Repositorio Nacional

En el presente trabajo se desarrollaron recubrimientos nanoestructurados a base de resinas epóxicas y óxido de grafeno funcionalizado (fGO) con el agente de acoplamiento de tipo silano 3-aminopropiltrietoxisilano (APTES) a diferentes concentraciones (0.01, 0.1, 0.2 y 0.4 M). Posteriormente, estos nanocompuestos se aplicaron sobre sustratos metálicos con la finalidad de evaluar el efecto que tiene el grado de funcionalización del GO con el APTES en las propiedades anticorrosivas de un recubrimiento preparado a partir del sistema Epoxi/fGO. El desarrollo del proyecto se llevó a cabo en tres etapas: I) Síntesis y caracterización del óxido de grafito mediante el método de Hummers modificado, II) la funcionalización del óxido de grafeno con el silano APTES en solución y III) el desarrollo del nanocompuesto epóxico (Epoxi/fGO) y su aplicación mediante la técnica de inmersión, sobre sustratos metálicos de lámina de acero de bajo carbono A36. Se logró la obtención del óxido de grafito con una concentración de los grupos funcionales típicos reportados en la literatura (hidroxilos, carboxilos, carbonilos y epóxido) de ~ 32 % y un ~ 37 % determinado por XPS y TGA respectivamente. Se determinó mediante FTIR que la funcionalización ocurrió: i) por apertura de anillo y ii) por silanización al encontrar evidencia de la presencia de los enlaces Si-O-C, Si-O-Si y C-N, producto de ambos mecanismos de reacción. También se encontró que en los nanocompuestos Epoxi/ fGO (T1 0.01 M y T2 0.1 M) se obtiene la mejor dispersión fGO en la resina epóxica y mejores propiedades barrera de los recubrimientos preparados con estos nanocompuestos; obteniendo los mayores valores de impedancia |Z|0.1 Hz = 1.81E09 y Z|0.1 Hz = 1.48E09 ohm cm, respectivamente; así como las velocidades de corrosión más bajas T1 corr = 1.92E-05 y T2 corr = 2.50E-05 vs Acero corr = 1.09E-02 mm/año, respectivamente.

Estos resultados son de gran importancia ya que se demostró que funcionalizar al GO con una solución de silano a bajas concentraciones, es una vía para preparar recubrimientos con un buen desempeño barrera, haciendo útiles estos recubrimientos para aplicaciones anticorrosivas de estructuras de acero de bajo carbón; en las concentraciones de T3 0.2 M y T4 0.4 M se observó la presencia de estructuras de sílice, lo que da lugar a la formación de un sistema con características diferentes a lo buscado en este trabajo.

Doctorado en tecnología de polímeros BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA QUÍMICA

Modelado y optimización de la conductividad térmica, conductividad eléctrica y propiedades de tensión de compuestos de HDPE-partículas de carbono mediante herramientas de inteligencia artificial

Edgar Miguel García Carrillo (2022, [Tesis de doctorado])

En el diseño de compuestos poliméricos, es de gran interés poder predecir y optimizar sus propiedades térmicas, eléctricas y mecánicas, antes de su fabricación, con el fin de reducir el trabajo experimental y de obtener materiales con mejor desempeño para diversas aplicaciones. Sin embargo, esta tarea es complicada debido al comportamiento complejo y no lineal de las propiedades de los compuestos. En este trabajo se desarrollaron redes neuronales artificiales (RNA) como modelos de predicción con el objetivo de aproximar la conductividad térmica, la conductividad eléctrica y las propiedades de tensión de compuestos de polietileno de alta densidad (HDPE) adicionados con partículas de carbono (PC). En la implementación de estos modelos se utilizaron datos obtenidos experimentalmente. Los compuestos fueron preparados mediante mezclado en fundido, utilizando cuatro tipos de partículas de carbono de distinta geometría a diferentes concentraciones. Las RNA de tipo perceptrón multicapa (MLP), entrenadas mediante el algoritmo Levenberg-Marquardt y con una sola capa oculta mostraron el mejor desempeño predictivo. Los modelos de RNA mostraron una buena correlación entre los datos experimentales y simulados, lo cual está evidenciado por factores de correlaciones superiores a 0.97 en los datos de prueba. Además, los modelos de predicción de la conductividad térmica y del módulo elástico basados en RNA se ajustaron en mayor medida a los datos experimentales en comparación con modelos analíticos reportados en la literatura. También, se determinó el impacto relativo de cada variable de entrada sobre las propiedades de los compuestos, a través del tratamiento de los pesos sinápticos de las RNA mediante el método connection weight. Las ecuaciones derivadas de las RNA se utilizaron como funciones de ajuste de un algoritmo genético multi- objetivo (MOGA) con el fin de optimizar los parámetros de diseño que permiten maximizar la conductividad térmica y el módulo elástico, así como minimizar la conductividad eléctrica de los compuestos. Como resultado de la optimización, se obtuvo un conjunto de soluciones óptimas que pertenecen a la frontera de Pareto.

Como resultado de la optimización, se obtuvo un conjunto de soluciones óptimas que pertenecen a la frontera de Pareto. Una prueba de conformidad se llevó a cabo para validar la capacidad de optimización del método de algoritmos genéticos. Finalmente, este modelo podría ser adaptado para su aplicación en otras propiedades de compuestos, así como en un intervalo de variables extendido.

Doctorado en tecnología de polímeros BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA QUÍMICA

Inteligencia Artificial como Estrategia en la Predicción de la Conductividad Térmica en Compuestos de Polipropileno/Nanotubos de Carbono

Daniela Alejandra Abreu Caceres (2022, [Tesis de maestría])

La eficiencia de los materiales compuestos complejos es importante a la hora de optimizar y predecir sus propiedades térmicas y eléctricas, con el fin, de ahorrar recursos, gastos y tiempo invertido antes de su fabricación, por ello, se emplean herramientas tradicionales como lo son, el uso de modelos analíticos, estos modelos, resultan fáciles de analizar, sin embargo, presenta una baja predicción a comparación de los datos experimentales. El uso de herramientas más sofisticadas, como lo son, la inteligencia artificial y una de sus ramas, el aprendizaje de máquina, resultan ser más precisos a la hora de optimizar valores. En este trabajo se analizaron las conductividades térmicas y eléctricas de los compuestos presentados en diferentes concentraciones a través de modelos analíticos, los cuales resultaron subestimar los valores de k y sobreestimar los valores de σ, con sus respectivas excepciones. Esto puede sugerir que los modelos analíticos, no aproximan los valores obtenidos experimentalmente en todos los casos. También se desarrollaron redes neuronales artificiales (RNA) como modelos de predicción con el objetivo de aproximar la conductividad térmica del polipropileno (PP) adicionados con nanotubos de carbono de pared múltiple (MWCNT), implementando datos obtenidos experimentalmente. Los compuestos fueron preparados mediante mezclado en fundido, utilizando diferentes tipos de concentraciones (1, 2, 3 y 4%) tanto con el tratamiento, como sin el tratamiento de ultrasonido. Las RNA de tipo perceptrón multicapa (MLP), entrenadas mediante el algoritmo Levenberg-Marquardt y con 1 capa oculta mostraron el mejor desempeño predictivo. Los modelos de RNA mostraron una buena correlación entre los datos experimentales y simulados, lo cual está evidenciado por factores de correlaciones superiores a 0.99 en los datos de prueba. Además, los modelos de predicción de la conductividad térmica basados en RNA se ajustaron en mayor medida a los datos experimentales en comparación con modelos analíticos reportados en la literatura.

Maestría en tecnología de polímeros BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA QUÍMICA

Estudio de la modificación de hueso de aguacate y su incorporación en una matriz de PLA/EVA y polifosfato de amonio compatibilizado, para la

JOSE DAVID ZULUAGA PARRA (2022, [Tesis de doctorado])

En el presente trabajo se propuso la fosfatación del hueso de aguacate con ácido fosfórico, además de la adición de urea para mejorar la estabilidad térmica y conferirle propiedades de retardancia a la flama intrínsecas al hueso de aguacate. Donde se estableció que 3 h de reacción y una concentración de ácido/urea de 1:4 fue suficiente para alcanzar una comparación de fósforo y nitrógeno cerca de 11%, de igual manera se determinó que la fosforilación mejora la estabilidad térmica del hueso de aguacate y le confiere características de retardancia a la flama, pero el biocompuesto lavado con NaOH 1N reemplaza a la urea con sodio en forma de iones y la urea promueve la formación de una capa carbonosa protegiendo al polímero mientras que el sodio no.

De igual manera, se estudió la inserción de anhídrido maleico (AM) en poli (ácido láctico) (PLA) (PLA-g-AM), buscando una relación de peróxido de dicumilo / anhídrido maleico (DCP:AM) adecuada para obtener el mayor grado de injerto. Se encontró que la relación 1:10 generó el mayor grado de injerto, que fue cerca del 1%; esto sin que el peso molecular del PLA se haya modificado significativamente. En seguida, partiendo del PLA-g-AM, se preparó el PLA funcionalizado con polifosfato de amonio (PLA-g-APP). Es importante mencionar que esta modificación química del PLA se llevó a cabo “en fundido”, sin la utilización de solvente alguno. Finalmente, se encontró que las propiedades mecánicas y la resistencia a la flama de los compuestos de PLA-g-APP son superiores a las del PLA puro. mejoran al estar funcionalizado el PLA con APP, en adición se mejora la estabilidad térmica de los compuestos de PLA y APP.

Por último, se estudió el efecto en conjunto entre el hueso de aguacate modificado y el APP, donde se estudió el aporte individual de cada de uno de los componentes formulados, se estudió el efecto en la retardancia a la flama del PLA-g-APP y el hueso de aguacate modificado, sobre una matriz de PLA/EVA, mediante pruebas de cono calorimétrico, UL-94 y LOI, donde se observó, una mejora en las propiedades de retardancia a la flama y se alcanzó una clasificación V-0. Se complementaron estos resultados con estudios fisicoquímicos a las cenizas del cono calorimétrico, donde se pudo proponer un mecanismo de retardancia, el cual es por intumescencia, además se determinó que la modificación del hueso de aguacate tiene un efecto positivo sobre la biodegradabilidad de los biocompuestos.

Doctorado en tecnología de polímeros BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA QUÍMICA

Análisis del macro y el microentorno del etanol, biodiesel y biogás en México

SAMANTHA ALEJANDRA PAREDES CERVANTES (2023, [Tesis de doctorado])

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA ENERGÉTICA ENERGÍA ENERGÍA

Evaluación de los pretratamientos enzimáticos con extracto de Trametes hirsuta RT-1 en la degradación de Sargassum spp para la producción de metano

ANDRES HUMBERTO CANUL MANZANERO (2023, [Tesis de maestría])

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA ENERGÉTICA ENERGÍA ENERGÍA

Efficacy of plant breeding using genomic information

Osval Antonio Montesinos-Lopez Alison Bentley Carolina Saint Pierre Leonardo Abdiel Crespo Herrera Morten Lillemo Jose Crossa (2023, [Artículo])

Genomic Selection Genomic Prediction Genomic Best Linear Unbiased Predictor CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA PLANT BREEDING GENOMICS MARKER-ASSISTED SELECTION ENVIRONMENT