vgaraujov/thesis-chile huggingface dataset:
Diseño e implementación de un sistema prototipo para recuperar aromas durante la fermentación enológica.

El vino es un producto chileno distintivo cuya calidad está determinada por la presencia de cientos de moléculas odorantes, producidas mayoritariamente durante la fermentación alcohólica. Hasta un 40% de los compuestos odorantes se pierden durante la fermentación por arrastre ocasionado por el dióxido de carbono. Algunas de las medidas que se toman industrialmente para minimizar las pérdidas aromáticas -por ejemplo la fermentación a bajas temperaturas- tienen efectos negativos en el proceso productivo (aumento en 20% el tiempo de fermentación promedio y en 30% los gastos energético). Este estudio tiene como objetivo diseñar e implementar un dispositivo capaz de recuperar los aromas que son liberados naturalmente durante la fermentación por el arrastre con CO2. Para ello se realizó un diseño racional de un sistema de recuperación basado en condensación. Se diseñaron 3 prototipos y se implementaron en fermentaciones a diversas escalas (desde escala laboratorio hasta escala industrial). El primer prototipo se basó en condensación en un etapa (0°C), mientras que los dos últimos se basaron en condensación en dos etapas (0 y -40°C). La recuperación aromática mostró que la mayor recuperación volumétrica y aromática se obtiene en los prototipos basados en dos etapas de condensación. En la segunda etapa de condensación se recuperan hasta el 90% de los compuestos perdidos en la corriente gaseosa. El prototipo 1 (condensación simple) tuvo una muy baja recuperación másica (menor al 1%) mientras que la recuperación de esteres en el prototipo 3 (condensación en dos etapas) fue de 12% en fermentaciones a baja temperatura y de 51% en fermentaciones realizadas a mayor temperatura. Este estudio demostró que es posible recuperar significativamente compuestos liberados durante el proceso fermentativo con un sistema no-invasivo e inocuo como lo es la condensación. La recuperación aromática permitirá al enólogo la generación de vinos con mayor calidad y los consumidores se verán favorecido al encontrar una variedad más amplia de vinos.
Commodity price forecasts, futures prices and pricing model.

A pesar de que los modelos de precios de commodities han sido exitosos en ajustar la estructura de precios futuros y su dinámica en el tiempo, ellos no generan distribuciones de precios spot precisas. Este paper desarrolla un nuevo enfoque para calibrar estos modelos no solo usando observaciones de precios de futuros de petróleo, sino que también pronósticos de precios spot de petróleo realizados por analistas.Se concluye que para obtener curvas razonables de precios spot esperados se deben usar pronósticos de precios de analistas, tanto solos o conjuntamente con datos de precios de futuros. El uso de ambos sets, futuros y pronósticos, en contraste con el uso pronósticos únicamente, genera curvas de spot esperado que no difieren considerablemente en el corto/mediano plazo, aunque sí existen variaciones significativas en el largo plazo. Por otra parte, la inclusión de pronósticos realizados por analistas, sumados a los datos de precios futuros (en vez del uso de futuros únicamente), no altera significativamente la curva de futuros en el corto/mediano plazo, pero sí existe un efecto significativo en la estimación de precios futuros de largo plazo.
Detección y estimación de ingestas para control predictivo de páncreas artificial en pacientes con TIDM.

La diabetes mellitus tipo 1 es una enfermedad crónica cuya prevalencia aumenta anualmente en la población chilena. Su tratamiento más avanzado es a través de infusión de insulina mediante sistemas de páncreas artificial, no obstante, estos no funcionan en forma automatizada pues necesitan del paciente para informar ingestas, entre otros datos y eventos. Así, el objetivo de esta tesis es el diseño de un algoritmo de páncreas artificial capaz de detectar eventos de ingesta, estimar y predecir la glucosa absorbida e incorporar estos elementos en una terapia de infusión autónoma. Para ello, el algoritmo propuesto cuenta con un identificador adaptivo de la dinámica de glucosa e insulina del paciente a través de datos de entrada-salida del sistema y un observador que detecta ingestas y estima en tiempo real su absorción de glucosa asociada. Luego, se ajusta un modelo de absorción,a partir de las estimaciones, que se incorpora en una ley de control predictivo. Así, se obtiene un sistema que no requiere calibración para cada usuario ni su intervención para notificar ingestas y, adicionalmente, permite dejar en evidencia la mejora del desempeño de un control de infusión autónoma producto de la utilización de información inferida sobre la alimentación del paciente. Pruebas in silico de lazo abierto del algoritmo mostraron un retardo de 3 muestras al detectar ingestas, un mínimo en el estado del arte, y altoajuste de las estimaciones y predicciones al proceso de absorción. Asimismo, se obtuvo una mejora en lazo cerrado respecto del control predictivo clásico al reducir el tiempo de estabilización en un 60% a menos de 3;5 horas y eliminar sobredosis de insulina que provocan hipoglucemia. Aún así, no se logró evitar hiperglucemias tras la ingesta pues las predicciones carecen de precisión en el corto plazo y, por ello, se propone incluir técnicas heurísticas para complementar las leyes de control de terapias de insulina. En suma, se probó la posibilidad de automatizar páncreas artificiales para rechazar ingestas, y se diseñó un algoritmo que provee nueva información para refinar el tratamiento en lazo cerrado de la diabetes. Sin embargo, aún resta validar su robustez en aplicaciones in vivo
Evaluación cuantitativa de efectos de sitio 3D producto de la variabilidad natural del suelo utilizando el método de elementos espectrales : aplicación en la ciudad de Arica.

Chile, yace sobre el contacto que existe entre las placas Sudamericana y de Nazca, desde Arica por el norte a la Península de Taitao en el sur.Esto lo convierte en uno de los países más sísmicos del mundo. Dado este contexto es necesario poseer herramientas útiles al momento de evaluar la amenaza sísmica de un lugar en particular. En los últimos años, varios trabajos se han llevado a cabo con el propósito de estudiar las propiedades dinámicas de los suelos de fundación en las ciudades más pobladas del norte de Chile, motivados por la laguna sísmica de 136 años en dicha zona, la cual fue interrumpida el 1de abril de 2014 con el terremoto de Pisagua Mw = 8:2 (Barrientos, 2014). El objetivo de este trabajo es realizar una estimación, mediante modelación numérica, de la variabilidad espacial de la amplificación sísmica producto de la heterogeneidad natural de las propiedades dinámicas de los suelos en una zona de gran densidad demográfica de la ciudad de Arica. La información de la distribución de propiedades fue recopilada a través de una detallada campaña geofísica, la que incluyó métodos basados en el registro de ondas de superficie y gravimetría. Para estimar los efectos de sitio, se resuelve la ecuación de propagación de ondas en medios heterogéneos a través del Método de Elementos Espectrales. Dicho método permite incluir la topografía, la superficie irregular de contacto entre el suelo y la roca así como la distribución heterogénea de las principales propiedades mecánicas en el medio discretizado. El comportamiento inelástico de los suelos fue considerado incorporando curvas de degradación de la rígidez e incremento del amortiguamiento. Los cálculos se llevaron acabo utilizando el programa de código abierto ”SPEED” (Mazzieri et al.,2013). Los resultados de la distribución del PGA (Peak Ground Acceleration), y otros indicadores de movimiento fuerte, son comparados frente a resultados demo de los estándar 1D de capas estratificadas horizontalmente en el dominio de las frecuencias. Los resultados de los modelos visco elásticos muestran que la zona norte de la ciudad de Arica no presenta importantes efectos de sitio biotridimensioales producto de la geometría de la cuenca sedimentaria. Aunque ciertos efectos interesantes salen a la luz al utilizar modelos que degraden el material según la deformación impuesta por el sismo. En general en la zona norte de la ciudad de Arica bastaría con modelos simplificados para evaluar la amplificación sísmica de una localidad en particular. Este efecto no puede ser generalizado a otras áreas como la zona sur, donde la anomalía de gravedad y la geofísica de ondas superficiales permite intuir un basamento con una geometría más compleja.
Desarrollo y aplicación de una metodología para evaluar el valor de la flexibilidad en proyectos de planificación de la expansión en transmisión eléctrica desde el punto de vista de un planificador social.

Esta Tesis explora el valor de la flexibilidad en proyectos de planificación de la expansión en transmisión eléctrica (TEP) mediante opciones reales y desde el punto de vista de un planificador social. En el contexto de los mercados eléctricos liberalizados actuales, los proyectos de TEP enfrentan múltiples incertidumbres. Estas incertidumbres generan que estrategias tradicionales de evaluación de proyectos, como el análisis de flujos de cajas descontados o el análisis costo-beneficio, recomienden frecuentemente decisiones de inversión sub-óptimas. Para incluir el efecto de la incertidumbre en la valorización de estas inversiones, esta investigación desarrolla una metodología que evalúa el beneficio social descontado de añadir flexibilidad a través de opciones reales y utilizando el método Least Square Monte Carlo. La metodología se aplicó para calcular el valor que tiene el añadir flexibilidad en un tramo del proyecto de la TEP que interconectará el Sistema Interconectado Central y el Sistema Interconectado del Norte Grande a partir del año 2018 en Chile. Los resultados concluyen que incluir flexibilidad aumenta el beneficio social esperado en $14,03 millones de dólares americanos. Al analizar las variables que afectan el valor del proyecto flexible, se observa que la flexibilidad tiene mayor valor cuando hay más incertidumbre y cuando los costos asociados a añadirla son menores. Además, en base a un análisis de sensibilidad de la congestión, se deduce que el valor del proyecto debería aumentar al haber más tramos flexibles en la red.
Optimisation of replacement intervals for pulse jet fabric filters of a coal power generation plant.

Uno de los desafíos de los sistemas de generación eléctrica en base a carbón es la reducción de emisiones de material particulado. Hoy en día los filtros de mangas pulse jet son una alternativa para limpiar los gases de la combustión del carbón. Una falla de filtros genera emisiones fuera de control lo que obliga a detener la planta, generando a su vez drásticas consecuencias económicas y medioambientales. Esta es la principal razón para considerar este tipo de filtros como componentes críticos, a pesar de su bajo costo. Para el caso de los filtros pulse jet, pulsos de alta presión deben descargarse frecuentemente para liberar el polvo capturado por ellos y mantener su apropiado funcionamiento. Este estudio muestra el efecto de la frecuencia de pulsos en la vida útil de los filtros de mangas desde el punto de vista de la confiabilidad. Este enfoque considera que los ciclos acumulados de limpieza se estiman y se incluyen como una escala de tiempo combinado junto a las horas de operación en el análisis de confiabilidad. De acuerdo a lo revisado por los autores, este tipo de análisis de tiempos combinados nunca se ha reportado antes en la literatura. El objetivo es estimar intervalos de reemplazo óptimos para los filtros considerando costos de mantenimiento y confiabilidad de los filtros. El modelo generado se probó en un estudio de caso de una termoeléctrica. Los resultados muestran ahorros de hasta 40% en costos directos al realizar reemplazos antes de tiempo. Además, al evitar fallas inesperadas se pueden ahorrar entre 20 y 30 mil USD por hora de detención, sin considerar las multas por no cumplir con las regulaciones medioambientales.
A method to identify virtual design and construction implementation strategies from a lean construction perspective.

Existen importantes avances en las sinergias entre el modelado de información de construcción (BIM), como parte del diseño y construcción virtual (VDC), y la construcción lean. Sin embargo, la literatura no explora completamente la naturaleza o razones conceptuales detrás de estas sinergias. Una mejor comprensión de estas sinergias permitiría a la industria de la arquitectura, la ingeniería y la construcción (AEC) lograr una mejor implementación entre lean y VDC, y sería un peldaño para seguir diseñando nuevas sinergias.Además, en los últimos años, la industria AEC ha ampliado el uso de VDC; especialmente los métodos de construcción lean, para ofrecer un mayor valor a sus clientes. VDC incluye el uso de la gestión de producción utilizando métodos lean como parte integral de su método y teoría. Múltiples casos de estudio han concluido que se logran mejores resultados mediante la implementación de ambas iniciativas en conjunto.A pesar de la gran importancia de ambas metodologías, VDC sigue siendo un desafío ya que las empresas carecen de estrategias de implementación y su relación con la construcción Lean.El objetivo de esta investigación es diseñar una metodología sistemática que permita a las empresas AEC identificar las mejores estrategias de implementación de los modelos VDC y su impacto en el desempeño con la construcción lean como moderador.Para alcanzar el objetivo final d se llevaron a cabo los siguientes objetivos específicos:• Se llevó a cabo una revisión de la literatura para explorar las sinergias entre la construcción lean y VDC, incluyendo BIM (producto), modelado de procesos y organización;• Se creó un modelo de interacciones entre los elementos de VDC, incluyendo moderadores en relaciones específicas;• Se analizó la frecuencia de las referencias en la literatura utilizando un método estadístico (cuadrados mínimos parciales de PLS) para probar las hipótesis nulas y evaluar el significado de las relaciones y los moderadores. • Se informaron y discutieron los resultados.• Se dibujaron las conclusiones en base a los resultados.Este estudio tiene contribuciones académicas y prácticas. La principal contribución teórica al conocimiento en el campo de VDC y Lean es el diseño del modelo de influencia VDC/Lean, basado en evidencia estadísticamente significativa entre las relaciones de los elementos en la implementaciones de VDC con Lean como moderador. Los resultados indican que se alcanzan mejores resultados del proyecto cuando Lean es un elemento integral dentro de la implementación de VDC.Una contribución práctica es que los profesionales pueden usar las ideas y los hallazgos para apoyar las decisiones sobre la implementación de VDC y Lean dentro de la industria AEC.Como se mencionó, los modelos de VDC se implementan de acuerdo con anécdotas y creencias basadas en proyectos pasados, que han motivado a muchos proyectos y empresas en muchos países a usar métodos VDC, pero aún no han llevado a la adopción universal en todo el mundo.
A machine learning approach to predict gene expression signatures, local gene networks, and key genes for biological functions of interest.

Un objetivo importante en la investigación biológica es descubrir genes relevantes para funciones biológicas de interés. Estas funciones pueden tener distintos grados de complejidad, desde procesos biológicos específicos a características complejas como “enfermedades metabólicas” en humanos o “tiempo de floración” en plantas. Esta tesis presenta “Discriminative Local Subspaces” (DLS), un método computacional que combina técnicas de aprendizaje de máquina supervisado y coexpresión para predecir redes de genes capaces de exponer nuevos genes y señalar cuáles son importantes para una función biológica de interés. Además presenta GENIUS, un servidor web que permite a la comunidad científica aprovechar las capacidades de DLS a través de una interfaz amistosa. En contraste con las redes de coexpresión tradicionales, DLS usa el conocimiento disponible en GeneOntology (GO) para generar conjuntos de entrenamiento informativos y guiar la búsqueda de “firmas de expresión”: patrones de expresión distintivos para los genes que participan en una función biológica de interés. Luego, DLS une los genes que se coexpresan con estas firmas para formar una red génica que contiene tanto genes conocidos como nuevos, para la función biológica de interés. Nuestras evaluaciones sistemáticas demuestran que DLS puede predecir genes nuevos con precisiones comparables a los métodos altamente discriminativos “Support Vector Maquines” (SVM), pero manteniendo la representación intuitiva e informativa que proveenlas redes de coexpresión. Más aún, nuestras evaluaciones muestran que, en contraste con estos métodos, DLS mejora su precisión sistemáticamente al aumentar la cantidad de datos experimentales disponibles. Además, nuestras evaluaciones en escenarios reales muestran que GENIUS puede realizar nuevos descubrimientos de manera efectiva. En particular,GENIUS predijo un nuevo gen, clave para mejorar la eficiencia del uso del nitrógeno en plantas, lo cual fue validado experimentalmente. Por lo tanto, creemos que GENIUS puede ayudar a generar hipótesis concretas a partir de conocimiento previo, realizar nuevos descubrimientos y, por lo tanto, mejorar nuestra comprensión molecular sobre los sistemas biológicos. GENIUS actualmente puede ser utilizado en ocho importantes organismos y es de libre acceso en http://networks.bio.puc.cl/genius.
Participación de un agregador de respuesta de demanda en mercados eléctricos : manejo óptimo de contratos.

La respuesta de demanda (DR) es una forma versátil para proveer flexibilidad a los sistemas eléctricos de potencia. Para poder manejar la flexibilidad asociada a la gran cantidad de recursos de DR distribuidos, en el contexto de los mercados eléctricos, estos deben ser agregados por un nuevo participante denominado agregador de respuesta de demanda. En este trabajo se presenta un modelo de optimización para determinar la operación óptima de un agregador de DR que maneja un portafolio de programas de DR que le permiten participar en los mercados mayoristas de electricidad. El agregador es considerado como un participante estratégico en el mercado de tiempo real. El portafolio de recursos de DR esta compuesto por varios contratos de desprendimiento de carga y cargas flexibles que pueden ser ejecutadas para modificar la demanda agregada hora a hora. La incertidumbre de los precios de mercado y los requerimientos de balance son representados a través de un conjunto de escenarios basados en datos históricos. El modelo propuesto es un programa matemático binivel estocástico, que puede ser reformulado como un programa lineal-entero mixto (MILP). Diversos casos de estudios con resultados numéricos son presentados.
Sparse KNN - a method for object recognition over x-ray images using KNN based in sparse reconstruction

El reconocimiento de objetos en imágenes de rayos X no es una tarea trivial, lidiando con problemas fundamentales tales como la ausencia de color o la oclusión particular del problema, difiriendo esta segunda de la oclusión con la que generalmente nos encontramos,puesto que en una radiografía el objeto siempre es visible, así como cada otro objeto en la imagen, por lo que más que obstruir la visión, las imágenes de rayos X las combinan. Es por esto que se presenta un método basado en los puntos SIFT extraídos de la imagen.Estos puntos son primeramente usados para entrenar un modelo para cada clase presente,Pistola, Shuriken, Hoja de afeitar y Otros o No clase. Luego, utilizando este modelo, se busca la reconstrucción sparse de estos puntos, los cuales son clasificados utilizando una métrica de distancia, construyendo un clasificador por cada clase. Una fase clave en este método es la selección de características, seleccionamos alrededor de 50 características de las 128 del descriptor SIFT, esta selección diferente para cada clasificador. La finalidad de esta selección es disminuir el ruido agregado por la oclusión radiológica antes explicada.Se demuestra empíricamente la importancia del ajuste de parámetros, los cuales toman una gran importancia para aumentar el rendimiento del algoritmo, entre los parámetros a ajustarse encuentran, umbrales de aceptación de distancia, umbral sobre el Sparsity Concentration Index, siendo este un índice usado para saber si la reconstrucción sparse es representativa de una o varias clases; y una representación de la importancia de posición relativa al centro del objeto a cada punto SIFT encontrado. La efectividad de nuestro método fue probada reconociendo tres objetos peligrosos diferentes: pistolas, shuriken (estrellas ninja) y cuchillas de afeitar. Con esto, en nuestros experimentos, se obtienen resultados sobre un 94% de precisión.
Turbulence estimation in wide-field adaptive optics systems.

La hipótesis de este trabajo es que las desviaciones y aberraciones de un instrumento de óptica adaptativa pueden ser cuantificadas e incorporadas a una simulación, con el fin de entrenar un reconstructor tomográfico válido bajo condiciones experimentales. Con este propósito se caracterizó la banca óptica BEAGLE (Sáez, Basden, Guzmán, Dubost, & Berdja, 2014), un experimento de óptica adaptativa multi-objeto que emula a CANARY del William Herschel Telescope. Los parámetros adquiridos son empleados para ajustar una simulación de la banca óptica, la cual produce datos de validación. Se propone una técnica para manejar desviaciones instrumentales, cuando las mediciones son realizadas utilizando un sensor de frente de onda Shack-Hartmann (SH). Dos desviaciones son tratadas: heterogeneidad de sub-aperturas y aberraciones dependientes del campo. La primera se debe a aberraciones estáticas en el eje y a imperfecciones en la construcción del Shack-Hartmann. La segunda es el producto de aberraciones ópticas fuera del eje. La técnica de corrección mitiga las desviaciones de las mediciones realizadas por el SH, antes de entregárselas a un reconstructor basado en una red neuronal artificial (ANN por su siglas en inglés). La intención es exponer a la ANN a datos normalizados, similares a aquellos producidos en simulación para su entrenamiento. Una vez implementada, la corrección falla en entregar mejora alguna. Para lidiar con esto, se realiza un análisis de sensibilidad. Como es de esperar, la ANN se muestra robusta frente al ruido. Dado que la corrección propuesta puede ser vista por el reconstructor como ruido, su efecto es limitado. También se probó con otras fuentes de error, tales como el perfil atmosférico y el pointing. Cuando estos errores caen en órdenes de magnitud esperados, su influencia en la estimación del sistema es despreciable, bajo 1%. La varación más significativa de rendimiento se observa cuando se cambia un parámetro atmosférico: la escala externa. Trabajo futuro considera la realización de pruebas para todas las fuentes de error, en una simulación inclusiva, así como el entrenamiento de un reconstructor que considere incertidumbre en estos factores.