Implementation of a Nickel-Electroless Coating in Heat Exchanger Pipes Considering the Problem of the Environmental Conditions ofthe Cooling Water Without Recirculation to Increase the Effectiveness Under Uncertainty

VICTOR MANUEL ZEZATTI FLORES GUSTAVO URQUIZA BELTRAN MIGUEL ANGEL BASURTO PENSADO LAURA LILIA CASTRO GOMEZ JUAN CARLOS GARCIA CASTREJON (2022, [Artículo])

This research is based on the operation tube heat exchangers, their use and problematic on hydroelectric power plants. It is based on the design heat exchanger tubes for industrial use, which took the parameters of operation, design, working fluids (air and water) and conditions to assemble a monitoring equipment at appropriate scale for the laboratory, with the necessary measurement instruments to analyze the behavior of heat energy transfer by means of thermocouples, the velocity of the air with a hot wire anemometer and the flow of water with a turbine flow meter, in pipes of different materials: copper, steel 1018 and stainless steel 316L, all in ideal conditions, and with this to found a comparative parameter with pipes of the same materials but under conditions of deterioration with the presence of forced oxidation and with the data mining and support vector machine can be minimized the corrosion problems in pipes.

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS Data mining, Support Vector Machine, Pattern Recognition and Decision Support System, Heat exchangers

Evaluación del aporte hidrológico superficial en el sistema de bloque de montaña de la subcuenca Ojos Negros

Surface hydrological contribution evaluation in the mountain block system of the Ojos Negros subbasin

Ricardo Adolfo Hidalgo Rodríguez (2023, [Tesis de maestría])

Este trabajo se realizó en la sección de la subcuenca Ojos Negros, sobre el bloque de montaña de la Sierra de Juárez (denominado Sistema de Bloque de Montaña de la Subcuenca Ojos Negros, SBMON), en el estado de Baja California, México. Se llevó a cabo un modelado hidrológico del escurrimiento en el periodo 1981-2020 para cuantificar el aporte hidrológico de salida hacia el Valle de Ojos Negros. En cumplimiento del objetivo, se diseñó una base de datos meteorológicos compuesta por los registros diarios de las estaciones meteorológicas en la región y del modelo de forzamiento de superficie NLDAS2. Se recopiló un conjunto de información edafológica, forestal, geológica, satelital y topográfica dentro del área de estudio. Con la información recolectada, se elaboraron dos modelos de escurrimiento empleando el método de las curvas numeradas (CN) del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos (USDA). Los modelos fueron ajustados con los valores de sustracción inicial, Ia, de 0.2 (modelo A) y 0.05 (modelo B). Las series generadas se compararon con los resultados del modelo GCN250, basado en los datos edafológicos y forestales de la Agencia Espacial Europea (ESA). A nivel regional, se observó un aporte de escurrimiento anual de 9.2 Mm3 (GCN250), 10.9 Mm3 (modelo A) y 4.7 Mm3 (modelo B). La sección oriental del SBMON mostró el mayor potencial de infiltración, pero también fue la zona con mayor producción de escurrimiento en todos los modelos. Desde la perspectiva estacional, se identificaron periodos donde los escurrimientos formados a partir de las lluvias en verano superaron a los generados en la temporada invernal. Con base a los resultados obtenidos, el aporte de escurrimiento dentro del SBMON es significativa, no obstante, los procesos de escurrimiento subsuperficial y subterráneo pueden tener un papel todavía más importante en la recarga hacia el Valle de Ojos Negros. Se recomienda dar seguimiento a la variación del contenido de humedad en los suelos del SBMON, a los patrones anuales y estacionales de precipitación, así como la contribución hídrica del derretimiento de la nieve en la Sierra de Juárez.

This work was realized in the section of the Ojos Negros sub-basin, on the Sierra de Juárez mountain block (denominated Mountain Block System of the Ojos Negros Sub-Basin, SBMON), in the state of Baja California, Mexico. A hydrological runoff modeling was carried out for the period 1981-2020 to quantify the output hydrological contribution toward the Ojos Negros Valley. In compliance with the objective, a meteorological database consisting of the daily records of the meteorological stations and the NLDAS-2 surface forcing model was designed. A set of edaphological, forestry, geological, satellite, and topographical information was collected within the study area. Based on the collected information, two runoff models were developed using the Curve Number (CN) method from the United States Department of Agriculture (USDA). The models were adjusted with the initial subtraction values, Ia, of 0.2 (model A) and 0.05 (model B). The generated series were compared with the results of the GCN250 model, based on soil and forestry data from the European Space Agency (ESA). Regionally, an annual runoff contribution of 9.2 Mm3 (GCN250), 10.9 Mm3 (model A), and 4.7 Mm3 (model B) was observed. The eastern section of the SBMON showed the highest infiltration potential, but it was also the area with the highest runoff production in all models. From the seasonal perspective, periods were identified where the runoff formed from summer rains exceeded that generated in the winter season. Based on the results obtained, the runoff contribution within the SBMON is significant, however, the subsurface and underground runoff processes may have an even more key role in the recharge toward the Ojos Negros Valley. It is recommended to monitor the variation of the moisture content in the SBMON soils, the annual and seasonal patterns of precipitation, as well as the water contribution from the snow melting in the Sierra de Juárez.

Sistema de bloque de montaña de la subcuenca Ojos Negros, escurrimiento, infiltración, método de las Curvas Numeradas, GCN250 Mountain Block System of the Ojos Negros Sub-Basin, runoff, infiltration, Curve Number method, GCN250 CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA CIENCIAS DE LA TIERRA Y DEL ESPACIO OTRAS ESPECIALIDADES DE LA TIERRA, ESPACIO O ENTORNO OTRAS OTRAS

Control de sistemas usando aprendizaje de máquina

Systems control using machine learning

Jesús Martín Miguel Martínez (2023, [Tesis de maestría])

El aprendizaje por refuerzo es un paradigma del aprendizaje de máquina con un amplio desarrollo y una creciente demanda en aplicaciones que involucran toma de decisiones y control. Es un paradigma que permite el diseño de controladores que no dependen directamente del modelo que describe la dinámica del sistema. Esto es importante ya que en aplicaciones reales es frecuente que no se disponga de dichos modelos de manera precisa. Esta tesis tiene como objetivo implementar un controlador óptimo en tiempo discreto libre de modelo. La metodología elegida se basa en algoritmos de aprendizaje por refuerzo, enfocados en sistemas con espacios de estado y acción continuos a través de modelos discretos. Se utiliza el concepto de función de valor (Q-función y función V ) y la ecuación de Bellman para resolver el problema del regulador cuadrático lineal para un sistema mecánico masa-resorte-amortiguador, en casos donde se tiene conocimiento parcial y desconocimiento total del modelo. Para ambos casos las funciones de valor son definidas explícitamente por la estructura de un aproximador paramétrico, donde el vector de pesos del aproximador es sintonizado a través de un proceso iterativo de estimación de parámetros. Cuando se tiene conocimiento parcial de la dinámica se usa el método de aprendizaje por diferencias temporales en un entrenamiento episódico, que utiliza el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos en la sintonización del crítico y descenso del gradiente en la sintonización del actor, el mejor resultado para este esquema es usando el algoritmo de iteración de valor para la solución de la ecuación de Bellman, con un resultado significativo en términos de precisión en comparación a los valores óptimos (función DLQR). Cuando se tiene desconocimiento de la dinámica se usa el algoritmo Q-learning en entrenamiento continuo, con el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos y el esquema de mínimos cuadrados con descenso del gradiente. Ambos esquemas usan el algoritmo de iteración de política para la solución de la ecuación de Bellman, y se obtienen resultados de aproximadamente 0.001 en la medición del error cuadrático medio. Se realiza una prueba de adaptabilidad considerando variaciones que puedan suceder en los parámetros de la planta, siendo el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos el que tiene los mejores resultados, reduciendo significativamente ...

Reinforcement learning is a machine learning paradigm with extensive development and growing demand in decision-making and control applications. This technique allows the design of controllers that do not directly depend on the model describing the system dynamics. It is useful in real-world applications, where accurate models are often unavailable. The objective of this work is to implement a modelfree discrete-time optimal controller. Through discrete models, we implemented reinforcement learning algorithms focused on systems with continuous state and action spaces. The concepts of value-function, Q-function, V -function, and the Bellman equation are employed to solve the linear quadratic regulator problem for a mass-spring-damper system in a partially known and utterly unknown model. For both cases, the value functions are explicitly defined by a parametric approximator’s structure, where the weight vector is tuned through an iterative parameter estimation process. When partial knowledge of the dynamics is available, the temporal difference learning method is used under episodic training, utilizing the least squares with a recursive least squares scheme for tuning the critic and gradient descent for the actor´s tuning. The best result for this scheme is achieved using the value iteration algorithm for solving the Bellman equation, yielding significant improvements in approximating the optimal values (DLQR function). When the dynamics are entirely unknown, the Q-learning algorithm is employed in continuous training, employing the least squares with recursive least squares and the gradient descent schemes. Both schemes use the policy iteration algorithm to solve the Bellman equation, and the system’s response using the obtained values was compared to the one using the theoretical optimal values, yielding approximately zero mean squared error between them. An adaptability test is conducted considering variations that may occur in plant parameters, with the least squares with recursive least squares scheme yielding the best results, significantly reducing the number of iterations required for convergence to optimal values.

aprendizaje por refuerzo, control óptimo, control adaptativo, sistemas mecánicos, libre de modelo, dinámica totalmente desconocida, aproximación paramétrica, Q-learning, iteración de política reinforcement learning, optimal control, adaptive control, mechanical systems, modelfree, utterly unknown dynamics, parametric approximation, Q-learning, policy iteration INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Variability of Microcirculation Detected by Blood Pulsation Imaging

Alexei Kamshilin (2013, [Artículo])

The non-invasive assessment of blood flow is invaluable for the diagnostic and monitoring treatment of numerous vascular and neurological diseases. We developed a non-invasive and non-contact method of blood pulsation imaging capable of visualizing and monitoring of the two-dimensional distribution of two key parameters of peripheral blood flow: the blood pulsation amplitude and blood pulsation phase. The method is based on the photoplethysmographic imaging in the reflection mode. In contrast with previous imaging systems we use new algorithm for data processing which allows two dimensional mapping of blood pulsations in large object's areas after every cardiac cycle. In our study we carried out the occlusion test of the arm and found (i) the extensive variability of 2D-distribution of blood pulsation amplitude from one cardiac cycle to another, and (ii) existence of the adjacent spots to which the blood is asynchronously supplied. These observations show that the method can be used for studying of the multicomponent regulation of peripheral blood circulation. The proposed technique is technologically simple and cost-effective, which makes it applicable for monitoring the peripheral microcirculation in clinical settings for example, in diagnostics or testing the efficiency of new medicines. © 2013 Kamshilin et al.

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