Clasificación de frutos por su calidad interna mediante espectroscopia láser de reflectancia con resolución temporal (TDRS).

La determinación no destructiva de la calidad interna de la fruta ha sido un objetivo prioritario en las investigaciones recientes (Abbott, 1999). La espectroscopia en el infrarrojo (NIR) es aplicable a la cuantificación de compuestos químicos en alimentos; por otro lado se ha comprobado que el uso de láseres es interesante para la estimación no destructiva de la firmeza de los frutos. Sin embargo estas técnicas ópticas más tradicionales tienen el inconveniente de que miden la intensidad de luz transmitida sin poder diferenciar el efecto de la absorción óptica del efecto de la dispersión espacial que sufre la luz en el interior de los tejidos, lo cual dificulta la estimación independiente de aspectos físicos y químicos. La espectroscopia con resolución temporal es una técnica óptica desarrollada para el diagnóstico en medicina, que permite diferenciar ambos fenómenos (absorción y dispersión), proporcionando una caracterización óptica completa de los tejidos. El objetivo del presente trabajo ha sido la aplicación de esta técnica a frutas y hortalizas, y el desarrollo de modelos matemáticos de estimación no destructiva de su calidad interna para su uso en procesos de clasificación.

Estado del Arte del Uso del Gas de Gasificación Termoquímica de Biomasa(GG), en Motores de Combustión Interna Alternativos

El presente trabajo, desarrollado en el marco del Convenio de Cooperación educativa entre la ETSII - UPM y el Ciemat, se realiza con el fin de determinar líneas futuras de investigación y/o aplicación de la tecnología de gasificación termoquímica de biomasa integrada a motores de combustión interna alternativos (MCIA) para generación de potencia, motivados por la necesidad de reducir las emisiones contaminantes, aumentar el uso de las fuentes renovables de energía, reducir la dependencia económica de los combustibles fósiles, aprovechar energéticamente infinidad de residuos del sector agroindustrial y por la necesidad de generar energía a base de combustibles autóctonos que permitan resolver los problemas de suministro eléctrico en zonas no interconectadas eléctricamente en países en vía de desarrollo. En el capítulo 1 se comienza por presentar los objetivos y la justificación del presente trabajo, se enmarca esta tecnología desde el punto de vista histórico, de los combustibles y de los gasógenos, que fue la primera aplicación extendida masivamente durante las dos guerras mundiales en Europa. Además se hace un breve recuento de los principales grupos de investigación y fabricantes a nivel comercial que actualmente trabajan en el desarrollo de esta tecnología. En el capítulo 2 se hacer una breve descripción del proceso de gasificación termoquímica, mostrando los diferentes tipos de gasificadores existentes, las propiedades del combustible primario usado y los factores que afectan la eficiencia de este proceso. En el capítulo 3 se estudia el gas de gasificación desde el punto de vista de la composición, propiedades como combustible motor, requisitos, tratamiento necesario para su uso como combustible en motores de combustión interna, otros usos del GG y riesgos que conlleva su utilización. En el capítulo 4 se presentan un estudio general de los motores de gas, donde se presenta una clasificación, se estudia la manera de regular la operación de estos motores, se hace una descripción cualitativa de la combustión, se muestran algunas aplicaciones y se estudia la combustión en los motores a gas desde el punto de vista de los factores que la afectan. En el capítulo 5 se entra en profundidad sobre el uso del gas de gasificación -GG en MCIA, inicialmente estudiado desde el punto de vista teórico, luego presentando los resultados de varias investigaciones realizadas y por último mostrando algunos de las aplicaciones comerciales actualmente en el mercado. Finalmente se presentan las conclusiones, la bibliografía consultada y un glosario de términos.

Estudio numérico de la propagación de inestabilidades en elementos estructurales cilíndricos de material anisótropo bajo presión interna

Con este estudio se quiere realizar un análisis numérico sobre la propagación de inestabilidades en elementos estructurales cilíndricos de material anisótropo (material de Gasser-Ogden- Holzapfel), que mediante una matriz neohookeana reforzada bidireccionalmente con fibras de forma simétrica, simula el colágeno y la elastina que forman las arterias. Para ello, se simula mediante un modelo axilsimétrico de elementos finitos, un cilindro hueco sometido a presión interna y carga axial. Por medio de este modelo se pretende identificar las bifurcaciones que se producen relacionándolas con la formación de aneurismas en enfermedades cardiovasculares. Para corroborar la veracidad de los resultados obtenidos, se debe validar una formulación analítica de la condición de bifurcación para cilindros huecos sometidos al tipo de carga mencionada. Además, a la hora de comenzar el estudio, se analiza la influencia de la variación de algunos de los parámetros mecánicos y geométricos del modelo constitutivo, como pueden ser: la dispersión y la orientación respecto al eje axial de las fibras, el espesor del cilindro y la longitud de éste. Para analizar la propagación de inestabilidades se ha estudiado, sobre una misma geometría, dos materiales que presentan comportamientos distintos. Los resultados muestran como para uno de los materiales se produce abultamiento (bulging) y estricción (necking) y para otro se produce únicamente propagación axial de la inestabilidad.

Sistema para integrar automáticamente datos públicos del NCBI en la plataforma de medicina personalizada p-medicine

En los últimos años ha habido un gran aumento de fuentes de datos biomédicos. La aparición de nuevas técnicas de extracción de datos genómicos y generación de bases de datos que contienen esta información ha creado la necesidad de guardarla para poder acceder a ella y trabajar con los datos que esta contiene. La información contenida en las investigaciones del campo biomédico se guarda en bases de datos. Esto se debe a que las bases de datos permiten almacenar y manejar datos de una manera simple y rápida. Dentro de las bases de datos existen una gran variedad de formatos, como pueden ser bases de datos en Excel, CSV o RDF entre otros. Actualmente, estas investigaciones se basan en el análisis de datos, para a partir de ellos, buscar correlaciones que permitan inferir, por ejemplo, tratamientos nuevos o terapias más efectivas para una determinada enfermedad o dolencia. El volumen de datos que se maneja en ellas es muy grande y dispar, lo que hace que sea necesario el desarrollo de métodos automáticos de integración y homogeneización de los datos heterogéneos. El proyecto europeo p-medicine (FP7-ICT-2009-270089) tiene como objetivo asistir a los investigadores médicos, en este caso de investigaciones relacionadas con el cáncer, proveyéndoles con nuevas herramientas para el manejo de datos y generación de nuevo conocimiento a partir del análisis de los datos gestionados. La ingestión de datos en la plataforma de p-medicine, y el procesamiento de los mismos con los métodos proporcionados, buscan generar nuevos modelos para la toma de decisiones clínicas. Dentro de este proyecto existen diversas herramientas para integración de datos heterogéneos, diseño y gestión de ensayos clínicos, simulación y visualización de tumores y análisis estadístico de datos. Precisamente en el ámbito de la integración de datos heterogéneos surge la necesidad de añadir información externa al sistema proveniente de bases de datos públicas, así como relacionarla con la ya existente mediante técnicas de integración semántica. Para resolver esta necesidad se ha creado una herramienta, llamada Term Searcher, que permite hacer este proceso de una manera semiautomática. En el trabajo aquí expuesto se describe el desarrollo y los algoritmos creados para su correcto funcionamiento. Esta herramienta ofrece nuevas funcionalidades que no existían dentro del proyecto para la adición de nuevos datos provenientes de fuentes públicas y su integración semántica con datos privados.---ABSTRACT---Over the last few years, there has been a huge growth of biomedical data sources. The emergence of new techniques of genomic data generation and data base generation that contain this information, has created the need of storing it in order to access and work with its data. The information employed in the biomedical research field is stored in databases. This is due to the capability of databases to allow storing and managing data in a quick and simple way. Within databases there is a variety of formats, such as Excel, CSV or RDF. Currently, these biomedical investigations are based on data analysis, which lead to the discovery of correlations that allow inferring, for example, new treatments or more effective therapies for a specific disease or ailment. The volume of data handled in them is very large and dissimilar, which leads to the need of developing new methods for automatically integrating and homogenizing the heterogeneous data. The p-medicine (FP7-ICT-2009-270089) European project aims to assist medical researchers, in this case related to cancer research, providing them with new tools for managing and creating new knowledge from the analysis of the managed data. The ingestion of data into the platform and its subsequent processing with the provided tools aims to enable the generation of new models to assist in clinical decision support processes. Inside this project, there exist different tools related to areas such as the integration of heterogeneous data, the design and management of clinical trials, simulation and visualization of tumors and statistical data analysis. Particularly in the field of heterogeneous data integration, there is a need to add external information from public databases, and relate it to the existing ones through semantic integration methods. To solve this need a tool has been created: the term Searcher. This tool aims to make this process in a semiautomatic way. This work describes the development of this tool and the algorithms employed in its operation. This new tool provides new functionalities that did not exist inside the p-medicine project for adding new data from public databases and semantically integrate them with private data.