Aplicación de la física estadística a los medios granulares

Esta tesis se centra en el estudio de medios granulares blandos y atascados mediante la aplicación de la física estadística. Esta aproximación se sitúa entre los tradicionales enfoques macro y micromecánicos: trata de establecer cuáles son las propiedades macroscópicas esperables de un sistema granular en base a un análisis de las propiedades de las partículas y las interacciones que se producen entre ellas y a una consideración de las restricciones macroscópicas del sistema. Para ello se utiliza la teoría estadística junto con algunos principios, conceptos y definiciones de la teoría de los medios continuos (campo de tensiones y deformaciones, energía potencial elástica, etc) y algunas técnicas de homogeneización. La interacción entre las partículas es analizada mediante las aportaciones de la teoría del contacto y de las fuerzas capilares (producidas por eventuales meniscos de líquido cuando el medio está húmedo). La idea básica de la mecánica estadística es que entre todas soluciones de un problema físico (como puede ser el ensamblaje en equilibrio estático de partículas de un medio granular) existe un conjunto que es compatible con el conocimiento macroscópico que tenemos del sistema (por ejemplo, su volumen, la tensión a la que está sometido, la energía potencial elástica que almacena, etc.). Este conjunto todavía contiene un número enorme de soluciones. Pues bien, si no hay ninguna información adicional es razonable pensar que no existe ningún motivo para que alguna de estas soluciones sea más probable que las demás. Entonces parece natural asignarles a todas ellas el mismo peso estadístico y construir una función matemática compatible. Actuando de este modo se obtiene cuál es la función de distribución más probable de algunas cantidades asociadas a las soluciones, para lo cual es muy importante asegurarse de que todas ellas son igualmente accesibles por el procedimiento de ensamblaje o protocolo. Este enfoque se desarrolló en sus orígenes para el estudio de los gases ideales pero se puede extender para sistemas no térmicos como los analizados en esta tesis. En este sentido el primer intento se produjo hace poco más de veinte años y es la colectividad de volumen. Desde entonces esta ha sido empleada y mejorada por muchos investigadores en todo el mundo, mientras que han surgido otras, como la de la energía o la del fuerza-momento (tensión multiplicada por volumen). Cada colectividad describe, en definitiva, conjuntos de soluciones caracterizados por diferentes restricciones macroscópicas, pero de todos ellos resultan distribuciones estadísticas de tipo Maxwell-Boltzmann y controladas por dichas restricciones. En base a estos trabajos previos, en esta tesis se ha adaptado el enfoque clásico de la física estadística para el caso de medios granulares blandos. Se ha propuesto un marco general para estudiar estas colectividades que se basa en la comparación de todas las posibles soluciones en un espacio matemático definido por las componentes del fuerza-momento y en unas funciones de densidad de estados. Este desarrollo teórico se complementa con resultados obtenidos mediante simulación de la compresión cíclica de sistemas granulares bidimensionales. Se utilizó para ello un método de dinámica molecular, MD (o DEM). Las simulaciones consideran una interacción mecánica elástica, lineal y amortiguada a la que se ha añadido, en algunos casos, la fuerza cohesiva producida por meniscos de agua. Se realizaron cálculos en serie y en paralelo. Los resultados no solo prueban que las funciones de distribución de las componentes de fuerza-momento del sistema sometido a un protocolo específico parecen ser universales, sino que también revelan que existen muchos aspectos computacionales que pueden determinar cuáles son las soluciones accesibles. This thesis focuses on the application of statistical mechanics for the study of static and jammed packings of soft granular media. Such approach lies between micro and macromechanics: it tries to establish what the expected macroscopic properties of a granular system are, by starting from a micromechanical analysis of the features of the particles, and the interactions between them, and by considering the macroscopic constraints of the system. To do that, statistics together with some principles, concepts and definitions of continuum mechanics (e.g. stress and strain fields, elastic potential energy, etc.) as well as some homogenization techniques are used. The interaction between the particles of a granular system is examined too and theories on contact and capillary forces (when the media are wet) are revisited. The basic idea of statistical mechanics is that among the solutions of a physical problem (e.g. the static arrangement of particles in mechanical equilibrium) there is a class that is compatible with our macroscopic knowledge of the system (volume, stress, elastic potential energy,...). This class still contains an enormous number of solutions. In the absence of further information there is not any a priori reason for favoring one of these more than any other. Hence we shall naturally construct the equilibrium function by assigning equal statistical weights to all the functions compatible with our requirements. This procedure leads to the most probable statistical distribution of some quantities, but it is necessary to guarantee that all the solutions are likely accessed. This approach was originally set up for the study of ideal gases, but it can be extended to non-thermal systems too. In this connection, the first attempt for granular systems was the volume ensemble, developed about 20 years ago. Since then, this model has been followed and improved upon by many researchers around the world, while other two approaches have also been set up: energy and force-moment (i.e. stress multiplied by volume) ensembles. Each ensemble is described by different macroscopic constraints but all of them result on a Maxwell-Boltzmann statistical distribution, which is precisely controlled by the respective constraints. According to this previous work, in this thesis the classical statistical mechanics approach is introduced and adapted to the case of soft granular media. A general framework, which includes these three ensembles and uses a force-moment phase space and a density of states function, is proposed. This theoretical development is complemented by molecular dynamics (or DEM) simulations of the cyclic compression of 2D granular systems. Simulations were carried out by considering spring-dashpot mechanical interactions and attractive capillary forces in some cases. They were run on single and parallel processors. Results not only prove that the statistical distributions of the force-moment components obtained with a specific protocol seem to be universal, but also that there are many computational issues that can determine what the attained packings or solutions are.

Desarrollo de un Modelo de Gestión de Riesgos Operacionales basado en las Directrices del Comité de Basilea

La presente investigación tiene como objetivo principal diseñar un Modelo de Gestión de Riesgos Operacionales (MGRO) según las Directrices de los Acuerdos II y III del Comité de Supervisión Bancaria de Basilea del Banco de Pagos Internacionales (CSBB-BPI). Se considera importante realizar un estudio sobre este tema dado que son los riesgos operacionales (OpR) los responsables en gran medida de las últimas crisis financieras mundiales y por la dificultad para detectarlos en las organizaciones. Se ha planteado un modelo de gestión subdividido en dos vías de influencias. La primera acoge el paradigma holístico en el que se considera que hay múltiples maneras de percibir un proceso cíclico, así como las herramientas para observar, conocer y entender el objeto o sujeto percibido. La segunda vía la representa el paradigma totalizante, en el que se obtienen datos tanto cualitativos como cuantitativos, los cuales son complementarios entre si. Por otra parte, este trabajo plantea el diseño de un programa informático de OpR Cualitativo, que ha sido diseñado para determinar la raíz de los riesgos en las organizaciones y su Valor en Riesgo Operacional (OpVaR) basado en el método del indicador básico. Aplicando el ciclo holístico al caso de estudio, se obtuvo el siguiente diseño de investigación: no experimental, univariable, transversal descriptiva, contemporánea, retrospectiva, de fuente mixta, cualitativa (fenomenológica y etnográfica) y cuantitativa (descriptiva y analítica). La toma de decisiones y recolección de información se realizó en dos fases en la unidad de estudio. En la primera se tomó en cuenta la totalidad de la empresa Corpoelec-EDELCA, en la que se presentó un universo estadístico de 4271 personas, una población de 2390 personas y una unidad de muestreo de 87 personas. Se repitió el proceso en una segunda fase, para la Central Hidroeléctrica Simón Bolívar, y se determinó un segundo universo estadístico de 300 trabajadores, una población de 191 personas y una muestra de 58 profesionales. Como fuentes de recolección de información se utilizaron fuentes primarias y secundarias. Para recabar la información primaria se realizaron observaciones directas, dos encuestas para detectar las áreas y procesos con mayor nivel de riesgos y se diseñó un cuestionario combinado con otra encuesta (ad hoc) para establecer las estimaciones de frecuencia y severidad de pérdidas operacionales. La información de fuentes secundarias se extrajo de las bases de datos de Corpoelec-EDELCA, de la IEA, del Banco Mundial, del CSBB-BPI, de la UPM y de la UC at Berkeley, entre otras. Se establecieron las distribuciones de frecuencia y de severidad de pérdidas operacionales como las variables independientes y el OpVaR como la variable dependiente. No se realizó ningún tipo de seguimiento o control a las variables bajo análisis, ya que se consideraron estas para un instante especifico y solo se determinan con la finalidad de establecer la existencia y valoración puntual de los OpR en la unidad de estudio. El análisis cualitativo planteado en el MGRO, permitió detectar que en la unidad de investigación, el 67% de los OpR detectados provienen de dos fuentes principales: procesos (32%) y eventos externos (35%). Adicionalmente, la validación del MGRO en Corpoelec-EDELCA, permitió detectar que el 63% de los OpR en la organización provienen de tres categorías principales, siendo los fraudes externos los presentes con mayor regularidad y severidad de pérdidas en la organización. La exposición al riesgo se determinó fundamentándose en la adaptación del concepto de OpVaR que generalmente se utiliza para series temporales y que en el caso de estudio presenta la primicia de aplicarlo a datos cualitativos transformados con la escala Likert. La posibilidad de utilizar distribuciones de probabilidad típicas para datos cuantitativos en distribuciones de frecuencia y severidad de pérdidas con datos de origen cualitativo fueron analizadas. Para el 64% de los OpR estudiados se obtuvo que la frecuencia tiene un comportamiento semejante al de la distribución de probabilidad de Poisson y en un 55% de los casos para la severidad de pérdidas se obtuvo a las log-normal como las distribuciones de probabilidad más comunes, con lo que se concluyó que los enfoques sugeridos por el BCBS-BIS para series de tiempo son aplicables a los datos cualitativos. Obtenidas las distribuciones de frecuencia y severidad de pérdidas, se convolucionaron estas implementando el método de Montecarlo, con lo que se obtuvieron los enfoques de distribuciones de pérdidas (LDA) para cada uno de los OpR. El OpVaR se dedujo como lo sugiere el CSBB-BPI del percentil 99,9 o 99% de cada una de las LDA, obteniéndose que los OpR presentan un comportamiento similar al sistema financiero, resultando como los de mayor peligrosidad los que se ubican con baja frecuencia y alto impacto, por su dificultad para ser detectados y monitoreados. Finalmente, se considera que el MGRO permitirá a los agentes del mercado y sus grupos de interés conocer con efectividad, fiabilidad y eficiencia el status de sus entidades, lo que reducirá la incertidumbre de sus inversiones y les permitirá establecer una nueva cultura de gestión en sus organizaciones. ABSTRACT This research has as main objective the design of a Model for Operational Risk Management (MORM) according to the guidelines of Accords II and III of the Basel Committee on Banking Supervision of the Bank for International Settlements (BCBS- BIS). It is considered important to conduct a study on this issue since operational risks (OpR) are largely responsible for the recent world financial crisis and due to the difficulty in detecting them in organizations. A management model has been designed which is divided into two way of influences. The first supports the holistic paradigm in which it is considered that there are multiple ways of perceiving a cyclical process and contains the tools to observe, know and understand the subject or object perceived. The second way is the totalizing paradigm, in which both qualitative and quantitative data are obtained, which are complementary to each other. Moreover, this paper presents the design of qualitative OpR software which is designed to determine the root of risks in organizations and their Operational Value at Risk (OpVaR) based on the basic indicator approach. Applying the holistic cycle to the case study, the following research design was obtained: non- experimental, univariate, descriptive cross-sectional, contemporary, retrospective, mixed-source, qualitative (phenomenological and ethnographic) and quantitative (descriptive and analytical). Decision making and data collection was conducted in two phases in the study unit. The first took into account the totality of the Corpoelec-EDELCA company, which presented a statistical universe of 4271 individuals, a population of 2390 individuals and a sampling unit of 87 individuals. The process was repeated in a second phase to the Simon Bolivar Hydroelectric Power Plant, and a second statistical universe of 300 workers, a population of 191 people and a sample of 58 professionals was determined. As sources of information gathering primary and secondary sources were used. To obtain the primary information direct observations were conducted and two surveys to identify the areas and processes with higher risks were designed. A questionnaire was combined with an ad hoc survey to establish estimates of frequency and severity of operational losses was also considered. The secondary information was extracted from the databases of Corpoelec-EDELCA, IEA, the World Bank, the BCBS-BIS, UPM and UC at Berkeley, among others. The operational loss frequency distributions and the operational loss severity distributions were established as the independent variables and OpVaR as the dependent variable. No monitoring or control of the variables under analysis was performed, as these were considered for a specific time and are determined only for the purpose of establishing the existence and timely assessment of the OpR in the study unit. Qualitative analysis raised in the MORM made it possible to detect that in the research unit, 67% of detected OpR come from two main sources: external processes (32%) and external events (35%). Additionally, validation of the MORM in Corpoelec-EDELCA, enabled to estimate that 63% of OpR in the organization come from three main categories, with external fraud being present more regularly and greater severity of losses in the organization. Risk exposure is determined basing on adapting the concept of OpVaR generally used for time series and in the case study it presents the advantage of applying it to qualitative data transformed with the Likert scale. The possibility of using typical probability distributions for quantitative data in loss frequency and loss severity distributions with data of qualitative origin were analyzed. For the 64% of OpR studied it was found that the frequency has a similar behavior to that of the Poisson probability distribution and 55% of the cases for loss severity it was found that the log-normal were the most common probability distributions. It was concluded that the approach suggested by the BCBS-BIS for time series can be applied to qualitative data. Once obtained the distributions of loss frequency and severity have been obtained they were subjected to convolution implementing the Monte Carlo method. Thus the loss distribution approaches (LDA) were obtained for each of the OpR. The OpVaR was derived as suggested by the BCBS-BIS 99.9 percentile or 99% of each of the LDA. It was determined that the OpR exhibits a similar behavior to the financial system, being the most dangerous those with low frequency and high impact for their difficulty in being detected and monitored. Finally, it is considered that the MORM will allows market players and their stakeholders to know with effectiveness, efficiency and reliability the status of their entities, which will reduce the uncertainty of their investments and enable them to establish a new management culture in their organizations.