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JORGE FLORES VELAZQUEZ ENRIQUE MEJIA SAENZ IRINEO LORENZO LOPEZ CRUZ (2014, [Artículo])
Una de las principales actividades económicas en México es la producción de hortalizas para satisfacer el mercado estadounidense y la superficie cultivada en ambiente protegido aumenta alrededor de 20 % anualmente. Pero la producción es restringida debido a temperaturas altas y bajas en periodos específicos, planteando la necesidad de un sistema de enfriamiento. La ventilación natural eficiente es un método efectivo para controlar el clima, pero su descripción es compleja y una simplificación demanda mayor conocimiento del proceso. El objetivo del presente estudio fue mostrar, mediante el planteamiento y la solución del modelo físico de movimiento del aire, la representación visual del flujo en un invernadero baticenital de 10 naves (110×90×4.7), típico del centro de México, y la distribución de temperaturas en el interior donde se simula un cultivo de tomate (Lycopersicon esculentum Mill.) totalmente desarrollado (IAF=4).
Invernaderos Clima Energía eólica Sistemas de computación INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Edson Estrada Petia Mijaylova Nacheva GABRIELA ELEONORA MOELLER CHAVEZ GABRIELA MANTILLA MORALES NORMA RAMIREZ SALINAS Manuel Sanchez (2013, [Artículo])
El objetivo de este trabajo fue detectar la presencia de tres compuestos disruptores endócrinos (estrógenos) en aguas residuales de la Ciudad de México y evaluar el desempeño de un biorreactor con membranas sumergidas (BRMS) a nivel planta piloto para remover estrógenos presentes en las aguas residuales de la zona metropolitana. Los compuestos estrona (E1), estradiol (E2) y 17α-etinilestradiol (EE2) fueron detectados en dos diferentes aguas residuales con concentraciones de hasta 90 ng.L–1. El biorreactor fue operado durante 234 días. El biorreactor con membranas fue evaluado con tiempos de residencia hidráulico (TRH) de 7, 9,10 y 12 horas. Con TRH mayores a 7 h y con un tiempo de retención celular (TRC) de 60 d, se obtuvieron remociones de E1, E2 y EE2 superiores a 96% con concentraciones en el efluente del reactor por debajo de 1 ng.L–1. Se detectó la presencia de los estrógenos sobre el lodo activado con concentraciones de hasta 70 ng.g–1. El ensuciamiento de las membranas fue menor con un TRH de 12 horas.
The aim of this work was to detect the presence of three endocrine disruptor compounds (estrogens) in Mexico City’s wastewater and to evaluate the performance of submerged membrane bioreactor (SMBR) pilot plant to remove estrogens present in the wastewater of the metropolitan area. Estrone (E1), estradiol (E2) and 17α-ethinylestradiol (EE2) concentrations ranged up to 90 ng.L–1 were detected in two Mexico City wastewaters. The bioreactor was operated for 234 days. The membrane bioreactor was evaluated at hydraulic residence time (HRT) of 7, 9.10 and 12 hours. At HRT higher than 7 hours and at solid retention time (SRT) of 60 days, the estrogen removals were higher than 96%. At these conditions, the estrogen concentrations in the reactor effluent were lower than 1 ng.L–1. Accumulated concentrations of estrogens were observed in the activated sludge (up to 70 ng.g–1). Membrane fouling was lower at HRT of 12 hours.
Biorreactores Disruptores endócrinos Estrógenos Ciudad de México Tratamiento de aguas residuales INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Generación de energía eléctrica a partir del tratamiento de aguas residuales por medio de bioceldas
EDSON BALTAZAR ESTRADA ARRIAGA (2013, [Documento de trabajo])
Actualmente, la recuperación de bioenergía (electricidad, metano e hidrógeno) a través de las aguas residuales, ya sean de origen industrial o municipal, ha despertado un gran interés en la comunidad científica. En este informe, se presenta la forma como la bioconversión de la material orgánica presente en el agua residual puede generar energía eléctrica y a su vez reducir la carga orgánica de las aguas residuales.
Energía eléctrica Tratamiento de aguas residuales Celdas de combustible microbianas Informes de proyectos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
ULISES DEHESA CARRASCO José Javier Ramírez Luna Pedro Rivera Ruiz Eduardo Venegas Reyes (2019, [Documento de trabajo])
RD1718.6
El objetivo del presente proyecto se enfoca en el estudio de la factibilidad del uso de la nanofiltración u osmosis inversa de baja presión, alimentada con energía solar fotovoltaica para el tratamiento de agua subterránea salobre destinada al riego agrícola en zonas rurales del estado de Zacatecas, México, donde la salinidad de los mantos acuíferos sub-superficiales limita las actividades agrícolas.
Riego Desalación Nanofiltración Ósmosis inversa Energía solar Estudios de factibilidad INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Adaptación y transferencia de tecnología para medición en pozos de bombeo en zonas agrícolas
VICTOR MANUEL RUIZ CARMONA (2014, [Documento de trabajo])
Tabla de contenido: 1. Introducción – 2. Definición de eficiencia – 3. Equipo de medición, adquisición de datos y cálculo – 4. Configuración y programación de la UTR Lassen – 5. Prueba del equipo desarrollado.
1. Introducción – 2. Definición de eficiencia – 3. Equipo de medición, adquisición de datos y cálculo – 4. Configuración y programación de la UTR Lassen – 5. Prueba del equipo desarrollado.
Estaciones de bombeo Eficiencia energética Transferencia de tecnología Informes de proyectos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Mariela de Jesús Franco Gallegos (2023, [Tesis de maestría])
Los catalizadores basados en nanopartículas de oro han generado gran interés, gracias a su capacidad de ser selectivos en la promoción de reacciones específicas o en la producción de productos deseados, minimizando la formación de productos secundarios no deseados; sus propiedades electrónicas únicas; y su utilización bajo condiciones ambientales. Sin embargo, la desventaja principal de los catalizadores de oro es la sinterización de las nanopartículas debido a su baja temperatura de fusión, lo que provoca la pérdida de actividad catalítica y la desactivación del catalizador. Una de lassoluciones que ofrece el uso de la nanociencia y la nanotecnología es la utilización de soportes nanoestructurados que den mejor estabilidad a las nanopartículas y las protejan de la desactivación. En este trabajo se sintetizaron catalizadores basados en nanopartículas de oro soportados y encapsulados en alúmina macroporosa, por un método de impregnación húmeda asistida por ultrasonido; un método sencillo, rápido y ecológico. El desempeño catalítico de materiales sintetizados se analizó mediante espectroscopía UV-Visible in-situ en la reducción de 4-Nitrofenol a 4-Aminofenol. Así mismo, se presentan las caracterizaciones por TEM, SEM, FT-IR, espectroscopía UV-Visible, y XRD de catalizadores obtenidos. Se obtuvieron catalizadores altamente activos con alto rendimiento gracias al uso de un soporte nanoestructurado.
Catalysts -based on gold nanoparticles have recently gained interest due to their ability to selectively promote specific catalytic reactions or produce desired products, while minimizing the formation of unwanted byproducts, their unique electronic properties, and their utilization under ambient conditions. However, the main drawback of gold catalysts is the sintering of nanoparticles due to their low melting temperature, which leads to loss of catalytic activity and catalyst deactivation. One of the solutions offered by nanoscience and nanotechnology is the use of nanostructured supports that provide better stability to the nanoparticles and protect them from deactivation. In this work, gold nanoparticle-based catalysts supported and encapsulated in macroporous alumina were synthesized using a simple, fast, and eco-friendly method of ultrasound-assisted wet impregnation. The catalytic performance of synthetized materials was evaluated by in-situ UV-Visible spectroscopy in the reduction of 4-Nitrophenol to 4-Aminophenol. In addition, their characterization by TEM, SEM, FT-IR, UV Visible spectroscopy and XRD are presented. Highly active catalysts with high performance were obtained thanks to the use of a nanostructured supports.
nanopartículas de oro, alúmina macroporosa, impregnación, reducción 4-NF gold nanoparticles, macroporous alumina, impregnation, 4-NF reduction INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE MATERIALES PROPIEDADES DE LOS MATERIALES PROPIEDADES DE LOS MATERIALES
REAL TIME EMBBEDED RGB-D SLAM USING CNNS FOR DEPTH ESTIMATION AND FEATURE EXTRACTION
Marcos Renato Rocha Hernández (2023, [Tesis de maestría])
"A robust and efficient Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) system is essential for intelligent mobile robots to work in unknown environments. For visual SLAM algorithms, though the theoretical framework has been well established for most aspects, feature extraction and association is still empirically de signed in most cases, and can be vulnerable in complex environments. Also, most of the most robust SLAM algorithms rely on special devices like a stereo camera or depth sensors, which can be expensive and give more complexity to the system, that is why monocular depth estimation is an essential task in the computer vision community. This work shows that feature extraction and depth estimation using a monocular camera with deep convolutional neural networks (CNNs) can be incorporated into a modern SLAM framework. The proposed SLAM system utilizes two CNNs, one to detect keypoints in each im age frame, and to give not only keypoint descriptors, but also a global descriptor of the whole image and the second one to make depth estimations from a single image frame, all using only a monocular camera."
SLAM Inteligencia Artificial CNN Sistemas embebidos Redes neuronales Cámara monocular INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL
A Novel Technique for Classifying Bird Damage to Rapeseed Plants Based on a Deep Learning Algorithm.
Ali Mirzazadeh Afshin Azizi Yousef Abbaspour_Gilandeh José Luis Hernández-Hernández Mario Hernández Hernández Iván Gallardo Bernal (2021, [Artículo])
Estimation of crop damage plays a vital role in the management of fields in the agricultura sector. An accurate measure of it provides key guidance to support agricultural decision-making systems. The objective of the study was to propose a novel technique for classifying damaged crops based on a state-of-the-art deep learning algorithm. To this end, a dataset of rapeseed field images was gathered from the field after birds¿ attacks. The dataset consisted of three classes including undamaged, partially damaged, and fully damaged crops. Vgg16 and Res-Net50 as pre-trained deep convolutional neural networks were used to classify these classes. The overall classification accuracy reached 93.7% and 98.2% for the Vgg16 and the ResNet50 algorithms, respectively. The results indicated that a deep neural network has a high ability in distinguishing and categorizing different image-based datasets of rapeseed. The findings also revealed a great potential of Deep learning-based models to classify other damaged crops.
rapeseed classification damaged crops deep neural networks INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS
Sajad Sabzi Razieh Pourdarbani Mohammad Hossein Rohban Alejandro Fuentes_Penna José Luis Hernández-Hernández Mario Hernández Hernández (2021, [Artículo])
Improper usage of nitrogen in cucumber cultivation causes nitrate accumulation in the fruit and results in food poisoning in humans; therefore, mandatory evaluation of food products becomes inevitable. Hyperspectral imaging has a very good ability to evaluate the quality of fruits and vegetables in a non-destructive manner. The goal of the present paper was to identify excess nitrogen in cucumber plants. To obtain a reliable result, the majority voting method was used, which takes into account the unanimity of five classifiers, namely, the hybrid artificial neural network¿imperialism competitive algorithm (ANN-ICA), the hybrid artificial neural network¿harmonic search (ANN-HS) algorithm, linear discrimination analysis (LDA), the radial basis function network (RBF), and the Knearest- neighborhood (KNN). The wavelengths of 723, 781, and 901 nm were determined as optimal wavelengths using the hybrid artificial neural network¿biogeography-based optimization (ANNBBO) algorithm, and the performance of classifiers was investigated using the optimal spectrum. The results of a t-test showed that there was no significant difference in the precision of the algorithm when using the optimal wavelengths and wavelengths of the whole range. The correct classification rate of the classifiers ANN-ICA, ANN-HS, LDA, RBF, and KNN were 96.14%, 96.11%, 95.73%, 64.03%, and 95.24%, respectively. The correct classification rate of majority voting (MV) was 95.55% for test data in 200 iterations, which indicates the system was successful in distinguishing nitrogen-rich leaves from leaves with a standard content of nitrogen.
artificial neural network cucumber hyperspectral imaging majority voting nitrogen INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS
Tensile behavior of 3D printed polylactic acid (PLA) based composites reinforced with natural fiber
Eliana M Agaliotis BALTAZAR DAVID AKE CONCHA ALEJANDRO MAY PAT Juan Pablo Morales Arias Celina Bernal Alex Valadez González Pedro Jesús Herrera Franco Gwenaelle Proust JUAN FRANCISCO KOH DZUL José Gonzalo Carrillo Baeza Emmanuel Alejandro Flores Johnson (2022, [Artículo])
Natural fiber-reinforced composite (NFRC) filaments for 3D printing were fabricated using polylactic acid (PLA) reinforced with 1–5 wt% henequen flour comprising particles with sizes between 90–250 μm. The flour was obtained from natural henequen fibers. NFRCs and pristine PLA specimens were printed with a 0° raster angle for tension tests. The results showed that the NFRCs’ measured density, porosity, and degree of crystallinity increased with flour content. The tensile tests showed that the NFRC Young’s modulus was lower than that of the printed pristine PLA. For 1 wt% flour content, the NFRCs’ maximum stress and strain to failure were higher than those of the printed PLA, which was attributed to the henequen fibers acting as reinforcement and delaying crack growth. However, for 2 wt% and higher flour contents, the NFRCs’ maximum stress was lower than that of the printed PLA. Microscopic characterization after testing showed an increase in voids and defects, with the increase in flour content attributed to particle agglomeration. For 1 wt% flour content, the NFRCs were also printed with raster angles of ±45° and 90° for comparison; the highest tensile properties were obtained with a 0° raster angle. Finally, adding 3 wt% content of maleic anhydride to the NFRC with 1 wt% flour content slightly increased the maximum stress. The results presented herein warrant further research to fully understand the mechanical properties of printed NFRCs made of PLA reinforced with natural henequen fibers. © 2022 by the authors.
POLYLACTIC ACID (PLA) NATURAL FIBER HENEQUEN FIBER NATURAL FIBER REINFORCED COMPOSITE (NFRC) ADDITIVE MANUFACTURING 3D PRINTING MECHANICAL PROPERTY INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE MATERIALES PROPIEDADES DE LOS MATERIALES PROPIEDADES DE LOS MATERIALES