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FACULTAD DE INGENIERÍA junio 2018 Publicación Semestral Santa Cruz de la Sierra, Bolivia


FACULTAD DE INGENIERÍA

REVISTA DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA junio 2018 / Publicación Semestral / Santa Cruz de la Sierra, Bolivia Editor Gastón Mejía Brown Autores Gustavo Aponte Carlos M. Chang Albitres, Delmar Salomon e Iraki Ibarra Eduardo Gianella Alberto López Hernán Peña Galarza Luis Hugo Peñarrieta Echenique y Gerardo Edgar López Trujillo Alexandre Pescuma, Christian Velasco Algarañaz y Guilherme Gimenes Correia Osvaldo Rosales Sebastián Sauto Valeria Vaca Pereira Javier Alanoca Gutiérrez y Evelin Rossi Baigorria Flores


Presidente del Directorio: Rectora: Decano Facultad de Ingeniería: Editor: Diseño y Diagramación:

Carlos Díaz Villavicencio Lauren Müller de Pacheco Javier Alanoca Gutiérrez Gastón Mejía Brown Carlos Ricardo Sanjinés Aduviri

Consejo Editorial: Lauren Müller de Pacheco Roberto Antelo Scott Javier Alanoca Gutiérrez Gastón Mejía Brown

© Junio 2018 Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra - UPSA Av. Paraguá y Cuarto Anillo Tel.: +591 (3) 346 4000 | Fax: +591 (3) 346 5757 Apartado Postal Nº 2944 Santa Cruz de la Sierra, Bolivia

Derechos de autor Prohibida la reproducción total o parcial de la presente obra por cualquier medio sin citar expresamente la fuente. Autoridades Universitarias Rectora Gerente General Vicerrector académico Secretario General Directora Académica

Lauren Müller de Pacheco Tihana Vranjican de Suárez Sergio Daga Mérida Roberto Antelo Scott Julvi Molina Machicao


FACULTAD DE INGENIERÍA

ÍNDICE 07

Prólogo

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ESTADO DEL ARTE EN LA IMPLEMENTACIÓN DE SISTEMAS INTERNACIONALES DE GESTIÓN DE CARRETERAS Carlos M. Chang Albitres, Delmar Salomón e Iraki Ibarra

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ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LA CONTAMINACIÓN ACÚSTICA EN LA CIUDAD DE SANTA CRUZ DE LA SIERRA Alberto López

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APLICACIONES DE BIG DATA EN EL ÁREA DE SALUD Alexandre Pescuma, Christian Velasco Algarañaz y Guilherme Gimenes Correia

37 39

EL SENTIDO DE INNOVAR: MÉTODO PARA SU ÉXITO Sebastián Sauto SISTEMA DE ILUMINACIÓN INTELIGENTE CON PANELES SOLARES PARA LA CARRETERA SANTA CRUZ DE LA SIERRA – ABAPÓ Luis Hugo Peñarrieta Echenique y Gerardo Edgar López Trujillo


45

EL VALOR DE LA CONECTIVIDAD Gustavo Aponte

47

PRODUCCIÓN DE LAS GASOLINAS AUTOMOTRICES EN BOLIVIA Hernán Peña Galarza

51

ESTUDIO DE TRES SUELOS ESTABILIZADOS CON EMULSIÓN ASFÁLTICA Valeria Vaca Pereira

55

ANÁLISIS DE CABLE POR EL MÉTODO DE LAS DIFERENCIAS FINITAS Eduardo Gianella

61

EFECTO DE SISTEMAS DE DESPLAZAMIENTO EN EL COMPORTAMIENTO DE PILOTES PERFORADOS EN ARENAS Osvaldo Rosales

69

BASES DE DATOS RELACIONALES DIFUSAS Javier Alanoca Gutiérrez / Evelin Rossi Baigorria Flores


FACULTAD DE INGENIERÍA

PRÓLOGO Me es muy grato presentar la revista de la Facultad de Ingeniería en Investigación Ciencia e Innovación, en su primera edición, como un espacio de publicación de artículos científicos, técnicos y divulgativos del estado del arte en la Ingeniería en todas sus áreas para difundir las actividades científicas destacadas que realizan profesores y estudiantes en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra (UPSA) y, en el marco de la política de Internacionalización de esta Universidad, abrir la misma a contribuciones de distinguidos científicos e investigadores de otras universidades y latitudes. Atravesamos un período único, donde estamos percibiendo los cambios y evolución de la ciencia y de la tecnología en sus diferentes aspectos, como son los nuevos materiales, la nanotecnología, innovación en sistemas de producción y servicios, incorporación de nuevos sistemas de construcción con nuevos materiales y nuevas técnicas, incorporación de procesos ecológicos en todas las actividades de la ingeniería e industria, desarrollo de tecnología para el aprovechamiento de los recursos no renovables como la energía fotovoltaica, incorporación de la computación en la nube y computación ubicua e internet de las cosas, virtualización de los sistemas computacionales, robotización en la atención de servicios y desarrollo de productos novedosos, virtualización de la moneda con Bitcoin y nuevos protocolos como Blockchain; nuevas tecnologías que están generando disrupción en los servicios y productos novedosos de la industria y negocios en general. Hemos ingresado a una era de cambios fundamentales en la forma de pensar , actuar y desarrollarse del ser humano con el auxilio de la tecnología lo que invita a investigar y caminar acompañado de estos cambios para lograr una transferencia adecuada de la tecnología, contribuir a la innovación y crear, como resultado de ello, una tecnología propia pero de vanguardia. Los temas que se abordan en la revista para esta ocasión, están relacionados con el sector energético que está promoviendo innovación en la búsqueda y apropiación de mayores fuentes renovables y no renovables; estudio de suelos en la construcción, valoración de la conectividad en la época de Internet; investigación en el monitoreo sísmico en una región como el Departamento de Santa Cruz, considerado como propenso a movimientos sísmicos; innovación como un proceso de búsqueda de ventajas competitivas en el desarrollo de productos y servicios; investigaciones sobre el medio ambiente, entre ellas, la contaminación sonora en Santa Cruz; Big Data como un tema que surge para el análisis de los datos y la información con el crecimiento exponencial de aplicaciones en Internet y competitividad de las empresas; el análisis matemático de tensiones en cable por el método de las diferencias finitas, incorporación del conocimiento en la gestión de carreteras y el aprovechamiento de la energía fotovoltaica contribuyendo al medio ambiente; finalmente, la lógica difusa en las consultas de bases de datos estructuradas. Invito a los docentes de la Facultad de Ingeniería de la UPSA a contribuir en forma activa a dinamizar estas actividades de contribución, información y difusión de la ciencia, la tecnología y la innovación, con los informes de sus investigaciones y artículos de proyectos de grado realizados por graduados UPSA, que conlleven valor científico y tecnológico.

Javier Alanoca Gutiérrez Decano Facultad de Ingeniería UPSA


FACULTAD DE INGENIERรA

INVESTIGACIONES Las investigaciones publicadas son de entera responsabilidad de sus autores y no reflejan la posiciรณn de la Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra


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ESTADO DEL ARTE EN LA IMPLEMENTACIÓN DE SISTEMAS INTERNACIONALES DE GESTIÓN DE CARRETERAS The State of the Art in the Implementation of International Road Management Systems Carlos M. Chang Albitres Ph.D., P.E.a, Delmar Salomon Ph.D.*b, Iraki Ibarra, M.S.C.E., E.I.T.c a c* *a) Asistente, Departamento de Ingeniería Civil, Universidad de Texas en El Paso, 500 West University Avenue, El Paso, Texas, Estados Unidos 79968, 915-747-8301, cchangalbitres2@utep.edu *b) Presidente, Pavement Preservation Systems LLC, Boise, Idaho, Estados Unidos 83714, 208-6721977, delmar@pavementpreservationsystems.com *c) Asistente de Investigación, Departamento de Ingeniería Civil, Universidad de Texas en El Paso, 500 West University Avenue, El Paso, Texas, Estados Unidos 79968, 915-747-7870, iibarra@miners.utep.edu Reproducido con permiso de los autores Resumen Los sistemas de gestión de carreteras (SGC) en diversos países se encuentran en distintas etapas de desarrollo. Los conceptos de gestión en la construcción y preservación de carreteras son conocidos pero no han sido totalmente implementados en los SGC. Para poder evaluar el estado del arte en SGC internacionales, se llevó a cabo una encuesta por Road Asset Management Task de la International Road Federation (IRF). Este artículo documenta los resultados de la encuesta basada en respuestas de diecisiete agencias alrededor del mundo. Como resultado de la encuesta se observa que la mayoría de los países están en un proceso de expansión de red vial, y están expectantes en asimilar las lecciones aprendidas por otras agencias para poder implementar un programa efectivo de gestión vial. Por consiguiente, este artículo pretende promover el dialogo sobre SGC para facilitar la implementación de programas efectivos de mantenimiento y rehabilitación de carreteras. Palabras Clave Sistemas de gestión carretera, encuesta internacional, SGC, recolección de datos de carreteras. Abstract Road Management Systems (RMSs) in developing countries are in varying stage of development. The construction and preservation road management concepts are known but have not fully implemented in RMS. In order to assess the state of the art of international RMS, a survey was conducted by the Road Asset Management Task Force of the International Road Federation (IRF). This paper documents the results of the survey based on responses from seventeen agencies across the world. As a result of this survey, it was observed that most of the countries are in expansion process of their road network, and are eager to assimilate the lessons learned by other agencies in order to implement an effective road management program. Therefore, this paper is intended to promote the dialogue about RMS with focus on the implementation of effective maintenance and rehabilitation road programs. Keywords Road management systems, international survey, RMS, road data collection. 1. Introducción En la mayoría de los países, las carreteras son el medio predominante del transporte terrestre. Las carreteras transportan más del 80% de los kilometro-pasajero y más del 50% de los kilometro-tonelada de flete en un país. Consecuentemente, las carreteras y las autopistas forman la columna vertebral de la economía y proveen conexiones críticas a las redes viales en general (1). En la medida en que los países planean las bases para el desarrollo y expansión de su infraestructura vial, es crítico tener herramientas útiles para tomar decisiones estratégicas en el mantenimiento y rehabilitación para un mejor de los presupuestos disponibles. La International Road Federation (IRF) formó una Road Asset Management Task Force en el 2010 para difundir las mejores prácticas de gestión en la preservación, mantenimiento, y rehabilitación de carreteras. La Road Asset Management Task Force contribuye en el intercambio de conocimientos entre las agencias de transporte alrededor del mundo. Este artículo documenta los resultados de una encuesta internacional sobre los sistemas de gestión de carreteras (SGS) con la participación de diecisiete agencias de diferentes países. Es importante hacer notar que en la encuesta participaron agencias que administran redes viales de diferente tamaño. Si bien es cierto que hay diferencias entre las diversas carreteras administradas, los desafíos que enfrentan los administradores son similares con respecto a las limitaciones presupuestales y la necesidad de tecnología de avanzada para la implementar los SGC. También es importante mencionar que la mayoría de las agencias en países en desarrollo están en un proceso de expansión de su red vial. Por lo tanto, es importante para las agencias tener un enfoque coherente integrando las mejores prácticas en la implementación de sus SGC (2).


ESTADO DEL ARTE EN LA IMPLEMENTACIÓN DE SISTEMAS INTERNACIONALES DE GESTIÓN DE CARRETERAS

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2. Encuesta sobre Sistemas de Gestión de Carreteras La encuesta fue realizada para evaluar el estado del arte sobre cómo las agencias administran sus redes viales usando un SGC. La encuesta incluyó preguntas para conocer el nivel de implementación de los programas de gestión de carreteras y sistemas asociados usados por las agencias en la toma de decisiones. Las preguntas en la encuesta cubrieron los tópicos siguientes: •

Tamaño de la red vial y clasificación de las carreteras

¿Qué elementos viales son considerados en el SGC?

¿Qué tipo de información se almacena en el SGC?

¿Cómo las agencias colectan los datos de la red vial?

¿Qué tan frecuente el SGC es usado por las agencias?

¿Cuales son los usos de los SGC por las agencias?

¿Qué tipo de modelos de desempeño son usados en los SGC?

¿Cuál es el nivel de satisfacción de las agencia al usar los SGC?

2.1

Tamaño de la red vial y clasificación de las carreteras

Se presentan los países que participaron en esta encuesta y el tipo software SGC utilizado por la agencia (Tabla 1). Se puede observar que las agencias usan diferentes programas de software SGC para administrar sus redes viales. El tamaño de la red vial administrada por las agencias también varía. La intención al seleccionar agencias con diferentes tamaños de red vial fue para a investigar si habían retos comunes en la implementación del SGC. Tabla 1 – Red Vial de las Agencias Participantes.

# 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

País Chile Chipre Ecuador El Salvador Honduras India Kuwait México Marruecos Nueva Zelanda Nicaragua Nigeria Paraguay Perú Polonia Eslovenia Uruguay

Tipo de SGC HMS-2 En proceso MOP HDM IV HDM IV RAMM HDM IV HDM III dTIMS_CT HDM IV

Kilómetros* 80,505 14,671 43,670 10,866 14,239 3,320,410 5,749 366,095 57,625 93,911 19,137 193,200 29,500 102,887 423,997 38,925 77,732


CARLOS M. CHANG ALBITRES / DELMAR SALOMON / IRAKI IBARRA

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Se presenta una distribución de las agencias basada en el tamaño de la red vial. Figura 1: Tamaño de la Red Vial Administrada por las Agencias.

Respuestas a las encuestas explican porqué algunas agencias han desarrollado sus propios sistemas y otras han adoptado paquetes comerciales. Estas respuestas han sido útiles para entender mejor las necesidades de las agencias de tener un SGC adaptado a las prácticas locales de construcción, clima, materiales, y características del tráfico. Se espera que los resultados de esta encuesta promuevan el diálogo para la implementación de mejores prácticas de gestión vial. 3. DATOS RECABADOS EN LOS SISTEMAS DE GESTIÓN DE CARRETERAS ¿Que elementos viales son considerados en los SGC? El elemento vial predominante en los SGC fue el pavimento seguido por los puentes. Las carreteras en las redes viales se clasifican en: •

Autopistas

Carreteras estatales

Rural

Troncal

Rutas secundarias y ramales

Vialidad fronteriza

Regional

Carreteras principales

Pavimentada

Sin pavimentar

Carretera de asfalto

Carretera empedrada

Carretera de concreto

Afirmado

Cerca del 80% de las agencias mantienen una base de datos electrónica para almacenar la información de la red vial. Otras agencias planean implementar un SGC en un futuro cercano. El 85% de las agencias reportaron tener un sistema de información geográfica (SIG), y el 95% reportaron tener acceso a mapas geográficos.


ESTADO DEL ARTE EN LA IMPLEMENTACIÓN DE SISTEMAS INTERNACIONALES DE GESTIÓN DE CARRETERAS

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3.1

¿Qué tipo de información se almacena en el SGC?

Con respecto a la información almacenada en el inventario, se mencionan los datos de red vial siguientes: •

Nombre de la carretera

Largo y ancho de las secciones

Condición de la carretera

Tipo de superficie del pavimento

Historial de mantenimiento

Se muestra que casi todas las agencias tienen esta información disponible en su inventario (Figura 2). Se presentan datos adicionales recopilados por algunas agencias para proyectar el desempeño a futuro de la red vial. Sin embargo, el historial de mantenimiento no siempre está completo en los registros haciendo difícil evaluar el desempeño y determinar la efectividad de las intervenciones señalizadas (Figura 3).

Figura 2- Tipo de Información en el Inventario de Gestión de Carreteras.

Figura 3- Datos adicionales usados por los SGC para proyectar el desempeño


CARLOS M. CHANG ALBITRES / DELMAR SALOMON / IRAKI IBARRA

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El elemento vial predominante en los SGC fue el pavimento seguido por los puentes. Las carreteras en las redes viales se clasifican en: •

Autopistas

Carreteras estatales

Rural

Troncal

Rutas secundarias y ramales

Vialidad fronteriza

Regional

Carreteras principales

Pavimentada

Sin pavimentar

Carretera de asfalto

Carretera empedrada

Carretera de concreto

Afirmado

Cerca del 80% de las agencias mantienen una base de datos electrónica para almacenar la información de la red vial. Otras agencias planean implementar un SGC en un futuro cercano. El 85% de las agencias reportaron tener un sistema de información geográfica (SIG), y el 95% reportaron tener acceso a mapas geográficos.

3.2 ¿Cómo recolectan las agencias los datos de la red vial? Los datos de la condición de la carretera son recolectados por personal de la agencia (36%), contratista externo (43%), o por una combinación de ambos (21%). Figura 4- Método de Recolección de Datos para Evaluar la Condición de la Red Vial.


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ESTADO DEL ARTE EN LA IMPLEMENTACIÓN DE SISTEMAS INTERNACIONALES DE GESTIÓN DE CARRETERAS

4. RESULTADOS EN LA IMPLEMENTACIÓN DE LOS SISTEMAS DE GESTION DE CARRETERAS Doce agencias tienen un programa de gestión de carreteras con un software que apoya en la toma de decisiones. El Modelo de Gestión y Desarrollo Vial del Banco Mundial (HDM por sus siglas en inglés) es el software más usado por las agencias. El modelo HDM-4, como las versiones anteriores (HDM III, HMS-2), está adecuado para la evaluación económica de las intervenciones de mantenimiento y rehabilitación. Las agencias que no están usando un software comercial indicaron que prefieren integrar un SGC propio a medida que se integre a su estilo de gestión en lugar de usar software comercial. 4.1

¿Qué tan frecuente es usado el SGC por las agencias?

Las agencias usan su SGC con una frecuencia variable. El 58% de las agencias usan el SGC semanalmente, y el 8% solamente una vez al año. Todas las agencias que respondieron a esta pregunta han estado usando el SGC por varios años. Figura 5- Frecuencia de Uso para el Software del RMS.

4.2 ¿Cuáles son los usos de los SGC por las agencias? El mayor uso de los SGC está en asistir en la toma de decisiones. Los SGC identifican proyectos candidatos para ser incluidos en los programas de mantenimiento y rehabilitación. La mayoría de las agencias usa un SGC para almacenar los datos del inventario de la red vial, resultados de la evaluación de la condición de los elementos viales, mantenimiento rutinario, y planeación de futuras intervenciones. Figura 6- Uso del RMS por las Agencias.


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El 85% de las agencias usan el SGC para identificar selección proyectos candidatos para los programas de mantenimiento y rehabilitación. Cerca de dos tercios de las agencias han implementado un SGC para monitorear el historial del tratamiento. Sin embargo, solo el 77% usa el SGC para proyectar la condición de la red vial y programar el plan de intervenciones. 4.3

¿Qué tipo de modelos de desempeño son usados en los SGC?

La mayoría de los modelos de predicción de desempeño integrados en el RMS son empíricos y fueron desarrollados basados en experimentos de campo; otros modelos más complejos combinan principios mecanicistas calibrados con datos empíricos. El uso de modelos empírico mecanicistas con ecuaciones de predicción calibradas con información local es recomendado. Los modelos de predicción requieren para su calibración información histórica de mantenimiento y rehabilitación, volúmenes de tráfico de camiones y magnitud de la carga (Figura 7). La renuencia por parte de las agencias para adoptar un software comercial en sus SGC se debe a la necesidad de tener sistemas que estén adaptados a las prácticas locales de construcción, condiciones, clima, materiales existentes y tránsito vehicular. De acuerdo con las agencias, el esfuerzo de calibrar las ecuaciones de predicción del desempeño y de adaptar software comercial es similar o mayor que el desarrollar el sistema a medida desde un principio. Figura 7- Datos Usados por los SGC para Proyectar la Condición de la Carretera.

4.4

¿Cuál es el nivel de satisfacción de las agencias en usar el SGC?

La mayoría de las agencias mencionaron que los SGC han contribuido significativamente en mejorar los procesos de gestión y manteniendo las redes de carreteras en el nivel de servicio deseado. El 62% de las agencias están satisfechas con la efectividad de sus RMS. Figura 8- Nivel de Satisfacción con RMS.


ESTADO DEL ARTE EN LA IMPLEMENTACIÓN DE SISTEMAS INTERNACIONALES DE GESTIÓN DE CARRETERAS

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5. CONCLUSIONES La encuesta se realizó en agencias de transporte de diferentes países que administran redes viales de diferentes tamaños. Algunas de estas agencias han desarrollado su propio sistema de gestión y otras han adoptado algún software comercial. Las agencias que actualmente no están usando un SGC RMS para administrar la red vial planean implementarlo en un futuro próximo. Las dos razones principales del porque estas agencias no han implementado un SGC es que la insuficiencia de fondos no permite colectar y actualizar los datos requeridos por los SGC, así como la falta de conocimiento en como utilizar la información proporcionada por el SGC. Se concluye a partir de la encuesta, que los SGC son críticos para mejorar las prácticas de gestión de carreteras. Los desafíos que enfrentan las agencias en la implementación de los SGC son comunes e independientes del tamaño de la red vial administrada por la agencia. Los retos están relacionados a la capacidad de los modelos de predicción del desempeño usados en los SGC para representar prácticas locales de construcción, condiciones clima, materiales existente y tráfico. Para calibrar los modelos usados por el SGC acorde a las condiciones locales, hay la necesidad de tener información histórica confiable de cargas transportadas, condición de la carretera, intervenciones de mantenimiento y rehabilitación Los beneficios de implementar un SGC están relacionados a que los modelos usados por el sistema reflejen las condiciones locales. Ciertamente no es suficiente tener un software para implementar satisfactoriamente las mejores prácticas de gestión de las carreteras. Es un consenso entre las agencias de transporte la necesidad de aprender más acerca de las aplicaciones de los SGC. El intercambio de conocimiento a través de cursos de capacitación, foros, y conferencias es recomendado para mejorar las prácticas de gestión. Se espera que este artículo sea el primer paso para promover el desarrollo de una hoja de ruta para la exitosa implementación de prácticas de gestión con el apoyo de SGC. Esta hoja de ruta debe dar lugar a fomentar iniciativas para la conservación, con el objeto de mantener los niveles de servicio de las redes viales dentro de los estándares de calidad esperados por los usuarios.

5. REFERENCIAS I. AASHTO, 2001. Pavement Management Guide. Washington, D.C.: American Association of State Highway and Transportation Officials. II. Ertman Larsen, H.J. and Schacke, I., 1987. Pavement Maintenance Management systems in OECD Countries. Paris: Organization for Economic Cooperation and Development.


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ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LA CONTAMINACIÓN ACÚSTICA EN LA CIUDAD DE SANTA CRUZ DE LA SIERRA Alberto López Docente UPSA

Presentación El trabajo de levantamiento de datos se realizó, por parte de estudiantes de Ingeniería de la UPSA, durante el segundo semestre de 2016, con aplicaciones de sus propios celulares, midiendo y anotando en una planilla los decibeles que se registraban a diferentes horas del día, de lunes a sábado, en distintas manzanas de 10 Unidades Vecinales (UV) de la ciudad de Santa Cruz dela Sierra, seleccionadas por muestreo aleatorio simple. Se presenta en anexo la hoja de registro de decibeles y la lista de Unidades Vecinales seleccionadas. Palabras Clave Contaminación acústica. Nivel sonoro. 1 Valoración del tema El ruido es un contaminante del ambiente cuyas principales características son: a) Fácil de producir, con poco gasto energético. b) No deja residuos. c) Posible efecto en la salud del que lo recibe, que sólo se percibe a largo plazo. d) Su efecto se localiza en un entorno limitado a la cercanía del origen del ruido. Según estudios realizados por organismos competentes y certificados (ITM, 2012), 130 millones de habitantes de sus países miembros, se encuentran con nivel sonoro superior a 65 decibelios (dB), límite aceptado por la Organización Mundial de la Salud (OMS). y otros 300 millones residen en zonas de incomodidad acústica entre 55 dB - 65 dB. Dadas estas características, resulta de importancia mejorar el conocimiento que se tenga sobre el tema en cuestión. 2 Clasificación de la Contaminación Acústica Depende generalmente de la estructura socioeconómica y geográfica de un asentamiento humano. En términos generales, es posible establecer que en el mismo, a) El 80% del nivel medio de ruido, es debido a vehículos a motor. b) El 10% lo generan las industrias. c) El 4% es producido en bares, locales públicos, discotecas y talleres industriales, aunque el actual cambio de vida social de la juventud, lleva altos niveles de ruido en ciertas horas de días no laborales y en determinadas áreas geográficas de las ciudades. d) El 6% es debido a otras causas no aplicables en este estudio (ferrocarriles y otras fuentes no identificadas). Con estos antecedentes, para clasificar los niveles de contaminación acústica, se aplica en este análisis un sistema de valoración de los efectos generados, emergente de realizar un análisis de la información que se ofrece en el internet (AF, 2015). Tabla 1. Valoración de los efectos de la contaminación acústica

Decibeles

Correspondencia aproximada

Efectos

Menos de 41

Radio o TV a volumen moderado.

Tranquilidad, Umbral de relajación.

41 a 50

Auto en marcha. Calle tranquila.

Interfiere el sueño, provoca pérdida de concentración.

51 a 60

Oficina grande en horario de trabajo.

Provoca alguna molestia. No peligroso para el oído.

61 a 70

Conversación en voz muy alta, gritería, calle de mucho tráfico

Soportable algún corto tiempo.

71 a 80

Despertador. Moto a escape libre.

Molesto. Riesgo de sordera, por exposición prolongada.

81 a 90

Tráfico intenso. Límite tolerable.

Muy molesto, daño auditivo por exposición de 8 o más horas.


ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LA CONTAMINACIÓN ACÚSTICA EN LA CIUDAD DE SANTA CRUZ DE LA SIERRA

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3 Tipos y características de los datos Las variables utilizadas en este análisis fueron: a) Once Unidades Vecinales (UV), diez de ellas ubicadas entre la zona central y el tercer anillo de la ciudad de Santa Cruz de la Sierra y una UV entre el cuarto y quinto anillo. b) Lectura de ruido (en db), lunes a sábado. c) Hora de la lectura de ruido, 8 am a 8 pm. d) Registro de ruido durante un tiempo (minutos) e) Registro (en db) con un total de 309 valores de contaminación.

3.1 Proceso de datos Los datos de campo fueron sometidos a un análisis exploratorio, que permitió la depuración de datos atípicos así como determinar los parámetros de posición, dispersión y forma de las variables de medición. Los datos registrados se procesaron usando software SPSS, en su depuración y para generar cruzamientos de las variables, que luego fueron graficados usando las facilidades de EXCEL. 3.2 Resultados Se logró los resultados siguientes: 3.2.1 Contaminación acústica por horas del día Se presentan los datos de la contaminación acústica del área de la ciudad de Santa Cruz de la Sierra, cubierta en el presente estudio, clasificada por horas según rangos de decibeles y distribuida porcentualmente según las horas del día sin clasificar.

Tabla 2. Contaminación porcentual en decibeles según horas simples

Hora 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Suma

41 - 50 0,0 11,1 0,0 0,0 22,2 0,0 0,0 33,3 0,0 33,3 0,0 0,0 0,0 0,0 100,0%

Clases según decibeles 51 - 60 61 - 70 71 - 80 1,7 0,0 0,0 23,3 15,3 17,6 13,3 16,1 9,9 1,7 11,3 3,3 10,0 9,7 11,0 0,0 10,5 14,3 10,0 8,1 14,3 16,7 6,5 9,9 0,0 4,8 2,2 6,7 2,4 4,4 16,7 10,5 11,0 0,0 4,0 1,1 0,0 0,8 0,0 0,0 0,0 1,1 100,0% 100,0% 100,0%

81 - 90 0,0 4,0 4,0 0,0 28,0 36,0 16,0 0,0 0,0 4,0 0,0 4,0 4,0 0,0 100,0%


ALBERTO LÓPEZ

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Los datos de la Tabla 2 se visualizan en las Figuras 1, 2, 3, 4 y 5, explicativas del comportamiento de la contaminación según horas del día.

Figura 1. Horarios de contaminación acústica muy alta, molesta y perjudicial para el oído

40,0%

36,0%

35,0% 30,0%

28,0%

25,0%

15,0%

20,0% 15,0% 10,0% 4,0%

5,0% 0,0%

7

8

4,0%

4,0% 9

10

11

12

13

14

15

16

4,0%

4,0% 17

18

19

81 - 90 decibeles

Figura 2. Horarios de contaminación acústica, molesta y con riesgo de sordera

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ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LA CONTAMINACIÓN ACÚSTICA EN LA CIUDAD DE SANTA CRUZ DE LA SIERRA

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Figura 3. Horarios de contaminación acústica, perturbadora, con ruido de calle

Figura 4. Horarios de contaminación acústica que causa alguna molestia

Figura 5. Horarios de contaminación acústica muy baja, calle tranquila

Se presenta un resumen de la contaminación acústica registrada y su distribución porcentual según horas del día, clasificadas en tramos horarios.

Tabla 3. Contaminación porcentual clasificada por decibeles alcanzados, según horarios del día

Decibeles Horas: minutos 07:00 - 09:59 10:00 - 12:59 13:00 - 15:59 16:00 - 18:59 19:00 - 20:00

41 - 50 9,55 14,07 27,38 33,98 0,00

51 - 60 32,94 7,39 21,91 23,79 0,00

61 - 70 27,03 19,92 15,90 17,27 13,66

71 - 80 23,61 18,09 21,67 16,81 18,61

81 - 90 6,87 40,53 13,14 8,16 67,74

Suma 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0%


ALBERTO LÓPEZ

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3.2.2 Contaminación acústica por anillos de la ciudad Se detalla la contaminación acústica de la ciudad de Santa Cruz de la Sierra, Tabla 4. Contaminación acústica porcentual por áreas de la ciudad, según rangos de decibeles de ruido

Áreas de la ciudad Decibeles 41 - 50 51 - 60 61 - 70 71 - 80 81 - 90 Suma

Zona Central 13,3 13,3 56,7 13,3 3,3 100%

1º y 2º anillo 0,0 9,0 34,0 42,4 14,6 100%

2º y 3º anillo 4,5 35,5 40,9 19,1 0,0 100%

4º y 5º anillo 0,0 16,0 52,0 20,0 12,0 100%

En base a estos datos se generan las Figuras 6, 7, 8 que contienen y proporcionan una interpretación de los mismos .

Figura 6. Contaminación acústica en la Zona Central de la ciudad, según rangos de decibeles de ruido

Figura 7. Contaminación acústica entre 1º y 2º anillo de la ciudad, según rangos de decibeles de ruido


ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LA CONTAMINACIÓN ACÚSTICA EN LA CIUDAD DE SANTA CRUZ DE LA SIERRA

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3.2.3 Contaminación acústica por días de la semana Se presenta la contaminación acústica, en porcientos según rangos de decibeles, para los días de la semana. Tabla 5. Contaminación acústica por día de la semana

Días de la semana Decibeles 41 - 50 51 - 60 61 - 70 71 - 80 81 - 90 Suma

Lunes 7,3 16,4 34,5 34,5 7,3 100,0%

Martes 3,6 14,5 47,3 25,5 9,1 100,0%

Miércoles 3,6 20,0 36,4 27,3 12,7 100,0%

Jueves 0,0 16,4 50,9 30,9 1,8 100,0%

Viernes 1,9 25,9 31,5 29,6 11,1 100,0%

Sábado 0,0 25,7 40,0 28,6 5,7 100,0%

Se presentan las Figuras generadas con la información de la tabla 5.

Figura 9. Día lunes. Contaminación acústica, en porcientos de rangos de decibeles de contaminación

Figura 10. Día martes. Contaminación acústica, en porcientos de rangos de decibeles de contaminación


ALBERTO LÓPEZ

Figura 11. Día Miércoles Contaminación acústica , en porcientos de rangos de decibeles de contaminación

Figura 12. Día jueves. Contaminación acústica, en porcientos de rangos de decibeles De contaminación

Figura 13. Día viernes. Contaminación acústica, en porcientos de rangos de decibeles de contaminación

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ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LA CONTAMINACIÓN ACÚSTICA EN LA CIUDAD DE SANTA CRUZ DE LA SIERRA

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Figura 14. Día sábado. Contaminación acústica, en porcientos de rangos de decibeles de contaminación

Se toma el 100% del ruido de la semana y se reparte en seis días, en porcientos de contaminación según rangos en decibeles.

Tabla 6. Ruido de la semana, por días según rangos de decibeles

Días de la semana Decibeles 41 - 50 51 - 60 61 - 70 71 - 80 81 - 90 Suma

Lunes 44,4 15,0 15,3 20,9 20,9 100,0%

Martes 22,2 13,3 21,0 15,4 15,4 100,0%

Miércoles 22,2 18,3 16,1 16,5 16,5 100,0%

Jueves 0,0 15,0 22,6 18,7 18,7 100,0%

Viernes 11,1 23,3 13,7 17,6 17,6 100,0%

Sábado 0,0 15,0 11,3 11,0 11,0 100,0%

En base a la información de la Tabla 6, se generan las Figuras 14 y 15 que facilitan la interpretación de la contaminación acústica día a día, para un mismo nivel de contaminación en decibeles. Figura 15. Contaminación por ruido de tráfico tranquilo (41 decibeles a 50 decibeles)


ALBERTO LÓPEZ

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Figura 16. Contaminación por ruido de tráfico intenso y molesto o perjudicial al oído (71 decibeles a 90 decibeles)

4 Conclusiones. Con referencia a la contaminación acústica dentro del tercer anillo de la ciudad de Santa Cruz de la Sierra, ésta se acerca a los límites en la cual no sólo molesta sino que será perjudicial a la salud. El 63% de los datos registrados superan el valor de 65 decibeles que es el límite señalado por la Organización Mundial de la Salud (OMS) como riesgo para la salud. Todos los días de la semana los niveles de contaminación con más de 70 decibeles varían entre el 30% al 40% de los rangos de decibeles registrados.

Referencias AF. (2015). Intensidad en decibeles de diferentes fuentes de Sonido, recuperado de http://www.asifunciona.com/tablas/ intensidad_sonidos/intensidad_sonidos.htm ITM. (2012).Manual de seguridad y bioseguridad, para los laboratorios del Instituto Tecnológico Metropolitano (2012), www.itm. edu.co, recuperado de http://www.itm.edu.co/wp-content/uploads/2016/01/2_Manual-de-Seguridad-y-Bioseguridad-para-losLaboratorios-del-ITM.pdf


ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE LA CONTAMINACIÓN ACÚSTICA EN LA CIUDAD DE SANTA CRUZ DE LA SIERRA

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ANEXOS Hoja de registro

UPSA xx/xx/2016 DIA

MEDICIÓN DE CONTAMINACIÓN ACÚSTICA LECTURA Nº HORA (hh: mm) 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5

Unidades Vecinales de medición A, 3, 6, 10, 11, 14, 27, 30, 32, 36, 112

U. V

ESTUDIANTE DECIBELES


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APLICACIONES DE BIG DATA EN EL ÁREA DE SALUD Alexandre Pescuma / Christian Velasco Algarañaz / Guilherme Gimenes Correia

Reproducido con permiso de los autores

Resumen Uno de los grandes acontecimientos de la actualidad es la evolución de la tecnología, que aumenta gravativamente año tras año. Visando mejorar el análisis de volumen de datos que es generado a cada momento en el área de la salud, Big Data contribuye con análisis adecuados encontrando correlaciones, como prevención de enfermedades, atendimiento agilizado e mejoras continuas. Por otro lado, mejores decisiones pueden significar mayor eficiencia operacional, reducción de riesgo e reducción de costos. En este trabajo fue analizado el uso de Big Data a través de nuevas tecnologías en el área da salud, con un abordaje teórico, que relata las ventajas de la utilización de esas tecnologías asociadas, que de cierta forma optimizan la administración del negocio en un hospital o en unidades de salud. Palabras-Clave: Big Data; Tecnología; Salud. Abstract One of the great events of nowaday is the evolution of technology, which gradually increases year after year. To improve the analysis of the volume of data which is generated in the health area, Big Data contributes with an adequate analysis finding correlations, such as disease prevention, agility of service and continuous improvements. In addition, better decisions brings increased operational efficiency, reduced risk and help cost cut. In this work, the use of Big Data with new technologies in the health area was analyzed in a theoretical approach, which reports the advantages of using these associated technologies, which in a way optimize the administration of the business in a hospital or health centers. Keywords: Big Data; Technology; Health.

1 Introducción El área de salud es muy rica en datos; por tanto, son infinitas las oportunidades para analizar esa información, y con el avance exponencial de la tecnología, esos datos ganaron tres características: velocidad, variedad y volumen. Estas características asociadas hacen los análisis más complejos, cuando pensamos en la cadena de valor de datos (Data Value Chain). La información en hospitales, clínicas y ambientes de salud, está cada vez más avanzada. Por eso, hay la necesidad de introducir la Tecnología de la Información (TI) para optimizar sus operaciones, que hoy en día están siendo exigidos no sólo por la excelencia de los servicios prestados, sino también por la calidad y confiabilidad de las informaciones generadas dentro de un centro de salud. El artículo presente tiene como objetivo ilustrar algunas de las posibles aplicaciones de Big Data en el área de la salud, ejemplificando con empresas y productos que utilizan Big Data en sus procesos, así como traer un panorama general de los datos generados en el área. Con una cantidad considerable de pacientes, las patologías aumentando gradualmente a lo largo de los años y, también, la utilización de nuevas técnicas de cirugías y nuevos antibióticos, las informaciones son cada vez más difíciles de administrar, dejando como resultado una simbiosis necesaria entre las áreas de salud y tecnología. 1.1

Mudanzas y Tendencias

Según (iClinic, 2014), en los últimos años, con el avance de la tecnología y sus nuevos descubrimientos, la medicina de diagnóstico ha evolucionado favoreciendo tanto a los pacientes como a los médicos, una vez que exámenes, procedimientos y resultados se han vuelto simples, rápidos y seguros. Lo mismo puede decirse de la evolución de la información. De acuerdo con IBIS Capital, en el pasado la innovación en el área de la salud se centraba en el producto, vale decir, remedios y equipos tecnológicos que fueron mejorando paulatinamente con nuevas funcionalidades. En una segunda etapa, la salud fue cambiando de foco, transformando no sólo productos, sino ofreciendo también distintos tipos de servicios que mejoraron la relación del médico con su paciente; hoy en día nos encontramos en una etapa donde la innovación se centra en cómo sacar provecho a la cantidad de información disponible y poder así transformarla en un nuevo producto.


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Figura 1. Mudanzas y Tendencias (IBIS Capital)

Según la “Fundacity Investment”, en el “Report Brazil 2015”, el sector de la salud es el segundo más prometedor en términos de inversión en los próximos años. Se muestra el porcentaje de Aceleradoras de Startups con la intención de invertir en ese mercado en los próximos 12 meses. Figura 2. Intención de Inversión en Sectores

Fuente: Fundacity Investment: Report Brazil, 2015.

2

Big Data y Tecnología

Tecnología y Salud siempre anduvieron de la mano. Algunos ejemplos obvios son máquinas que nos ayudan en el cotidiano como medidores de presión (esfigmomanómetros) o una máquina de tomografía computarizada. La aplicabilidad de tecnología existe en todos y cada uno de los sectores, pues, para permitir que las personas consigan proyectar y crear bienes y servicios que faciliten la adaptación al ambiente y satisfagan sus necesidades esenciales (Edukativa, 2013). Siendo así, algunas empresas percibieron la posibilidad de crear soluciones con Big Data para diversos problemas que enfrenta el área salud.


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2.1

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Health Tech

Todo lo que implica tecnología tiene que ver con empoderar y dar más autonomía. Health Tech es un término usado para referirse a la búsqueda de innovaciones con diferentes aplicaciones tecnológicas a lo largo de la cadena de suministro, en materia de cuidado de la salud y el bienestar de las personas. De acuerdo con Borrelli (2017), por más que se tenga la visión de que una institución renombrada tiene mayor probabilidad de quedar congelada en los métodos tradicionales y no crear nuevas tecnologías, existen excepciones. El Hospital Albert Einstein muestra que, siendo uno de los líderes del mercado en Brasil, necesita buscar diferentes estrategias y alianzas para poder acompañar los cambios. “Toda la estrategia de innovación se proyecta en un proceso bastante acelerado y optimizado, compartiendo objetivos y metas entre todos los elementos del sistema de salud. Entonces, startups, farmacéuticas, proveedores de equipos, entre otros necesitan crear sinergia para poder alcanzar sus objetivos y los de la sociedad” (TERRA, 2017). Con ello en mente, varias startups entraron al mercado, creando y ofreciendo diferentes aplicabilidades en el sector de la salud: a) Genomika, startup enfocada en innovación de genética e inmunología. Realiza pruebas moleculares y genéticas en enfermedades raras, inmunológicas, hereditarias, oncología, entre otros. b) Anestech, utiliza la tecnología y la información orientada a la anestesiología para ayudar en la gestión de riesgos y momentos críticos. c) Canguru, empresa enfocada en el público de gestantes, informándo paso a paso la gestión prenatal, así como facilitando el acceso a datos por operadoras, médicos y hospitales. d) OneSkin, empresa de frontera en la fabricación de piel artificial con aplicación en la industria de cosméticos y farmacéutica. e) HooBox, programa de ordenador capaz de traducir expresiones faciales en comandos para la silla de ruedas, sin la necesidad de sensores en el cuerpo. f) BrainCare, consigue medir la presión intracraneal con sencillez y eficiencia, sin incisiones o cirugía, sólo con sensores y sin la necesidad de perforar el cráneo. g) Laura Networks, primer robot cognitivo gestor de riesgo del mundo. Identifica desde los primeros signos de sepsis hasta riesgos epidemiológicos a través de Inteligencia Artificial. h) Epistemic, startup que creó un dispositivo que puede predecir un ataque epiléptico con antelación de 25 minutos, enviando alertas a teléfonos celulares registrados, para que el paciente pueda tomar precauciones y para que los familiares sean comunicados. i) DocPlaner, empresa fundada en Polonia en el 2011 que trabaja con programación médica online y está presente en 25 mercados (en Brasil actúan con el nombre de Doctoralia). j) DocWay, aplicación que lleva al médico donde usted está y que también puede solicitar vacunas y recolección de exámenes, todo ello, sin tener que desplazarse por la ciudad.

3 Dimensión de los Datos en el Área de Salud El crecimiento del volumen de datos en el área de salud es vertiginoso. El Data SUS (Departamento de Informática del SUS – Sistema Único de Salud) registró la información siguiente para el año 2014:


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Figura 3 : Datos de Salud en el Brasil

Fuente: Fundacity Investment: Report Brazil, 2015.

Se aprecia que los datos relacionados a la salud atienden los 5 v's de Big Data que son volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor; por lo tanto, son necesarias diferentes herramientas y metodologías relacionadas con Big Data para, primero, entender lo que sucede con esos datos y, luego, poder obtener insights para mejorar el sistema de salud. 4 Big Data Aplicado a Área de Salud Se analizaron seis frentes donde Big Data está actuando en Brasil. 4.1 Data SUS Departamento de Informática del SUS. Tiene la responsabilidad de custodiar la información digital, gestionar los diferentes sistemas con los que se trabaja y brindar acceso a la información a personas o instituciones.


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4.2 Prontuarios Electrónicos del Paciente Uno de los primeros pasos para poder trabajar con Big Data es tener la información en formato digital. Los prontuarios en papel dificultan la transferencia, la actualización y la comprensión de las informaciones. A su vez, el espacio físico necesario para su almacenamiento ha generado problemas logísticos. Algunas de las ventajas de tener registros electrónicos son: si estos prontuarios pudieran ser accedidos por profesionales de otros centros de salud, se ganaría tiempo, dinero y vidas; también permitiría el uso remoto del mismo prontuario por los establecimientos de salud, optimización de tiempo en el llenado de formularios, la disminución de recursos para su almacenamiento, la mayor asertividad de las informaciones y su potencial para uso en investigaciones. 4.3 Medicina de Precisión Otro avance que Big Data trae es la medicina de la precisión. La mayoría de las aplicaciones de los conocimientos científicos siguen basados en valores medios dado el hecho de que las investigaciones y los estudios toman una muestra de la población para probar un medicamento y que las conclusiones están en función de la media de la población, sin darse cuenta que pueden haber personas en ese grupo de muestra que un médicamente especifico no funcione por alguna característica particular. Por lo tanto, se debe aumentar el tamaño de las muestras y se deben usar metodologías estadísticas más avanzadas para disminuir los errores y aumentar la precisión de los estudios. 4.4 Internet de las Cosas (IOT) El uso de “wearables”, objetos electrónicos conectados al cuerpo que podrán identificar la inminencia de infartos y accidentes vasculares antes que se dé cuenta el propio individuo. Las aplicaciones creadas y lanzadas por BrainCare y Epistemic ya son casos reales. En el área fitness se han desarrollado avances con relojes inteligentes que miden los latidos del corazón, la presión sanguínea y otras variables que pueden ser monitoreadas para mejorar el desempeño del atleta. 4.5 Machine Learning – Aprendizaje de Máquina El aprendizaje de máquina (machine learning) es un método de análisis de datos que automatiza el desarrollo de modelos analíticos. Mediante el uso de algoritmos, el aprendizaje de máquinas permite que los ordenadores encuentren insights ocultos sin ser explícitamente programados para buscar algo específico. Su crecimiento ha evolucionado gracias al creciente volumen, la variedad de datos disponibles, el procesamiento computacional y el almacenamiento de datos que es más barato y más poderoso. El aprendizaje de máquina permite producir de forma rápida y automática modelos para analizar volúmenes importantes de datos con nivel alto de complejidad y proporcionar resultados rápidos y precisos. Los métodos populares de aprendizaje de máquinas son: algoritmos de aprendizaje supervisado, aprendizaje semi-supervisado y aprendizaje por refuerzo. Uno de los algoritmos comunes son los árboles de decisión (decision trees) que se pueden utilizar cuando la variable dependiente asume valores finitos y los árboles de clasificación o de valores continuos (árbol de regresión). 4.6 Medicina Preventiva y Predictiva La ciencia de datos puede traer contribuciones importantes para que la medicina se torne proactiva, actuando de forma preventiva y predictiva. 4.6.1 Medicina Predictiva Conjunto de técnicas de investigación médica y biológica, destinadas a determinar las predisposiciones para las enfermedades, a fin de permitir un tratamiento adecuado, antes incluso de la aparición de síntomas y complicaciones. Con ayuda de Big Data esas predicciones pueden ser más eficaces mediante el uso de minería de datos y de predicciones estadísticas. A partir de pruebas genéticas se puede evidenciar la predisposición de un individuo para desarrollar un tipo específico de enfermedad. 4.6.2 Medicina Preventiva Identifica y anticipa las necesidades de los pacientes, utilizando el historial de enfermedades de una región o comunidad. Cruzando esas informaciones con datos de centros sanitarios y laboratorios clínicos, se puede obtener insights para definir políticas preventivas, campañas de salud ambiental y laboral específicas, políticas públicas para el desarrollo de la educación para la salud, estudios de la probabilidad de aparición o progresión de una enfermedad, vigilancia de emergencias de posibles epidemias y situaciones de emergencia sanitaria, desarrollo de programas de investigación en salud pública y evaluación de servicios y programas de gestión de la calidad asistencial. 5 Cuidados, Obstáculos y Desafíos Estos son: 5.1 Asociación Espuria Son asociaciones aleatorias entre variables que no tienen fundamentación teórica de relación entre ellas. La posibilidad de una asociación aleatoria es enorme cuando se hacen innumerables pruebas de hipótesis al mismo tiempo, por lo tanto, la solución simple es disminuir las variables limitándose sólo a aquellas que de hecho tienen una relación identificable. Algunas metodologías usadas para evitar asociaciones espurias en investigaciones genéticas y epidemiológicas son la corrección de Bonferroni y la tasa de falsas descubiertas.


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5.2 Varios lenguajes de programación para Análisis de Datos El uso de varios lenguajes de programación dificulta el intercambio de resultados y el desarrollo de nuevos análisis. Algunos de los lenguajes utilizados para el desarrollo de Big Data son: STATA, SAS, SPSS, R, JMP, MATLAB, JULIA, PYTHON, entre otros. Siendo los más populares actualmente R y PYTHON. 5.3 Muchos datos es diferente de buenos datos Conseguir diferenciar entre la importancia de la cantidad y de la calidad de los datos no es tan simple. Es importante encontrar el equilibrio entre obtener una muestra de datos capaz de representar el universo y también saber manipular esos datos mediante soluciones y metodologías estadísticas y de minería de datos. La idea es no inviabilizar el análisis por la inapropiada cantidad de datos. El crecimiento del uso de Big Data en investigaciones científicas debe acelerar el desarrollo de nuevas y complejas metodologías de muestreo. 6 Estudio de Caso Se analizó un caso real de uso de Big Data titulado "Uso de Big Data en Salud en Brasil: Perspectivas para un futuro próximo", del autor Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho. La metodología utilizada fue el aprendizaje de máquina, específicamente, un árbol de decisión. El objetivo fue conocer el factor por el que un municipio de Brasil tenga un coeficiente de mortalidad infantil por debajo del promedio nacional (14,7 muertes por cada 1.000 nacidos vivos). Se relaciona el CMI con dos características de los municipios: la proporción de nacimientos con 7 o más consultas de prenatal y la tasa de analfabetismo. La base de datos fue retirada del portal del Data SUS, con información relativa de los 5.565 municipios de Brasil, con datos de las tres variables en cuestión y con información de los años 2008 a 2012. Para el análisis de árbol de regresión, se utilizó el paquete rpart del R, utilizando el código fuente siguiente: CMI <- ML$CMI CMI[CMI==0] <- “CMI abaixo” CMI[CMI==1] <- “CMI acima” prenatal<- ML$prenatal analfabet<- ML$analfabet install.packages (“rpart”) install.packages (“rpart.plot”) library (“rpart”) library(“rpart.plot”) model.rpart <- rpart (CMI ~ prenatal + analfabet) rpart.plot (model.rpart, type=0, extra=2, varlen=10) Con la ejecución del script, se obtiene el gráfico obtenido de la simulación. Figura 4. Gráfico Árbol de Decisión


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El algoritmo identificó dos puntos predictivos (conocidos como "nodos" del árbol): a. Proporción de mujeres con siete consultas de prenatal arriba o igual al 67,0%. b. Tasa de analfabetismo menor que 8,1%. De igual manera, el árbol identificó la posición correcta de los municipios brasileños en relación al promedio nacional del CMI, en el 64,9% de los casos (3.610 de 5.565). 7 Conclusión Se puede percibir el notorio avance de la tecnología y del Big Data cuando los relacionamos con el área de salud. Las aplicaciones que se utilizan en este artículo son ejemplos prácticos con viabilidad de mercado de esa intersección entre Big Data, tecnología y salud. Sin embargo, existe todavía un camino largo para recorrer y explorar ya que el área de estudio es nueva si se compara con otras ciencias. Dos áreas a destacar son medicinas predictiva y preventiva, que hoy en día en Brasil no son explotadas como se debería y pueden traer beneficios enormes para la población brasileña El estudio de caso presentado muestra claramente cómo Big Data puede determinar puntos de acción para prevenir y prever enfermedades.

Bibliografia BORRELLI, Isabela (11 junio 2017). Digitalização da Saúde É Inevitável, Afirma Diretor De Inovação Do Einstein. Recuperado de: <https://conteudo.startse.com.br/tecnologia-inovacao/isabela/inovacao-einstein. CHIAVEGATTO FILHO, Alexandre D. P (abril-junio 2015). Uso de big data em saúde no Brasil: perspectivas para um futuro próximo. Universidade de São Paulo, Faculdade de Saúde Pública, São Paulo, Brasil. . EDUKATIVA. (11 junio 2017). Definição De Tecnologia. Recuperado de: <https://edukavita.blogspot.com.br/2013/01/ conceitos-e-definicao-de-tecnologia.html> IBM COMPANY (09 junio 2017) The Four V's of Big Data. Recuperado de <http://www.ibmbigdatahub.com/infographic/four-vsbig-data. IBM COMPANY. Understanding the Data Value Chain. Recuperado de <http://www.ibmbigdatahub.com/blog/understandingdata-value-chain> ICLINIC (11 junio 2017) O Poder Da Tecnologia Aplicada À Saúde. Recuperado de <http://blog.iclinic.com.br/o-poder-datecnologia-aplicada-a-saude/> . MINISTÉRIO DA SAÚDE (BR) ( 06 junio 2017). Departamento De Informática Do SUS. Informações De Saúde (BI) [Internet]. Brasília: Ministério da Saúde. Recuperado de <http://www2.datasus.gov.br/DATASUS/index.php?area=04> MV SOLUÇÕES EM SAÚDE ( 11 junio 2017). Alguns Dados Sobre A Saúde Pública Brasileira Em Que Você Precisa Ficar De Olho. Recuperado de <http://www.mv.com.br/pt/blog/alguns-dados-sobre-a-saude-publica-brasileira-em-que-voce-precisa-ficar-deolho> PORTAL BRASIL ( 05 junio 2017). População Teve Acesso A 1,4 Bi De Consultas Médicas Pelo SUS Em Um Ano, Sistema Público. Recuperado de http://www.brasil.gov.br/saude/2015/06/populacao-teve-acesso-a-1-4-bi-de-consultas-medicas-pelo-sus-emum-ano.


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EL SENTIDO DE INNOVAR: MÉTODO PARA SU ÉXITO Sebastián Sauto Pareja Graduado UPSA Introducción Tanto se ha escuchado sobre lo importante y necesario que resulta innovar, que se convirtió en un cliché, diluido en su real significado. La definición es más amplia que el mero desarrollo de un producto tecnológico, y lo cierto es que no se debe confundir innovación con invención. Innovación es la aplicación de nuevas ideas, conceptos, productos, servicios y prácticas con la intención de ser útiles para el incremento de la productividad y la calidad de vida. Invención es la creación de algo que no existe. Si innovar es dar con nuevas formas de hacer las cosas. Entonces, ¿cómo hacerlo? ¿por qué? ¿para qué?; no existe respuesta única, pero se puede recurrir a teorías, herramientas y experiencias para dar con los mejores preceptos. Palabras Clave Innovación. Estrategias Genéricas. 1 ¿Siempre se innova? Se parte con la pregunta: ¿en qué grado la innovación está presente en nuestras vidas?. La respuesta es tajante: ¡en todo momento!, Específicamente hablando de las organizaciones, la cultura de innovar está vigente en cualesquiera de las estrategias genéricas que describe Porter (2009). Veamos cómo. a) Si una empresa define su estrategia en diferenciación, es casi “obvio” que para ello debe innovar de forma constante en el desarrollo de productos/servicios para, así poder diferenciarse y ofrecer productos/servicios distintos, con atributos nuevos. De ahí que debe tener la innovación como su prioridad (I&D), apoyada con una asignación mayor de presupuesto. b) Si es una empresa cuya estrategia es ser líder en costo, debe innovar en sus procesos internos, buscando la manera eficiente de prestar su servicio o producir, con la mirada puesta en los costos, reduciéndolos al mínimo aceptable, sin comprometer la calidad de sus procesos internos (relación con proveedores, inventarios, tiempos de ejecución). Para estrategias por enfoque, la empresa orienta la innovación ya sea en sus procesos internos o en el producto/servicio, pero siempre con el objetivo de un nicho en particular. 2 ¿Cómo empezamos? Si se ve que la innovación es necesaria, ¿qué se debe considerar al inicio? De manera preliminar y considerando el caso de la innovación en productos/servicios, antes de empezar cualquier proyecto, es importante conocer el entorno, lo que ayuda a entender dónde estamos situados y cuáles son sus características. Para ello, se debe revisar al menos tres áreas relevantes en la actualidad que proponen Roche et al (2011). a) Mercados nuevos. Es necesario tener una mirada periférica y tener presentes a las mayores economías emergentes, lo que abre el campo de las oportunidades. b) Características demográficas nuevas. Es importante conocerlas y saber que se mueven con mayor fuerza en el segmento de personas adultas, con consumidores mayores a los 55 años y necesidades particulares; en el sector


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EL SENTIDO DE INNOVAR: MÉTODO PARA SU ÉXITO

femenino, cuyo impulso ha puesto en relieve conceptos relacionados al hogar, la salud y la familia; y, en la población urbana, cada vez mayor a nivel global por la migración del campo a la ciudad. c) Canales de venta nuevos. Con el incremento del uso de celulares inteligentes y el acceso a internet, hoy por hoy, hay un potencial de venta en cada dispositivo, que se potencia a su vez, por el aumento -hasta excesivo- de su uso. Esto llegó para quedarse si se piensa en el apego que tienen los millennials al uso del celulares y en imaginar cómo será la futura generación touch que tiene un nivel mayor de intuición. Con las consideraciones anteriores, se puede empezar a trabajar en la innovación a nivel de proyectos, estableciendo un equipo de trabajo, objetivos, plazos y presupuestos. 3 ¿Es riesgoso innovar? Si se considera que no toda innovación logra éxito, entonces hay que hablar de un inevitable factor de riesgo que debe ser ponderado. A dicho escenario no hay que tenerle miedo, ya que naturalmente, a mayor riesgo, mayor expectativa de rentabilidad. Para asegurar el éxito del proyecto, considerando el manejo de riesgo, se recomienda poner en práctica la metodología del profesor Day G (2007), conocida como “Screen RRW” -real, win, worth it-, que permite a las empresas evaluar los riesgos y el potencial de los proyectos de innovación, respondiendo ciertas preguntas en tres amplias temáticas. a) Analizar si el proyecto “es real”, lo que invita a explorar la naturaleza del mercado potencial y observar la viabilidad de elaborar el producto. b) Si “ se puede ganar”, considerando si la innovación y la compañía pueden ser competitivas. c) Si “vale la pena hacerlo”, pregunta que examina el potencial de rentabilidad de la idea, y si su desarrollo tiene un sentido estratégico. Cada categoría se analiza de forma específica con preguntas concretas, en la que un “no” como respuesta, obliga a cambios hasta obtener un “si”. Esto ayuda a distinguir dónde están los riesgos, cuánto pesan, y su éxito, medido por su rentabilidad. Es innegable que existirá el fracaso en algún proyecto, y que su reconocimiento da pudor. Sin embargo, no hay que temerle a la innovación. Por el contrario, debe ser una constante en las empresas e ir más allá, pues en su sentido amplio puede aplicarse hasta en lo personal, porque el innovar siempre conlleva una mejora en la calidad de vida.

Bibliografía a) Roche et al (2001). Navigating New Consumer Realities. Boston Consulting Group b) Day G (2007). Is It Real. Can We Win. Is It Worth Doing. Harvard Business Review, Vol. 85 p 110-120. c) Porter (2009). Estrategia competitiva


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SISTEMA DE ILUMINACIÓN INTELIGENTE CON PANELES SOLARES PARA LA CARRETERA SANTA CRUZ DE LA SIERRA - ABAPÓ Luis Hugo Peñarrieta Echenique / Gerardo Edgar López Trujillo Docente UPSA Graduado UPSA Antecedentes Las carreteras son vías de circulación para automóviles y demás vehículos de transporte público y privado de personas, como así también de productos. Las carreteras suelen conectar ciudades entre sí o centros de producción y centros de consumo y, generalmente, recorren los países y los continentes en distintas direcciones, para potenciar la conectividad. (Tipos.co, 2014). Bolivia tiene una tasa de muertes en accidentes de tráfico de 23,2 fallecimientos por cada 100.000 habitantes, el tercero más alto de Latinoamérica, según señala un informe difundido el 19 de octubre del 2015 por la Organización Mundial de la Salud (OMS). (André, 2015). El informe, señala que al año pierden la vida 2.476 personas en accidentes de tránsito en Bolivia. El 40% de las víctimas son pasajeros de vehículos livianos, el 32% peatones, el 16% son conductores de automóviles regulares, el 10% motociclistas, el 1% conductores o pasajeros de movilidades pesadas y el 1% son ciclistas. La seguridad en nuestras carreteras es uno de los aspectos más preocupantes de la actualidad ya que constantemente se registran accidentes con gran cantidad de muertes. Durante la noche, la falta de luz en la mayor parte de la red de carreteras hace que la conducción resulte más peligrosa. El uso obligatorio de chalecos reflectantes, utilización de dispositivos reflectantes para peatones y ciclistas, iluminación de emplazamientos peligrosos, no es suficiente para reducir el impacto que los accidentes de tráfico tienen en nuestra sociedad. (Fundación MAPFRE, 2004) Una de las aplicaciones de la luminotecnia de carreteras es el estudio de los niveles de iluminación de vías destinadas tanto a la circulación de vehículos como de peatones. Una correcta iluminación influye de forma directa en factores determinantes desde el punto de vista del tráfico, como son la velocidad de circulación, la capacidad de la vía y su seguridad. El objetivo principal de la iluminación vial es proporcionar al conductor una mayor visibilidad, es decir, que pueda reconocer formas a mayor distancia. Por ello, las lámparas empleadas deben tener elevados rendimientos luminosos, es decir, un bajo consumo para un mismo nivel de iluminación, así como una vida útil relativamente larga. Palabras Clave Iluminación Inteligente. Luminotecnia de Carreteras. Iluminación Vial. 1 Requerimientos La carretera Santa Cruz de la Sierra – Abapó se encuentra trazada en las provincias Andrés Ibáñez y Cordillera, con una longitud aproximada de 125 km. Este tramo es parte de la carretera internacional hacia la Argentina, conocida como ruta 9 del sur. En general es lineal con pocas curvas y plana con muy poco lomerío. Figura 1: Cobertura del proyecto

Fuente: Google Earth


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SISTEMA DE ILUMINACIÓN INTELIGENTE CON PANELES SOLARES PARA LA CARRETERA SANTA CRUZ DE LA SIERRA - ABAPÓ

Esta carretera no cuenta con una red de alumbrado vial. Los vehículos que viajan en un sentido con luces altas, por la falta de iluminación, encandilan a los que viajan en el sentido contrario, reduciéndoles enormemente la visión. La causa principal es la propia oscuridad, además que se alteran las capacidades visuales como ser: • Agudeza visual • Campo visual • Apreciación de distancias • Visión de contraste • Tolerancia al deslumbramiento • Percepción cromática Con poca luminosidad, la visión pierde resolución y contraste; tardamos más tiempo en identificar obstáculos, señales, luces de frenado, etc. La carretera que se trata no tiene una red de energía eléctrica a lo largo de la misma. Tampoco hay un proyecto para construir dicha red, debido al costo alto que representa. 2 Propuesta Sería pertinente iluminar la carretera a medida que los vehículos circulan por la misma con un sistema de iluminación independientemente al carril contrario. Para los choferes, la carretera se mostrará iluminada en todo su trayecto. Sin embargo, con el objeto de reducir el consumo de energía las luminarias se apagarán mientras no hay circulación de vehículos. Esto servirá para reducir los accidentes en la carretera y tener la facilidad de reconocer los motorizados que circulan por el carril contrario; además, ayudará a prevenir accidentes con animales, peatones y vehículos estacionados en la misma. En consecuencia, la propuesta de este trabajo es instalar un sistema de alumbrado eléctrico inteligente en la carretera, que alumbrará la misma sólo en los tramos donde se tienen vehículos en circulación, para lo cual se utilizan postes de alumbrado de autogeneración eléctrica utilizando paneles solares. De esta manera, los postes resultan autónomos porque no dependen de una red eléctrica.

Figura 2: Mapa Solar en la carretera

Los paneles solares requieren buena radiación solar para que su utilización sea efectiva. En ese sentido, cabe destacar que Bolivia, por su posición geográfica, se encuentra dentro de una franja de territorio que recibe una de las mayores radiaciones solares del planeta, presentando a favor otras variables como una baja nubosidad y un perfil geográfico diverso, permitiendo que este recurso sea aprovechable en todo el país durante todo el año, pese a las pequeñas diferencias en las tasas de radiación entre invierno y verano. En las zonas tropicales, la radiación solar se mantiene dentro de un rango de 4,2 y 5,7 [KWh/m2 – día]. En la zona de la carretera Santa Cruz de la Sierra – Abapó, el rango de radiación solar se encuentra entre 4,5 y 5,4 [KWh/m2 – día].

Fuente: (Energética, s.f.)


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3 Justificación técnica financiera Es un proyecto de vanguardia porque no existe este tipo de tecnología en Bolivia, tampoco en países latinoamericanos. No es común encontrar una carretera con características de iluminación inteligente durante la noche, es decir, que se vayan prendiendo las luminarias a medida que se acercan los vehículos y se van apagando a medida que se alejan, en busca de ahorrar energía y no mantener iluminada la carretera toda la noche. El proyecto que se propone no pretende utilizar la energía de línea porque en la mayoría de las carreteras no están disponibles, sólo en partes cercanas a las distintas poblaciones del tramo. Por eso mismo, se pretende utilizar tecnología moderna con celdas solares y baterías para cargar estas últimas durante el día y utilizar esa energía en la noche de acuerdo con la circulación de los vehículos. Figura 3. Celdas Solares

Los componentes electrónicos necesarios para construir el poste eléctrico incluyen el panel solar, la batería, la lampara tipo led, los sensores de luz y el módulo de control con el procesador respectivo. Los componentes son accesibles comercialmente, por lo que el poste se puede construir localmente. Después de haber hecho un análisis económico de costos, se confirma que instalar un sistema de iluminación inteligente en una carretera como la que se propone en este trabajo, tiene un costo aproximado de 9% del valor promedio de construcción de la carretera.

Fuente. (Wikipedia, s.f.) Figura 4. Diagrama de bloques del sistema

4 Diseño Se considera: 4.1 Diseño de Bloques Este trabajo contiene 5 bloques: 2 sensores LDR, fuente de voltaje, unidad central de procesamiento y actuador, sensor de luz del sol y sensor de luz del vehículo generan valores del rango de 0 a 1200 que les llegan a los puertos de entrada del procesador para que pueda comandar el actuador que prende la luminaria led e ilumina el camino. Todo este sistema se alimenta por medio de una batería que es cargada con un panel solar durante el día.

4.2 Diseño Electrónico Integrando los componentes electrónicos se obtiene el siguiente diagrama electrónico completo del sistema.

Figura 5. Diagrama electrónico del sistema


SISTEMA DE ILUMINACIÓN INTELIGENTE CON PANELES SOLARES PARA LA CARRETERA SANTA CRUZ DE LA SIERRA - ABAPÓ

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5 Construcción Se construyó un poste prototipo donde se montó la electrónica del sistema. El cableado del sensor de luz solar pasa por la misma tubería de la luminaria, llegando a la parte superior del soporte metálico donde hay un orificio. De ahí pasa a la caja de distribución eléctrica, donde una de las terminales se conecta a tierra (GND). La otra terminal se une con una terminal de su respectivo potenciómetro de 5k(ohm) y al pin del microcontrolador A1. La otra terminal del potenciómetro está conectada a 5v. En el caso del sensor de luz del motorizado se hicieron 2 pequeños orificios en la caja para que las terminales del sensor puedan ingresar. El sensor es insertado en los orificios donde una de las terminales se conecta a GND. La otra terminal se une con una terminal de su respectivo potenciómetro de 5k(ohm) y al pin del microcontrolador A0. La otra terminal de potenciómetro está conectada a 5v. Para alimentar el módulo relé y del microprocesador se unió el pin digital 9 con la señal de entrada del módulo relé. Se conectaron las terminales +/- de la batería a las entradas del regulador del panel. Se insertó la luminaria LED al zócalo y se cableo internamente del poste metálico hasta que llegue a la caja de distribución eléctrica. Se conectó las salidas de la luminaria LED a la entrada del regulador del panel. De las mismas entradas del regulador del panel a la luminaria, se hizo una conexión con el regulador de voltaje L7809CV que convierte 12v a 9v. Se conectó la salida de 9v con la entrada de la fuente de poder externo del Arduino. Se coloco el panel solar a la parte superior del poste metálico se hicieron los ajustes respectivos. Se usaron borneras para conectar las terminales +/- del panel solar. Del otro punto de la bornera, se conectaron cables y se cableó internamente por el poste hasta llegar a la caja de distribución. Se conectaron las salidas del panel a las entradas del regulador del panel. 6

Resultados de las pruebas

Tabla 1. Resultados

Resultados de escenario de pruebas Nombre

Objetivo

Procedimiento seguido

Resultados obtenidos

Interpretación de los resultados

Distancia máxima de detección del vehículo.

Verificar el comportamiento de la luminaria cuando un vehículo enciende luz baja y alta a una determinada distancia.

En un lugar amplio de noche, se instalará el prototipo listo para hacer pruebas de detección de luz con un vehículo y tomar datos a una distancia de 50m y 100m.

Luz baja de automóvil a: 50m:890 100m:971 Luz alta de automóvil a: 50m:786 100m:910

Los resultados fueron los esperados porque mientras la distancia sea más larga, entonces el valor de detección del sensor va a ser más alto.

Capacidad de la batería a diferentes cargas.

un multímeVerificar la cantidad Usando medir el voltaje de horas en que la lu- tro, de la batería cada minaria y el Arduino tiempo para quedan encendidos a cierto ver el estado de diferentes cargas de carga en la que se la batería. encuentra.

Carga del panel el voltaje de solar a la batería Verificar carga del panel solar en diferentes días soleados, nucondiciones del en blados, y de noche día.

Colocar el prototipo al aire libre y usando un multímetro, medir el voltaje de generación del panel cuando se presente un día soleado, nublado y de noche.

Los resultados fueron los El voltaje de la bate- esperados porque como ría a diferentes horas la luminaria solo es de 5w, fue el siguiente: tenía que estar encendida 1hora: 12,9v por más de 24 horas. 24horas: 12,43v 90 horas de funciona48horas: 12,29v miento es aproximada72horas: 12,16v mente igual a 33 000 90horas: 12,01v veces que la luminaria va a encender. Generación de voltaje: Día soleado: 16,2v-17,4v Día nublado: 1,9v Noche: 0v

Los resultados fueron los esperados porque se esperaba que en la noche no genere energía y en un día nublado solo almacena alrededor de un 10% de la generación de un día soleado.


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7 Utilidad complementaria Habiendo demostrado la utilidad del producto propuesto se pueden identificar productos relacionados con el mismo principio de operación. a) Postes de iluminación inteligente con sensores de luz que detectan a los vehículos en la noche al acercarse y prenden la luminaria mientras transitan por ese sector. Es autosuficiente energéticamente. b) Postes de iluminación inteligente con sensores de presencia que detectan objetos como personas o vehículos en la noche al encontrarse en un entorno cercano al mismo con el objeto de prender la luminaria para viabilizar el movimiento de dichos objetos. Este poste puede ser utilizado en la ciudad en calles, parques u otras zonas de interés. Puede o no ser autosuficiente energéticamente. c) Postes o lámparas de iluminación inteligente para áreas privadas, como casas, terrenos, industrias u otras áreas con sensores de presencia que detectan objetos en la noche al encontrarse en un entorno cercano al mismo con el objeto de prender la luminaria para viabilizar el movimiento de dichos objetos o la detección de intrusos. Puede o no ser autosuficiente energéticamente. Con este objeto se pueden identificar los siguientes mercados y clientes para los productos presentados: a) Carreteras. En Bolivia la red vial fundamental es propiedad del Estado, la misma que es construida y mantenida por la Administradora Boliviana de Carreteras (ABC), que sería el cliente potencial para un sistema de esta naturaleza. b) En Ciudades. Los clientes potenciales para los postes de iluminación inteligente con sensores de presencia para detectar objetos movibles como personas o vehículos en la noche son los Gobiernos Municipales y los Gobiernos Departamentales, que son las instituciones encargadas de administrar los espacios públicos de las ciudades y el campo. c) Ambientes Privados. En este caso los clientes potenciales son las personas individuales o civiles que son propietarias de bienes raíces. 8 Conclusiones La implementación del prototipo fue realizada de manera exitosa ya que se puso a prueba al aire libre y el sistema trabajó de acuerdo con los requerimientos. El sistema cumple con el principal requerimiento que es usar la luz solar como energía para alimentar la operación de todo el sistema. El sensor de luz detecta un motorizado mínimo a 100 metros de distancia. 9 Recomendaciones El panel solar tiene que tener una inclinación de 30º apuntando al Norte, para que reciba los rayos del sol en su máxima intensidad. Se recomienda amplia capacidad de almacenamiento de la batería para operar, al menos, 2 noches seguidas sin cargar, en caso de días nublados. Para la iluminación pública se recomienda otras alternativas como sensor de movimiento para luminarias en vías peatonales, como ser: aceras, plazuelas, calles, ciclo vías. Sensor de velocidad para las carreteras, avenidas y calles de bajo tránsito.

Bibliografía André, C. (2015). El Deber. Obtenido de http://www.eldeber.com.bo/bolivia/bolivia-indices-mas-altos-muertes.html Energética. (s.f.). Obtenido de http://www.energetica.org.bo/mapasolar/ Fundación MAPFRE. (2004). Obtenido de https://www.fundacionmapfre.org/fundacion/es_es/images/CARRETERASYLANOCHE_ tcm164-5531.pdf Tipos.co. (2014). Obtenido de Tipos de Carreteras: http://www.tipos.co/tipos-de-carreteras/ Wikipedia. (s.f.). Obtenido de https://es.wikipedia.org/wiki/Panel_solar#Panel_solar_fotovoltaico Wikipedia. (s.f.). Obtenido de https://es.wikipedia.org/wiki/Bater%C3%ADa_VRLA Xakata. (s.f.). Obtenido de http://www.xatakahome.com/iluminacion-y-energia/que-es-la-iluminacion-led-especial-iluminacion-led


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EL VALOR DE LA CONECTIVIDAD Gustavo Aponte Docente UPSA Resumen Si bien la nueva sociedad del conocimiento está basada en Internet, hay líderes que han sido verdaderamente disruptivos como los creadores de Google, Facebook, Apple, SamSung, Amazon, Youtube, AliBaba, WhatsApp, entre otros, que han sabido aprovechar este avance tecnológico. En este artículo, se hace mención especial a Facebook y Google, principalmente, por su explotación de la conectividad. El mundo ha cambiado y seguirá cambiando. Ahora se tiene un mundo al revés del que conocimos los mayores. La conectividad ya no es física sino virtual. La educación, su infraestructura y actores -principalmente los estudiantes- ya no son los mismos y en el futuro cercano se irán ocupando los puestos de nuevos docentes, distintos, que viven conectados en la red. ¿Cómo será la nueva educación? Palabras clave Conectividad; Disrupción; Educación 1 Introducción Robert Metcalfe, co-inventor de Ethernet proponía ( 1976) que “el valor de una red de comunicaciones aumenta al cuadrado del número de usuarios del sistema (n2)”(1). Una red de telefonía donde cada usuario tiene posibilidad de conectarse con otro es un ejemplo de esta ley, dónde con un solo teléfono, la red no tiene valor, pero cada vez que incrementa un usuario, aumenta en n2 las posibilidades de conexión. Figura 1. Heptágono de conexiones

Heptágono con todas las conexiones posibles. En total 49

Usuarios

n2

Incremento

1 2 3 4 5 6 7

1 4 9 16 25 36 49

1 3 5 7 9 1 13

Nota.

Con cada incremento de 1 usuario, las posibilidades de conexión aumentan en n2

En un escenario de competitividad entre empresas, el cuidado del cliente o mejor aún, su incremento, es un factor crítico de éxito, que como se ha visto, ganar o perder un usuario, influye más que la suma o resta aritmética de una unidad. 2 Análisis de casos Empresas que han implementado ideas disruptivas como Google, Facebook, Apple, SamSung, Youtube, Amazon, AliBaba, WhatsApp se han constituido en las más poderosas del mundo, basando sus negocios en redes de telecomunicaciones existentes en el planeta que son gratuitas para ellos. ¿Qué las hace tan poderosas? Facebook pasó los 1,000 Millones de usuarios en octubre 2012 y el 27 de junio del 2017, Mark Zuckerberg anunció que llegó a los 2,000 millones. Youtube sobrepasa fácilmente los 1,000 millones de usuarios. Apple tiene más de 800 millones de usuarios activos al me. Google+ tiene más de 540 millones de usuarios (2). Es precisamente la cantidad de usuarios con un eficaz aditamento “vínculo con beneficio” que las hace poderosas. El vínculo entre usuarios genera lo que se llama “efecto de red” (3), donde cada uno se beneficia por pertenecer a la red y eso los hace fuertes. Los usuarios permanecen dentro de una red porque se benefician de alguna manera y aparentemente sin costo económico. Pero ¿quién crea el contenido que beneficia a todos?. Es el mismo usuario que lo comparte con su grupo y cada miembro aporta con mejoras o nuevo contenido proceso que continua compartiendo y vinculando a otros amigos que ya no son amigos del primero, acción que crea un puente que vincula a grupos de amigos. Estos últimos son los más valiosos para una red, los amigos que sirven de puente.


EL VALOR DE LA CONECTIVIDAD

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Una red tiene valor por la cantidad de usuarios, por los beneficios que cada uno de ellos obtiene de pertenecer a la red, por la gratuidad, por la vinculación entre los beneficiarios, y por el aporte de cada miembro. ¿Cuánto vale esto? Un modelo de negocio es Facebook, que tuvo un ingreso de más de 9.000 millones de dólares en el segundo trimestre del 2017 y un beneficio neto de 3.900 millones de dólares. Otro es Google que cerró 2016 con un incremento del 20% en los ingresos, hasta los 90.270 millones de dólares y el beneficio que obtuvo ascendió a 19.480 millones de dólares (4). Si usted usa los servicios de Google, Facebook o WhatsApp ¿cuán fácil dejaría de usar estos servicios o se cambiaría a otro proveedor? La salida o el cambio dependerán de cuán fuertes son sus vínculos con su grupo de amigos virtuales y los beneficios de pertenecer a éste “su barrio y vecinos elegidos por conveniencia” ¿Cuánto vale esto? Figura 2. Zona de entrenamiento

Fuente. http://www.trainingzone.co.uk/category/tags/network-effect

3 Conclusión El mundo ha cambiado y la conectividad ha permitido que personas disruptivas lo aprovechen al comprender el cambio que produjo Internet. En la educación, ¿entendimos el cambio?. Las Universidades están llenas de estudiantes de pre y posgrado. Esta necesidad de estar actualizado y ser competente ha llevado a un crecimiento en la demanda en capacitación. Ya no es la universidad la que oferta educación, es el educando que demanda capacitación en competencias que él requiere. Esta preferencia ha llevado a las universidades a variar e incrementar su oferta, disminuir el tamaño de sus aulas, mejorar su infraestructura tecnológica y personalizar su enseñanza. Esto trae consigo el natural incremento en los costos educativos. ¿El crecimiento en la educación superior es sostenible? Creo que no, Ya no se puede pensar en el educando como masa, hay que pensar en cada ser, único y ubicable, que vive y es parte de una red. La educación superior también cambiará drásticamente y tanto Google como Facebook son parte básica de las generaciones nuevas, por lo que sería lógico preguntar ¿qué haría Google o Facebook si de ellos depende el rumbo de la educación? La forma de presentar y compartir la información está cambiando y el educando también. El estudiante ya no está en un aula, está en una red. Debemos entender el valor de estar conectados y tomar en serio la ley de Robert Metcalfe “el valor de una red de comunicaciones aumenta al cuadrado del número de usuarios del sistema (n2)”1.

Referencias. 1 Wikipedia, 5 nov 2017 , Ley de Metcalfe, Recuperado de http://es.wikipedia.org/wiki/Ley_de_Metcalfe 2 Mejía, Juan Carlos, Mayo 2 2017, Estadísticas de redes sociales: Usuarios de Facebook, Instagram, LinkedIn, Twitter, Whatsapp y otros + Infografía, Recuperado de http://www.juancmejia.com/marketing-digital/estadisticas-de-redes-sociales-usuarios-de-facebookinstagram-linkedin-twitter-whatsapp-y-otros-infografia/ 3 Wikipedia,10 Nov 2107, Network effect, Recuperado de http://en.wikipedia.org/wiki/Network_effect 4 Diario El País – Economía, 26 enero 2017, Google mejora un 20% los ingresos y el beneficio anual de 2016, https://elpais.com/ economia/2017/01/26/actualidad/1485450711_644189.html


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PRODUCCIÓN DE GASOLINAS AUTOMOTRICES EN BOLIVIA Heberto Hernán Peña Galarza Docente UPSA

Introducción Bolivia tiene tres refinerías con una capacidad de procesamiento de petróleo crudo de 67.000 barriles por día (BPD) para la producción de combustibles y lubricantes. Se presentan las capacidades de refinación (tabla 1).

Refinería Gualberto Villarroel Guillermo Elder Bell Oro Negro Total

Tabla 1. Refinerías de Bolivia Empresa YPFB Refinación S.A. YPFB Refinación S.A. Grupo Empresarial Equipetrol

Capacidad Nominal BPD 39.500 24.000 3.500 67.000

Las refinerías disponen de unidades de conversión catalítica para el procesamiento de las gasolinas de bajo octanaje de destilación directa, gasolina liviana (LSR) y gasolina media (MSR) para obtener gasolina de alto octanaje. Se especifican Llas capacidades de las unidades de conversión en cada refinería (tabla 2).

Refineria Gualberto Villarroel Guillermo Elder Bell Oro Negro Total

Tabla 2. Unidades de Conversión Refinerías de Bolivia Reformacion catalitica BPD Isomerización BPD 13.600 6.400 6.000 1.000 21.000 6.000

La reformación catalítica es un proceso que convierte la gasolina MSR de octanaje bajo (40 RON-45 RON) en gasolina reformada de octanaje alto (90 RON-97 RON) con contenido alto de hidrocarburos aromáticos, entre ellos, el benceno que tiene 106 octanos y es considerado un buen aditivo antidetonante en las gasolinas automotrices. (1)

Figura 1. Estructura de la molécula de Benceno


PRODUCCION DE GASOLINAS AUTOMOTRICES EN BOLIVIA

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La isomerización es un proceso catalítico que transforma la gasolina LSR de octanaje bajo (70 RON -72 RON) en gasolina isomerada de octanaje alto (87 RON-89 RON) con contenido alto de hidrocarburos de cadenas ramificadas (isómeros), entre ellos, el 2, 2,4-trimetilpentano, llamado isooctano y cuya estructura es ramificada, arde de modo uniforme en el cilindro del motor y tiene un índice de octano de 100. Figura 2. Isooctano

Los productos obtenidos de las unidades de proceso de reformación catalítica e isomerización, plastoformado (PLF) e isomerado (ISOM), se utilizan para la formulación de gasolinas automotrices, junto con gasolinas de destilación directa (LSR, MSR), aditivo MMT mejorador del número de octanos y colorante para la identificación del producto. 1 Producción de gasolinas automotrices Desde 1979, Bolivia cuenta con el proceso de reformación catalítica en las refinerías Gualberto Villarroel de Cochabamba y Guillermo Elder Bell de Santa Cruz de la Sierra. A partir del año 2010, las refinerías de YPFB Refinación S.A. fueron adecuadas para procesar crudo liviano de 60 °API e incrementar su capacidad de proceso. El 18 de diciembre de 2015 se inauguró la Nueva Unidad de Reformación Catalítica (NURC) en la refinería Gualberto Villarroel de la ciudad de Cochabamba con 5.300 BPD de capacidad nominal, para la producción de gasolina reformada de alto octanaje (95 RON) y, por tanto, el incremento de los volúmenes de gasolina especial de 85 octanos. El 05 de febrero de 2016 se inauguró la Nueva Unidad de Isomerización (NUIS) de 6.000 BPD de capacidad nominal, en la refinería Guillermo Elder Bell de la ciudad de Santa Cruz de la Sierra, para la producción de Isomerado de octanaje alto (87 RON-89 RON) y, consecuentemente, producir volúmenes incrementales de gasolina especial de 85 octanos. (2) La gasolina especial es el combustible de mayor producción en Bolivia. Las refinerías de YPFB Refinación Gualberto Villarroel (Cochabamba) y Guillermo Elder Bell (Santa Cruz) produjeron, durante el 2016, el 96% de este combustible. La producción de gasolina especial por parte de la refinería Oro Negro representó el 4 %. Como consecuencia de la instalación de dos nuevas unidades de conversión, la producción de gasolinas automotrices se incrementó del 2015 al 2016, de 18.841 BPD a 24.242 BPD (29%), disminuyendo el déficit de producción y los volúmenes de importación. Desde el 16 de noviembre de 2017, se produce y comercializa una nueva gasolina denominada, Gasolina Super 91(91 RON), con el fin de satisfacer la demanda de vehículos de compresión alta que requieren gasolina de mayor octanaje. Las refinerías de Bolivia han producido hasta agosto de 2017, un promedio de 23,134 barriles diarios de gasolinas automotrices, de los cuales el 99,7 % fueron de Gasolina Especial de 85 RON y el 0,3% de Gasolina Premium de 95 RON. Actualmente, en la preparación de gasolinas automotrices se utiliza Gasolina Media (MSR), Gasolina Liviana (LSR), Reformado Catalítico (PLF) e Isomerado (ISOM), MMT (aditivo mejorador de octanaje) y colorantes. Cada refinería produce un determinado tipo de gasolina (tabla 3) (3). Tabla 3. Producción Gasolinas Automotrices

Producción Gasolinas Automotrices Gasolina Especial Gasolina Super 91 Gasolina Premium

RGEB (SCZ)

RGV (CBA)

Oro Negro (SCZ)

√ √ √


HEBERTO HERNÁN PEÑA GALARZA

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Las especificaciones de las gasolinas automotrices (Gasolina Especial, Gasolina Super 91 y Gasolina Premium) están contenidas en el Decreto Supremo 2741 y norma ASTM D 4814. Según la Ley General del Transporte 821, articulo 191, parágrafo III, el Estado Plurinacional de Bolivia ejecutará las acciones necesarias para mejorar la calidad de los combustibles y adecuarse a las normas EURO en los próximos cinco años a partir del 16 de agosto de 2016 (Anexo 1) (4). Las normas Euro son más exigentes que la especificación boliviana para gasolinas automotrices en cuanto a parámetros de azufre, benceno y aromáticos se refiere. (tabla 4).

Tabla 4. Especificaciones Gasolinas Automotrices Parámetros Actual DS 2741 Bolivia Euro IV (2005) Aromáticos (%vol.) max. 42 35 Olefinas (%vol.) max. 18 18 Benceno (%vol.) max. 3 1 Oxígeno (%peso) max. 2,7 2,7 Azufre (ppm) max. 500 50 TVR (psi) verano/invierno 7-11,5 8,7 - 10,15 Plomo (gPb/L) max. 0,013 None 2 Conclusiones - Bolivia produce tres tipos de gasolinas automotrices: a) Gasolina especial de 85 RON min. /color amarillo b) Gasolina super 91 de 91 RON min. /color rojo c) Gasolina Premium de 95 RON min. /color violeta - Los vehículos nuevos a gasolina de compresión alta requieren, según el fabricante, gasolinas con un octanaje superior a 91 RON. - Bolivia abastece parte de la demanda de gasolinas del mercado interno. El déficit en gasolina se importa de los países vecinos. La especificación boliviana se aplica para gasolinas de producción nacional e importada. - Para mejorar y adecuar la calidad de las gasolinas automotrices y cumplir con lo establecido en la normativa boliviana de adecuarse a las normas EURO IV hasta el 2020, se requiere readecuar los procesos de producción de gasolinas automotrices, especialmente, para ajustar el contenido de benceno y aromáticos.

Bibliografía Asamblea Legislativa Plurinacional de Bolivia (16 de agosto de 2016). Ley 821, Ley de modificación de la ley N165 ley general de transporte. Bolivia: Gaceta Oficial de Bolivia. Recuperado de http://www.gacetaoficialdebolivia.gob.bo/index.php/normas/buscar ASTM (2018). ASTM D4814-18: Standard specification for automotive spark-ignition engine fuel. ASTM International. doi 10.1520/ D4814-18 Estado Plurinacional de Bolivia (27 de abril de 2016). Decreto supremo 2741. Bolivia: Agencia Nacional de Hidrocarburos. Recuperado de http://www.anh.gob.bo/InsideFiles/Documentos/Documentos_Id-168-170703-1000-0.pdf Ministerio de Hidrocarburos (2017). Refinación de hidrocarburos. Bolivia: Viceministerio de Industrialización, Comercialización, Transporte y Almacenaje de Hidrocarburos. Recuperado de https://www3.hidrocarburos.gob.bo/index.php/viceministerios/ industrializaci%C3%B3n,-comercializaci%C3%B3n,-transporte-y-almacenaje-de-hidrocarburos.html Oro Negro Refineria S.A. (s.f.). Gasolina especial. Bolivia: Oro Negro. Recuperado de http://www.oronegro.net/servicios-y-productos/ carburantes/ YPFB Refinación S.A. (s.f.). Tipos de carburantes. Bolivia: YPFB Refinación. Recuperado de http://www.ypfbrefinacion.com.bo/ carburantes.php#innernav


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ESTUDIO DE TRES SUELOS ESTABILIZADOS CON EMULSIÓN ASFÁLTICA Valeria Vaca Pereira Solíz Docente UPSA

Resumen El objetivo de este trabajo es estudiar el comportamiento de tres suelos de diferentes texturas, del estado de Rio de Janeiro, mezclados con diferentes porcentajes de emulsión asfáltica, desde el punto de vista de la mecánica de pavimentos. El programa experimental comprendió la recolección de muestras de suelo en campo, ensayos de caracterización de suelos tanto del HRB como la clasificación de suelos lateríticos MCT, mezcla de los suelos con emulsión asfáltica, moldeo de cuerpos de prueba, ensayos de resistencia a compresión simple, ensayos triaxiales dinámicos, así como también los ensayos de desgaste: Load Wheel Test (LWT) y Wet Track Abrasion Test (WTAT). Se realiza un análisis estructural de pavimento asumiendo el uso de suelo-emulsión en capas de base y de rodadura (para vías de bajo volumen de tráfico). Es posible mejorar el conocimiento sobre la viabilidad de la estabilización de suelos con emulsiones asfálticas tipo RM-1C y RL -1C y de las técnicas de ensayo en laboratorio. Abstract The purpose of this investigation was to study the behavior of three soils of different textures, from the State of Rio de Janeiro, when mixed with asphalt emulsion at several percentages, under the point of view of the pavements mechanics. The experimental program was: sampling of soils in the field, identification testing, Proctor standard compaction test, testing according to Brazilian methodology MCT (Miniature Compacted Tropical), mixing of soil-emulsion, molding specimens for dynamic triaxial tests, unconfined compression tests: Load Wheel Test (LWT) modified and Wet Track Abrasion Test (WTAT). Structural analysis of assumed pavements with soil-emulsion in base and wearing course (for low volume traffic roads) is made. It became possible to improve knowledge concerning the feasibility of stabilizing soils of different textures with the asphalt emulsions RM-1C (CMS-1) and RL-1C (CSS-1), and to improve laboratory testing techniques. PALABRAS CLAVE: Estabilización de suelos, suelo-emulsión, módulo de resiliencia 1 PROBLEMA Cuando se realiza un proyecto de pavimentación se pretende dar al usuario confort y seguridad mediante el diseño de una estructura económica. Esto se consigue maximizando el uso de materiales locales, lo que exige un análisis de disponibilidad y viabilidad. Por disponibilidad se entiende la distancia y volumen del material en relación a la obra y por viabilidad analizamos la resistencia a las solicitaciones mecánicas y acción del clima para un determinado periodo de proyecto. En ciertos casos se ve la necesidad de estudiar mezclas y técnicas que nos ayuden a obtener soluciones satisfactorias bajo dichos puntos de vista. El incentivo de estudiar la estabilización de suelos con materiales asfálticos comenzó al observar una experiencia en caminos de tierra próximos a campos petrolíferos. Los ingenieros de pavimentos notaron que el polvo era reducido cuando se esparcía aceite crudo, lo que también tornaba las vías más resistentes al tráfico y condiciones climáticas. Este trabajo forma parte de un proyecto de investigación intitulado TAPTS (Tratamiento Anti-Polvo y Tratamiento Superficial), financiado por el programa CTPETRO-FINEP-PETROBRAS, coordinado por el Instituto Alberto Luiz Coimbra de Post-Graduación y Pesquisa de Ingeniería de la Universidad de Rio de Janeiro (COPPE/UFRJ) y con la participación de otras Instituciones y universidades brasileras. El documento fue aprobado como parte de los requisitos necesarios para la obtención del grado de Magister en Ciencias de la Ingeniería Civil en dicha Universidad en Octubre del 2007. 2 PARTE EXPERIMENTAL El trabajo experimental fue realizado en inmediaciones del laboratorio de Geotecnia de la COPPE/UFRJ. Fueron colectados tres tipos de suelos diferentes, de los cuales obtuvimos las clasificaciones expresadas en la Tabla 1. Se muestra el resumen de los cuerpos de prueba ensayados en total para el presente trabajo (tabla 2) . La parte experimental se dividió en dos etapas: la primera determinó los porcentajes de emulsión a ser aplicados y los tiempos de cura con mejor comportamiento, y la segunda, determinó un padrón de comportamiento por tipo de suelo con los porcentajes y tiempos de cura establecidos. Se hicieron variaciones de emulsión (RM y RL), de porcentaje de adición de emulsión en la mezcla dependiendo del tipo de suelo y se aplicaron tiempos de cura de 0 días, 7 días , 14 días y 28 días (en la primera etapa) y de 7 días (en la segunda etapa) antes de la realización de los ensayos. El análisis experimental también incluyo pruebas de absorción en mezclas de suelo emulsión.


ESTUDIO DE TRES SUELOS ESTABILIZADOS CON EMULSIÓN ASFÁLTICA

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Se presenta el número de CP's moldeados y ensayados (Tabla 2). Tabla 1. Clasificación de suelos estudiados

Suelo Nº Suelo 1 Suelo 2 Suelo 3

Clasificación TBR A-1-b A-7-5 A-2-4

Clasificación MCT (Suelos lateríticos) NA’ NG’ NS’

Se presentan los resultados obtenidos en función del módulo resiliente de las mezclas : Tipo de mezcla x Módulo de Resiliencia (figura 1). Es posible observar que cada resultado es dependiente del tipo de suelo y de las condiciones de ensayo, no obstante, de forma global existe una mejora cuanto al comportamiento resiliente de los suelos. Figura 1. Tipo Mezcla y Resiliencia

A partir de los resultados experimentales fueron estimadas estructuras hipotéticas (figura 2) para situaciones de solicitación de bajo volumen de tráfico y analizadas sobre el punto de vista de la mecánica de pavimentos. Es importante destacar que para las tres estructuras estudiadas fueron utilizados los datos obtenidos con los tres suelos ensayados para los diferentes porcentajes de adición de emulsión asfáltica. Tabla 2 Tipos de estructura analizadas con el Programa FEPAVE

SUELO 1

SUELO 2

SUELO 3

Ensayo Resistencia a compresión simple Triaxial Dinámico Resistencia a compresión simple Triaxial Dinámico LWT WTAT Resistencia a compresión simple Triaxial Dinámico LWT WTAT Total CPs ensayados:

Num. de CPs 40 22 84 28 12 12 84 28 12 12 334

Suelo (Kg/CP) Suelo Kg. 2 80 4 88 2 168 4 112 1,7 20 5,7 68 2 168 4 112 1,7 20 5,7 68 Total suelo: 906


VALERIA VACA PEREIRA SOLÍZ

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Figura 2. Estructuras estudiadas

ESTRUCTURA I

ESTRUCTURA II

ESTRUCTURA III

3 Resultados Los resultados obtenidos muestran un mejor comportamiento de las mezclas en las cuales se utilizó emulsiones de ruptura lenta (RL) así como las mezclas ensayadas considerando un tiempo de cura de siete días. Considerando las estructuras de pavimento analizadas para bajo volumen de tráfico, se encuentra que aquellas en las que se utilizó capas de suelo-emulsión tuvieron una reducción mayor al 50% en cuanto a la deflexión con tensiones aceptables en la subrasante. Se concluye que la estabilización de suelos con emulsión tiene un buen potencial de aplicación ya que mejora las características de cohesión y de impermeabilidad de los suelos. Sin embargo, como en todo proceso de estabilización con productos industriales, los resultados son variables dependiendo del tipo de suelo y las condiciones de aplicación de la emulsión por lo tanto deben ser tomadas en consideración todas las variables antes de optar por esta solución.

Bibliografia AMERICAN SOCIETY OF TESTING MATERIALS, ASTM (2006). D 4223-99 Standard practice for preparation of test specimens of asphalt- stabilized soils. Estados Unidos de America CASTRO, C..A (2003)., Estudo da técnica anti-pó com emulsão de xisto em pavimentos para baixo volume de tráfego. Dissertação de M.Sc., COPPE/UFRJ, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, Brasil MEDINA, J., MOTTA, L. M. G.,(2005). Mecânica dos pavimentos- 2° edição. Editora COPPE, Rio de Janeiro, Brasil MICELI, J.G. (2006). Comportamento de solos do estado do Rio de Janeiro estabilizados com emulsão asfáltica. Dissertação de M.Sc. Instituto Militar de Engenharia, Rio de Janeiro, RJ, Brasil


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ANÁLISIS DE CABLE POR EL MÉTODO DE LAS DIFERENCIAS FINITAS Eduardo Gianella Peredo Docente UPSA

Resumen Se realiza el análisis numérico de un cable inclinado por el método de las diferencias finitas, siguiendo el procedimiento de Vallabhan. El problema resultante, no-lineal, es resuelto por el método de Newton-Raphson y el método de la Secante. Palabras clave: Cable, Método de las Diferencias Finitas, Análisis No-Lineal, Newton-Raphson. Introducción El cable, objeto del análisis, es considerado con rigidez a flexión nula, resistiendo sólo a la fuerza normal de tracción. En relación al material, se asume comportamiento elástico y lineal. Se construye una función implícita no lineal L0c(H) que devuelve la longitud inicial del cable, calculada para un valor de H (proyección horizontal de la tensión en el cable). El proceso iterativo de Newton-Raphson es utilizado para calcular la raíz de la ecuación L0c(H)=L0. 1 Ecuación diferencial del cable Se escriben las ecuaciones para el cable, lineamientos establecidos para estructuras de cable (Irvine, 1982). Figura 1: Cable solicitado por peso propio y carga por unidad de longitud

Nota: “c”: carga vertical por unidad de longitud s; q: carga vertical por unidad de longitud x (longitud sin deformación del cable); x, y,: proyecciones del cable en la horizontal y vertical, respectivamente. : longitud de deformación del cable

: proyecciones del cable en la horizontal y vertical ,

: fuerzas en los extremos del cable

a) Suma de fuerzas en dirección x:

Ecuación 1


ANÁLISIS DE CABLE POR EL MÉTODO DE LAS DIFERENCIAS FINITAS

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b) Suma de fuerzas en dirección y.

Ecuación 2

donde: T(s): tensión en el cable en la posición de coordenadas.

se infiere que (ecuación 1):

Introduciendo

es constante.

en la ecuación 2, resulta,

ó Ecuación 3

Se determina la ecuación de restricción geométrica

Ecuación 4

Ecuación 5

Nota: En los extremos se verifica

2

Discretización del dominio

El intervalo es dividido en (n-1) segmentos de igual longitud, de modo que su configuración deformada resulta determinada por los valores:

Aproximando la primer y segunda derivadas por la fórmula central con tres puntos, se transforma la ecuación diferencial en el siguiente sistema de ecuaciones no lineales en las incógnitas.


EDUARDO GIANELLA PEREDO

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Organizando matricialmente el sistema se tiene:

Se calcula la configuración deformada del cable para un dado valor de H.

Ecuación 6

Se presenta la configuración deformada Figura 2. Configuración deformada

Se calcula la longitud final e inicial del cable, L0c y L, (funciones de H). Se realiza utilizando las expresiones:

Ecuación 7

Llamando l0i a la longitud sin deformación del tramo i, se verifica que:

Ecuación 8

Se determina la raíz de la ecuación no lineal. Se realiza utilizando los métodos de Newton-Raphson y de la Secante.


ANÁLISIS DE CABLE POR EL MÉTODO DE LAS DIFERENCIAS FINITAS

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2.1 Newton-Raphson: Se aplica la ecuación:

Ecuación 9

Ecuación 10

2.2 Secante: Se utiliza la ecuación:

Ecuación 11

Se establece que:

,

Un valor inicial recomendado para H es dado mediante: Ecuación 12

Durante el proceso iterativo, siempre que L>L0 debe corregirse el valor de c de la manera siguiente:

Una vez que el valor de H ha sido calculado con la suficiente precisión, se pueden calcular las fuerzas nodales y las tensiones en los extremos del cable.


EDUARDO GIANELLA PEREDO

3.2 Método de la Secante

59

Figura 5. Configuración de peso propio y final del cable

Se tiene: Datos Carga de peso propio cy:-3,16 lb/ft. Módulo de elasticidad E:19.000.000 psi. Área de la sección transversal del cable A:0,85 in2. Longitud sin deformación del tramo1 L01:412,8837 ft. Longitud sin deformación del tramo1 L02:613,0422 ft. Configuración de referencia correspondiente únicamente al peso propio. Configuración actual correspondiente a la carga completa Desplazamiento del punto cargado, medido a partir de la configuración de referencia, v:-18,458 ft. (figura 5) Según el programa elaborado, usando el método de la secante, v:-18,7868 ft. (figura 6)

Figura 6.Configuración final del cable

4 Conclusiones Se desarrolló un programa en MATLAB para analizar numéricamente, por el Método de Diferencias Finitas, el problema de cables inclinados, considerando no linealidad geométrica y linealidad física. El programa admite carga de peso propio, carga distribuida por unidad de longitud en proyección horizontal y fuerzas puntuales. Los resultados numéricos del programa mostraron excelente concordancia con los de otros trabajos ya publicados.

Bibliografía 1. C.V.Girija Vallabhan. (2008). Two-Dimensional Nonlinear Analysis of Long Cables, Journal of Engineering Mechanics, Vol. 134,No.8, August. ASCE. 2. Irvine, H.M. (1982). Cable Structures. New York. Dover Publications. 3. A. H. Peyrot, and A. M. Goulois 1979. Analysis de cable structures. Computers & Structures, Vol. 16 pp. 885-913 Pergamon Press. 4. H.B.Jadyaraman, W.C. Knudson 1981. A curved element for the analysis of cable structures. Computers & Structures, Vol. 14 pp. 325333 Pergamon Press. 5. Z.Wang, T.McCarthy, M.N Sheikh.(2011). Taut-slack Algorithm for Analyzing the Geometric Nonlinearity of Cable Structures, Proceedings of the Twenty-first International Offshore and Polar Engineering Conference Maui, Hawaii, USA, June 19-24.


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EFECTO DE SISTEMAS DE DESPLAZAMIENTO EN EL COMPORTAMIENTO DE PILOTES PERFORADOS EN ARENAS Osvaldo Rosales Sadud Docente UPSA

Figura 1. Ensayo SPT

Introducción La ciudad de Santa Cruz de la Sierra se encuentra asentada en suelos de origen aluvial, que se caracterizan por su forma de deposición y distribución de sus capas variables y niveles freáticos poco profundos del orden de tres metros a nueve metros. Las características que presentan estos suelos, direccionan al uso de fundaciones profundas para poder soportar estructuras pesadas y esbeltas. Evaluar el comportamiento bajo cargas axiales de pilotes instalados mediante la perforación con lodo bentonítico, Expander BodyTM y Full Displacement Pile (FDP) en base a los métodos analíticos y modelos numéricos, es la motivación del presente trabajo, en el cual se realizan los cálculos del comportamiento de estos pilotes.

Figura 2. Velocidad Ondas de corte

Palabras Clave. Comportamiento de Pilotes. Lodo Bentonítico. Nivéles Freáticos. 1

Investigación del sitio

Se realizaron tres perforaciones con una separación de cinco metros, y a una profundidad de 18 metros (Figura 1) y tres sondajes CPT con medición de presión de poros ubicados en puntos medio de las perforaciones hechas para el ensayo de SPT (Figura 3). El Figura 3. Resultados del ensayo de CPTu para el sondeo CPT1 incremento de densidad del suelo no permitió sobrepasar los 12 metros de profundidad. Los suelos encontrados presentan una predominancia de arenas finas a medias, de mala gradación, saturadas, bajo porcentaje de arenas gruesas y algo de grava media a partir de los 16 metros. Este tipo de suelo es clasificado como SP-SM según el USCS. El agua subterránea se encuentra a una profundidad de 3 metros. Los valores de velocidad de ondas de corte fueron obtenidos mediante un ensayo de refracción sísmica y ondas superficiales realizado en el área de estudio (Figura 2). Del análisis de distribución de velocidades de ondas de corte en profundidad junto a la distribución de número de golpes en profundidad del ensayo de SPT, demostró un incremento en la densidad y rigidez del suelo en profundidad.


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EFECTO DE SISTEMAS DE DESPLAZAMIENTO EN EL COMPORTAMIENTO DE PILOTES PERFORADOS EN ARENAS

2 Características de los pilotes de prueba Se presentan el sistema utilizado y las dimensiones de cada pilote.

Tabla 1. Dimensiones de Pilotes

,

Sistema constructivo y dimensiones de los pilotes de prueba

, ,

Se presentan los valores de presión y volumen de inyección de los EB y se muestran los parámetros de perforación mediante el sistema FDP. Se describen los parámetros de perforación con el sistema de lodo bentonítico. Se registró un incremento de 39% en el volumen de hormigón para los pilotes con sistema FDP. Esto se atribuye a la presión de hormigonado que se genera mediante este sistema. Para los pilotes perforados con lodo bentonítico se registró un incremento de 22%. Esto se atribuye a la sobreexcavación que se genera durante la excavación.

,

Tabla 2. Parámetros de presión y volumen de inyección del sistema EB

, ,

,

,

,

,

,

,

Tabla 3. Parámetros de perforación para los pilotes construidos mediante sistema FDP

, ,

,

,

,

,

,

,

Tabla 4. Parámetros de perforación para los pilotes construidos mediante sistema de lodo bentonítico.

, ,

3. Distribución de cargas en profundidad en los pilotes de prueba TP1, TP2, TP3 y TP4 Se muestran valores de carga transmitidos al fuste y a la punta del pilote y los porcentajes de cada uno en relación a la carga aplicada en la cabeza de cada pilote. Tabla 5. Cargas transmitidas por fricción y punta y sus porcentajes en relación al total aplicado en la cabeza del pilote.

.

.

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.

.

.

.

. .


OSVALDO ROSALES SADUD

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Se observa que la carga transmitida por fricción en el pilote TP1 es de 1.680 kilonewton con una longitud de 17,5 metros, mientras que la carga transmitida por el pilote TP2 es de 1.704 kilonewton, con una longitud de 11,5 metros. La capacidad friccional unitaria para el pilote TP2 es considerablemente superior al del pilote TP1, aún cuando no poseen la misma longitud. Este incremento es atribuido al método de instalación del TP2 (FDP), que incrementa la resistencia de los suelos debido al desplazamiento. La carga transmitida a la punta en el pilote TP1 es de 228 kilonewton; aproximadamente 12% del total de 1.908 kilonewton; mientras que la carga transmitida a la punta en el pilote TP3 es de 1.050 kilonewton, 55% del total de 1.917 kilonewton. Esta diferencia es atribuida a la adición de un EB en la punta del pilote, el cual incrementa la capacidad por punta del pilote debido al desplazamiento de los suelos circundantes al EB (Tabla 5). 4 Coeficiente de fricción β Los procesos constructivos que fueron empleados para los pilotes de prueba ocasionan un cambio en las tensiones originales del suelo en reposo. Con el objeto de estimar el mismo, se utilizan los resultados de tensión efectiva vertical y tensión de corte entre el pilote y el suelo obtenidas del modelo de elementos finitos para determinar la variación de la fricción en profundidad, evaluar el coeficiente de fricción en tensiones efectivas (β = fs/s’vo) y, de esta manera, determinar la variación de dicho coeficiente con el proceso constructivo utilizado. Se ilustra la distribución en profundidad del coeficiente β calculado para los pilotes TP2, TP3 y TP4.

Figura 4. TP2

Figura 5. TP3

Figura 6. TP4

Se observa un incremento del coeficiente β en la longitud del pilote (figura 4), tanto en los valores obtenidos mediante el modelo de elementos finitos y mediante las ecuaciones del método Beta en tensiones efectivas en relación al análisis de los resultados experimentales. Este incremento es atribuido al desplazamiento lateral del suelo mediante la herramienta FDP, que genera un cambio en el estado de tensión en reposo del suelo. La distribución del Coef. β mediante las ecuaciones del método Beta, fueron determinadas en función de las tensiones del suelo en reposo y, que por lo general, oscilan entre 0,12 a 1,2. Se observa una igualdad en los valores del coeficiente β obtenidos mediante los tres métodos de estimación (Figura 5). En la longitud del pilote influenciada por el sistema FDP, es probable que esta igualdad se deba a que parte de la carga aplicada fue tomada por la punta debido al incremento de capacidad de punta del pilote por el EB (Tabla 4), lo que impidió que el fuste sea desplazado en su totalidad movilizando la fricción lateral. Asimismo, se observa un considerable aumento del coeficiente β en el nivel de ubicación del EB. Este incremento es atribuido al desplazamiento lateral del suelo que ocasiona el sistema EB. Se muestra que los valores experimentales del coeficiente β (figura 6), son variables en relación a los estimados mediante el método Beta; sin embargo, éstos siguen una tendencia similar a los obtenidos experimentalmente. Los valores de β obtenidos mediante el modelo de elementos finitos coinciden satisfactoriamente en ciertos puntos con los valores obtenidos experimentalmente, siendo los valores del modelo numérico inferiores a los valores de β obtenidos mediante el método. Esto demuestra el efecto de reducción en el estado tensional inicial del suelo causado por la perforación con lodo bentonítico. A la


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EFECTO DE SISTEMAS DE DESPLAZAMIENTO EN EL COMPORTAMIENTO DE PILOTES PERFORADOS EN ARENAS

profundidad de instalación del EB en los pilotes TP3 y TP4, se puede observar un incremento significativo del coeficiente β. Sin embargo, este valor es menor al obtenido en el pilote TP3.Es probable que la alteración del suelo por la perforación con lodo bentonítico haya disminuido el efecto de incremento de capacidad que produce el EB en relación a un EB instalado mediante un sistema constructivo que no produce la remoción del suelo, conservando el estado inicial de tensiones. 5 Asentamientos Los desplazamientos verticales en el modelo de elementos finitos fueron determinados en el eje del pilote. Con los resultados de incremento de carga axial y desplazamiento en la cabeza de los pilotes, se determinaron las curvas de carga-desplazamiento simuladas para su posterior comparación con las obtenidas mediante el ensayo de carga estática. Se muestran los asentamientos en profundidad para los pilotes TP1, TP2, TP3 y TP4 obtenidos mediante el modelo de elementos finitos, considerando sólo los efectos de la carga aplicada (ignorando los desplazamientos producidos durante las etapas de instalación del pilote). Comparando los valores, teóricos y experimentales, se observa que existe una buena correlación en los resultados obtenidos y la tendencia de éstos en profundidad, lo que indica que el modelo numérico y las formulaciones analíticas elegidas para determinar los parámetros resistentes de los estratos de suelo representan satisfactoriamente el cambio del estado inicial del suelo y el comportamiento del pilote de acuerdo al método constructivo empleado. (Figuras 7, 8 y 9). Analizando la distribución de asentamiento en profundidad para los pilotes TP2 y TP3, respecto a la distribución del pilote TP1, se observa que los pilotes construidos mediante los sistemas FDP y EB, disminuyen el asentamiento en la punta del pilote para cargas iguales o ligeramente mayores respecto al pilote TP1 y longitudes menores respecto al pilote TP1.

Figura 7. Asentamiento TP1

Se observa que los valores de distribución de asentamiento son menores en el pilote TP4 respecto al pilote TP1; especialmente en la punta del pilote, con una diferencia de carga aplicada en la cabeza del pilote TP4 de 893 kN respecto al pilote TP1, lo que significa un incremento en la capacidad total del pilote atribuida a al uso del EB en la punta del pilote. Figura 10

Figura 9. Asentamiento TP 3

Figura 8. Asentamiento TP2

Figura 10. Asentamiento TP4


OSVALDO ROSALES SADUD

6 Capacidad de carga mediante métodos simplificados de cálculo de capacidad y criterios de interpretación. Se muestra el ajuste de la curva carga-asentamiento experimental para los pilotes TP1 a TP4, respectivamente, estimada mediante los criterios de interpretación.

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AJUSTES CARGA ASENTAMIENTO Figura 11. TP1

Se presenta un resumen de los resultados de capacidad de carga última calculados mediante los métodos simplificados de cálculo de capacidad y los criterios de interpretación de la curva experimental. Se observa que existe una similitud en los valores obtenidos mediante los distintos criterios de interpretación, en especial, los valores obtenidos mediante los métodos Chin-Konder y Decourt. El método Hansen presenta resultados próximos a los obtenidos por los métodos Chin-Konder y Decourt; sin embargo, sobreestima en grado alto el valor de capacidad obtenido para el pilote TP4. El criterio Davisson es conservador referente a los obtenidos por los otros 3 criterios. En el pilote TP3, la evaluación de la carga última mediante el criterio de Davisson es un poco incierta de predecir debido a la falla estructural localizada que se produjo cerca de la cabeza del pilote a los 1.800 kilonewton de carga.

Figura 12. TP2

La capacidad del Expander Body se determinó mediante el uso de los métodos de diseño comúnmente utilizados en la práctica para pilotes excavados (métodos alfa y beta) e hincados (método de Nordlund para arenas), con el objeto de verificar si las estimaciones mediante éstos métodos reflejan la capacidad última de punta observada en los pilotes construidos mediante este sistema de desplazamiento.

Tabla 6. Resultados de capacidad de carga y criterios de

interprestción de la curva experimental Figura 13. TP3

Comparando valores (Tabla 5), se observa que el valor obtenido mediante los métodos Chin-Konder y Decourt, para el pilote TP1, es cercano al valor obtenido mediante los criterios de interpretación. En los pilotes que fueron construidos mediante los sistemas FDP o EB (TP2, TP3 y TP4), los valores de capacidad última son conservadores en relación a los obtenidos mediante los criterios de interpretación. Sin embargo, el método Hansen es dependiente del coeficiente Beta, el cual podría ser estimado mediante un análisis de los resultados experimentales para su posterior ajuste. Los valores de capacidad obtenidos para los pilotes de prueba TP2 y TP3, mediante el método de Nordlund y Tomlinson, muestran una buena correlación con los resultados obtenidos por los distintos criterios de interpretación.

Figura 14. TP4


EFECTO DE SISTEMAS DE DESPLAZAMIENTO EN EL COMPORTAMIENTO DE PILOTES PERFORADOS EN ARENAS

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Simulación curva carga-asentamiento Figura 15. Curvas TP 1

7

Modelación numérica mediante elementos finitos

Se muestran los resultados de la simulación de la curva carga-asentamiento obtenidas mediante modelos numéricos desarrollados en PLAXIS, y considerando comportamiento tipo Mohr-Coulomb y Hardening Soil. Se observa que existe una aproximación en la rigidez inicial de la curva carga-asentamiento simulada, hasta un rango de valores de carga de servicio.

Figura 16. Curvas TP 2

Se presenta un ajuste entre las curvas obtenidas mediante los modelos de Mohr-Coulomb y Hardening Soil y las obtenidas experimentalmente hasta el final del proceso de carga del pilote (Figuras 15 y 17). Se observa un cambio de pendiente en la curva experimental correspondiente al pilote TP3 ocasionado por la falla estructural del pilote en la cabeza a los 1.840 kilonewton de carga. Las curvas teóricas del pilote TP4, presentan un ajunte aceptable hasta un rango de valores de carga de servicio, a partir del cual se separan paulatinamente de la curva experimental hasta el final del proceso de carga del pilote. Se observa que existe un buen ajuste entre los valores de curva experimental y los resultados obtenidos mediante el modelo de Hardening Soil (figura 16). Sin embargo, los resultados obtenidos mediante el modelo de Mohr-Coulomb presentan un buen ajuste en la rigidez inicial de la curva carga-asentamiento para luego separase significativamente de la curva experimental. 8 Conclusiones

Figura 17. Curvas TP 3

En la revisión de los ensayos de carga realizados a los cuatro pilotes de prueba TP1, TP2, TP3 y TP4 y la interpretación de sus resultados se destacan los siguientes puntos: Los criterios de interpretación de ensayos estáticos basados en la curva hiperbólica, como los métodos de ChinKonder y Decourt, presentan un buen ajuste con la curva experimental, tanto en los pilotes construidos tradicionalmente con bentonita como en los pilote instalados mediante los sistemas FDP y FDP+ExpanderBody en la punta. El método de Hansen presentan una convergencia totalmente nula y sobreestima el valor de capacidad última en cerca del doble de los valores últimos calculados mediante los métodos de Chin-Konder y Decourt. Los valores de capacidad última de carga calculados mediante los métodos de Chin-Konder y Decourt son similares.

Figura 18. Curvas TP 4

Los parámetros de rigidez de referencia (E50ref, Eoedref y Eurref) calculados a partir de las mediciones de velocidad de las ondas de corte proporcionan un buen ajuste en la rigidez inicial de la curva cargaasentamiento de los pilotes de prueba en un rango de valores de carga de servicio, considerando un factor de reducción de 1/3 de la rigidez secante al 50% con respecto al rango de bajas deformaciones. El desplazamiento lateral del suelo a lo largo del fuste del pilote, que se logra por medio de la herramienta de desplazamiento del FDP, incrementa la fricción en toda la longitud del fuste del pilote, aumentando aproximadamente los valores del coeficiente β en un orden de dos veces respecto a los valores normales para pilotes perforados bajo lodo bentonítico para los casos descriptos en este trabajo.


OSVALDO ROSALES SADUD

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El sistema de Expander BodyTM causa un desplazamiento del suelo en el entorno de la punta del pilote densificándolo e incrementando la capacidad por punta. Para los casos descriptos en este trabajo, el coeficiente β se incrementa en un orden dos a cinco veces respecto a valores normales para pilotes perforados bajo lodo bentonítico. Los métodos β y a estiman de forma satisfactoria la capacidad última para pilotes perforados mediante métodos convencionales con o sin sistema EB en la punta. De la misma manera lo hacen los métodos Nordlund y Tomlinson para los pilotes construidos mediante el sistema de desplazamiento FDP y la combinación del FDP con el sistema Expander Body.

Bibliografía 1) Fellenius B.H, (2012). Basics of foundation design, Electronic edition. 2) Dan A. Brown, John P, et all. (2010). Construction, Procedures and LRFD Design Methods, Publication Nº FHWA-NHI-10-016, Washington, DC, United States of America. 3) Hannigan,P.J, Globe GG, et all. (1997). Desing and Construction of Driven Piles Foundation, Workshop Manual - Volume I, Publication Nº FHWA-NHI-97-014, Washington, DC, United States of America. 4) P.J. Sabatini, R.C. Bachus, et all. (2002). Evaluation of Soil and Rock Properties,Geotechnical Engineering Circular Nº5, Report Nº FHWA-IF-02-034, Washington, DC, United States of America. 5) Terceros H.M, Massarsch K.R. (2014). The use of the expander body with cast in situ piles in sandy soils, Santa Cruz de la Sierra, Bolivia. 6) PLAXIS, (2010). Manual de referencia, Delft, The Netherlands, 2010.


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BASES DE DATOS RELACIONALES DIFUSAS Javier Alanoca Gutiérrez / Evelin Rossi Baigorria Flores Docente UPSA Graduada UPSA

Resumen Las bases de datos relacionales difusas que se caracterizan en este artículo se las presenta como una extensión a la base de datos estructuradas, representada por su lenguaje de consulta estructurada SQL como una opción para suplir insuficiencias en el manejo de datos difusos y borrosos. Los elementos de la lógica clásica {falso, verdadero} expresadas en la instrucción where, condición Lógica de SQL1, no son suficientes para responder a necesidades simples como falso, verdadero; también están otros entornos difusos cuyos valores varían en el rango [0,1] de los números reales, que responden a términos de posibilidad y necesidad, ambos difusos con la tipificación de tres tipos de atributos difusos. Palabras clave: FSQL, lógica difusa, conjuntos difusos, atributos difusos. 1 Introducción Gran parte de los fenómenos actuales en el tratamiento de los datos e información son imprecisos e inciertos, es decir, llevan implícito un cierto grado de borrosidad e imprecisión en la organización de los datos, en la descripción de su naturaleza, en las aplicaciones o en sus características, de tal forma que la información que se maneja acerca de la realidad tiene también un cierto grado de borrosidad e imprecisión. Con el crecimiento de los datos y la tecnología computacional, como es el caso del crecimiento de datos en la nube y en big data para el análisis de volúmenes grandes de datos difusos, se requiere de consultas elaboradas, independiente del tradicional SQL que tiene su utilidad práctica en la elaboración de información a partir de datos clásicos (crips). Actualmente la mayor parte de los usuarios de Base de Datos hacen uso de SQL como lenguaje de consultas estructurado, lenguaje que maneja lógica clásica la cual, sólo permite dos valores de vedad {falso, verdadero}. Esto restringe la manera en que los datos se pueden almacenar y consultar. Una opción para resolver las necesidades difusas en datos e información es usar una extensión de SQL denominado FSQL2 , aplicando la lógica difusa basada en conjuntos difusos, contexto que permite la representación de atributos difusos y, por lo mismo, consultas difusas, permitiendo la obtención de información a partir de datos difusos. Las cosas no son sólo blancas o negras {cierto, falso} o {0,1}, sino que existen matices infinitos de grises, de certeza, de trivalencia de la lógica, de probabilística o posibilista. Además del hecho que un mismo concepto puede tener diferentes significados imprecisos en diferentes contextos o tiempos (un día cálido en invierno no es lo mismo que un día cálido en primavera. La definición exacta de cuando una temperatura es cálida o templada es inexacta, depende tanto del contexto como también del punto de vista del observador, lo que para una persona puede ser cálido para otra puede no serlo) es donde la información se vuelve difusa. El ser humano habitualmente emplea una gran cantidad de variables lingüísticas para expresar distintos grados de relación en cuanto a un tema, las cuales no están limitadas a sólo dos valores. Una solución al planteamiento anterior es la teoría de los conjuntos difusos, de la cual se vale la lógica difusa, lógica que puede usarse para explicar el mundo en el que vivimos, puesto que sigue el comportamiento humano de razonar, sacando conclusiones a partir de hechos observados. Con el fin de gestionar esta imprecisión en bases de datos, se han propuesto varios trabajos sobre “Bases de Datos Difusas” que pretenden aplicar la lógica difusa a la tecnología de las bases de datos. Este tipo de base de datos para el manejo de consultas hace uso de un lenguaje llamado FSQL, que vendría a ser una extensión del SQL (permite realizar ciertas consultas en las que existen grados de borrosidad en los datos), aprovechando su potencialidad de búsqueda. Permite escribir condiciones flexibles en las consultas y realizar consultas sobre Bases de Datos de Relacionales Difusas (FRDB3).

1 2 3

SQL Structured Query Languaje, Lenguaje Estructurado de Consulta. FSQL Fuzzy Structured Query Languaje FRDB: Fuzzy Relational Data Base


BASES DE DATOS RELACIONALES DIFUSAS

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2

Definición de lógica difusa

El término Fuzzy en inglés significa “confuso, borroso, no definido o desenfocado” elaborado por Zadeh (1965). La traducción de esta palabra al castellano es difuso o borroso, aunque fuzzy, en los ámbitos académico y tecnológico está aceptado tal cual, de forma similar a como los es “bit”. Fuzzy significa ambiguo o vago, en el sentido del razonamiento humano. Platón planteó los fundamentos de lo que hoy se conoce como lógica difusa, indicando que había una tercera región entre verdadero y falso: los grados de pertenencia. En 1965 el profesor Lofti A. Zadeh publicó un artículo titulado "Fuzzy Sets" (Conjuntos Difusos). En este artículo el Dr. Zadeh presentó unos conjuntos sin límites precisos, los cuales, según él, juegan un importante papel en el reconocimiento de formas, interpretación de significados, y especialmente abstracción, la esencia del proceso de razonamiento del ser humano. Zadeh propuso su teoría sobre lógica difusa cuya definición es la siguiente: La Lógica Difusa es una extensión de la Lógica Multivaluada, que además está relacionada y fundamentada en la teoría de conjuntos difusos. Según esta teoría, será una función de transferencia, que tomará cualquiera de los valores reales comprendidos en el intervalo [0,1] la que determine el grado de pertenencia de un elemento a un conjunto. 2.1

Conjuntos difusos

Zadeh(1965) expone el concepto de conjunto difuso basándose en la idea de que existen conjuntos en los que no está claramente determinado si un elemento pertenece o no al conjunto. Los Conjuntos Difusos son una generalización de los (sub)conjuntos clásicos en el sentido de que los amplían ya que permiten la descripción de nociones “vagas” e “imprecisas”, relajan la restricción de los conjuntos clásicos de pertenencia o no-pertenencia absoluta al mismo. Entre las características de los conjuntos difusos cabe destacar (Oliva,2003): a)

La pertenencia de un elemento a un conjunto pasa a ser un concepto “difuso o borroso” pues para algunos elementos puede no estar clara su pertenencia o no al conjunto.

b)

La pertenencia puede ser cuantificada por un grado que se denomina habitualmente como “grado de pertenencia” de dicho elemento al conjunto y toma un valor en el intervalo [0,1].

2.1.1

Conjunto difuso

Se considera: a. Conjunto de pares A sobre un universo de discurso U (ordenado) tal que: A = { A (u ) / u : u ∈U , A (u ) ∈ [0,1] ∈ R} ecuación 1

µ

µ

donde: µ A (u ) grado de pertenencia del elemento u al conjunto difuso A. Este grado oscila entre 0 y 1 del dominio de los números reales. Si es cero, indica que, u no pertenece en absoluto al conjunto difuso A y si es 1, indica que u pertenece totalmente al conjunto difuso A. b. Universo de Discurso, se establece el intervalo de valores válido para el conjunto difuso de dos maneras: b.1 Mediante un universo de discurso finito o discreto: U = {x1 , x2 ,.., xn } ecuación 2 Un conjunto difuso A se representa como:

A = µ1 / x1 + µ 2 / x2 + . + µ n / xn ecuación 3


JAVIER ALANOCA GUTIÉRREZ / EVELIN ROSSI BAIGORRIA FLORES

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donde: μi: : grado de pertenencia del elemento xi, con i=1,2,..,n. La suma tiene el sentido de agregación y el símbolo de división el significado de asociación de ambos valores. b.2 Definiendo la función µ A (u ) , llamada función característica o función de pertenencia, también en ocasiones función de posibilidad, o simplemente distribución de posibilidad, como:

A = ∫ µ ( x) / x

ecuación 4 A 2.1.2 Etiqueta lingüística. Palabra o identificador, en lenguaje natural, que expresa o identifica a un conjunto difuso, que puede estar formalmente definido o no. La representación de conjuntos difusos puede ser variada y depende, fundamentalmente, de la naturaleza del universo de discurso (establece el contexto) en el que se define el conjunto difuso. La función de pertenencia de un conjunto difuso A( A = µ A (x) ) expresa el grado en que x verifica la categoría especificada por A. En la vida cotidiana se hace uso de un número alto de etiquetas lingüísticas, entre ellas, “joven”, “viejo”, “alto”, “bajo”, “gordo”, “flaco”. Se presenta una aplicación. La “edad” (en años enteros) sería el universo de discusión de conjunto “joven” (Figura 1). La etiqueta lingüística “joven” identifica a este conjunto difuso representado por Joven = {1/0, 1/15, 0/21}. Otras etiquetas son: Adulto = {0/15, 1/18, 1/40, 0,50} y Viejo = {0/35, 1/50, 1/100}.

Figura 1: Tres Etiquetas Lingüísticas

Fuente: Oliva,2003

El eje de abscisas (eje X) representa el universo de discusión edad y el eje de coordenadas (eje Y) representa los grados de pertenencia en el intervalo [0,1]. Obsérvese que entre las etiquetas Joven, Adulto y Viejo hay intersecciones, su alcance extremo está delimitado por el grado de pertinencia. 3.

FSQL

El lenguaje SQL difuso se denomina Fuzzy Structured Query Language (FSLQ). Es una extensión que permite el tratamiento de bases de datos de relacionales difusas, usando la lógica difusa creada por Lofti A. Zadeh (Galindo,2008). Consiste en añadir al lenguaje SQL un conjunto de comparadores difusos tales como igual difuso o parecido, posiblemente mayor, posiblemente menor, necesariamente mayor, en los que se usa la teoría de posibilidad y necesidad. (Galindo,2008). FSQL también permite definir etiquetas lingüísticas tales como frío, calor...que puedan emplearse en las consultas o demás sentencias. Se puede establecer un umbral difuso para que los elementos considerados sean aquellos que superen ese grado difuso de cumplimiento. El uso de cuantificadores difusos también resulta útil en FSQL pues permite efectuar consultas usando expresiones tales como: casi todos, la minoría, aproximadamente 6 y otros (Galindo,2008).


BASES DE DATOS RELACIONALES DIFUSAS

72

4

Tipos de atributos difusos

Se consideran: 4.1

Tipo 1 (crisp)

Son atributos clásicos (crisp) sobre los que se pueden efectuar consultas difusas(Galindo,2008). Permiten la utilización de consultas de Comparadores difusos y Constantes Difusas, entre ellas: unknown, undefined y null, en el sentido de Umano-Fukami. a) $[a,b,c,d]: Distrib. de posibilidad Trapezoidal. b) $label: Etiqueta lingüística definida como un trapecio en la FMB. c) [n,m]: Intervalo “Entre a y b” (a=b=n y c=d=m). d) #n: Aproximadamente n (b=c=n y n–a=d–n=margen definido en la FMB). Figura 2. Distribuciones $[a,b,c,d], $label y #n

Fuente: Galindo,2008

4.1.1. FMB4 Almacena las etiquetas (con su definición asociada a cada una), el margen y la distancia mínima M para considerar dos valores como “muy separados” (usada en los comparadores del tipo “mucho mayor” y “mucho menor”). a. Etiqueta Altura. Su dominio puede ser definido como el conjunto de valores entre{0,..,2.50}, identificado como un atributo preciso, pero se le pueden asociar etiquetas lingüísticas, como por ejemplo, “bajo”, “mediano”, “alto” siendo documentado en un diccionario de datos. En este caso se supone que si se conoce la altura de un empleado, se dice que, se conoce el valor de ese dato en forma precisa (exacta). En el caso de no conocer ese dato se puede usar el valor Null en el sentido de la definición que permite un SGBD5 . Nótese que este atributo difuso podría ser de Tipo 2. 4.2.

Tipo 2(Posibilísticos )

Atributos similares a los de Tipo 1 pero que, además, permiten el almacenamiento de datos difusos como distribuciones de posibilidad (sobre referencial o dominio subyacente ordenado) (Galindo,2008). Permiten almacenar en la Base de Datos valores de los tipos de constantes definidas anteriormente para las consultas con Tipo 1. 4.2.1. FMB Almacena los mismos valores que los Atributos Difusos Tipo 1. Internamente, un atributo difuso Tipo 2, son cinco atributos que toman valores para cada tipo de constante difusa. Si se supone que el atributo difuso se llama F, el margen para valores aproximados es mg y F_ID es un identificador que referencia una etiqueta concreta de entre las definidas para ese atributo. 4 Fuzzy Metaknowledge Base(FMB) El “diccionario o “catálogo del sistema” representa aquella parte del sistema que almacena información sobre los datos recogidos en la base de datos, así como otro tipo de información: Usuarios, permisos, accesos, datos de control. 5 SGBD: Sistema de Gestión de Bases de Datos.


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Tabla 1: Valores que almacena FMB para atributos difusos de tipo 2 Tipo de Valor

FT

F1

F2

F3

F4

UNKNOWN

0

NULL

NULL

NULL

NULL

UNDEFINED

1

NULL

NULL

NULL

NULL

NULL

2

NULL

NULL

NULL

NULL

Crisp C

3

C

NULL

NULL

NULL

Label

4

F_ID

NULL

NULL

NULL

Intervalo[n,m]

5

N

NULL

NULL

M

Aprox(n)

6

D

d-mg

D+m

mg

Trapecio[a,b,c,d]

7

a

b-a

c-d

D

Fuente: Galindo,2008 a.

Etiqueta Edad.

Su dominio corresponde a un conjunto difuso sobre las edades consideradas como valores numéricos (referencial ordenado), permitiendo representar las etiquetas lingüísticas {“joven”, “maduro”, “mayor”}, definidas como distribuciones de posibilidad. 4.3

Tipo 3(Escalares)

Son atributos sobre referencial no ordenado. Su dominio es un conjunto de escalares sobre los que no está definida una relación de orden (Color del pelo = {rubio, moreno, pelirrojo, castaño, canoso}) (Galindo,2008). Sobre los escalares definidos debe determinarse una relación de “proximidad” m que indique para cada par de valores, en qué medida se parecen (m(rubio,pelirrojo)=0.8, m(rubio,moreno)=0...) Los valores especiales son: a) Simple. Una etiqueta con su grado de posibilidad que debe ser 1 para estar normalizado (label es el identificador de la etiqueta en la FMB): {1/label}

b)

Distribución de posibilidad. Sobre las etiquetas definidas, con un máximo de n parejas posibilidad/etiqueta.

FMB almacena etiquetas, relación de proximidad m y valor n. Tabla 2: Valores que almacena FMB para atributos difusos de tipo 3 Tipo de Valor

FT

FP1

F1

FP2

F2

...

FPn

Fn

UNKNOWN

0

NULL

NULL

NULL

NULL

...

NULL

NULL

UNDEFINED

1

NULL

NULL

NULL

NULL

...

NULL

NULL

NULL

2

NULL

NULL

NULL

NULL

...

NULL

NULL

Simple

3

P

label

NULL

NULL

...

NULL

NULL

Distr. Posibilidad

4

P1

label 1

P2

label 2

...

Pn

label n

Fuente: Galindo,2008 a.

Etiqueta Color de pelo

Su dominio subyacente corresponde al conjunto: {“rubio”, “moreno”, “pelirrojo”}. A cada una de estas etiquetas se debe asociar un valor de semejanza o similitud según corresponda en un intervalo [0,1]. Obsérvese que los valores de ese dominio no están ordenados, es decir, no disponen de una relación de orden.


BASES DE DATOS RELACIONALES DIFUSAS

74

5.

Comparadores difusos

Se tiene definidos 16 comparadores difusos divididos en dos familias (de Posibilidad y de Necesidad). Tabla 3: Comparadores de Posibilidad y necesidad Posibilidad

Necesidad

Significado

FEQ o F=

NFEQ o NF=

Posiblemente/Necesariamente Igual que

FDIF, F!= o F<>

NFDIF, NF!= o NF<>

Posiblemente/Necesariamente Distinto que

FGT o F>

NFGT o NF>

Posiblemente/Necesariamente Mayor que

FGEQ o F>=

NFGEQ o NF>=

Posiblemente/Necesariamente Mayor o Igual que

FLT o F<

NFLT o NF<

Posiblemente/Necesariamente Menor que

FLEQ o F<=

NFLEQ o NF<=

Posiblemente/Necesariamente Menor o Igual que

MGT o F>>

NMGT o NF>>

Posiblemente/Necesariamente Mucho Mayor que

MLT o F<<

NMLT o NF<<

Posiblemente/Necesariamente Mucho Menor que

Fuente: Galindo,2008 Los comparadores de posibilidad son más generales (menos restrictivos) que los de necesidad. Por tanto, los comparadores de necesidad recuperan menos tuplas y estas tuplas cumplirán necesariamente con las condiciones impuestas en la consulta. Estos comparadores presentan las características:

a) Permiten comparar dos atributos o un atributo con una constante. b) Para atributos difusos tipo 3 sólo puede usarse FEQ. c) Para usar el comparador de “distinto” se debe poner delante de la comparación la negación NOT. Nota. NOT <AtributoJ)difuso>, FEQ <Atributo_o_Cte>

“Obtener una lista de personas que son adultos con un grado 0,5” SELECT * FROM Personas 6.

WHERE Edad FEQ $Adulto THOLD 0.5

Umbral de Cumplimiento (threshold r)

Tras cada condición simple puede imponerse un umbral de cumplimiento mínimo (por defecto es 1), con el formato: <condición_simple> THOLD r Indicando que la condición debe ser satisfecha con un grado mínimo de r entre € [0,1] pa¬ra que la dupla en cuestión aparezca en la relación resultante. La palabra reservada THOLD es opcional y puede ser sustituida por cualquier comparador crisp tradicional (=, <...), modificando así, lógicamente, el significado de la consulta. La palabra THOLD es equivalente a usar el comparador crisp >. 7.

Constantes Difusas

Pueden usarse en el SELECT las constantes difusas ya definidas: UNKNOWN, UNDEFINED y NULL, $[a,b,c,d] (Distribución de posibilidad Trapezoidal), $label (Etiquetas), [n,m] (Intervalo) y #n (valores aproximados). Tabla 4: Constantes Difusas Constante Difusa

Significado

UNKNOWN

Valor desconocido pero el atributo es aplicable

UNDEFINED

El atributo no es aplicable o no se encuentra definido

NULL

Total ignorancia: Nada se sabe acerca de él

$[a,b,c,d]

Distribución Trapezoidal(a<=b<=c<=d)

$label

Etiqueta lingüística, puede ser un trapecio o un escalar

[n,m]

Intervalo “entre n y m” (a=b=m y c=d=n)

#n

Valor difuso “aproximadamente n”


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Se formulan algunos ejemplos a)

“Devolver todas las personas cuya edad es aproximadamente 20 años” (con grado mínimo 0.6): SELECT * FROM Personas WHERE Edad FEQ #20 THOLD 0.6;

b)

“Devolver todas las personas más o menos Rubias (con grado mínimo 0.5) cuya edad es posiblemente superior a Joven (con grado mínimo 0.8): SELECT * FROM Personas WHERE Pelo FEQ $Rubio THOLD 0.5 AND Edad FGT $Joven THOLD 0.8.

8. Conclusiones Con la presente revisión de las posibilidades de la aplicación de la lógica difusa en un ámbito de gestión de los datos e información en un contexto difuso con FSQL, se establece la potencialidad de obtener mayores beneficios de la computación, facilitando la obtención de información en ámbitos de los negocios que procesan datos difusos y requieren información de este tipo fuente. Con la incorporación de big data, minería de datos, inteligencia de negocios y los sistemas que presentan un ámbito de incertidumbre, se amplía el desarrollo de aplicaciones difusas. El desarrollo de investigaciones en bases de datos difusas para potencializar el uso de la computación.

Referencias Baigorria F, Evelin Rossi. (2009). El lenguaje estructurado de consultas difusa. Santa Cruza de la Sierra: UPSA. Presentado como monografía de graduación por excelencia. Takaci, Alexandar. (2005). How to Implement FSQL and Priority Queries. [en línea]. Serbia: Universidad de Novi Sad. Recuperado en http://bmf.hu/conferences/sisy2005/Takaci.pdf [Consulta: 14 mayo 2018]. Oliva, Rafael. (2003). Visual FSQL: Gestión Visual de Base de Datos Difusas en ORACLE a través de Internet usando FSQL. [en línea]. Málaga, España: Universidad de Málaga. Recuperado en Disponible en http://www.lcc.uma.es/~ppgg/PFC/VisualFSQL/VFSQLDoc. pdf [Consulta: 14 mayo 2018]. Galindo, José. (2008). Curso Introductorio de Conjuntos y Sistemas Difusos (Lógica Difusa y Aplicaciones). [en línea] España: Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación. España: Universidad de Málaga. Disponible en: http://www.lcc.uma. es/~ppgg/FSS/ [Consulta: 24 febrero 2008]. Zadeh, Lofti (1965). Fuzzy Sets. Berkely, California: University of California.


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Revista Triple IN - N°1  

Facultad de Ingeniería

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