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Eficiencia energética en una planta de CO2
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La importancia que actualmente se concede a la contaminación ambiental es resultado de los problemas que ésta ha ocasionado en los últimos años, como por ejemplo, según un programa de monitoreo del aire, realizado en el centro de Lima, desde Enero a Julio del 2010, de 183 mediciones que se hicieron 178 superaron los lineamientos recomendados en 1987 por la Organización Mundial de la Salud en cuanto a partículas inferiores a 10 micras (PM10), las cuales están compuestas por partículas finas que ingresan fácilmente por las vías respiratorias a los pulmones causando problemas de salud al ser humano. En el Perú, después de muchas consultas y presiones, se ha establecido el Consejo Nacional del Ambiente (CONAM-Ley N° 26410). Según esta ley el CONAM se encargara de promover la conservación del ambiente a fin de coadyuvar el desarrollo integral de la persona humana sobre la base de garantizar una adecuada calidad de vida y propiciar el equilibrio entre el desarrollo socioeconómico, el uso sostenible de los recursos naturales y la conservación del ambiente (4).Según el Ministerio del Ambiente (5) el parque automotor (70%) y a la industria estacionaria (el porcentaje restante) son las principales causas de contaminación en Lima Metropolitana. Según el Banco Mundial-2009 Lima lidera como la ciudad más contaminada con más de 80 ug/m3 de PM10.
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En este trabajo se simulará numéricamente el proceso de combustión de un quemador de premezcla doméstico usando como herramienta de simulación CFD (Ansys). El combustible usado es GLP. Se usó el modelo k-E para la turbulencia. Los resultados serán comparados con la parte experimental en función de la temperatura de llama que se desarrolla en el quemador.
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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.
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Estudio del uso del propano en embarcaciones artesanales con el objetivo de refrigerar los pescados para uso público.
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