Se encontraron 4 investigaciones en el año 2022
Actualmente se ha desarrollado y publicado el estudio de la caracterización de la velocidad de llama del gas natural seco del Perú (DGI-ID-591). En la actualidad el grupo de investigación cuenta con un quemador de llama plana diseñado y fabricado el año 2003 (Unidad: 113.0250) y actualizado por el proyecto DGI-ID-591 el cual se utiliza para caracterizar llamas laminares y determinar su velocidad de propagación durante la combustión del gas licuado de petróleo y gas natural. Siguiendo con los estudios es necesario caracterizar ahora la mezcla del gas natural con el CO2. Su estudio es importante debido a que la mezcla de gases de CH4 y CO2 hacen el biogás que actualmente y a futuro se convertirá en el gas usado energéticamente para sistemas de potencia. Su aporte a la academia es importante debido a diseños que involucran su uso en los sectores mencionados. Adicionalmente, se realizará un modelo matemático que represente el valor experimental. Finalmente, se realizarán los ensayos necesarios para determinar la velocidad de llama de premezcla en el quemador modificado. Se espera caracterizar y obtener resultados favorables que permitan conocer y comparar con otros estudios similares de porcentajes diferentes de mezcla.
Participantes:
Instituciones participantes:
Del año 2013 al 2016, se ha desarrollado un proyecto de investigación sobre cocinas domésticas hasta una potencia de 1.7 kW (tipo anafe). Este proyecto cuyo código es 157-FINCYT-IA-2013 trató del 'desarrollo de cocinas a gas (GLP y GN) residencial y comercial de alta eficiencia térmica, bajas emisiones ambientales y bajo coste para un rango de altitud entre 2000 y 4500 m.s.n.m. en nuestras ciudades y comunidades del Perú'. Cuyo periodo de trabajo fue de: 05/11/2013 al: 05/10/2016. Lográndose los objetivos propuestos, alta eficiencia, bajas emisiones y un costo bajo. Del año 2017 al 2018 se realizó un proyecto de investigación DGI 465 PUCP, en este proyecto se diseño y fabricó una cocina de potencia de 3 a 4.6 kW donde se determinaron la eficiencia térmica y emisiones y fueron comparados con cocinas del mercado peruano diseñadas sin ningún parámetro normalizado, el cual usa peligrosamente presiones altas y con bajas eficiencias térmicas por debajo de 45%. En este proyecto se logró eficiencias por encima del 55% y una reducción de emisiones mayor al 50%. En este nuevo proyecto propuesto se realizarán los cálculos para diseñar un rango mayor de potencia de 4.6 a 10 kW usando herramientas computacionales como Mathcad y/o Matlab y un marco teórico de Termodinámica, Mercanica de Fluidos y Otros adicionales como Combustión y luego se fabricará el quemador diseñado y será probado en un banco de ensayo ya preparado con GLP y GN. El objetivo será incrementar su eficiencia térmica y reducir las emisiones, y trabajar con presiones bajas y seguras distintas a los que en el mercado peruano se utilizan en la actualidad. Adicionalmente se tomará en cuenta la calidad del aire en el interior del recinto a trabajar.
Participantes:
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Uno de los factores más importantes que influencian a un consumidor es el aroma asociado con el olor de los alimentos y las bebidas. Las características particulares que distingue el aroma en una bebida como el pisco, se debe a la presencia de compuestos volátiles que llegan interactuar con los receptores olfativos en el ser humano. El presente proyecto tiene por objetivo la evaluación de la calidad del pisco, bebida bandera del Perú, empleando un dispositivo denominado nariz electrónica. De esta manera se podrá establecer una diferenciación en el aroma de la bebida analizada que permitirá clasificarla de acuerdo con la denominación de origen del pisco peruano, esto permitirá mejorar el proceso de control de la calidad del pisco en el Perú.
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El presente proyecto trata del desarrollo e implementación de un sistema de procesamiento de imágenes de alta velocidad para clasificar papa andina por calidades utilizando aprendizaje para la adaptación del sistema a nuevas variedades de papa y mejorar de la exactitud del procesamiento de imágenes. Se utilizarán pre-procesamiento y extracción de características de las imágenes para luego clasificar la papa con una Redes Neuronal Perceptrón Multicapa. Esta clasificación será por tamaño, forma y defectos. También se utilizará una Red Neuronal Convolucional para detectar enfermedades en la papa. El sistema será de fácil entrenamiento, donde el especialista sea en papas y no en informática, electrónica o mecatrónica. Este sistema de aprendizaje automático permitirá, incluso, ir mejorando el aprendizaje aun cuando el sistema está en operación. El sistema constará de: 1) un sistema mecatrónico de alta velocidad de toma de imágenes de la papa por caída libre o vuelo, 2) un sistema mecánico que a la salida del subsistema 1, desvíe la papa a compartimentos de acuerdo a su clasificación, 3) un sistema de procesamiento de las imágenes de alta velocidad que clasifique la papa por calidades, 4) un sistema HMI para la interacción del entrenador y el sistema de entrenamiento.
Participantes:
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