complexes serve as case studies: Narkomfin in Moscow, Karl Marx-Hof in Vienna, Unité d’Habitation in Marseille, Robin Hood Gardens in London and Walden 7 in Barcelona. Each case is analyzed at the scale of the dwelling and the shared infrastructure, tracing how laundry was planned, spatialized or concealed, and how residents have adapted or resisted these arrangements over time. Findings show that laundry spaces are not marginal or technical, but ideological sites where architectural intention collides with lived experience. The history of collective laundries, privatized appliances and new service models reflects shifting norms and technological expectations. The thesis argues that eproductive labor must be recognized as an architectural category. By making care visible, it reframes laundry as a critical field for designing the future of domestic life.Award-winnin
Producción de bioestimulants amb microalgues crescudes en aigua residual
No full textAquest treball de fi de grau estudia el potencial bioestimulant de la biomassa de microalgues obtinguda mitjançant el tractament d’aigües residuals urbanes, aplicada sobre plantes d’alfàbrega (Ocimum basilicum) sotmeses a condicions d’estrès hídric. El projecte s’emmarca dins de l’objectiu d’identificar alternatives sostenibles als fertilitzants químics convencionals, altament dependents de recursos fòssils i responsables d’impactes ambientals com la contaminació del sòl i l’eutrofització d’aqüífers. Per assolir aquest objectiu, s’ha implementat un sistema de tractament d’aigües residuals amb llacunes d’alta càrrega (high-rate algal ponds), on s’ha cultivat biomassa microalgal en condicions reals. Un cop recuperada, la biomassa ha estat caracteritzada químicament i aplicada en diferents concentracions com a tractament bioestimulant en assaigs amb alfàbrega cultivada en hivernacle sota dues condicions de reg: normal i reduït. Els resultats mostren que, tot i no ser significativament diferents a nivell estadístic, les aplicacions de biomassa microalgal van produir un augment general del pes fresc total i, especialment, del pes de les fulles, la part més valuosa del cultiu. Aquest efecte va ser més marcat en condicions d’estrès hídric, indicant una millor assimilació de nutrients i activitat fotosintètica. Així mateix, s’ha confirmat la viabilitat de produir biomassa útil amb un sistema de depuració sostenible. Les conclusions del treball apunten a que la biomassa de microalgues pot actuar com a bioestimulant agrícola i contribuir a tancar el cicle de nutrients entre les aigües residuals i l’agricultura. A més de reduir la dependència de fertilitzants químics, aquesta aproximació permet integrar objectius d’economia circular, reducció d’impacte ambiental i adaptació al canvi climàtic. Es proposa aprofundir en l’estudi amb altres cultius, dosis i condicions de cultiu per confirmar la seva aplicabilitat a escala agrícola.Este trabajo de fin de grado estudia el potencial bioestimulante de la biomasa de microalgas obtenida mediante el tratamiento de aguas residuales urbanas, aplicada sobre plantas de albahaca (Ocimum basilicum) sometidas a condiciones de estrés hídrico. El proyecto se enmarca en el objetivo de identificar alternativas sostenibles a los fertilizantes químicos convencionales, los cuales dependen en gran medida de recursos fósiles y generan impactos ambientales como la contaminación del suelo y la eutrofización de acuíferos. Para alcanzar este objetivo, se implementó un sistema de tratamiento de aguas residuales mediante lagunas de alta carga (high-rate algal ponds), donde se cultivó biomasa microalgal en condiciones reales. Una vez recuperada, la biomasa fue caracterizada químicamente y aplicada en distintas concentraciones como tratamiento bioestimulante en ensayos con albahaca cultivada en invernadero bajo dos condiciones de riego: normal y reducida. Los resultados muestran que, aunque las diferencias no fueron estadísticamente significativas, las aplicaciones de biomasa microalgal generaron un aumento general en el peso fresco total, especialmente en las hojas, la parte más valiosa del cultivo. Este efecto fue más notable bajo condiciones de sequía, lo que sugiere una mejor asimilación de nutrientes y actividad fotosintética. Asimismo, se confirmó la viabilidad de producir biomasa útil con un sistema de depuración sostenible. Las conclusiones del estudio indican que la biomasa de microalgas puede actuar como bioestimulante agrícola y contribuir al cierre del ciclo de nutrientes entre las aguas residuales y la agricultura. Además de reducir la dependencia de fertilizantes sintéticos, esta aproximación permite integrar objetivos de economía circular, mitigación del impacto ambiental y adaptación al cambio climático. Se propone continuar la investigación con otros cultivos, dosis y condiciones para confirmar su aplicabilidad a mayor escala.
cultivada en invernadero bajo dos condiciones de riego: normal y reducida.
Los resultados muestran que, aunque las diferencias no fueron estadísticamente significativas,
las aplicaciones de biomasa microalgal generaron un aumento general en el peso fresco total,
especialmente en las hojas, la parte más valiosa del cultivo. Este efecto fue más notable bajo
condiciones de sequía, lo que sugiere una mejor asimilación de nutrientes y actividad
fotosintética. Asimismo, se confirmó la viabilidad de producir biomasa útil con un sistema de
depuración sostenible.
Las conclusiones del estudio indican que la biomasa de microalgas puede actuar como
bioestimulante agrícola y contribuir al cierre del ciclo de nutrientes entre las aguas residuales y
la agricultura. Además de reducir la dependencia de fertilizantes sintéticos, esta aproximación
permite integrar objetivos de economía circular, mitigación del impacto ambiental y adaptación
al cambio climático. Se propone continuar la investigación con otros cultivos, dosis y condiciones
para confirmar su aplicabilidad a mayor escala.This final degree project investigates the biostimulant potential of microalgal biomass obtained from urban wastewater treatment, applied to basil plants (Ocimum basilicum) grown under water stress conditions. The aim is to explore sustainable alternatives to conventional chemical fertilizers, which are heavily dependent on fossil resources and contribute to environmental problems such as soil degradation and water eutrophication. To achieve this, a high-rate algal pond (HRAP) wastewater treatment system was implemented to grow microalgal biomass under real conditions. Once harvested, the biomass was chemically characterized and applied at different concentrations as a biostimulant treatment in greenhouse trials with basil under two irrigation regimes: standard and reduced. The results, although not statistically significant, showed a general increase in total fresh weight, particularly in the leaves—the most commercially valuable part of the crop. This effect was more pronounced under drought stress, suggesting improved nutrient assimilation and photosynthetic activity. Furthermore, the feasibility of producing useful biomass through a sustainable wastewater treatment system was demonstrated. The findings suggest that microalgal biomass can function as an agricultural biostimulant, helping close the nutrient loop between wastewater and crop production. This strategy could reduce reliance on chemical fertilizers while promoting circular economy goals, lowering environmental impact, and enhancing resilience to climate change. Further studies are recommended to validate its effectiveness on other crops, application methods, and field conditions.Award-winnin
Desarrollo de una interfaz gráfica de usuario en Python para ejecutar tareas de forma síncrona y asíncrona
No full textEl presente Trabajo de Fin de Grado detalla el desarrollo de una herramienta gráfica interactiva, diseñada e implementada en lenguaje Python, cuya finalidad es permitir la ejecución dinámica, concurrente y parametrizada de funciones definidas por el usuario a partir de archivos con extensión .py. La arquitectura del sistema se ha concebido bajo un enfoque modular, utilizando exclusivamente bibliotecas estándar del lenguaje, entre las que se incluyen Tkinter para la construcción de la interfaz gráfica, y ast, inspect, threading y queue para la extracción y análisis de funciones, así como para la planificación de su ejecución en paralelo. La aplicación desarrollada habilita la selección de funciones específicas por parte del usuario, permitiendo además establecer prioridades de ejecución, definir retardos personalizados y configurar los argumentos de entrada, incluso mediante referencias dinámicas a resultados generados en ejecuciones previas. Esta característica proporciona la posibilidad de diseñar flujos de trabajo complejos sin requerir modificaciones directas sobre el código fuente original. A nivel de trazabilidad, el sistema integra un mecanismo automático de generación de logs en formato CSV y almacenamiento de salidas gráficas en formato imagen, cuando el resultado de la función lo amerita. Para validar su correcto funcionamiento, se llevaron a cabo diversos escenarios de prueba que pusieron de manifiesto la robustez del sistema ante errores, su capacidad para gestionar concurrencia respetando criterios de prioridad, y su aplicabilidad en entornos de naturaleza educativa, científica y de automatización. En particular, se ha demostrado su utilidad en tareas que involucran análisis de datos, ejecución secuencial y paralela de procesos, y automatización de flujos definidos por el usuario. Como resultado, se presenta una herramienta versátil, escalable y de amplio espectro de aplicación en contextos donde la planificación y ejecución dinámica de funciones representa un componente esencial
Towards a Foundation Model for Brain MRIs: NeuroVision
No full textEls models fundacionals tenen un gran potencial en aplicacions d'imatge mèdica, especialment en escenaris amb poca disponibilitat de dades etiquetades i on l'entrenament específic per tasques redueix la capacitat de generalització. En aquest treball presentem NeuroVision, un model fundacional basat en transformadors de visió per a imatges de ressonància magnètica cerebral. El model s’ha entrenat amb BrainATLAS, un conjunt de dades de gran escala amb 69.878 imatges T1 no etiquetades obtingudes de quatre fonts públiques. Per enriquir el model amb coneixement anatòmic, proposem una nova estratègia de preentrenament pseudo-supervisionat que fa ús de les etiquetes anatòmiques generades per l’eina FreeSurfer. Aquest preentrenament en dues fases —que combina aprenentatge auto-supervisionat i segmentació anatòmica— afronta tres reptes principals: la pèrdua d’informació estructural, les limitacions de memòria en el processament 3D, i l’oblit catastròfic durant entrenaments seqüencials. Avaluem NeuroVision en sis tasques clíniques de classificació a nivell d’imatge i dues tasques de predicció densa, emprant 15 conjunts de dades públics addicionals. El model mostra millores constants respecte als mètodes base, amb un increment mitjà del 14.74% en la macro-AUC. També mostra un bon rendiment en escenaris amb pocs exemples i tasques complexes, i generalitza bé a dades fora de distribució. Finalment, analitzem la interpretabilitat de les representacions apreses pel model en relació amb les característiques anatòmiques cerebrals. Els nostres resultats posicionen NeuroVision com un model fundacional robust i versàtil per a la ressonància magnètica cerebral, amb una gran aplicabilitat clínica.Los modelos fundacionales representan una gran oportunidad para las aplicaciones de imagen médica, especialmente en contextos donde hay poca disponibilidad de datos etiquetados y el entrenamiento específico por tarea limita la capacidad de generalización. En este trabajo presentamos NeuroVision, un modelo fundacional basado en transformadores de visión para resonancia magnética cerebral. El modelo se entrena sobre BrainATLAS, un conjunto de datos a gran escala compuesto por 69,878 imágenes de resonancia magnética T1 sin etiquetar, obtenidas de cuatro fuentes públicas. Para dotarlo de conocimiento anatómico, proponemos una estrategia novedosa de preentrenamiento pseudo-supervisado que utiliza las etiquetas anatómicas generadas por la herramienta FreeSurfer. Este proceso de preentrenamiento en dos etapas —que combina aprendizaje auto-supervisado y segmentación anatómica— aborda tres retos clave: la pérdida de información estructural, las limitaciones de memoria en imágenes 3D, y el olvido catastrófico al entrenar secuencialmente para distintos objetivos.
Evaluamos NeuroVision en seis tareas clínicas de clasificación a nivel de imagen y en dos tareas de predicción densa, utilizando 15 conjuntos de datos públicos adicionales. El modelo muestra mejoras consistentes respecto a los métodos base, con un aumento medio del 14.74% en la macro-AUC. Además, NeuroVision destaca en contextos con pocos datos disponibles y tareas de alta dificultad, generalizando correctamente a muestras fuera de distribución. Finalmente, analizamos la interpretabilidad de las representaciones aprendidas por el modelo en relación con características anatómicas del cerebro. Nuestros resultados posicionan a NeuroVision como un modelo fundacional robusto y generalizable para resonancia magnética cerebral, con alto potencial clínico en neuroimagen.Foundation models hold significant promise for medical imaging applications, particularly in scenarios where labeled data is scarce and task-specific training limits generalizability. In this work, we introduce NeuroVision, a vision transformer-based foundation model for brain MRI. The model is trained on BrainATLAS, a large-scale dataset of 69,878 unlabeled T1-weighted brain MRI scans collected from four public sources. To enrich the model with anatomical knowledge, we propose a novel pseudo-supervised pretraining strategy that leverages structural labels generated by the FreeSurfer tool. This two-stage pretraining process—combining self-supervised learning and segmentation-based pseudo-supervision—addresses three key challenges in representation learning: loss of structural information, memory limitations in 3D processing, and catastrophic forgetting during sequential training.
\vspace{1em}
We evaluate NeuroVision across six image-level clinical tasks and two dense prediction tasks using 15 additional public datasets. The model demonstrates consistent improvements over baseline methods, with a 14.74% increase in macro-AUC on average. NeuroVision also shows strong performance in low-data and high-difficulty settings, and generalizes well to out-of-distribution samples. Finally, we analyze the interpretability of the model’s learned representations in relation to anatomical brain features. Our results position NeuroVision as a robust and general-purpose foundation model for brain MRI, offering improved clinical applicability across a diverse set of neuroimaging tasks.Outgoin
Santa Coloma de Gramenet : fer ciutat a través de les lluites veïnals
No full textAquest treball analitza el paper de les lluites veïnals de Santa Coloma de Gramenet com a motor de transformació urbana. Situada a la perifèria de Barcelona, a la zona del Besòs, la ciutat va créixer acceleradament durant el franquisme, especialment en l’etapa anomenada “desarrollismo”, amb la qual cosa, va anar acumulant greus dèficits urbans i socials. A través de l’estudi de les hemeroteques, documents d’arxiu i cartografies, s’investiga l’origen d’aquestes reivindicacions i les demandes veïnals. S’analitza també l’impacte que aquestes mobilitzacions van tenir en el municipi, des de la creació de parcs, mercats o escoles, fins a la millora de la xarxa viària i el transport públic. El treball també aborda les reivindicacions més recents, sorgides després de la crisi del 2008 on es posa l’accent en la defensa de les zones verdes i la qualitat urbana. Aquesta anàlisi permet entendre com els veïns han contribuït de manera directa en la transformació de la ciutat.Este trabajo analiza el papel de las luchas vecinales de Santa Coloma de Gramenet como motor de transformación urbana. Situada en la periferia de Barcelona, en la zona del Besòs, la ciudad creció aceleradamente durante el franquismo, especialmente en la etapa llamada “desarrollismo”, con lo cual, fue acumulando graves déficits urbanos y sociales. A través del estudio de las hemerotecas, documentos de archivo y cartografías, se investiga el origen de estas reivindicaciones y las demandas vecinales. Se analiza también el impacto que estas movilizaciones tuvieron en el municipio, desde la creación de parques, mercados o escuelas, hasta la mejora de la red viaria y el transporte público. El trabajo también aborda las reivindicaciones más recientes, surgidas después de la crisis del 2008 donde se hace hincapié en la defensa de las zonas verdes y la calidad urbana. Este análisis permite entender como los vecinos han contribuido de manera directa en la transformación de la ciudad.This work analyzes the role of the neighborhood fights of Santa Coloma de Gramenet as an engine of urban transformation. Located on the periphery of Barcelona, in the Besòs area, the city grew rapidly during the Franco regime, especially in the so-called “desarrollismo”, with which it accumulated serious urban and social deficits. Through the study of newspaper libraries, archive documents, cartographies and interviews, the origin of these claims and the demands that are planned are investigated. It also analyzes the impact that these mobilisations had on the municipality, from the creation of parks, markets or schools, to the improvement of the road network and public transport. The work also addresses the most recent demands, arising after the crisis of 2008 where emphasis is placed on the defense of green areas and urban quality. This analysis allows us to understand how the neighbors have contributed directly to the transformation of the city
Disseny i implementació d'un programa de pràctiques de laboratori en oleohidràulica
No full textEl objetivo de este proyecto es la modernización y optimización de las prácticas de laboratorio en oleohidráulica, mediante la integración de metodologías didácticas actualizadas y el uso de herramientas digitales. La oleohidráulica es una disciplina clave en sectores como la automoción, la maquinaria industrial y los sistemas de automatización, por lo que es esencial garantizar una formación práctica alineada con las necesidades tecnológicas actuales. Para alcanzar este objetivo, se han diseñado y desarrollado cuatro prácticas complementarias, con una estructura progresiva: 1. Análisis del sistema hidráulico: el alumno estudia la maqueta del laboratorio sin ponerla en funcionamiento, identifica los componentes y realiza el esquema unifilar y el esquema de fases. 2. Cálculo del sistema: a partir de los datos técnicos del sistema, se calculan caudales, presiones, pérdidas de carga y la potencia requerida del motor. 3. Visualización mediante hidráulica transparente: se observa el comportamiento del fluido en los componentes del circuito, ya montado previamente por el profesorado, permitiendo una comprensión visual sin riesgos. 4. Simulación con Automation Studio: los alumnos reproducen el circuito en el software, configurando los parámetros hidráulicos reales para validar su funcionamiento y comprobar el rendimiento del sistema. La metodología aplicada combina teoría, cálculo, experimentación visual y simulación, facilitando un aprendizaje completo, seguro y adaptado al entorno profesional. Se proporcionan al alumnado recursos digitales como vídeos explicativos, guías paso a paso y documentación de apoyo a través de la plataforma Atenea. Los resultados esperados incluyen una mayor comprensión del comportamiento de los sistemas oleohidráulicos, la capacidad de analizar y simular circuitos con precisión, y la mejora de la autonomía técnica del alumnado. Además, este proyecto sienta las bases para futuras mejoras del laboratorio, como la incorporación de control remoto de los equipos y el desarrollo de nuevas prácticas didácticas.The objective of this project is the modernization and optimization of laboratory practices in fluid power (oleohydraulics), through the integration of updated teaching methodologies and the use of digital tools. Oleohydraulics is a key discipline in sectors such as automotive, industrial machinery, and automation systems, making it essential to provide practical training aligned with current technological demands. To achieve this objective, four complementary and progressively structured laboratory practices have been designed and implemented: 1. System analysis: students study the laboratory hydraulic setup without powering it on, identify its components, and draw the circuit diagram and phase diagram. 2. System calculations: based on technical data, students calculate flow rates, pressures, pressure losses, and the required power of the electric motor. 3. Visualization using transparent hydraulics: students observe the real behavior of the fluid in the components of a preassembled circuit, improving understanding through direct visual analysis. 4. Simulation with Automation Studio: students recreate the circuit in the software, inputting real hydraulic parameters to validate its behavior and analyze performance. The methodology combines theory, manual calculations, visual experimentation, and simulation, promoting a comprehensive, safe, and industry-relevant learning experience. Students receive additional resources such as video tutorials, step-by-step guides, and supporting materials via the Atenea platform. Expected outcomes include a better understanding of hydraulic system behavior, enhanced simulation and analysis skills, and improved technical autonomy. Furthermore, this project lays the groundwork for future upgrades to the laboratory, such as remote equipment control and the development of new educational practices